Welche Software ist Microsoft SQL Server?

Microsoft SQL Server ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem, das von Microsoft eingeführt wurde. Es handelt sich um eine umfassende Datenbankplattform, die integrierte Business-Intelligence-Tools (BI) verwendet, um eine Datenverwaltung auf Unternehmensebene bereitzustellen. Sie verfügt über eine gute Skalierbarkeit und zugehörige Software . Hoher Integrationsgrad und weitere Vorteile. Die SQL Server-Datenbank-Engine bietet sicherere und zuverlässigere Speicherfunktionen für relationale Daten und strukturierte Daten und ermöglicht es Benutzern, hochverfügbare und leistungsstarke Datenanwendungen für Unternehmen zu erstellen und zu verwalten.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows7-System, Microsoft SQL Server 2022, Dell G3-Computer.

Microsoft SQL Server ist ein von Microsoft eingeführtes relationales Datenbankverwaltungssystem. Es zeichnet sich durch Benutzerfreundlichkeit, gute Skalierbarkeit und einen hohen Grad an Integration mit verwandter Software aus.

Microsoft SQL Server ist eine umfassende Datenbankplattform, die mithilfe integrierter Business Intelligence (BI)-Tools ein Datenmanagement der Enterprise-Klasse bietet. Die Microsoft SQL Server-Datenbank-Engine bietet sicherere und zuverlässigere Speicherfunktionen für relationale und strukturierte Daten und ermöglicht Ihnen die Erstellung und Verwaltung hochverfügbarer und leistungsstarker Datenanwendungen für Ihr Unternehmen.

SQL Server ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem. Es wurde ursprünglich von Microsoft, Sybase und Ashton-Tate entwickelt und die erste OS/2-Version wurde 1988 veröffentlicht. Nach der Einführung von Windows NT trennten sich die Wege von Microsoft und Sybase bei der Entwicklung von SQL Server. Microsoft verlagerte SQL Server auf Windows NT-Systeme und konzentrierte sich auf die Entwicklung und Förderung der Windows NT-Version von SQL Server. Sybase konzentriert sich mehr auf die Anwendung von SQL Server auf dem UNIX-Betriebssystem.

Microsoft SQL Server ist normalerweise eine Software, die von Softwareentwicklern verwendet wird. Sie kann große Mengen an Textdaten speichern, um eine Datenbank zu bilden. Beispielsweise können Daten von Websites, APPs und anderen Anwendungen in der SQL Server-Datenbank des Netzwerkservers gespeichert werden. Die Funktionen dieser Software ähneln der MySQL-Datenbank.

Funktionen der SQL Server-Datenbank:

1. Echte Client/Server-Architektur.

2. Die grafische Benutzeroberfläche macht die Systemverwaltung und Datenbankverwaltung intuitiver und einfacher.

3. Umfangreiche Programmierschnittstellen-Tools bieten Benutzern mehr Programmiermöglichkeiten.

4. SQL Server ist vollständig in Windows NT integriert und nutzt viele Funktionen von NT, wie z. B. das Senden und Empfangen von Nachrichten, die Verwaltung von Anmeldungen, Sicherheit usw. SQL Server lässt sich auch gut in Microsoft BackOffice-Produkte integrieren.

5. Es verfügt über eine gute Skalierbarkeit und kann auf mehreren Plattformen verwendet werden, von kleinen Computern mit Windows 95/98 bis hin zu großen Multiprozessoren mit Windows 2000.

6. Durch die Unterstützung der Web-Technologie können Benutzer Daten in der Datenbank problemlos auf Webseiten veröffentlichen.

7. SQL Server bietet Data Warehouse-Funktionalität, die nur in Oracle und anderen teureren DBMS verfügbar ist.

SQL Server-Features und -Funktionen

Dynamische DatenmaskierungIm Datenbankschema wurde die Datenmaskierung auf die Bankdaten angewendet, die für Lieferanten in der Tabelle Purchasing.Suppliers gespeichert sind. Mitarbeiter, die keine Administratoren sind, haben keinen Zugriff auf diese Informationen. Aktivieren Sie in Azure SQL-Datenbank die Überwachung über das Azure-Portal.

