1 連絡と概要

• 小テスト❶ を実施します。筆記用具を用意しておいてください。
  • 遅刻・欠席等により追試験を希望する場合は前回講義で案内した手続きをしてください。
• 今回の講義は「Docker 関連の環境構築」がメインとなってきます。

2 前回講義の振返りと確認

前回講義では「なぜデータベース (DBMS) を使ったデータ管理が必要なのか」を学びました。また、リレーショナルデータベースの特長や機能を簡単に紹介し、DB Fiddleというサービスを使って SQL による RDB の操作を体験してもらいました。

また、最後にDocker Desktopを PC にインストールしてもらいました。そして、動作確認としてDockerHubから hello-world イメージをプルして (＝取得して)、そのイメージをもとにコンテナを作成・起動して、Docker が正常に機能するかを確認してもらいました。

• DockerHubは、公式およびユーザが作成した Docker イメージを公開・共有できる 公式リポジトリ (格納庫) です。
  • PostgreSQL をはじめとする各種 DBMS のイメージ、Python・C++・Java・Go・Haskell・OCaml などの プログラミング言語の実行環境や開発環境のイメージ、Apache や nginx、WordPress、LaTeX などのイメージ、さらに Supabase などの複合的な開発プラットフォーム向けイメージ群など、様々なイメージが提供されています。
• Docker では、イメージ (Image) を雛形として、コンテナ (Container) を作成します。これは、オブジェクト指向プログラミングにおいて 「クラス」から「インスタンス」を生成する関係 に例えることができます。

また、宿題 (＝今回の講義に向けた準備) として、以下のコマンドで postgres:17.6 と dbgate/dbgate:6.6.3 という Docker イメージをプル (取得) をしてもらいました。

docker image pull postgres:17.6
docker image pull dbgate/dbgate:6.6.3

今回の講義は、以上の作業が完了していることを前提とします。

3 Docker 上での PostgreSQL コンテナの起動と操作

Docker を使って PostgreSQL (RDBMS) のコンテナを作成・起動し、実際に使ってみます。一般に「Dockerコンテナ」の 基本的なライフサイクル は、次のようになります。

1. Docker Hub から イメージを取得する
   • docker image pull コマンド
2. イメージからコンテナを作成する (必要に応じてカスタマイズ)
   • docker container create コマンド
3. コンテナを起動する⤴
   • docker container start コマンド
4. コンテナを利用する
   • docker container exec コマンド
   • TCP/IP (ポート通信) によるアプリ接続
5. コンテナを停止する⤵
   • 必要に応じて 3. に戻る🔙
   • docker container stop コマンド
6. コンテナを削除する
   • docker container rm コマンド
7. イメージを削除する（不要になった場合）
   • docker image rm

3.1 準備

はじめに Docker Desktop が起動済みで、ステータスが「Running」となっていることを確認してください。タスクトレイにアイコンが見つからない場合はスタートメニューから「Docker Desktop」を探して手動で起動してください。

次にPostgreSQL v17.6とDbGate v6.6.3のイメージがプルできていること (ローカルにダウンロードできていること) を確認します。次のコマンド (docker images) を使って、ローカルに存在する Docker イメージの一覧 (リスト) を確認してください。

docker images

コマンドの応答に、次のようなものが含まれていれば問題なくイメージのプルができています。

REPOSITORY                TAG              IMAGE ID       CREATED         SIZE
postgres                  17.6             3fe059c96160   5 days ago      453MB
dbgate/dbgate             6.6.3            c17f3615b225   4 weeks ago     1.32GB

なお、Docker Desktop (Docker Engine) が立ち上がっていない ときは、以下のようなエラーが返ってきます。

error during connect: Head "http://%2F%2F.%2Fpipe%2FdockerDesktopLinuxEngine/_ping": open //./pipe/dockerDesktopLinuxEngine: The system cannot find the file specified.

