破解分库模式下 Schema 变更难题 -- 来自金融 SaaS 服务商长桥科技的管理实践

数据库 CI/CD 工具 -- Bytebase 介绍 在本文中,我们首先向读者展示了 Bytebase 的安装部署过程,以及其查询和更改的基本功能。接着,我们体验了 Bytebase 1.14.0 最新版本所带来的 ChatSQL 功能,该功能基于 OpenAI,能够根据我们的问题或需求生成相应的 SQL 语句。最后,我们实践了 Bytebase 的 GitOps 功能,通过结合版本控制系统,可以跟踪数据库结构的变化,方便我们对数据库变更进行审查、协作和回滚操作。 阅读详情

长桥科技(Longbridge Whale)是一家专注券商数字化发展的金融科技公司,为券商提供新一代的一站式互联网证券交易云服务解决方案,其核心团队由来自新加坡及香港的资深金融管理者,以及来自阿里巴巴、字节跳动等科技公司技术专家组成。

SaaS 应用的数据库管理模式

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SaaS 应用的数据库管理模式可以根据不同的需求和业务模式进行灵活配置,但基本可以归纳为两种模式:

单一数据库模式(Multi Tenancy)

在单一数据库模式下,所有的客户数据都存储在一个数据库中。这种模式的优点是简单易用,管理成本较低,但缺点是数据库扩展能力较弱,且无法对不同租户间的数据进行有效的隔离。

分库模式(Multi Single Tenancy)

在分库模式下,不同的客户数据存储在独立的数据库或独立的实例中,甚至分布在不同地域的数据中心。这种模式易于扩展,能够应对更大的业务压力,更关键的是能满足各类合规要求,但也让数据库的日常管理难度大幅上升。

分库模式下变更管理的主要难点

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对于金融类应用而言,租户间的数据隔离是一种很常见的诉求,因此多会采用分库模式作为 SaaS 应用的数据库架构。如果一个租户对应一个独立的数据库,随着租户数的增加,单个应用管理的数据库会轻松的突破百个甚至更多。这上百个数据库在 Schema 上是要求强一致的,但实际的变更管理过程中,难免会遇到如下问题:

多库的批量发布

一次性需要变更上百个甚至更多数据库,

Bytebase 2.0 - 把 DevOps 带进数据库 近期 AI 领域的突破让大家都很兴奋,但回到日常的工作中,开发者们还是需要处理许多的琐事。其中之一就是和数据库打交道,一件繁琐但又需要格外仔细的工作,不然就容易造成 #删库跑路 的事故。2 年前,我们启动了 Bytebase 来解决这个问题,并且把项目开源在了 GitHub 上。相比于全球范围内的友商 Liquibase,Flyway,还是国内的 Yearning,Archery,Bytebase 的增长速度也都是更快的。 阅读详情

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