在docker的数据管理中，有两个概念：
1、数据卷
数据卷是一个可供容器使用的特殊目录，它绕过文件系统，可以提供很多有用的特性：
1.1 数据卷可以在容器之间共享和重用
1.2 对数据卷的修改会立刻生效
1.3 对数据卷的更新，不会影响镜像
1.4 卷会一直存在，直到没有容器使用
数据卷的使用，类似linux系统中的mount操作。
2、数据卷容器
数据卷容器，其实就是一个普通的容器，只不过是挂载一个数据卷目录,供其他容器共享和持续更新数据来使用。
下面介绍数据卷以及数据卷容器的使用示例：
一、数据卷：
在运行docker run的时候，使用-v参数可以挂载数据卷，多次使用-v 可以挂载多个数据卷
#docker run -dit --name datatest -v /home/linkface/dockerdir:/data nginx:1.7 /bin/bash
上面的命令是运行一个容器datatest，将宿主机的dockerdir目录，挂载到容器中的/data/目录，在/data/中创建修改文件，本地的dockerdir目录可以查看到。
#cd /data
#touch 123
#ls -l
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 7 07:28 123
发现我们的宿主机也同时有了这个文件，这个在做测试的时候非常方便，可以将本地代码或者测试文件通过数据卷映射到容器内。
***本地路径一定要使用绝对路径，容器路径如果没有，会自动创建。***
上面是通过目录的方式挂载，其实也可以挂载文件：
#docker run --rm -dit -v ~/.bash_history:/.bash_history nginx:1.7 /bin/bash
不过直接挂载文件不推荐使用，因为一旦使用vi，vim，sed等工具编辑修改文件，有可能导致inode改变，导致报错，故建议挂载目录。
二、数据卷容器：
数据卷容器，顾名思义，就是启动一个容器，来单独当做数据卷来使用，数据卷容器的特点是方便在容器之间共享和更新数据。
#docker run -dit --name dbdata -v /home/linkface/dockerdir:/dbdata centos /bin/bash
创建一个数据卷容器，挂载本地dockerdir到容器的dbdata
接下来，我们创建新的容器，但是使用dbdata容器的dbdata目录作为数据卷：
挂载数据卷容器内的数据卷，要使用--volumes-from 参数
#docker run -dit --name db1 --volumes-from dbdata nginx:1.7 /bin/bash #docker run -dit --name db2 --volumes-from dbdata nginx:1.7 /bin/bash
依次查看各个容器的数据卷：
先查看第一个创建的数据卷容器的数据卷情况：
新建的两台db1跟db2的：
可以看出来是共用的，我们新建一个文件试试：
去其他容器看一下：
这样就做到了容器之间的数据共享，以及持续更新。
如果删除了挂载的容器，数据卷并不会自动删除，如果要删除，需要在最后一个还挂载着他的容器时使用docker rm -v 命令，来删除指定同时删除关联的容器。
三、利用数据卷容器迁移数据
3.1备份
可以利用数据卷容器对其中的数据进行备份、恢复，以实现数据的迁移。
#docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup centos tar cvf /backup/backup.tar /dbdata
/dbdata/
/dbdata/123
/dbdata/mydata
tar: Removing leading `/' from member name
解释一下上面的命令：
运行一个容器，挂载dbdata的数据卷，并且将本地的当前目录，映射到容器的/backup ，然后执行压缩命令，将dbdata，打包到容器的/backup/下，也就是映射的本地目录。
backup.tar就是我们刚刚从dbdata上备份下来的数据。
3.2 恢复
如果要恢复数据到一个容器，跟刚才的命令类似：
首先，创建并运行一个容器：
我们只是使用-v 在容器内等于共享了一个dbdata，但是实际上没有将它映射到任何目录。
#docker run -dit --name db3 -v /dbdata centos /bin/bash
开始恢复：
#docker run --volumes-from db3 -v $(pwd):/backup centos tar xvf /backup/backup.tar
解释一下上面的命令：
创建并运行一个容器，挂载db3的dbdata，并且将本地当前目录，映射成容器内的/backup目录，然后解压，此时，数据将被解压到db3的dbdata中。