Evolusi skema aman terhadap regenerasi untuk migrasi yang dapat diprediksi

Mengapa perubahan skema terasa berisiko saat backend diregenerasi

Saat backend Anda diregenerasi dari model visual, perubahan basis data bisa terasa seperti menarik benang pada sweater. Anda mengubah field di Data Designer, klik regenerasi, dan tiba-tiba bukan hanya tabel yang berubah. API yang digenerasi, aturan validasi, dan query yang dipakai aplikasi untuk membaca dan menulis data juga ikut berubah.

Yang sering salah bukan karena kode baru gagal dibangun. Banyak platform tanpa kode (termasuk AppMaster, yang menghasilkan kode Go nyata untuk backend) akan dengan senang hati menghasilkan proyek bersih setiap kali. Risiko sebenarnya adalah data produksi sudah ada, dan data itu tidak otomatis menyesuaikan diri dengan ide baru Anda.

Dua kegagalan yang biasanya terlihat pertama kali sederhana:

• Pembacaan rusak: aplikasi tidak lagi bisa memuat record karena kolom berpindah, tipe berubah, atau query mengharapkan sesuatu yang tidak ada.
• Penulisan rusak: record baru atau yang diperbarui gagal karena constraint, field wajib, atau format berubah, sementara client yang masih lama mengirim bentuk data lama.

Kedua kegagalan ini menyakitkan karena bisa tersembunyi sampai pengguna nyata mengetahuinya. Database staging mungkin kosong atau baru diisi seed, jadi semuanya tampak baik. Produksi punya edge case: null saat Anda mengira ada nilai, string enum lama, atau baris yang dibuat sebelum aturan baru ada.

Inilah mengapa evolusi skema yang aman terhadap regenerasi itu penting. Tujuannya adalah membuat setiap perubahan aman meskipun kode backend sepenuhnya diregenerasi, sehingga record lama tetap valid dan record baru masih bisa dibuat.

“Migrasi yang dapat diprediksi” berarti Anda bisa menjawab empat pertanyaan sebelum deploy: apa yang akan berubah di database, apa yang terjadi pada baris-baris yang ada, versi aplikasi mana yang masih bisa bekerja selama rollout, dan bagaimana Anda akan rollback bila muncul sesuatu yang tak terduga.

Model sederhana: skema, migrasi, dan kode yang diregenerasi

Ketika platform Anda bisa meregenerasi backend, ada baiknya memisahkan tiga hal dalam kepala: skema basis data, langkah-langkah migrasi yang mengubahnya, dan data hidup yang sudah ada di produksi. Mengacaukan ketiganya adalah alasan perubahan terasa tak terduga.

Anggap regenerasi sebagai “membangun ulang kode aplikasi dari model terbaru.” Di alat seperti AppMaster, rebuild itu bisa terjadi berkali-kali selama pekerjaan normal: Anda menyetel field, menyesuaikan logika bisnis, menambah endpoint, regenerasi, tes, ulangi. Regenerasi sering terjadi. Database produksi seharusnya tidak.

Berikut model sederhananya.

• Schema: struktur tabel, kolom, indeks, dan constraint di database. Ini yang diharapkan database.
• Migrations: langkah terurut dan dapat diulang yang memindahkan skema dari satu versi ke versi berikutnya (dan kadang memindahkan data juga). Inilah yang Anda jalankan di setiap environment.
• Runtime data: record nyata yang dibuat user dan proses. Harus tetap valid sebelum, selama, dan setelah perubahan.

Kode yang diregenerasi harus diperlakukan sebagai “aplikasi saat ini yang berbicara ke skema saat ini.” Migrasi adalah jembatan yang menjaga skema dan data runtime selaras ketika kode berubah.

Mengapa regenerasi mengubah aturan main

Jika Anda sering meregenerasi, Anda secara alami akan membuat banyak edit skema kecil. Itu normal. Risiko muncul ketika edit tersebut menyiratkan perubahan database yang tidak kompatibel mundur, atau ketika migrasi Anda tidak deterministik.