Dockerイメージの一覧は、Docker Desktop (GUI) からも確認ができます。

3.2 コンテナの作成

イメージ postgres:17.6 を雛形 (テンプレート) として、動作に関わるいくつかの設定を組み込んで pg17 という名前を付けたコンテナを作成していきます。次の docker container create コマンドを実行してください。

docker container create --name pg17 -e POSTGRES_USER=student -e POSTGRES_PASSWORD=secret123 -e POSTGRES_DB=playground postgres:17.6

コマンドが正常に実行できた場合、そのコンテナのIDが返ってきます。コンテナIDは、Docker が内部的に生成する SHA256 ハッシュ値（64文字の16進数）の先頭部分 となります。

• ハッシュ値の生成には タイムスタンプなどの一意性を保証する情報が含まれるため、結果としてコンテナIDは毎回異なるランダム風の値になります。

コマンドを複数行に分けて書くときのルール

PowerShell では、次のようにバッククォート ` を用いることでコマンドを複数行に分けて入力できます。同様のことを Bash で行なう場合はバックスラッシュ \、コマンドプロンプト (cmd.exe) で行なう場合はハット ^ を使用します。

docker container create --name pg17 `
  -e POSTGRES_USER=student `
  -e POSTGRES_PASSWORD=secret123 `
  -e POSTGRES_DB=playground `
  postgres:17.6

PowerShell の場合、複数行のコマンドを貼り付けようとすると、以下のようなダイアログが表示されます。内容を確認して「強制的に貼り付け」を選択してください。

ここで、docker container create に設定している各オプションの意味は次の通りです。

• --name pg17
  • コンテナに pg17 という名前をつけけています。半角の英小文字・数字・ハイフンのみが使用できます。
• -e POSTGRES_USER=student
  • 環境変数 POSTGRES_USER に student という値を設定します。PostgreSQL イメージでは、この環境変数の値をもとにコンテナの初回起動時に スーパーユーザ (＝管理ユーザ) のアカウント が自動作成されます。
• -e POSTGRES_PASSWORD=secret123
  • 環境変数 POSTGRES_PASSWORD に secret123 という値を設定します。これにより、上記で作成されるスーパーユーザのパスワードとして secret123 が設定されます。
• -e POSTGRES_DB=playground
  • 環境変数 POSTGRES_DB に playground という値を設定します。これにより、コンテナの初回起動時に、スーパーユーザによって playground という名前の データベースが自動作成 されます。
• postgres:17.6
  • コンテナの雛形して使用するDockerイメージの名前

以上のように、公式の Docker イメージの多くは 環境変数の指定によりコンテナが最初に起動されるときの動作 (＝初期化処理) がカスタマイズ できるようになっています。利用可能な環境変数やその説明は、Docker Hub 上の各イメージの詳細ページに記載されています。

• PostgreSQLの公式イメージの「How to extend this image」はこちら(カスタマイズ用の環境変数の設定などが記載されています)。

なお、パッケージを追加したり、設定を変更したりといった細かなカスタマイズや調整は Dockerfile を使って行います (この詳細については、あとで解説します)。

(プロンプト例)

OS の「環境変数」とは何ですか。

Linux における「スーパーユーザ」とは何ですか。

Docker において「Dockerfile」とは何をするものですか。コンテナの作成に必須ですか。

Error response from daemon: Conflict. The container name "/pg17" is already in use by container "xxxx". You have to remove (or rename) that container to be able to reuse that name.

docker container rm pg17

3.2.1 定着確認

• Docker では、「コンテナ」を雛形として「イメージ」を作成する。この説明は「適切である」か「適切ではない」か答えよ。
  • 答え: 適切ではない
• hoge:3.14 という Docker イメージから、hoge-fuga というコンテナを作成するためのコマンド (作成するだけで起動はしない) を答えよ。
  • 答え: docker container create --name hoge-fuga hoge:3.14 もしくは docker create --name hoge-fuga hoge:3.14 という省略形も可 (本科目では非推奨)。
• hoge:3.14 という Docker イメージを Docker Hub からプルするコマンドを答えよ。
  • 答え: docker image pull hoge:3.14 もしくは docker pull hoge:3.14 という省略形も可 (本科目では非推奨)。
• hoge-fuga という Docker コンテナ (停止中) を削除するためのコマンドを答えよ。
  • 答え: docker container rm hoge-fuga もしくは docker rm hoge-fuga という省略形も可 (本科目では非推奨)
• Docker コンテナの「名前」に使うことができる文字を答えよ。
  • 答え: 半角の英小文字・数字・ハイフン

3.3 コンテナの状態確認

存在しているコンテナの一覧 (リスト) は、次のコマンドで確認できます。ps とは process status (プロセスの状態) の略です。--all (Long Option) は、-a (Short Option) とすることもできます。

docker ps --all

コマンドを実行すると、次のような応答が返ってくるはずです。IMAGE が postgres:17.6、NAMES が pg17 (コンテナの作成時に --name で指定した名前)、STATUS が Created となっている行が存在することを確認してください。

CONTAINER ID   IMAGE           COMMAND            CREATED         STATUS    PORTS     NAMES
d2196c5352d3   postgres:17.6   "docker-entry…"    2 seconds ago   Created             pg17

