数据库结构同步之通过DDL触发器记录数据库结构的变更

简介: 需求: 在开发多人协作的项目的时候,一般要同时使用多个数据库 常见的情况有: 一个开发者用的数据库(开发库), 一个测试者用的数据库(测试库), 一个正式开放给客户的数据库(正式库), 那么这三个数据库之间的数据结构的同步就将成为一个问题 如:当开发者A在“开发库”中添加了一个表,开发者B修改了一个表.

需求:

在开发多人协作的项目的时候,一般要同时使用多个数据库

常见的情况有:

一个开发者用的数据库(开发库),

一个测试者用的数据库(测试库),

一个正式开放给客户的数据库(正式库),

那么这三个数据库之间的数据结构的同步就将成为一个问题

如:当开发者A在“开发库”中添加了一个表,开发者B修改了一个表...

这些数据库结构的变更势必要同步到“测试库”和“正式库”中去

但肉手记录数据库结构变更的方式即麻烦由容易出错...

如之奈何?

 

思考过程:

之前曾在数据库达人邹建那里看到一篇帖子(找不到了),

但试过之后发现,很多情况都会出异常...就放弃了

后来在WCF达人Artech这里看到一篇文章

追踪记录每笔业务操作数据改变的利器——SQLCDC

此文章是针对数据库表记录CURD操作的日志

并非表结构

后来我在文章评论中向Artech请教了我的问题,

得到了DDL Trigger的答案 

记下来并分享

 

代码及解释:

USE MRLH_CM;
GO
--创建记录数据库结构变更的表
CREATE TABLE LogTable (DB_User nvarchar(200), EventType nvarchar(200), SQLString nvarchar(2000),ChangeTime datetime);
GO
CREATE TRIGGER LogTrigger 
ON DATABASE 
FOR DROP_TABLE, ALTER_TABLE ,CREATE_TABLE
AS
DECLARE @data XML
SET @data = EVENTDATA()
INSERT LogTable 
   (DB_User, EventType, SQLString,ChangeTime) 
   VALUES 
   (CONVERT(nvarchar(100), CURRENT_USER), 
   @data.value('(/EVENT_INSTANCE/EventType)[1]', 'nvarchar(100)'), 
   @data.value('(/EVENT_INSTANCE/TSQLCommand)[1]', 'nvarchar(2000)'),
   GETDATE()
    ) ;
GO

 和普通的创建触发器的过程类似

就说其中的两个地方吧

1.FOR DROP_TABLE, ALTER_TABLE ,CREATE_TABLE
  这里只记录了这几个事件

  如果记录更多的事件请使用

  FOR DDL_DATABASE_LEVEL_EVENTS

  了解更多的事件情况请访问

  http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms186456(SQL.90).aspx

2.SET @data = EVENTDATA()
  EVENTDATA()是数据库自身的方法

  返回有关服务器或数据库事件的信息(XML格式)  

  只有直接在 DDL 或登录触发器内部引用 EVENTDATA 时,EVENTDATA 才会返回数据。

  如果 EVENTDATA 由其他例程调用(即使这些例程由 DDL 或登录触发器进行调用),将返回 NULL。

  @data.value('(/EVENT_INSTANCE/EventType)[1]

  这是使用XQUERY检索XML中的数据

  详细的XQUERY教程请看这里

  http://www.w3school.com.cn/xquery/index.asp

注意:

--想删除表LogTable必须先删除这个触发器
DROP TRIGGER LogTrigger
on database
GO
--删除表
DROP TABLE LogTable
GO