Cara praktis untuk mengelola ini adalah merencanakan evolusi skema yang aman terhadap regenerasi sebagai serangkaian langkah kecil yang dapat dibalik. Alih-alih satu sakelar besar, lakukan pergerakan terkontrol yang menjaga jalur kode lama dan baru tetap bekerja bersama untuk sementara.

Misalnya, jika Anda ingin mengganti nama kolom yang dipakai oleh API hidup, jangan langsung mengganti namanya. Pertama tambahkan kolom baru, tulis ke kedua kolom, backfill baris yang ada, lalu alihkan pembacaan ke kolom baru. Baru setelah itu hapus kolom lama. Setiap langkah mudah diuji, dan jika ada yang salah Anda bisa berhenti tanpa merusak data.

Model mental ini membuat migrasi menjadi dapat diprediksi, bahkan ketika regenerasi kode terjadi setiap hari.

Jenis perubahan skema dan mana yang bisa merusak produksi

Saat backend Anda diregenerasi dari skema terbaru, kode biasanya mengasumsikan database cocok dengan skema itu sekarang juga. Karena itu evolusi skema yang aman terhadap regenerasi lebih tentang “Bisa kah data lama dan permintaan lama bertahan saat kita rollout?” daripada “Bisa kita mengubah database?”.

Beberapa perubahan pada dasarnya aman karena tidak membuat row atau query jadi tidak valid. Lainnya mengubah makna data atau menghapus sesuatu yang masih diharapkan aplikasi yang berjalan—di situlah insiden produksi terjadi.

Risiko rendah, biasanya aman (aditif)

Perubahan aditif paling mudah dikirim karena bisa berdampingan dengan data lama.

• Tabel baru yang belum bergantung pada apa pun.
• Kolom nullable baru tanpa kewajiban default.
• Field API baru yang bersifat opsional end-to-end.

Contoh: menambah kolom middle_name nullable pada tabel users biasanya aman. Baris lama tetap valid, kode yang diregenerasi bisa membacanya saat ada, dan baris lama hanya memiliki NULL.

Risiko menengah (perubahan makna)

Perubahan ini sering "berfungsi" secara teknis tapi merusak perilaku. Mereka perlu koordinasi karena regenerasi memperbarui validasi, model yang digenerasi, dan asumsi logika bisnis.

Rename adalah perangkap klasik: mengganti nama phone menjadi mobile_phone mungkin membuat kode yang digenerasi tidak lagi membaca phone, sementara produksi masih menyimpan data di sana. Begitu pula mengubah unit (menyimpan harga dalam dolar vs sen) bisa merusak perhitungan jika Anda memperbarui kode sebelum data, atau sebaliknya.

Enum juga tajam. Memperketat enum (menghapus nilai) bisa membuat baris lama menjadi tidak valid. Memperluas enum (menambah nilai) biasanya aman, tetapi hanya jika semua jalur kode bisa menangani nilai baru.

Pendekatan praktis: perlakukan perubahan makna sebagai “tambahkan baru, backfill, alihkan, lalu hapus nanti”.

Risiko tinggi (merusak)

Perubahan destruktif sering langsung merusak produksi, terutama saat platform meregenerasi kode yang tidak lagi mengharapkan bentuk lama.

Menghapus kolom, menghapus tabel, atau mengubah kolom dari nullable menjadi not-null dapat membuat penulisan gagal begitu ada request yang mencoba memasukkan baris tanpa nilai itu. Meski Anda berpikir “semua baris sudah memilikinya,” edge case atau job background berikutnya bisa membuktikan sebaliknya.

Jika Anda harus melakukan perubahan not-null, lakukan bertahap: tambahkan kolom sebagai nullable, backfill, perbarui logika aplikasi agar selalu menetapkannya, lalu terapkan not-null.

