Linux программирование баз данных

ИТ База знаний

Курс по Asterisk

Полезно

— Узнать IP — адрес компьютера в интернете

— Онлайн генератор устойчивых паролей

— Онлайн калькулятор подсетей

— Калькулятор инсталляции IP — АТС Asterisk

— Руководство администратора FreePBX на русском языке

— Руководство администратора Cisco UCM/CME на русском языке

— Руководство администратора по Linux/Unix

Навигация

Серверные решения

Телефония

FreePBX и Asterisk

Настройка программных телефонов

Корпоративные сети

Протоколы и стандарты

Как создавать и выбирать базы данных MySQL в Linux

All your base are belong to us

3 минуты чтения

MySQL — одна из самых популярных систеа управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом. В этом руководстве объясняется, как создавать базы данных MySQL или MariaDB с помощью командной строки Linux.

Мини — курс по виртуализации

Знакомство с VMware vSphere 7 и технологией виртуализации в авторском мини — курсе от Михаила Якобсена

Подготовка

У вас в системе должен быть установлен сервер MySQL или MariaDB.

Все команды выполняются от имени администратора (минимальная привилегия, необходимая для создания новой базы данных — CREATE ) или с учетной записью root.

Чтобы получить доступ к оболочке MySQL, используйте команду:

После чего чего появится запрос где нужно ввести пароль пользователя root MySQL. Если вы не установили пароль для своего рутового пользователя MySQL, вы можете пропустить опцию -p .

Создание базы данных MySQL

Создать новую базу данных MySQL так же просто, как запустить одну команду.

Чтобы создать новую базу данных MySQL или MariaDB, введите следующую команду, где database_name — это имя базы данных, которую вы хотите создать:

Мы должны получить следующий вывод:

Если вы попытаетесь создать базу данных, которая уже существует, вы увидите следующее сообщение об ошибке:

Чтобы избежать ошибок, если база данных с тем же именем, которое вы пытаетесь создать, существует, используйте оператор IF NOT EXISTS :

Получим следующий вывод:

В приведенном выше выводе Query OK означает, что запрос был успешным, а 1 предупреждение говорит нам, что база данных уже существует, и новая база данных не была создана. Учитывайте что в Linux базы данных MySQL и имена таблиц чувствительны к регистру.

Просмотреть все базы данных MySQL

Чтобы просмотреть созданную вами базу данных из оболочки MySQL, выполните следующую команду:

Команда выше выведет список всех баз данных на сервере. Вывод должен быть похож на это:

Выбрать базу данных MySQL

При создании базы данных, новая база данных не выбирается для использования.

Чтобы выбрать базу данных перед началом сеанса MySQL, используйте следующую команду:

Получим такой вывод:

После выбора базы данных все последующие операции, такие как создание таблиц, выполняются с выбранной базой данных.

Каждый раз, когда вы хотите работать с базой данных, вы должны выбрать ее с помощью оператора USE .

Вы также можете выбрать базу данных при подключении к серверу MySQL, добавив имя базы данных в конце команды:

Создание базы данных MySQL с помощью mysqladmin

Вы также можете использовать утилиту mysqladmin для создания новой базы данных MySQL из терминала Linux.

Например, чтобы создать базу данных с именем database_name , вы должны использовать следующую команду:

Онлайн курс по Linux

Мы собрали концентрат самых востребованных знаний, которые позволят тебе начать карьеру администратора Linux, расширить текущие знания и сделать уверенный шаг к DevOps

Источник

Средства визуального проектирования Баз Данных в Linux

Сейчас я работаю над разработкой нового проекта и в нём я решил использовать много новшеств, которые уже давно заприметил, но в силу того что до этого проекты были типичными использовать их не было необходимости.
В качестве одного из новшеств я решил не создавать Базу Данных вручную, как это было раньше, а сделать её используя какое-нибудь средство для визуального проектирования БД. Но задача оказа лась сложнее, нежели я думал.

