容器数据库？docker容器安装oracle数据库

各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享容器数据库，以及docker容器安装oracle数据库的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

我们是否应该将数据库也容器化

1、数据安全问题

不要将数据储存在容器中，这也是 Docker官方容器使用技巧中的一条。容器随时可以停止、或者删除。当容器被rm掉，容器里的数据将会丢失。为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes设计是围绕 Union FS镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。

即使你要把 Docker数据放在主机来存储，它依然不能保证不丢数据。Docker volumes的设计围绕 Union FS镜像层提供持久存储，但它仍然缺乏保证。

使用当前的存储驱动程序，Docker仍然存在不可靠的风险。如果容器崩溃并数据库未正确关闭，则可能会损坏数据。

2、性能问题

大家都知道，MySQL属于关系型数据库，对IO要求较高。当一台物理机跑多个时，IO就会累加，导致IO瓶颈，大大降低 MySQL的读写性能。

在一次Docker应用的十大难点专场上，某国有银行的一位架构师也曾提出过：“数据库的性能瓶颈一般出现在IO上面，如果按 Docker的思路，那么多个docker最终IO请求又会出现在存储上面。现在互联网的数据库多是share nothing的架构，可能这也是不考虑迁移到 Docker的一个因素吧”。

针对性能问题有些同学可能也有相对应的方案来解决：

(1)数据库程序与数据分离

如果使用Docker跑 MySQL，数据库程序与数据需要进行分离，将数据存放到共享存储，程序放到容器里。如果容器有异常或 MySQL服务异常，自动启动一个全新的容器。另外，建议不要把数据存放到宿主机里，宿主机和容器共享卷组，对宿主机损坏的影响比较大。

(2)跑轻量级或分布式数据库

Docker里部署轻量级或分布式数据库，Docker本身就推荐服务挂掉，自动启动新容器，而不是继续重启容器服务。

(3)合理布局应用

对于IO要求比较高的应用或者服务，将数据库部署在物理机或者KVM中比较合适。目前TX云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理机器，而非Docker。

3、网络问题

要理解 Docker网络，您必须对网络虚拟化有深入的了解。也必须准备应付好意外情况。你可能需要在没有支持或没有额外工具的情况下，进行 bug修复。

我们知道：数据库需要专用的和持久的吞吐量，以实现更高的负载。我们还知道容器是虚拟机管理程序和主机虚拟机背后的一个隔离层。然而网络对于数据库复制是至关重要的，其中需要主从数据库间 24/7的稳定连接。未解决的 Docker网络问题在1.9版本依然没有得到解决。

把这些问题放在一起，容器化使数据库容器很难管理。我知道你是一个顶级的工程师，什么问题都可以得到解决。但是，你需要花多少时间解决 Docker网络问题？将数据库放在专用环境不会更好吗？节省时间来专注于真正重要的业务目标。

4、状态

在 Docker中打包无状态服务是很酷的，可以实现编排容器并解决单点故障问题。但是数据库呢？将数据库放在同一个环境中，它将会是有状态的，并使系统故障的范围更大。下次您的应用程序实例或应用程序崩溃，可能会影响数据库。

**知识点：**在 Docker中水平伸缩只能用于无状态计算服务，而不是数据库。

Docker快速扩展的一个重要特征就是无状态，具有数据状态的都不适合直接放在 Docker里面，如果 Docker中安装数据库，存储服务需要单独提供。

目前，TX云的TDSQL(金融分布式数据库)和阿里云的Oceanbase(分布式数据库系统)都直接运行中在物理机器上，并非使用便于管理的 Docker上。

5、资源隔离

资源隔离方面，Docker确实不如虚拟机KVM，Docker是利用Cgroup实现资源限制的，只能限制资源消耗的最大值，而不能隔绝其他程序占用自己的资源。如果其他应用过渡占用物理机资源，将会影响容器里 MySQL的读写效率。

