Прочитать на английском

Поделиться через

Что собой представляет SQL Server на Linux?

  • Статья
  • 05.03.2025

Область применения: SQL Server — Linux

Начиная с версии SQL Server 2017 (14.x) возможна работа SQL Server на Linux. Это то же ядро СУБД SQL Server с множеством аналогичных функций и служб независимо от операционной системы.

Совет

SQL Server 2019 доступен! Сведения о новых возможностях см. в статье Новые возможности SQL Server 2019 для Linux.

SQL Server 2019 (15.x) работает на Linux. Это то же ядро СУБД SQL Server с множеством аналогичных функций и служб независимо от операционной системы. Дополнительные сведения об этом выпуске см. в статье "Новые возможности SQL Server 2019 в Linux".

Совет

SQL Server 2022 доступен! Сведения о новых возможностях Linux в последнем выпуске см. в статье "Новые возможности SQL Server 2022".

SQL Server 2022 (16.x) работает на Linux. Это то же ядро СУБД SQL Server с множеством аналогичных функций и служб независимо от операционной системы. Дополнительные сведения об этом выпуске см. в статье "Новые возможности SQL Server 2022".

Установка

Чтобы приступить, установите SQL Server на Linux, используя любое из следующих кратких руководств:

Образы контейнеров

Образы контейнеров SQL Server публикуются и доступны в реестре контейнеров Майкрософт (MCR), а также каталогизуются в следующих расположениях на основе образа операционной системы, используемого при создании образа контейнера:

Примечание

Контейнеры будут опубликованы только в MCR для последних дистрибутивов Linux. Если вы создаете собственный пользовательский образ контейнера SQL Server для более старого поддерживаемого дистрибутива, он по-прежнему будет поддерживаться. Для получения дополнительной информации см. предстоящие обновления образов контейнеров SQL Server в Реестре артефактов Microsoft (также известный как MCR).

Подключиться

После установки подключитесь к экземпляру SQL Server на компьютере с Linux. Вы можете подключаться как локально, так и удаленно, различными средствами и драйверами. В кратких руководствах показано, как использовать программу командной строки sqlcmd. Также можно использовать следующие средства:

Инструмент Учебник
Visual Studio Code (VS Code) Расширение SQL Server для Visual Studio Code
SQL Server Management Studio (SSMS) Управление SQL Server на Linux с помощью SQL Server Management Studio в Windows
SQL Server Data Tools (SSDT) Создание баз данных для SQL Server на Linux с помощью Visual Studio

Изучить

Начиная с SQL Server 2017 (14.x), SQL Server имеет одинаковый базовый движок базы данных на всех поддерживаемых платформах, включая Linux и контейнеры. Поэтому многие существующие функции и возможности работают одинаково. В этой части документации некоторые из этих функций рассматриваются с точки зрения платформы Linux. Кроме того, отмечаются области, в которых платформа Linux предъявляет уникальные требования.

Если вы уже знакомы с SQL Server на Linux, изучите общие рекомендации и известные проблемы в заметках об этом выпуске:

Также ознакомьтесь с новыми возможностями:

Совет

Ответы на часто задаваемые вопросы об SQL Server на Linux см. в этой статье.

Получить помощь

Примите участие в разработке документации по SQL

Знаете ли вы, что содержимое SQL можно изменить самостоятельно? Это не только улучшит нашу документацию, но и даст вам статус участника в создании этой страницы.

Дополнительные сведения см. в разделе Участие в работе над документацией по SQL Server.

Дополнительные ресурсы

Обучение

Схема обучения

SQL Server на Linux - Training

SQL Server теперь работает в выбранной операционной системе. В этой схеме обучения вы узнаете основы SQL Server на Linux, прежде чем узнать, как запускать контейнеры SQL Server на Linux и развертывать SQL Server на Linux. Затем вы узнаете, как автоматически настроить развертывание SQL Server на Linux.

Сертификация

Microsoft Certified: Azure Database Administrator Associate (Сертификация Майкрософт. Помощник Администратора баз данных Azure) - Certifications

Администрирование инфраструктуры базы данных SQL Server для облачных, локальных и гибридных реляционных баз данных с помощью предложений реляционной базы данных Microsoft PaaS.