我需要在我的开发机器上运行一个 SQL Server (Express) 实例才能使用 Web 应用程序。
我最近开始使用 Docker，我想知道使用 Microsoft SQLServer Docker image 是否有一些优势而不是简单地在我的机器上安装 SQL Server。
我正在使用 Win10 机器。
最佳答案
快速安装
如果您已经安装了 Docker，最好说不需要安装。只需向 docker run 提供 3 个环境变量(服务器类型、密码和接受 EULA)即可。
自动安装/部署
您只需几个命令即可启动 SQL，无需用户交互过程。对于 CI/CD 管道非常有用。
云就绪
想在 VPS 上运行您的解决方案吗？还是 GCP/AKS/AWS？您距离 kubernetes 仅一步之遥 - 您的容器可以在任何地方运行。
便宜
基于 Windows 的虚拟服务器比 Linux 更昂贵。可以在 Linux 运行器上测试您的解决方案并为您节省资金。
针对不同的服务器/版本进行测试
根据@DanGuzman 的评论，您可以在 SQL Server 上使用不同版本测试您的解决方案，只需更改环境变量中图像或 SQL Server 类型的 tag。
隔离
使用 SQL 服务器轻松创建单独的桥接网络，控制访问。只需通过 Docker 方式分离网络，即可在一台 PC 上轻松启动多个实例。
重置
测试要求您可以重置所有更改并从头开始(从同一起点)开始所有测试。使用容器及其卷，您只需一个命令即可实现。
透明配置
您提供 Dockerfile 和 docker-compose.yml，其中所有步骤都明确写明。无需提供有关如何设置服务器的额外自述文件。
跨平台
开发人员在处理大型项目(我们的案例)时可以使用不同的操作系统。 Docker 配置将在任何不更改的情况下运行。也许您的设计使用 MacOS 并且还想在本地运行解决方案？使用 Docker 很容易。
关于sql-server - 在 Docker 容器中运行 SQL Server 有哪些优势？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54841211/
1.错误信息：Errorresponsefromdaemon:Gethttps://registry-1.docker.io/v2/:net/http:requestcanceledwhilewaitingforconnection(Client.Timeoutexceededwhileawaitingheaders)或者：Errorresponsefromdaemon:Gethttps://registry-1.docker.io/v2/:net/http:TLShandshaketimeout2.报错原因：docker使用的镜像网址默认为国外，下载容易超时，需要修改成国内镜像地址（首先阿里
目录第1题连续问题分析：解法：第2题分组问题分析：解法：第3题间隔连续问题分析：解法：第4题打折日期交叉问题分析：解法：第5题同时在线问题分析：解法：第1题连续问题如下数据为蚂蚁森林中用户领取的减少碳排放量iddtlowcarbon10012021-12-1212310022021-12-124510012021-12-134310012021-12-134510012021-12-132310022021-12-144510012021-12-1423010022021-12-154510012021-12-1523.......找出连续3天及以上减少碳排放量在100以上的用户分析：遇到这类
我正在尝试查询我的Rails数据库(Postgres)中的购买表，我想查询时间范围。例如，我想知道在所有日期的下午2点到3点之间进行了多少次购买。此表中有一个created_at列，但我不知道如何在不搜索特定日期的情况下完成此操作。我试过:Purchases.where("created_atBETWEEN?and?",Time.now-1.hour,Time.now)但这最终只会搜索今天与那些时间的日期。 最佳答案 您需要使用PostgreSQL'sdate_part/extractfunction从created_at中提取小时
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我目前有一个reddit克隆类型的网站。我正在尝试根据我的用户之前喜欢的帖子推荐帖子。看起来K最近邻或k均值是执行此操作的最佳方法。我似乎无法理解如何实际实现它。我看过一些数学公式(例如k表示维基百科页面)，但它们对我来说并没有真正意义。有人可以推荐一些伪代码，或者可以查看的地方，以便我更好地了解如何执行此操作吗？ 最佳答案 K最近邻(又名KNN)是一种分类算法。基本上，您采用包含N个项目的训练组并对它们进行分类。如何对它们进行分类完全取决于您的数据，以及您认为该数据的重要分类特征是什么。在您的示例中，这可能是帖子类别、谁发布了该项
