마이크로 소프트 SQL 서버 Microsoft의 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 네트워크를 통해 동일한 장치 또는 다른 컴퓨터에서 실행중인 다른 응용 프로그램에서 요청한대로 데이터 저장 및 검색의 목적으로 사용됩니다.
첫 번째 버전은 1989 년에 출시되었으며 그 이후로 여러 다른 버전이 시장에 출시되었습니다. 각 버전은 정의 속성과 함께 제공되며 다양한 대상 및 워크로드를 제공합니다.
위의 각 버전의 Microsoft SQL Server 비교 기능 및 기타 속성 측면에서 서로에 대해.
마이크로 소프트 SQL 서버 2019 RC
이것은 오늘날 시장에 나와있는 최신 버전의 SQL Server입니다. 다른 버전보다 우수하며 피라미드 상단에 배치하는 똑같이 우수한 기능이 제공됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
SQL Server 2019 빅 데이터 클러스터를 사용한 인텔리전스
이제 Power SQL 및 Apache Spark를 사용하여 모든 데이터에 대해 분석 및 AI를 편안하게 수행 할 수 있습니다. 또한 분석을 지원하기 위해 컴퓨팅을 동적으로 확장하는 기능과 빅 데이터를 결합하여 고 가치 데이터를 향상시킬 수 있습니다.
PolyBase를 사용한 데이터 가상화
이를 통해 별개의 초점에서 데이터를 쿼리 할 수 있습니다. 따라서 Oracle, Teradata, HDFS 또는 기타 소스에 저장된 데이터를 쿼리 할 수 있습니다.
플랫폼 및 언어 선택
이 틈새 시장에서 이제 다음이 가능합니다.
- 서버는 Windows, Linux 및 컨테이너에서 실행될 수 있으며 Kubernetes에서의 배포를 지원합니다.
- RedHat, SUSE 및 Ubuntu와 같은 여러 Linux 배포와 함께 배포 할 수 있습니다.
- R 및 Python을 실행 한 라인을 따라 사용자 지정 Java 코드를 지원할 수 있습니다.
- 글로벌 규모로 확장되는 애플리케이션을 위해 UTF-8 문자를 지원합니다.
업계 최고의 성능 및 가용성
- 완벽한 실행을 위해 쿼리를 모니터링하는 내장 인텔리전스
- 시스템 자체 분석 후 성능 권장 사항
- 데이터베이스 가용성 향상
- 호환성 인증은 호환성 인증을 통해 온-프레미스 및 클라우드에서 SQL Server를 업그레이드하고 현대화 할 수 있습니다.
- 향상된 지능
탁월한 보안
이 버전에는 데이터에 대한 최대 보안을 제공하기 위해 보안 조치가 적용되었습니다.
여기에는 다음이 포함됩니다.
- 보안 영역으로 암호화 할 수 있으므로 민감한 데이터를 데이터베이스 외부로 이동하지 않습니다.
- 행 수준 보안 및 동적 데이터 마스킹은 취약성 검사를 통해 일반적인 조직 및 규제 표준에 대한 준수 여부를 추적 할 수 있습니다.
- 투명한 데이터 암호화는 미사용 데이터를 암호화합니다. 이 서버는 무단 액세스를 방지하기 위해 데이터베이스의 모든 데이터를 암호화합니다.
마이크로 소프트 SQL 서버 2017
이 버전은 개발 언어, 데이터 유형, 온 프레미스 또는 클라우드 및 운영 체제를 선택할 수있는 알려진 플랫폼입니다. 다음 기능을 기반으로 다른 버전과 차별화됩니다.
자동 데이터베이스 튜닝
Microsoft SQL Server 2017은 관리자가 일상적인 시스템 체크 아웃 작업을 수행하여 문제를 식별하고 수정할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 정규 절차에는 필요한 인덱스 생성 및 유지 관리, 불필요한 인덱스 삭제 및 최적의 쿼리 성능을위한 시스템 모니터링이 포함됩니다.
이 기능은 그에 따라 데이터베이스를 조정하고 문제를 확인하고 수정하는 인공 지능을 기반으로합니다.
재개 가능한 온라인 인덱스 재 구축
이 서버는 인덱스 유지 관리 작업을위한 일시 중지 및 다시 시작 기능을 지원하는 최초의 서버입니다. 인덱스 재 구축은 상당히 어려운 작업이지만 대부분의 데이터베이스 관리 시스템은 오프라인 유지 관리를 허용하지 않습니다. 따라서 이러한 시스템을 실행하는 것은 번거로울 수 있습니다.
