通过 GitHub Actions 执行数据库 Schema 变更工作流

GitHub Actions自动化测试实战:为股票分析项目构建CI/CD流水线 自动化测试是现代软件工程中保障代码质量与稳定性的核心实践,它通过模拟各种场景验证程序逻辑,确保功能按预期运行。其原理在于构建一套可重复执行的验证体系,覆盖单元、集成与端到端等不同测试层级。对于数据分析和自动化任务类项目,自动化测试的技术价值尤为突出,它能有效捕获因外部API变更、数据处理逻辑错误或环境差异导致的问题,从而提升项目的可靠性与可维护性。在应用场景上,结合持续集成工具如GitHub Actions,可以实现代码提交即触发测试、定时任务验证等自动化流程,特别适合个人项目或小型自动化脚本的长期稳定运行 阅读详情

原文地址 https://www.bytebase.com/docs/tutorials/github-ci/

教程库:https://github.com/bytebase/github-action-example

开发者们喜欢将 Schema 变更脚本与应用程序代码一起保存在 Git 中,这样变更脚本就能像应用程序代码一样接受审核和版本控制,但仍需将变更脚本手动粘贴到 SQL 客户端,或要求 DBA 针对目标数据库运行该脚本。这样做既效率低下,又容易出错:

  • 如果错贴 / 漏贴脚本怎么办?
  • 如果对错误的数据库运行了脚本怎么办?

本教程教你使用 GitHub Actions 和 Bytebase API 实现数据库 Schema 变更的自动化。

在这里插入图片描述

以上是一个典型的工作流:

  1. 开发者创建包含变更脚本的 PR 后,触发 GitHub 调用 Bytebase SQL Review API。
  2. TL 批准 PR。
  3. GitHub 创建 Bytebase 的发布实例,该实例包含迁移脚本的变化。
  4. 根据所配置的策略,可能需要 DBA 手动批准和发布。GitHub 先阻止 PR 合并,直到 Bytebase 发布 Schema 变更。这种设置可确保 PR 同时包含代码和 Schema 变更时,在代码部署之前应用 Schema 变更。
  5. Bytebase 部署 Schema 变更,并将问题标记为「完成」。
  6. PR 重新运行变更状态检查。
  7. 检查后出现绿色标记,表示 PR 可以合并。

(一)准备 Bytebase

假设 Bytebase 运行于 https://bytebase.example.com/。首先,我们将设置必要的数据,以支持我们的 API 交互。

服务账户: 作为管理员,添加一个具有 Workspace DBA 角色的服务账户 ci@service.bytebase.com,用于验证 API 调用。

为限制服务账户的权限,可以选择授予工作区成员而非工作区 DBA,再在特定项目中,授予该账户创建实例的权限。

项目中的数据库:我们有一个项目 Example 和一个数据库 example。

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