多个应用程序版本的数据转换

Question

升级GAE应用程序时,升级数据模型的最佳方法是什么？

应用程序的版本号允许分隔多个版本,但这些应用程序版本使用相同的数据存储(根据如何在部署到Google App Engine后更改应用程序？).那么当我上传一个具有不同数据模型的应用程序版本时会发生什么(我在想这里的python,但问题也应该对Java有效)？我想如果更改添加一个可空字段和一些新类,这应该不是问题,因此可以扩展现有模型而不会造成伤害.但是,如果数据模型的变化更加深刻呢？如果现有数据与新数据模型不一致,我是否真的丢失了？

我目前看到的唯一选择是将数据存储置于维护只读模式,将数据转换为脱机并再次部署整个数据.

Answer 1

处理这种情况的方法很少,而且它们不是相互排斥的:

• 对数据存储区进行不间断的更改,并解决它所创建的问题.将新字段插入现有模型类,将字段从必需切换到可选,添加新模型等 - 这些不会破坏与任何现有实体的兼容性.但是,由于这些实体没有神奇地改变以符合新模型(请记住,数据存储区是无模式的数据库),您可能需要一个部分支持旧模型的遗留代码.例如,如果您添加了一个新字段,则需要通过它来访问它,getattr(entity, "field_name", default_value)而不是为旧实体entity.field_name导致它AttributeError.

• 逐渐将实体转换为新格式.这很简单:如果您发现仍然使用旧模型的实体,请进行适当的更改.在上面的示例中,您可能希望将实体放回,并添加新字段:

  if not hasattr(entity, "field_name"):
      entity.field_name = default_value
      entity.put()
  val = entity.field_name # no getattr'ing needed now
  

  理想情况下,您的所有实体最终都将以这种方式处理,您可以在某些时候删除转换代码.实际上,总会有一些残留物需要手动转换 - 这就把我们带到了第三个选项......

• 将您的实体批量转换为新格式.这背后的物流的复杂性在很大程度上取决于要处理的实体数量,您的站点活动,您可以投入到该过程的资源等.请注意,使用简单的MapReduce可能不是最好的主意 - 特别是如果您使用逐步转换上述技术.这是因为MapReduce处理给定类型的所有实体(获取它们),而可能只需要很小的百分比.因此,手动编码转换代码,明确地编写旧实体的查询以及例如使用诸如ndb的库可能是有益的.