liquibase在maven下的使用（持续更新中）

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原创 最新推荐文章于 2026-06-02 16:23:19 发布 6.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
liquibase介绍 1、Liquibase还是Flyway Flyway和Liquibase都支持专业数据库重构和版本控制所需的所有功能，因此您将始终知道要处理的数据库模式的版本以及它是否与软件版本匹配。两种工具都集成在Maven或Gradle构建脚本中以及Spring Boot生态系统中，因此您可以完全自动化数据库重构。 Flyway使用SQL定义数据库更改，因此您可以定制SQL脚本，使其与基础数据库技术（例如Oracle或PostgreSQL）良好地配合使用。另一方面，使用Liquibase，您可以通过使用XML，YA 阅读详情
liquibase在maven下的操作指南
--step 1:配置maven下的liquibase插件
配置方法一：不用配置文件
  <plugin>
        <groupId>org.liquibase</groupId>
        <artifactId>liquibase-maven-plugin</artifactId>
        <version>3.0.5</version>
        <configuration>
            --下一行为数数据库变更日志文件
            <changeLogFile>${basedir}/src/main/resources/liquibase/changeLogs.sql</changeLogFile>
            --以下为数据库连接参数
            <driver>oracle.jdbc.OracleDriver</driver>
            <url>jdbc:oracle:thin:@(DESCRIPTION =(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 192.168.1.23)(PORT = 1521))(CONNECT_DATA =(SERVICE_NAME = PDBDEMO)(INSTANCE_NAME=DEMO)))</url>
            <username>cms</username>
            <password>cms</password>
            <!--配置参数禁用弹出的对话框确认迁移在非本地数据库-->
            <promptOnNonLocalDatabase>false</promptOnNonLocalDatabase>
        </configuration>
        <executions>
            <execution>
                --配置什么时候执行数据库变更日志中的SQL脚本
                <phase>process-resources</phase>
                <goals>
                    --执行类型
                    <goal>update</goal>
                </goals>
            </execution>
        </executions>
    </plugin>
配置方法二：用配置文件，简化pom文件的配置
  <plugin>
        <groupId>org.liquibase</groupId>
        <artifactId>liquibase-maven-plugin</artifactId>
        <version>3.0.5</version>
        <configuration>
            --下一行为liquibase的配置文件路径
            <propertyFile>${basedir}/src/main/resources/liquibase/liquibase.properties</propertyFile>
            <!--配置参数，以禁用弹出的对话框，该对话框将确认非本地数据库上的迁移-->
            <promptOnNonLocalDatabase>false</promptOnNonLocalDatabase>
        </configuration>
        <executions>
            <execution>
                --配置什么时候执行数据库变更日志中的SQL脚本
                <phase>process-resources</phase>
                <goals>
                    --执行类型
                    <goal>update</goal>
                </goals>
            </execution>
        </executions>
    </plugin>
    
    --以下为src/main/resources/liquibase/liquibase.properties文件的配置内容
    changeLogFile:src/main/resources/liquibase/changeLogs.sql
    driver:oracle.jdbc.OracleDriver
    url:jdbc:oracle:thin:@(DESCRIPTION =(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 192.168.1.23)(PORT = 1521))(CONNECT_DATA =(SERVICE_NAME = PDBDEMO)(INSTANCE_NAME=DEMO)))
    username:cms
    password:cms
--step 2:创建上述配置文件中对应的数据库变更日志文件


--step 3:编辑数据库变更日志


--step 4:启动程序，maven会自动运行liquibase中的update命令，依次执行配置文件中指定的数据库变更日志中的SQL脚本


使用中遇到的坑：

1：启动程序时一直提示：waiting for changelog lock......

最后报：liquibase update failed:could not acuire change log lock

原因是：数据库中表：DATABASECHANGELOGLOCK有一条记录中锁了database；

    解决办法当然是：删除该条数据，或者将该条数据更新：LOCKED=0，LOCKGRANTED=null,LOCKEDBY=null

什么情况下出现该问题，或者如何避免，目前还没梳理出来。


有待摸索验证的问题：
1：配置中更多参数的含义和功能
2：尝试多个数据库变更日志文件分开，由一个总的文件来汇总
3：如何执行rollback命令
4：确定已经执行过的脚本，再次执行时是否会自动忽略
5：确定先决条件失败后，如何能不执行，而非直接报错
6：确定先决条件的作用域
7：确定changeset的注解comment中更多的参数意义和使用方法
8：尝试更多的DLL SQL脚本，形成模板
9：尝试两种配置liquibase插件的方法：配置文件和直接在pom中配置  （已实现）
10：如何使用一个全局配置文件来配置多个项目                 
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liquibase入门实战 liquibase说白了就是一个将你的数据库脚本转化为xml格式保存起来，其中包含了你对数据库的改变，以及数据库的版本信息，方便数据的升级和回滚等操作。 当然最重要的一点还是liquibase支持多种类型的数据库（我了解，目前市面上的主流关系型数据库都是OK的），也就是方便数据迁移。 废话不多说，直接上干货： 1.首先你需要引入liquibase的maven插件： 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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