Для начала нужно было найти программу, которая отвечает следующим требованиям:

Работает в Ubuntu Linux без использования Wine и других эмуляторов Windows. Марк Шаттлворт сказал, что использование Wine неправильный путь, и я с ним согласен;

Не должна связываться с БД, так как это не к чему, да и хостеры зачастую не дают доступа к MySQL извне.

Умеет создавать ER-модель БД;

Умеет создавать из модели SQL-код, пригодный для использования в MySQL.

Первое на что я обратил внимание, естественно, была программа MySQL Workbench (скачать MySQL Workbench). После установки версии 5.1.5aplha и не долгих тестов я был очень рад, так как понял что это именно то, что я хотел. Но моя радость была не долгой. После того как я приступил к созданию модели нужной мне БД програма начала вести себя неадекватно и вылетала при каждом удобном случае. После долгих попыток «договориться» с программой не приведших вообще ни к какому результату, был продолжен поиск аналогичных программ.

Было опробовано дополнение к IDE Eclipse — AmaterasERD. Плагин хорош только для быстрого набрасывания модели БД. Поддерживает построение отношений таблиц, но при этом нельзя указать какое действие должно производиться с зависимой таблицей (RESTRICT, CASCADE и т.д.). Да и превращение модели в SQL-код я не нашёл.

Был опробован GNU Ferret. Это что-то совсем аскетичное и на уровне начала 90-х.

OpenOffice.org: Базы данных — это сродни Microsoft Access и для данной задачи оказался бесполезен.

Execute Query — мощная среда, но в следствии того что я не могу подключиться к БД хостера мне не помогла. Также не имеет типов данных TEXT, BLOB и иже с ними.

Power*Architect Data Modeling Tool — удобное средство, но так же как и Execute Query имеет не все типы данных. Слегка аскетичное.

dbWrench — умеет делать всё что мне нужно, имеет приятный интуитивнопонятный интерфейс, работает быстро. Отличная альтернатива ещё очень сырому MySQL Workbench, НО она платная! 149 USD! Есть триал версия, которая работает 30 дней.

Есть ещё один интересный плагин для Eclipse от компании Soyatec, но я его ещё неиспытывал.

Выводы
В мире Linux есть много инструментов, которые могут выполнить поставленные мною задачи. Какие-то хуже, какие-то лучше, но идеального я так и не нашёл. Завтра испытаю плагин для Eclipse от Soyatec. Если он окажется лучше dbWrench, то буду проектировать БД в нём, а пока победитель моего обзора однозначно dbWrench , хоть он и платный!

Добавлено 28 января 2009 в 11:00
Плагин для Eclipse от компании Soyatec установить не удалось в силу моего низкого уровня знаний зависимостей плагинов среды Eclipse. Требуется плагин org.eclipse.pde, а я его найти и установить не смог.

Средства визуального проектирования Баз Данных в Linux: 6 комментариев

Я использую DBDesigner-4.
http://www.fabforce.net/dbdesigner4/index.php
А точнее его форк — http://sourceforge.net/projects/dbdesigner-fork
Дело в том, что сам проект уже не развивается, а Форк — это попытка оживить его.
Конечно там есть много странностей и глюков, но ничего лучшего я не нашел.
Его плюсы:
— Генерация SQL,
— свзяь с БД (синхронизация, реверс-инжениринг),
— кроссплатформенность,
— текстовый формат файла (XML), что удобно для SVN

Спасибо за обзор! Как раз нужно средство визуального проектирования под линукс

Спасибо за обзор, я действительно нашел кое-какие вещи полезными для себя. Хотелось бы сказать по поводу PDE (Plugin Development Environment), тут всё просто. Не смотря на то, что в названии присутствует слово Plugin (да и в Eclipse, грубо говоря всё плагины), это не 1-2 файла и ставить их отдельно не лучшая идея. Проще всего скачать готовую сборку, куда pde уже входит. Показательной может оказаться вот эта страница: http://www.eclipse.org/downloads/packages/compare-packages. PDE присутствует в 5-ти сборках, какую из них выбрать? Это вопрос индивидуальный, но думаю для рисования ER-диаграм наиболее уютным пристанищем будет Eclipse Modeling Tools.

