Существует 6 актуальных редакций MS SQL Server – и все они предоставляют разные возможности, так как предназначены для решения разных задач. Если ошибиться с выбором, можно переплатить или закрыть не весь функционал, который Вам необходим.
В общем, хороший специалист должен точно знать, на какой редакции остановиться – не гадать и не искать ответ методом тыка.
Поскольку в Мастер-группу курса Ускорение и оптимизация систем на 1С. Базовый курс, 2022 очень часто поступают вопросы по поводу выбора редакции MS SQL Server, мы решили опубликовать развернутый ответ в виде статьи.
Да, описание всех этих редакций можно найти в интернете. Но в статьях, которые выдает поиск, либо слишком много лишней информации, через которую нужно продираться, либо нет нужных ответов.
Считаем – если вопросы есть, значит, нужно помочь коллегам разобраться 🙂
Просто о Transact-SQL
Примечание. Для тестовой базы данных рекомендуется использовать систему контейнеризации и контейнер с MySQL сервером. Большинство запросов, описанных в статье можно выполнять непосредственно в командной строке контейнера с небольшой поправкой: в MySQL нет директивы GO, а команды должны заканчиваться точкой с запятой, то есть символом «;». Или, как вариант, можно поставить контейнер с Microsoft SQL сервером. Подробности описаны в статье Использование Docker для MySQL сервера.
SQL Server Management Studio Intro
Содержание
- Введение
- Определение
- Опытная база данных
- Элементы синтаксиса
- Директивы сценария
- Комментарии
- Типы данных
- Идентификаторы
- Переменные
- Операторы
- Cистемные функции
- Выражения
- Управление выполнением сценария
- Динамическое конструирование выражений
SQL (Structured Query Language) — это универсальный компьютерный язык, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционных базах данных (язык структурированных запросов).
SQL в его исходном виде является информационно-логическим языком, а не языком программирования, но вместе SQL предусматривает возможность его процедурных расширений, с учётом которых язык уже вполне может рассматриваться в качестве языка программирования.
В настоящее время широко распространенны следующие спецификации SQL:
| Тип базы данных | Спецификация SQL |
| Microsoft SQL | Transact-SQL |
| Microsoft Jet/Access | Jet SQL |
| MySQL | SQL/PSM (SQL/Persistent Stored Module) |
| Oracle | PL/SQL (Procedural Language/SQL) |
| IBM DB2 | SQL PL (SQL Procedural Language) |
| InterBase/Firebird | PSQL (Procedural SQL) |
В данной статье будет рассмотрена спецификация Transact-SQL, которая используется серверами Microsoft SQL. А так как база у всех спецификаций SQL одинаковая, то большинство команд и сценариев с легкостью переносятся на другие типы SQL.
Установка и настройка Microsoft SQL Server 2019 + Management Studio
Определение
Transact-SQL — это процедурное расширение языка SQL компаний Microsoft. SQL был расширен такими дополнительными возможностями как:
- управляющие операторы,
- локальные и глобальные переменные,
- различные дополнительные функции для обработки строк, дат, математики и т.п.,
- поддержка аутентификации Microsoft Windows
Язык Transact-SQL является ключом к использованию SQL Server. Все приложения, взаимодействующие с экземпляром SQL Server, независимо от их реализации и пользовательского интерфейса, отправляют серверу инструкции Transact-SQL.
Опытная база данных
Для того, чтобы усвоить теоретический материал, его, конечно же, нужно применить на практике. Для практических занятий создадим базу данных и заполним ее небольшим количеством значений.
Итак, чтобы создать базу данных и заполнить ее значениями, необходимо открыть консоль выполнения команд и запросов SQL сервера и выполнить следующий сценарий:
— Создание базы данных USE master CREATE DATABASE TestDatabase GO — Создание таблиц USE TestDatabase CREATE TABLE Users (UserID int PRIMARY KEY, UserName nvarchar(40), UserSurname nvarchar(40), DepartmentID int, PositionID int) CREATE TABLE Departments (DepartmentID int PRIMARY KEY, DepartmentName nvarchar(40)) CREATE TABLE Positions (PositionID int PRIMARY KEY, PositionName nvarchar(40), BaseSalary money) CREATE TABLE [Local Customers] (CustomerID int PRIMARY KEY, CustomerName nvarchar(40), CustomerAddress nvarchar(255)) CREATE TABLE [Local Orders] (OrderID int PRIMARY KEY, CustomerID int, UserID int, [Description] text) GO — Заполнение таблиц USE TestDatabase INSERT Users VALUES (1, ‘Ivan’, ‘Petrov’, 1, 1) INSERT Users VALUES (2, ‘Ivan’, ‘Sidorov’, 1, 2) INSERT Users VALUES (3, ‘Petr’, ‘Ivanov’, 1, 2) INSERT Users VALUES (4, ‘Nikolay’, ‘Petrov’, 1, 3) INSERT Users VALUES (5, ‘Nikolay’, ‘Ivanov’, 2, 1) INSERT Users VALUES (6, ‘Sergey’, ‘Sidorov’, 2, 3) INSERT Users VALUES (7, ‘Andrey’, ‘Bukin’, 2, 2) INSERT Users VALUES (8, ‘Viktor’, ‘Rybakov’, 4, 1) INSERT Departments VALUES (1, ‘Production’) INSERT Departments VALUES (2, ‘Distribution’) INSERT Departments VALUES (3, ‘Purchasing’) INSERT Positions VALUES (1, ‘Manager’, 1000) INSERT Positions VALUES (2, ‘Senior analyst’, 650) INSERT [Local Customers] VALUES (1, ‘Alex Company’, ‘606443, Russia, Bor, Lenina str., 15’) INSERT [Local Customers] VALUES (2, ‘Potrovka’, ‘115516, Moscow, Promyshlennaya str., 1’) INSERT [Local Orders] VALUES (1, 1, 1, ‘Special parts’) GO
Примечание. В Microsoft SQL Server 2000 запросы выполняются в приложении Query Analyzer. В Microsoft SQL Server 2005 запросы выполняются в SQL Server Management Studio.
