常常，长期运行并且频繁更新的应用程序会遇到数据库结构版本控制的挑战，而这种挑战主要表现在数据库结构和数据迁移上。当数据库架构变化时，即使只有一个表的一个列发生变化，也需要对数据库进行迁移，否则，无法对数据库升级或降级，甚至对应用程序的可扩展性也会造成影响。因此，执行至关重要。

数据库结构和数据迁移是软件开发过程中必不可少的环节。该过程共包括三个步骤：备份原始数据库、构建新的数据库、将原始数据库中的数据导入新的数据库中。数据迁移对于维护和开发复杂的应用程序至关重要，因为新功能的添加、缺陷修复和运营数据发布是建立在迁移数据库的基础上的。

以下是一些：

1.备份原始数据库：在进行任何数据迁移操作之前，必须备份现有的数据库。备份数据库可以避免与数据迁移相关的任何数据丢失问题，并在出现问题时恢复原始数据库。这是一项非常重要的步骤，因为一旦原始数据库的数据没有备份，那么将会丢失。

2.构建新数据库：构建新的数据库时，必须执行一些关键操作。首先需要确定新数据库的设计方法和模式。例如，数据库模式可以是基于模块化的，以便在将来添加新模块时更加方便。此外，为了确保数据库可以正常运行，必须确定适当的安全性、数据完整性和容错性措施。构建数据库时，还应考虑数据体量大小、访问频率、性能和可扩展性。

3.将原始数据库中的数据导入新数据库中：导入数据是最后一个步骤。在导入数据之前，必须确保目标数据库是干净和可预测的，因为一旦数据导入，那么将无法撤销。此外，由于数据的格式和类型可能有所不同，必须保证源数据库中的数据可以映射到新数据库的表结构中。

如何确保进行高效精准的迁移呢？下面是一些实践中的最佳方案：

1.执行版本控制：数据迁移的第一步是执行版本控制，以便轻松跟踪每个版本的数据库结构。版本控制可以通过使用Git、Mercurial或Subversion等工具来实现。该方法需要维护数据库脚本和版本号，以便可以升级或撤销每个数据库版本。

2.使用迁移框架：框架可以提供诸如数据库标准化和版本控制等工具，以简化和自动化数据库升级和迁移。例如，Flyway和Liquibase等迁移框架可以用于创建自动化的版本控制迁移。

3.使用Schemaless数据库：如果可能的话，你可以使用模式弹性、无模式数据库，例如CouchDB、MongoDB和Riak等，以在架构更新方面更加灵活。

4.执行并行测试：在进行任何数据迁移操作之前，必须进行并行测试。并行测试可以保证迁移后的数据库与原始数据库的数据在各个方面都一致，从而降低部署失误的风险，并确保所使用的迁移方法符合预期。

在进行数据库结构和数据迁移时，目标应该是实现高效性和精准性。通过执行版本控制、使用迁移框架和安排并行测试，可以确定一种高效精确的迁移方案。这样的迁移方案可以减少运维风险和维护成本，因此，在开发过程中认真思考和实施数据库迁移方案至关重要。