Правда, сказать, я не пробовал устанавливать Soyatec, но с Вашей подачи он меня заинтересовал, так что я его ещё поизучаю.

пользуюсь MySQL Workbench всё устраивает… работает как часики.. Что конкретно не получалось там сделать?

Взгляните на хороший и бесплатный инструмент — Valentina Studio 5.x, который вышел буквально пару месяцев назад. Я юзаю уже месяц – до сих пор нахожу новые фишки.
http://www.valentina-db.com/valentina-studio-overview

Andrey, спасибо за наводку. Сегодня начну тестировать, а потом опишу свои впечатления.

Добавить комментарий Отменить ответ

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

Источник

Какой лучший продукт для создания Базы данных в Linux [закрыт]

Хотите улучшить этот вопрос? Переформулируйте вопрос так, чтобы на него можно было дать ответ, основанный на фактах и цитатах.

Закрыт 5 лет назад .

Подскажите, пожалуйста, наиболее удобное средство для создания Базы Данных в Linux.

4 ответа 4

Дополню первые два ответа.
Подключаемым интерфейсом для разработки приложений/работы с базой может служить OpenOffice или LibreOffice. Это будет похоже на связку MSSQL+Access.
Если же требуется аналог Access, то в указанных офисных пакетах это возможно (создание файла базы данных и «рисование» интерфейса к ней) — но это для несерьезных проектов, а`ля «каталог моих книг» — для этого в указанных офисных пакетах должен быть установлен пакет Base.
Однако, ИМХО, лучше использовать «нормальные» серверы баз данных — MySQL, Postgree и т.п.

Вопрос интересный, но, к сожалению, совершенно неконкретный. Все базы данных имеют свои слабые и сильные стороны. На что надо обратить внимание

• цена (платные-бесплатные)
• технология (SQL-NoSQL)
• размещение (диск-память)
• открытость (открытый код — закрытый код)
• популярность
• зрелость
• и т.д. и т.п.

Вообще, если вопрос ставится таким образом, то стоит ознакомится с основами, а выбрать достаточно то, что использует большинство для типовых проектов — это MySQL.

*sql в зависимости от задачи

Из Access через Excel можно экспортировать все данные в файл с расширением .csv, а он уже понимается в конструкторе Руна и можно импортировать в любой объект.

Источник

Microsoft SQL Server для Linux: мост между мирами Linux и Windows

Система управления реляционными базами данных Microsoft SQL Server имеет давнюю историю – идея продукта зародилась еще в середине 80-ых, а первая версия появилась в 1988 году. Его основой стал язык запросов Transact-SQL, созданный совместно Microsoft и Sybase. Стратегия дальнейшего развития Microsoft SQL Server приобрела цельный и завершенный вид в 2010 году. Тогда было объявлено, что SQL Server будет представлять собой единый продукт, реализуемый в настольных системах, в центрах обработки данных и в облаке (в 32- и 64- разрядном вариантах).

В числе приоритетных направлений — бизнес-аналитика (BI) и разработка соответствующих инструментов, развитие экосистемы облачных вычислений с переносом средств бизнес-аналитики в облако, расширение возможностей работы SQL Server Management Studio со средой SQL Azure. Значительное внимание было уделено вопросам масштабирования СУБД, виртуализации приложений в среде баз данных, а также пространственному представлению данных.

Эволюция Microsoft SQL Server. В последних версиях разработчики акцентировали внимание на обработке данных в оперативной памяти (in-memory) и работе с большими данными.

В качестве достоинства СУБД от Microsoft заказчики отмечают простоту внедрения, управления, программирования и обновления.

