Este guia mostra como usar o Docker para extrair e executar uma imagem do MSSQL Server. O Azure Data Studio é uma ferramenta de banco de dados de plataforma cruzada que será usada para conectar nosso contêiner Docker ao MSSQL e executar instruções SQL. Por fim, mostrarei como importar um banco de dados para o sistema de arquivos Docker para que você possa acessá-lo através do Azure Data Studio.

Confira outros guias relacionados aqui:

Entraremos em contato com as tecnologias mostradas abaixo:

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  • Banco de Dados: Microsoft SQL Server
  • Contêiner para puxar mssql-server-demo: Docker
  • Instalador para mssql-cli: Node.js (Ambiente em Tempo de Execução) / NPM Package Manager (NPM)
  • Ferramenta de banco de dados e GUI: Azure Data Studio

Construindo nosso ambiente com o Docker

Instalando o Docker

Guia completo para esta parte aqui:

  1. Baixar Docker CE (Community Edition) para Mac aqui.
  2. Para instalar, clique duas vezes no arquivo .dmg e arraste o ícone do aplicativo Docker para a pasta Aplicativo.

O que é o Docker?

O Docker é uma plataforma que permite que o software seja executado em seu próprio ambiente isolado. O SQL Server (a partir de 2017) pode ser executado no Docker em seu próprio contêiner isolado. Após a instalação do Docker, basta fazer o download – ou “puxar” – a imagem do SQL Server no Linux Docker para o seu Mac e executá-la como um contêiner do Docker. Esse contêiner é um ambiente isolado que contém tudo o que o SQL Server precisa para ser executado.

Iniciar o Docker

1. Abra o aplicativo Docker, ele deve estar localizado na pasta Aplicativos.

Aumentar a memória

Por padrão, o Docker terá 2 GB de memória alocada. O SQL Server precisa de pelo menos 3,25 GB. Para estar seguro, aumente para 4 GB, se puder. No meu exemplo, como este é apenas um playground, 2 GB deve ser suficiente.

Opcional – caso você queira aumentar o tamanho da memória:

1. Selecione Preferências no pequeno ícone do Docker no menu superior

2. Deslize o controle deslizante de memória até pelo menos 2 GB

3. Clique em Aplicar e reiniciar

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cid:E87AD92D 0D8E 48A7 BE61 59CD6832E27F@hsd1.wa.comcast.net

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Faça o download do SQL Server

1. Abra uma janela do Terminal e execute o seguinte comando.

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

cid:1559BB38 6E30 44A1 8FED DD4D26CF4825@hsd1.wa.comcast.net

Isso baixa a imagem mais recente do SQL Server 2019 para Linux Docker para o seu computador.

Você também pode verificar o versão mais recente do contêiner no site do Docker, se desejar.

Iniciar imagem do Docker

1. Execute o seguinte comando para iniciar uma instância da imagem do Docker que você acabou de baixar:

docker run -d --name sql_server_demo -e 'ACCEPT_EULA=Y' -e 'SA_PASSWORD=really

Exemplo de saída:

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Verifique o contêiner do Docker (opcional)

Você pode digitar o seguinte comando para verificar se o contêiner do Docker está em execução.

docker ps

Se estiver em funcionamento, deve retornar algo como isto:

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Se você acidentalmente fechou o aplicativo Docker, abra o terminal e digite

docker start sql_server_demo

Instale o Node.js e o NPM

  1. Verifique se você possui o Node.js e o NPM primeiro, se obteve uma saída com um número de versão. Pule esta seção. Digite o seguinte no seu terminal.

node -vnpm -v

2. Visite o site do Node.js. clicando no seguinte link:

https://nodejs.org/en/

3. Clique no botão de download da versão LTS (o número da versão pode ser diferente) para baixar o pacote Node.js.

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4. Clique e execute o pacote após o download. MacOS e Windows terão diferentes processos de instalação. Por favor, siga as instruções para instalar o Node.js.

