database-migrations
Şema değişiklikleri, veri migration'ları, rollback'ler ve PostgreSQL, MySQL ve yaygın ORM'ler (Prisma, Drizzle, Django, TypeORM, golang-migrate) arasında sıfır kesinti deployment'ları için veritabanı migration en iyi uygulamaları.
What this skill does
# Veritabanı Migration Kalıpları
Üretim sistemleri için güvenli, geri alınabilir veritabanı şema değişiklikleri.
## Ne Zaman Aktifleştirmeli
- Veritabanı tabloları oluştururken veya değiştirirken
- Sütun veya indeks eklerken/kaldırırken
- Veri migration'ları çalıştırırken (backfill, dönüştürme)
- Sıfır kesinti şema değişiklikleri planlarken
- Yeni bir proje için migration araçları kurarken
## Temel İlkeler
1. **Her değişiklik bir migration'dır** — üretim veritabanlarını asla manuel olarak değiştirmeyin
2. **Migration'lar üretimde sadece ileri** — rollback'ler yeni forward migration'lar kullanır
3. **Şema ve veri migration'ları ayrıdır** — tek migration'da DDL ve DML'yi asla karıştırmayın
4. **Migration'ları üretim boyutundaki veriye karşı test edin** — 100 satırda çalışan migration 10M'de kilitlenebilir
5. **Migration'lar üretimde çalıştıktan sonra değişmezdir** — üretimde çalışan migration'ı asla düzenlemeyin
## Migration Güvenlik Kontrol Listesi
Herhangi bir migration uygulamadan önce:
- [ ] Migration UP ve DOWN'a sahip (veya açıkça geri alınamaz olarak işaretlenmiş)
- [ ] Büyük tablolarda tam tablo kilitleri yok (concurrent operasyonlar kullan)
- [ ] Yeni sütunlar varsayılanlara sahip veya nullable (varsayılan olmadan NOT NULL asla ekleme)
- [ ] İndeksler concurrent oluşturuluyor (mevcut tablolar için CREATE TABLE ile inline değil)
- [ ] Veri backfill şema değişikliğinden ayrı bir migration
- [ ] Üretim verisinin kopyasına karşı test edilmiş
- [ ] Rollback planı dokümante edilmiş
## PostgreSQL Kalıpları
### Güvenli Sütun Ekleme
```sql
-- İYİ: Nullable sütun, kilit yok
ALTER TABLE users ADD COLUMN avatar_url TEXT;
-- İYİ: Varsayılanlı sütun (Postgres 11+ anlık, yeniden yazma yok)
ALTER TABLE users ADD COLUMN is_active BOOLEAN NOT NULL DEFAULT true;
-- KÖTÜ: Mevcut tabloda varsayılansız NOT NULL (tam yeniden yazma gerektirir)
ALTER TABLE users ADD COLUMN role TEXT NOT NULL;
-- Bu tabloyu kilitler ve her satırı yeniden yazar
```
### Kesinti Olmadan İndeks Ekleme
```sql
-- KÖTÜ: Büyük tablolarda yazmaları engeller
CREATE INDEX idx_users_email ON users (email);
-- İYİ: Engellemez, concurrent yazmalara izin verir
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_users_email ON users (email);
-- Not: CONCURRENTLY transaction bloğu içinde çalıştırılamaz
-- Çoğu migration aracı bunun için özel işleme ihtiyaç duyar
```
### Sütun Yeniden Adlandırma (Sıfır Kesinti)
Üretimde asla doğrudan yeniden adlandırmayın. Expand-contract kalıbını kullanın:
```sql
-- Adım 1: Yeni sütun ekle (migration 001)
ALTER TABLE users ADD COLUMN display_name TEXT;
-- Adım 2: Veriyi backfill et (migration 002, veri migration'ı)
UPDATE users SET display_name = username WHERE display_name IS NULL;
-- Adım 3: Uygulama kodunu her iki sütunu okuma/yazma için güncelle
-- Uygulama değişikliklerini deploy et
-- Adım 4: Eski sütuna yazmayı durdur, kaldır (migration 003)
ALTER TABLE users DROP COLUMN username;
```
### Güvenli Sütun Kaldırma
```sql
-- Adım 1: Sütuna tüm uygulama referanslarını kaldır
-- Adım 2: Sütun referansı olmadan uygulamayı deploy et
-- Adım 3: Sonraki migration'da sütunu kaldır
ALTER TABLE orders DROP COLUMN legacy_status;
-- Django için: SeparateDatabaseAndState kullanarak modelden kaldır
-- DROP COLUMN oluşturmadan (sonra sonraki migration'da kaldır)
```
### Büyük Veri Migration'ları
```sql
-- KÖTÜ: Tüm satırları tek transaction'da günceller (tabloyu kilitler)
UPDATE users SET normalized_email = LOWER(email);
-- İYİ: İlerleme ile batch güncelleme
DO $$
DECLARE
batch_size INT := 10000;
rows_updated INT;
BEGIN
LOOP
UPDATE users
SET normalized_email = LOWER(email)
WHERE id IN (
SELECT id FROM users
WHERE normalized_email IS NULL
LIMIT batch_size
FOR UPDATE SKIP LOCKED
);
GET DIAGNOSTICS rows_updated = ROW_COUNT;
RAISE NOTICE 'Updated % rows', rows_updated;
EXIT WHEN rows_updated = 0;
COMMIT;
END LOOP;
END $$;
```
## Prisma (TypeScript/Node.js)
### İş Akışı
```bash
# Şema değişikliklerinden migration oluştur
npx prisma migrate dev --name add_user_avatar
# Üretimde bekleyen migration'ları uygula
npx prisma migrate deploy
# Veritabanını sıfırla (sadece dev)
npx prisma migrate reset
# Şema değişikliklerinden sonra client oluştur
npx prisma generate
```
### Şema Örneği
```prisma
model User {
id String @id @default(cuid())
email String @unique
name String?
