docker部署的ragflow服务迁移数据卷迁移-EW帮帮网

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背景
一、我的配置文件

背景

通过 docker compose -f docker-compose.yml -p ragflow up -d 部署了 ragflow本地服务，现在想迁移到另一台服务器上，服务可以通过github 拉取最新的 https://github.com/infiniflow/ragflow 代码，重新配置启动。
但是原服务器上添加过的数据，比如知识库，怎么迁移到新服务器，避免重复添加，重复操作呢？

一、我的配置文件

启动 ragflow 基础配置文件如下： docker-compose-base.yml
可以看到，各个基础服务的 volumes 数据卷名称和挂载信息

(base) root@hostname:/usr/local/soft/ai/rag/v0.19.0/ragflow/docker# vim docker-compose-base.yml

services:
  es01:
    container_name: ragflow-es-01
    profiles:
      - elasticsearch
    image: elasticsearch:${STACK_VERSION}
    volumes:
      - esdata01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - ${ES_PORT}:9200
    env_file: .env
    environment:
      - node.name=es01
      - ELASTIC_PASSWORD=${ELASTIC_PASSWORD}
      - bootstrap.memory_lock=false
      - discovery.type=single-node
      - xpack.security.enabled=true
      - xpack.security.http.ssl.enabled=false
      - xpack.security.transport.ssl.enabled=false
      - cluster.routing.allocation.disk.watermark.low=5gb
      - cluster.routing.allocation.disk.watermark.high=3gb
      - cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage=2gb
      - TZ=${TIMEZONE}
    mem_limit: ${MEM_LIMIT}
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl http://localhost:9200"]
      interval: 10s
      timeout: 10s
      retries: 120
    networks:
      - ragflow
    restart: on-failure

  opensearch01:
    container_name: ragflow-opensearch-01
    profiles:
      - opensearch
    image: hub.icert.top/opensearchproject/opensearch:2.19.1
    volumes:
      - osdata01:/usr/share/opensearch/data
    ports:
      - ${OS_PORT}:9201
    env_file: .env
    environment:
      - node.name=opensearch01
      - OPENSEARCH_PASSWORD=${OPENSEARCH_PASSWORD}
      - OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD=${OPENSEARCH_PASSWORD}
      - bootstrap.memory_lock=false
      - discovery.type=single-node
      - plugins.security.disabled=false
      - plugins.security.ssl.http.enabled=false
      - plugins.security.ssl.transport.enabled=true
      - cluster.routing.allocation.disk.watermark.low=5gb
      - cluster.routing.allocation.disk.watermark.high=3gb
      - cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage=2gb
      - TZ=${TIMEZONE}
      - http.port=9201
    mem_limit: ${MEM_LIMIT}
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl http://localhost:9201"]
      interval: 10s
      timeout: 10s
      retries: 120
    networks:
      - ragflow
    restart: on-failure

  infinity:
    container_name: ragflow-infinity
    profiles:
      - infinity
    image: infiniflow/infinity:v0.6.0-dev3
    volumes:
      - infinity_data:/var/infinity
      - ./infinity_conf.toml:/infinity_conf.toml
    command: ["-f", "/infinity_conf.toml"]
    ports:
      - ${INFINITY_THRIFT_PORT}:23817
      - ${INFINITY_HTTP_PORT}:23820
      - ${INFINITY_PSQL_PORT}:5432
    env_file: .env
    environment:
      - TZ=${TIMEZONE}
    mem_limit: ${MEM_LIMIT}
    ulimits:
      nofile:
        soft: 500000
        hard: 500000
    networks:
      - ragflow
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "http://localhost:23820/admin/node/current"]
      interval: 10s
      timeout: 10s
      retries: 120
    restart: on-failure