Perubahan performa dan keamanan (bisa memblokir penulisan)

Indeks dan constraint bukanlah perubahan "bentuk data", tapi tetap bisa menyebabkan downtime. Membuat indeks pada tabel besar atau menambah constraint unik bisa mengunci penulisan cukup lama sehingga menyebabkan timeout. Di PostgreSQL, beberapa operasi lebih aman bila dilakukan dengan metode yang ramah-online, tetapi poin utamanya adalah penjadwalan: lakukan operasi berat saat lalu lintas rendah dan ukur durasinya pada salinan staging.

Saat perubahan membutuhkan perhatian ekstra di produksi, rencanakan untuk:

• Rollout dua langkah (skema dulu, kode kemudian, atau sebaliknya) yang tetap kompatibel.
• Backfill yang berjalan dalam batch.
• Jalur rollback yang jelas (apa yang terjadi jika backend yang diregenerasi live lebih cepat dari rencana).
• Query verifikasi yang membuktikan data sesuai aturan baru.
• Tiket “hapus field lama nanti” agar pembersihan tidak dilakukan dalam deploy yang sama.

Jika Anda memakai platform seperti AppMaster yang meregenerasi kode backend dari Data Designer, pola pikir paling aman adalah: kirim perubahan yang bisa ditangani data lama hari ini, kemudian perketat aturan hanya setelah sistem menyesuaikan.

Prinsip untuk perubahan yang aman terhadap regenerasi

Backend yang diregenerasi bagus hingga perubahan skema mendarat di produksi dan baris lama tidak cocok dengan bentuk baru. Tujuan evolusi skema yang aman terhadap regenerasi sederhana: jaga aplikasi tetap bekerja sementara database dan kode yang diregenerasi saling mengejar dalam langkah-langkah kecil dan dapat diprediksi.

Default ke “expand, migrate, contract”

Perlakukan setiap perubahan bermakna sebagai tiga langkah. Pertama, perluas skema sehingga kode lama dan baru bisa berjalan. Kemudian migrasikan data. Baru setelah itu, kontraksikan dengan menghapus kolom lama, default, atau constraint.

Aturan praktis: jangan gabungkan “struktur baru” dan “pembersihan yang merusak” dalam satu deploy.

Dukung bentuk lama dan baru untuk sementara

Asumsikan akan ada periode di mana:

• beberapa record punya field baru, beberapa tidak
• beberapa instance aplikasi menjalankan kode lama, beberapa menjalankan kode yang diregenerasi
• job background, import, atau client mobile mungkin tertinggal

Rancang database sehingga kedua bentuk valid selama overlap itu. Ini lebih penting ketika platform meregenerasi backend dari model terbaru (misal ketika Anda memperbarui Data Designer dan meregenerasi backend Go di AppMaster).

Buat pembacaan kompatibel sebelum penulisan

Mulailah dengan membuat kode baru mampu membaca data lama dengan aman. Baru setelah itu alihkan jalur penulisan untuk menghasilkan bentuk data baru.

Contoh: jika Anda memisah field "status" menjadi "status" + "status_reason", kirim kode yang bisa menangani ketiadaan "status_reason" terlebih dahulu. Setelah itu, mulai tulis "status_reason" untuk update baru.

Putuskan apa yang terjadi pada data parsial atau tak dikenal

Ketika Anda menambah enum, kolom non-null, atau constraint yang lebih ketat, putuskan sejak awal apa yang terjadi jika nilai hilang atau tak terduga:

• izinkan null sementara, lalu backfill
• tetapkan default aman yang tidak mengubah makna
• pertahankan nilai “unknown” untuk menghindari kegagalan baca

Ini mencegah korupsi diam-diam (default yang salah) dan kegagalan keras (constraint baru menolak baris lama).

