SQLDelight 数据库迁移在 Compose Desktop 中的实践指南
2025-06-03 10:17:58作者:滑思眉Philip
引言
SQLDelight 是一个强大的 SQL 代码生成库,它能够帮助开发者编写类型安全的 SQL 查询语句。在 Compose Desktop 应用开发中,数据库迁移是一个常见需求,本文将详细介绍如何在 SQLDelight 中正确执行数据库迁移操作。
数据库迁移的基本原理
SQLDelight 的数据库迁移机制基于版本控制。每个数据库都有一个版本号,当检测到当前数据库版本低于最新定义的模式版本时,系统会自动执行迁移脚本。
迁移脚本通常以 .sqm 为后缀,命名规则为 [version].sqm,其中 [version] 是迁移的目标版本号。例如 1.sqm 表示从版本 0 迁移到版本 1 的脚本。
常见问题分析
在实际开发中,开发者经常会遇到以下两类问题:
- 迁移脚本未执行:通常是由于版本号设置不正确或迁移机制未被正确触发导致的。
- 迁移执行失败:往往是因为迁移脚本与当前数据库状态不兼容,或者迁移脚本本身存在语法错误。
解决方案
正确配置数据库驱动
在 Compose Desktop 中创建数据库驱动时,需要确保正确传递模式对象和迁移回调:
JdbcSqliteDriver(
url = "jdbc:sqlite:test.db",
properties = Properties(),
schema = Database.Schema,
migrateEmptySchema = false, // 根据需求设置
callbacks = arrayOf(afterVersionCallback) // 可选的迁移回调
)
编写迁移脚本
迁移脚本应只包含变更部分,不需要重复完整的表定义。例如,添加一个新列的迁移脚本应如下:
-- 1.sqm
ALTER TABLE Config ADD COLUMN keytool_path TEXT NOT NULL DEFAULT '';
处理初始数据插入
在表结构变更后,初始数据插入语句也需要相应更新:
INSERT INTO Config(id, dark_mode, aapt_path, flag_delete, signer_suffix, output_path, is_align_file_size, keytool_path)
SELECT 0, 0,"", 1, "_sign", "", 1, ""
WHERE (SELECT COUNT(*) FROM Config WHERE id = 0) = 0;
最佳实践
- 版本控制:每次数据库结构变更都应创建一个新的迁移脚本,并递增版本号。
- 测试迁移:在实际应用前,应在测试环境中验证迁移脚本的正确性。
- 备份数据:执行迁移前建议备份数据库,以防意外情况发生。
- 原子性操作:确保每个迁移脚本都是原子性的,要么全部成功,要么全部失败。
常见错误排查
- 表不存在或列不存在错误:检查迁移脚本的执行顺序是否正确。
- 约束冲突:确保新增的非空列有默认值或迁移脚本提供了合理的默认值。
- 版本不一致:确认数据库的实际版本与代码中定义的版本一致。
总结
SQLDelight 提供了强大的数据库迁移支持,但在 Compose Desktop 环境中使用时需要注意一些细节。通过正确配置数据库驱动、编写规范的迁移脚本以及遵循最佳实践,可以确保数据库迁移过程顺利进行。当遇到问题时,应仔细检查错误信息,确认迁移脚本与数据库当前状态的兼容性。
掌握这些技巧后,开发者可以更加自信地在 Compose Desktop 应用中管理数据库变更,确保应用数据的完整性和一致性。
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