Databasus 开源数据库备份工具技术分析

一、背景与目标

1. 项目背景

A. 业务场景

随着云计算和容器化技术的普及，数据库备份管理成为运维工作的核心环节。传统的备份方案存在以下痛点：需要编写复杂的脚本、缺乏统一的可视化管理界面、难以支持多种数据库类型、无法灵活配置存储目标和通知渠道。

B. 痛点分析

• 操作复杂：传统方案依赖命令行工具如 pg_dump、mysqldump，需要编写自动化脚本
• 缺乏监控：备份任务执行状态难以及时掌握，失败发现滞后
• 存储单一：难以同时支持本地存储和多种云存储服务
• 协作困难：团队成员无法共享备份配置和查看备份历史

2. 设计目标

A. 功能目标

• 支持 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、MongoDB 四种主流数据库
• 提供可视化的 Web 管理界面
• 支持多种存储后端和通知渠道
• 支持定时备份和加密

B. 非功能目标

• 安全性：备份文件 AES-256-GCM 加密，敏感数据不暴露
• 易用性：提供直观的 UI，支持暗色/亮色主题
• 可靠性：支持 Docker 容器化部署，自动重启
• 可扩展性：支持团队协作，工作空间隔离，角色权限管理

二、系统架构

1. 整体架构

graph TB
    subgraph 用户层
        U1[管理员]
        U2[成员]
        U3[查看者]
    end

    subgraph Databasus应用层
        W[Web界面]
        A[API服务]
        S[调度器]
        E[加密引擎]
    end

    subgraph 数据库连接层
        PG[PostgreSQL]
        MY[MySQL]
        MR[MariaDB]
        MO[MongoDB]
    end

    subgraph 存储层
        L[本地存储]
        S3[S3兼容存储]
        GD[Google Drive]
        FTP[SFTP/FTP]
        RC[Rclone]
    end

    subgraph 通知层
        EM[邮件]
        TG[Telegram]
        SL[Slack]
        DC[Discord]
        WH[Webhook]
    end

    U1 --> W
    U2 --> W
    U3 --> W
    W --> A
    A --> S
    S --> PG
    S --> MY
    S --> MR
    S --> MO
    S --> E
    E --> L
    E --> S3
    E --> GD
    E --> FTP
    E --> RC
    S --> EM
    S --> TG
    S --> SL
    S --> DC
    S --> WH

2. 组件说明

A. Web 界面

• 提供 RESTful API 接口
• 支持暗色和亮色主题切换
• 响应式设计，支持移动端访问

B. 调度器

• 支持多种调度策略：每小时、每天、每周、每月、Cron 表达式
• 智能压缩：4-8 倍空间节省，约 20% 性能开销

C. 加密引擎

• 使用 AES-256-GCM 算法加密备份文件
• 零信任存储：加密后的备份文件即使泄露也无法解密
• 敏感数据加密存储，日志中不暴露

三、核心功能

1. 支持的数据库

2. 定时备份策略

graph LR
    A[调度器] --> B{调度类型}
    B --> C[每小时]
    B --> D[每天]
    B --> E[每周]
    B --> F[每月]
    B --> G[Cron表达式]
    C --> H[执行备份]
    D --> H
    E --> H
    F --> H
    G --> H
    H --> I[压缩]
    I --> J[加密]
    J --> K[存储]
    K --> L[通知]

3. 存储后端支持

• 本地存储：直接存储在服务器磁盘
• 云存储：S3、Cloudflare R2、Google Drive、Azure Blob Storage
• 网络存储：NAS、SFTP、FTP
• 扩展存储：通过 Rclone 支持 70+ 种存储服务

4. 通知渠道

• 邮件：SMTP 协议
• 即时通讯：Telegram、Slack、Discord
• Webhook：自定义 HTTP 回调

四、安全设计

1. 加密机制

A. 备份文件加密

• 算法：AES-256-GCM
• 适用场景：所有存储到外部服务的备份文件
• 安全性：即使存储服务被攻破，备份文件也无法解密

B. 敏感数据保护

• 数据库凭证加密存储
• 敏感配置不在日志中显示
• 错误信息中不包含敏感数据

2. 访问控制

A. 工作空间隔离

• 不同项目/团队使用独立工作空间
• 工作空间间数据隔离

B. 角色权限

C. 审计日志

• 记录所有用户操作
• 记录备份任务执行历史

3. 只读用户原则

• Databasus 默认使用只读用户连接数据库
• 不存储任何可以修改数据的凭证
• 备份过程不会对源数据库产生写入操作

五、部署方式

1. 部署架构对比

graph LR
    subgraph Docker部署
        D1[Docker Run]
        D2[Docker Compose]
    end

    subgraph K8s部署
        K1[ClusterIP]
        K2[LoadBalancer]
        K3[Ingress]
    end

    D1 --> S[Databasus容器]
    D2 --> S
    K1 --> S
    K2 --> S
    K3 --> S

    S --> V[数据卷<br/>./databasus-data]