이 버전은 이러한 문제를 해결하는 데 유용합니다. 이를 통해 원하는대로 인덱스를 재개, 일시 중지 및 재 구축 할 수 있습니다. 따라서 이미 중간에 구축 한 인덱스를 다시 구축 할 필요가 없습니다. 언제든 떠난 곳에서 픽업 할 수 있습니다.
문자열 함수
문자열 함수는 문자열 리터럴을 처리하지만 프로세스에서 문자 리터럴의 다양한 부분을 디코딩하는 데 대부분의 쿼리 실행 시간을 소비합니다. 이 버전의 Microsoft SQL Server에는 환상적인 문자열 조작 기능이 함께 제공됩니다. 임시 테이블과 복잡한 논리로 긴 T-SQL 문을 작성하지 않아도됩니다.
새로운 문자열 조작 함수 중 일부는 다음과 같습니다.
- CONCAT_WS
- 옮기다
- 손질
- STRING_AGG
그래프 데이터베이스
그래프 데이터베이스 구성 요소는 마이크로 소프트 SQL 서버 2017 . 그래프 데이터베이스의 중요한 개념은 간선과 노드입니다. 둘 사이의 관계를 통해 엔티티를 직접 연결하고 한 번의 작업으로 검색 할 수 있습니다.
과거에이 옵션은 실행 가능한 대안이없고 지원이 부족하기 때문에 어려운 요청 이었지만이 버전은 완벽하게 만들었습니다.
Linux 및 Docker 컨테이너 지원
Microsoft SQL Server 2017에는 Linux 및 Docker 컨테이너와 같은 고성능 플랫폼에 대한 데이터베이스 관리 시스템 기능이 있습니다. 이제 더 나은 데이터베이스 관리 경험을 위해 Linux 컴퓨터에서이 서버를 실행할 수 있습니다.
기계 학습에서 Python 지원
이 버전은 Python 스크립팅 언어를 편안하게 지원할 수 있으며, 이는 IT의 새로운 필수 기능인 Al에 추가됩니다. SQL Server 2017은 Al이 활성화 된 최초의 데이터베이스 관리 시스템이었습니다.
DNS 서버 주소를 찾을 수 없습니다
DMV 및 DMF
이 메타 데이터 시스템 개체는 SQL 서버의 데이터 구조의 누적 모음입니다. DMV를 사용하면 데이터베이스 시스템의 성능을 결정하는 다양한 메트릭의 기준 또는 압력 지점을 정의합니다. DMF는 요청 된 매개 변수의 집계 통계를 제공합니다.
Microsoft SQL Server 2017에서 만나게 될 새로운 DMV는 다음과 같습니다.
- Sys.dm_tran_version_store_space_usage
- Sys.dm_db_stats_hidtogram (Transact-SQL)
- Sys.dm_exec_query_statistics_xml
- Sys.dm_os_host_info
- Sys.dm_os_sys_info
- 데이터베이스 파일의 변경 사항을 추적하기 위해 syc.dm_db_file_space_usage에 새로 추가 된 modified_extent_page_count 열
- DMV sys.dm_os_enumerate_fixed_drives를 사용하여 새 디스크 공간 식별
새로운 DMF에는 다음이 포함됩니다.
- Sys.dm_db_log_info
- Sys.dm_db_log_stats
마이크로 소프트 SQL 서버 2016
다음 기능이이 버전을 정의합니다.
스트레치 데이터베이스
이 버전에서 채택한 확장 데이터베이스를 사용하면 대부분의 최근 데이터 파일을 로컬 저장소에 저장할 수 있지만 이전 파일은 Microsoft Azure 클라우드로 이동할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 백그라운드에있는 동안 데이터 파일을 단일 데이터 저장소로 표시 할 수 있으며 활성 이전 파일을 분리 할 수 있습니다. 따라서 스토리지 및 백업 비용이 크게 절감됩니다. 또한 라이브 데이터에 액세스하는 속도가 크게 향상됩니다.
기본 가용성 그룹
이를 통해 단일 기본 및 단일 복제본 데이터베이스를 가질 수 있습니다. 이 기능은이 버전의 표준 버전에서만 사용할 수 있으며 데이터베이스 미러링 기술을 대체합니다.
분산 가용성 그룹
이 버전에서는 두 개의 서로 다른 Windows 클러스터에 가용성 그룹을 정의 할 수 있습니다. 이를 통해 프로덕션 환경과 DR (재해 복구) 환경 모두에 존재하는 사용 가능한 그룹이 될 수 있습니다.
그러나 환경 중 하나가 중단 되더라도 내부 가용성 그룹은 영향을받지 않습니다.
쿼리 저장소
새 쿼리 계획에 대한 사용자 지정 솔루션을 만들기로 결정하기 전에 이전 쿼리 계획 간의 차이점을 비교할 수 있습니다. 이 버전의 서버는 향후 참조를 위해 쿼리 계획 및 런타임 통계를 저장합니다. 따라서 성능 문제 해결이 더 빠르고 관리하기 쉽습니다.