以上代码均在MSSQLSERVER2008下测试通过

其他数据库没有测试

目录
相关文章
|
2月前
|
canal 缓存 NoSQL
Redis缓存与数据库如何保证一致性?同步删除+延时双删+异步监听+多重保障方案
根据对一致性的要求程度,提出多种解决方案:同步删除、同步删除+可靠消息、延时双删、异步监听+可靠消息、多重保障方案
Redis缓存与数据库如何保证一致性?同步删除+延时双删+异步监听+多重保障方案
|
3月前
|
运维 监控 NoSQL
【MongoDB 复制集秘籍】Secondary 同步慢怎么办?深度解析与实战指南,让你的数据库飞速同步!
【8月更文挑战第24天】本文通过一个具体案例探讨了MongoDB复制集中Secondary成员同步缓慢的问题。现象表现为数据延迟增加,影响业务运行。经分析,可能的原因包括硬件资源不足、网络状况不佳、复制日志错误等。解决策略涵盖优化硬件(如增加内存、升级CPU)、调整网络配置以减少延迟以及优化MongoDB配置(例如调整`oplogSize`、启用压缩)。通过这些方法可有效提升同步效率,保证系统的稳定性和性能。
73 4
|
7天前
|
算法 大数据 数据库
云计算与大数据平台的数据库迁移与同步
本文详细介绍了云计算与大数据平台的数据库迁移与同步的核心概念、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例及未来发展趋势与挑战。涵盖全量与增量迁移、一致性与异步复制等内容,旨在帮助读者全面了解并应对相关技术挑战。
16 3
|
14天前
|
安全 数据库 数据安全/隐私保护
数据库 变更和版本控制管理工具 --Bytebase 安装部署
数据库 变更和版本控制管理工具 --Bytebase 安装部署
27 0
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
什么是数据库触发器?
【8月更文挑战第3天】
327 10
什么是数据库触发器?
|
3月前
|
资源调度 关系型数据库 MySQL
【Flink on YARN + CDC 3.0】神操作!看完这篇教程,你也能成为数据流处理高手!从零开始,一步步教会你在Flink on YARN模式下如何配置Debezium CDC 3.0,让你的数据库变更数据瞬间飞起来!
【8月更文挑战第15天】随着Apache Flink的普及,企业广泛采用Flink on YARN部署流处理应用,高效利用集群资源。变更数据捕获(CDC)工具在现代数据栈中至关重要,能实时捕捉数据库变化并转发给下游系统处理。本文以Flink on YARN为例,介绍如何在Debezium CDC 3.0中配置MySQL连接器,实现数据流处理。首先确保YARN上已部署Flink集群,接着安装Debezium MySQL连接器并配置Kafka Connect。最后,创建Flink任务消费变更事件并提交任务到Flink集群。通过这些步骤,可以构建出从数据库变更到实时处理的无缝数据管道。
249 2
|
3月前
|
SQL 存储 关系型数据库
"MySQL增列必锁表?揭秘InnoDB在线DDL,让你的数据库操作飞一般,性能无忧!"
【8月更文挑战第11天】在数据库领域,MySQL凭借其稳定高效的表现深受开发者喜爱。对于是否会在给数据表添加列时锁表的问题,MySQL的行为受版本、存储引擎等因素影响。从5.6版起,InnoDB支持在线DDL,可在改动表结构时保持表的可访问性,避免长时间锁表。而MyISAM等则需锁表完成操作。例如,在使用InnoDB的表上运行`ALTER TABLE users ADD COLUMN email VARCHAR(255);`时,通常不会完全锁表。虽然在线DDL提高了灵活性,但复杂操作或大表变更仍可能暂时影响性能。因此,进行结构变更前应评估其影响并择机执行。
64 6
|
3月前
|
存储 SQL 数据库
触发器的设计、掌握存储过程的基本概念和创建、执行、删除方法。掌握数据库备份的方法和数据库恢复的方法。
这篇文章介绍了数据库中触发器的设计概念,包括创建、修改、删除触发器的方法,并通过实验内容教授如何使用SQL命令创建DML触发器以及如何利用触发器实现数据的完整性和自动化处理。
触发器的设计、掌握存储过程的基本概念和创建、执行、删除方法。掌握数据库备份的方法和数据库恢复的方法。
|
3月前
|
C# 开发者 Windows
全面指南:WPF无障碍设计从入门到精通——让每一个用户都能无障碍地享受你的应用,从自动化属性到焦点导航的最佳实践
【8月更文挑战第31天】为了确保Windows Presentation Foundation (WPF) 应用程序对所有用户都具备无障碍性,开发者需关注无障碍设计原则。这不仅是法律要求,更是社会责任,旨在让技术更人性化,惠及包括视障、听障及行动受限等用户群体。
78 0
|
3月前
|
SQL 存储 关系型数据库