SQLDelight 数据库迁移在 Compose Desktop 中的实践
2025-06-03 04:43:27作者:魏侃纯Zoe
问题背景
在使用 SQLDelight 2.0.1 版本开发 Compose Desktop 应用时,开发者遇到了数据库表结构变更的迁移问题。具体场景是需要在已有的 Config 表中添加一个新字段 keytool_path,但迁移过程未能按预期执行。
初始表结构
最初的 Config 表定义如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Config (
id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
dark_mode INTEGER NOT NULL,
aapt_path TEXT NOT NULL,
flag_delete INTEGER AS Boolean NOT NULL,
signer_suffix TEXT NOT NULL,
output_path TEXT NOT NULL,
is_align_file_size INTEGER AS Boolean NOT NULL
);
表创建时还包含了一个初始化数据的 INSERT 语句。
迁移需求
开发者需要为 Config 表添加一个名为 keytool_path 的新字段,类型为 TEXT,不允许为空,默认值为空字符串。
迁移方案
第一步:创建迁移文件
按照 SQLDelight 的迁移规范,创建了 1.sqm 文件,内容为:
ALTER TABLE Config ADD COLUMN keytool_path TEXT NOT NULL DEFAULT '';
第二步:更新表定义
同时更新了 Config.sq 文件中的表定义,添加了新字段:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Config (
id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
dark_mode INTEGER NOT NULL,
aapt_path TEXT NOT NULL,
flag_delete INTEGER AS Boolean NOT NULL,
signer_suffix TEXT NOT NULL,
output_path TEXT NOT NULL,
is_align_file_size INTEGER AS Boolean NOT NULL,
keytool_path TEXT NOT NULL DEFAULT ''
);
第三步:遇到的问题
执行迁移时出现了错误,提示 Config 表不存在 keytool_path 列。这表明迁移脚本没有正确执行。
问题分析
- 迁移机制理解不足:开发者可能没有正确理解 SQLDelight 的自动迁移机制
- 驱动初始化方式:直接调用 Schema.create 而不是让驱动自动处理迁移
- 版本控制:数据库版本号管理可能存在问题
解决方案
正确使用 JdbcSqliteDriver
关键点在于正确初始化数据库驱动,让 SQLDelight 自动处理迁移:
JdbcSqliteDriver(
url = "jdbc:sqlite:test.db",
properties = Properties(),
schema = Database.Schema,
migrateEmptySchema = false
)
迁移机制工作原理
SQLDelight 的 JdbcSqliteDriver 构造函数内部会:
- 检查当前数据库版本
- 如果是空数据库且 migrateEmptySchema 为 false,直接创建最新表结构
- 如果当前版本低于目标版本,执行迁移脚本
- 更新数据库版本号
迁移脚本编写规范
- 每个迁移文件应命名为 [version].sqm
- 文件内容应为纯 SQL 语句
- 不需要手动更新 INSERT 语句,除非有特殊需求
- 迁移脚本应专注于表结构变更
最佳实践
- 版本控制:每次表结构变更都应增加版本号并创建对应的 .sqm 文件
- 测试迁移:在开发环境中测试从旧版本到新版本的完整迁移流程
- 数据备份:重要数据在迁移前应做好备份
- 回滚计划:为可能失败的迁移准备回滚方案
总结
SQLDelight 提供了完善的数据库迁移机制,但在 Compose Desktop 环境中使用时需要注意驱动初始化的正确方式。通过理解其内部迁移流程和版本控制机制,可以确保数据库结构变更能够平滑执行。开发者应遵循迁移脚本的编写规范,并在实际项目中充分测试迁移过程。
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878