Miliki cerita rollback untuk setiap langkah

Rollback paling mudah selama fase expand. Jika perlu revert, kode lama seharusnya masih berjalan terhadap skema yang diperluas. Tuliskan apa yang akan Anda rollback (hanya kode, atau kode plus migrasi), dan hindari perubahan destruktif sampai Anda yakin tidak perlu membatalkannya.

Langkah demi langkah: rencanakan perubahan yang tahan regenerasi

Backend yang diregenerasi tak kenal ampun: jika skema dan kode yang digenerasi tidak cocok, produksi biasanya menemukannya lebih dulu. Pendekatan paling aman adalah memperlakukan setiap perubahan sebagai rollout kecil yang dapat dibalik, bahkan jika Anda menggunakan alat tanpa kode.

Mulailah dengan menuliskan maksud perubahan secara sederhana dan bagaimana data Anda terlihat sekarang. Pilih 3 sampai 5 baris nyata dari produksi (atau dump terbaru) dan catat bagian yang bermasalah: nilai kosong, format lama, default mengejutkan. Ini mencegah Anda mendesain field baru yang sempurna tetapi tak bisa dipenuhi data nyata.

Berikut urutan praktis yang bekerja baik saat platform Anda meregenerasi kode backend (misalnya saat AppMaster meregenerasi layanan backend Go dari model Data Designer):

1. Perluas dulu, jangan ganti. Tambahkan kolom atau tabel baru secara aditif. Buat field baru nullable dulu, atau berikan default yang aman. Jika memperkenalkan relasi baru, izinkan foreign key kosong sampai terisi.

2. Deploy skema yang diperluas tanpa menghapus apa pun. Kirim perubahan database saat kode lama masih berjalan. Tujuannya: kode lama masih bisa menulis kolom lama, dan database menerimanya.

3. Backfill dengan job terkontrol. Isi field baru menggunakan proses batch yang bisa Anda monitor dan jalankan ulang. Pastikan idempoten (jalan dua kali tidak merusak data). Lakukan bertahap untuk tabel besar, dan catat berapa banyak baris yang diperbarui.

4. Alihkan pembacaan terlebih dahulu, dengan fallback. Perbarui logika yang diregenerasi untuk memprioritaskan field baru, tapi fallback ke field lama saat data baru hilang. Baru setelah pembacaan stabil, alihkan penulisan ke field baru.

5. Bersihkan terakhir. Saat Anda percaya (dan punya rencana rollback), hapus field lama dan perketat constraint: set NOT NULL, tambahkan UNIQUE, dan tegakkan foreign key.

Contoh konkret: ingin mengganti status teks bebas dengan status_id yang menunjuk ke tabel statuses. Tambahkan status_id nullable, backfill dari nilai teks, perbarui aplikasi untuk membaca status_id tapi fallback ke status bila null, lalu akhirnya drop status dan buat status_id required. Ini menjaga setiap regenerasi aman karena database tetap kompatibel pada setiap tahap.

Pola praktis yang bisa digunakan ulang

Saat backend Anda diregenerasi, tweak skema kecil bisa merembet ke API, aturan validasi, dan form UI. Tujuannya adalah membuat perubahan sedemikian rupa sehingga data lama tetap valid saat kode baru sedang dirilis.

Pola 1: Rename non-breaking

Rename langsung berisiko karena record lama dan kode lama sering masih mengharapkan field asli. Cara lebih aman adalah perlakukan rename sebagai periode migrasi singkat.

• Tambah kolom baru (misal customer_phone) dan biarkan yang lama (phone).
• Perbarui logika untuk menulis ganda: saat menyimpan, tulis ke kedua kolom.
• Backfill record agar customer_phone terisi untuk semua record saat ini.
• Alihkan pembacaan ke kolom baru setelah cakupan tinggi.
• Drop kolom lama di rilis berikutnya.

Ini bekerja baik di alat seperti AppMaster di mana regenerasi akan membangun ulang model data dan endpoint dari skema saat ini. Penulisan ganda menjaga kedua generasi kode tetap happy selama transisi.

