AI 生成数据库迁移的正确姿势：先在临时库重放验证

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AI 辅助数据库工作最难的部分不是生成迁移，而是判断这条迁移能否在真实的数据库引擎上存活。文本 review 能发现缺失的索引或可疑的命名规范，但往往漏掉真正重要的失败场景：比如一条 DROP COLUMN 作用在某后台任务仍在查询的列上，或者一条 DELETE 在本地能跑通但在带有生成列的表上却不行。

当前关于限制 AI 工具的讨论通常集中在权限层面。这很重要，但对数据库工作来说，更实用的切分点是确定性验证。模型提出一个变更；一个独立的、枯燥的验证工具在独立环境中让这个变更证明自己可行，然后才需要人介入判断。

本文展示了一个完成上述工作的轻量验证工具。它接收一条生成的迁移，在临时 SQLite 数据库上执行它，拒绝没有回滚证据的危险语句，并在任何一步失败时以非零退出码退出。重点不在于具体的 SQL 方言，而在于提案和验证保持分离。

免费模型 + 免费服务器适合的场景

一个实用的方案是：用 MonkeyCode 的免费模型起草迁移，用它的免费服务器选项运行 replay 套件。声明：本文作为 MonkeyCode 产品推广的一部分撰写。但这个验证工具本身是提供商无关的。你可以把生成器指向任何你已在用的端点，也可以把验证工具跑在本地、CI 或常驻服务器上。

模型对快速产出初稿很有用，但它不是证明正确性的合适地方。模型可以生成在本地能解析的 SQL，却仍然会删除一个列、锁住一张大表，或违反一个只在生产环境存在的约束。这些失败是确定性的，所以应该由确定性的代码来检查。

保存为 prove_migration.py。

#!/usr/bin/env python3
import subprocess
import sys
import tempfile
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class CheckResult:
    name: str
    passed: bool
    detail: str

def run(cmd, cwd, timeout=120):
    return subprocess.run(
        cmd,
        cwd=cwd,
        capture_output=True,
        text=True,
        timeout=timeout,
    )

def make_scratch_db(kind='sqlite'):
    if kind == 'sqlite':
        tmp = tempfile.mkdtemp()
        return tmp, f'{tmp}/scratch.db'
    raise NotImplementedError('swap in a Postgres container for non-SQLite checks')

def parse_migration(patch):
    # Simplified. A production guard should use a real SQL parser.
    statements = [s.strip() for s in patch.split(';') if s.strip()]
    if not statements:
        raise ValueError('no statements found')
    return statements

def is_destructive(statement):
    lowered = statement.lower()
    destructive_markers = ['drop table', 'drop column', 'delete ', 'truncate']
    return any(marker in lowered for marker in destructive_markers)

def check_migration(patch):
    results = []
    db_dir, db_path = make_scratch_db()

    baseline_schema = 'CREATE TABLE orders(id INTEGER PRIMARY KEY, status TEXT);'
    baseline = run(['sqlite3', db_path, baseline_schema], db_dir)
    results.append(CheckResult('baseline_schema', baseline.returncode == 0, baseline.stderr.strip()[:200]))

    statements = parse_migration(patch)
    for index, statement in enumerate(statements, start=1):
        result = run(['sqlite3', db_path, statement], db_dir)
        detail = statement[:80]
        if result.returncode != 0:
            detail = result.stderr.strip()[:300]
        results.append(CheckResult(f'statement_{index}', result.returncode == 0, detail))

    for statement in statements:
        if is_destructive(statement):
            results.append(CheckResult(
                'rollback_guard',
                False,
                f'destructive statement has no rollback evidence: {statement[:80]}',
            ))

    return results

def prove_patch(patch):
    results = check_migration(patch)
    for result in results:
        status = 'PASS' if result.passed else 'FAIL'
        print(f'[{status}] {result.name}: {result.detail}')
    return all(result.passed for result in results)

if __name__ == '__main__':
    patch = sys.stdin.read()
    ok = prove_patch(patch)
    sys.exit(0 if ok else 1)

通过管道把生成的迁移传入标准输入来运行：

python prove_migration.py < candidate_migration.sql

一条添加列的非危险迁移会通过。即使 SQLite 接受了该语句，包含裸 DROP COLUMN 的迁移也会触发回滚守卫而失败。这种"粗暴"是刻意设计的。危险变更永远不应该仅仅因为语法没问题就放行。

如果你的笔记本在 replay 过程中总是进入睡眠，同样的脚本可以在免费服务器上运行。唯一真正的依赖是 Python 运行时和目标数据库引擎。长时间运行的 replay 套件更适合无人值守的服务器，而不是随时可能合上盖子的笔记本。

让验证比模型更严格

最重要的设计选择是：模型不参与验证循环。不要让一个模型生成迁移，然后又让一个模型在没有可执行中间步骤的情况下去 review 它。模型可以自信地错两次。验证工具应该是笨拙的、可读的，并且对补丁文本听起来多有说服力漠不关心。

一个有用的起步规则集如下：

表格故意设得保守。在看到误报后再放宽规则，比事后发现危险迁移漏了过去要容易得多。

这解决不了什么

这个验证工具不是真正的迁移工具的替代品。简单的分号分割器会无法处理字符串、函数或过程化 SQL 内部的冒号。SQLite 临时数据库无法捕获只在 Postgres、MySQL 或特定扩展中才会出现的行为。回滚守卫是启发式的；它拦截明显的危险语句，但不会重建回滚计划或验证时间点恢复。

它也不能保护那些语法正确但语义错误的生成 SQL。模型可能添加了类型错误的列，而临时数据库会接受它。这仍然需要人来将变更与需求意图进行对比。

最后，不要对包含真实客户数据的数据库运行不受信任的生成 SQL。临时数据库应该始终是可丢弃且隔离的。

谁不应该用这个方案

对每条迁移都有强制数据库管理员 review 的团队，可能会觉得这个工具作为 pre-review 过滤器仅略有帮助。在受监管的 schema 上，或生产迁移需要时间点恢复的团队，应该保留现有的变更管理流程，只把这个工具当作本地合理性检查。如果你已经有了付费 CI runner 和成熟的迁移流水线，可能不再需要单独的免费服务器来执行 replay 步骤，尽管这个验证工具本身仍然值得复制。

值得保留的部分

模型是可以替换的。验证工具才是持久的产物。一条提议的迁移应该在临时数据库上通过 replay，识别出任何缺少回滚证据的危险语句，并在人工介入 review 之前产生机器可读的成功或失败信号。如果你维护的是迁移密集型的代码库，验证工具是值得复制的部分；模型可以保持廉价且可替换。