SQL Server-Feature oder -Funktion	Wird in WideWorldImporters verwendet
Temporäre Tabellen	Es gibt viele temporäre Tabellen, einschließlich aller Referenztabellen im Lookup-Stil und wichtiger Entitäten wie StockItems, Kunden und Lieferanten. Der Verlauf dieser Entitäten kann mithilfe temporärer Tabellen leicht verfolgt werden.
AJAX-Aufrufe an JSON	Anwendungen verwenden häufig AJAX-Aufrufe, um die folgenden Tabellen abzufragen: Personen, Kunden, Lieferanten und StockItems. Der Aufruf gibt Daten im JSON-Format zurück. Sehen Sie sich beispielsweise die gespeicherte Prozedur Website.SearchForCustomers an. Website.SearchForCustomers。
JSON 属性/值包	许多表具有保存 JSON 数据的列，用于扩展表中的关系数据。 例如，Application.SystemParameters 具有一个用于应用程序设置的列，Application.People 具有一个用于记录用户首选项的列。 这些表使用 nvarchar(max) 列来记录 JSON 数据，并通过使用内置函数 ISJSON 的 CHECK 约束来确保列值是有效的 JSON。
行级别安全性 (RLS)	行级别安全性 (RLS) 用于根据角色成员身份限制对 Customers 表的访问。 每个销售区域都有一个角色和一个用户。 若要在操作中了解 RLS 访问限制，请使用 sample-script.zip 中的相应脚本。
实时运行分析	（完整版本的数据库）核心事务表 Sales.InvoiceLines 和 Sales.OrderLines 都具有非聚集列存储索引，以支持在事务数据库中高效执行分析查询，同时对操作工作负载的影响最小。 在同一数据库中运行事务和分析也称为混合事务/分析处理 (HTAP)。
PolyBase	若要在操作中了解此 PolyBase，使用外部表以及托管在 Azure Blob 存储中的公共数据集，请使用 sample-script.zip 中的相应脚本。
内存中 OLTP	（完整版本的数据库）表类型都是内存优化的，因此表值参数 (TVP) 都受益于内存优化。 两个监视表 Warehouse.VehicleTemperatures 和 Warehouse.ColdRoomTemperatures 是内存优化表。 内存优化允许以比基于磁盘的传统表更高的速度填充 ColdRoomTemperatures 表。 VehicleTemperatures 表保存 JSON 有效负载，并适合扩展到 IoT 方案。 VehicleTemperatures 表进一步适用于涉及 EventHubs、流分析和 Power BI 的方案。 存储过程 Website.RecordColdRoomTemperatures 🎜JSON Property/Value Pack 🎜🎜Viele Tabellen verfügen über Spalten, die JSON-Daten enthalten, die zur Erweiterung der relationalen Daten in der Tabelle verwendet werden. Beispielsweise verfügt Application.SystemParameters über eine Spalte für Anwendungseinstellungen und Application.People über eine Spalte zum Aufzeichnen von Benutzereinstellungen. Diese Tabellen verwenden nvarchar(max)-Spalten, um JSON-Daten aufzuzeichnen und durch CHECK-Einschränkungen mithilfe der integrierten Funktion ISJSON sicherzustellen, dass die Spaltenwerte gültiges JSON sind. 🎜🎜🎜🎜Row Level Security (RLS)🎜	Row Level Security (RLS) wird verwendet, um den Zugriff auf die Kundentabelle basierend auf der Rolle einzuschränken Mitgliederbesuch. Jeder Vertriebsbereich hat eine Rolle und einen Benutzer. Um RLS-Zugriffsbeschränkungen in Aktion zu verstehen, verwenden Sie das entsprechende Skript in sample-script.zip. 🎜🎜🎜	Analyse in Echtzeit ausführen🎜	(Vollversion der Datenbank) Die Kerntransaktionstabellen Sales.InvoiceLines und Sales.OrderLines verfügen beide über nicht gruppierte Columnstore-Indizes, um die effiziente Ausführung analytischer Abfragen in der Transaktion zu unterstützen Datenbank bei gleichzeitig minimaler Auswirkung auf die betriebliche Arbeitslast. Das Ausführen von Transaktionen und Analysen in derselben Datenbank wird auch als hybride Transaktions-/Analyseverarbeitung (HTAP) bezeichnet. 