Python高级技术之：`Python`的`Alembic`：如何编写可回滚的`Schema`变更脚本。

各位观众，晚上好！我是今天的主讲人，大家可以叫我老顾。今天咱们聊聊Python界里一个相当实用，但又经常被新手忽略的工具—— Alembic。 别看名字有点像炼金术，其实它跟魔法没啥关系，主要负责数据库Schema的版本控制。说白了，就是让你的数据库结构也能像代码一样，有版本，能前进，能后退，出了问题还能“时光倒流”。

咱们今天的主题是：如何编写可回滚的Schema变更脚本。 听起来有点吓人？放心，我会用最通俗易懂的方式，加上大量的代码示例，保证你听完就能上手。

一、 为什么需要Alembic？

在深入Alembic之前，我们先来思考一个问题：数据库Schema变更，我们通常是怎么做的？

• 方法一：手写SQL脚本。这是最原始的方式，直接在数据库客户端里敲SQL语句，比如 ALTER TABLE、CREATE INDEX 等。 优点是灵活，想怎么改就怎么改。缺点嘛，改多了就乱了，忘记了之前的修改，或者团队合作时，你改了我的表，我改了他的索引，最后谁也不知道数据库到底是个什么状态。而且，万一改错了，想回滚？那就得凭记忆力把之前的操作反向执行一遍，简直噩梦。

• 方法二：ORM自动同步。很多ORM框架（比如SQLAlchemy）提供了自动同步Schema的功能。优点是方便，ORM会帮你生成SQL语句。缺点是不可控，ORM 生成的SQL语句可能不是你想要的，而且回滚通常比较困难，甚至不支持。特别是涉及到数据迁移的时候，ORM就显得力不从心了。

而Alembic，就是为了解决这些问题而生的。它提供了一种结构化的方式来管理数据库Schema变更，让你可以像管理代码一样管理数据库。

二、Alembic的核心概念

Alembic有几个核心概念，理解了这些概念，你就能更好地使用它：

• Revision：每次Schema变更都对应一个Revision。可以把它理解为代码仓库里的一个Commit。每个Revision都有一个唯一的ID，用于标识这次变更。

• Migration Script：每个Revision对应一个Migration Script，里面包含了具体的SQL语句，用于执行Schema变更。Alembic会自动生成 up() 和 down() 两个函数，up() 函数用于执行变更，down() 函数用于回滚变更。

• Repository：Alembic Repository是一个目录，包含了所有的Migration Script。Alembic使用这个目录来跟踪Schema变更的历史。

• Version Table：Alembic会在数据库里创建一个表（默认是 alembic_version），用于记录当前数据库的Schema版本。

• Head：Head是指当前数据库Schema的最新版本。

三、Alembic的安装和配置

1. 安装Alembic

   pip install alembic

2. 初始化Alembic Repository

   alembic init alembic

   这会在当前目录下创建一个 alembic 目录，里面包含了 Alembic 的配置文件 alembic.ini，以及一个 versions 目录，用于存放 Migration Script。

3. 配置alembic.ini

   打开 alembic.ini 文件，找到 sqlalchemy.url 这一行，修改为你的数据库连接字符串。 例如：

   sqlalchemy.url = postgresql+psycopg2://user:password@host:port/database

   这里使用的是PostgreSQL数据库，你可以根据自己的数据库类型进行修改。

   另外，还需要修改 script_location 这一行，确保它指向 alembic 目录。

   script_location = alembic

   如果ORM是SQLAlchemy，可以配置version_table，render_as_batch等。
   version_table 数据库版本表，默认alembic_version
   render_as_batch SQLAlchemy 批量模式，迁移大量数据时有用。

   version_table = alembic_version
   render_as_batch = true

4. 配置env.py

   env.py 文件是 Alembic 的运行环境配置。你需要在这里配置数据库连接、ORM模型等。

   如果你使用了 SQLAlchemy，可以参考以下代码：

   from sqlalchemy import create_engine
   from sqlalchemy.orm import sessionmaker
   from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
   from alembic import context
   
