Alembic迁移脚本:让数据库变身时间旅行者

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cmdragon 大乘
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1. Alembic 迁移脚本自动生成原理与实践

1.1 什么是数据库迁移?

数据库迁移(Database Migration)是跟踪数据库模式变化的系统化方法。就像我们使用Git管理代码版本一样,Alembic
通过迁移脚本记录数据库结构的变更历史。当我们在开发过程中修改数据表结构时,通过迁移可以确保不同环境(开发、测试、生产)的数据库保持同步。

1.2 Alembic 核心工作原理

Alembic 的自动生成功能基于模型对比实现,其工作流程分为三个阶段:

  1. 模型扫描:读取SQLAlchemy的Base类元数据
  2. 数据库快照:连接目标数据库获取当前结构
  3. 差异分析:对比模型定义与数据库实际结构的差异
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# 示例:典型模型定义(models.py)
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()


class User(Base):
__tablename__ = 'users'

id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
email = Column(String(100)) # 新增字段示例

1.3 自动生成迁移脚本实战

1.3.1 环境配置

安装必要依赖:

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pip install alembic sqlalchemy fastapi

项目目录结构:

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/project
/alembic
/versions
env.py
alembic.ini
main.py
models.py

1.3.2 初始化Alembic

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alembic init alembic

修改alembic.ini配置:

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[alembic]
script_location = alembic
sqlalchemy.url = postgresql://user:pass@localhost/dbname

1.3.3 生成迁移脚本

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alembic revision --autogenerate -m "add email column"

生成的迁移文件示例(alembic/versions/xxxx_add_email_column.py):

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def upgrade():
op.add_column('users', Column('email', String(100)))


def downgrade():
op.drop_column('users', 'email')

1.4 高级配置技巧

1.4.1 自定义上下文配置

在env.py中添加模型导入:

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# 修改后的env.py核心部分
from models import Base # 导入模型基类

target_metadata = Base.metadata


def run_migrations_online():
connectable = engine_from_config(
config.get_section(config.config_ini_section),
prefix="sqlalchemy.",
poolclass=pool.NullPool,
)

with connectable.connect() as connection:
context.configure(
connection=connection,
target_metadata=target_metadata,
compare_type=True, # 启用字段类型比对
compare_server_default=True # 比对默认值
)

1.4.2 处理复杂字段变更

当修改字段类型时,建议分步骤操作:

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# 迁移脚本示例:安全修改字段类型
def upgrade():
with op.batch_alter_table('users') as batch_op:
batch_op.alter_column('phone',
existing_type=String(20),
type_=Integer(),
existing_nullable=True)

1.5 课后Quiz

问题1:当新增模型类后执行alembic revision --autogenerate没有生成迁移脚本,最可能的原因是?
A. 忘记保存模型文件
B. 模型未正确导入到env.py
C. 数据库连接失败
D. 未安装sqlalchemy

答案:B。Alembic需要正确导入包含Base类的模型定义才能进行元数据比对,如果未在env.py中正确设置target_metadata,会导致无法检测模型变化。

问题2:哪个命令可以查看当前数据库版本?
A. alembic current
B. alembic show
C. alembic history
D. alembic heads

答案:A。alembic current命令显示当前数据库所处的迁移版本。

1.6 常见报错解决方案

错误1FAILED: Target database is not up to date

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alembic upgrade head

原因:存在未应用的迁移版本
解决:执行升级命令更新数据库

错误2SAWarning: Did not recognize type 'geometry'...

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# 在env.py中添加自定义类型映射
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB


def include_name(name, type_, parent_names):
if type_ == "geometry":
return False
return True


context.configure(
...
include_name = include_name,
user_module_prefix = 'sa.'
)

原因:使用了数据库特定的字段类型
解决:在env.py中添加类型过滤逻辑

错误3Can't locate revision identified by 'xxxxx'

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alembic history --verbose
alembic downgrade -1

原因:版本链断裂或历史记录不完整
解决:检查迁移历史记录,必要时回滚到有效版本

1.7 最佳实践建议

  1. 每次修改模型后立即生成迁移脚本
  2. 测试环境始终执行alembic upgrade head保证最新
  3. 生产环境变更前必须备份数据库
  4. 复杂变更建议分多个迁移步骤完成
  5. 保持开发、测试、生产环境的数据库版本一致

通过掌握这些核心原理和实践技巧,您可以在FastAPI项目中实现安全可靠的数据库版本管理。下次当您修改模型时,记得用--autogenerate
参数让Alembic自动生成迁移脚本,这将极大提升开发效率并减少人为错误。

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