🎜🎜🎜🎜PolyBase🎜	Um diese PolyBase in Aktion zu sehen, verwenden Sie bitte externe Tabellen sowie öffentliche Datensätze, die in Azure Blob Storage gehostet werden das entsprechende Skript in sample-script.zip. 🎜🎜🎜	In-Memory OLTP🎜	(Vollversion der Datenbank) Tabellentypen sind alle speicheroptimiert, sodass alle Tabellenwertparameter (TVP) von der Speicheroptimierung profitieren. 🎜🎜Die beiden Beobachtungstabellen Warehouse.VehicleTemperatures und Warehouse.ColdRoomTemperatures sind speicheroptimierte Tabellen. Durch die Speicheroptimierung kann die ColdRoomTemperatures-Tabelle schneller gefüllt werden als herkömmliche festplattenbasierte Tabellen. Die VehicleTemperatures-Tabelle enthält JSON-Nutzlasten und eignet sich für die Skalierung auf IoT-Szenarien. Die VehicleTemperatures-Tabelle eignet sich außerdem für Szenarien mit EventHubs, Streaming Analytics und Power BI. 🎜🎜Die gespeicherte Prozedur Website.RecordColdRoomTemperatures wird nativ kompiliert, um die Leistung der Aufzeichnung von Kühlraumtemperaturen weiter zu verbessern. 🎜🎜Ein Beispiel für In-Memory-OLTP in Aktion finden Sie im Workload-Treiber für den Fahrzeugstandort in workload-drivers.zip.
Clustered Columnstore Index	(Vollversion der Datenbank) Die Tabelle Warehouse.StockItemTransactions verwendet einen Clustered Columnstore Index. In Erwartung der zunehmenden Anzahl von Zeilen in dieser Tabelle wird ein gruppierter Columnstore-Index die Größe der Tabelle auf der Festplatte erheblich reduzieren und die Abfrageleistung verbessern. Änderungen an dieser Tabelle gelten nur für Einfügungen (keine Aktualisierungen/Löschungen dieser Tabelle bei Online-Workloads), und der gruppierte Columnstore-Index eignet sich gut für Einfügungs-Workloads. Warehouse.StockItemTransactions 使用聚集列存储索引。 预计此表中的行数会增大，聚集列存储索引会显著减小表的磁盘上的大小，并提高查询性能。 此表的修改是仅插入的（在联机工作负载中没有对此表进行更新/删除），并且聚集列存储索引可以很好地用于插入工作负载。
动态数据掩码	在数据库架构中，数据掩码已应用于 Purchasing.Suppliers 表中为供应商保留的银行详细信息。 非管理员员工将无法访问此信息。
Always Encrypted	Always Encrypted 的演示包含在可下载的 samples.zip 中。 该演示创建一个加密密钥、一个对敏感数据使用加密的表，以及一个将数据插入表的小型示例应用程序。
Stretch Database	Warehouse.ColdRoomTemperatures 表已作为临时表实现，并在示例数据库的完整版本中进行了内存优化。 存档表基于磁盘，可以拉伸到 Azure。
全文索引	全文索引改进了对 People、Customers 和 StockItems 的搜索。 仅当在 SQL Server 实例上安装了全文索引时，才会将索引应用于查询。 非永久性计算列用于创建在 StockItems 表中编制全文索引的数据。 CONCAT 用于串联字段，以创建编制全文索引的 SearchData。 若要在示例中启用全文索引，请在数据库中执行以下语句： EXECUTE [Application].[Configuration_ConfigureFullTextIndexing] 如果尚不存在全文目录，该过程会创建一个默认的全文目录，然后将搜索视图替换为这些视图的全文版本。 请注意，在 SQL Server 中使用全文索引需要在安装过程中选择“全文”选项。 Azure SQL 数据库不需要特定配置即可启用全文索引。
编制索引的持久化计算列	SupplierTransactions 和 CustomerTransactions 中使用的编制索引的持久化计算列。
检查约束	相对复杂的检查约束位于 Sales.SpecialDeals 中。 这可确保配置 DiscountAmount、DiscountPercentage 和 UnitPrice 中的一个且唯一一个。