Microsoft SQL Server 2016

2016 год стал годом очередной смены версий – перехода с Microsoft SQL Server 2005 на Microsoft SQL Server 2016. Ее новые функции и усовершенствования обеспечивают более высокую производительность, усиленную безопасность и полноценные интегрированные возможности в области отчетности и аналитики. Это не радикальная «смена вех», но эксперты называют Microsoft SQL Server 2016 самым значительным обновлением за всю историю продукта. Он включает инструменты расширенной аналитики, машинного обучения, а также новые возможности для анализа и визуализации информации на любых устройствах.

Новая версия Microsoft SQL Server позволяет создавать критически важные приложения для оперативной обработки транзакций (OLTP) с улучшенной масштабируемостью, производительностью при выполнении в памяти и высокой доступностью. При этом обеспечивается согласованность локальной и облачной среды: SQL Server позволяет клиентам получать доступ к данным на локальных серверах и в облаке.

Перечислим некоторые ключевые особенности Microsoft SQL Server 2016:

Новая технология постоянного шифрования (Always Encrypted) защищает данные при хранении и перемещении без снижения производительности БД. Безопасность особенно важна при переносе данных в облако, и постоянное шифрование призвано решить эту проблему.

Технология Stretch Database позволяет динамически переносить «горячие» и «холодные» данные из SQL Server в облако Azure. Для чего это нужно? В частности, по мере накопления в базе исторических данных возрастает сложность и стоимость ее эксплуатации. Автоматический перенос архивных данных в облако по мере их устаревания — разумное решение. Такие данные перемещаются в фоновом режиме. На приложения и запросы это не влияет.

Функция Row Level Security (RLS) позволяет администраторам контролировать доступ пользователей к тем или иным данным и управлять им. Это особенно полезно в ситуациях, когда требуется детальное разграничение доступа, например, в некоторых госструктурах или медицинских учреждениях.

Согласованность локальной и облачной среды. Независимо от того, где находятся данные — в корпоративном центре обработки данных, в частном облаке или в облаке Microsoft Azure, — обеспечивается согласованная работа как для сервера, так и для базы данных, предоставляемой в качестве услуги. Поддержка гибридного облака дает возможность распределять нагрузку между локальной и облачной средой. Это означает экономию и гибкость.

Высокая производительность Data Warehousing — №1, №2 и №3 в тесте TPC-H 10 Terabyte для некластерных сред и №1 в тесте SAP SD Two-Tier в среде Windows.

Поддержка структурированных и неструктурированных данных: запросы PolyBase для данных Hadoop. Можно выполнять запросы реляционных и нереляционных данных, используя простой T-SQL с помощью PolyBase. При этом отдельный Microsoft SQL Server 2016 Enterprise Edition используется в качестве головного узла, а масштабирование осуществляется с помощью нескольких вычислительных узлов Standard Edition.

Комплексная мобильная бизнес-аналитика помогает преобразовать данные в полезную информацию, получая ценные сведения на любом устройстве (как с подключением к интернету, так и без него) в виде отчетов. Предлагается более 250 встроенных аналитических функций.

Расширенная аналитика в базе данных дает возможность анализировать операционные данные в режиме реального времени и с требуемым масштабом непосредственно в базе данных SQL Server. Тем самым устраняется потребность в их перемещении. Анонсированный Microsoft R Server использует технологии приобретенной компании Revolution Analytics для поддержки Hadoop и Teradata.

С помощью SQL Server 2016 можно получать ценные сведения из транзакционных и аналитических данных в режиме реального времени. Продукт позиционируется как безопасная и масштабируемая платформа баз данных, которая предоставляет все необходимое — от расширенной аналитики до высокой производительности обработки любых нагрузок в оперативной памяти.

Оперативная аналитика в реальном времени позволяет быстрее принимать решения.