  sandbox-executor-manager:
    container_name: ragflow-sandbox-executor-manager
    profiles:
      - sandbox
    image: ${SANDBOX_EXECUTOR_MANAGER_IMAGE-infiniflow/sandbox-executor-manager:latest}
    privileged: true
    ports:
      - ${SANDBOX_EXECUTOR_MANAGER_PORT-9385}:9385
    env_file: .env
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    networks:
      - ragflow
    security_opt:
      - no-new-privileges:true
    environment:
      - TZ=${TIMEZONE}
      - SANDBOX_EXECUTOR_MANAGER_POOL_SIZE=${SANDBOX_EXECUTOR_MANAGER_POOL_SIZE:-3}
      - SANDBOX_BASE_PYTHON_IMAGE=${SANDBOX_BASE_PYTHON_IMAGE:-infiniflow/sandbox-base-python:latest}
      - SANDBOX_BASE_NODEJS_IMAGE=${SANDBOX_BASE_NODEJS_IMAGE:-infiniflow/sandbox-base-nodejs:latest}
      - SANDBOX_ENABLE_SECCOMP=${SANDBOX_ENABLE_SECCOMP:-false}
      - SANDBOX_MAX_MEMORY=${SANDBOX_MAX_MEMORY:-256m}
      - SANDBOX_TIMEOUT=${SANDBOX_TIMEOUT:-10s}
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "http://localhost:9385/healthz"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5
    restart: on-failure

  mysql:
    # mysql:5.7 linux/arm64 image is unavailable.
    image: mysql:8.0.39
    container_name: ragflow-mysql
    env_file: .env
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=${MYSQL_PASSWORD}
      - TZ=${TIMEZONE}
    command:
      --max_connections=1000
      --character-set-server=utf8mb4
      --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
      --default-authentication-plugin=mysql_native_password
      --tls_version="TLSv1.2,TLSv1.3"
      --init-file /data/application/init.sql
      --binlog_expire_logs_seconds=604800
    ports:
      - ${MYSQL_PORT}:3306
    volumes:
      - mysql_data:/var/lib/mysql
      - ./init.sql:/data/application/init.sql
    networks:
      - ragflow
    healthcheck:
      test: ["CMD", "mysqladmin" ,"ping", "-uroot", "-p${MYSQL_PASSWORD}"]
      interval: 10s
      timeout: 10s
      retries: 3
    restart: on-failure

  minio:
    image: quay.io/minio/minio:RELEASE.2025-06-13T11-33-47Z
    container_name: ragflow-minio
    command: server --console-address ":9001" /data
    ports:
      - ${MINIO_PORT}:9000
      - ${MINIO_CONSOLE_PORT}:9001
    env_file: .env
    environment:
      - MINIO_ROOT_USER=${MINIO_USER}
      - MINIO_ROOT_PASSWORD=${MINIO_PASSWORD}
      - TZ=${TIMEZONE}
    volumes:
      - minio_data:/data
    networks:
      - ragflow
    restart: on-failure
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:9000/minio/health/live"]
      interval: 30s
      timeout: 20s
      retries: 3

  redis:
    # swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/valkey/valkey:8
    image: valkey/valkey:8
    container_name: ragflow-redis
    command: redis-server --requirepass ${REDIS_PASSWORD} --maxmemory 128mb --maxmemory-policy allkeys-lru
    env_file: .env
    ports:
      - ${REDIS_PORT}:6379
    volumes:
      - redis_data:/data
    networks:
      - ragflow
    restart: on-failure
    healthcheck:
      test: ["CMD", "redis-cli", "-a", "${REDIS_PASSWORD}", "ping"]
      interval: 5s
      timeout: 3s
      retries: 3
      start_period: 10s



volumes:
  esdata01:
    driver: local
  osdata01:
    driver: local
  infinity_data:
    driver: local
  mysql_data:
    driver: local
  minio_data:
    driver: local
  redis_data:
    driver: local

