Core Data 版本数据迁移

Core Data版本迁移基础

通常，在使用Core Data的iOS App上，不同版本上的数据模型变更引发的数据迁移都是由Core Data来负责完成的。
这种数据迁移模式称为Lightweight Migration（可能对于开发人员来说是lightweight），开发人员只要在添加Persistent Store时设置好对应选项，其它的就交付给Core Data来做了：

从命名上可以看出这两个选项分别代表：自动迁移Persistent Store，以及自动创建Mapping Model。

自动迁移Persistent Store很好理解，就是将数据从一个物理文件迁移到另一个物理文件，通常是因为物理文件结构发生了变化。
自动创建Mapping Model是为迁移Persistent Store服务的，所以当自动迁移Persistent Store选项NSMigratePersistentStoreAutomaticallyOption为@(YES)、且找不到Mapping Model时，coordinator会尝试创建一份。
其它初始化场景可以参考Initiating the Migration Process。

既然是尝试创建，便有成功和失败的不同结果。只有当数据模型的变更属于某些基本变化时，才能够成功地自动创建出一份Mapping Model，比如：新增一个字段；删除一个字段；必填字段转换成可选字段；可选字段转换成必填字段，同时提供了默认值等等。

因为可能创建Mapping Model失败，所以考虑容错性的话，可以事先判断下能否成功推断出一份Mapping Model：

利用如上类方法，如果无法创建一份Mapping Model，则会返回nil，并带有具体原因。

以上都建立在Core Data能够自动找到sourceModel和destinationModel的基础上，如果无法找到对应的两份Model，则需要开发人员手工创建NSMigrationManager来进行数据迁移（可以参考Use a Migration Manager if Models Cannot Be Found Automatically）。

版本迁移过程

那么，数据迁移的过程是如何进行的？

首先，发生数据迁移需要三个基本条件：可以打开既有persistent store的sourceModel，新的数据模型destinationModel，以及这两者之间的映射关系Mapping Model。

利用这三样，当调用如下代码时（addPersistentStore）：

Core Data创建了两个stack（分别为source stack和destination stack，可以参考Core Data stack），然后遍历Mapping Model里每个entity的映射关系，做以下三件事情：
     1. 基于source stack，Core Data先获取现有数据，然后在destination stack里创建当前entity的实例，只填充属性，不建立关系；
     2. 重新创建entity之间的关系；
     3. 验证数据的完整性和一致性，然后保存。

考虑到第二步是重新建立entity之间的关系，那么应该是在第一步就把所有entity的对象都创建好了，并且保留在内存中，为第二步服务（事实上也是如此）。

完成第二步后，所有数据还是维持在内存中（可能还有两份，因为有两个stack），在完成数据验证后才真正保存。

这样的话，会容易导致内存占用过多，因为Core Data在这个迁移过程中也没有一种机制清理响应的context。所以在数据量较多时，App可能会遇到在数据迁移过程因为内存紧张而被系统干掉。
针对这种情况，我们可以自定义迁移过程。

自定义数据迁移（解决内存问题）

自定义数据迁移的过程通畅分为三步：
第一步是判断是否需要进行数据迁移：

第二步是创建一个Migration Manager对象：

第三步是真正发生数据迁移：

上面三幅图所展示的代码在内存使用量上跟lightweight migration也没什么区别，无法解决内存峰值过高的问题。

虽然Core Data专家Marcus S. Zarra比较倾向坚持使用lightweight migration，不过对于上述内存占用过多的问题，Apple官方推荐使用Multiple Passes来解决。

关于Multiple Passes，官方文档的说明很简明扼要，如有需要，可以参考Stackoverflow上的这么一篇帖子。

用我的话往简单里说就是对数据模型进行划分，把一份Mapping Model拆分成多份，然后分成多次迁移，从而降低内存峰值。这需要对数据库进行全盘的考虑（甚至可能需要变更部分设计），然后通过合理的划分把相关联的Entity放在一份Mapping Model里面（因为要建立关联）。

新的问题

采用上述方案来解决数据迁移过程中内存峰值的问题，我们仍然需要关注迁移所耗费的时间、内存，从而能够在数据上验证方案的有效性，并且在用户交互方面进行一些必要的更改（总不能让用户傻傻地在那边等数据迁移吧）。

虽然可以解决内存峰值的问题，但也引进了其它问题。

1. 需要对数据模型进行划分（以及变更），存在一定的工作量和风险；
2. 需要手工建立多份Mapping Model；
3. 需要手工编写Multiple Passes迁移代码；
4. 需要在每个版本变迁中都再次创建新的Mapping Model，且在跨版本迁移过程存在着其它问题；
5. 数据模型版本多起来，就面临着跨版本迁移的问题，是要为每个历史版本创建到最新模型的Mapping Model，还是只维护最近两个版本的Mapping Model（更早的版本通过相邻版本的Mapping Model依次迁移过来，比较耗时）？
6. 对数据模型重新划分后，无关的Entity简单变更也会引起整个store和model的不兼容，需要迁移，那么是否考虑分库？
7. 这么大的动作服务的用户数是很少的（只有少数用户会遇到，或者是很少），但却是比较资深的（因为消息记录多），疼。。。
8. 这无法解决单个Entity数据量过大的问题，针对这种场景，只能自己手工编码进行小批量的数据迁移；