### 如何在 Docker 中部署 SQL Server #### 下载 SQL Server 镜像 为了在 Docker 容器中安装和配置 SQL Server，第一步是从 Microsoft 的官方仓库拉取最新的 SQL Server 镜像。这可以通过执行 `docker pull` 命令来实现。 ```bash docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest ``` 此命令会从微软的容器注册表获取最新版的 SQL Server 2019 Linux 版本[^3]。 #### 启动并配置 SQL Server 容器 一旦镜像被成功下载到本地机器上之后，就可以通过下面这条命令启动一个新的 SQL Server 实例： ```bash docker run -e 'ACCEPT_EULA=Y' -e 'SA_PASSWORD=YourStrong!Passw0rd' \ -p 1433:1433 --name sqlserver-container -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest ``` 上述命令设置了两个重要的环境变量：`ACCEPT_EULA` 和 `SA_PASSWORD` 来接受许可协议以及设置系统管理员 (sa) 账户密码；同时指定了端口映射 `-p 1433:1433` 将主机上的 TCP 端口 1433 映射给容器内的相同端口号以便外部访问数据库实例；最后指定新创建的容器名称为 `sqlserver-container` 并以后台模式 (`-d`) 运行该容器[^1]。 #### 创建持久化存储卷 对于生产环境中使用的 SQL Server 数据库来说，建议创建独立的数据卷用于保存实际数据文件以防止因删除或重新创建容器而导致丢失重要资料的情况发生。可以按照如下方式操作： ```bash mkdir /path/to/sql-data && chmod 777 /path/to/sql-data/ docker volume create sqlvolume docker run ... -v sqlvolume:/var/opt/mssql ... # 或者直接绑定宿主机目录作为挂载点 docker run ... -v /path/to/sql-data:/var/opt/mssql ... ``` 这段脚本首先建立了一个新的空目录赋予适当读写权限供后续步骤使用，接着利用 `docker volume create` 构建名为 `sqlvolume` 的逻辑卷对象，最终将其关联至目标路径 `/var/opt/mssql/` 上面从而使得所有产生的日志记录及事务处理均会被自动同步回物理磁盘位置上去。 #### 测试连接性 当一切准备就绪后，可通过任意支持 ODBC/JDBC 协议的应用程序尝试与新建好的远程服务器建立通信链路测试其可用状态。如果是在同一台计算机的不同进程中，则可以直接采用 localhost 地址加默认监听端口的形式发起请求验证连通状况良好与否。 ```python import pyodbc conn_str = ( "Driver={ODBC Driver 18 for SQL Server};" "Server=localhost,1433;" "Database=master;" "UID=sa;" "PWD=YourStrong!Passw0rd;" ) with pyodbc.connect(conn_str) as conn: cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT @@VERSION AS Version;") row = cursor.fetchone() while row: print(row.Version) row = cursor.fetchone() ``` 以上 Python 示例展示了怎样借助 PyODBC 库构建一个简单的查询语句去检索当前正在运行中的引擎版本号信息[^2]。