networks:
  ragflow:
    driver: bridg

根据上面提供的 docker-compose-base.yml 配置文件内容，下面是 RAGFlow 各个组件在本地的数据存储路径说明：

✅ 数据存储路径一览（基于你的配置文件）

组件	容器内路径	本地路径（默认）	用途说明
MySQL	`/var/lib/mysql`	`mysql_data`（默认在 Docker 管理的 volume 中）	存储用户、文档元数据等结构化信息
MinIO	`/data`	`minio_data`（Docker volume）	存储上传的原始文档、处理后的文本等
Elasticsearch (es01)	`/usr/share/elasticsearch/data`	`esdata01`（Docker volume）	存储关键词搜索索引数据
OpenSearch (opensearch01)	`/usr/share/opensearch/data`	`osdata01`（Docker volume）	可选搜索引擎，用于检索
Infinity（向量数据库）	`/var/infinity`	`infinity_data`（Docker volume）	存储向量索引
Redis	`/data`	`redis_data`（Docker volume）	缓存数据、任务状态等
Sandbox Executor Manager	无持久化数据	无	用于运行沙箱任务，不持久化

关于这些 `volumes` 的说明

你在 docker-compose-base.yml 文件末尾定义了如下 volume：

volumes:
  esdata01:
    driver: local
  osdata01:
    driver: local
  infinity_data:
    driver: local
  mysql_data:
    driver: local
  minio_data:
    driver: local
  redis_data:
    driver: local

这些 volumes 是 Docker 管理的命名卷（named volumes），默认情况下它们会存储在 Docker 的默认数据目录中：

Linux 系统下通常为：/var/lib/docker/volumes/<volume_name>/_data

例如：

MySQL 数据实际路径为：/var/lib/docker/volumes/mysql_data/_data
MinIO 数据实际路径为：/var/lib/docker/volumes/minio_data/_data

📁 如何查看这些卷在本地的具体位置？

可能用到的docker 命令如下。

📦 总结建议

目标	建议
查看数据存储位置	使用 `docker volume inspect <volume_name>`
备份数据	备份对应路径，如 `/var/lib/docker/volumes/mysql_data/_data`
自定义路径	修改 `docker-compose-base.yml` 中的 `volumes` 配置
清理数据	删除对应 volume，如 `docker volume rm mysql_data`

所以，我们想查看某个 volume 的实际路径，可以有两种方法：

find / -name ‘esdata01’
docker volume inspect xxxx

本次我们使用如下命令，esdata01 是从上面配置文件中获悉：

(base) root@hostname:/home/ltkj# docker volume inspect esdata01
[]
Error response from daemon: get esdata01: no such volume

(base) root@hostname:/home/ltkj# docker volume inspect ragflow_esdata01

输出示例：


[
    {
        "CreatedAt": "2025-06-13T10:52:28Z",
        "Driver": "local",
        "Labels": {
            "com.docker.compose.config-hash": "3bcef595c5f477c290ccaa07cbf05671d287fef95c1fa4b67fad841e66481794",
            "com.docker.compose.project": "ragflow",
            "com.docker.compose.version": "2.34.0",
            "com.docker.compose.volume": "esdata01"
        },
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/ragflow_esdata01/_data",
        "Name": "ragflow_esdata01",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

在这里插入图片描述

这样就能知道 esdata01，minio，MySQL 等基础服务的数据存在哪里了。
在这里插入图片描述

🛠️ 如果想自定义这些路径

可以在 volumes 配置中指定本地路径，例如：

volumes:
  mysql_data:
    driver: local
    driver_opts:
      type: none
      o: bind
      device: /opt/ragflow/mysql_data

这样 MySQL 数据就会存在 /opt/ragflow/mysql_data。

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✅ 数据存储路径一览（基于你的配置文件）

关于这些 `volumes` 的说明

📁 如何查看这些卷在本地的具体位置？

可能用到的docker 命令如下。

📦 总结建议

🛠️ 如果想自定义这些路径

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