My team versions our database schema as C# classes with the rest of our code. We have a homegrown C# program (<500 lines of code) that reflects the classes and creates SQL commands to build, drop and update the database. After creating the database we run sqlmetal to generate a linq mapping, which is then compiled in another project that is used to generate test data. The whole things works really well because data access is checked at compile time. We like it because the schema is stored in a .cs file which is easy to track compare in trac/svn.

我使用SchemaBank来版本控制我所有的数据库模式更改:

从第一天开始，我将我的db模式转储导入其中 我开始用网络浏览器改变我的模式设计(因为它们是基于SaaS /云的) 当我想更新我的db服务器时，我从它生成更改(SQL)脚本并应用到db。在Schemabank中，它们要求我在生成更新脚本之前将工作提交为版本。我喜欢这种练习，这样当我需要的时候，我就可以随时追溯。

我们的团队规则是，在没有存储设计工作之前，永远不要直接接触db服务器。但它发生了，有人可能会被诱惑打破规则，为了方便。我们将再次将模式转储导入到模式银行中，并让它执行diff，如果发现不一致，则对某人进行攻击。虽然我们可以从它生成alter脚本，使我们的db和模式设计同步，但我们讨厌这样做。

顺便说一下，它们还允许我们在版本控制树中创建分支，这样我就可以维护一个用于登台，一个用于生产。还有一个用于编码沙盒。

一个非常整洁的基于web的模式设计工具，带有版本控制和变更管理。

仅供参考，几天前Dana也提出了这个问题…源代码控制中的存储过程/DB模式

是的，我认为版本化你的数据库是很重要的。当然不是数据，而是模式。

在Ruby On Rails中，这是由框架通过“迁移”来处理的。任何时候修改db，都需要编写一个脚本来应用更改并将其检入源代码控制。

我的团队非常喜欢这个想法，所以我们使用shell脚本和Ant将该功能添加到基于java的构建中。我们将该过程集成到部署例程中。在其他不支持DB版本开箱即用的框架中编写脚本来完成同样的事情是相当容易的。

我们有一个每周的sql转储到一个颠覆回购。这是完全自动化的，但这是一项非常繁重的任务。

你会想要限制修改的数量，因为它真的会在一段时间后消耗磁盘空间!

Your project team can have a DBA to whom every developer would forward their create alter, delete, insert/update (for master data) sql statements. DBAs would run those queries and on successfully making the required update would add those statements to a text file or a spreadsheet. Each addition can be labeled as a savepoint. Incase you revert back to a particular savepoint, just do a drop all and run the queries uptil the labelled savepoint. This approach is just a thought... a bit of fine tuning here would work for your development environment.