SQL Server on Linuxとは

対象:Linux 上の SQL Server

SQL Serverは、SQL Server 2017 (14.x) 以降、Linux 上で実行されます。 WindowsのSQL Serverと同じSQL Server データベース エンジンを使用するため、ベア メタル、仮想マシン、コンテナーなど、サポートされているプラットフォーム間で一貫した機能セットと管理エクスペリエンスが提供されます。

概要

SQL Serverに慣れていて、Linux に慣れていない場合は、「 SQL ユーザー向けの Linux リソースに関する最新情報を参照してください。

Linux に精通していて、SQL Serverに慣れていない場合は、「SQL Server: リソースの学習に関する記事を参照してください。

インストールを選択する

次のセクションは、お好みの環境にSQL Server on Linuxをインストールする際に役立ちます。

• Linux マシンまたは VMに SQL Server を直接インストールします。
• Linux コンテナーでSQL Serverを実行します
• Linux 用 Windows サブシステム (WSL 2) に SQL Server をインストールする(開発目的のみ)

SQL Serverを Linux マシンまたは VM に直接インストールする

次のクイック スタート記事では、物理ハードウェアまたは仮想マシン (VM) にSQL Server on Linuxをインストールし、データベースを作成する方法について説明します。

¹ SUSE Linux Enterprise Server (SLES) は、SQL Server 2025 (17.x) 以降のバージョンではサポートされていません。

Linux コンテナーでSQL Serverを実行する

コンテナーは、開発環境でのローカル テスト、継続的インテグレーションとデプロイ (CI/CD)、一時的なワークロードに役立ちます。 また、Azure Kubernetes Service (AKS)、Red Hat OpenShift、DH2i DxOperator など、運用環境でのコンテナー オーケストレーションの一部としても一般的に使用されます。

Linux コンテナーにSQL Serverをインストールする方法については、「Quickstart: Docker で Linux コンテナー イメージSQL Server実行する」を参照してください。

SQL Server コンテナー イメージは、Microsoft Container Registry (MCR) で公開され、使用できます。 また、コンテナー イメージの作成時に使用されたオペレーティング システム イメージに基づいて、次の場所にカタログ化されます。

RHEL ベースのSQL Server コンテナー イメージについては、「SQL Server Red Hat コンテナー」を参照してください。

コンテナーの詳細については、Linux 上の SQL Server コンテナーを参照してください。

Linux 用 Windows サブシステム にSQL Serverをインストールする (WSL 2)

WSL 2 の SQL Server は開発目的のみで使用することを意図しており、運用ワークロードでの使用はサポートされていません。 実行するSQL Serverのバージョンに対して、サポートされているプラットフォームのいずれかで WSL 環境でSQL Serverを実行します。

WSL 2 にSQL Serverをインストールする方法については、「クイック スタート: SQL Serverをインストールし、Linux 用 Windows サブシステムにデータベースを作成する (WSL 2)」を参照してください。

接続する

インストール後、Linux マシン上の SQL Server インスタンスに接続します。 ローカルでもリモートでも、さまざまなツールやドライバーを使用して接続できます。 このクイックスタートでは、sqlcmd コマンドライン ツールの使用方法を示します。 その他のツールは次のとおりです。

探す

SQL Server 2017 (14.x) 以降のバージョンでは、Linux やコンテナーなど、サポートされているすべてのプラットフォームで同じ基になるデータベース エンジンがあります。 そのため、既存の多くの特徴と機能が同じように動作します。 このドキュメントのこの領域では、Linux の観点からこれらの機能の一部を強調し、Linux に固有の要件を持つ領域について説明します。

コア機能

SQL Server on LinuxはWindowsと同じデータベース エンジンを共有するため、ほとんどの機能はプラットフォーム間で同じように動作します。 次の強調表示は、主要な機能と Linux 固有の注意事項 (該当する場合) をまとめたものです。

パフォーマンスとクエリの最適化

SQL Server on Linuxでは、トランザクションワークロードと分析ワークロードの混在がサポートされます。 主なテクノロジは次のとおりです。

• 高スループットのトランザクション シナリオ用のインメモリ OLTP。
• 大規模なデータセットに対する効率的な分析クエリのための列ストア インデックス。
• クエリのパフォーマンスを監視し、実行プランを管理するためのクエリ ストア。
• アダプティブ結合、メモリ許可フィードバック、パラメーターに依存するプランの最適化、関連する機能強化など、アプリケーションを変更せずにパフォーマンスを向上させるための自動チューニングとインテリジェント クエリ処理 (IQP)。

これらの機能は、標準の Transact-SQL 構成とデータベースの互換性レベルによって有効になります。

セキュリティ

SQL Server on Linuxには、保存データ、メモリ内、転送中のデータを保護するための組み込みのセキュリティ機能が含まれています。

• 透過的なデータ暗号化 (TDE)
• 常に暗号化されています
• 行レベルのセキュリティ
• 動的データのマスキング
• Auditing
• データの検出と分類
• 脆弱性評価

これらの機能は、組織がプラットフォーム固有の違いなしにコンプライアンスとデータ保護の要件を満たすのに役立ちます。

自動化とメンテナンス

SQL Server エージェントは、Transact-SQL (T-SQL) ジョブ、データベース メール、ログ配布など、スケジュールされた自動化されたタスクを実行するために Linux で使用できます。 エージェントはSQL Server パッケージに含まれており、mssql-conf ユーティリティを使用して有効にすることができます。

高可用性と災害復旧

SQL Server on Linuxでは、複数の可用性と回復オプションがサポートされています。

• Pacemaker または DH2i DxEnterprise を使用した Always On 可用性グループとフェールオーバー クラスター インスタンス
• ウォーム スタンバイ シナリオ向けのログ配信

SQL Serverは、Kubernetes などのプラットフォームによって調整されたコンテナー化された環境でも実行でき、回復性を高める可用性グループの統合は省略可能です。

データ統合と分析

Linux で使用できるその他の機能は次のとおりです。

• 外部データ ソース間でデータのクエリと結合を行う PolyBase。
• Machine Learning R およびデータに近いPythonスクリプトを実行するためのサービス。
• リレーションシップ ベースのデータをモデリングおよびクエリするためのグラフ データベース機能。
• 言語に対応するテキスト クエリのフルテキスト検索。
• ETL ワークロードに対する Integration Services (SSIS) パッケージの実行。 パッケージの開発と設計は、Windowsで実行されます。

PolyBase、Machine Learning Services、フルテキスト検索などの一部の機能では、追加のパッケージをインストールする必要があります。 詳細については、SQL Server on Linuxのインストール ガイダンスを参照してください。

SQL Server on Linuxについて既に理解している場合は、各リリースの一般的なガイドラインと既知の問題に関するリリース ノートを確認してください。

サポートを受ける

• IDEas for SQL: SQL Serverを改善するための提案がありますか?
• Microsoft Q&A (SQL Server)
• DBA Stack Exchange (タグ sql-server): SQL Serverへの質問をしてください
• スタック オーバーフロー (tag sql-server):SQL 開発に関する質問とその回答
• Microsoft SQL Server ライセンス条項と情報
• 法人のお客様向けサポート オプション
• 追加のSQL Serverのヘルプとフィードバック

SQL ドキュメントへの投稿

SQL コンテンツを自分で編集できることはご存じですか。 これにより、ドキュメントが改善されるだけでなく、ページの共同作成者としてもクレジットされます。

詳細については、「Edit Microsoft Learn ドキュメントを参照してください。