Microsoft SQL Server是一种由Microsoft开发和维护的关系型数据库管理系统(RDBMS),最早发布于1988年[1]。它提供了一种安全、可扩展的数据存储及管理解决方案,可以运行在Windows、Linux等操作系统上[2]。Microsoft SQL Server具有可扩展性、可靠性和高性能等特点,并提供丰富的安全性和管理功能[1]。它使用结构化查询语言(SQL)进行数据管理,并广泛应用于各类信息系统,在社会的各个领域发挥着重要作用[3]。Microsoft SQL Server是一款性能良好、稳定性强、便于管理、易于开发的数据库管理系统[4],是目前世界上最为流行的数据库管理系统之一[5]。
初始阶段(1987年-1993年)
1987年,Microsoft SQL Server最早起源于Sybase SQL Server。当时微软和Sybase (www.sybase.com)签署了一项协议,授权微软将Sybase的SQL Server移植到PC平台[6]。

1988年,Microsoft公司、Sybase公司和Aston-Tate公司共同开发了运行在OS/2系统上的SQL Server。之后Aston-Tate公司退出了该产品的开发,Microsoft公司、Sybase公司则签署了一项共同开发协议[7]。
1992年,Microsoft公司与Sybase公司将SQL Server移植到了Windows NT操作系统上[8]。

1993年,SQL Server 4.2发布,SQL Server 4.2运行在Windows NT操作系统上,适用于储存和处理个人和小部门使用的数据[9]。

1994年,Microsoft公司和Sybase公司在SQL Server的开发上分道扬镳,取消了共同开发协议的合同,各自开发自己的SQL Server。Microsoft公司专注于WindowsNT平台上的Microsoft SQL Server开发。Sybase公司则致力于UNIX平台上的 SQL Server的开发[9]。
发展阶段(1996年-2000年)
1996年,Microsoft公司推出了Microsoft SQL Server 6.5版本[8]。
1998年,Microsoft公司发布了Microsoft SQL Server 7.0,该版本在数据存储和数据库引擎方面发生了根本性的变化,并提供了面向中、小型商业应用数据库功能支持和一些 Web功能[10]。
2000年,Microsoft公司发布了Microsoft SQL Server 2000,成为了最广泛使用的数据库产品之一,也牢固树立了它在数据库产品中的地位[11]。

现代阶段(2005年-至今)
2005年,Microsoft公司发布了Microsoft SQL Server 2005,为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。通过全面的功能、与现有系统的集成性、以及对日常任务的自动化管理能力,Microsoft SQL Server 2005为不同规模的企业提供了一个完整的数据解决方案[12]。
自此以后,Microsoft SQL Server在不断发展和壮大,推出了多个版本,如Microsoft SQL Server 2008(2008年)[13]、Microsoft SQL Server 2012(2012年)[14]、Microsoft SQL Server 2014(2014年)[15]、Microsoft SQL Server 2016(2016年)[16]、Microsoft SQL Server 2017(2017年)[17]和Microsoft SQL Server 2019(2019年)[18]、Microsoft SQL Server 2022[14](2022年)。
优势
便捷的数据库管理和高度的安全性:Microsoft SQL Server提供了一个集成的管理平台,允许管理员轻松管理和维护数据库。它还提供了安全性措施,如身份验证、访问控制、数据加密等[19]。支持T-SQL编程语言:Microsoft SQL Server使用Transact-SQL(T-SQL)编程语言,允许开发人员编写复杂的存储过程、触发器和函数,以实现更高级的数据操作[20]。提供Business Intelligence(BI)功能:Microsoft SQL Server提供了一些BI功能,如数据挖掘、报表和分析服务,可以帮助组织更好地理解和分析其数据[21]。支持大数据处理:Microsoft SQL Server支持处理大数据,包括Hadoop和Spark集成,可以轻松地与其他大数据解决方案集成[22]。支持机器学习:Microsoft SQL Server Machine Learning Services支持SQL Server RDBMS中的R、Python、Java、PREDICT T-SQL命令和rxPredict存储过程,以及SQL Server大数据集群中的SparkML。在R语言和Python语言中,Microsoft包括几个用于机器学习的包和库。您可以将经过训练的模型存储在数据库中或外部。Azure SQL托管实例支持Python和R的机器学习服务作为预览。[23]可扩展性强:Microsoft SQL Server可以根据需要进行水平和垂直扩展,可以在单个服务器上处理大量数据,也可以通过集群来处理更大的数据集[2]。
