Database Migration Patterns 是一份关于数据库模式（schema）安全演进的实践指南，主题是用版本化、可回滚、经过测试的迁移来管理数据库结构变更。资料以 Alembic 为主要示例工具，同时涉及 SQL 迁移与数据迁移。
用途 该技能面向需要变更数据库结构的开发与运维场景，强调迁移应当可版本化、可回滚、可测试，并尽量做到零停机。它既给出具体命令与代码示例，也给出流程性的检查清单与反模式提醒。
主要能力
- Alembic 基础操作：初始化（alembic init alembic）、自动生成迁移（alembic revision --autogenerate -m "add skills table"）、执行迁移（alembic upgrade head）、回滚一步（alembic downgrade -1），以及查看当前状态与历史（alembic current、alembic history）。
- 配置示例：在 alembic/env.py 中引入模型 Base 与配置 settings，设置 target_metadata，并给出异步引擎下 run_migrations_online 与 do_run_migrations 的写法。
- 迁移文件结构：展示包含 revision、down_revision、upgrade()、downgrade() 的迁移文件模板，示例中创建 skills 表、定义列与索引，并在 downgrade 中删除索引与表。
- 零停机迁移策略：
- 新增列：先加可空列，后续迁移再回填数据并加约束。
- 重命名列：分阶段进行，先加新列并复制数据，待应用改用新列后再删除旧列。
- 删除列：先停止写入（应用改动），再删除列。
- 新增索引：使用 CREATE INDEX CONCURRENTLY 实现零停机，downgrade 中删除索引。
- 数据迁移：示例用原生 SQL 批量回填 governance_phases 字段，并在 downgrade 中将其置空。
- 迁移测试：使用 pytest 与 alembic.config.Config、alembic.command，测试完整升级、完整降级、再升级到 head，以及迁移过程中的数据完整性。
- 迁移检查清单：分为创建前（零停机设计、定义 upgrade 与 downgrade、大表使用批处理/CONCURRENTLY）、部署前（在 staging 测试、测试回滚、备份数据、估算大表执行时间、应用兼容新旧模式）、部署后（迁移成功、应用正常、无性能回退、安排清理迁移）。
- 反模式：没有 downgrade、一步完成破坏性变更、混合模式迁移与数据迁移、在生产手工执行 SQL、只测试 upgrade、大表 ALTER 不使用 CONCURRENTLY。
使用方式 资料以命令与代码片段形式给出使用方式，包括 Alembic 命令行、env.py 配置、迁移文件模板、零停机迁移的 upgrade/downgrade 写法、数据迁移写法以及 pytest 测试写法。使用者可按这些示例在项目中落地。
适用场景 适用于使用 SQLAlchemy/Alembic 的 Python 项目，在需要安全变更数据库结构、进行数据回填、实现零停机发布或需要可回滚迁移流程时参考。
限制 资料未提供具体支持的数据库类型范围、版本要求、性能数据、收费或授权信息，也未提供除示例外的完整项目集成步骤；这些内容暂未提供。