Files

John Qiu 712063071c refactor: 通用技能按类别拆分为独立目录

skills/ → skills-dev(9), skills-req(10), skills-ops(4),
skills-integration(8), skills-biz(4), skills-workflow(7)

generate-marketplace.py 改为自动扫描所有 skills-* 目录。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

2026-03-14 11:31:58 +10:30

26 KiB

Raw Blame History

数据库备份与恢复 Skill

父技能: ops-tools 适用范围: 全局（所有项目数据库） 创建时间: 2026-01-15 07:30:00 ACDT 最后更新: 2026-02-02

技能概述

全局数据库备份技能，适用于所有项目的 PostgreSQL 数据库。涵盖迁移前备份、自动备份、数据恢复和灾难恢复策略。

核心原则：

⚠️ 任何数据库迁移操作前必须先备份
保留策略：最近 7 天 + 每月 1 个永久备份
存储位置：服务器本地 /backup/ 目录

数据库清单

数据库	服务器	容器	用途	备份路径
ai_project_prod	tools_ai_proj	ai_postgres_prod	AI-Proj 生产	/backup/ai-project/database/
ai_project_staging	singapore	ai_postgres_staging	AI-Proj 测试	/backup/ai-project-staging/
coolbuy_prod	coolbuy-dev	postgres	Coolbuy 3.0	/backup/coolbuy/

⚡ 迁移前快速备份（必读）

重要：执行任何 UPDATE、DELETE、ALTER、数据迁移等操作前，必须先执行备份。

一键备份命令

# AI-Proj 生产数据库 - 迁移前备份
ssh tools_ai_proj 'REASON="pre_migration_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)" && \
  docker exec ai_postgres_prod pg_dump -U ai_prod_user -Fc ai_project_prod \
  > /backup/ai-project/database/ai_project_${REASON}.dump && \
  echo "✓ 备份完成: /backup/ai-project/database/ai_project_${REASON}.dump"'

# AI-Proj 测试数据库 - 迁移前备份
ssh singapore 'REASON="pre_migration_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)" && \
  sudo docker exec ai_postgres_staging pg_dump -U ai_staging_user -Fc ai_project_staging \
  > /backup/ai-project-staging/ai_project_staging_${REASON}.dump && \
  echo "✓ 备份完成"'

带原因的备份（推荐）

# 指定备份原因，方便追溯
ssh tools_ai_proj 'REASON="migrate_project_165_to_167" && \
  docker exec ai_postgres_prod pg_dump -U ai_prod_user -Fc ai_project_prod \
  > /backup/ai-project/database/ai_project_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)_${REASON}.dump && \
  ls -lh /backup/ai-project/database/ | tail -3'

备份后验证

# 验证备份文件
ssh tools_ai_proj 'ls -lh /backup/ai-project/database/ | tail -5'

# 检查备份文件大小（应该 > 10MB）
ssh tools_ai_proj 'stat --printf="%s bytes\n" /backup/ai-project/database/ai_project_*.dump | tail -1'

快速恢复命令

从最新备份恢复

# 1. 找到最新备份
ssh tools_ai_proj 'ls -lt /backup/ai-project/database/*.dump | head -3'

# 2. 恢复（使用 pg_restore）
ssh tools_ai_proj 'BACKUP_FILE="/backup/ai-project/database/ai_project_XXXXXXXX.dump" && \
  docker stop ai_backend_prod && \
  docker exec ai_postgres_prod pg_restore -U ai_prod_user -d ai_project_prod --clean --if-exists -Fc "$BACKUP_FILE" && \
  docker start ai_backend_prod && \
  echo "✓ 恢复完成"'

# 3. 验证
curl -s https://ai.pipexerp.com/api/v1/health | jq .

恢复到特定时间点

# 列出所有备份，找到目标时间点
ssh tools_ai_proj 'ls -lht /backup/ai-project/database/*.dump'

# 恢复指定备份
ssh tools_ai_proj 'docker exec ai_postgres_prod pg_restore \
  -U ai_prod_user -d ai_project_prod --clean --if-exists -Fc \
  /backup/ai-project/database/ai_project_20260202_180000_migrate_project_165_to_167.dump'

保留策略

策略说明

类型	保留时间	清理规则
每日备份	7 天	超过 7 天自动删除
月度备份	永久	每月 1 号的备份永久保留
迁移前备份	30 天	带 `pre_migration` 标记的保留 30 天