需要的隔离级别越多，获得的资源开销就越多。相比专用环境而言，容易水平伸缩是Docker的一大优势。然而在 Docker中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。

我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？

6、云平台的不适用性

大部分人通过共有云开始项目。云简化了虚拟机操作和替换的复杂性，因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？

这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。

7、运行数据库的环境需求

常看到 DBMS容器和其他服务运行在同一主机上。然而这些服务对硬件要求是非常不同的。

数据库（特别是关系型数据库）对 IO的要求较高。一般数据库引擎为了避免并发资源竞争而使用专用环境。如果将你的数据库放在容器中，那么将浪费你的项目的资源。因为你需要为该实例配置大量额外的资源。在公有云，当你需要 34G内存时，你启动的实例却必须开 64G内存。在实践中，这些资源并未完全使用。

怎么解决？您可以分层设计，并使用固定资源来启动不同层次的多个实例。水平伸缩总是比垂直伸缩更好。

针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗？

答案是：并不是

我们可以把数据丢失不敏感的业务（搜索、埋点）就可以数据化，利用数据库分片来来增加实例数，从而增加吞吐量。

docker适合跑轻量级或分布式数据库，当docker服务挂掉，会自动启动新容器，而不是继续重启容器服务。

数据库利用中间件和容器化系统能够自动伸缩、容灾、切换、自带多个节点，也是可以进行容器化的。

见仁见智，一般不推荐用容器做状态或持久化的东西，因为无法保证数据安全。当然，你如果是类似于一主多从，并对数据一致性没有变态的要求，那用容器跑几个只读从库也没啥不可以

什么是数据库

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。

所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

在计算机编程之中，数据库的定义和生活中有一定的区别。同样是数据的集合这没有变，但是多了一些条件限定，每一种类型数据集合里面的数据都有固定的内容结构。

扩展资料

计算机数据库的应用如下：

1、将面向对象方法及其技术同数据库技术逐步进行融入的主要目的是为了满足相关用户应用过程中的特定需求，确保用户在数据传输以及应用过程中的安全性。

2、在多媒体技术中融入计算机数据库技术，对于此类数据库技术的应用而言，不仅具有多媒体技术的特点，还综合了计算机数据库技术的优势。

参考资料来源：百度百科-数据库

docker容器安装oracle数据库

1、docker search oracle[搜索docker云平台上的oracle的镜像]

2、docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qida/oracle-xe-11g【拉取】

3、docker images

4、docker run-d-p 49160:22-p 49161:1521-e ORACLE_ALLOW_REMOTE=true--name oracle-v/dockerOracleData:/dockerOracleData  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qida/oracle-xe-11g

5、docker ps

6、docker s

7、sqlplus/ as sysdba

PS：docker容器常用命令

docker search xxx:搜索docker云平台相关的镜像

docker pull xxx:根据名称拉取docker云平台镜像

docker images:列出本地镜像 

    -a:列出本地所有的镜像（含中间映像层，默认情况下，过滤掉中间映像层）

    -digests:显示镜像的摘要信息

    -f:显示满足条件的镜像

    --format:指定返回值的模板文件

    --no-trunc:显示完整的镜像信息

    -q:只显示镜像ID

docker ps:列出容器

    -a:显示所有的容器，包括未运行的

    -f:根据条件过滤显示的内容

    --format:指定返回值的模板文件

    -l:显示最近创建的容器

    -n:列出最近创建的n个容器

    --no-trunc:不截断输出

    -q:静默模式，只显示容器编号

    -s:显示总的文件大小

docker start :启动一个或多个已经被停止的容器

docker stop :停止一个运行中的容器

docker restart :重启容器

docker rm：删除一个或多个容器。

    -f:通过 SIGKILL信号强制删除一个运行中的容器

    -l:移除容器间的网络连接，而非容器本身

    -v:删除与容器关联的卷

文章到此结束，如果本次分享的容器数据库和docker容器安装oracle数据库的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！