CONECTAR SQL SERVER EN DOCKER CON AZURE DATA STUDIO EN 2026

Introducción a la ejecución de SQL Server en contenedores Docker

En el mundo actual del desarrollo de software, la containerización se ha convertido en una práctica esencial para garantizar entornos consistentes y portátiles. Microsoft SQL Server, uno de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales más utilizados, ofrece soporte oficial para ejecutarse en contenedores Docker desde sus versiones recientes. Esta aproximación permite a los desarrolladores configurar instancias de SQL Server de manera rápida y reproducible en cualquier plataforma que soporte Docker, incluyendo Windows, macOS y Linux.

La utilización de Docker elimina la necesidad de instalaciones nativas complejas, especialmente en sistemas operativos no Windows, donde tradicionalmente SQL Server no estaba disponible de forma directa. Al ejecutar SQL Server dentro de un contenedor, se logra un aislamiento completo que incluye el motor de base de datos, sus dependencias y configuraciones específicas. Esto facilita enormemente las tareas de desarrollo, pruebas y depuración, ya que los entornos pueden ser iniciados, detenidos o eliminados con comandos simples.

Azure Data Studio emerge como la herramienta ideal para interactuar con estas instancias containerizadas. Se trata de una aplicación ligera, multiplataforma y de código abierto desarrollada por Microsoft, que proporciona una interfaz gráfica moderna para administrar bases de datos SQL Server. Ofrece funcionalidades avanzadas como edición de consultas inteligentes, exploración de objetos de base de datos, visualización de resultados y extensiones personalizables, todo ello sin la pesadez de herramientas tradicionales.

En esta guía detallada, exploraremos paso a paso cómo configurar un contenedor Docker con la versión más reciente de Microsoft SQL Server disponible en enero de 2026, cómo optimizar su ejecución y cómo establecer una conexión segura y eficiente utilizando Azure Data Studio. Además, incluiremos prácticas recomendadas para la persistencia de datos y la importación de bases de datos de ejemplo, asegurando que el lector pueda aplicar estos conocimientos en proyectos reales de programación y tecnología.

Preparación del entorno Docker

Antes de iniciar la ejecución de SQL Server, es fundamental contar con Docker instalado y configurado correctamente en el sistema. Docker Desktop es la opción recomendada para usuarios de macOS y Windows, mientras que en distribuciones Linux se puede optar por Docker Engine.

Una vez instalado Docker, se recomienda verificar su funcionamiento ejecutando un contenedor de prueba simple. Esto confirma que el daemon está activo y que los recursos del sistema son suficientes.

SQL Server requiere al menos 2 GB de memoria asignada al contenedor para operar de forma estable. En Docker Desktop, es posible ajustar este límite en las preferencias de recursos. Para entornos de desarrollo intensivo, asignar 4 GB o más mejora significativamente el rendimiento, especialmente cuando se manejan consultas complejas o grandes volúmenes de datos.

docker run --rm hello-world

El comando anterior descarga una imagen mínima y muestra un mensaje de confirmación si Docker está operativo. Este paso preliminar evita problemas posteriores relacionados con la configuración del host.

Descarga de la imagen oficial de SQL Server

Microsoft publica imágenes oficiales de SQL Server en el Microsoft Container Registry (MCR). A fecha de enero de 2026, la imagen recomendada para desarrollo es la etiquetada como latest, que corresponde a la versión más reciente disponible, incluyendo todas las actualizaciones cumulativas aplicadas.

Para obtener la imagen, se utiliza el comando pull de Docker. Este proceso descarga las capas necesarias y las almacena localmente para su uso posterior.

docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2025-latest

Es importante notar que la edición Developer incluida en esta imagen es gratuita y ofrece todas las características de la edición Enterprise, pero está destinada exclusivamente a entornos no productivos. Para usos en producción, se deben considerar imágenes licenciadas correspondientes a ediciones Standard o Enterprise.

El tamaño de la imagen ronda los varios gigabytes, dependiendo de la versión específica, por lo que se recomienda una conexión estable a internet durante la descarga. Una vez completada, la imagen queda disponible para múltiples ejecuciones sin necesidad de descargarla nuevamente.