自动清理脚本

# /opt/scripts/cleanup-backups.sh
#!/bin/bash
BACKUP_DIR="/backup/ai-project/database"

# 删除超过 7 天的每日备份（保留月度备份）
find "$BACKUP_DIR" -name "*.dump" -mtime +7 ! -name "*_01_*" -delete
find "$BACKUP_DIR" -name "*.sql.gz" -mtime +7 ! -name "*_01_*" -delete

# 删除超过 30 天的迁移前备份
find "$BACKUP_DIR" -name "*pre_migration*" -mtime +30 -delete

echo "$(date): Cleanup completed" >> /var/log/backup-cleanup.log

Cron 配置

# 每天凌晨 3 点清理旧备份
0 3 * * * /opt/scripts/cleanup-backups.sh

快速参考

操作	命令
手动执行备份	`ssh tools_ai_proj "/opt/ai-project/deploy/scripts/backup-database.sh"`
查看本地备份	`ssh tools_ai_proj "ls -lh /backup/ai-project/database/"`
查看备份日志	`ssh tools_ai_proj "tail -f /var/log/ai-project-backup.log"`
触发 OSS 同步	`ssh tools_ai_proj "/opt/ai-project/deploy/scripts/backup-to-oss.sh"`
列出 OSS 备份	`ssh tools_ai_proj "ossutil ls oss://fnos2026/ai-project/backups/ --config-file ~/.ossutilconfig"`
下载最新备份	`ssh tools_ai_proj "ossutil cp oss://fnos2026/ai-project/backups/latest.sql.gz /tmp/ --config-file ~/.ossutilconfig"`
验证备份完整性	`ssh tools_ai_proj "gzip -t /backup/ai-project/database/latest.sql.gz"`

备份架构

双层备份策略

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                AI-Proj 生产服务器                         │
│              (tools_ai_proj: 152.136.104.251)           │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                          │
│  PostgreSQL 数据库 (ai_postgres_prod)                    │
│            │                                             │
│            │ 每天 02:00 (Cron)                           │
│            ▼                                             │
│  本地备份 (/backup/ai-project/database/)                 │
│            │  - gzip 压缩                                 │
│            │  - 30 天保留                                 │
│            │  - 完整性验证                                │
│            │  - 符号链接 (latest.sql.gz)                  │
│            │                                             │
│            │ 每天 02:30 (Cron)                           │
│            ▼                                             │
│  OSS 同步 (backup-to-oss.sh)                            │
│            │                                             │
└────────────┼─────────────────────────────────────────────┘
             │
             │ 互联网 (623 KB/s)
             ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              阿里云对象存储 (OSS)                         │
│              北京区域                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Bucket: fnos2026                                       │
│  路径: /ai-project/backups/                             │
│                                                          │
│  ├── YYYYMMDD/                                          │
│  │   └── ai_project_YYYYMMDD_HHMMSS.sql.gz             │
│  └── latest.sql.gz (最新备份)                           │
│                                                          │
│  ✅ 异地容灾 (99.9% 可用性)                              │
│  ✅ 30 天自动清理                                        │
│  ✅ 成本: ~¥0.25/月                                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

备份时间表

时间	操作	脚本	日志文件
02:00	本地数据库备份	`/opt/ai-project/deploy/scripts/backup-database.sh`	`/var/log/ai-project-backup.log`
02:30	OSS 异地同步	`/opt/ai-project/deploy/scripts/backup-to-oss.sh`	`/var/log/ai-project-oss-sync.log`

自动备份配置

本地备份

脚本位置: /opt/ai-project/deploy/scripts/backup-database.sh

功能特性:

✅ PostgreSQL pg_dump 完整备份
✅ gzip 压缩
✅ 按日期目录组织
✅ 30 天自动清理
✅ 备份完整性验证
✅ 符号链接指向最新备份

Cron 配置:

0 2 * * * /opt/ai-project/deploy/scripts/backup-database.sh >> /var/log/ai-project-backup.log 2>&1

手动执行:

ssh tools_ai_proj "/opt/ai-project/deploy/scripts/backup-database.sh"

查看日志:

ssh tools_ai_proj "tail -f /var/log/ai-project-backup.log"

备份目录结构:

/backup/ai-project/database/
├── 20260115/
│   ├── ai_project_20260115_020001.sql.gz (13M)
│   └── ai_project_20260115_120000.sql.gz (13M)
├── 20260116/
│   └── ai_project_20260116_020001.sql.gz (13M)
└── latest.sql.gz -> 20260116/ai_project_20260116_020001.sql.gz