Pola 2: Memecah satu field menjadi dua

Memecah full_name menjadi first_name dan last_name serupa, tetapi backfill lebih rumit. Pertahankan full_name sampai Anda yakin pemecahan selesai.

Aturan praktis: jangan hapus field asli sampai setiap record sudah di-backfill atau punya fallback yang jelas. Jika parsing gagal, simpan seluruh string di last_name dan tandai record untuk ditinjau.

Pola 3: Menjadikan field wajib

Mengubah field nullable menjadi required adalah pemecah produksi klasik. Urutan aman: backfill dulu, lalu tegakkan.

Backfill bisa mekanis (set default) atau berbasis bisnis (minta user melengkapi data yang hilang). Hanya setelah data lengkap barulah tambahkan NOT NULL dan perbarui validasi. Jika backend yang diregenerasi otomatis menambah validasi yang lebih ketat, urutan ini mencegah kegagalan kejutan.

Pola 4: Mengubah enum dengan aman

Perubahan enum merusak saat kode lama mengirim nilai lama. Selama transisi, terima kedua nilai. Jika Anda mengganti \"pending\" dengan \"queued\", biarkan kedua nilai valid dan peta keduanya di logika Anda. Setelah yakin tidak ada client yang mengirim nilai lama, hapus nilai lama.

Jika perubahan harus dikirim sekaligus, kurangi blast radius:

• Tambah field baru namun pertahankan yang lama.
• Gunakan default database agar insert tetap berjalan.
• Buat kode toleran: baca dari yang baru, fallback ke yang lama.
• Tambahkan lapisan mapping sementara (nilai lama masuk, nilai baru disimpan).

Pola-pola ini menjaga migrasi dapat diprediksi bahkan ketika kode yang diregenerasi berubah cepat.

Kesalahan umum yang menyebabkan kejutan

Kejutan terbesar terjadi saat orang menganggap regenerasi kode seperti tombol reset ajaib. Backend yang diregenerasi bisa menjaga kode aplikasi tetap bersih, tapi database produksi masih menyimpan bentuk data kemarin. Evolusi skema yang aman terhadap regenerasi berarti Anda merencanakan keduanya: kode baru yang akan digenerasi dan record lama yang masih ada di tabel.

Salah satu jebakan umum adalah mengira platform akan “menangani migrasi.” Misalnya, di AppMaster Anda bisa meregenerasi backend Go dari model Data Designer yang diperbarui, tetapi platform tidak bisa menebak bagaimana Anda ingin mentransformasikan data pelanggan nyata. Jika Anda menambah field required baru, Anda tetap perlu rencana jelas bagaimana baris yang ada mendapatkan nilai.

Kejutan lain adalah menghapus atau mengganti nama field terlalu awal. Field yang tampak tidak digunakan di UI utama mungkin masih dibaca oleh laporan, export terjadwal, webhook handler, atau layar admin yang jarang dibuka. Perubahan tampak aman di pengujian, lalu gagal di produksi karena satu jalur kode terlupakan masih mengharapkan nama kolom lama.

Berikut lima kesalahan yang sering menyebabkan rollback larut malam:

• Mengubah skema dan meregenerasi kode, tapi tidak menulis atau memverifikasi migrasi data yang membuat baris lama valid.
• Mengganti nama atau menghapus kolom sebelum setiap pembaca dan penulis diperbarui dan dideploy.
• Backfill tabel besar tanpa mengecek berapa lama berjalan dan apakah akan memblokir penulisan lain.
• Menambah constraint baru (NOT NULL, UNIQUE, foreign key) terlebih dulu, lalu menemukan data legacy yang melanggarnya.
• Lupa job background, export, dan laporan yang masih membaca field lama.