avatarUrl String? @map("avatar_url")
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
orders Order[]
@@map("users")
@@index([email])
}
```
### Özel SQL Migration
Prisma'nın ifade edemediği operasyonlar için (concurrent indeksler, veri backfill'leri):
```bash
# Boş migration oluştur, sonra SQL'i manuel düzenle
npx prisma migrate dev --create-only --name add_email_index
```
```sql
-- migrations/20240115_add_email_index/migration.sql
-- Prisma CONCURRENTLY oluşturamaz, bu yüzden manuel yazıyoruz
CREATE INDEX CONCURRENTLY IF NOT EXISTS idx_users_email ON users (email);
```
## Drizzle (TypeScript/Node.js)
### İş Akışı
```bash
# Şema değişikliklerinden migration oluştur
npx drizzle-kit generate
# Migration'ları uygula
npx drizzle-kit migrate
# Şemayı doğrudan push et (sadece dev, migration dosyası yok)
npx drizzle-kit push
```
### Şema Örneği
```typescript
import { pgTable, text, timestamp, uuid, boolean } from "drizzle-orm/pg-core";
export const users = pgTable("users", {
id: uuid("id").primaryKey().defaultRandom(),
email: text("email").notNull().unique(),
name: text("name"),
isActive: boolean("is_active").notNull().default(true),
createdAt: timestamp("created_at").notNull().defaultNow(),
updatedAt: timestamp("updated_at").notNull().defaultNow(),
});
```
## Django (Python)
### İş Akışı
```bash
# Model değişikliklerinden migration oluştur
python manage.py makemigrations
# Migration'ları uygula
python manage.py migrate
# Migration durumunu göster
python manage.py showmigrations
# Özel SQL için boş migration oluştur
python manage.py makemigrations --empty app_name -n description
```
### Veri Migration
```python
from django.db import migrations
def backfill_display_names(apps, schema_editor):
User = apps.get_model("accounts", "User")
batch_size = 5000
users = User.objects.filter(display_name="")
while users.exists():
batch = list(users[:batch_size])
for user in batch:
user.display_name = user.username
User.objects.bulk_update(batch, ["display_name"], batch_size=batch_size)
def reverse_backfill(apps, schema_editor):
pass # Veri migration'ı, geri alma gerekmez
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [("accounts", "0015_add_display_name")]
operations = [
migrations.RunPython(backfill_display_names, reverse_backfill),
]
```
## golang-migrate (Go)
### İş Akışı
```bash
# Migration çifti oluştur
migrate create -ext sql -dir migrations -seq add_user_avatar
# Tüm bekleyen migration'ları uygula
migrate -path migrations -database "$DATABASE_URL" up
# Son migration'ı rollback et
migrate -path migrations -database "$DATABASE_URL" down 1
# Versiyonu zorla (dirty durumu düzelt)
migrate -path migrations -database "$DATABASE_URL" force VERSION
```
### Migration Dosyaları
```sql
-- migrations/000003_add_user_avatar.up.sql
ALTER TABLE users ADD COLUMN avatar_url TEXT;
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_users_avatar ON users (avatar_url) WHERE avatar_url IS NOT NULL;
-- migrations/000003_add_user_avatar.down.sql
DROP INDEX IF EXISTS idx_users_avatar;
ALTER TABLE users DROP COLUMN IF EXISTS avatar_url;
```
## Sıfır Kesinti Migration Stratejisi
Kritik üretim değişiklikleri için expand-contract kalıbını takip edin:
```
Faz 1: EXPAND
- Yeni sütun/tablo ekle (nullable veya varsayılanlı)
- Deploy: uygulama hem ESKİ hem YENİ'ye yazar
- Mevcut veriyi backfill et
Faz 2: MIGRATE
- Deploy: uygulama YENİ'den okur, her İKİSİNE yazar
- Veri tutarlılRelated in Backend & APIs
jfrog
IncludedInteract with the JFrog Platform via the JFrog CLI and REST/GraphQL APIs. Use this skill when the user wants to manage Artifactory repositories, upload or download artifacts, manage builds, configure permissions, manage users and groups, work with access tokens, configure JFrog CLI servers, search artifacts, manage properties, set up replication, manage JFrog Projects, run security audits or scans, look up CVE details, query exposures scan results from JFrog Advanced Security, manage release bundles and lifecycle operations, aggregate or export platform data, or perform any JFrog Platform administration task. Also use when the user mentions jf, jfrog, artifactory, xray, distribution, evidence, apptrust, onemodel, graphql, workers, mission control, curation, advanced security, exposures, or any JFrog product name.
