Question

升级GAE应用程序时，升级数据模型的最佳方法是什么？

应用程序的版本号允许分隔多个版本，但这些应用程序版本使用相同的数据存储（根据How to change application after deployed into Google App Engine?）。那么当我上传一个具有不同数据模型的应用程序版本时会发生什么（我在想这里的python，但问题也应该对Java有效）？我想如果更改添加一个可空字段和一些新类，这应该不是问题，因此可以扩展现有模型而不会造成伤害。但是，如果数据模型的变化更加深刻呢？如果现有数据与新数据模型不一致，我实际上是否会丢失它？

我目前看到的唯一选择是将数据存储置于维护只读模式，将数据转换为脱机并再次部署整个数据。

Answer 1

处理这种情况的方法很少，而且它们并不相互排斥：

对您的数据存储区进行不间断的更改，并解决它所创建的问题。将新字段插入现有模型类，将字段从必需切换到可选，添加新模型等 - 这些不会破坏与任何现有实体的兼容性。但是，由于这些实体没有神奇地改变以符合新模型（请记住，数据存储区是无模式的数据库），您可能需要一个部分支持旧模型的遗留代码。例如，如果您添加了新字段，则需要通过getattr(entity, "field_name", default_value)而非entity.field_name访问该字段，以便它不会导致AttributeError旧实体。
逐渐将实体转换为新格式。这很简单：如果您发现仍然使用旧模型的实体，请进行适当的更改。在上面的示例中，您可能希望将实体放回，并添加新字段：
```
if not hasattr(entity, "field_name"):
    entity.field_name = default_value
    entity.put()
val = entity.field_name # no getattr'ing needed now
```
理想情况下，您的所有实体最终都会以这种方式处理，您可以在某个时候删除转换代码。实际上，总会有一些残留物应该手动转换 - 这就把我们带到了第三个选项......
将您的实体批量转换为新格式。这背后的物流的复杂性在很大程度上取决于要处理的实体数量，您的站点活动，您可以投入到该过程的资源等。请注意，使用简单的MapReduce可能不是最好的主意 - 特别是如果您使用逐步转换上述技术。这是因为MapReduce处理给定类型的所有实体（获取它们），而可能只有很小的百分比需要它。因此，手动编码转换代码，明确地为旧实体编写查询并且例如，可能是有益的。使用ndb等文库。

多个应用程序版本的数据转换

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