不足
许可费用高:相比于一些免费的数据库管理系统,Microsoft SQL Server的许可费用较高,对于小型企业和个人开发者来说可能会有些负担[24]。可移植性差:Microsoft SQL Server由Microsoft公司开发,其在其他操作系统平台上的移植性较差,需要考虑到平台依赖性[25]。占用资源较大:Microsoft SQL Server需要占用较多的系统资源,如内存、CPU和磁盘空间,因此需要考虑硬件性能[26]。
应用场景
企业级应用:Microsoft SQL Server的安全性、性能和可扩展性特别适合大型企业应用,如保险[27]和医疗[28]等行业的数据处理和管理。业务应用:Microsoft SQL Server提供了易于使用的图形用户界面和命令行接口,使得它非常适合作为业务应用的后端数据库系统[29]。Web 应用:Microsoft SQL Server支持ASP.NET和其他Microsoft Web技术,能够轻松与Web应用集成[30]。数据仓库和商业智能:Microsoft SQL Server的大数据处理能力和数据挖掘功能使其成为构建数据仓库和商业智能系统的理想选择[21]。
NBA
NBA正在使用Microsoft Azure平台(微软的DBaaS平台)来推出一个新的直接面向消费者的平台,为球迷提供有意义的、个性化的内容,以满足他们的个人喜好。NBA基于Azure AI推出了一种球迷体验增强功能NBA CourtOptix,它利用Azure AI的能力将数十亿个数据点转化为关于球员和比赛的指标,以进一步吸引球迷[31]。
Banqsoft
Banqsoft是一家北欧的金融科技公司,提供资产金融、数字银行和信贷管理的软件解决方案。为了支持数字金融的全天候服务性质,Banqsoft依赖Microsoft SQL Server作为其数据平台。目前,该公司使用Microsoft SQL Server 2017和2019、Azure SQL数据库和Azure存储,这为其提供了一个灵活的混合环境,满足数据存储要求。近期,Banqsoft开展了Microsoft SQL Server 2022的测试[32]。
Atrium Underwriters保险公司
Atrium Underwriters是一家总部位于伦敦的保险公司,该公司认为新技术是其当前成功的关键驱动力。多年来,Atrium一直依赖Microsoft SQL Server作为其数据平台,最早可以追溯于Microsoft SQL Server 2012。目前,该公司拥有800多个数据库,其中大部分运行在Azure虚拟机上的Microsoft SQL Server 2019上,并且Atrium对Microsoft SQL Server的最新版本Microsoft SQL Server 2022的诸多功能进行了测试[27]。
MSC地中海航运公司
MSC地中海航运公司是全球最大的集装箱船运营商。为了管理遍布260多条航线、靠泊520个港口的730艘船只,他们依赖可靠的IT服务,如Microsoft SQL Server。通过使用Microsoft SQL Server 2022的可用性、高性能和安全性方面的能力来支持真正的全球运营[33]。
版本演进
| 版本号 | 说明 |
|---|---|
| Microsoft SQL Server 6.5 | 1996年发布的版本,是第一个支持OLAP(联机分析处理)、分布式查询优化、存储过程和触发器、COM(组件对象模型)的版本,同时增强了安全性和日志管理[34] |
| Microsoft SQL Server 7.0 | 1998年发布的版本,是SQL Server系列的第一个完全基于Windows NT平台开发的版本,该版本进行了一系列的重大更新,如引入了索引视图、引入了查询优化器的动态调整功能、支持分区表和分区索引、支持数据库文件和日志文件存储在不同的物理磁盘等[35] |
| Microsoft SQL Server 2000 | 2000年发布的版本,是第一个具有XML支持的SQL Server版本。它引入了一些重要的功能,如数据复制和XML数据类型。SQL Server 2000的主要限制是不能处理大量数据和并发用户[36] |
| Microsoft SQL Server 2005 | 2005年发布的版本,是第一个具有CLR(Common Language Runtime)集成的SQL Server版本。它引入了一些重要的功能,如新的管理工具和报表服务,同时还提供了更好的性能和安全性[21] |
| Microsoft SQL Server 2008 | 2008年发布的版本,引入了分区表和透明数据加密等功能[13] |
