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使用 Ubicloud 托管 Postgres 作为 FerretDB 后端：从建库到 Python 应用实战
2026/9/23 18:48:30 网站建设 项目流程
  • 后端
  • 数据库
  • 文档数据库

【免费下载链接】FerretDB

A truly Open Source MongoDB alternative

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FerretDB
点击查看免费下载

本文讲解如何以 Ubicloud Managed Postgres 作为后端存储，为 PostgreSQL 数据库叠加 MongoDB 兼容层 FerretDB，并通过一个基于 Flask 与 pymongo 的联系人管理应用完成插入、查询、更新、删除的端到端验证。读完本文，你将掌握 FerretDB 与托管 Postgres 的完整对接流程、mongosh连接认证方式，以及如何在 psql 中直接检视 FerretDB 写入 Postgres 的 JSONB 数据。

FerretDB 与 Ubicloud Managed Postgres：为什么组合在一起

FerretDB 是一个开源文档数据库，它的核心定位是为 Postgres、SQLite 等关系型数据库后端“叠加”MongoDB 兼容能力：应用继续使用 MongoDB 协议与 API，数据却由成熟的 Postgres 存储与保障。这一组合在数据库成本与供应商锁定（vendor lock-in）问题上提供了更灵活的选择——你不需要被托管 MongoDB 服务的计价模型绑住，数据始终掌握在自己手中。

Ubicloud 是开放、可移植的云平台，其 Managed Postgres 服务提供自动备份、时间点恢复（point-in-time restore）、每台 Postgres 服务器独立的专用虚拟机，以及传输中和静态数据的加密。将 FerretDB 指向 Ubicloud Managed Postgres 后，你得到的是一个“可在任何 Postgres 上迁移的 MongoDB 兼容数据库”，这正是原文档强调的核心价值。

版本提示：原文档撰写于 2024 年 1 月，当时 FerretDB 运行版本为 v1.18.0（后端为 PostgreSQL 16.1），直接对接普通 Postgres 即可。当前仓库（v2 系列）已演进为通过 PostgreSQL 的 DocumentDB 扩展提供服务，且客户端认证仅支持SCRAM-SHA-256。本文保留原文档的完整实操流程，并在对应小节标注当前仓库的差异，以便两类用户都能按图索骥。

准备工作（Prerequisites）

开始前请确保具备以下条件：

  • Ubicloud Postgres 连接 URI（连接字符串）；
  • psql命令行工具；
  • Docker（用于本地运行 FerretDB 容器）；
  • mongosh（MongoDB Shell，用于连接 FerretDB）。

在 Ubicloud 上创建 Postgres 实例

FerretDB 需要一个 Postgres 连接字符串作为后端。按照 Ubicloud 的托管 Postgres 快速入门文档创建实例后，你会得到默认postgres用户的连接字符串，格式如下：

postgres://postgres:<password>@<host address>

接下来，为 FerretDB 创建独立的数据库与专用账号。使用 psql 连接 Ubicloud Postgres：

psql <ubicloud-postgres-connection-string>

然后在 psql 中执行：

CREATE USER ferretuser WITH PASSWORD <password>; CREATE DATABASE ferretdb OWNER ferretuser; GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE ferretdb TO ferretuser;

这里创建的ferretuser账号与ferretdb数据库将贯穿后续所有步骤。为数据库建立专用账号而不是直接使用超级用户，符合最小权限原则，也让FERRETDB_POSTGRESQL_URL中的凭据边界清晰。

运行 FerretDB：连接字符串如何配置

FerretDB 通过 PostgreSQL 连接 URL 定位后端数据库。在当前仓库中，该参数对应的配置项定义在 配置文档：

Flag说明环境变量默认值
--postgresql-urlPostgreSQL 连接 URLFERRETDB_POSTGRESQL_URLpostgres://127.0.0.1:5432/postgres
--postgresql-url-file指向包含连接 URL 的文件；非空时覆盖--postgresql-urlFERRETDB_POSTGRESQL_URL_FILE（空）