5. Teste novamente se o Node.js e o NPM foram instalados com sucesso, digitando os seguintes comandos no terminal:

node -vnpm -v

Uma saída deve ficar assim:

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Instale o sql-cli

1. Execute o seguinte comando para instalar a ferramenta de linha de comando sql-cli. Essa ferramenta permite executar consultas e outros comandos na sua instância do SQL Server.

npm install -g sql-cli

Se você receber um erro de permissão, use sudo comando:

sudo npm install -g sql-cli

Conecte-se ao MSSQL Server

1. Conecte-se ao SQL Server usando o comando mssql, seguido pelos parâmetros de nome de usuário e senha. Sintaxe: -u -p

mssql -u sa -p reallyStrongPwd123

Sua saída deve ser assim se você se conectou com sucesso:

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Executar teste rápido

  1. Execute um teste rápido para verificar se você pode se conectar ao seu SQL Server.

2. Use a seguinte instrução SQL para verificar sua versão do SQL Server:

SELECT @@VERSION;

Se estiver em execução, você verá algo assim (pode ser diferente):

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Baixe uma GUI do SQL Server – Azure Data Studio

Azure Data Studio (anteriormente SQL Operations Studio) é uma ferramenta de gerenciamento de GUI gratuita que você pode usar para gerenciar o SQL Server no seu Mac. Você pode usá-lo para criar e gerenciar bancos de dados, escrever consultas, fazer backup e restaurar bancos de dados e muito mais.

O Azure Data Studio está disponível no Windows, Mac e Linux.

Instalar o Azure Data Studio

Para instalar o Azure Data Studio no seu Mac:

1. Visite o Página de download do Azure Data Studioe clique no arquivo .zip do macOS

2. Após o download do arquivo .zip, clique duas vezes nele para expandir seu conteúdo

3. Arraste o arquivo .app para a pasta Aplicativos (o arquivo provavelmente será chamado Azure Data Studio.app)

Conecte-se ao SQL Server

Agora que o Azure Data Studio está instalado, você pode usá-lo para se conectar ao SQL Server.

1. Inicie o Azure Data Studio. Está localizado na sua pasta Aplicativos.

2. Digite as credenciais de logon e outras informações para a instância do SQL Server à qual você deseja se conectar:

Deve ser semelhante a este:

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Deve ser semelhante a este:

  • Nome do servidor: localhost, [port number]

Exemplo: localhost, 1433

  • Tipo de Autenticação: Login do SQL
  • Nome do usuário: [your SQL Server username] ou sa
  • Senha: [your SQL Server password] or reallyStrongPwd123
  • Nome do banco de dados:
  • Grupo de servidores:

Se você usar uma porta diferente da 1433 padrão, clique em Avançado e digite-a no campo Porta.

Como alternativa, você pode anexá-lo ao nome do servidor, com uma vírgula entre. Por exemplo, se você usou a porta 1400, digite localhost, 1400.

Agora você pode criar bancos de dados, executar scripts e executar outras tarefas de gerenciamento do SQL Server.

  1. Clique Nova consulta

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2. Digite SELECT @@ VERSION, então clique Executar consulta.

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cid:F16A6DB2 46CC 48B7 B1D1 CDC655416BFC@hsd1.wa.comcast.net

Você deve poder ver: Microsoft SQL Server nos resultados

Importando um banco de dados de exemplo para o SQL Server usando o Azure Data Studio

Faça o download do arquivo de banco de dados de exemplo AdventureWorks

Para obter os downloads OLTP do AdventureWorks, vá para este ligação. Você pode escolher qualquer, no meu exemplo, eu escolho AdventureWorks2017.bak versão. Para facilitar o acompanhamento, faça o download na pasta Downloads.

Copiando o arquivo para sua janela de encaixe

  1. Digite o seguinte comando no terminal após esta sintaxe:

docker cp  :/var/opt/mssql/data

Deve ficar assim:

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Se você esqueceu seu ID de contêiner, use o docker ps comando.

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Importando o banco de dados de amostra no Docker

  1. Vá para o Azure Data Studio e clique no botão localhost, 1443, então escolha Restaurar.

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2. Escolha Arquivo de backup como a seleção para Restaurar de. Em seguida, clique no botão azul à direita da Caminho do arquivo de backup.

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3. Procure o arquivo de banco de dados de amostra. Deve estar localizado em

/var/opt/mssql/data/AdventureWorks2017.bak

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4. Escolha Restaurar.

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5. Verifique seu host local, 1443. Ele deve gerar um banco de dados chamado AdventureWorks2017 e ter conteúdos como tabelas e exibições. Caso contrário, clique com o botão direito do mouse no host local, 1443 e escolha Atualizar. Você também pode reiniciar o aplicativo Azure Data Studio.

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Testando o banco de dados de amostra

  1. Escolher AdventureWorks2017 no menu suspenso.
  2. Escreva uma consulta SQL:

SELECT * FROM HumanResources.Department;

3. Clique em Corre para executar a consulta.

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Você deve ter uma saída como esta:

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Parabéns! 🎉🎉🎉

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Fonte