Liquibase数据库回滚至标签时的行为分析与优化建议
2025-06-09 21:39:50作者:牧宁李
问题背景
在数据库版本控制工具Liquibase中,用户发现从3.5.x版本升级到4.31.0后,执行回滚到指定标签的操作时,不仅会回滚该标签之后的所有变更,还会删除包含该标签的变更集本身。这一行为与文档描述不符,且在旧版本中表现正常。
技术分析
经过深入调查,我们发现这个问题实际上自2016年的3.5.2版本就已存在。问题的核心在于Liquibase中两种不同的标签创建方式导致了不同的回滚行为:
-
命令行方式:使用
liquibase tag --tag=myTag命令时,默认不会为标签创建单独的变更集行(除非使用Pro版的--add-row=true参数),而是将标签附加到前一变更集行上。回滚时只会删除实际需要回滚的行,标签得以保留。 -
变更集方式:使用
tagDatabase变更类型时,会明确创建一个专门用于标签的变更集行。回滚时,这一行(连同标签)也会被删除。
历史演变
这一行为变更最初是为了解决某些特定场景的需求,但随后引发了社区的不同反应:
- 部分用户认为删除标签变更集是合理行为
- 另一部分用户则希望保留标签变更集
- 官方文档对此的描述也存在一定混淆
解决方案
开发团队提出了一个优雅的解决方案:为tagDatabase变更类型新增一个keepTagOnRollback属性。该方案具有以下特点:
- 默认值为
false,保持现有行为不变,确保向后兼容 - 允许用户显式声明是否希望在回滚时保留标签
- 该属性不计入校验和计算,用户可自由修改而不影响变更集验证
示例用法:
<tagDatabase tag="version_1.3" keepTagOnRollback="true" />
实施状态
该修复方案已确定将包含在即将发布的4.32.0版本中。对于当前版本的用户,需要注意这一行为差异,特别是在从旧版本升级后。
最佳实践建议
- 对于需要保留标签的场景,建议等待4.32.0版本发布后再实施相关变更
- 在升级前,应充分测试回滚行为以确保符合预期
- 考虑统一使用命令行或变更集方式创建标签,避免混合使用导致不一致
- 仔细审查文档中关于回滚行为的说明,确保理解当前版本的实际表现
这一改进体现了Liquibase团队对用户反馈的重视,以及在保持向后兼容的同时提供灵活解决方案的能力。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219