SQL Server 2016 работает значительно быстрее прежних версий: на том же оборудовании запросы выполняются примерно на 25% быстрее, а при использовании некоторых новых средств SQL Server 2016 с обработкой в памяти выигрыш достигает 30 раз для OLTP-транзакций и 100 раз для запросов (данные Microsoft). Однако и требования к аппаратному обеспечению в новой версии выросли.

Функциональные отличия разных редакций SQL Server 2016.

Функциональные возможности SQL Server 2016

Производительность	Выполнение OLTP в памяти
Хранение столбцов в памяти
Операционная аналитика в реальном времени
Регулятор ресурсов
Хранение запросов
Доступность	AlwaysOn
Расширенная поддержка визуализации и динамическая миграция
Безопасность	Постоянное шифрование
Прозрачное шифрование данных
Безопасность на уровне строк
Динамическая маскировка данных
Поддержка шифрования резервного копирования
Детальный аудит
Разделение обязанностей
Программируемость	Поддержка JSON
Запросы PolyBase для данных Hadoop
Temporal
Готовность к использованию в облаке	Stretch Database
Архивирование в Azure
Аварийное восстановление в Azure
Оптимизированные образы виртуальных машин в коллекции Azure
Управление	Распределенное воспроизведение
Управление на основе политик
Бизнес-аналитика	Усовершенствованные отчеты
Мобильная бизнес-аналитика
Сервисы интеграции, управляемые в качестве сервера
Закрепление отчетов в Power BI
Многомерные семантические модели
Усовершенствованные табличные семантические модели бизнес-аналитики
Сервисы основных данных
Сервисы качества данных
Расширенная аналитика	Расширенная аналитика в базе данных с помощью служб R Services
Многопоточная обработка запросов R и потоковая обработка в памяти

(красным выделены новые возможности, отсутствующие в SQL Server 2014).

В последние годы Microsoft расширила спектр своих предложений. Наряду с SQL Server в ее арсенале есть также Azure SQL Database («СУБД как сервис») и два облачных noSQL-решения — Azure DocumentDB и Azure Tables. В 2016 году корпорация Microsoft сделала еще один важный анонс — представила SQL Server для Linux. Ее платформа для управления данными и бизнес-аналитики стала еще более универсальной, расширив возможности для работы с данными и приложениями с применением разных инструментов, языков и систем в облачной, гибридной или локальной среде. Это еще один шаг в сторону упрощения SQL Server и повышения его доступности. Релиз этой версии ожидается в середине 2017 года.

Встречайте SQL Server для Linux

SQL Server для Linux, созданный на основе SQL Server 2016, предоставляет возможность разработки и развертывания интеллектуальных приложений на единой платформе для управления данными и бизнес-аналитики. Объявленная Microsoft поддержка операционных систем семейства Linux в новой версии SQL Server — очередной шаг корпорации по выходу на рынок Linux-систем после заключения партнерского соглашения с RedHat и Canonical.

C выпуском SQL Server для Linux разработчики получат широкие возможности выбора платформы для приложений, а пользователи виртуальных серверов (VPS) смогут развертывать SQL Server не только под Windows. Приложения SQL Server можно будет запускать в контейнерах Docker.

В частности, некоторые заказчики уже используют сервисы Azure Data Lake на Ubuntu. Теперь разработчики смогут создавать новые приложения со всеми возможностями SQL Server. А сотрудничество с Red Hat означает перенос SQL Server на платформу Red Hat Enterprise: заказчики получат еже более широкие возможности выбора ОС. На сайте SQL Server также уже появилась информация относительно новых возможностей СУБД.