2. 自动化脚本部署（推荐）

sudo apt-get install -y curl && \
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/databasus/databasus/refs/heads/main/install-databasus.sh \
| sudo bash

功能：

• 自动安装 Docker 和 Docker Compose
• 配置 Databasus 服务
• 设置开机自启动

3. Docker Run 部署

docker run -d \
  --name databasus \
  -p 4005:4005 \
  -v ./databasus-data:/databasus-data \
  --restart unless-stopped \
  databasus/databasus:latest

4. Docker Compose 部署

services:
  databasus:
    container_name: databasus
    image: databasus/databasus:latest
    ports:
      - "4005:4005"
    volumes:
      - ./databasus-data:/databasus-data
    restart: unless-stopped

5. Kubernetes Helm 部署

A. ClusterIP + Port-Forward（开发/测试）

helm install databasus oci://ghcr.io/databasus/charts/databasus \
  -n databasus --create-namespace

kubectl port-forward svc/databasus-service 4005:4005 -n databasus

B. LoadBalancer（云环境）

helm install databasus oci://ghcr.io/databasus/charts/databasus \
  -n databasus --create-namespace \
  --set service.type=LoadBalancer

C. Ingress（域名访问）

helm install databasus oci://ghcr.io/databasus/charts/databasus \
  -n databasus --create-namespace \
  --set ingress.enabled=true \
  --set ingress.hosts[0].host=backup.example.com

六、使用流程

graph TD
    A[访问 Dashboard<br/>http://localhost:4005] --> B[添加数据库]
    B --> C[配置调度策略]
    C --> D[设置数据库连接]
    D --> E[选择存储后端]
    E --> F{添加通知?}
    F -->|是| G[配置通知渠道]
    F -->|否| H[保存并启动]
    G --> H
    H --> I[系统验证配置]
    I --> J{验证成功?}
    J -->|是| K[开始定时备份]
    J -->|否| L[修正配置]
    L --> I
    K --> M[接收备份通知]

七、技术特点

1. 从 Postgresus 到 Databasus

项目原名为 Postgresus，专注于 PostgreSQL 备份。2025 年 12 月更名为 Databasus，主要原因是：

• 功能扩展：从单一 PostgreSQL 支持扩展到 MySQL、MariaDB、MongoDB
• 品牌定位：从简单的 pg_dump UI 包装工具成长为成熟的备份管理系统
• 商标合规：PostgreSQL 是 PostgreSQL Inc. 的注册商标

2. 云数据库与自托管数据库支持

A. 支持的云数据库

• AWS RDS
• Google Cloud SQL
• Azure Database

B. 不支持 PITR 的原因

云提供商已提供原生的 PITR（时间点恢复）功能，外部 PITR 备份无法恢复到托管的云数据库，因此对云托管 PostgreSQL 来说不实用。

C. 实用的备份粒度

每小时和每日备份对 99% 的项目已足够，无需 WAL 归档的操作复杂性。

3. AI 辅助开发策略

A. AI 用于

• 代码质量验证和漏洞搜索
• 文档、注释和代码清理改进
• 开发过程中的辅助
• 人工审查后的 PR 和提交双重检查

B. AI 不用于

• 编写整个代码
• 随意编写代码
• 未经人工逐行验证的代码
• 没有测试的代码

C. 质量保证

• 完善的测试覆盖率（单元测试和集成测试）
• CI/CD 流水线自动化
• 经验丰富的开发者验证

八、对比分析

1. 与传统备份方案对比

2. 与云备份服务对比

九、适用场景

1. 推荐使用场景

• 中小企业：缺乏专业 DBA 团队，需要简单可靠的备份方案
• DevOps 团队：需要可视化的备份管理界面
• 多数据库环境：同时使用 PostgreSQL、MySQL、MongoDB
• 混合云部署：数据库分布在本地和云端
• 合规要求高：需要数据加密和审计日志

2. 不适用场景

• 需要 PITR 的 PostgreSQL：云数据库已有原生 PITR
• 超大规模部署：单一实例可能有性能瓶颈
• 特殊数据库：不支持除四种外的其他数据库

十、总结

Databasus 是一个设计精良的开源数据库备份管理工具，通过 Docker 容器化部署和友好的 Web 界面，大大降低了数据库备份管理的门槛。其核心优势在于：

1. 多数据库支持：覆盖 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、MongoDB 四种主流数据库
2. 安全可靠：AES-256-GCM 加密、零信任存储、只读用户原则
3. 易于部署：支持自动化脚本、Docker、Kubernetes 多种部署方式
4. 团队协作：工作空间隔离、角色权限、审计日志
5. 灵活通知：邮件、Telegram、Slack、Discord、Webhook 多渠道

对于需要统一管理多种数据库备份的团队，Databasus 是一个值得考虑的自托管解决方案。

参考资料

1. Databasus GitHub Repository