后端代码不用写了？前端操作数据库？一文精通Supabase，实战教程+本地部署

视频版：https://www.bilibili.com/video/BV1ZJsBznEt3

2025年最火的后端开源项目那必须是Supabase。Supabase是一个开源的后端级服务框架，在强大的PostgreSQL数据库的基础上，封装了用户认证、文件存储、可视化的运维面板等功能，为开发者提供了一整套开箱即用的后端基础设施。Supabase在Github上面有恐怖的9万star，这已经是整个Github上面最顶级的开源项目之一了。

总的来说，Supabase为开发者提供了三大部分的能力：后端、前端与免费的云服务。Supabase在后端提供数据库、文件存储、边缘函数、用户鉴权等各种基础设施。在前端方面，Supabase提供客户端SDK，可以将任何一个前端框架，比如React, Vue，甚至手机APP，用几行代码就可以轻松接入后端。

Supabase是一个完全开源免费的项目，我们可以使用源代码或者docker镜像，自己部署一个Supabase的完整实例。如果懒得自己部署，Supabase的官方还提供一个云服务的版本，我们只需要注册一个账户，就能立即获得一个免费的Supabase实例。

Supabase开箱即用的方便特性，跟AI编程是绝配，配合AI编程，可以超级快速搭建一个带用户鉴权、加数据库的前后端的完整应用。

本期视频是一个关于Supabase的完整教程，我准备从数据库核心、Supabase SDK、RLS行级安全策略、还有自部署这几个方面来全面介绍Supabase的使用。Supabase的基础是一个完整的PostgreSQL数据库，它具备postgres的一切功能。我们先从最简单易用的云服务版本开始上手，视频的最后，我会介绍如何进行本地部署。

数据库核心

我们来到Supabase的官网supabase.com，右上角点击sign in。这里我选择用Github登录。

登录完成以后创建一个组织，这里填上我的名字：技术爬爬虾，plan这里选择免费的，创建。

然后下一步创建一个项目，也就是一个数据库实例，填写一个密码。区域这里我选择新加坡，

开始，这样我们就拥有了一个postgres数据库的完整实例。

在左侧Table Editor，

create table可以创建数据库表，这里可以添加字段表。创建出来可以编辑新增一条记录，填写好数据，点击保存。在这个UI界面，还可以对数据进行编辑，删除等等。左侧找到SQL Editor，

会打开一个SQL语句的编辑窗口，我们可以在这里面直接编写SQL语句，点击右下角的run就可以执行。

我们在左侧菜单找到Database，

这里有postgres的所有的基础功能：schema, 表, 函数, 触发器, 枚举, 插件, 索引。publications是一个实时监控，可以把表的修改信息以Websocket的形式推送出去，这个我们等下再看。我之前有两期完整视频，详细介绍过postgres这个数据库，还有它的一些进阶使用技巧，数据库的基础功能我就不再赘述了。

视频：

https://www.bilibili.com/video/BV1FHHyzYEbA/?vd_source=c1b591bb896c1b265c7f5358017dcd77

https://www.bilibili.com/video/BV1FUYQz7E4H/?vd_source=c1b591bb896c1b265c7f5358017dcd77

我们来看一个重要部分，叫做插件(Extensions)。现代Web开发中，各种花哨的工具层出不穷，其实一个PostgreSQL数据库搭配上插件，就能存下世间万物，可以很大程度上代替这些花哨的工具。

这里我们看一个例子postgis。

安装这个插件，postgres就有了存储地理位置信息的能力，可以把postgres变成一个性能顶尖的企业级地理信息系统数据库。我们在右边把这个开关开起来，这里需要选择一个schema去应用这个扩展，我选择public，这样就开启成功了，比我们之前视频里讲的需要从服务器里面安装对应的软件包，就简单太多了。

我来创建一个表，用来存储城市里面的地理位置信息，GEOMETRY是插件提供的一个自定义类型，用来存储地理位置信息。

CREATE TABLE city_map ( id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, -- 4326 是GPS坐标系统的代号 geom GEOMETRY(GEOMETRY, 4326) );

