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ToolJet 版本选型指南：LTS、Pre-Release 与 Past Versions 的抉择与部署实践

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ToolJet 将发行版本划分为LTS（长期支持）、Pre-Release（预发布）与Past Versions（已停止维护的历史版本）三大类，本文将以 choose-your-tooljet.md 为骨架，结合仓库内 Docker 部署清单、Dockerfile 与升级文档，说明每一类版本的特征、适用场景与取舍逻辑，并给出拉取镜像、快速体验与平滑升级的具体操作，帮助你为自己的环境选择正确的版本轨道。

版本分类总览：三条轨道，三种用途

ToolJet 的版本策略可以概括为一条简单的主线：追求稳定选 LTS，尝鲜新特性选 Pre-Release，遗留系统尽快脱离 Past Versions。三者关系如下表：

Long-Term Support (LTS)：生产环境的推荐之选

为什么官方强烈推荐 LTS

官方文档明确建议大多数用户选择 LTS 版本，因为 LTS 轨道在缺陷修复、功能更新与整体稳定性上享有最高优先级，能保证可靠的运行体验，是生产环境中对稳定性和一致性性能有硬性要求时的默认答案。

LTS 版本从哪里查

LTS 镜像发布在 Docker Hub 的tooljet/tooljet仓库下，可通过 Docker Hub - LTS Versions 查询，其镜像标签遵循ee-lts系列命名。文档中给出的 EE-LTS 版本发布记录（部分）如下：

注意：上表为文档发布时的记录快照，具体可用版本请以 Docker Hub 实时标签为准。

关于 AI 能力的版本说明

自v3.5.0-ee-lts起，所有 ToolJet 发布均为 AI 版本，相关的 AI 构建能力可在 Build with AI 概览（文档中对应的/docs/build-with-ai/overview页面）中查看。这一点也与仓库中 LTS 镜像的构建事实相互印证：在 ee-try-tooljet-lts.Dockerfile 中可以看到ENABLE_AI_FEATURES=true作为默认环境变量被注入，同时在 ee-production.Dockerfile 的镜像内还预置了/app/server/ee/ai/assets等 AI 相关资源，说明 AI 能力已成为 LTS 发行版的默认组成部分。

升级建议

官方鼓励用户升级到最新的 LTS 版本，以持续获得改进成果，并维持安全、高效的环境。升级节奏方面，upgrade-to-lts.md 与 docker.md 均明确：新的 LTS 版本大约每 3~5 个月发布一次，生命周期（end-of-life）至少 18 个月。这意味着选择 LTS 轨道后，你有充足的时间窗口规划升级。

Pre-Release：面向尝鲜者的实验版本

Pre-Release 版本面向希望第一时间体验 ToolJet 最新功能与进展的用户。这类版本可能包含 LTS 中尚未提供的新能力，但因其实验性质，也可能包含缺陷、缺少 LTS 的稳定性，因此官方明确建议不要在生产环境使用 Pre-Release 版本。

判定标准很简单：从 3.1.x.x 开始的版本一律视为 Pre-Release 版本。换句话说，3.1 及以上（例如 3.1.x、3.2.x 等四位版本号）均属于预发布轨道，只有 3.0.x-ee-lts 与 3.5.x-ee-lts 这类带-ee-lts后缀的标签才属于 LTS 轨道。版本号带不带-ee-lts后缀、以及版本号落在哪个区间，是你快速区分两条轨道的关键信号。

从仓库结构看，Pre-Release 构建与 LTS 构建也是并行存在的：docker/pre-release/ee目录下维护了独立的预发布 Dockerfile（ee-production.Dockerfile等），而 LTS 专属构建位于docker/LTS/ee/（如 ee-production.Dockerfile、ee-preview.Dockerfile），说明两条轨道在镜像构建层面即已隔离。