В результате работы сценария на SQL сервере будет создана база данных TestDatabase с пятью пользовательскими таблицами: Users, Departments, Positions, Local Customers, Local Orders.
| UserID | UserName | UserSurname | DepartmentID | PositionID |
| 1 | Ivan | Petrov | 1 | 1 |
| 2 | Ivan | Sidorov | 1 | 2 |
| 3 | Petr | Ivanov | 1 | 3 |
| 4 | Nikolay | Petrov | 1 | 3 |
| 5 | Nikolay | Ivanov | 2 | 1 |
| 6 | Sergey | Sidorov | 2 | 3 |
| 7 | Andrey | Bukin | 2 | 3 |
| 8 | Viktor | Rybakov | 4 | 1 |
| PositionID | PositionName | BaseSalary |
| 1 | Manager | 1000 |
| 2 | Senior analyst | 650 |
| 3 | Analyst | 400 |
| OrderID | CustomerID | UserID | Description |
| 1 | 1 | 1 | Special parts |
| DepartmentID | DepartmentName |
| 1 | Production |
| 2 | Distribution |
| 3 | Purchasing |
| CustomerID | CustomerName | CustomerAddress |
| 1 | Alex Company | 606443, Russia, Bor, Lenina str., 15 |
| 2 | Potrovka | 115516, Moscow, Promyshlennaya str., 1 |
Источник: sysengineering.ru
10 причин перейти на Microsoft SQL Server 2019
За последние 10 лет SQL Server прошел путь от решения для небольших и средних СУБД до мощной платформы данных уровня предприятия, рассчитанной на критичные бизнес-приложения по надежности и отказоустойчивости. С каждым новым релизом SQL Server все больше имеет право называться единым центром управления всеми данными. SQL Server учитывает все современные требования по работе с данными различных форматов и из разнообразных источников и становится естественным выбором для построения платформы интеграции, управления и анализа любых данных.
Требования к современной платформе обработки данных
В последние годы генерируется и обрабатывается все больше данных, увеличивается разнообразие их формы и смысла. Часть данных по-прежнему имеет реляционный формат и генерируется традиционными транзакционными инструментами. Обычно такие данные структурированы, их смысл и ценность хорошо понятны и известны. Но огромное количество данных имеет гораздо более сырой вид.
Это данные с датчиков и сенсоров (тот самый Интернет вещей), видеокамер, записывающих устройств. Эти данные, скорее всего, несут ценность, но извлечь ее пока гораздо сложнее.
Роль современной платформы данных – принять такие разнородные данные, интегрировать их, обработать и извлечь ценную для бизнеса информацию. Кроме того, такая платформа должна:
- Обрабатывать данные как в уже существующих локальных инфраструктурах, так и в облаках. Это гибридное состояние будет продолжаться еще неопределенно долгое время.
- Позволять переносить существующие инструменты обработки данных в облачную платформу без серьезных изменений.
- Позволять разрабатывать современные облачные приложения с нуля, задействуя все облачные инструменты.
- Анализировать данные одинаково успешно как в локальной среде, так и в облачной платформе.
Если за облачную часть обработки данных отвечает Azure SQL, то за локальную составляющую платформы Microsoft для хранения и обработки данных – SQL Server 2019.
Эволюция SQL Server
*Поддержка Linux и Docker впервые реализована в SQL Server 2017.
1. SQL Server упрощает развертывание, передачу и интеграцию больших данных
- Решение для обработки больших данных на основе Kubernetes, встроенное в SQL Server, позволяет легко развернуть кластер больших данных и работать с ним. Kubernetes обеспечивает развертывание хранилищ HDFS, реляционного модуля SQL Server и средств аналитики Spark в виде контейнеров в рамках одного удобного пакета.