往表里插入三个地理位置相关的测试数据：一个四边形的公园，一条直线型的河流，还有一个坐标点。

INSERT INTO city_map (name, geom) VALUES ( '人民公园', -- 一个四边形的公园 ST_GeomFromText('POLYGON((0 0, 10 0, 10 10, 0 10, 0 0))', 4326) ), ( '护城河', -- 一条折线形的河流 ST_GeomFromText('LINESTRING(-5 5, 15 5)', 4326) ), ( '电话亭', -- 一个点坐标 ST_GeomFromText('POINT(12 8)', 4326) ); 

我们可以使用插件提供的函数来计算人民公园的面积，使用插件提供的操作符来计算两个地理位置之间的距离。这条SQL语句的意思是查找三个距离电话亭最近的地理元素。

SELECT name, ST_Area(geom) FROM city_map WHERE name = '人民公园';

数据库连接

除了在网页上操作这个postgres数据库，Supabase还提供了远程连接的方式。我们点击上面的connect按钮，

这里Supabase为我们提供了一个远程连接的地址，

我们可以把它接入到任意一个数据库的客户端，或者Java Python之类的后台代码里面。我用我的数据库工具DBeaver来连接一下：

新建数据库连接-->选择postgres，主机我们填写这一串，端口5432，数据库名与用户名都不用改，密码填写我们创建Supabase项目时候的密码，点击完成。

这样，我们就把Supabase的数据库连接进了客户端工具。这里注意一下，选择Direct Connection，也就是直连模式，它是不支持IPV4的。如果你的网络只能用IPV4的话，需要选择最下面这个Session pooler。Session Pooler跟直连模式非常的像，好处是它支持IPV4。

在连接模式里面，中间还有一个Transaction pooler，这个是supabase的连接池模式。在直连模式下面，需要后端服务自己维护连接池，比如用springboot的Hikari。

而连接池模式下面，supabase会自动为我们维护连接池，从而显著降低数据库连接的压力，特别适合一些无状态服务，比如无服务器函数或者边缘函数，他们都是按需启动，不用时就销毁，没有能力长时间维护一个连接池，这时候就应该选择transaction pooler模式，让supabase来负责维护连接池。

Supabase SDK

以上就是Supabase作为一个数据库的功能，我们来看下一部分Supabase SDK。Supabase SDK可以将任何一个前端框架，比如React Vue甚至手机APP，用一行代码就接入后端。Supabase SDK一般是配合这里的鉴权功能来使用的。我们回到项目的首页，在最下面，这里有一段Javascript代码，这就是最基础的SDK的使用。

我们来创建一个前端项目试一下。之前爬爬虾的视频老是用Nextjs，估计大家已经看烦了，这里我们换一个热门的前端框架，就是VUE。

打开一个文件夹，右键在终端打开，进行前端开发。电脑上需要先安装node.js，执行第一个命令初始化一个Vue工程。项目初始化完成以后，我们根据这里的提示再来操作一下

cd vue-project npm install npm run dev

这样一个VUE工程就创建好了，我们进入以后就可以看到它的代码。

接下来，我们把Supabase的SDK接入这个前端工程，第一步就是把Supabase的SDK在工程里面安装一下，才能import进来。

npm install @supabase/supabase-js

我们找一段能写TS代码的地方，把这个SDK来测试一下。这里我App.vue这个文件为例，我把官网上的示例代码粘贴过来。这里的Supabase API Key我直接把官网上面粘贴过来。

const supabaseUrl = 'https://sqttzihmuyigautyhyzd.supabase.co' const supabaseKey = "官网的API Key" const supabase = createClient(supabaseUrl, supabaseKey); await supabase.auth.signUp({ email: '[email protected]', password: 'Supabase123!' }) 

这里有的观众朋友们可能会好奇，你把API Key直接写到前端代码里面，这个API Key不就直接泄露了吗？难道这样做不是违反安全规范吗？我们来到Supabase的官网，来看一下这段话：

这里说这个key在浏览器里面使用是安全的，如果你启用了RLS，也就是行级安全策略，并且正确地配置了你的表。虽然把API Key直接放到前端去用有点反直觉，但这其实是supabase的一个强大特性，也就是RLS行级安全策略，它保证了我们即使在前端跟数据库交互，也能确保数据的安全。

等下一个章节，我们就来重点看这个行级的安全策略。这里我们先把SDK讲完，接下来就可以实现一些supabase的功能。这里我们先来一个用户注册，实现用户注册非常简单：

await supabase.auth.signUp({ email: '[email protected]', password: 'Supabase123!' })

