What is Fase de planejamento?

Análise de requisitos: - Entender os requisitos de negócio que impulsionam a mudança - Avaliar impacto em dados e aplicações existentes - Identificar dependências e restrições - Planejar compatibilidade reversa Avaliação de risco: - Avaliar cenários potenciais de perda de dados - Considerar implicações de performance

What is Fase de desenvolvimento?

Desenvolvimento de scripts de migração: - Usar frameworks de migração declarativos (Flyway, Liquibase) - Escrever scripts idempotentes que podem executar múltiplas vezes - Incluir migrações tanto up quanto down - Adicionar tratamento adequado de erros e logging Lógica de transformação de dados: - Lidar com transformações complexas de dados

What is Estratégias de migração?

Implemente práticas confiáveis de gerenciamento de mudanças no banco de dados para garantir a integridade dos dados durante implantações usando o rastreamento de tarefas de banco de dados do GitScrum.

Gerenciamento de mudanças no banco de dados

O gerenciamento de mudanças no banco de dados garante modificações seguras e confiáveis no banco de dados em ambientes de desenvolvimento, teste e produção. O GitScrum fornece rastreamento abrangente para migrações de banco de dados, mudanças de esquema e transformações de dados, permitindo que as equipes mantenham a integridade dos dados enquanto apoiam práticas de desenvolvimento ágil.

Fundamentos do gerenciamento de mudanças no banco de dados

O gerenciamento de mudanças no banco de dados é crítico para manter a integridade dos dados e a estabilidade da aplicação durante a evolução do software. Práticas inadequadas de banco de dados podem levar à perda de dados, tempo de inatividade da aplicação e rollbacks difíceis.

Principais desafios nas mudanças de banco de dados

Evolução do esquema: Tabelas, colunas e relacionamentos mudam ao longo do tempo
Migração de dados: Dados existentes devem ser transformados ou preservados
Minimização de tempo de inatividade: Mudanças não devem interromper sistemas de produção
Capacidade de rollback: Capacidade de reverter mudanças com segurança
Sincronização multi-ambiente: Consistência entre desenvolvimento, staging e produção

Fluxo de trabalho de mudanças no banco de dados

Planejar Mudanças ──► Escrever Migrações ──► Testar Migrações ──► Implantar em Staging ──► Implantar em Produção
      │                │                    │                    │                    │
      ▼                ▼                    ▼                    ▼                    ▼
  Design de Esquema    Scripts Versionados   Testes Unitários &   Validação de Dados   Plano de Rollback
  & Requisitos         para Nova Feature     de Integração      & Testes de Performance

Fase de planejamento

Análise de requisitos:

Entender os requisitos de negócio que impulsionam a mudança
Avaliar impacto em dados e aplicações existentes
Identificar dependências e restrições
Planejar compatibilidade reversa

Avaliação de risco:

Avaliar cenários potenciais de perda de dados
Considerar implicações de performance
Planejar tempos de execução estendidos
Identificar requisitos de monitoramento

Fase de desenvolvimento

Desenvolvimento de scripts de migração:

Usar frameworks de migração declarativos (Flyway, Liquibase)
Escrever scripts idempotentes que podem executar múltiplas vezes
Incluir migrações tanto up quanto down
Adicionar tratamento adequado de erros e logging

Lógica de transformação de dados:

Lidar com transformações complexas de dados
Preservar integridade referencial
Planejar processamento de grandes conjuntos de dados
Implementar processamento em lote para performance

Estratégias de migração

Migrações apenas para frente

Progressão simples e linear de mudanças sem capacidade de rollback. Adequado para:

Implantações de novas funcionalidades
Mudanças de dados não críticas
Ambientes onde rollback não é necessário

Migrações up/down

Scripts completos de migração com capacidades tanto de avanço quanto de rollback:

-- Migração up
ALTER TABLE users ADD COLUMN email_verified BOOLEAN DEFAULT FALSE;

-- Migração down
ALTER TABLE users DROP COLUMN email_verified;

Migrações baseadas em estado

Definir estado desejado do banco de dados, deixar ferramentas lidarem com lógica de transição:

Abordagem declarativa reduz scripting manual
Ferramentas como Terraform ou Liquibase podem gerenciar estado
Geração automática de scripts de migração
Melhor para mudanças complexas de esquema

Migrações de ramificação

Lidar com diferentes caminhos de implantação para branches de feature:

Caminhos de migração separados para diferentes funcionalidades
Resolução de conflitos de merge para mudanças de banco de dados
Teste de integração contínua entre branches
Implementações seguras de feature flags

Medidas de segurança para mudanças no banco de dados

Backup ──► Testar Migração ──► Rollout Gradual ──► Monitorar Performance ──► Verificar Integridade de Dados
    │              │                │                    │                    │
    ▼              ▼                ▼                    ▼                    ▼
  Backups        Ambiente de Staging  Feature Flags       Performance de     Verificações de
  Automatizados   & Cópia de Dados    para Grandes        Queries & Uso de   Consistência de
                 Mudanças            Recursos            Dados

