SQL Server в Docker на Linux — запуск и лучшие практики

Преимущества запуска SQL Server в Docker

Запуск SQL Server в контейнере Docker даёт явные практические преимущества для разработчиков и инженеров по развёртыванию:

Экономия ресурсов: не требуется выделять отдельную виртуальную машину или физический сервер.
Быстрое воспроизведение окружения: одна и та же версия образа работает одинаково на macOS, Windows и Linux.
Автоматизация: развертывание можно интегрировать в CI/CD-пайплайны и скрипты.
Лёгкая чистка и тестирование: контейнер легко пересоздать, откатить или удалить.

Важно понимать: Docker отлично подходит для разработки, тестирования и некоторых сценариев продакшна, но требует дополнительных мер по безопасности и резервированию для боевых нагрузок.

Шаг 1: Получение Docker-образа SQL Server

Требование: Docker версии 1.8 или новее. На Ubuntu и популярных дистрибутивах Linux устанавливается официальный Docker Engine — следуйте документации Docker для вашего дистрибутива.

Скачайте официальный образ Microsoft SQL Server (в примерах используется SQL Server 2019):

sudo docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest

Примечания:

Docker сначала попытается найти образ локально, и если его нет — загрузит из облачного реестра mcr.microsoft.com.
Если ваша учётная запись настроена для выполнения docker без sudo, sudo можно опустить.

Шаг 2: Запуск образа в контейнере

После загрузки образа можно просмотреть список локальных образов:

sudo docker images

Список Docker-образов в терминале

Ключевые параметры при запуске контейнера:

-e “ACCEPT_EULA=Y”: автоматически принимает лицензионное соглашение.
-e “SA_PASSWORD=Adminxyz22#”: задаёт пароль для пользователя SA. Используйте надёжный пароль не короче 8 символов.
-p 1433:1433: проброс порта 1433 (по умолчанию порт SQL Server) с хоста в контейнер.
–name: задаёт имя контейнера (удобно для управления и скриптов).
–hostname: задаёт hostname внутри контейнера.

Рекомендуем присваивать понятные имена контейнерам и хостам — они будут использоваться в строках подключения.

Запустите контейнер в фоновом режиме:

sudo docker run -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "SA_PASSWORD=Adminxyz22#" -p 1433:1433 --name sql1 --hostname sql1 -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest

Пояснение: флаг -d запускает контейнер в режиме демона. Для отладки можно убрать -d и смотреть логи.

Шаг 3: Подключение к SQL Server внутри контейнера

Вы можете подключаться к экземпляру SQL Server из хоста или изнутри контейнера. Популярные клиенты: SQL Server Management Studio (Windows), Azure Data Studio (кроссплатформенный), а также командная утилита sqlcmd.

Пример подключения к терминалу контейнера и запуска sqlcmd:

sudo docker exec -it sql1 bash

Внутри контейнера:

/opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost -U SA -P "Adminxyz22#"

Стандартный логин в образе: пользователь SA. Пример запроса для списка баз данных:

SELECT Name FROM sys.Databases
GO

Выполнение SQL-запроса в контейнере SQL Server

Когда запуск в Docker не подходит

Контейнеризация упрощает развёртывание, но бывают случаи, когда Docker — не лучший выбор:

Требуется сложная интеграция с аппаратными RAID или специфическим хранилищем, несовместимым с контейнерной файловой моделью.
Необходима высокая доступность с автоматическим переключением на другую ноду без внешнего оркестратора (в таких случаях используют кластеры или управляемые сервисы).
Жёсткие SLA и строгие требования к длительной сохранности локальных файлов без надёжных бэков.

Если нужен промышленных уровень HA, рассмотрите управляемые СУБД (Azure SQL, Amazon RDS) или развёртывание в Kubernetes с оператором SQL Server и внешним хранилищем.

Альтернативные подходы

Виртуальные машины (VM): проще интегрировать с существующей системой мониторинга и бэкапа.
Управляемые облачные сервисы: минимизируют администрирование, обеспечивают HA и обновления.
Kubernetes + StatefullSet / оператор: для автоматизации масштабирования и высокодоступного развёртывания в облаке.
Podman: бездемоновая альтернатива Docker для некоторых дистрибутивов Linux.