なお、(停止中のコンテナは除外して) 起動中のコンテナだけを表示したい場合は --all のオプションを外して次のようにしてください。

docker ps

現時点では pg17 というコンテナを作成しただけで、まだ「コンテナの起動はしていない状態」なのでリストには何も表示されないはずです (別途、Claude の MCP などで、コンテナを起動しているときは、それが表示されることがあります)。

3.3.1 定着確認

• Docker で起動中のコンテナだけの一覧を表示するコマンドを答えよ。
  • 答え: docker ps
• Docker で停止中のものを含めてコンテナの一覧を表示するコマンドを答えよ。
  • 答え: docker ps -aもしくはdocker ps --all

3.4 コンテナの起動

コンテナを起動するときは、次のように コンテナの名前 (例えば pg17) を指定して docker container start コマンドを実行します。

docker container start pg17

成功すると「コンテナ名」が応答として返ってきます。

コンテナが起動したことを確認するために docker ps コマンドを実行し、pg17 コンテナの STATUS が 「Up」 になっていることを確認してください。

なお、Dockerコンテナの状況 (一覧・起動・停止) は、Docker Desktop (GUI) からも確認することができます。起動中のコンテナは、Name の項目の前に緑色の ● マークがついて、Actions の項目が 停止マーク になります。

3.4.1 定着確認

• hoge:3.14 という Docker イメージから hoge-fuga というコンテナが作成済みのとき、そのコンテナを起動するためのコマンドを答えよ。
  • 答え: docker container start hoge-fuga もしくは docker start hoge-fuga という省略形も可 (本科目では非推奨)。

3.5 コンテナの利用 (Bash経由)

ここまでの操作で pg17 というコンテナが起動し、そこで PostgreSQL 17 (RDBMS) が起動している状態 となりました。実際にこれを使用していきたいと思います。

まずは、次の docker container exec コマンドで、コンテナの内部 (Linux) に ログイン していきます。

docker container exec -it pg17 bash

• 上記コマンドは docker exec -it pg17 bash のように container を省略することも可能です。

docker container exec は、既に起動しているコンテナのなかで 任意のコマンドを実行 (execute) する ためのコマンドとなります。付加している -it オプションは、対話的 (Interactive) にターミナルをつなぐためのオプション となります。

このコマンドを実行すると、コンテナのなかの Linux (Debian) に接続し、そのシェル環境 (Bash) で対話的にコマンドを実行できる状態 になります。

(プロンプト例)

docker container exec コマンドで指定する -it オプションについて詳しく解説してください。

Linuxの操作に関する文脈において「シェル」とは何ですか。

Linuxの操作に関する文脈において「bash」とは何ですか。

3.5.1 Linuxシェル (Bash) の操作

上記のように docker container exec -it pg17 bash コマンドを実行すると、ターミナルのプロンプト (＝コンソールに関する文脈では ユーザに入力を促すために表示される文字列 を意味する) が、次のように切り替わります。

root@d2196c5352d3:/#

• 対象のコンテナが起動していないときは Error response from daemon: container xxxx is not running のようなエラーとなります。
• 対象のコンテナが存在しないときは Error response from daemon: No such container: pg17 のようなエラーとなります。

このようにプロンプトが変わったことで、操作対象が「Windows の PowerShell」から「Docker コンテナ内の Linux のBash環境」に切り替わっていることが確認できます。

PostgreSQL コンテナ (pg17) の内部が「どのような Linux 環境で構成されているか」は、次のコマンドで確認することができます。

cat /etc/os-release

上記のコマンドを実行すると、以下のように Debian 13 (コードネーム trixie ) に関する情報が表示されます。

PRETTY_NAME="Debian GNU/Linux 13 (trixie)"
NAME="Debian GNU/Linux"
VERSION_ID="13"
VERSION="13 (trixie)"
VERSION_CODENAME=trixie
DEBIAN_VERSION_FULL=13.1
ID=debian
HOME_URL="https://www.debian.org/"
SUPPORT_URL="https://www.debian.org/support"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.debian.org/"

なお、このコンテナでは ls や pwd、cd などの基本コマンドは使えますが、nano や vim、vi といったエディタは入っていません。そのため、コンテナ内部の設定ファイルを編集したい場合などは、別の方法を使う必要があります。

3.5.2 psql の対話モードで PostgreSQL を操作

このコンテナでは、既に「PostgreSQL のサーバープロセス」が起動しており、RDBMSのクライアントツールから接続して利用できる状態になっています。サーバの稼働状態は pg_isready コマンドから確認できます。