阿里云 OSS 异地备份

配置时间: 2026-01-15 01:12:00 CST 首次同步: 2026-01-15 02:30:01 CST

OSS 配置信息

配置项	值
Endpoint	oss-cn-beijing.aliyuncs.com
Bucket	fnos2026
存储路径	oss://fnos2026/ai-project/backups/
保留策略	30 天自动清理
预计成本	~¥0.25/月

凭据配置

存储位置: ~/.config/devops/credentials.env (权限 600)

OSS_ENDPOINT="oss-cn-beijing.aliyuncs.com"
OSS_BUCKET="fnos2026"
OSS_ACCESS_KEY_ID="LTAI5tEARCztp3Bj3FUYd9rh"
OSS_ACCESS_KEY_SECRET="RSvwURFo2cgF1krSgeriyrAUIqQyGE"

加载凭据:

source ~/.config/devops/credentials.env

ossutil 工具

版本: v1.7.15 安装位置: /usr/local/bin/ossutil 安装时间: 2026-01-15 00:45:00 CST

安装步骤:

wget https://gosspublic.alicdn.com/ossutil/1.7.15/ossutil64
sudo mv ossutil64 /usr/local/bin/ossutil
sudo chmod +x /usr/local/bin/ossutil

配置:

source ~/.config/devops/credentials.env
ossutil config -e ${OSS_ENDPOINT} \
  -i ${OSS_ACCESS_KEY_ID} \
  -k ${OSS_ACCESS_KEY_SECRET} \
  -L CH \
  --config-file ~/.ossutilconfig

测试连接:

ossutil ls oss://${OSS_BUCKET}/

自动同步脚本

脚本位置: /opt/ai-project/deploy/scripts/backup-to-oss.sh

功能特性:

✅ 同步当天备份目录到 OSS
✅ 上传 latest.sql.gz
✅ 自动清理 30 天前的旧备份
✅ 备份统计报告
✅ 彩色日志输出

Cron 配置:

30 2 * * * /opt/ai-project/deploy/scripts/backup-to-oss.sh >> /var/log/ai-project-oss-sync.log 2>&1

手动执行:

ssh tools_ai_proj "/opt/ai-project/deploy/scripts/backup-to-oss.sh"

查看日志:

ssh tools_ai_proj "tail -f /var/log/ai-project-oss-sync.log"

常用 OSS 操作

# 加载凭据
source ~/.config/devops/credentials.env

# 列出所有备份文件
ssh tools_ai_proj "ossutil ls oss://${OSS_BUCKET}/ai-project/backups/ -r --config-file ~/.ossutilconfig"

# 查看备份统计
ssh tools_ai_proj "ossutil du oss://${OSS_BUCKET}/ai-project/backups/ --config-file ~/.ossutilconfig"

# 下载特定日期的备份
ssh tools_ai_proj "ossutil cp oss://${OSS_BUCKET}/ai-project/backups/20260115/ai_project_20260115_*.sql.gz /tmp/ --config-file ~/.ossutilconfig"

# 下载最新备份
ssh tools_ai_proj "ossutil cp oss://${OSS_BUCKET}/ai-project/backups/latest.sql.gz /tmp/ --config-file ~/.ossutilconfig"

# 查看备份文件详情
ssh tools_ai_proj "ossutil stat oss://${OSS_BUCKET}/ai-project/backups/latest.sql.gz --config-file ~/.ossutilconfig"

# 手动清理特定日期的备份
ssh tools_ai_proj "ossutil rm oss://${OSS_BUCKET}/ai-project/backups/20260101/ -r -f --config-file ~/.ossutilconfig"

备份验证

# 验证最新备份是否上传成功
ssh tools_ai_proj "ossutil stat oss://${OSS_BUCKET}/ai-project/backups/latest.sql.gz --config-file ~/.ossutilconfig"

# 下载并测试备份完整性
ssh tools_ai_proj "
  ossutil cp oss://${OSS_BUCKET}/ai-project/backups/latest.sql.gz /tmp/test_restore.sql.gz --config-file ~/.ossutilconfig
  gzip -t /tmp/test_restore.sql.gz && echo '✓ 备份文件完整' || echo '✗ 备份文件损坏'
  rm /tmp/test_restore.sql.gz
"

