Каковы промышленные стандарты для разработки конвейеров CI / CD для Azure SQL базы данных? У меня есть существующая база данных Azure SQL (экземпляр DEV, включает схемы, таблицы, функции, хранимые процедуры и т. Д. c.), Код для них жестко запрограммирован (то есть, не генерируется с использованием сравнения SSDT и не генерирует сценарий из существующих table / SP / Function или файл DACPAC / BACPA C, это просто код, написанный разработчиками) и поддерживаемый в репозитории Git. Теперь мои пользователи хотят создать другую базу данных, используя сценарии, которые были загружены в Git пользователем разработчики (используйте код, который был загружен разработчиками в Git (битбакет), что означает определение всех зависимостей объектов БД и их выполнение для создания новой базы данных. Это правильный подход? Считайте это подходом 1 ), потратив много времени на развертывание, я смущен / убежден, что рекомендуется следовать нижеприведенному подходу, назовем его как подход 2 ,
- create решение и клонируйте существующее Git репо в Visual Studio
- Импортируйте объекты БД из обозреватель решений и pu sh решение для Git.
- Создание конвейера включает в себя такие шаги, как решение для сборки / copy / publi sh артефакт
- Создание нового конвейера выпуска и использование " Azure SQL Развертывание хранилища данных "задача и ссылка на файл DACPA C (который динамически создается из шага выше)
- Теперь, для инкрементальных изменений, я предполагаю, что изменить код-> загрузить в git -> сгенерировать решение-> выпуск сборки (файл DACPA C, созданный из конвейера сборки, будет сравниваться с текущей базой данных QA, и будут применяться только новые изменения, за кулисами sqlpackage будет использоваться для сравнения при выпуске " Azure SQL Развертывание хранилища данных задача ")
Ссылки, которые я прошел: Настроить компакт-диск с базой данных Azure SQL с помощью Azure DevOps и Visual Studio
Пожалуйста, поправьте меня, если я неправильно понимаю ,
Большое спасибо, новинка DevOps ie здесь.