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Base de données Docker ?

王林
王林original
2023-05-13 14:54:07594parcourir

La technologie Docker gagne progressivement sa place dans les applications d'entreprise. En tant que technologie de virtualisation efficace, Docker permet au personnel de développement/exploitation et de maintenance de déployer indépendamment des applications dans des conteneurs et de les exécuter dans différents environnements de manière relativement cohérente. En outre, Docker apporte également d'autres avantages aux entreprises, l'un des avantages importants étant la capacité d'accélérer le développement et le déploiement d'applications.

Pour la plupart des entreprises, la base de données est le cœur de l'application. Par conséquent, si la base de données peut être intégrée dans un conteneur Docker, les entreprises peuvent mieux gérer différentes versions des instances de base de données et déployer la base de données plus rapidement.

Quelle est la relation entre la technologie Docker et la base de données ?

Les conteneurs Docker sont principalement utilisés pour déployer des applications. L’exécution d’applications dans des conteneurs présente de nombreux avantages, tels qu’une meilleure portabilité, évolutivité et sécurité. Cependant, exécuter une base de données dans un conteneur peut présenter certains défis.

Tout d'abord, les bases de données nécessitent généralement de grandes quantités de mémoire et de ressources CPU pour gérer un grand nombre de requêtes de données pendant les périodes de charge élevée. Dans un environnement conteneurisé, cette demande de ressources peut entraîner des pannes de conteneurs ou des conflits de ressources entre les conteneurs.

Deuxièmement, la base de données doit généralement fournir certaines garanties de durabilité des données pour garantir que les données ne seront pas perdues lorsque le conteneur redémarre ou plante. Cependant, dans les conteneurs, il est difficile d’obtenir des garanties de persistance des données. Cela a incité les entreprises à rechercher des solutions garantissant l’intégrité et la durabilité des données dans le cas d’un tout nouveau conteneur.

Pour résoudre ces défis, les entreprises peuvent utiliser des outils et techniques spéciaux pour intégrer la base de données dans les conteneurs Docker afin d'exécuter la base de données sur le conteneur. Présentons quelques solutions de conteneurisation de bases de données open source.

Solutions de bases de données conteneurisées

  1. MySQL

MySQL est un système de base de données relationnelle largement utilisé, et il existe de nombreuses solutions open source pour les conteneurs Docker. Ces solutions peuvent être grossièrement divisées en deux catégories :

a) Créez un conteneur en utilisant l'image MySQL officielle : dans cette solution, la version MySQL exécutée dans le conteneur Docker est la même que la version MySQL sur l'hôte. Cependant, dans l'image officielle de MySQL, les données MySQL sont instables et la sortie du conteneur peut entraîner une perte de données. Si vous souhaitez résoudre ce problème, vous devrez peut-être utiliser un volume externe ou un conteneur de volume de données.

b) Utilisation d'un conteneur MySQL temporaire : En utilisant cette méthode, vous pouvez créer un conteneur MySQL personnalisé via des outils tels que Docker Compose, qui servira d'hôte pour le conteneur de base de données. Ce conteneur peut installer des packages supplémentaires pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise. Vous pouvez ensuite mapper ce conteneur à l'hôte pour la persistance et la stabilité des données.

  1. PostgreSQL

PostgreSQL est un système de base de données relationnelle objet open source avec de nombreuses fonctionnalités avancées, et il existe également des solutions pour le conteneuriser.

a) Utilisez un conteneur construit à partir de l'image officielle PostgreSQL : Cette solution est similaire à MySQL. Vous pouvez créer un conteneur à l'aide de l'image officielle PostgreSQL, puis exécuter une instance PostgreSQL dans le conteneur. Cependant, les données peuvent être perdues par défaut, une configuration spécifique est donc requise pour sauvegarder les données.

b) Utilisez un conteneur PostgreSQL personnalisé : également similaire à la solution MySQL, vous pouvez créer un conteneur PostgreSQL personnalisé dans un outil comme Docker Compose et y installer les packages requis. Vous pouvez ensuite mapper ce conteneur à l'hôte pour la persistance et la stabilité des données.

  1. MongoDB

MongoDB est une base de données NoSQL populaire. Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL n'utilisent généralement pas de tables ni de structures de lignes, mais utilisent plutôt des paires clé-valeur et des types de données de document. Cela rend la conteneurisation MongoDB relativement simple, car ils n'ont pas besoin de suivre les première et deuxième règles de régularisation. Certaines solutions de conteneurisation peuvent vous aider à lancer des instances MongoDB sur Docker.

a) Utilisez un conteneur construit à partir de l'image officielle MongoDB : vous pouvez créer un conteneur en utilisant l'image officielle MongoDB et y exécuter une instance MongoDB. De cette façon, aucun travail supplémentaire n’est requis.

b) Utilisez un conteneur MongoDB personnalisé : cette approche est similaire aux solutions conteneurisées MySQL et PostgreSQL. Vous pouvez créer un conteneur MongoDB personnalisé dans un outil tel que Docker Compose et installer les packages requis. Vous pouvez ensuite mapper ce conteneur à l'hôte pour la persistance et la stabilité des données.

Résumé

L'émergence de la technologie Docker facilite la gestion et le déploiement d'applications par les entreprises, mais l'exécution de bases de données dans des conteneurs sera confrontée à certains défis. À cette fin, la communauté open source propose de nombreuses solutions de conteneurisation pour aider les entreprises à déployer et gérer des bases de données dans des conteneurs Docker. Que ce soit dans MySQL, PostgreSQL ou MongoDB, il existe des solutions pour les conteneurs Docker. Les entreprises peuvent choisir leur base de données préférée, appliquer la méthode ci-dessus pour la traiter comme un module dans un conteneur Docker et profiter pleinement des avantages de la technologie Docker pour déployer et gérer les bases de données plus rapidement.

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