SQLAlchemy的create_all()只创建缺失表，不更新现有表结构；Alembic需正确配置metadata、数据库URL和模型导入才能自动生成迁移脚本，升级失败时应通过stamp或downgrade安全回退。
SQLAlchemy 中 Base.metadata.create_all() 为什么不再自动更新表结构
它从来就不更新，只建缺失的表——这是最常被误解的一点。很多人以为改了 model 类、再跑一遍 create_all() 就能加字段或改类型，结果发现数据库毫无变化，甚至应用报错说字段不存在。
根本原因是：这个函数只做“存在性检查”，不对比模型与 DB 的差异。它读取当前所有已定义的 Table 对象，对每个表执行 SELECT 1 FROM pg_tables（PostgreSQL）或类似查询，仅当表完全不存在时才建表。
- 新增模型类 → 表会创建；删掉模型类 → 已有表不会被删
- 给已有模型加个
Column→ 不生效，DB 里还是老结构 - 改字段类型（如
String(50)→String(200)）→ 完全无反应 - 想改主键或外键约束？
create_all()压根不碰 DDL 变更
用 alembic revision --autogenerate 生成迁移脚本前必须确认三件事
Autogenerate 不是魔法，它靠比对 env.py 里配置的模型模块和目标数据库当前 schema 来推断变更。一旦环境没对齐，生成的脚本可能漏改、错删，甚至把生产表 DROP 掉。
- 确保
target_metadata = Base.metadata指向你实际在用的模型基类，不是某个测试副本 - 数据库连接 URL 必须指向你希望“参考”的库（通常是开发库），不能是空库或旧快照
- 所有模型必须被
import进env.py或其导入链中，否则 autogenerate 看不见它们
常见错误现象：alembic revision --autogenerate -m "add user email" 生成空脚本，或只写了 op.create_table() 却没写 op.add_column() —— 八成是模型没 import 或 metadata 指错了。
alembic upgrade head 执行失败后如何安全回退
迁移失败时，Alembic 默认不会自动回滚已执行的语句（比如它成功加了列，但后续改默认值失败了）。这时手动干预必须分清“数据库状态”和“Alembic 记录状态”。
- 先查当前版本：
alembic current，看卡在哪条 revision ID - 如果只是 SQL 报错（如字段名冲突），可手动修复 DB，再用
alembic stamp <prev_rev>把 Alembic 的记录指针拨回去 - 如果已部分生效且无法手动还原（比如删了关键数据），就别硬退，直接写一个
downgrade()补丁，在里面做反向操作 - 永远不要直接删
alembic_version表里的记录，也不要手改 DB schema 后跳过迁移
性能影响：大表加索引或改字段类型时，upgrade 可能锁表数分钟。线上操作务必在低峰期，并提前在同规格备库验证耗时。
团队协作中 alembic revision 提交前必须检查的两个文件
迁移脚本不是写完就能合入的。多人并行开发时，最容易出现“两个人同时基于同一版 DB 生成了不同 revision，合并后 upgrade 顺序错乱”，导致本地跑不通、CI 失败。
- 检查
alembic/versions/<hash>_xxx.py里的depends_on字段是否指向最新head，而不是某个分支上的旧 ID - 核对
alembic/env.py中的include_object回调（如果用了）是否过滤掉了不该参与 autogenerate 的临时表或视图
兼容性注意：PostgreSQL 和 MySQL 对 DROP COLUMN 支持不同，Alembic 生成的语句可能在一种库上 OK，另一种报错。跨库部署前，得在目标环境中实测 upgrade 和 downgrade。
模型变了，DB 不会自己跟上；工具能帮，但前提是知道它在哪停、在哪拐、踩了坑往哪摸回去。
