前言
在现代化的云时代,容器化技术成为了大型企业应用程序的主流部署方式。Docker 作为一种流行的容器化技术,有着很多优点,其中之一就是可以帮助我们轻松地部署 Oracle 数据库和环境。在这篇文章中,我们将介绍如何使用 Docker 来容器化部署 Oracle 数据库并进行环境配置。
Oracle Docker 镜像
Oracle 官方提供了专为 Docker 容器化准备的镜像,我们可以从 Docker Hub 上获取:
docker pull store/oracle/database-enterprise:12.2.0.1
这个镜像包含了 Oracle Database 的完整安装,因此体积很大。一些容器化的操作系统镜像,例如 CentOS 或 Ubuntu,也可以作为基础镜像使用进行构建。
现在,我们已经拥有了我们的 Oracle 数据库镜像,我们可以开始创建容器以开始使用。
Docker 运行容器命令
创建容器需要一些配置信息。以下命令将创建一个新的容器:
docker run -d --name oracle-db12c -p 1521:1521 -p 5500:5500 store/oracle/database-enterprise:12.2.0.1
我们使用 -d
标志来指定这个容器以“detached”模式运行,也就是通过后台运行来执行。 --name
标志用于给容器命名, store/oracle/database-enterprise:12.2.0.1
表示容器启动时加载的镜像名称。 -p
标志将容器的端口与主机上的端口相映射。
现在,我们已经运行了一个 Oracle 数据库容器,但是我们需要配置一些环境变量以使其正常工作。我们可以使用以下命令连接到容器并设置密码:
docker exec -it oracle-db12c /bin/bash
source /home/oracle/.bashrc
sqlplus / as sysdba
alter user SYS identified by "<password>"; alter user SYSTEM identified by "<password>"; exit;
这将使您可以通过 SQLPlus 连接到数据库。我们还必须启用 Oracle 执行用户进程,我们可以使用以下命令完成:
docker exec oracle-db12c /etc/init.d/oracle-xe-18c start
如果您喜欢,也可以将这些命令包装在 Dockerfile 中以自动化整个过程。
Dockerfile
Dockerfile 是 Docker 中的一个重要概念。它是一个文本文件,其中包含有关如何构建 Docker 镜像的说明。我们可以使用 Dockerfile 来自定义 Oracle 数据库 Docker 镜像,使它符合我们的需求。
以下是一个简单的 Dockerfile,其中包含必要的步骤来构建一个 Oracle 数据库镜像:
-- -------------------- ---- ------- ---- ----------------------------------------- - -------- --- ------- ------ -- ------- ------- -- - ---- - ---- - ----- - --- - ---- - -- ------ ---- --- ----------------------------------------------- - -------------------------------------------------- - ------------- - ------------------------- ---- ------- -------------------- --- ----- -- --- -------------------- - -- ------ --- --- ------------------------------- -- - -- --- -------------------- - -- ------ ------ --- ------------------------- -----
通过运行以下命令来构建我们的新镜像:
docker build -t my-oracle-database .
最终得到的镜像就可以用来创建一个 Oracle 数据库的 Docker 容器,获取环境配置。这个镜像可以在多个实例中使用,只需运行它们即可。
结论
通过 Docker 容器化部署,我们可以大大提高我们的应用程序的可移植性和弹性。Oracle 数据库镜像也使得一切用起来很方便,如果需要的话,可以按需调整脚本和配置,再加上不断发展的容器化技术生态,我们可以很容易地在 Docker 中构建复杂的环境,提高开发的效率和容错能力。
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