| Microsoft SQL Server 2008 R2 | 2008年发布的一个重要更新版本,引入了一些新功能,如Master Data Services和PowerPivot。它还提供了更好的性能和可伸缩性[37] |
| Microsoft SQL Server 2012 | 2012年发布的版本,引入了列存储和可控制的自动化数据同步等功能[22] |
| Microsoft SQL Server 2014 | 2014年发布的版本,引入了内存优化表和延迟数据复制等功能[15] |
| Microsoft SQL Server 2016 | 2016年发布的版本,引入了实时操作分析和Stretch Database等功能[16] |
| Microsoft SQL Server 2017 | 2017年发布的版本,引入了Python支持和智能查询处理等功能[17] |
| Microsoft SQL Server 2019 | 2019年发布的版本,引入了大规模数据集成等功能,并增强了安全性[38] |
| Microsoft SQL Server 2022 | 2022年发布的版本,引入了一些新功能,如Azure SQL Managed Instance和SQL Server之间的首次双向高可用性和灾难恢复、Azure Synapse Link与SQL的集成等。并且还提供了带有参数敏感计划优化的新一代内置查询智能[14] |
Microsoft SQL Server不同版本
Microsoft SQL Server有多个不同版本,每个版本都有其独特的功能和特点。以下是Microsoft SQL Server不同版本的简要介绍[18]。
| 版本 | 介绍 |
|---|---|
| Microsoft SQL Server Express | Microsoft提供的免费的版本,适用于轻量级应用程序和小型数据库。该版本具备所有可编程性功能,在用户模式下运行,并且具有快速零配置安装和必备组件要求较少的特点[18] |
| Microsoft SQL Server Standard | 基本的商业版本,适用于中小型企业。它提供了基本数据管理和商业智能数据库,使部门和小型组织能够顺利运行其应用程序并支持将常用开发工具用于内部部署和云部署,有助于以最少的 IT 资源获得高效的数据库管理[18] |
| Microsoft SQL Server Enterprise | 高级的商业版本,适用于大型企业和高级应用程序。它提供了全面的高端数据中心功能,具有极高的性能和无限虚拟化,还具有端到端商业智能,可为任务关键工作负载和最终用户访问数据见解提供高服务级别[18] |
| Microsoft SQL Server Developer | 专门为开发人员设计的版本,提供了与SQL Server Enterprise相同的功能。 它包括 Enterprise 版的所有功能,但有许可限制,只能用作开发和测试系统,而不能用作生产服务器[18] |
| Microsoft SQL Server Web | 为运行在Web服务器上的应用程序设计的版本。它具有与SQL Server Standard相同的功能,但有更灵活的许可证和更低的成本[18] |
参考资料 38
- 参考 1
- 参考 2
- 参考 3
- 参考 4
- 参考 5
- 参考 6
- 参考 8
- 参考 9
- 参考 10
- 参考 11
- 参考 12
- SQL SERVER2008 联机丛书 — microsoft
- SQL Server2022中的新增功能 — microsoft
- SQL Server 2014 documentation — microsoft
- SQL Server 2016的新增功能 — microsoft
- SQL Server 2017 的新增功能 — microsoft
- SQL Server 2019 各个版本及其支持的功能 — microsoft
- 参考 19
- 参考 20
- SQL SERVER2005 联机丛书 — microsoft
- SQL Server 2012 联机丛书 — microsoft
- 【机器学习】10个数据库支持数据库机器学习 — architect.pub
- 参考 24
- 参考 25
- 参考 26
- Microsoft customer stories — customers.microsoft
- 参考 28
- 参考 29
- 参考 30
- Microsoft customer stories — customers.microsoft.com
- Microsoft customer stories — customers.microsoft
- Microsoft customer stories — customers.microsoft
- 参考 34
- 参考 35
- SQL Server CE previous versions documentation — microsoft
- SQL Server2008 R2 联机丛书 — microsoft
- SQL Server 2019 (15.x) 中的新增功能 — microsoft