では、実際に PostgreSQL の公式 CLI クライアントツールである psql を使って接続していきます。次のコマンドを実行してください。CLI: Command Line Interface

psql -U student -d playground

ここで -U は ログインする「ユーザ名」、-d は 接続する「データベース名」 を指定するためのオプションとなります。

コマンドを実行すると「PostgreSQL の対話モード」が開始し、ターミナルのプロンプトが以下のような表示 (接続しているデータベース名=#) になります。これにより、SQL を打ち込んで、データベースを操作する準備が整いました。

psql (17.6 (Debian 17.6-2.pgdg13+1))
Type "help" for help.

playground=#

対話モードの利用中に、SQLを入力・実行しても「反応がない？」と感じたときは、セミコロン ; を入力して Enter キーを入力してみてください。反応がないように見えるとき、たいていは、システムがコマンド終端の ; を待っている状態です。それでも解決しなときは、ターミナルを閉じて、再度、docker container exec ... で接続してください。

3.5.3 テーブルの作成 (CREATE TABLE)

動作確認として、次に示す s_users というテーブルを作成してみます (s はサンプルという意味でつけています)。RDBMSの「テーブル名」は、前回も説明したように一般的には 複数形で命名してスネークケース で記述します (ただし、チームやプロジェクトの規約が優先)。

■ s_users

まずは、テーブルのスキーマ (＝列構成やデータ型の設計情報) を指定してテーブルを作成する SQL を実行します。以下を、コピーして、ターミナルに貼りけて実行してみてください。

CREATE TABLE s_users (id INT PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, age INT);

成功すると CREATE TABLE のように表示されます。もし 同名のテーブルが既に存在している場合 は ERROR: relation "s_users" already exists のようなエラーになります。

(プロンプト例)

PostgreSQL を使用しています。CREATE TABLE s_users (id INT PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, age INT); という SQL について詳細に解説してください。

3.5.4 レコードの挿入 (INSERT)

次に、レコードを挿入する SQL を実行します。成功すると INSERT 0 2 と表示されます。

INSERT INTO
  s_users (id, name, age)
VALUES
  (1, 'Alice', 20),
  (2, 'Bob', 25);

SQL では 改行 を無視するので INSERT INTO s_users (id, name, age) VALUES (1, 'Alice', 20), (2, 'Bob', 25); のように1行で与えても問題ありません。

(プロンプト例)

PostgreSQL で、テーブルに2件のレコードを挿入したら INSERT 0 2 のように表示されました。0 と 2 の意味について解説してください。

DELETE FROM s_users;

TRUNCATE TABLE s_users;

DROP TABLE s_users;

3.5.5 レコードの抽出 (SELECT)

次に、レコード全件を 抽出 (選択) する SQL を実行します。

SELECT * FROM s_users;

実行結果は、次のようになります。

 id | name  | age
----+-------+-----
  1 | Alice |  20
  2 | Bob   |  25
(2 rows)

次のように、列 (カラム) の出力順を指定して抽出すること もできます。

SELECT age, id, name FROM s_users;

実行結果は、次のようになります。

 age | id | name
-----+----+-------
  20 |  1 | Alice
  25 |  2 | Bob
(2 rows)

また、SELECT name, age FROM s_users; とすれば、name と age だけを抽出・表示することができます (id の列は抽出・表示しない)。

3.5.6 PosgreSQL の対話モードの終了 と Linuxシェルの終了

psql で \q (もしくは[Ctrl]+[D]のショートカット) を入力すると対話モードが終了して、Linux のシェルに戻ります。

• ターミナルのプロンプトは root@d2196c5352d3:/# のようになるはずです。

さらに、exit (もしくは[Ctrl]+[D]のショートカット) を入力するとLinux のシェルが終了して、Windows のPowerShell に戻ってきます。

• ターミナルのプロンプトは PS C:\Users\xxxx> のようになるはずです。

3.6 コンテナの利用 (Windows から psql を直接実行)

上記の手順では いったんコンテナのなかに入ってから、シェル経由で psql を実行 していました。しかし、Windows側からコンテナの psql コマンドを直接叩くことも可能 です。

例えば、次のような SQL を記述した hoge.sql というファイルをWindows側で用意しておきます。

SELECT * FROM s_users;