- В состав SQL Server 2019 входят Spark и HDFS, которые позволяют выполнять чтение и запись непосредственно в HDFS, используя SQL Server или Spark. Архитектура Kubernetes обеспечивает гибкое масштабирование вычислительных мощностей и хранилищ по запросу
2. Интеграция структурированных и неструктурированных данных
Сегодняшние объемы данных делают неразумным и невыгодным конвертацию всех доступных данных в реляционные таблицы для хранения в СУБД. Еще 2 года назад Microsoft представила технологию PolyBase, позволяющую экземпляру SQL Server обрабатывать запросы Transact-SQL, которые обращаются к данным Hadoop и объединять данные из Hadoop и SQL Server. В SQL Server внешняя таблица или внешний источник данных обеспечивает соединение с Hadoop, виртуализируя внешние источники данных без необходимости их прямого импорта в реляционную базу, и потом позволяет обращаться к этим данным с запросами.
Таким образом, данные накапливаются в своем естественном формате, не обязательно реляционном, но могут быть представлены в виде виртуальной таблицы. Виртуализация позволяет интегрировать данные разного формата, из разнородных источников и мест хранения без их репликации и перемещения, создавая единую виртуальную матрицу данных.
3. Высокая производительность
Не первый год Microsoft подтверждает высокую производительность SQL Server транзакционными тестам и тестами производительности хранилищ данных. Версия 2019 отмечена отличными результатами в следующих тестах:
- производительность OLTP;
- производительность DW для 1 ТБ, 10 ТБ и 30 ТБ;
- соотношение цены и производительности OLTP;
- соотношение цены и производительности DW для 1 ТБ, 10 ТБ и 30 ТБ.
4. Поддержка постоянной памяти (РМЕМ)
Постоянная память (Persistent Memory, PMEM) – это быстрая память, обладающая возможностью хранить данные после отключения питания. Она позволяет обрабатывать данные in-memory, избавляя от необходимости передавать данные по каналам передачи и ускоряя обработку запросов на 30% для интенсивных рабочих нагрузок ввода-вывода.
Любой файл SQL Server, помещенный на устройство PMM, теперь доступен напрямую, минуя стек хранения операционной системы, используя эффективные операции memcpy.
5. Гибридная транзакционная/аналитическая обработка (НТАР)
Модель HTAP позволяет одновременно осуществлять операционные транзакции и аналитику на одних и тех же данных в одной и той же памяти, также реализуя подход in memory.
6. Интеллектуальная обработка запросов
Параллелизация запросов и улучшенное масштабирование частых запросов благодаря механизмам интеллектуальной обработки запросов делают производительность значительно выше. Отложенная компиляция табличных переменных более чем на 50% ускоряет обработку запросов.
Семейство функций интеллектуальной обработки запросов
Приложения и инструменты аналитики работают со всеми реляционными и большими данными через ведущий экземпляр SQL Server при помощи T-SQL
7. Безопасность и соответствие требованиям
Защита конфиденциальных данных при помощи технологии Always Encrypted с защищенными анклавами. Шифрование на месте позволяет выполнять криптографические операции с конфиденциальными данными без их перемещения за пределы базы данных.
Криптографические операции включают в себя шифрование столбцов, и эти операции теперь можно выполнять с помощью Transact-SQL, они не требуют перемещения данных из базы данных. Внутри защищенных анклавов поддерживаются все полнофункциональные вычисления, включая сопоставления и сравнения диапазонов, что значительно расширяет возможности их применения
Технология Always Encrypted с защищенными анклавами доступна в Windows Server 2019.
8. Azure Data Studio
Azure Data Studio (бывший SQL Operations Studio) – это упрощенное кроссплатформенное графическое средство управления и редактор кода. Позволяет создавать запросы к реляционным и нереляционным базам данных с поддержкой разных операционных систем и источников данных. Azure Data Studio позволяет подключаться к SQL Server локально и в облаке, в Windows, macOS и Linux.
9. Выбор ОС и контейнеров
SQL Server 2019 отличается гибкостью в отношении выбора платформы, языка программирования и средства доставки.
- Поддержка Red Hat Enterprise Linux, SUSE Linux Enterprise Server, Ubuntu и Windows.
- Контейнеры Docker для Linux и Windows. Установка со встроенной поддержкой инструментов Linux: Yum lnstall, Apt-Get и Zypper.
- Один и тот же уровень абстракции с SQL Server на Linux.
- Возможность использования R, Python и Java при работе с T-SQL. Теперь расширение языка Java доступно для выполнения кода Java в SQL Server.
10. Интеллектуальный анализ данных
Развитие SQL Server пошлo по пути интеграции с другими аналитическими платформами, в частности Spark, которая включена теперь в поставку SQL Server.
Spark является очень популярным инструментом для машинного обучения, для продвинутой аналитики, имеет эффективную in memory машину. И все это интегрировано с SQL, который очень эффективен для визуализации аналитики.
Правильный анализ и эффективное представление результатов напрямую влияет на эффективность анализа данных и возможность принимать на их основе управленческие решения.
Источник: softline.ru