Ejecución del contenedor SQL Server

La ejecución de un contenedor SQL Server requiere la aceptación explícita de la licencia de usuario final (EULA) y la definición de una contraseña fuerte para el usuario administrador del sistema (sa). La contraseña debe cumplir con los requisitos de complejidad de SQL Server: mínimo 8 caracteres, incluyendo mayúsculas, minúsculas, números y símbolos no alfanuméricos.

El comando básico para iniciar el contenedor es el siguiente:

docker run -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "MSSQL_SA_PASSWORD=TuContraseñaFuerte2026!" \
 -p 1433:1433 --name sql_server_local -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2025-latest

Este comando expone el puerto estándar 1433 del contenedor al host, permite el acceso remoto y ejecuta el contenedor en modo detached. El nombre asignado facilita su gestión posterior.

Para asegurar la persistencia de datos más allá de la vida del contenedor, se recomienda encarecidamente utilizar volúmenes Docker. Sin ellos, cualquier dato creado se pierde al detener o eliminar el contenedor.

docker volume create sql_data

docker run -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "MSSQL_SA_PASSWORD=TuContraseñaFuerte2026!" \
 -p 1433:1433 --name sql_server_local -v sql_data:/var/opt/mssql -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2025-latest

El volumen sql_data almacena de forma permanente los archivos de base de datos, logs y configuraciones.

Una alternativa moderna y más mantenible es el uso de Docker Compose. Cree un archivo docker-compose.yml con el siguiente contenido:

version: "3.9"
services:
    sqlserver:
        image: mcr.microsoft.com/mssql/server:2025-latest
        environment:
            - ACCEPT_EULA=Y
            - MSSQL_SA_PASSWORD=TuContraseñaFuerte2026!
        ports:
            - "1433:1433"
        volumes:
            - sql_data:/var/opt/mssql
        container_name: sql_server_local
volumes:
    sql_data:

Luego, inicie el servicio con:

docker compose up -d

Esta aproximación facilita la gestión de configuraciones complejas y la integración con otros servicios.

Verificación del estado del contenedor

Una vez iniciado el contenedor, es esencial confirmar que SQL Server está operativo. El comando docker ps lista los contenedores en ejecución:

docker ps

La salida mostrará el contenedor sql_server_local con estado Up si todo funciona correctamente.

Para inspeccionar los logs y detectar posibles errores durante el arranque:

docker logs sql_server_local

Los logs indicarán el progreso de inicialización y confirmarán cuando el motor de SQL Server esté listo para aceptar conexiones. En versiones recientes, se menciona explícitamente que SQL Server opera como usuario no root por razones de seguridad.

Si el contenedor no inicia, revise que la contraseña cumpla los requisitos y que haya suficiente memoria disponible.

Instalación y configuración inicial de Azure Data Studio

Azure Data Studio es la herramienta recomendada por Microsoft para administrar instancias de SQL Server en entornos modernos. Su instalación es sencilla y está disponible para todas las plataformas principales.

Descargue la versión más reciente desde el sitio oficial de Microsoft y proceda con la instalación estándar. Una vez abierta la aplicación, presenta una interfaz limpia con paneles para conexiones, consultas y extensiones.

Azure Data Studio incluye soporte nativo para IntelliSense, visualización de planes de ejecución y dashboards personalizables, lo que lo convierte en una opción superior para desarrolladores frente a herramientas más antiguas.

Establecimiento de conexión desde Azure Data Studio

Para conectar Azure Data Studio al contenedor Docker local, cree una nueva conexión con los siguientes parámetros:

• Tipo de autenticación: SQL Login
• Nombre del servidor: localhost,1433 (o 127.0.0.1,1433 si localhost presenta problemas de resolución)
• Usuario: sa
• Contraseña: La definida en el contenedor
• Recordar contraseña: Activado para comodidad

Al hacer clic en Conectar, Azure Data Studio establecerá la sesión y mostrará el explorador de objetos con las bases de datos del sistema.

SELECT @@VERSION;

Ejecute esta consulta en una nueva ventana para verificar la versión exacta de SQL Server en ejecución. La salida confirmará la edición Developer y la build correspondiente a 2025.

En casos donde el puerto expuesto sea diferente, ajuste el nombre del servidor en consecuencia, por ejemplo localhost,1400.

