⬡ Safe schema evolution · PostgreSQL

Les migrations de schéma,
enfin prouvables.

Catrust fait évoluer vos schémas critiques sans écrire de SQL : migration déclarée, rollback exact, validation avant production.

Essayer dans le navigateur → Démarrage rapide

Zéro script SQL Rollback mathématiquement exact RGPD-ready 100 % Rust

catrust — migration v1 → v2

# Une migration = un mapping déclaré. Pas de scripts, pas de prière.
$ catrust sigma --schema company_v1.cql --mapping rebrand.cql --instance prod.cqli
✓ 1 248 302 lignes migrées vers CompanyV2 — FKs remappées, 0 orpheline

# Deux semaines plus tard : « remontre-moi ces données en v1 »
$ catrust delta --schema company_v1.cql --mapping rebrand.cql --instance live_v2.cqli
✓ Vue v1 exacte reconstruite — y compris les lignes ajoutées après migration

Pourquoi Catrust

Trois garanties que les scripts SQL
ne vous donneront jamais

Les outils classiques déploient des scripts et espèrent. Catrust déclare la transformation et la prouve avant de toucher à la production.

🗺️

Migration déclarée

Vous décrivez la correspondance entre l'ancien schéma et le nouveau. Catrust calcule la migration des données — clés étrangères remappées automatiquement.

mapping Rebrand : V1 -> V2 {
  entities  Employee -> Staff
  attributes emp_name -> full_name
}

↩️

Rollback exact

Le même mapping fournit le retour arrière — sans down-script. Même les lignes écrites après la migration sont restituées dans l'ancienne structure.

$ catrust delta --mapping rebrand.cql
✓ vue v1 exacte — 0 perte

🛡️

Validation avant prod

Intégrité référentielle, contraintes, dérive de schéma : les risques sont détectés avant l'exécution, pas découverts en production un vendredi soir.

$ catrust sigma-validate …
✓ FKs · shape · drift : OK

Comment ça marche

De la v1 à la v2 en quatre étapes

Le parcours exact de notre démo interactive — deux minutes, dans votre navigateur.

Modélisez

Votre schéma est un objet formel — entités, clés étrangères, attributs — rendu en diagramme live.

Interrogez

Les requêtes traversent les FKs avec un point : e.dept.dept_name. Aucun JOIN à écrire.

Migrez Σ

Déclarez le mapping v1 → v2, Catrust migre les données en un clic. Zéro SQL écrit.

Revenez Δ

Rollback prouvé par construction : Σ et Δ sont mathématiquement adjoints.

Dérouler la démo guidée →

Comparaison

Face à Flyway, Liquibase et dbt

Fonctionnalité	Catrust	Flyway	Liquibase	dbt
Paradigme	Mapping de schémas vérifiable	Scripts SQL versionnés	Changelogs XML/YAML	Modèles SQL Jinja
Rollback	Exact, dérivé du mapping	Script undo manuel	rollback changeSet	Non natif
Validation	Formelle, avant exécution	Aucune avant exécution	Hash + checksum	Tests post-exécution
Dépendance SQL	Zéro SQL	100 % SQL	100 % SQL	100 % SQL
Snapshot 1 M lignes	93 ms (13,5×)	—	—	—
Lignage	Journal automatique	Non	Changelog	DAG de modèles

Intégrations

Quatre protocoles, un seul moteur

Gardez vos outils : psql, JDBC, pandas, Polars, DuckDB — ou pilotez Catrust depuis vos scripts et vos agents LLM.

TCP NDJSON — API native pgwire — compatible PostgreSQL Arrow Flight — pandas · Polars HTTP — Catrust Studio MCP — agents LLM

Python, zéro dépendance

from catrustdb import connect
db = connect(port=7474)
db.load(schema="company_v1",
        dataset=payload)
rows = db.query("employees.limit(10)")

Vos outils SQL habituels

psql -h localhost -p 5433
SELECT * FROM Employee LIMIT 10;

Analytique zéro-copie

import pyarrow.flight as fl
client = fl.connect("grpc://localhost:32100")
df = client.do_get(ticket)
       .read_all().to_pandas()

Démarrage rapide

En production locale en 30 secondes

🐳 Docker

docker run -p 7878:7878 \
  catrustdb/catrust:latest
# Studio → localhost:7878

⚙️ CLI

catrust serve --schema mon.cql
# Studio web + API HTTP

🐍 Python

pip install catrustdb
from catrustdb import connect
db = connect(port=7474)
db.apply_migration("RenameV1V2")

Les binaires publics sont temporairement retirés — voir la page de téléchargement.

Les migrations de schéma,enfin prouvables.

Trois garanties que les scripts SQLne vous donneront jamais