Past Versions：已停止维护的历史版本

Past Versions 指不再被主动维护与支持的旧版本。这些版本虽然可能仍然可以拉取运行，但不推荐使用——尤其是在生产环境中，因为它们不会获得功能更新、缺陷修复或安全补丁。停留在这些版本上意味着安全风险与兼容性问题只能自行承担。

结合仓库事实，历史版本的边界也是可查证的：仓库根目录的 docs/versions.json 当前仅收录了3.0.0-LTS与2.50.0-LTS两个归档版本，docs/versioned_docs/下也仅保留了这两套版本化文档；更早的版本（如 2.x 早期版本）已不再提供文档归档，这从侧面印证了"停止维护后文档与支持同步收敛"的管理模式。若你的实例仍运行在 2.x 早期版本上，应尽快规划升级，而不是继续停留在该轨道。

三条轨道如何选：决策清单

综合上述三类版本的定义，可以归纳出如下决策逻辑：

1. 你的场景是生产环境，对稳定性有硬性要求？→ 选择 LTS，并使用tooljet/tooljet:ee-lts-latest标签跟踪最新 LTS；
2. 你想提前验证新特性、参与功能预览，且环境允许容忍缺陷？→ 选择 Pre-Release（3.1.x.x 及以上），但切勿用于生产；
3. 你仍运行在 2.x 早期等历史版本？→ 视为 Past Versions，尽快按升级文档迁移到 LTS，避免安全补丁缺失的风险；
4. 不确定当前最新 LTS 是什么？→ 查阅 Docker Hub 的tooljet/tooljet标签页，关注*-ee-lts后缀的标签，并在每次升级前完成数据库全量备份。

从选择到落地：LTS 的实际部署路径

版本选型只有落到部署命令上才有意义。以下结合仓库内文档与部署清单，给出从快速体验 LTS 到生产化部署的完整路径。

快速体验：一条命令跑起最新 EE-LTS

try-tooljet.md 提供了单容器快速体验方案，只需一条命令即可在本地启动 ToolJet：

docker run \ --name tooljet \ --restart unless-stopped \ -p 80:80 \ --platform linux/amd64 \ -v tooljet_data:/var/lib/postgresql/13/main \ -v temporal_sqlite:/etc/temporal \ tooljet/try:ee-latest

要点说明：

• 容器内已内置配置好的 PostgreSQL，所有数据保存在 Docker 卷tooljet_data中；
• 通过--env或--env-file可覆盖各类环境变量（完整清单见 env-vars.md）；
• docker stop tooljet停止容器，docker start tooljet再次启动。

如需自定义端口，例如运行在 8080，则使用：

docker run \ --name tooljet \ --restart unless-stopped \ -p 8080:8080 \ -e PORT=8080 \ --platform linux/amd64 \ -v tooljet_data:/var/lib/postgresql/13/main \ -v temporal_sqlite:/etc/temporal \ tooljet/try:ee-latest

-e PORT=8080通过PORT环境变量让服务监听 8080 端口，实现了端口配置的灵活性。

而 LTS 单容器方案在仓库中有独立实现：ee-try-tooljet-lts.Dockerfile 以tooljet/tooljet:ee-lts-latest为基础镜像，通过 supervisord 统一管理 PostgREST、ToolJet 与 Redis 三个进程，并内置 PostgreSQL 16 与 Redis，其默认环境变量（如TOOLJET_HOST=http://localhost、PG_DB=tooljet_production、ENABLE_TOOLJET_DB=true、ENABLE_AI_FEATURES=true等）均可在运行时以-e覆盖，适合本地快速体验 EE-LTS。

