SaaS 平台通过结合使用自动化工具、版本化模式和分阶段推出等方式，在升级期间处理数据迁移，以最大程度地减少停机时间并确保数据完整性。平台升级时，流程通常从在预演环境中创建生产数据库的副本开始。开发人员在此环境中应用模式更改（例如添加列或修改索引）并测试数据转换。自动化迁移脚本，通常使用 Liquibase 或 Flyway 等工具编写，负责对数据库更改进行版本控制并增量应用。例如，迁移到新用户身份验证系统的 SaaS 应用程序可能会使用脚本将现有用户角色映射到新的权限结构，同时保留关联表中的关系。
为避免服务中断，平台通常使用蓝绿部署或金丝雀发布。在蓝绿部署设置中，升级后的系统与旧版本并行运行，数据实时同步，直到切换完成。例如，CRM 平台可能会将一小部分流量路由到新版本，同时将写入操作复制到两个数据库。在此阶段，模式更改设计为向后兼容——例如添加可空列而不是重命名现有列——以便在出现问题时可以回滚。Salesforce 等平台使用这种方法，使其能够在完全部署之前对部分客户进行迁移测试。
数据验证和回滚计划至关重要。迁移后，自动化检查会验证记录计数、引用完整性和关键业务逻辑（例如，确保 ERP 系统中的发票仍然平衡）。Great Expectations 或自定义 Python 脚本等工具通常处理此任务。如果出现错误，平台会使用数据库快照或向后兼容的模式调整进行回滚。例如，如果 SaaS 分析升级损坏了聚合指标，系统可能会回退到先前版本的数据，同时记录差异。这种分层方法确保升级符合可靠性标准，同时允许开发人员在受控阶段处理边缘情况。