В марте 2016 года была выпущена предварительная ознакомительная версия SQL Server для Linux, содержащая базовые функции системы управления реляционными базами данных. Как ожидается, Linux-версия SQL Server будет иметь уровень производительности, необходимый для решения критически важных задач, низкий показатель TCO (совокупную стоимость владения), высокий уровень безопасности и поддержку технологий гибридных облаков, включая как Stretch Database.
Microsoft подошла к принятию открытого кода еще в 2008 году, когда корпорация присоединилась к фонду Apache Software Foundation. В 2009 году она внесла один из наиболее крупных вкладов в разработку Linux благодаря коду, обеспечивающему виртуализацию на базе гипервизора Hyper-V.
Начиная с 2014 года Microsoft стала еще активнее поддерживать сообщество разработчиков открытого программного обеспечения. Был полностью или частично открыт код платформы .Net, компиляторов С# и Visual Basic, браузера Edge и некоторых других продуктов. Microsoft стала платиновым участником Linux Foundation наравне с Fujitsu, HP, Cisco, Huawei, IBM, Intel, Samsung, NEC, Qualcomm и Oracle. Сегодня она участвует во многих проектах Open Source, которые ведет Linux Foundation, включая CII, node.js Foundation, OpenAPI и OpenDaylight.

Поэтому и поддержка ядра Linux не стала для отрасли неожиданностью. Microsoft не только еще раз продемонстрировала, что играет важную роль в движении Open Source. Выпуск SQL Server для Linux имеет целью расширение рынка: корпорация не желает упускать те 15% мирового рынка СУБД, которые занимают Linux-продукты Oracle и IBM. По данным IDC, Microsoft принадлежит более половины мирового рынка СУБД для Windows. Однако на других платформах лидирует Oracle, доля которой приближается к 50%.

По мнению аналитиков, решение Microsoft может быть выбрано не только в силу привлекательной стоимости, но и потому, что оно содержит ряд встроенных функций, которые отсутствуют в конкурирующих продуктах или предлагаются за дополнительную плату, и совместимо с Microsoft Excel .

Microsoft объявила, что заказчики бесплатно смогут приобрести лицензии на SQL Server при условии, что они решат отказаться от СУБД Oracle. «Перестаньте зависеть от Oracle. Перенесите свои базы данных Oracle на SQL Server и получите соответствующие временные лицензии SQL Server совершенно бесплатно вместе с Software Assurance», — призывает Microsoft на своем сайте. Корпорация даже разработала онлайн-тренинг: «Преобразование бизнеса путем перехода с Oracle на SQL Server».

Компания Canonical уже сделала SQL Server для Linux доступным в образах ОС Ubuntu, которую пользователи устанавливают в Microsoft Azure. Это позволяет им гибко использовать вычислительные ресурсы и недорогое дисковое хранилище. Такой вариант резко снижает общую стоимость платформы. Кроме того, в облачных средах ресурсы оптимизированы под рост рабочих нагрузок. Используя Docker и инструменты оркестрации Canonical, можно гибко наращивать производительность в соответствии с нагрузкой. Azure и контейнерные технологии в среде Linux позволяют реализовать сложные и высоконагруженные проекты без покупки дополнительного оборудования.

По данным опроса администраторов баз данных, Microsoft SQL Server уже используется в большинстве организаций.

Выпуск SQL Server для Linux означает, что Microsoft становится поставщиком кроссплатформенных решений. Ранее Microsoft уже перенесла свой Office и Office 365 на платформы iOS и Android. Такие продукты как Microsoft Intune и Azure AD также поддерживают разные устройства.

Проект Microsoft под кодовым наименованием Helsinki предполагает перенос SQL Server на несколько дистрибутивов Linux, включая Ubuntu, Red Hat Enterprise Linux и SUSE Linux Enterprise Server. Это логично дополняет и облачную стратегию корпорации — поддержку IaaS VM в Microsoft Azure для разных дистрибутивов Linux (CentOS, openSUSE, Oracle Linux, SUSE Linux Enterprise Server, Red Hat Enterprise Linux и Ubuntu). При покупке лицензий SQL Server (в расчете на сервер или на ядро процессора) заказчик сможет использовать одну и ту же лицензию в Windows Server и Linux. По программе Software Assurance можно бесплатно получать будущие версии продукта.