Выбор зависит от критичности данных, бюджета и требуемых SLA.

Ментальные модели и эвристики

Контейнер = идемпотентный экземпляр образа. Данные — вне контейнера (смонтированные тома).
Образ хранит только программное окружение и настройки, не данные: переносимые тома/volume важнее.
Для разработки — создавайте контейнеры для каждого теста; для продакшна — используйте оркестрацию и внешние хранилища.

Мини-методология для перехода в продакшн

Создайте образ с настройками безопасности и секретами вне образа (секреты в Docker Secrets или Vault).
Настройте тома: монтируйте каталоги данных на надёжные хранилища (NFS, iSCSI, облачные диски).
Настройте мониторинг и бэкапы: автоматические nightly-дампы или копии томов.
Тестируйте восстановление: периодические упражнения по восстановлению резервных копий.
Обновление образа: тестируйте обновления на стейджинге перед продом.

Критерии приёмки

Экземпляр SQL Server доступен на порту 1433 с корректной аутентификацией.
Данные сохраняются между перезапусками контейнера (томы не теряются).
Минимальные тестовые запросы выполняются успешно, e.g., SELECT 1.
Параметры безопасности (строгий пароль SA, закрытые ненужные порты) применены.
Резервное копирование успешно выполняется и восстановление проверено.

Проверки и тесты (test cases)

Подключение: подключиться с помощью sqlcmd и GUI-клиента.
Целостность данных: создать таблицу, записать строки, перезапустить контейнер, проверить данные.
Производительность: прогон нагрузочного сценария и мониторинг показателей CPU/IO.
Восстановление: восстановить базу из бэкапа в чистый контейнер.

Чек-лист по ролям

DevOps / Инженер по развёртыванию:

Настроить тома для хранения данных.
Интегрировать контейнер в систему мониторинга.
Настроить бэкапы и оповещения.

DBA:

Настроить политику бэкапов и проверять восстановление.
Управлять пользователями и правами.
Следить за параметрами производительности.

Разработчик:

Использовать контейнер в локальной разработке для воспроизводимости окружения.
Не хранить секреты в образе.

Жёсткая настройка безопасности

Пароли: используйте сильные секреты, храните их вне образов (Docker Secrets, HashiCorp Vault).
Ограничьте сетевую доступность: пробрасывайте порт только при необходимости и используйте firewall/Network Policies.
Монтируйте тома с правами, чтобы процессы в контейнере не имели лишних привилегий.
Обновления: регулярно обновляйте образ до актуальных патчей и версий.
Минимизируйте доступ к пользователю SA: создайте отдельные аккаунты с минимальными правами для приложений.

Совместимость, миграция и особенности

Образ в примерах использует SQL Server 2019; перед миграцией проверьте совместимость схем и функций.
При переносе данных используйте резервные копии (.bak) или инструменты миграции, а не копирование файлов данных без остановки СУБД.
Убедитесь, что все зависимые службы (логирование, очередь, backup storage) доступны контейнеру.

Шаблон команды и подсказки (cheat sheet)

Скачивание образа:

sudo docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest

Запуск контейнера:

sudo docker run -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "SA_PASSWORD=YourStrong!Pass1" -p 1433:1433 --name sql1 --hostname sql1 -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest

Подключение в контейнере:

sudo docker exec -it sql1 bash
/opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost -U SA -P "YourStrong!Pass1"

Просмотр логов:

sudo docker logs -f sql1

Остановка и удаление контейнера:

sudo docker stop sql1
sudo docker rm sql1

Резюме

Запуск Microsoft SQL Server в Docker на Linux — быстрый и удобный способ получить воспроизводимое окружение для разработки и тестирования. Для продакшн‑окружений требуются дополнительные меры: надёжные тома для данных, автоматические бэкапы, мониторинг и строгая настройка безопасности. Взвесьте преимущества контейнеризации против требований к доступности и соответствию вашей инфраструктуры.

Важно: перед внедрением в продакшн ознакомьтесь с официальной документацией Microsoft и протестируйте сценарии отказоустойчивости и восстановления.