   # 数据库连接字符串
   DATABASE_URL = "postgresql+psycopg2://user:password@host:port/database"
   
   # 创建 SQLAlchemy Engine
   engine = create_engine(DATABASE_URL)
   
   # 创建 SQLAlchemy Session
   SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
   
   # 定义 SQLAlchemy Base
   Base = declarative_base()
   
   # 导入你的 ORM 模型
   from yourapp.models import *  # 替换为你的模型文件
   
   # 获取 target_metadata
   target_metadata = Base.metadata
   
   def run_migrations_offline():
       """Run migrations in 'offline' mode.
   
       This configures the context with just a URL
       and not an Engine, though an Engine is acceptable
       here as well.  By skipping the Engine creation
       we don't even need a DBAPI to be available.
   
       Calls to context.execute() here emit the script
       directly to the output.
   
       """
       url = context.config.get_main_option("sqlalchemy.url")
       context.configure(
           url=url,
           target_metadata=target_metadata,
           literal_binds=True,
           dialect_opts={"paramstyle": "named"},
       )
   
       with context.begin_transaction():
           context.run_migrations()
   
   def run_migrations_online():
       """Run migrations in 'online' mode.
   
       In this scenario we need to create an Engine
       and associate a connection with the context.
   
       """
       connectable = engine
   
       with connectable.connect() as connection:
           context.configure(
               connection=connection, target_metadata=target_metadata
           )
   
           with context.begin_transaction():
               context.run_migrations()
   
   if context.is_offline_mode():
       run_migrations_offline()
   else:
       run_migrations_online()

   需要注意的是，你需要将 yourapp.models 替换为你的 ORM 模型文件。

四、创建Migration Script

配置好Alembic之后，就可以创建Migration Script了。

1. 自动生成 Migration Script

   如果使用了 SQLAlchemy，可以使用 Alembic 的自动生成功能。 首先，确保你的 ORM 模型已经定义好。然后，运行以下命令：

   alembic revision --autogenerate -m "Create user table"

   Alembic 会根据你的 ORM 模型，自动生成一个 Migration Script，里面包含了创建 user 表的 SQL 语句。

   -m 参数用于指定 Revision 的描述信息。

2. 手动编写 Migration Script

   如果不想使用自动生成功能，或者需要进行一些复杂的Schema变更，可以手动编写Migration Script。

   alembic revision -m "Add email column to user table"

   这会创建一个空的 Migration Script。 你需要在 up() 函数里编写执行变更的SQL语句，在 down() 函数里编写回滚变更的SQL语句。

   例如：

   from alembic import op
   import sqlalchemy as sa
   
   def upgrade():
       op.add_column('user', sa.Column('email', sa.String(length=255), nullable=True))
   
   def downgrade():
       op.drop_column('user', 'email')

   这里使用了 op.add_column() 函数来添加 email 列，使用 op.drop_column() 函数来删除 email 列。

   Alembic 提供了很多 op 函数，用于执行各种Schema变更操作，比如 create_table()、drop_table()、create_index()、drop_index() 等。具体可以参考Alembic的官方文档。

五、执行和回滚Migration

1. 执行Migration

   alembic upgrade head

   这会将数据库Schema升级到最新版本（Head）。

   你也可以指定要升级到的版本：

   alembic upgrade <revision_id>

2. 回滚Migration

   alembic downgrade -1

   这会将数据库Schema回滚到上一个版本。

   你也可以指定要回滚到的版本：

   alembic downgrade <revision_id>

3. 查看当前版本

   alembic current

   这会显示当前数据库Schema的版本。

4. 查看Migration历史

   alembic history

   这会显示所有的Migration记录。

六、编写可回滚的Schema变更脚本

编写可回滚的Schema变更脚本是使用Alembic的关键。你需要确保每个 up() 函数都有对应的 down() 函数，用于回滚变更。

以下是一些编写可回滚脚本的技巧：

1. 使用 op 函数

   Alembic 提供的 op 函数会自动生成可回滚的SQL语句。 尽量使用 op 函数来执行Schema变更操作。

2. 使用 try...except 语句

   有些Schema变更操作是不可逆的，比如删除表。在这种情况下，可以在 down() 函数里使用 try...except 语句来处理异常。

   例如：

   from alembic import op
   import sqlalchemy as sa
   
   def upgrade():
       op.drop_table('old_table')
   