Skenario sederhana: Anda mengganti nama phone menjadi mobile_number, menambahkan NOT NULL, dan meregenerasi. Layar aplikasi mungkin bekerja, tapi export CSV lama masih memilih phone, dan ribuan record memiliki null mobile_number. Perbaikan biasanya bertahap: tambahkan kolom baru, tulis ke keduanya sementara, backfill aman, lalu perketat constraint dan hapus field lama setelah Anda punya bukti tidak ada yang bergantung padanya.

Daftar periksa singkat sebelum deploy untuk migrasi yang lebih aman

Saat backend Anda diregenerasi, kode bisa berubah cepat, tapi data produksi tidak akan mentolerir kejutan. Sebelum Anda mengirim perubahan skema, jalankan pemeriksaan singkat “apakah ini bisa gagal dengan aman?”. Ini membuat evolusi skema yang aman terhadap regenerasi jadi membosankan (yang memang Anda inginkan).

5 pemeriksaan yang menangkap sebagian besar masalah

• Ukuran dan kecepatan backfill: perkirakan berapa banyak baris yang perlu diperbarui dan berapa lama di produksi. Backfill yang baik di database kecil bisa memakan jam di data nyata dan membuat aplikasi terasa lambat.
• Kunci dan risiko downtime: identifikasi apakah perubahan dapat memblokir penulisan. Beberapa operasi (mengubah tabel besar atau tipe) dapat memegang lock cukup lama untuk menyebabkan timeout. Jika ada kemungkinan blocking, rencanakan rollout yang lebih aman (tambah kolom dulu, backfill nanti, alihkan kode terakhir).
• Kompatibilitas kode lama vs skema baru: anggap backend lama mungkin berjalan sebentar terhadap skema baru saat deploy atau rollback. Tanyakan: apakah versi sebelumnya masih bisa membaca dan menulis tanpa crash? Jika tidak, Anda butuh rilis dua langkah.
• Default dan perilaku null: untuk kolom baru, putuskan apa yang terjadi pada record lama. Akan NULL, atau perlu default? Pastikan logika Anda memperlakukan nilai yang hilang sebagai normal, terutama untuk flag, status, dan timestamp.
• Sinyal monitoring yang dipantau: pilih alarm tepat yang akan Anda awasi setelah deploy: error rate (gagal API), query lambat di database, gagal queue/job, dan tindakan pengguna kunci (checkout, login, submit form). Juga pantau bug “diam-diam” seperti lonjakan error validasi.

Contoh singkat

Jika Anda menambah field wajib seperti status pada tabel orders, jangan langsung push sebagai “NOT NULL tanpa default.” Pertama tambahkan sebagai nullable dengan default untuk baris baru, deploy kode yang diregenerasi yang menangani ketiadaan status, lalu backfill baris lama, dan baru perketat constraint.

Di AppMaster, pola pikir ini sangat berguna karena backend dapat diregenerasi sering. Perlakukan tiap perubahan skema sebagai rilis kecil dengan rollback mudah, dan migrasi Anda tetap dapat diprediksi.

Contoh: mengembangkan aplikasi hidup tanpa merusak record yang ada

Bayangkan alat internal support di mana agen memberi tag prioritas pada tiket dengan field teks bebas bernama priority (contoh: "high", "urgent", "HIGH", "p1"). Anda ingin beralih ke enum ketat agar laporan dan aturan routing tidak lagi menebak.

Pendekatan aman adalah perubahan dua rilis yang menjaga record lama valid sementara backend Anda diregenerasi.

Rilis 1: perluas, tulis keduanya, dan backfill

Mulailah dengan memperluas skema tanpa menghapus apa pun. Tambah field enum baru, misalnya priority_enum dengan nilai low, medium, high, urgent. Pertahankan field asli priority_text.

Lalu perbarui logika sehingga tiket baru dan yang diedit menulis ke kedua field. Di alat tanpa kode seperti AppMaster, itu biasanya berarti menyesuaikan model di Data Designer dan memperbarui Business Process agar memetakan input ke enum dan juga menyimpan teks asli.