手动备份

完整备份

# 连接到生产服务器
ssh tools_ai_proj

# 导出数据库
docker exec ai_postgres_prod pg_dump -U ai_prod_user ai_project_prod \
  --no-owner --no-acl --clean --if-exists \
  > /tmp/ai_project_backup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).sql

# 压缩备份
gzip /tmp/ai_project_backup_*.sql

# 验证备份完整性
gzip -t /tmp/ai_project_backup_*.sql.gz

下载到本地

直接下载 (如果网络良好):

scp tools_ai_proj:/tmp/ai_project_backup_*.sql.gz /tmp/

通过跳板机优化传输 (高延迟环境):

# 使用新加坡跳板机中转（澳洲 → 新加坡 → 腾讯云）
scp tools_ai_proj:/tmp/ai_project_backup_*.sql.gz singapore:/tmp/
scp singapore:/tmp/ai_project_backup_*.sql.gz /tmp/

# 清理跳板机临时文件
ssh singapore "rm /tmp/ai_project_backup_*.sql.gz"

数据库恢复

场景 1: 从 OSS 备份恢复（推荐）

# 1. 从 OSS 下载最新备份
ssh tools_ai_proj "
  source ~/.config/devops/credentials.env
  ossutil cp oss://fnos2026/ai-project/backups/latest.sql.gz /tmp/restore.sql.gz --config-file ~/.ossutilconfig -f
"

# 2. 验证文件完整性
ssh tools_ai_proj "gzip -t /tmp/restore.sql.gz"

# 3. 停止后端服务
ssh tools_ai_proj "docker stop ai_backend_prod"

# 4. 恢复数据库
ssh tools_ai_proj "
  gunzip -c /tmp/restore.sql.gz | \
  docker exec -i ai_postgres_prod psql -U ai_prod_user ai_project_prod
"

# 5. 启动后端服务
ssh tools_ai_proj "docker start ai_backend_prod"

# 6. 验证服务
curl -s https://ai.pipexerp.com/api/v1/health | jq .

# 7. 清理临时文件
ssh tools_ai_proj "rm /tmp/restore.sql.gz"

场景 2: 从本地备份恢复

ssh tools_ai_proj

# 停止后端服务
docker stop ai_backend_prod

# 恢复数据库
gunzip -c /backup/ai-project/database/latest.sql.gz | \
  docker exec -i ai_postgres_prod psql -U ai_prod_user ai_project_prod

# 启动后端服务
docker start ai_backend_prod

场景 3: 从本地开发环境恢复到生产（完整重建）

# 1. 本地导出
pg_dump -U donglinlai ai_project_local \
  --no-owner --no-acl --clean --if-exists \
  --exclude-table=audit_logs \
  > /tmp/ai_project_clean.sql

# 2. 压缩
gzip /tmp/ai_project_clean.sql

# 3. 通过新加坡跳板机传输（优化高延迟）
scp /tmp/ai_project_clean.sql.gz singapore:/tmp/
ssh singapore "scp /tmp/ai_project_clean.sql.gz tools_ai_proj:/tmp/"

# 4. 生产环境恢复
ssh tools_ai_proj

# 停止后端服务
docker stop ai_backend_prod

# 完全重建数据库（避免依赖冲突）
docker exec ai_postgres_prod psql -U ai_prod_user postgres \
  -c 'DROP DATABASE IF EXISTS ai_project_prod;'

docker exec ai_postgres_prod psql -U ai_prod_user postgres \
  -c 'CREATE DATABASE ai_project_prod OWNER ai_prod_user;'

# 恢复数据
gunzip -c /tmp/ai_project_clean.sql.gz | \
  docker exec -i ai_postgres_prod psql -U ai_prod_user ai_project_prod

# 创建可能缺失的表
docker exec -i ai_postgres_prod psql -U ai_prod_user ai_project_prod << 'EOF'
CREATE TABLE IF NOT EXISTS audit_logs (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INTEGER,
    action VARCHAR(100),
    resource_type VARCHAR(100),
    resource_id VARCHAR(100),
    details TEXT,
    ip_address VARCHAR(50),
    user_agent TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
EOF

# 运行数据库迁移（如果有）
cd /opt/ai-project/backend/migrations
for file in $(ls *.sql | grep -v _down.sql | sort); do
  echo "Running migration: $file"
  docker exec -i ai_postgres_prod psql -U ai_prod_user ai_project_prod < "$file"
done

