“简短版本:将您的生产数据库转储到git存储库中，以实现即时备份解决方案。”

关于数据库模型本身有很多讨论，但是我们也将所需的数据保存在. sql文件中。

例如，为了让你的应用程序更有用，你可能需要在安装时这样做:

INSERT INTO Currency (CurrencyCode, CurrencyName) 
VALUES ('AUD', 'Australian Dollars');

INSERT INTO Currency (CurrencyCode, CurrencyName) 
VALUES ('USD', 'US Dollars');

我们会有一个名为currency的文件。subversion下的SQL。作为构建过程中的一个手动步骤，我们将比较以前的货币。SQL到最新版本，并编写升级脚本。

这对我来说也一直是一个很大的烦恼——似乎对开发数据库进行快速更改，保存它(忘记保存更改脚本)太容易了，然后你就卡在那里了。您可以撤消刚才所做的并重新做它以创建更改脚本，当然，如果您愿意的话，也可以从头开始编写它，尽管这将花费大量的时间来编写脚本。

A tool that I have used in the past that has helped with this some is SQL Delta. It will show you the differences between two databases (SQL server/Oracle I believe) and generate all the change scripts necessary to migrate A->B. Another nice thing it does is show all the differences between database content between the production (or test) DB and your development DB. Since more and more apps store configuration and state that is crucial to their execution in database tables, it can be a real pain to have change scripts that remove, add, and alter the proper rows. SQL Delta shows the rows in the database just like they would look in a Diff tool - changed, added, deleted.

一个很好的工具。以下是链接: http://www.sqldelta.com/

Kira的主要用例之一是通过显式地将数据库外部的模式指定为代码来进行数据库升级。然后，它可以管理数据库，并将其从任何版本升级到任何版本。

我对创建脚本进行了版本控制，并在其中使用了svn版本标记。然后，每当我得到一个将要使用的版本时，我就在dbpatches/目录中创建一个脚本，命名为要上卷到的版本。该脚本的任务是在不破坏数据的情况下修改当前数据库。例如，Dbpatches /可能有名为201、220和240的文件。如果数据库当前处于201级别，则应用补丁220，然后再应用补丁240。

DROP TABLE IF EXISTS `meta`;
CREATE TABLE `meta` (
  `property` varchar(255),
  `value` varchar(255),
  PRIMARY KEY (`property`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
INSERT INTO `meta` VALUES ('version', '$Rev: 240 $');

在考虑一个好的补丁之前，不要忘记测试你的代码。购者自慎!

My team versions our database schema as C# classes with the rest of our code. We have a homegrown C# program (<500 lines of code) that reflects the classes and creates SQL commands to build, drop and update the database. After creating the database we run sqlmetal to generate a linq mapping, which is then compiled in another project that is used to generate test data. The whole things works really well because data access is checked at compile time. We like it because the schema is stored in a .cs file which is easy to track compare in trac/svn.