Selanjutnya, backfill tiket yang ada dalam batch kecil. Peta nilai teks umum ke enum ("p1" dan "urgent" -> urgent, "HIGH" -> high). Apa pun yang tidak dikenal bisa sementara dipetakan ke medium sambil Anda tinjau.

Yang dilihat pengguna: idealnya tidak ada perubahan. UI bisa tetap menampilkan kontrol prioritas yang sama, tetapi di belakang layar Anda sedang mengisi enum baru. Laporan bisa mulai menggunakan enum begitu backfill berjalan.

Rilis 2: kontraksi dan hapus jalur lama

Setelah Anda yakin, alihkan pembacaan untuk menggunakan priority_enum saja, perbarui filter dan dashboard, lalu hapus priority_text di migrasi berikutnya.

Sebelum Rilis 2, validasi dengan sampel kecil untuk menangkap edge case:

• Pilih 20–50 tiket dari berbagai tim dan umur.
• Bandingkan prioritas yang ditampilkan dengan nilai enum tersimpan.
• Periksa jumlah per nilai enum untuk mendeteksi lonjakan mencurigakan (mis. terlalu banyak medium).

Jika masalah muncul, rollback mudah karena Rilis 1 mempertahankan field lama: deploy ulang logika Rilis 1 dan set UI kembali membaca dari priority_text sambil Anda perbaiki pemetaan dan jalankan ulang backfill.

Langkah selanjutnya: jadikan evolusi skema kebiasaan

Jika Anda menginginkan migrasi yang dapat diprediksi, perlakukan perubahan skema seperti proyek kecil, bukan edit cepat. Tujuannya sederhana: setiap perubahan harus mudah dijelaskan, mudah diuji, dan sulit terjadinya kerusakan tak sengaja.

Model data visual membantu karena membuat dampak terlihat sebelum deploy. Saat Anda bisa melihat tabel, relasi, dan tipe field di satu tempat, Anda akan melihat hal-hal yang mudah terlewat di script, seperti field wajib tanpa default aman, atau relasi yang akan membuat record lama menjadi orphan. Lakukan pengecekan cepat “siapa yang bergantung pada ini?”: API, layar, laporan, dan job background.

Saat perlu mengubah field yang sudah dipakai, pilih periode transisi singkat dengan field duplikat. Contoh: tambahkan phone_e164 sambil mempertahankan phone_raw selama satu atau dua rilis. Perbarui logika bisnis untuk membaca dari field baru bila ada, dan fallback ke field lama bila tidak ada. Tulis ke kedua field selama transisi, lalu hapus yang lama hanya setelah data sepenuhnya di-backfill.

Kedisiplinan environment mengubah niat baik menjadi rilis aman. Jaga dev, staging, dan production sejajar, tapi jangan anggap identik.

• Dev: pastikan backend yang diregenerasi masih start dengan bersih dan alur dasar berfungsi.
• Staging: jalankan rencana migrasi penuh pada data yang mirip produksi dan verifikasi query, laporan, dan import kunci.
• Production: deploy saat Anda punya rencana rollback, monitoring jelas, dan daftar cek "harus lulus" yang kecil.

Buat rencana migrasi menjadi dokumen nyata, meski singkat. Cantumkan: apa yang berubah, urutannya, bagaimana backfill, bagaimana verifikasi, dan bagaimana rollback. Lalu jalankan end-to-end di environment tes sebelum menyentuh produksi.

Jika Anda menggunakan AppMaster, manfaatkan Data Designer untuk memikirkan model secara visual, dan biarkan regenerasi menjaga kode backend konsisten dengan skema yang diperbarui. Kebiasaan yang membuat semuanya dapat diprediksi adalah menjadikan migrasi eksplisit: Anda bisa iterasi cepat, tapi setiap perubahan tetap punya jalur terencana untuk data produksi yang ada.