   def downgrade():
       try:
           op.create_table('old_table',
               sa.Column('id', sa.Integer, primary_key=True),
               sa.Column('name', sa.String(length=255))
           )
       except Exception as e:
           print(f"Failed to recreate table: {e}")

   这里尝试在 down() 函数里重新创建 old_table 表。如果创建失败，则打印错误信息，但不会中断回滚过程。

3. 数据迁移

   有时候，Schema变更涉及到数据迁移。 比如，将一个列的数据类型从 INTEGER 修改为 VARCHAR。 在这种情况下，需要在 up() 函数里将数据从 INTEGER 转换为 VARCHAR，在 down() 函数里将数据从 VARCHAR 转换回 INTEGER。

   例如：

   from alembic import op
   import sqlalchemy as sa
   
   def upgrade():
       op.alter_column('user', 'age', existing_type=sa.Integer(), type_=sa.String(length=3))
       # 将 age 列的数据从 INTEGER 转换为 VARCHAR
       op.execute("UPDATE user SET age = CAST(age AS VARCHAR)")
   
   def downgrade():
       op.alter_column('user', 'age', existing_type=sa.String(length=3), type_=sa.Integer())
       # 将 age 列的数据从 VARCHAR 转换回 INTEGER
       op.execute("UPDATE user SET age = CAST(age AS INTEGER)")

   需要注意的是，数据迁移可能会导致数据丢失或转换错误。 在执行数据迁移之前，务必备份数据。

4. 批量操作

   对于大量数据的迁移，可以使用Alembic的batch_operations优化性能。
   使用render_as_batch = true配置后，可以使用。

   from alembic import op
   import sqlalchemy as sa
   
   def upgrade():
       with op.batch_alter_table('user') as batch_op:
           batch_op.add_column(sa.Column('email', sa.String(length=255), nullable=True))
           batch_op.create_index('ix_user_email', ['email'], unique=True)
   
   def downgrade():
       with op.batch_alter_table('user') as batch_op:
           batch_op.drop_index('ix_user_email')
           batch_op.drop_column('email')
   

七、Alembic的常用命令总结

命令	描述
alembic init	初始化Alembic Repository
alembic revision	创建新的Migration Script
alembic upgrade	将数据库Schema升级到指定版本
alembic downgrade	将数据库Schema回滚到指定版本
alembic current	查看当前数据库Schema的版本
alembic history	查看所有的Migration记录
alembic show	显示指定Revision的详细信息
alembic edit	编辑指定Revision的Migration Script
alembic merge	将多个Head合并为一个
alembic stamp	将数据库标记为指定版本，但不执行任何Migration

八、最佳实践

• 保持Migration Script的简洁：每个Migration Script只做一件事情，避免在一个脚本里执行过多的Schema变更操作。
• 编写单元测试：为你的Migration Script编写单元测试，确保它们能够正确地执行和回滚。
• 在开发环境里进行测试：在生产环境里执行Migration之前，务必在开发环境里进行测试。
• 备份数据：在执行数据迁移之前，务必备份数据。
• 使用版本控制：将Alembic Repository纳入版本控制系统（比如Git），方便团队协作和版本管理。

九、总结

Alembic是一个强大的数据库Schema版本控制工具，它可以帮助你更好地管理数据库结构，避免手动编写SQL脚本的麻烦。 掌握Alembic的使用方法，可以让你在数据库Schema变更时更加自信，即使出了问题，也能轻松地回滚到之前的版本。

希望今天的讲座对你有所帮助。 谢谢大家！ 以后有机会再跟大家分享更多Python高级技术。 拜拜！