我们来测试一下，把项目启动起来，访问一下前端，然后我们来到Supabase的控制台，在authentication里面，就可以看到我们在页面上注册的那个账户，找到最右边，这里的状态是waiting for verification，就是还没有邮箱验证。来到注册用户的邮箱，收一下验证邮件，点一下这个确认链接，确认完毕，这个用户就完全生效了。

就这么几行就简单搞定了用户注册。用户登录只要把这个signUp改成signInWithPassword，就是使用邮箱加密码登录。在前面写个变量接收一下结果，最后把变量打印一下，我们再来试一下，

const { data: signInData, error: signInError } = await supabase.auth.signInWithPassword({ email: '[email protected]', password: 'Supabase123!' }) console.log(signInData)

刷新一下页面，在控制台就可以看到打印出来的用户信息，包括这里的session，用户的状态邮箱ID等等的各种信息。

这就是Supabase SDK的基础使用，几行代码就完成了用户的注册还有登录。

RLS行级安全策略

RLS行级安全策略它原本是postgres的一个原生功能，简单来说，就是约束了哪行数据可以被哪些用户修改或者读取。

在演示RLS之前，我们先在数据库里面建一个表。我们看到Supabase自带的这个用户表，它只有邮箱，还有电话等信息。我准备创建一个用户信息表，把用户的年龄等信息存一下，表明我叫user_info，注意一定要把这里的RLS启动起来。

添加我想要的字段，我们先来一个年龄字段，再来一个first name字段，再来一个last name字段。我需要把我的用户信息表跟这张系统表关联起来，所以我需要一个字段把这里的uid填进去。添加一个字段叫做user_id，它的类型选择uuid，跟系统表是一致的。这里随机生成我不需要。

然后在最下面我新建一个外键，需要把我们的user_id跟auth这个schema里面的用户表关联起来。这里左边我选择user_id，右边的关联项选择id，也就是我的user_info表的user_id字段跟系统表的auth.users的id字段，两个形成外键关联，保存一下。

然后我们回到左侧菜单，authentication里面，再新建一个用户，填个邮箱密码，创建，这样系统里面有两个用户了。再回到我们的业务表，我把这两个用户的基础信息都填一下，点击insert row，

第一个用户最下面的user_id我们选select record，选第一个用户，这样就把他的ID关联过来了。

保存，然后第二个用户年龄名字，在下面选择user_id，这里我选择这个用户，保存。我们在authentication的系统表里面有两个用户，在我们的业务表里面存储了这两个用户的年龄。

现在我的需求是，我只想让某个用户查看并且修改属于他自己的记录，而不能去查看或者修改别人的记录。

这里我们需要给业务表配置行级安全策略，点击这个按钮，

add RLS policy -->

create policy。我们选择这个select查询，右侧给了一些模板，我们选择最下面这一个

enable user to view their own data。这个模板的意思是登录用户只能读取属于他自己的那一条数据。上面这些都是固定的写法，我们主要看第7行，七行的意思是获取登录用户的ID，这个ID必须跟我user_info表的user_id匹配起来，也就是这个登录用户只能读取属于他自己的那一条数据，这也就是行级安全策略，把它保存一下。

登录用户只能看到属于他自己的数据。有了这个安全保障，我们可以直接把查询语句写到前端代码里面，supabase通过行级的安全策略保障了数据的安全性。我们来写一下查询语句，查询语句非常简单：supabase.from('user_info').select('*').eq('first_name', 'tech')。这里我要查询first_name等于tech的数据，我们来试一下。

const { data: signInData, error: signInError } = await supabase.auth.signInWithPassword({ email: '[email protected]', password: 'Supabase123!', }) const { data, error } = await supabase .from('user_info') .select('*') .eq('first_name', 'Tech') console.log('数据:', data) console.log('错误:', error)

刷新一下页面，我们看到数据被查询出来了，用户的年龄，他的名字都被查询出来了。

我这里想查询别人的数据看看可不可以。这里我把first name换一下，换成数据库里面的另外一个用户test。

刷新一下页面，我们看到这里数据空的，

行级安全策略保证了当前的登录用户是不可能看到别人的数据的。

我们在浏览器控制台->network最下面可以看到这次查询的网络请求。Supabase SDK会自动的把这种select的语句转换成http 的get方法，包括表名，然后select的字段，后面的条件都写到了这个get方法里面。