Estratégias de teste

Testes unitários para migrações:

Testar scripts de migração em isolamento
Verificar se mudanças de esquema estão corretas
Validar lógica de transformação de dados
Garantir que scripts de rollback funcionem adequadamente

Testes de integração:

Testar com mudanças de código da aplicação
Verificar se contratos de API permanecem intactos
Testes de performance com volumes realistas de dados
Testes de ponta a ponta com fluxos completos

Padrões de implantação

Implantações blue-green:

Criar ambiente duplicado de produção
Implantar e testar mudanças no ambiente green
Alternar tráfego quando confiante
Manter ambiente blue como opção de rollback

Lançamentos canary:

Implantar para pequena porcentagem de usuários primeiro
Monitorar métricas e taxas de erro
Aumentar gradualmente o tráfego se bem-sucedido
Rollback rápido se problemas detectados

Feature flags:

Implantar mudanças de código atrás de feature flags
Habilitar mudanças de banco de dados gradualmente
Testar em produção com tráfego real
Rollback desabilitando flags se necessário

Versionamento e ramificação de banco de dados

Controle de versão para mudanças de banco de dados

branch main ──► feature/database-refactor ──► staging ──► production
     │                    │                        │            │
     ▼                    ▼                        ▼            ▼
  Definição de     Scripts de Migração         Mudanças Testadas   Banco de Dados
  Esquema Base     para Nova Feature           em Staging         com Novo Esquema

Lidando com branches de banco de dados

Branches de desenvolvimento:

Cada branch de feature pode ter suas próprias migrações
Testar migrações em bancos de dados isolados
Mesclar migrações quando branches de feature são mesclados
Resolver conflitos em scripts de migração

Branches de release:

Marcar versões de banco de dados com releases
Manter histórico de migração por release
Apoiar múltiplas versões em produção
Planejar caminhos de upgrade entre versões

Monitoramento e observabilidade

Monitoramento de mudanças no banco de dados

Monitoramento de performance:

Tempos de execução de queries antes e depois das mudanças
Utilização do pool de conexões do banco de dados
Padrões de uso de memória e CPU
Identificação e otimização de queries lentas

Verificações de integridade de dados:

Verificação de contagem de linhas após migrações
Validação de integridade referencial
Consistência de dados entre tabelas relacionadas
Verificação de conformidade com regras de negócio

Alertas e resposta a incidentes

Alertas automatizados:

Limites de tempo de execução de migração
Taxas de erro durante janelas de implantação
Detecção de degradação de performance
Identificação de inconsistências de dados

Plano de resposta a incidentes:

Procedimentos de rollback pré-definidos
Protocolos de comunicação para stakeholders
Processos de restauração de backup
Requisitos de análise post-mortem

Ferramentas de gerenciamento de mudanças no banco de dados

Frameworks de migração

Flyway:

Migrações SQL versionadas
Ordem de execução automática
Abordagem limpa e simples
Bom para equipes centradas em SQL

Liquibase:

Migrações XML, YAML ou SQL
Change sets com pré-condições
Abordagem agnóstica de banco de dados
Recursos e suporte enterprise

Alembic (Python):

Migrações baseadas em Python
Integração com SQLAlchemy
Bom para aplicações centradas em Python
Scripting flexível de migração

Controle de versão de banco de dados

Git para arquivos de esquema:

Controle de versão para esquema de banco de dados
Code review para mudanças de esquema
Trilha de auditoria de todas as modificações
Suporte a desenvolvimento baseado em branches

Ferramentas de CI/CD para banco de dados:

Teste automatizado de mudanças de esquema
Integração com pipeline de implantação
Automação de rollback
Suporte multi-ambiente

Padrões comuns de mudanças no banco de dados

Adicionando novas colunas

-- Adição segura de coluna
ALTER TABLE users ADD COLUMN last_login_at TIMESTAMP NULL;
-- Adicionar índice separadamente para evitar locks de tabela
CREATE INDEX idx_users_last_login ON users(last_login_at);

Mudanças de tipo de dados

-- Migração segura de tipo de dados
ALTER TABLE products ADD COLUMN price_decimal DECIMAL(10,2) NULL;
UPDATE products SET price_decimal = CAST(price AS DECIMAL(10,2));
ALTER TABLE products DROP COLUMN price;
ALTER TABLE products RENAME COLUMN price_decimal TO price;

Reestruturação de tabela

-- Criar nova estrutura de tabela
CREATE TABLE users_new (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP NOT NULL
);

-- Migrar dados
INSERT INTO users_new (id, email, created_at)
SELECT id, email, created_at FROM users;

-- Renomear tabelas
ALTER TABLE users RENAME TO users_old;
ALTER TABLE users_new RENAME TO users;