- RPO（恢复点目标）：允许的数据丢失量（如 “最多丢失 15 分钟数据” 对应日志备份频率≤15 分钟）。
- RTO（恢复时间目标）：系统可接受的停机时间（如核心交易系统要求 RTO<1 小时，需预演备份恢复流程耗时）。
- 数据重要性分层：区分核心业务库（如订单、用户表）与日志 / 统计库，制定差异化备份策略（如核心库高频备份，统计库每日全量）。
| 备份类型 |
特点 |
适用场景 |
典型工具 |
| 全量备份 |
备份整个数据库，耗时 / 占用空间大，恢复速度最快（直接恢复最新全量）。 |
初始备份、周期性基线备份（如每周日）。 |
MySQL：mysqldump --all-databases；
Oracle：RMAN 全库备份。 |
| 增量备份 |
仅备份上次全量 / 增量后变化的数据，空间占用小，恢复需依赖全量 + 所有增量。 |
数据更新频繁的系统（如 OLTP），降低日常备份成本。 |
MySQL：基于二进制日志（Binlog）；
MongoDB：增量备份工具。 |
| 差异备份 |
备份上次全量后所有变化的数据，介于全量与增量之间，恢复时只需全量 + 最新差异。 |
折中方案，平衡备份速度与恢复复杂度。 |
SQL Server：差异备份（Differential Backup）。 |
| 日志备份 |
持续备份事务日志（如 MySQL Binlog、Oracle Redo Log），支持时间点恢复（Point-in-Time Recovery）。 |
需精准恢复到故障前状态（如误删数据回退）。 |
所有支持事务的数据库，需结合周期性全量备份使用。 |
- 全量备份：建议每周一次（业务低峰期，如凌晨 2-5 点），避免影响白天交易性能。
- 增量 / 差异备份：根据写入频率设定（如 OLTP 系统每小时增量，OLAP 系统每日差异）。
- 日志备份：实时或每 15 分钟一次（确保 RPO≤15 分钟），通过异步方式减少对主库压力。
- 热备份（在线备份）：支持数据库运行时备份（如 MySQL 的 InnoDB 热备、PostgreSQL 的 pg_basebackup），通过事务日志保证备份一致性。
- 冷备份（离线备份）：停机状态下备份，适用于非核心系统或容灾演练（需评估停机窗口是否可接受）。
- 备份校验：对备份文件进行哈希校验（如 MD5/SHA256），避免备份数据损坏导致恢复失败。
- 分层存储：
- 热存储：近期备份（如 7 天内）存放在高速 SSD 或本地存储，确保快速恢复。
- 温 / 冷存储：历史备份（如 30 天以上）迁移至 HDD 或云端对象存储（如 AWS S3 Glacier），降低成本。
- 保留周期：
- 按业务合规要求设定（如金融行业需保留 7 年），结合滚动策略（如保留 4 周增量 + 12 个月全量）。
- 自动清理过期备份（通过脚本或工具定时删除，避免存储爆炸）。
- 异地备份：核心备份数据通过加密通道（如 SSL）传输至异地数据中心或云端（如主库在北京，备份在上海 / 云端），防范区域性灾难（火灾、地震）。
- 恢复演练：每季度至少一次全流程恢复测试（使用备份数据搭建灾备环境），验证备份可用性并优化 RTO。
- 自动化恢复脚本：预定义恢复步骤（如故障检测→切换备份→启动服务），减少人工干预失误。
- 核心方案：全量备份（周）+ 增量备份（日）+ 日志实时备份，搭配主从复制实现高可用。
- 特殊场景：Oracle RAC 集群需跨节点协调备份；MySQL Innodb 支持 XtraBackup 热备，避免锁表。
- MongoDB：使用
mongodump（全量）+ oplog（操作日志）备份，支持副本集自动同步；分片集群需备份配置服务器和分片元数据。
- Cassandra：基于 SSTable 快照（Snapshot）备份，结合提示切换（Hinted Handoff）保证一致性，适合最终一致性场景。
- 托管备份：依赖云厂商自动备份服务（如 Aurora 默认保留 35 天备份，支持秒级恢复）。
- 混合策略：本地备份（应对云厂商故障）+ 云端备份（利用对象存储持久性），开启跨区域复制（Cross-Region Replication）。
- 企业级工具：使用 Veeam、Commvault 等一体化备份软件，支持多数据库类型、跨平台调度及监控告警。
- 开源方案：MySQL+Percona XtraBackup + cron 定时任务；PostgreSQL+pg_dump + pg_cron（定时调度）。
- 云原生工具：Kubernetes 环境中使用 Velero 备份 StatefulSet 数据库，结合 Helm 配置备份策略。
- 加密保护：备份数据传输（TLS）与存储（AES-256）加密，敏感数据先脱敏（如用户密码字段 mask 处理）。
- 访问控制：限制备份存储目录权限（如仅 DBA 团队可读取），审计备份操作日志（谁在何时恢复了什么数据）。
- 关键指标：备份成功率、备份耗时、存储使用率、日志延迟（如 Binlog 未及时备份导致主库积压）。
- 告警机制：通过 Prometheus+Grafana 监控，异常时触发邮件 / Slack 通知（如连续 3 次增量备份失败则报警）。
- AI 驱动优化：通过机器学习预测备份窗口（如动态调整全量备份时间，避开业务峰值），自动识别异常备份模式（如突然增大的增量文件，可能预示数据异常变更）。
- Serverless 备份：针对无服务器数据库（如 FaunaDB、PlanetScale），备份策略与计算资源解耦，按需生成快照并存储至云端。
- 区块链存证：对关键备份元数据（如备份时间、哈希值）上链，确保不可篡改，满足审计合规需求（如医疗、金融行业）。
数据库备份策略需平衡可用性、成本、复杂度三大维度：
- 核心业务：优先高可用性（高频日志备份 + 异地容灾，RPO≈0），容忍较高存储成本。
- 非核心业务：采用经济模式（低频全量 + 冷存储，降低备份频率与存储开销）。
最终通过定期演练、自动化监控、技术栈适配形成闭环，确保在数据丢失、硬件故障、人为误操作等场景下快速恢复，守护业务生命线。