我们看到这个请求里面最重要的部分，是在header里面的authentication里面，有一个bearer里面的JWT TOKEN，这个TOKEN也就是当前登录用户的令牌，只有这个令牌跟后面的行级安全策略匹配起来，才能查询到数据。

我这里面还有一些表没有配过行级安全策略，这些表就能随便查吗？比如这里我们看一下test表，点击这个

ADD RLS Policy。这里写了通过supabase API现在没有一行数据能被查询到，因为行级安全策略还没有配置，也就是没有配过RLS的表，通过SDK是完全查询不到的。

只有通过后台，或者这种直连数据库的形式，才能查询到这些表的数据。

RLS除了能保证数据的读取，还能保证数据的写入。我们再来新建一条策略，create policy。这里我们选中insert，模板的话选择这个，也就是用户只能插入跟自己有关的数据。

我们看到这里的条件跟刚才的select是一样的，这样点击save。我把业务表里面这两条测试数据删除掉，然后我们来修改代码，直接从前端网页来插入数据。插入数据的代码就这么写：supabase from后面是表明，表明后面就是insert，接下来就是需要插入的数据: first_name, last_name, 年龄, user_id。
我是从登录的账号里面取用户的ID，也就是说它只插入user_id等于自己的数据。

const { data: signInData, error: signInError } = await supabase.auth.signInWithPassword({ email: '[email protected]', password: 'Supabase123!', }) const { data: data, error: error } = await supabase .from('user_info') .insert([ { first_name: 'Tech', last_name: 'Shrimp', age: 28, user_id: signInData?.user?.id } ]) .select() console.log('数据:', data) console.log('错误:', error)

我们来试一下，刷新一下网页，成功打印了日志，我们来到后台，看到数据也被成功插入了数据库。

我们的行级安全策略约定了用户只能插入跟自己有关的数据，如果我改一下user_id，看看能不能去插别人的ID。刷新一下页面，看一下控制台，这里报了403 forbidden。

我们看到这里的报错：新插入的行违反了行级安全策略。我们的行级安全策略要求只能插入跟自己相关的数据，你不可能去修改别人的数据。从这个例子，我们看到行级安全策略的强大之处。这也就解释了为什么我们使用supabase可以把数据库的操作语句写到前端代码里面。

文件存储

接下来我们看另外一个重要功能storage，也就是文件存储。我们先来看一下它的基础使用。storage用来存放文件，这里我们点击add new bucket，

先创建一个存储桶，给存储桶起个名字，点击create。随便找个文件就可以拖拽进去，我们可以查看下载上传的文件，还有获取它的链接，可以把它当做一个图床使用。这个存储桶功能是适配了S3标准的存储协议的，我们可以通过这个地址使用S3协议来管理里面的文件。

同样的存储桶也可以配置它的安全措施，使用Supabase SDK直接在前端对存储桶进行操作。

这里我们来看一个例子，我们先来到policy，在存储桶这里新建一个policy，这里我选择第二个模板，也就是用户只能操作跟他的用户ID相同名字的文件夹。

右下角点击创建，我把这些权限都勾选上，点击保存。我准备把这个网页改造一下，变成一个上传的页面。我让AI帮我写了一个测试页面，还是用我这套账号名密码。核心上传代码在这里：supabase.storage.form是我这个存储桶的名字，接下来就是上传，指定一个路径，然后指定一个文件。

我们来试一下，看到用户已经登录了，这里我选择一个文件，我随便填一个路径，点击上传。我们看到这里报错了，他违反了行级安全策略。

我们的安全策略里面约束了，这个文件只能上传到跟他用户ID同名的文件夹里面。所以这里随便填一个文件夹是上传不上去的。我把用户的ID复制一下，我们把文件夹的名字改成用户的ID，再次点击上传。这次上传成功，我们去后台看一下。在存储桶里面可以看到用户的文件夹，在文件夹里面就可以看到他上传进来的文件。

我们使用的这个云服务版本，免费用户的最大存储空间有一定的限制：数据库最大使用500 MB，然后存储桶最大可以使用1GB。如果空间不够，我们当然也可以进行本地部署，视频的最后我会介绍如何进行本地部署。

