Linux系统通过Docker安装SQL Server数据库

一、前言

现在.NET Core已经跨平台了，支持Windows、Linux、Mac系统，而我们也已经在Linux上面使用了Docker。使用.NET开发的人使用最多的就是SQL Server数据，以前是只能在Windows系统上使用，但是从SQL Server 2017开始支持运行在docker上了，也就是说现在SQL Server可以在Linux上运行了。

本篇文章将会介绍如何使用docker安装SQL Server。这里使用的是Contos7，其他版本的Linux操作系统也一样。使用的数据库是SQL Server 2017。

二、安装SQL Server

1、拉取SQL Server镜像

要在Docker中安装SQL Server，首先要有SQL Server的镜像，所以第一步是拉取SQL Server镜像

sudo docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest

如图所示

2、创建目录

我们知道，Docker容器一旦删除了，那么容器里面的数据也会丢失，所以我们在宿主机上面创建一个目录，用来挂载容器内的目录。

mkdir /etc/sqlserver_data

如图所示

3、运行容器

有了镜像之后，我们就可以根据镜像去运行容器了。

sudo docker run -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "SA_PASSWORD=P@ssw0rd," -p 1433:1433 --name sqlserver2017 -v /etc/sqlserver_data:/var/opt/mssql  -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest

我们对上面的命令做如下的解释

• -e "SA_PASSWORD=P@ssw0rd,"：这里是给SA用户设置登录密码，这里设置的密码是P@ssw0rd,。
• -v /etc/sqlserver_data:/var/opt/mssql：表示/etc/sqlserver_data目录挂载到容器的/var/opt/mssql目录，这个目录是用来存储数据库文件的，所以最好挂载到容器外部，避免因为不小心删除容器而丢失数据。
• -p 1433:1433：表示宿主机的1433端口映射到容器的1433。

如图所示

4、使用命令进入SQL Server

容器运行以后，我们使用exec命令进入SQL Server内部

docker exec -it sqlserver2017 /bin/bash

如图所示

这样我们就进入了容器内部，然后执行下面的命令：

/opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost -U SA -P "<YourNewStrong@Passw0rd>"

 在示例中的命令如下：

/opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost -U SA -P P@ssw0rd,

如果成功，应会显示 sqlcmd 命令提示符：1>。

如图所示

执行下面的命令，查询数据

select name from sys.Databases

如图所示

可以查询出结果。

我们通过命令的方式创建数据库，然后创建表，并插入一些数据。

5、使用SSMS登录SQL Server数据库

上面我们是直接使用命令的方式操作数据库，我们还可以使用Microsoft SQL Server Management Studio（SSMS）进行登录Docker里面的数据库，然后通过图形化界面的方式操作数据库

使用SSMS连接Linux上的SQL Server参考微软官方文档：https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/linux/sql-server-linux-manage-ssms?view=sql-server-2017

登录成功以后我们查询数据，如图所示

我们往student表里面插入一条数据

我们在Docker里面查看，看看数据有没有变化

我们看到docker里面的数据也发生了变化。 使用SSMS操作数据库就跟在docker里面使用命令直接操作数据库一样。

三、总结

上面简单介绍了一下如何在Linux系统上通过Docker安装SQL Server数据库，安装好了以后，我们就可以使用SSMS操作Docker里面的数据库了，就跟在Windows上面安装的SQL Server操作一样了。更多内容可以参考微软官网文档：

https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/linux/quickstart-install-connect-docker?view=sql-server-2017&pivots=cs1-bash