このSQLファイルを、次のように ファイルリダイレクト (<) を使って psql に流し込むことができます。ここでは、オプションを -it ではなく -i にしている点に注意してください。

docker container exec -i pg17 psql -U student -d playground < hoge.sql

注意: 上記コマンドは PowerShell ではなくコマンドプロンプト (cmd.exe) から実行してください。PowerShell ではファイルリダイレクト (<) が利用できません。

実行結果は、次のようになります。宿題として授業時間外で試してみてください。

(プロンプト例)

Docker に関する質問です。docker container exec -it pg17 bash では -it オプションなのに、docker container exec -i pg17 psql -U student -d playground < hoge.sql では -i オプションにするのはなぜですか。

Linuxなどのシェルに関する文脈において「ファイルリダイレクト」とは何ですか？

3.7 コンテナの停止

次のコマンドで pg17 のコンテナを停止 (≠削除) します。

docker container stop pg17

念のために docker ps で起動中のコンテナ一覧に pg17 が含まれていないことを確認してください。

3.7.1 演習

再び pg17 コンテナを起動し、そこに接続し psql から SELECT * FROM s_users; を実行し、テーブルのデータが残っていること (＝コンテナを停止してもデータが消失しないこと) を確認してください。

(プロンプト例)

Docker で docker create --name pg17 -e POSTGRES_USER=hoge -e POSTGRES_PASSWORD=fuga -e POSTGRES_DB=piyo postgres:17.6 のようにコンテナを作成しました。
このコンテナを起動して、データベースにテーブルを作成して、レコードを挿入しました。その後、このコンテナを停止し、再度、起動すると、テーブルとレコードの情報が消えずに残っていました。これらの情報は、どこに保存されていたのでしょうか。

3.8 コンテナの削除

次のコマンドで pg17 のコンテナを削除します。コンテナを削除すると、データベースの内容 (例えば、先ほど作成した s_users など) も一緒に削除されます。

docker container rm pg17

念のために docker ps -a (-a は停止中のコンテナも含めて表示するオプション) で、pg17 が消えていることを確認してください。

停止中のものも含めて、コンテナが1個も存在しないとき、Docker Desktop では以下のような表示となります。

3.8.1 演習

ここまでの一連の操作 (コンテナの作成👉コンテナの起動👉コンテナの利用 (psqlからSQLの実行)👉コンテナの停止👉コンテナの削除) を、再度、実行して Docker に関する基本的なコマンド操作に慣れてください。

• 授業時間外学習を利用して、3回目、4回目も実行して理解を深めるとともにコマンドに慣れてください。

docker container run --name pg17 `
  -e POSTGRES_USER=student `
  -e POSTGRES_PASSWORD=secret123 `
  -e POSTGRES_DB=playground `
  -d `
  postgres:17.6

3.9 まとめ

以上のように Docker を利用することで、即座に利用可能な PostgreSQL 環境が簡単に構築・破棄できるようになります。Windows に直接 PostgreSQL をインストール/アンインストールする場合と比較し、大幅に手間と時間を省くことができます。

• 参考: WindowsネイティブにPostgreSQLをインストールする手順

3.9.1 定着確認

• ターミナルのプロンプトが root@d2196c5352d3:/# のように表示されているとき、その操作対象は「Windows の PowerShell」「Docker コンテナ内の Linux シェル」「PostgreSQL の対話モード (psql)」のうち、どれと考えることができるか。
  • 答え: Docker コンテナ内の Linux シェル
• docker ps コマンドによって表示されるのは「停止中のコンテナのみ」と「起動中のコンテナのみ」のどちらか答えよ。
  • 答え: 起動中のコンテナのみ
• 起動中の Docker コンテナ pg17 を削除するには、まずコンテナを停止したうえで削除する必要がある。 そのための一連のコマンドを答えよ。
  • 答え: docker container stop pg17、docker container rm pg17
• RDB において s_users というテーブルのレコードを全件抽出するSQLを答えよ。
  • 答え: SELECT * FROM s_users;
• RDB において s_users というテーブルのレコードを全件削除するSQLを答えよ。
  • 答え: DELETE FROM s_users; もしくは TRUNCATE TABLE s_users;
• RDB において s_users というテーブルそのものを削除するSQLを答えよ。
  • 答え: DROP TABLE s_users;

4 Docker Desktop による Docker の GUI 操作

ここまでは CLI (CUI) ベースの Docker 操作について紹介してきましたが、これらの操作は Docker Desktop を利用して GUI から行なうこともできます。