# 启动后端服务
docker start ai_backend_prod

# 清理临时文件
rm /tmp/ai_project_clean.sql.gz

最佳实践

Docker Volumes 安全配置

关键规则: 所有生产数据卷必须配置为 external: true

正确配置 (deploy/tencent-cloud/docker-compose.dockerhub.yml):

volumes:
  postgres_prod_data:
    external: true
    name: ai-project_postgres_prod_data
  redis_prod_data:
    external: true
    name: ai-project_redis_prod_data

危险配置 (会被 docker compose down 删除):

volumes:
  postgres_prod_data:
  redis_prod_data:

验证:

ssh tools_ai_proj "docker volume ls | grep ai-project"
# 应该看到:
# ai-project_postgres_prod_data
# ai-project_redis_prod_data

备份策略

每日自动备份 - 使用 cron 定时任务
双层备份 - 本地 + 阿里云 OSS
定期验证 - 每周测试备份恢复流程
保留策略 - 30 天自动清理

pg_dump 最佳参数

# 跨服务器迁移
pg_dump --no-owner --no-acl --clean --if-exists --exclude-table=<problem_table>

# 参数说明:
# --no-owner      不恢复对象所有者（避免用户名冲突）
# --no-acl        不恢复访问权限（避免权限问题）
# --clean         包含 DROP 语句（完全替换）
# --if-exists     DROP 前检查存在（避免错误）
# --exclude-table 排除问题表（如有 JSON 格式问题的表）

数据恢复检查清单

在执行恢复前，务必检查以下项目：

确认备份文件完整性（gzip -t 验证）
停止相关应用服务（避免数据不一致）
完全重建数据库（DROP + CREATE，避免依赖冲突）
恢复后创建缺失的表（如被排除的表）
运行数据库迁移（确保表结构最新）
验证数据完整性（检查关键表行数）
测试应用功能（登录、关键业务流程）
清理临时文件（备份文件、SQL 文件）

网络传输优化

场景: 跨地域高延迟环境（如澳洲 → 腾讯云）

问题: 直连延迟 370ms+，大文件传输极慢

方案: 使用地理位置中间的跳板机

# 直连（慢）: 澳洲 → 腾讯云 (370ms+)
scp file.gz tools_ai_proj:/tmp/

# 优化（快）: 澳洲 → 新加坡 → 腾讯云
scp file.gz singapore:/tmp/
ssh singapore "scp /tmp/file.gz tools_ai_proj:/tmp/"

新加坡跳板机信息:

别名: singapore
IP: 43.134.28.147
用户: ubuntu
SSH Key: ~/.ssh/singpore.pem

监控与告警

每周检查清单

建议执行频率: 每周一次

# 1. 检查本地备份
ssh tools_ai_proj "ls -lh /backup/ai-project/database/$(date +%Y%m%d)/"

# 2. 检查 OSS 备份
ssh tools_ai_proj "ossutil stat oss://fnos2026/ai-project/backups/latest.sql.gz --config-file ~/.ossutilconfig"

# 3. 检查 cron 日志
ssh tools_ai_proj "tail -20 /var/log/ai-project-backup.log"
ssh tools_ai_proj "tail -20 /var/log/ai-project-oss-sync.log"

# 4. 验证备份大小（应该在 10-20M 范围）
ssh tools_ai_proj "du -sh /backup/ai-project/database/$(date +%Y%m%d)/"

# 5. 测试备份完整性
ssh tools_ai_proj "
  gzip -t /backup/ai-project/database/latest.sql.gz && \
  echo '✓ 本地备份完整' || echo '✗ 本地备份损坏'
"

备份失败排查

如果备份或同步失败：

检查磁盘空间:
```
ssh tools_ai_proj "df -h"
```

检查 PostgreSQL 容器状态:

ssh tools_ai_proj "docker ps | grep postgres"

检查 ossutil 配置:

ssh tools_ai_proj "cat ~/.ossutilconfig"

测试 OSS 连接:

ssh tools_ai_proj "ossutil ls oss://fnos2026/ --config-file ~/.ossutilconfig"

手动运行脚本查看详细错误:

ssh tools_ai_proj "/opt/ai-project/deploy/scripts/backup-database.sh"
ssh tools_ai_proj "/opt/ai-project/deploy/scripts/backup-to-oss.sh"

成本估算

基于当前数据量 (13MB/天):

项目	计算	月成本
OSS 存储	13MB × 30天 = 390MB × ¥0.12/GB	¥0.05
OSS 流量	13MB × 30天 = 390MB × ¥0.50/GB	¥0.20
总计		¥0.25