边缘函数

Edge Function，

也就是边缘函数。Edge Function的功能非常像Cloudflare Worker，我之前有一期完整视频介绍什么是边缘函数，supabase的边缘函数跟我之前讲的几乎一模一样，这里我就不赘述了。
https://www.bilibili.com/video/BV1iv8CzVE2w/

实时推送

下一个功能是这里的RealTime，简单来说就是推送功能。我们可以配置一个触发器来监听数据库的变化，每当数据库有变化的时候，它就会发送一个Websocket的通知，然后通过Supabase的SDK把这个消息推送到网页端。比如，我们想把一个消息在客户端进行弹窗提醒，我我们就可以建一个提醒表，然后来订阅这个表的变化，每当发现表里面插入的数据跟自己有关，就会在客户端弹一个窗进行提醒。我们可以根据123 3个步骤，把一个实时推送配置好。这里由于本期视频篇幅所限，我就不详细演示了。

MCP

supabase下一个重要功能是MCP。我们来到文档站，搜索MCP，找到第二个。

可以根据这里的文档，把MCP安装到AI工具里面，让AI获得操作Supabase的能力。在上期视频里面，我对Supabase MCP有过完整介绍了。感兴趣的观众朋友们可以去看一下。
https://www.bilibili.com/video/BV1ZJsBznEt3

Supabase本地部署指引

接下来，我们看如何自己部署一个supabase。这里我们来到supabase的首页supabase.com，点击这个Docs

，也就是文档站。在build下面有一个self hosting

，也就是自托管,自部署。这里选择Docker的方式，下面有一串部署命令，我们来执行一下。

git clone --depth 1 https://github.com/supabase/supabase mkdir supabase-project cp -rf supabase/docker/* supabase-project cp supabase/docker/.env.example supabase-project/.env cd supabase-project docker compose pull docker compose up -d

supabase总共有13个组件，运行起来整个差不多需要4GB的内存。我没有这么大内存的Linux服务器，所以这里我就用我这台Windows电脑。

我新建一个文件夹，进来以后，右键在终端打开。我们第一件事需要在电脑上安装Docker，如果对Docker使用方式不熟悉，可以参考一下这期视频，里面有所有操作系统使用Docker的方式。https://www.bilibili.com/video/BV1THKyzBER6

把Docker Desktop启动起来，然后我们来执行官网上的命令。

首先第一个命令使用git 克隆命令把源代码克隆到本地。

git clone --depth 1 https://github.com/supabase/supabase

然后第二个命令新建一个文件夹。

mkdir supabase-project

第三个命令拷贝文件，不过Windows上不能这么直接执行。

我们来手动拷贝一下，来到这个supabase文件夹，找到docker，把这里面的所有东西复制一下，粘贴到supabase-project文件夹里面。

下一个命令是创建这个.env文件，这里我找到.env.example，把它复制一下创建一个.env文件

进来以后，需要改一些东西，这里有需要改的是它的前端端口，在Windows电脑上必须把这个端口改高一点，这里我在前面加个1，改成18,000。下面这个也改18443，这样配置文件也准备好了。

接下来我们执行这个命令CD进去

cd supabase-project

执行这个命令

docker compose pull

把所有需要的镜像都拉取下来，总共有13个组件，非常的多。

然后我们输入最后一个命令

docker compose up -d

把这13个容器一把全部启动起来。

启动完成以后，我们就可以来访问一下了。这里输入localhost:18000，注意端口填写我们配置文件里配的端口18000。

启动后需要填账号名密码，

账号名是supabase，密码填写这一串。this_password_is_insecure_and_should_be_updated

登录，这样，我们成功在本地部署好了。一个supabase应用。我们可以在数据库里面建表进行测试，然后刚才我们讲的数据库鉴权、文件存储、边缘函数这些功能，在自托管的版本里面也是有。

包括Supabase SDK也是可以正常用的，我们只需要把这里的地址，还有API Key换成我们本地部署的地址，还有API Key。在上面的connect里面选到APP framework，这里选到Vue.js，把这个地址替换到代码里面，包括API Key替换到代码里面，supabase SDK也可以完全正常使用

我们只需要找一个服务器，使用Docker把这一整套东西部署上去，就可以解锁supabase的全部能力。而且它的源代码在GitHub上面是完全开源的，使用的是宽松的apache 2.0协议，完全免费自由的商用。我想这也就是为什么他可以获得9万的星标。今天的视频就到这里，感谢大家点赞支持，我们下期再见。