4.1 コンテナの起動

docker container start xxxx コマンド相当の操作

4.2 コンテナの停止

docker container stop xxxx コマンド相当の操作

4.3 コンテナのシェルを利用

docker container exec -it xxxx bash コマンド相当の操作

Exec タブを選択します。

4.4 コンテナの削除

docker container rm xxxx コマンド相当の操作

5 Docker 環境での PostgreSQL のポート通信設定

ここまでの説明では docker container exec を使って、コンテナ内の psql (クライアントツール) から PostgreSQL のサーバプロセスを利用しました。psql は psql -U student -d playground のように起動したとき、UNIXドメインソケット というものを介して、PostgreSQL のサーバプロセスと通信をします。

UNIXドメインソケット とは、Linux や macOS のようなUNIX系OSで使われるプロセス間通信 (IPC: Inter-Process Communication) の仕組みで、同じホスト上で動作するプログラム同士が、ネットワークを経由せずに高速に直接データをやり取りするための方法 です。

つまり、ここまでの範囲で説明した使い方は、「PostgreSQL のサーバプロセス」と「クライアントツール」の通信が すべて「コンテナの内部」で完結しているもの でした。

一方で、PostgreSQL のサーバプロセスとは別のホストのクライアントツールから接続するとき、TypeScript や Python などのプログラムからDB接続するとき には TCP/P 接続 (ポート通信) を使う必要があります。

Docker Desktop を起動している「Windows (ホストOS)」と「Docker コンテナ」の間での TCP/IP 接続を有効化するには docker container create コマンドの実行時に、次のように -p オプションを指定する必要があります。

docker container create --name pg17 `
  -e POSTGRES_USER=student `
  -e POSTGRES_PASSWORD=secret123 `
  -e POSTGRES_DB=playground `
  -p 5432:5432 `
  postgres:17.6

この設定により、

• PostgreSQLのサーバプロセスが稼働しているコンテナの5432番ポート と
• ホストOS (Windows) の5432番ポート が

マッピングされるようになります。これで、任意のクライアントツールやプログラムから 5432番ポートを使って PostgreSQL に接続できるようになります。

なお、既にホストOS側で別のアプリで 5432 番ポートを使っている場合は -p 5432:5433 のようにして、ホスト側のポート番号を 5433 に変えることができます。

5.0.1 定着確認

• PostgreSQL をはじめとする代表的な RDBMS で使用される標準の通信ポート番号を答えよ。
  • 答え: 5432番
• Linux や macOS などの UNIX 系 OS において、同一ホスト内のプロセス間通信に使われ、PostgreSQL のローカル接続にも利用される仕組みを何というか答えよ。
  • 答え: UNIXドメインソケット

5.1 演習 (宿題・授業時間外)

TCP/IP ポートのマッピング設定を含めて Docker コンテナを作成・起動し、Windows (ホストOS) 上のクライアントツールから、コンテナ内の PostgreSQL サーバプロセスに接続してみましょう。

(プロンプト例)

Dockerコンテナとホストで「ポートをマッピングをする」とは、どのようなことですか。PostgreSQL のコンテナを作成する状況を想定して解説してください。

5.1.1 コンテナ側の準備

まず、pg17 という名前のコンテナが存在していれば docker container rm pg17 コマンドで削除しておきます。

次に、以下の docker container run コマンドで、5432番ポート (RDBMSの標準ポート) のマッピング設定 を含めてコンテナを作成・起動します。

docker container run --name pg17 `
  -e POSTGRES_USER=student `
  -e POSTGRES_PASSWORD=secret123 `
  -e POSTGRES_DB=playground `
  -p 5432:5432 `
  -d `
  postgres:17.6

つづいて docker container exec -it pg17 bash コマンドで、pg17 コンテナにログインし、psql で s_users テーブルを作成し、いくつかのレコードを挿入しておきます (参考1、参考2)。

5432/tcp -> 0.0.0.0:5432
5432/tcp -> [::]:5432

5.1.2 ホスト側の準備とTCP/IP接続

次に、PostgreSQLに対応し、インストール不要で使える軽量のSQLクライアント「HeidiSQL (ハイディエスキューエル)」を取得してきます。こちらから「Portable Windows version (zipped)」をダウンロードしてきます。

ダウンロードした Zipファイル を 完全展開 して、heidisql.exe をダブルクリックして起動してください (Zipのプレビューモードでは heidisql.exe は正常実行されないので注意してください)。

HeidiSQL の起動後、新規のDB接続設定を作成するために、画面左下の「新規」ボタンを押下します。

次のように接続設定をします。ユーザ、パスワード、データベース の各項目は docker container run コマンドで環境変数に設定した値を入力してください。入力が完了したら「開く」ボタンを押下します。

