SQL 字段变化追踪有三种核心方案：一是快照表，每次变更存全量记录并用时间戳区分；二是版本号控制，在主表加 version 字段实现精确逻辑版本；三是 JSON 差异存储，仅保存变动字段节省空间。
SQL 字段变化追踪的核心思路是：不覆盖旧值，而是把每次变更作为新记录存下来，靠时间戳或版本号区分历史状态。
用带时间戳的快照表保存每次变更
为需要追踪的主表（如 users）单独建一张历史表（如 users_history），结构基本一致，额外增加 updated_at 和可选的 operation（’INSERT’/’UPDATE’/’DELETE’）字段。
- 每次更新主表前，先将当前行完整插入历史表，并带上 NOW() 时间戳
- 可用触发器自动完成（MySQL/PostgreSQL 支持），避免业务代码遗漏
- 查询某用户的历史值时，按 user_id + updated_at 排序即可还原变更时间线
用版本号替代时间戳实现更精确的逻辑版本控制
在主表中加一个 version 字段（整型，默认 1），每次更新时 version 自增。历史表则保留所有旧 version 记录。
- 适合对“一次业务操作 = 一次版本升级”有明确语义的场景（如合同条款、配置项）
- 比时间戳更抗并发冲突：两个几乎同时的更新不会因毫秒级时间相同而难区分
- 查最新值直接读主表；查某版本值，用 WHERE version = N 查历史表
用 JSON 字段轻量存变更差异（适合低频、字段少的场景）
在主表加一个 changes 字段（JSON 类型），每次更新只存变动字段名和新旧值，例如：
{“email”: {“old”: “a@old.com”, “new”: “a@new.com”}, “updated_at”: “2024-05-20 10:30:00”}
- 节省空间，避免整行冗余存储
- 适合审计要求不高、仅需知道“改了什么”的内部管理类系统
- 缺点是查询历史状态不方便——无法直接还原某时刻的完整行，需结合原始行 + 变更流做回溯计算
注意主键与索引设计，避免性能陷阱
历史表数据只增不删，量会持续增长，必须提前规划索引：
- 必建复合索引：(entity_id, updated_at) 或 (entity_id, version)，支撑按对象查历史
- 若常按时间范围查（如“查上周所有变更”），再加索引：(updated_at)
- 定期归档老数据（如保留 2 年），用分区表或分库策略减轻单表压力
基本上就这些。选哪种方案取决于你的数据规模、查询模式和一致性要求——高频更新 + 强回溯需求，推荐快照表；轻量记录 + 开发快，可用 JSON 差异；要支持多版本并行对比，版本号更合适。