唯一约束	为 Warehouse.StockItemStockGroups 设置多对多构造（和唯一约束）。
表分区	（完整版本的数据库）表 Sales.CustomerTransactions 和 Purchasing.SupplierTransactions 均使用分区函数 PF_TransactionDate 和分区架构 PS_TransactionDate 按年进行分区。 分区用于提高大型表的可管理性。
列表处理	提供了一个示例表类型 Website.OrderIDList。 它由示例过程 Website.InvoiceCustomerOrders 使用。 此过程使用公用表表达式 (CTE)、TRY/CATCH、JSON_MODIFY、XACT_ABORT、NOCOUNT、THROW 和 XACT_STATE 来演示处理订单列表（而不仅仅是单个订单）的能力，以最大限度地减少从应用程序到数据库引擎的往返。
GZip 压缩	在 Warehouse.VehicleTemperature 视图中，其表包含完整的传感器数据。 但是，当这些数据的保留时间超过几个月时，会对其进行压缩以节省空间。 COMPRESS 函数使用 GZip 压缩。 视图 Website.VehicleTemperatures
	Always Encrypted 🎜Eine Demo von Always Encrypted ist in der herunterladbaren Samples.zip enthalten. Diese Demonstration erstellt einen Verschlüsselungsschlüssel, eine Tabelle, die Verschlüsselung für vertrauliche Daten verwendet, und eine kleine Beispielanwendung, die Daten in die Tabelle einfügt. 🎜🎜🎜🎜Stretch-Datenbank🎜🎜 Die Tabelle Warehouse.ColdRoomTemperatures wurde als temporäre Tabelle implementiert und ist in der Vollversion der Beispieldatenbank speicheroptimiert. Archivtabellen sind datenträgerbasiert und können auf Azure ausgedehnt werden. 🎜🎜🎜🎜Volltextindex🎜🎜Der Volltextindex verbessert die Suche nach Personen, Kunden und Lagerartikeln. Der Index wird nur dann auf die Abfrage angewendet, wenn ein Volltextindex auf der SQL Server-Instanz installiert ist. Nicht persistente berechnete Spalten werden zum Erstellen volltextindizierter Daten in der StockItems-Tabelle verwendet. 🎜🎜CONCAT wird zum Verketten von Feldern verwendet, um eine im Volltext indizierte SearchData zu erstellen. 🎜Um die Volltextindizierung im Beispiel zu aktivieren, führen Sie die folgende Anweisung in der Datenbank aus: 🎜🎜EXECUTE [Application].[Configuration_ConfigureFullTextIndexing] 🎜🎜Der Prozess erstellt einen Standard-Volltextkatalog, falls dies der Fall ist Suchen Sie nach noch nicht vorhandenen Volltextkatalogen und ersetzen Sie dann die Suchansichten durch die Volltextversionen dieser Ansichten. 🎜🎜Bitte beachten Sie, dass die Verwendung der Volltextindizierung in SQL Server die Auswahl der Option „Volltext“ während der Installation erfordert. Azure SQL-Datenbank erfordert keine spezielle Konfiguration, um die Volltextindizierung zu ermöglichen. 🎜🎜🎜🎜Indizierte persistente berechnete Spalte 🎜🎜Indizierte persistente berechnete Spalte, die in SupplierTransactions und CustomerTransactions verwendet wird. 🎜🎜🎜🎜Prüfeinschränkungen🎜🎜Relativ komplexe Prüfeinschränkungen befinden sich in Sales.SpecialDeals. Dadurch wird sichergestellt, dass nur einer von DiscountAmount, DiscountPercentage und UnitPrice konfiguriert ist. 🎜🎜🎜🎜Eindeutige Einschränkungen🎜🎜Setzt ein Viele-zu-viele-Konstrukt (und eine eindeutige Einschränkung) für Warehouse.StockItemStockGroups. 