設定を保存するかを確認されるので「はい」を選択してください。

ここまでの手順にミスがなければ、5432番ポートを介して、コンテナで起動している PostgreSQL のサーバプロセスに接続され、以下のような画面が開きます。

画面上の public を展開して s_users テーブルを選択してください。

さらに、以下のように「データ」タブを選択することで、テーブルのレコードを確認することができます。

「クエリ」タブを選択し、SQLを実行することもできます。

以上のように、コンテナを作成する際にポートのマッピングを設定することで、コンテナの外部から TCP/IP 通信で PostgreSQL に接続することができます。

なお、これ以降、本授業で HeidiSQL を使用する予定はないので、ダウンロードしたZipと、展開したフォルダは削除してもらって構いません。

6 Docker とは (詳細)

以上のハンズオンを通じて、体験的に Docker の概要が把握できたと思います。ここからは、Docker について、少しだけ詳しく解説していきたいと思います。

Dockerとは「コンテナ型仮想化技術」を実装したソフトウェアで、これを利用することで 普段使いのPC環境をクリーンに保ったまま、様々な開発環境を構築 できるようになります。しかも、それぞれの開発環境が相互に影響しないようにすること ができるようになります。

• 例えば、プロジェクトA のために、Python のバージョンを 3.10 から 3.13 に上げたら、「プロジェクトB で開発中だったアプリが動かなくなった💦」といったトラブルを回避することができるようになります。

Docker を利用すると「なにがうれしいのか🤔」について、具体的な状況を想定して詳しく考えてみたいと思います。例として、次のような状況を考えていきます。

「データベース工学」の授業で「PostgreSQL 17」の環境構築が必要で、同時に「応用専門PBL2」でのプロジェクト開発で「PostgreSQL 15」の環境構築が必要になった。

このようなとき、次のような問題が考えられます。

• PostgreSQL は、異なるバージョンを同時にインストール可能なものの、ポート番号やデータディレクトリの管理が煩雑になり、設定ミスのリスクが高くなる。
  • 異なるバージョンの同時インストールが不可のプログラミング言語やサービスも存在
• 短期間の限定的な利用のために PostgreSQL という重量級の常駐型ミドルウェアをインストールすることに抵抗感がある。
  • 様々な開発環境のインストールとアンインストールを繰り返すと、レジストリが肥大化していきます。その結果、OSの起動に時間がかかったり、動作が不安定になったりする可能性があります。

このような問題を根本解決してくれるのが Docker となってきます。

Dockerでは コンテナ と呼ばれる独立した「箱」を用意し、各コンテナの内部に 最小限のOSと必要な開発環境 (例えば PostgreSQL など) を構築し、それぞれのコンテナを必要に応じて立ち上げることができます。メインのOSに直接インストールする場合と違って Windowsレジストリの書き換え などは起きません。

また、開発環境が不要になったときは、コンテナごときれいに削除することができます (ゴミが残ることがありません)。また Dockerfile や docker-compose.yaml という軽量の設定ファイル (テキストファイル) を残しておけば、すぐに開発環境を再構築することも可能となります。また、その設定ファイルを使って、別PCに上に開発環境のクローンを構築することも可能になります。

このように Docker (コンテナ型仮想化技術) には 普段使いのOS環境に影響を与えず、様々な開発環境を気軽に構築できる というメリットがあります。

なお、コンテナ型仮想化技術の「詳しい仕組み」については、本科目では解説しないので興味関心がある学生は、書籍や生成AIなどを利用して各自で掘り下げてください。少し古い書籍ですが仕組みと使い方がわかる Docker&Kubernetes のきほんのきほんが初心者向けの内容になっており、お勧めです (研究室に所蔵しているので、内容を確認したい学生は声をかけてください)。

(プロンプト例)

Docker に代表される「コンテナ型仮想化技術」とは、どのような技術ですか。

Python では venv を使って仮想環境を構築して、ライブラリのバージョン管理ができます。また、Node.js では、package.json を用いて、プロジェクトフォルダ単位で npm パッケージのバージョン管理ができます。それらと、コンテナ型仮想化技術 (Docker) って何が違うのですか？

6.1 Docker の活用法

Docker は、次のようなケースで、特に便利に利用することができます。

6.1.1 ケース1

例えば Python 3.10 でアプリを開発していたとします。このアプリが Python 3.7、3.8、3.9、3.11 といった異なる実行環境でも正常に動作するかを確認したいとき、Docker を利用すると便利です。各バージョンの Python 環境をコンテナとして簡単に用意できるため、複数バージョンでの動作確認を1台ので手軽に行うことができます。

