Databasus, un outil libre qui restaure ses sauvegardes pour les vérifier

Le projet Databasus a publié le 24 octobre 2026 la version 3.64.0 de son logiciel libre de sauvegarde et restauration de bases de données. Une base de données est l’endroit où une application range ses informations : comptes, commandes, contenus d’un site. Le principe de l’outil tient en une idée : une copie n’a de valeur que si l’on sait la remettre en service. Databasus vérifie donc ses archives en les rechargeant pour de bon. Il s’installe sur votre propre serveur.

Ce que sauvegarde l’outil

Une source indépendante du projet confirme ce positionnement. La fiche des scripts communautaires pour Proxmox VE, un logiciel libre de virtualisation, présente Databasus comme une solution libre et auto-hébergée de sauvegardes automatisées de PostgreSQL. Le site officiel annonce aussi la prise en charge de MySQL, MariaDB et MongoDB. Les fichiers produits peuvent être rangés en local, sur un stockage S3 (un service de stockage en ligne très répandu), Google Drive, un NAS (un serveur de stockage en réseau), Dropbox et d’autres services. Le code est publié sous la licence libre Apache 2.0.

Databasus connaît deux familles de copies. La copie physique reprend, fichier par fichier, l’ensemble des bases d’un serveur PostgreSQL. La copie logique exporte le contenu d’une base dans le format propre à chaque moteur. MySQL, MariaDB et MongoDB n’ont droit qu’à cette dernière. PostgreSQL dispose des deux, plus le flux WAL : la capture continue des écritures, qui permet de revenir à un instant précis. Les versions annoncées divergent toutefois : PostgreSQL 14 à 18 sur le dépôt, 12 à 18 sur le site officiel. Vérifiez la vôtre avant de vous lancer.

Une restauration d’essai automatique

La page consacrée à la vérification détaille le mécanisme. D’après le projet, Databasus récupère périodiquement la dernière sauvegarde, la restaure dans un conteneur jetable (un environnement isolé, détruit après usage) et rend compte du résultat. Un agent de vérification, petit programme installé sur une machine que vous maîtrisez, passe l’archive dans l’outil de restauration natif de la base. Il compte ensuite les lignes de chaque table. Docker, le logiciel qui fait tourner ces conteneurs, doit être présent sur cette machine. Pour chaque tâche, l’agent y démarre un conteneur de la même version majeure que la base.

Le risque d’une sauvegarde inutilisable n’a rien de théorique. TechCrunch en a rendu compte le 1er février 2017. GitLab, un service d’hébergement de code source, venait de supprimer par accident des données de production. Le document de suivi de l’incident constatait qu’aucune de ses cinq techniques de sauvegarde ou de réplication ne fonctionnait de façon fiable, ou n’était même en place. Une copie jamais restaurée peut cacher une panne que l’on découvre trop tard. Le contrôle automatique de Databasus vise précisément ce danger.

Databasus effectue une vraie restauration pour confirmer que les sauvegardes sont utilisables, et pas seulement intactes sur le disque ou valides à la somme de contrôle.

Limites et précautions

Ce contrôle a un coût. Chaque tâche simultanée exige au moins 1 cœur de processeur et 512 Mo de mémoire. Une vérification est en général plus lente que la sauvegarde qui l’a produite. Par ailleurs, tout test en attente est annulé dès qu’une copie plus récente arrive pour la même base. Des archives plus anciennes peuvent donc échapper au contrôle. À notre avis, compter les lignes prouve que la base se recharge, pas que l’application qui s’en sert fonctionnera.

Un fichier mérite une attention particulière. La FAQ du projet présente secret.key comme la clé qui chiffre les identifiants enregistrés. Ce seul fichier suffit à récupérer les sauvegardes, sans Databasus lui-même. Pour retrouver aussi l’interface, avec ses réglages et l’historique des sauvegardes, il faut copier à la fois secret.key et le dossier /pgdata. Nous conseillons de conserver ces deux éléments hors du serveur qui héberge l’outil.

L’IA dans le développement

Le journal de la version 3.64.0 laisse voir que des agents d’IA, ces programmes qui écrivent ou modifient du code de façon autonome, servent au développement. Cette version fixe les versions d’outils d’analyse de code utilisés par ces agents et active des extensions de Claude Code. Elle abandonne la prise en charge de Codex, un autre agent. L’avertissement consacré à l’IA disparaît aussi des README (les fichiers de présentation du projet) et du site ; nous n’avons pas pu le lire. Le dépôt affirme par ailleurs que Codex Security, d’OpenAI, audite régulièrement l’ensemble du code. Nous retenons que ces éléments ne disent rien de la qualité du logiciel, mais comptent pour qui doit justifier son choix d’outil.

Pour une TPE ou une association dont une application repose sur PostgreSQL ou MySQL, Databasus mérite un essai sur un ordinateur de test avant toute mise en production. Quel que soit l’outil, restaurez au moins une fois vous-même une sauvegarde sur une autre machine. Gardez une copie hors site et notez qui détient le fichier secret.key. Pour protéger des fichiers plutôt que des bases, voyez notre présentation de Borg UI. Notre accompagnement bénévole et gratuit peut aider ponctuellement à évaluer ces outils, dans la mesure de nos disponibilités.