TandoorRecipes数据库迁移问题分析与解决方案
2025-06-04 10:51:12作者:咎岭娴Homer
recipes
Application for managing recipes, planning meals, building shopping lists and much much more!
问题背景
在TandoorRecipes项目中,当用户从PostgreSQL 11升级到PostgreSQL 15时,遇到了数据库迁移失败的问题。主要症状包括:
- 数据库用户和数据库已存在的错误
- 500服务器错误
- 数据库连接失败
- 迁移过程中发现重复数据
问题分析
1. 数据库用户和数据库创建冲突
在PostgreSQL数据库迁移过程中,dump文件通常包含创建用户和数据库的语句。当目标环境中已经存在相同名称的用户和数据库时,这些创建语句会导致错误。
根本原因:PostgreSQL的dump文件默认包含创建用户和数据库的语句,而Docker容器启动时可能已经自动创建了这些资源。
2. 认证方式问题
用户报告了SCRAM认证错误,这通常发生在PostgreSQL不同版本间的认证机制不兼容时。
解决方案:临时将pg_hba.conf中的认证方式从scram-sha-256改为trust可以解决连接问题,但生产环境中应考虑更安全的长期解决方案。
3. 数据迁移失败
迁移过程中出现了两个关键错误:
3.1 重复的MealType数据
数据库中存在名称相同的MealType记录,导致迁移失败。例如:
RuntimeError: Duplicate MealTypes found, please remove/rename them and run migrations again/restart the container. <QuerySet [{'name': 'Dinner', 'name_count': 2}]>
3.2 重复的PropertyType数据
类似地,PropertyType也存在重复记录问题,特别是在多空间(space)环境中:
RuntimeError: Duplicate PropertyType found, please remove/rename them and run migrations again/restart the container. <QuerySet [{'name': 'Calories', 'name_count': 3}, {'name': 'Proteins', 'name_count': 3}, {'name': 'Carbohydrates', 'name_count': 3}, {'name': 'Fat', 'name_count': 3}]>
解决方案
1. 数据库迁移最佳实践
-
预处理dump文件:
- 注释掉创建用户和数据库的语句
- 确保只包含数据迁移所需的内容
-
正确的导入命令:
cat dump_file.sql | docker exec -i container_name psql postgres -U username -
环境变量配置:
- 临时注释掉POSTGRES_DB环境变量
- 迁移完成后再恢复
2. 处理重复数据问题
-
手动清理重复数据:
- 编辑dump文件,删除或重命名重复记录
- 例如删除重复的"Dinner"记录
-
等待修复版本:
- 项目已修复多空间环境下的重复数据检查问题
- 可以使用beta版本或等待正式发布
3. 认证问题解决
-
临时解决方案:
- 修改pg_hba.conf使用trust认证
- 仅限迁移期间使用
-
长期解决方案:
- 确保使用兼容的认证方式
- 考虑使用密码文件或环境变量
技术建议
-
迁移前准备:
- 完整备份现有数据库
- 记录当前环境配置
- 准备回滚方案
-
迁移过程监控:
- 检查数据库日志
- 验证数据完整性
- 测试应用功能
-
PostgreSQL版本升级注意事项:
- 了解版本间不兼容特性
- 考虑使用pg_upgrade工具
- 测试性能影响
总结
TandoorRecipes的数据库迁移问题主要源于三个因素:数据库资源创建冲突、认证机制不兼容以及数据模型约束。通过预处理dump文件、正确处理重复数据以及合理配置认证方式,可以顺利完成迁移。对于多空间环境下的重复数据问题,建议等待包含修复的版本发布或临时使用beta版本。
recipes
Application for managing recipes, planning meals, building shopping lists and much much more!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217