6.1.2 ケース2

チーム開発のように「全員の開発環境をそろえたい」ときにも Docker は強力です。OS (Windows/macOS) やライブラリの違いによる「自分の PC では動くのに、他の人のでは動かない…」というトラブルを防ぐことができます。同じ Docker イメージ (Dockerfile や docker-compose.yaml ) を共有すれば、全員が限りなく同じ環境で開発することができます。

6.1.3 参考書籍

Docker を使用して開発環境を構築するときは、以下の電子書籍が参考になると思います (KindleUnlimited対象 2025/10/09現在)。

• Docker Desktop for Windows/Macでつくるクリーンな開発環境構築入門 (Webアプリケーション版) 2025版
• Docker Desktop for Windows/Macでつくるクリーンな開発環境構築入門 (Python版) 2025版

VSCode を Dockerコンテナ 環境に接続して開発

本科目では扱いませんが、VSCode の Dev Containers という拡張機能を利用すると、VSCode から Dockerコンテナ内（Linux 環境）に直接接続して、プログラムの実行やデバッグを含む開発作業 を行うこともできます。

• Dev Containers 識別子: ms-vscode-remote.remote-containers

6.2 デメリット

各種環境を Windows に直接構築する場合と比較して、Docker を利用して環境構築することには、次のようなデメリットがあります。

• Docker そのものに対する「学習コスト」が大きい。
  • ただし、ソフトウェアエンジニアを目指すなら必要な学習投資です。
• システムリソースの消費が大きい。
• パフォーマンスのオーバーヘッドがある。
  • Windows や macOS では、Docker は仮想化レイヤ (Linux VM) を介して動作するため、ネイティブインストールと比較するとパフォーマンスが低下します。特に、ファイルI/O が頻繁に発生する処理、大量のデータを扱うデータベース操作などで影響があります。

7 授業時間外学習の指示 (宿題)

🚨本科目は「学修単位科目」であり、1回の講義あたり、4時間相当の授業時間外学習が求められる科目です🏃

• 次回の講義で「小テスト」を実施します。
• 講義のなかでは docker container create のコマンドオプションで、コンテナに対する各種設定を行いました。しかし、実務ではコマンドオプションではなく、代わりに docker-compose.yaml というファイルを作成し、そこに設定を記述するという方法が用いられます。docker-compose.yaml を使った Docker コンテナの作成と起動方法について調べてみてください。

(プロンプト例)

いま、Docker コンテナを docker container run --name pg17 -e POSTGRES_USER=student -e POSTGRES_PASSWORD=secret123 -e POSTGRES_DB=playground -p 5432:5432 -d postgres:17.6 のように起動しています。これを docker-compose.yaml を使った方法に切り替えたいです。どのようにすればよいですか。

• 講義では、postgres:17.6 という PostgreSQL の公式イメージを そのまま利用 しましたが、実務では要件に合わせて独自のイメージを作成することが多く、その際に使われるのが Dockerfile となります。たとえば、追加パッケージの導入や、自分で用意した設定ファイル・サンプルデータのコピー、環境変数の設定、初期化スクリプトの配置などを行います。Dockerfile を用いたカスタムイメージ作成について調べてみてください。
  • Dockerの基本を学んでコンテナ型の仮想環境を作ろう！ @YouTube
    • 22:46 ～ Dokcerfile からコンテナを起動する解説
  • Docker の Dockerfile や docker-compose.yaml のように、インフラの構成をプログラムコードとして記述し、管理・自動化する考え方を IaC（Infrastructure as Code） といいます。
• 次の動画では、Dockerの基礎知識から実際に開発環境を構築するまで徹底解説されています。おすすめです。
  • 【図解】これなら分かる!!はじめてのDocker@YouTube

• この講義資料を再読・熟読し「不明な用語」や「理解が不十分な用語」があればインターネットや、ChatGPTなどの生成AIを利用して解決してください。また、興味関心を持ったトピックについて、ウェブ、生成AI、YouTube動画などを利用して知識を広げ、理解を深めてください。
  • 特に (プロンプト例) を示しているものについては、実際に生成AIにプロンプトを投げ、さらに対話を重ねることで、知識の幅を広げるだけでなく、理解をより深く確かなものにしてください。
• 講義資料内の「演習」に再度取り組んでください。演習内容は、授業時間中に1回取り組むだけでは定着しないので注意してください。