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在Docker上安裝MSSQL(SQL Server)

LeoHsiun / 3174人閱讀

摘要:在轉移到陣營之后,如果想在本機上安裝微軟的數據庫有三種方式第一種是在本機上安裝版本。微軟也提供了相應的幫助文檔鏡像是微軟官方的,但奇怪的是并沒有把其標示為。

在轉移到Mac OS X 陣營之后,如果想在本機上安裝微軟的mssql-server數據庫有三種方式:

第一種是在本機上安裝MSSQL for Linux 版本。

第二種是安裝Windows虛擬機,然后在虛擬機里面使用ISO文件進行安裝。

第三種也就是我要講的方式,就是使用Docker進行安裝。


第一種方式和第二種方式缺點就是要自己找安裝包,第三種方式直接通過Docker的命令docker search mssql就能搜索出來,然后拉取創建容器即可。

微軟也提供了相應的幫助文檔

鏡像是微軟官方的,但docker hub 奇怪的是并沒有把其標示為OFFICIAL。

1.下載鏡像
docker pull microsoft/mssql-server-linux

使用該命令就可以把數據庫的docker鏡像下載下來。

2.創建并運行容器
docker run --name MSSQL_1433 -m 512m -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "SA_PASSWORD=yourStrong(!)Password" -p 1433:1433 -d microsoft/mssql-server-linux

這個密碼需要復雜密碼,要有大小寫和特殊符號,替換yourStrong(!)Password成你自己的密碼就行。如果只Linux服務器,可以不用端口映射,直接使用宿主模式

docker run --name MSSQL_1433 -m 512m -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "SA_PASSWORD=yourStrong(!)Password" --net=host -d microsoft/mssql-server-linux
3.登入容器
docker exec -it MSSQL_1433 /bin/bash
4.連接到sqlcmd
/opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost -U SA -P "yourStrong(!)Password"
5.執行SQL語句創建數據庫
CREATE DATABASE testDB
go

如果只想創建數據庫,已經可以完成了,用Navicat Premium就可以連接到數據庫了。

6.還原數據庫

在容器內先創建一個文件夾

mkdir /var/opt/mssql/backup

在宿主把.bak備份文件復制到容器

sudo docker cp /Users/front/Downloads/beifen.bak MSSQL_1433:/var/opt/mssql/backup

運行sqlcmd到邏輯文件名稱和備份內的路徑的列表容器內

sudo docker exec -it MSSQL_1433 /opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost  -U SA -P "yourStrong(!)Password"  -Q "RESTORE FILELISTONLY FROM DISK =  "/var/opt/mssql/backup/beifen.bak""  | tr -s " " | cut -d " " -f 1-2

運行結果

LogicalName PhysicalName
----------------------------------
beifen D:Program
beifen_log D:Program

還原數據庫

sudo docker exec -it MSSQL_1433 /opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost -U SA -P "yourStrong(!)Password" -Q "RESTORE DATABASE 數據庫名 FROM DISK = "/var/opt/mssql/backup/beifen.bak" WITH MOVE "beifen" TO "/var/opt/mssql/data/beifen.mdf", MOVE "beifen_Log" TO "/var/opt/mssql/data/beifen.ldf""

Done

本文參考微軟幫助文檔
使用 Docker 運行 SQL Server 2017 容器映像Run the SQL Server 2017 container image with Docker
還原 Linux Docker 容器中的 SQL Server 數據庫Restore a SQL Server database in a Linux Docker container

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