每个命令行 Flag 都有对应的环境变量等价形式，方便容器化与云原生部署。FerretDB 使用 pgx v5 库连接 PostgreSQL，仓库文档同时注明：pool_min_conns未设置时默认 10（覆盖 pgx 的 0）、pool_max_conns默认 50（覆盖 pgx 的 4）、application_name恒为FerretDB、timezone恒为UTC——这些默认值意味着托管实例的连接池配额至少要能容纳 FerretDB 的并发需求。

现在将ferretuser的连接字符串整理为如下格式：

postgres://ferretuser:<password>@<postgres-server-hostname>/ferretdb

在终端中拉取并运行 FerretDB 镜像，把连接字符串通过FERRETDB_POSTGRESQL_URL环境变量注入容器：

docker run -e FERRETDB_POSTGRESQL_URL=<ferretuser-connection-string> ghcr.io/ferretdb/ferretdb

若希望从宿主机访问，可参照同类部署实践追加端口映射（如-p 27017:27017），这样mongosh即可通过127.0.0.1:27017访问容器内的 FerretDB。

使用 mongosh 连接并验证版本

FerretDB 启动成功后，用mongosh连接实例。原文档写作时 FerretDB 支持 PLAIN 认证机制，因此需要在 MongoDB URI 中显式声明：

mongosh 'mongodb://<ferretuser>:<ferretuser-password>@127.0.0.1:27017/ferretdb?authMechanism=PLAIN'

连接成功后可以看到类似如下的启动信息（原文档基于 FerretDB v1.18.0 与 PostgreSQL 16.1）：

Current Mongosh Log ID: 65afa52615e82bd1fc9d4371 Connecting to: mongodb://<credentials>@127.0.0.1:27018/ferretdb?authMechanism=PLAIN&directConnection=true&serverSelectionTimeoutMS=2000&appName=mongosh+2.1.0 Using MongoDB: 7.0.42 Using Mongosh: 2.1.0 ------ The server generated these startup warnings when booting 2024-01-23T11:38:17.837Z: Powered by FerretDB v1.18.0 and PostgreSQL 16.1. ... ferretdb>

当前仓库的认证机制差异

需要特别说明的是，认证机制的实现随版本演进已发生变化。当前仓库中，客户端认证仅支持SCRAM-SHA-256机制：

  • saslStart/saslContinue命令注册于 内部命令表，分发入口位于 cmd_query.go；
  • 在 msg_saslstart.go 中，若mechanism不是SCRAM-SHA-256，服务端会直接返回机制不可用错误；
  • 认证流程为 SCRAM 握手：解析客户端首条消息 → 从 Postgres 查询用户的 salt 与迭代次数 → 生成服务端首条消息返回，最终通过saslContinue完成握手。

因此，在 v2 系列上部署时，应改用 SCRAM 兼容的认证方式连接，例如直接使用带用户凭据的 URI（默认即 SCRAM-SHA-256）而不显式指定authMechanism=PLAIN。完整的认证流程说明见 认证文档：FerretDB 自身不存储任何用户凭据，而是把客户端凭据转发给 PostgreSQL 校验；匿名客户端虽可建立连接，但无法访问数据库。

用 Python 联系人应用做端到端测试

进入ferretdb>提示符后，即可按 MongoDB 习惯操作数据。原文档使用一个 Flask 联系人应用（基于pymongo）验证基本 CRUD，下面的代码与结构可直接照搬。

搭建项目结构

mkdir ContactApp cd ContactApp touch app.py mkdir templates touch templates/index.html templates/update.html