Конкурентный анализ рынка РСУБД за последние 30 лет показывает уверенный рост Microsoft SQL Server, особенно после выпуска SQL Server 2000. С поддержкой Linux этот рост мог бы быть еще значительнее. В настоящее время Linux, ПО виртуализации, контейнеризации, оркестрации, прикладные и связующие среды с открытым кодом играют важную роль в публичном облаке. Кроме того, по данным IDC, почти 40% серверов x86 продаются с ОС Linux и треть из них используются как серверы баз данных. Конечно, Microsoft SQL Server не станет продуктом с открытым исходным кодом, но, предлагая его как компонент стека Open Source, Microsoft существенно увеличит число инсталляций. Это серьезный вызов Oracle и IBM DB2 – также проприетарных СУБД для сред Open Source.

Каким он будет?

Следующая версия SQL Server под условным названием SQL Server v.Next предоставит экосистеме Linux возможности СУБД Microsoft, включая SQL Server Agent, аутентификацию в Active Directory, средства обеспечения высокой доступности и аварийного восстановления, безопасности и защиты данных. Предварительная версия SQL Server для Linux уже доступна для Red Hat Enterprise Linux (RHEL), SUSE Linux Enterprise Server (SLES), Ubuntu, а также облачных и контейнерных платформ, таких как OpenStack, Docker Swarm, Kubernetes и Mesosphere D/C OS.

Знакомьтесь: SQL Server для Linux. В него будут включены все основные средства SQL Server 2016.

SQL Server для Linux включает также такие средства SQL Server 2016 как хранение столбцов в памяти, что повышает производительность при выполнении запросов до 10 раз, In-Memory OLTP, благодаря чему скорость по сравнению с хранением таблиц на диске увеличивается до 2,5 раз. А Row-Level Security и Dynamic Data Masking защищают данные на сервере от несанкционированного доступа без внесения изменений в клиентские приложения.

При инсталляции SQL Server 2016 применяются стандартные для Linux методы: yum для дистрибутивов Fedora и apt-get для Debian. Поддерживается запуск по systemd, пути файлов Linux в операторах T-SQL и скриптах. Кластерами высокой доступности можно управлять с помощью таких популярных Linux-инструментов как Pacemaker и Corosync.

Microsoft предлагает также кросс-платформенные инструменты для SQL Server в Linux или Windows, такие как SQL Server Management Studio (SSMS), SQL Server Data Tools (SSDT), PowerShell (sqlps) и недавно анонсированное Visual Studio Code Extension для SQL Server. Поддерживаются также средства Microsoft Migration Assistant для переноса нагрузок. С помощью кросс-платформенных инструментов организации могут уже сейчас начать миграцию на SQL Server для Linux, а в 2017 году перейти на коммерческую версию v.Next.

Непрерывная интеграция и доставка (Continuous integration and continuous delivery, CI/CD) – практика DevOps, которая ускоряет внесение исправлений и изменений, позволяет выпускать продукты на рынок, повышать их качество и надежность.

Благодаря поддержке контейнеров в Windows и Linux ПО SQL Server будет работать под управлением оркестраторов Docker Swarm, Red Hat Open Shift, Mesosphere DC/OS и Kubernetes. С помощью Management Pack for SQL Server для Linux организации смогут использовать System Center Operations Manager для комплексного мониторинга – от аппаратных средств до экземпляров баз данных.

Поскольку SQL Server теперь доступен и для контейнеров, в разработке приложений можно применять некоторые практики DevOps, например, создать образ контейнера для использования в разных ОС. С помощью оркестраторов типа Docker Swarm или Red Hat Open Shift можно быстро обновлять контейнеры в тестовой и рабочей среде.

С выпуском SQL Server для Linux можно использовать базы данных в гетерогенной среде – как на собственных серверах, так и в виртуальных машинах в частных/публичных облаках и у провайдеров услуг VPS/VDS.

Источник