生产部署：Docker Compose 两种姿势

需要长期运行时，推荐使用 Docker Compose 部署。docker.md 给出了两种方案：

方案一：内置 PostgreSQL（官方推荐）—— 使用官方 PostgreSQL 镜像，开箱即用：

curl -LO https://tooljet-deployments.s3.us-west-1.amazonaws.com/pre-release/docker/docker-compose-db.yaml mv docker-compose-db.yaml docker-compose.yaml mkdir postgres_data curl -LO https://tooljet-deployments.s3.us-west-1.amazonaws.com/pre-release/docker/.env.internal.example curl -LO https://tooljet-deployments.s3.us-west-1.amazonaws.com/pre-release/docker/internal.sh && chmod +x internal.sh mv .env.internal.example .env && ./internal.sh docker-compose up -d

internal.sh会自动生成关键密钥与密码（详见仓库内的 internal.sh）：LOCKBOX_MASTER_KEY（openssl rand -hex 32，用于数据源凭据加密的锁箱主密钥）、SECRET_KEY_BASE（openssl rand -hex 64，用于安全签名操作）、PGRST_JWT_SECRET（PostgREST JWT 鉴权密钥）以及 PostgreSQL 随机密码PG_PASS/TOOLJET_DB_PASS，并组装出PGRST_DB_URI。对应的编排文件 docker-compose-db.yaml 由tooljet、postgres（postgres:13）与postgrest三个服务组成，并通过 bind mount 将数据持久化到本机postgres_data目录。

方案二：外部 PostgreSQL—— 适用于 AWS RDS、Google Cloud SQL 等托管数据库场景，将数据库凭据指向外部实例：

curl -LO https://tooljet-deployments.s3.us-west-1.amazonaws.com/pre-release/docker/docker-compose.yaml curl -LO https://tooljet-deployments.s3.us-west-1.amazonaws.com/pre-release/docker/external.sh curl -LO https://tooljet-deployments.s3.us-west-1.amazonaws.com/pre-release/docker/.env.external.example && chmod +x external.sh mv .env.external.example .env && ./external.sh docker-compose up -d

对应的 docker-compose.yaml 中postgrest服务默认被注释，仅在ENABLE_TOOLJET_DB=true时启用——这正是"外部数据库方案不需要自带 PostgREST"的设计体现。

无论哪种方案，都建议设置TOOLJET_HOST为服务器公网 IP 或自定义域名：

TOOLJET_HOST=http://12.34.56.78 TOOLJET_HOST=https://tooljet.yourdomain.com

注意TOOLJET_HOST必须以http://或https://开头；使用自定义域名时还需在 DNS 中添加指向服务器 IP 的A record。更多可配置项见 env-vars.md。

升级到最新 LTS：安全迁移三步走

upgrade-to-lts.md 定义了升级的核心流程：

1. 查询最新 LTS 版本：LTS 大约每 3~5 个月发布一次，生命周期至少 18 个月；前往 Docker Hub 的tooljet/tooljet标签页查看，LTS 标签遵循*-ee-lts命名（如tooljet/tooljet:ee-lts-latest）；
2. 完成前置检查：升级前务必对数据库进行全量备份以防数据丢失；若当前版本早于v2.23.0-ee2.10.2，必须先升级到该版本，再继续升级到 LTS；
3. 按部署方式执行升级：升级动作与部署方式绑定，对应各自的部署文档小节，包括 Docker（docker.md）、DigitalOcean（digitalocean.md）、AWS EC2（ec2.md）、AWS ECS（ecs.md）、OpenShift（openshift.md）、Helm（helm.md）、Kubernetes 及 GKE/AKS（kubernetes.md、kubernetes-gke.md、kubernetes-aks.md）、Azure Container Apps（azure-container.md）与 Google Cloud Run（google-cloud-run.md）。

版本号命名速查与镜像标签对照

一句话总结选型要点：生产用*-ee-lts，尝鲜认准 3.1.x.x+，历史版本尽快迁移。在此基础上，用ee-lts-latest保持跟进、用docker-compose up -d完成落地、用"备份 → 检查版本下限 → 按部署文档执行"的流程完成升级，即可让 ToolJet 实例始终处于受支持的稳定轨道上。

【免费下载链接】ToolJetOpen-source foundation of ToolJet AI - the enterprise app generation platform for internal tools, dashboards, business applications, workflows and AI agents. Build visually, from a prompt, or from Claude Code, Codex and Cursor over MCP 🚀项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/to/ToolJet