首页模板 index.html

<!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Contact Book</title> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/semantic-ui@2.4.2/dist/semantic.min.css" /> <script> function confirmDelete(contact_id) { if (confirm('Are you sure you want to delete this contact?')) { document.getElementById('delete-form-' + contact_id).submit() } } </script> </head> <body class="ui container"> <h1>Contact Book</h1> <form action="/add" method="POST" class="ui form"> <div class="ui form"> <div class="four fields"> <div class="field"> <label>Name</label> <input type="text" name="name" placeholder="Name" required /> </div> <div class="field"> <label>Phone</label> <input type="tel" name="phone" placeholder="Phone" /> </div> <div class="field"> <label>Email</label> <input type="email" name="email" placeholder="Email" /> </div> </div> <button class="ui green button" type="submit">Add Contact</button> </div> </form> <table class="ui celled table"> <thead> <tr> <th>Name</th> <th>Phone</th> <th>Email</th> <th>Actions</th> </tr> </thead> <tbody> {% for contact in contacts %} <tr> <td>{{ contact['name'] }}</td> <td>{{ contact['phone'] }}</td> <td>{{ contact['email'] }}</td> <td> <a href="/update/{{ contact['_id'] }}" class="ui yellow button" >Update</a > <form id="delete-form-{{ contact['_id'] }}" action="/delete/{{ contact['_id'] }}" method="post" style="display: inline;" > <button type="button" onclick="confirmDelete('{{ contact['_id'] }}')" class="ui red button" > Delete </button> </form> </td> </tr> {% endfor %} </tbody> </table> </body> </html>

更新页模板 update.html

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Contact Book</title> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/semantic-ui@2.4.2/dist/semantic.min.css"> </head> <body class="ui container"> <h1>Update Contact</h1> <form action="/update/{{ contact['_id'] }}" method="post" class="ui form"> <div class="ui form"> <div class="four fields"> <div class="field"> <input type="text" name="name" value="{{ contact['name'] }}" placeholder="Name" required> </div> <div class="field"> <input type="tel" name="phone" value="{{ contact['phone'] }}" placeholder="Phone"> </div> <div class="field"> <input type="email" name="email" value="{{ contact['email'] }}" placeholder="Email"> </div> <button type="submit" class="ui green button">Update Contact</button> </div> </form> </div> </body> </html>

应用主逻辑 app.py

import os from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for from pymongo import MongoClient from bson.objectid import ObjectId app = Flask(__name__) mongo_uri = os.getenv('MONGO_URI', 'mongodb://localhost:27017/') client = MongoClient(mongo_uri) db = client.ferretdb contacts_collection = db.contacts @app.route('/') def index(): contacts = contacts_collection.find() return render_template('index.html', contacts=contacts) @app.route('/add', methods=['POST']) def add_contact(): try: name = request.form.get('name') phone = request.form.get('phone') email = request.form.get('email') contacts_collection.insert_one({'name': name, 'phone': phone, 'email': email}) except Exception as e: message = f"An error occurred: {e}" return redirect(url_for('index')) @app.route('/delete/<contact_id>', methods=['POST']) def delete_contact(contact_id): try: contacts_collection.delete_one({'_id': ObjectId(contact_id)}) except Exception as e: message = f"An error occurred while deleting the contact: {e}" return redirect(url_for('index')) @app.route('/update/<contact_id>', methods=['GET', 'POST']) def update_contact(contact_id): contact = contacts_collection.find_one({'_id': ObjectId(contact_id)}) if request.method == 'POST': try: updated_data = { 'name': request.form.get('name'), 'phone': request.form.get('phone'), 'email': request.form.get('email') } contacts_collection.update_one({'_id': ObjectId(contact_id)}, {'$set': updated_data}) except Exception as e: message = f"An error occurred while updating the contact: {e}" return redirect(url_for('index')) return render_template('update.html', contact=contact) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

这段代码展示了 MongoDB 文档模型的关键体验：insert_one、find、find_one、update_one、delete_one等操作对应用透明，FerretDB 在背后把它们翻译为对 Postgres 的写入——这正是“为关系型后端叠加 MongoDB 兼容层”的含义。

