我有一个使用 sqlalchemy(在 Pylons 内)的 Web 应用程序。我需要有效地更改架构，以便能够至少每天更改生产版本，也许更多，而不会丢失数据。
我在周末玩了一点 sqlalchemy-migrate，我想说它给我留下了不好的印象。首先我认为这无助于两个数据库引擎之间的迁移；这可能只用 sqlalchemy 就可以完成。 其次，文档似乎不是最新的。我不得不更改一些命令行选项，例如在每个命令中提供存储库路径，这可能是迁移的错误。
但最糟糕的是“manage.py test”命令。不仅它实际上修改了数据库(这一点在文档中明确指出，所以我不能责怪迁移)而且我的第一个迁移脚本只是进行了简单愚蠢的模式迁移，使升级降级的数据库与与原始架构不同的架构。但是“manage.py 测试”只是回答了类似
success !
也就是说，它甚至不检查模式是否保持一致状态。 那么值得使用迁移吗？与与良好实践相关的“自己动手”方法相比有什么优势as proposed by S.Lott ? 是否有 sqlalchemy-migrate 的替代方法实际上简化了迁移过程，或者我只是尝试使用带有错误的迁移 priori (然后请告诉我为什么明显优于创建 CSV 列，如上面的链接)？
非常感谢!
最佳答案
改用 Alembic:
http://pypi.python.org/pypi/alembic
感谢您的评论，编辑添加一些推理--
它是由 SQLAlchemy 的作者开发的，它是全新的并且得到很好的支持。我对 sqlalchemy-migrate 的了解还不够，无法进行很好的比较。但我快速阅读了清晰简洁的 Alembic 文档，然后在很短的时间内完成了我自己的自动生成迁移。
自动生成:不是它唯一的操作模式，但如果您选择，Alembic 将读取您应用程序的 sqlalchemy 配置(例如，设置所有表、约束和映射的声明性模型类)并与实际当前数据库的状态，并输出一个 Python 脚本来表示两者之间的差异。然后将该脚本传递给 Alembic 的升级命令，然后就可以解决差异了。通常需要手动编辑少量的迁移脚本，这是 (a) 只是迁移的性质，以及 (b) 无论如何您都想做的事情，以确保您完全了解迁移的确切步骤在运行之前执行。
Alembic 也为您的迁移跟踪方式带来了类似 DVCS 的功能。它可以很容易地返回到您的数据库架构的任何过去状态。
关于python - 是否值得使用 sqlalchemy-migrate ？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4209705/
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