Ejecución de consultas y administración básica

Con la conexión establecida, Azure Data Studio permite crear nuevas bases de datos, tablas y ejecutar scripts Transact-SQL de forma interactiva. La integración con Git facilita el control de versiones de scripts SQL.

Un ejemplo básico de creación de una base de datos de prueba:

CREATE DATABASE PruebaDesarrollo;
GO

USE PruebaDesarrollo;
GO

CREATE TABLE Empleados (
    Id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
    Nombre NVARCHAR(100),
    Cargo NVARCHAR(50)
);
GO

INSERT INTO Empleados (Nombre, Cargo) VALUES ('Ana García', 'Desarrolladora');
GO

SELECT * FROM Empleados;

Esta secuencia demuestra la capacidad completa del entorno para operaciones CRUD.

Azure Data Studio ofrece resultados en formato grid, texto o JSON, adaptándose a diferentes necesidades de análisis.

Persistencia avanzada y volúmenes nombrados

La persistencia de datos es crítica en entornos de desarrollo. Los volúmenes Docker aseguran que las bases de datos sobrevivan a reinicios del contenedor.

Para inspeccionar los volúmenes existentes:

docker volume ls

Y para eliminar uno no necesario:

docker volume rm sql_data

En configuraciones con múltiples contenedores, los volúmenes nombrados facilitan el intercambio de datos entre servicios relacionados, como una aplicación web y su base de datos.

Importación de bases de datos de ejemplo

Una práctica común es trabajar con bases de datos de muestra para pruebas. Microsoft proporciona backups de AdventureWorks actualizados regularmente.

Una vez descargado un archivo .bak, cópielo al contenedor:

docker cp AdventureWorks2025.bak sql_server_local:/var/opt/mssql/data

En Azure Data Studio, seleccione Restore desde el menú contextual del servidor, elija Backup file y navegue a /var/opt/mssql/data/AdventureWorks2025.bak.

La restauración creará la base de datos completa con tablas, vistas y procedimientos almacenados. Refresque el explorador de objetos para visualizarla.

Ejecute consultas exploratorias para familiarizarse con la estructura:

USE AdventureWorks2025;
GO

SELECT TOP 10 * FROM Person.Person;

Este enfoque permite probar características avanzadas como índices columnstore o funciones de inteligencia temporal sin configurar nada manualmente.

Mejores prácticas de seguridad en contenedores locales

Aunque se trate de un entorno de desarrollo local, es fundamental mantener hábitos seguros. Nunca utilice contraseñas débiles en contenedores que puedan compartirse o subirse a registros públicos.

Considere limitar la exposición de puertos solo cuando sea necesario y utilizar redes Docker personalizadas para aislar servicios.

En versiones recientes de SQL Server, el cifrado está habilitado por defecto en muchas operaciones, mejorando la protección de datos en tránsito.

Solución de problemas comunes

Si la conexión falla con error de login, verifique los logs del contenedor para mensajes relacionados con la política de contraseñas.

Problemas de resolución con localhost se resuelven utilizando 127.0.0.1 explícitamente.

En macOS con chips Apple Silicon, asegúrese de que Docker Desktop esté actualizado para soportar las instrucciones requeridas por SQL Server 2025.

Insuficiencia de memoria se manifiesta con errores de arranque; ajuste los límites en las preferencias de Docker.

Conclusiones

La combinación de Docker y Azure Data Studio representa una solución poderosa y flexible para trabajar con Microsoft SQL Server en entornos de desarrollo modernos. Esta configuración elimina barreras tradicionales de plataforma, permite una inicialización rápida de instancias y facilita la colaboración entre equipos heterogéneos.

Al seguir las prácticas descritas, los desarrolladores pueden centrarse en la lógica de sus aplicaciones sin preocuparse por complejas instalaciones o configuraciones inconsistentes. La persistencia mediante volúmenes, la importación de datos de ejemplo y las herramientas avanzadas de Azure Data Studio completan un flujo de trabajo profesional y eficiente.

En un panorama tecnológico donde la containerización domina, dominar estas técnicas posiciona al profesional como preparado para los desafíos actuales y futuros en el manejo de bases de datos relacionales. La evolución continua de SQL Server en contenedores promete aún más integraciones y optimizaciones en los próximos años.