运行应用

先通过环境变量注入 MongoDB 连接字符串，再启动应用：

export MONGO_URI=mongodb://<mongodb-URI> python app.py

向应用添加以下联系人：

James McArthur 093465729276 jamesmcarthur@yahoo.com Desmond Eko 064357692721 eko@gmail.com Christine Elle 046899553291 christianelle@yahoo.com

随后可以验证更新与删除功能：例如通过更新按钮把Desmond Eko改为Andrew Eko，或删除列表中的某条记录，观察数据在页面上与 Postgres 中的同步变化。

在 psql 中检视数据：FerretDB 的 JSONB 存储

FerretDB 把 MongoDB 文档存储为 Postgres 中的 JSONB 数据。使用 Ubicloud 的 Postgres 连接字符串连接 psql，将搜索路径切到ferretdbschema 后即可查看：

psql <postgres-connection-string>
set search_path to ferretdb;
ferretdb=> \dt List of relations Schema | Name | Type | Owner -------------+-----------------------------+-------+------------ ferretdb | _ferretdb_database_metadata | table | ferretuser ferretdb | contacts_cedcb8f0 | table | ferretuser (2 rows) ferretdb=> table contacts_cedcb8f0; _jsonb --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- {"$s": {"p": {"_id": {"t": "objectId"}, "name": {"t": "string"}, "email": {"t": "string"}, "phone": {"t": "string"}}, "$k": ["_id", "name", "phone", "email"]}, "_id": "65afb5c8f1f80562d49e2076", "name": "James McArthur", "email": "jamesmcarthur@yahoo.com", "phone": "093465729276"} {"$s": {"p": {"_id": {"t": "objectId"}, "name": {"t": "string"}, "email": {"t": "string"}, "phone": {"t": "string"}}, "$k": ["_id", "name", "phone", "email"]}, "_id": "65afb655f1f80562d49e2078", "name": "Christine Elle\t", "email": "christianelle@yahoo.com", "phone": "046899553291"} {"$s": {"p": {"_id": {"t": "objectId"}, "name": {"t": "string"}, "email": {"t": "string"}, "phone": {"t": "string"}}, "$k": ["_id", "name", "phone", "email"]}, "_id": "65afb5f1f1f80562d49e2077", "name": "Andrew Eko", "email": "eko@gmail.com", "phone": "064357692721"} (3 rows) ferretdb=>

观察这个输出，可以提取出几个关键事实：

  • 每个集合对应一张 Postgres 表（此处为contacts_cedcb8f0），FerretDB 维护一张_ferretdb_database_metadata元数据表；
  • 整条 MongoDB 文档存放在单一_jsonb列中，文档内的_id保留为 ObjectId 类型（形如65afb5c8f1f80562d49e2076）；
  • JSONB 中带有$sschema 描述（$p为字段类型映射、$k为键顺序），这正是 FerretDB 能够在关系型存储上还原 MongoDB 文档语义的实现细节；
  • 更新操作（Desmond Eko→Andrew Eko）与删除操作都已正确反映在 Postgres 数据中。

总结

FerretDB 为 Ubicloud Managed Postgres 提供了一条低成本的 MongoDB 兼容路径：数据由托管 Postgres 负责可靠性、备份与恢复，应用侧则继续使用 MongoDB 协议与工具链。这套组合尤其适合已经运行在 Hetzner 数据中心、需要托管 Postgres 服务，同时希望保留 MongoDB 开发体验、又不想被供应商锁定的团队。

需要再次提醒的版本差异：原文档基于 v1.18.0（直接对接普通 Postgres、支持 PLAIN 认证）；当前仓库 v2 系列要求 Postgres 安装 DocumentDB 扩展，客户端认证仅支持 SCRAM-SHA-256。部署前请先阅读仓库中的 认证文档、配置参数文档 与 Docker 安装文档，根据实际版本选择匹配的连接方式与认证参数。

  • 后端
  • 数据库
  • 文档数据库

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项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FerretDB
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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