故障案例

2026-01-15: 生产数据库丢失事件

事件时间: 2026-01-15 00:00:00 - 00:46:00 CST

事件: Jenkins 部署时 docker compose down 删除了非 external volumes

影响: 生产数据库完全清空，所有用户无法登录

恢复过程:

从本地开发环境导出完整数据（41 用户、54 项目、4,722 任务）
使用新加坡跳板机优化传输（解决 370ms+ 延迟）
完全重建数据库避免依赖冲突
重置所有管理员密码

恢复完成时间: 2026-01-15 00:46:00 CST

预防措施:

✅ 所有数据卷标记为 external: true (完成时间: 2026-01-15 00:46:00)
✅ Jenkinsfile 添加自动数据库迁移 (完成时间: 2026-01-15 00:46:00)
✅ 临时禁用 webhook 自动部署 (完成时间: 2026-01-15 00:46:00)
✅ 配置自动备份策略（本地 + OSS 双层备份）(完成时间: 2026-01-15 02:30:46)

详细记录: 见思源笔记 devops/运维记录/2026-01-15 AI-Proj生产数据库恢复记录

用户管理相关

数据库用户管理（创建用户、重置密码）请参考：

ops-tools/SKILL.md - "AI-Proj 用户管理" 章节
ai-proj-deploy.md - "用户管理" 章节

关键注意事项：

密码哈希使用 bcrypt cost 12（后端 utils/password.go 的 DefaultCost）
由于 $ 字符问题，SQL 必须通过文件传输方式执行

数据库迁移标准流程

强制要求：任何数据库迁移操作必须遵循以下流程。

迁移检查清单

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   数据库迁移标准流程                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  1. 迁移前备份 ⬅️ 必须                                       │
│     ssh tools_ai_proj 'docker exec ai_postgres_prod \       │
│       pg_dump -U ai_prod_user -Fc ai_project_prod \         │
│       > /backup/ai-project/database/pre_migration.dump'     │
│                                                              │
│  2. 验证备份文件                                              │
│     ssh tools_ai_proj 'ls -lh /backup/.../pre_migration.dump'│
│                                                              │
│  3. 记录迁移前状态                                            │
│     SELECT COUNT(*) FROM <table>;                            │
│                                                              │
│  4. 执行迁移（使用事务）                                      │
│     BEGIN; ... COMMIT;                                       │
│                                                              │
│  5. 验证迁移结果                                              │
│     SELECT COUNT(*) FROM <table>;                            │
│                                                              │
│  6. 如有问题，恢复备份                                        │
│     pg_restore -Fc pre_migration.dump                        │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

迁移 SQL 模板

-- ============================================
-- 迁移脚本模板
-- 执行前请先备份！
-- ============================================

BEGIN;

-- 迁移前统计
\echo '=== 迁移前统计 ==='
SELECT 'table_name' as info, COUNT(*) as count FROM table_name WHERE condition;

-- 执行迁移
\echo '=== 执行迁移 ==='
UPDATE table_name SET column = new_value WHERE condition;

-- 迁移后统计
\echo '=== 迁移后统计 ==='
SELECT 'table_name' as info, COUNT(*) as count FROM table_name WHERE condition;

-- 确认无误后提交
COMMIT;

\echo '=== 迁移完成 ==='

迁移失败回滚

# 1. 停止后端服务
ssh tools_ai_proj 'docker stop ai_backend_prod'

# 2. 恢复备份
ssh tools_ai_proj 'docker exec ai_postgres_prod pg_restore \
  -U ai_prod_user -d ai_project_prod --clean --if-exists -Fc \
  /backup/ai-project/database/ai_project_XXXXXXXX_pre_migration.dump'

# 3. 启动后端服务
ssh tools_ai_proj 'docker start ai_backend_prod'

# 4. 验证服务
curl -s https://ai.pipexerp.com/api/v1/health | jq .

版本历史

版本	日期	变更
2.0	2026-02-02	升级为全局技能：新增迁移前备份流程、多数据库支持、7天+月度保留策略、快速恢复命令
1.0	2026-01-15	初始版本：AI-Proj 备份与 OSS 同步

文档创建时间: 2026-01-15 07:30:00 ACDT 最后更新时间: 2026-02-02 文档状态: ✅ 正常运行

26 KiB Raw Blame History Unescape Escape