Hibernate必须在prod中声明不使用自动更新，以在不应该使用prod的情况下，当不知道自己在做什么的人使用它时，Hibernate可以保护自己。

当然，不应该使用的情况远远超过可以使用的情况。

我已经在许多不同的项目中使用它很多年了，从来没有出现过一个问题。这不是一个蹩脚的答案，也不是牛仔编码。这是历史事实。

一个人说“永远不要在生产中这样做”，他想到的是一组特定的生产部署，即他所熟悉的(他的公司，他的行业等)。

“生产部署”的范围是巨大而多样的。

有经验的Hibernate开发人员确切地知道给定映射配置将产生什么DDL。只要您测试并验证您期望的内容最终出现在DDL中(在开发、qa、登台等)，就没问题。

在添加大量特性时，自动模式更新可以真正节省时间。

自动更新不能处理的事情是无穷无尽的，但一些例子是数据迁移，添加非空列，列名更改，等等。

此外，您还需要注意集群环境。

但话说回来，如果你知道这些，你就不会问这个问题了。嗯……好的，如果您正在问这个问题，那么在考虑在prod中使用它之前，您应该等到对Hibernate和自动模式更新有了丰富的经验。

应用程序的模式可能会随着时间而变化;如果您有多个安装，可能是不同的版本，您应该有某种方法来确保您的应用程序、某种工具或脚本能够逐步将模式和数据从一个版本迁移到下一个版本。

将所有持久性放在Hibernate映射(或注释)中是控制模式演变的一种非常好的方法。

您应该考虑模式演化有几个方面需要考虑:

数据库模式的演变 添加更多的列和表 删除旧的列，表和 关系 用默认值填充新列

Hibernate工具非常重要，特别是当你在许多不同类型的数据库上有相同应用程序的不同版本时(就像我的经验一样)。

第3点在使用Hibernate时非常敏感，例如在引入一个新的布尔值属性或数值属性时，如果Hibernate在这些列中发现任何空值，则会引发异常。

所以我要做的是:确实使用Hibernate工具的模式更新功能，但必须在它旁边添加一些数据和模式维护回调，比如填充默认值，删除不再使用的列，等等。通过这种方式，您获得了优势(独立于数据库的模式更新脚本和避免在持久性和脚本中对更新进行重复编码)，但也涵盖了操作的所有方面。

因此，例如，如果版本更新只是添加一个varchar值属性(即列)，它可能默认为null，那么使用自动更新就可以完成。在需要更复杂的地方，就需要做更多的工作。

这是假设更新时的应用程序能够更新其模式(这是可以做到的)，这也意味着它必须拥有对模式进行更新的用户权限。如果客户的策略阻止了这一点(可能是Lizard Brain的情况)，您将不得不提供特定于数据库的脚本。

我们在生产环境中进行，尽管应用程序不是关键任务，也没有高薪的dba。这只是减少了一个受人为错误影响的手动过程——应用程序可以检测到差异并做正确的事情，而且您可能已经在各种开发和测试环境中对其进行了测试。

一个警告——在集群环境中，你可能想要避免它，因为多个应用程序可能会同时出现，并试图修改模式，这可能是不好的。或者放入某种只允许一个实例更新模式的机制。

Hibernate必须在prod中声明不使用自动更新，以在不应该使用prod的情况下，当不知道自己在做什么的人使用它时，Hibernate可以保护自己。

当然，不应该使用的情况远远超过可以使用的情况。

我已经在许多不同的项目中使用它很多年了，从来没有出现过一个问题。这不是一个蹩脚的答案，也不是牛仔编码。这是历史事实。

一个人说“永远不要在生产中这样做”，他想到的是一组特定的生产部署，即他所熟悉的(他的公司，他的行业等)。

“生产部署”的范围是巨大而多样的。

有经验的Hibernate开发人员确切地知道给定映射配置将产生什么DDL。只要您测试并验证您期望的内容最终出现在DDL中(在开发、qa、登台等)，就没问题。

在添加大量特性时，自动模式更新可以真正节省时间。

自动更新不能处理的事情是无穷无尽的，但一些例子是数据迁移，添加非空列，列名更改，等等。

此外，您还需要注意集群环境。

但话说回来，如果你知道这些，你就不会问这个问题了。嗯……好的，如果您正在问这个问题，那么在考虑在prod中使用它之前，您应该等到对Hibernate和自动模式更新有了丰富的经验。

Hibernate创建者在他们的书“Java Persistence with Hibernate”中不鼓励在生产环境中这样做:

警告:我们已经看到Hibernate用户试图使用SchemaUpdate自动更新生产数据库的模式。这很快就会导致灾难，而且DBA不允许这样做。

我们在一个已经在生产环境中运行了几个月的项目中这样做，到目前为止从来没有遇到过问题。记住这道菜需要的两种原料:

Design your object model with a backwards-compatibility approach, that is deprecate objects and attributes rather than removing/altering them. This means that if you need to change the name of an object or attribute, leave the old one as is, add the new one and write some kind of migration script. If you need to change an association between objects, if you already are in production, this means that your design was wrong in the first place, so try to think of a new way of expressing the new relationship, without affecting old data. Always backup the database prior to deployment.

我的感觉是——在阅读了这篇文章之后——参与讨论的90%的人一想到在生产环境中使用这样的自动化就感到恐惧。有些人把球扔向DBA。花点时间考虑一下，并不是所有的生产环境都会提供DBA，也不是很多开发团队能够负担得起(至少对于中等规模的项目)。所以，如果我们谈论的是每个人都必须做所有事情的团队，球就在他们身上。

既然如此，为什么不试着两全其美呢?像这样的工具可以提供帮助，通过仔细的设计和计划，可以在许多情况下提供帮助。相信我，最初可能很难说服管理人员，但如果他们知道球不在他们手中，他们就会喜欢它。

就我个人而言，我永远不会回到手工编写脚本来扩展任何类型的模式，但这只是我的观点。在最近开始采用NoSQL无模式数据库之后，我可以看到，不久之后，所有这些基于模式的操作都将成为过去，所以你最好开始改变你的观点，展望未来。