cupynumeric-migration-readiness
IncludedPre-migration readiness assessor for porting NumPy to cuPyNumeric. Use BEFORE substantial porting work begins when the user asks whether code will scale on GPU, whether they should migrate to cuPyNumeric, which NumPy patterns transfer cleanly, what must be refactored before porting, or mentions pre-port assessment, scaling analysis, or refactor planning. Inspect the user's source code, look up NumPy usage, cross-reference the cuPyNumeric API support manifest, and distinguish distributed-scaling-friendly patterns from blockers such as unsupported APIs, scalar synchronization, host round-trips, Python/object-heavy control flow, shape/data-dependent branching, and in-place mutation hazards. Produce a verdict of READY, LIGHT REFACTOR, SIGNIFICANT REFACTOR, or NOT RECOMMENDED, with concrete refactor pointers.
alibabacloud-data-agent-skill
IncludedInvoke Alibaba Cloud Apsara Data Agent for Analytics via CLI to perform natural language-driven data analysis on enterprise databases. Data Agent for Analytics is an intelligent data analysis agent developed by Alibaba Cloud Database team for enterprise users. It automatically completes requirement analysis, data understanding, analysis insights, and report generation based on natural language descriptions. This tool supports: discovering data resources (instances/databases/tables) managed in DMS, initiating query or deep analysis sessions, real-time progress tracking, and retrieving analysis conclusions and generated reports. Use this Skill when users need to query databases, analyze data trends, generate data reports, ask questions in natural language, or mention "Data Agent", "data analysis", "database query", "SQL analysis", "data insights".
token-optimizer
IncludedReduce OpenClaw token usage and API costs through smart model routing, heartbeat optimization, budget tracking, and native 2026.2.15 features (session pruning, bootstrap size limits, cache TTL alignment). Use when token costs are high, API rate limits are being hit, or hosting multiple agents at scale. The 4 executable scripts (context_optimizer, model_router, heartbeat_optimizer, token_tracker) are local-only — no network requests, no subprocess calls, no system modifications. Reference files (PROVIDERS.md, config-patches.json) document optional multi-provider strategies that require external API keys and network access if you choose to use them. See SECURITY.md for full breakdown.
resend-cli
IncludedUse this skill when the task is specifically about operating Resend from an AI agent, terminal session, or CI job via the official resend CLI: installing/authenticating the CLI, sending/listing/updating/cancelling emails, batch sends, domains and DNS, webhooks and local listeners, inbound receiving, contacts, topics, segments, broadcasts, templates, API keys, profiles, or debugging Resend CLI/API failures. Trigger on mentions of Resend CLI, `resend`, `resend doctor`, `resend emails send`, `resend domains`, `resend webhooks listen`, `resend emails receiving`, or agent-friendly terminal automation.
alibabacloud-odps-maxframe-coding
IncludedUse this skill for MaxFrame SDK development and documentation navigation on Alibaba Cloud MaxCompute (ODPS). Helps answer MaxFrame API, concept, official example, and supported pandas API questions; create data processing programs; read/write MaxCompute tables; debug jobs (remote or local); and build custom DPE runtime images. Trigger when users mention MaxFrame, MaxCompute with MaxFrame, ODPS table processing, DPE runtime, MaxFrame docs/examples, DataFrame/Tensor operations, or GPU runtime setup. Works for both English and Chinese queries about Alibaba Cloud data processing with MaxFrame.