🎜🎜🎜🎜Tabellenpartitionierung🎜🎜 (Vollversion der Datenbank) Tabellen Sales.CustomerTransactions und Purchasing.SupplierTransactions verwenden beide die Partitionierungsfunktion PF_TransactionDate und das Partitionsschema PS_TransactionDate wird nach Jahr partitioniert. Partitionierung wird verwendet, um die Verwaltbarkeit großer Tabellen zu verbessern. 🎜🎜🎜🎜Listenverarbeitung🎜🎜 stellt einen Beispieltabellentyp Website.OrderIDList bereit. Es wird von der Beispielprozedur Website.InvoiceCustomerOrders verwendet. Dieses Verfahren verwendet Common Table Expressions (CTE), TRY/CATCH, JSON_MODIFY, XACT_ABORT, NOCOUNT, THROW und Engine Round Trip. 🎜🎜🎜🎜GZip-Komprimierung 🎜🎜In der Ansicht Warehouse.VehicleTemperature enthält die Tabelle die vollständigen Sensordaten. Wenn diese Daten jedoch länger als ein paar Monate aufbewahrt werden, werden sie komprimiert, um Platz zu sparen. Die COMPRESS-Funktion verwendet die GZip-Komprimierung. 🎜🎜View Website.VehicleTemperatures verwendet die DECOMPRESS-Funktion beim Abrufen zuvor komprimierter Daten. 🎜🎜🎜🎜Abfragespeicher🎜🎜Abfragespeicher ist für die Datenbank aktiviert. Führen Sie nach dem Ausführen einiger Abfragen die folgenden Schritte aus: 🎜🎜1. Öffnen Sie die Datenbank in Management Studio. 🎜2. Öffnen Sie den Knoten „Abfragespeicher“ unter der Datenbank. 🎜3. Öffnen Sie den Bericht „Häufigste Ressourcennutzungsabfragen“. Sehen Sie sich die Abfrageausführung und den Plan für die gerade ausgeführte Abfrage an.
STRING_SPLIT	Die Spalte DeliveryInstructions in der Tabelle Sales.Invoices enthält durch Kommas getrennte Werte, die zur Demonstration von STRING_SPLIT verwendet werden können. Sales.Invoices 表中的 DeliveryInstructions 列具有逗号分隔的值，可用于演示 STRING_SPLIT。
审核	通过在数据库中运行以下语句，可以为此示例数据库启用 SQL Server 审核： EXECUTE [Application].[Configuration_ApplyAuditing] Audit	Die SQL Server-Überwachung kann für diese Beispieldatenbank aktiviert werden, indem die folgende Anweisung in der Datenbank ausgeführt wird: EXECUTE [Application].[Configuration_ApplyAuditing]

Sicherheitsvorgänge im Zusammenhang mit Anmeldungen, Rollen und Berechtigungen werden auf allen Systemen mit aktivierter Überwachung protokolliert (einschließlich Standard Edition-Systemen). Direkte Überwachung des Anwendungsprotokolls, da dieses auf allen Systemen verfügbar ist und keine zusätzlichen Berechtigungen erfordert. Warnung: Zur Erhöhung der Sicherheit sollte dies in das Sicherheitsprotokoll oder in eine Datei in einem sicheren Ordner umgeleitet werden. Es wird ein Link bereitgestellt, der die zusätzlich erforderliche Konfiguration beschreibt.

Für Evaluierungs-/Entwickler-/Enterprise-Edition-Systeme wird der Zugriff auf alle Finanztransaktionsdaten geprüft.

🎜 Empfohlene verwandte Tutorials: „🎜Datenbank-Video-Tutorial🎜“, „🎜PHP-Tutorial🎜“🎜

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