使用docker搭建mysql

最近新换了电脑，本地没有mysql服务了，想了想，决定使用docker装个mysql服务。

1. 下载docker desktop

1.1 下载

点此下载docker desktop

1.2 安装

重启后，点掉了一个框子（忘记截图了，-_-||），之后出现了这个弹框。

大概看了一下，是说要去链接的那个网站下一个内核然后再重启。我这里是下载了，不是所有人都需要下载，弹出此框就去下载就好。

1.3 修改源（国内源速度快）

将下述代码粘入即可（实际只加了一个registry-mirrors，可以根据自己的需要调整）

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"],
  "experimental": false,
  "features": {
    "buildkit": true
  }
}

1.4 测试安装结果

启动后，效果如下（中间有几部省略了。。。）
此时，在任意处按住ctrl+鼠标右键，选择【在windows终端打开】或者【powershell？差不多叫这个】，总之打开命令行窗口：
输入：

docker run hello-world

显示以下内容，则表示docker安装成功

2. 安装mysql

2.1 下载mysql

想要下载mysql镜像，同上1.4步，打开命令行窗口，输入以下命令：

docker pull mysql

注意，这里如果要拉其他版本的mysql，应该使用如下命令（以mysql5.7为例）

docker pull mysql:5.7

2.2 启动mysql

待上面镜像下载完成后，输入以下命令：

docker run --name mysql-dev -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql

如果要启动mysql5.7，并使用本机3307端口对外，则应使用以下命令

docker run --name mysql5.7-dev -p 3307:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7

这里如果端口写错了，连接mysql时会报错2013

如下，代表启动成功

2.3 连接mysql并创建外部用户

1. 打开docker的mysql容器客户端

打开后：

2.连接mysql服务端

​ mysql -u root -p

注意：这里的密码输入刚才上面设置的初始密码（见2.2），我这里是123456

登录成功：

3. 创建外部用户

CREATE USER admin@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456'; 

此处，创建了用户名为admin，密码为123456的外部用户

4. 给外部用户授权

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO admin@'%';

此处，给admin用户授予了所有权限

2.4 测试安装结果

启动本地的navicat，连接到docker容器的mysql
至此，测试完成，安装成功：

附1：Docker Desktop 的数据卷位置

docker的mysql做迁移时，需要找到它的数据卷，一并迁移才能做到mysql与数据一起迁移。

但使用docker volume系列命令查询到的路径只是其在linux系统下的路径，（由于使用Docker Desktop）在windows中并不知道它实际存在哪。

Docker Desktop默认数据卷位置如下：

\\wsl$\docker-desktop-data\version-pack-data\community\docker\volumes

直接使用 文件资源管理器（即：我的电脑） 粘贴到地址栏打开即可

附2：Docker启动mysql命令

首次启动：

docker run --name mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -v /home/docker_volume/mysql:/var/lib/mysql mysql

既要指定数据卷，有要指定mysql的初始密码，且数据卷的目录/home/docker_volume/mysql必须为空目录，否则会启动失败！

若数据卷不手动指定，不使用-v参数也可以。但当需要数据迁移时，需要找到mysql的数据卷目录，将需要的数据卷内容全部复制到mysql的数据卷目录之下。

数据卷的查看

数据卷的查看请使用docker volume相关方法查看，具体用法参考：

docker volume --help