라이브 쿼리 통계
과거에는 예상 실행 계획 만보아야했던 것과 달리 이제 시스템에서 활성 쿼리의 실행 계획을 확인할 수 있습니다. 또한 실행 계획을보기 위해 더 이상 장기 실행 쿼리가 완료 될 때까지 기다리지 않아도됩니다.
인 메모리 OLTP
인 메모리 OLTP는 이전 버전에서 도입되었지만이 버전에서도 동일한 기능이 크게 개선되었습니다. IO 사용량을 줄이기 위해 ALTER TABLE이 업데이트되어 로그 작성자 수를 최소화했습니다. 이러한 보장 통계는 자동으로 업데이트됩니다. null 값, 외래 키 및 DML 트리거와 같은 여러 DDL 및 DML 명령이 추가되었습니다.
SQL Server 도구의 변경 사항
서버 도구에 두 가지 주요 변경 사항이 있습니다.
- SSSM은 더 이상 SQL Server 설치 미디어의 일부가 아닙니다.
- 설치 미디어는 Microsoft에서 개별적으로 다운로드 할 수있는 독립 실행 형 도구입니다.
TempDB 변경 사항
이전 버전에서는 TempDB를 데이터베이스에 수동으로 추가해야했지만이 버전은 SQL을 설치할 때 여러 TempDB 파일을 구성 할 수있는 몇 가지 TempDB 구성 설정을 제공합니다.
항상 암호화
이 SQL Server는 무단 액세스를 방지하기 위해 중요한 데이터를 항상 암호화 된 상태로 유지합니다. 데이터 안전은이 버전의 주요 하이라이트입니다.
JSON 지원
SQL 2016에는 JSON (JavaScript Object Notation) 파일 형식을 읽을 수있는 기능이 있습니다. 이러한 파일을 테이블에 추가로로드하고 JSON 열의 인덱스 속성을 지원할 수 있습니다.
JSON은 NVARCHAR을 사용하므로 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
- 간편한 데이터 마이그레이션
- SQL Server에서 JSON에 대한 데이터를 가져올 수 있습니다.
동적 데이터 마스킹
이 기능은 또한 무단 액세스를 방지하기 위해 민감한 데이터를 숨 깁니다.
마이크로 소프트 SQL 서버 2014
이 버전에서 Microsoft는 OLTP 문제를 해결하기를 원했습니다. 그들은 다른 문제들 중에서 느린 디스크 성능, 느린 로그 성능을 수정하려고 시도했습니다. 다음은이 버전이 다른 버전과 차별화되는 기능입니다.
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메모리 내 OLTP
메모리 내 OLTP (Hekaton)를 사용하면 개별 테이블을 고유 한 메모리 내 구조로 이동할 수 있습니다. 전체 데이터베이스가 주 메모리에 배치되지 않기 때문에 성능이 향상됩니다. 또한 기존 저장 프로 시저를 메모리 내 프로 시저로 변환 할 수도 있습니다.
Azure로 관리되는 백업
이 기능은 데이터베이스를 자동으로 백업하여 시스템 장애시 데이터가 손실되지 않도록합니다. 워크로드에 대해 작업 할 때 시스템은이를 분석하고 중요한 변경 사항이있는 것으로 판단되면 작업을 Azure에 백업합니다.
그러나이 기능은 Azure Blob Storage에서만 작동합니다.
가용성 복제본을위한 Azure VM
SQL Server 2014는 Azure Storage에서 그룹 복제본을 정의 할 수 있으므로 수동으로 실패한 복제본을 보완하기 위해이를 가져올 수 있습니다. 따라서 수동으로 실패 할 때마다 복제본은 사용자가 다시 실행되도록합니다. 원하는 위치에 Azure VM을 만들 수 있습니다.
ColumnStore
열 저장소 인덱스를 사용하여 쿼리 속도가 크게 향상되었습니다. 다음과 같은 일부 단계를 통해 CPU 사용률을 향상시키는 새로운 배치 모드가 통합되었습니다.
- 더 나은 병렬성
- 매우 효율적이고 효과적인 알고리즘
- 캐시 구조 활용
- 행당 명령어 최소화
권한
새로운 SQL 권한이 추가되었습니다.
- 모든 데이터베이스 연결 현재 및 향후 데이터베이스에 대한 연결을 허용합니다.
- 모든 로그인 정보 중간 계층 프로세스는 데이터베이스에 연결할 때 클라이언트의 로그인을 가장 할 수 있습니다.
- 모든 사용자 보안 항목 선택 허용 된 데이터베이스의 데이터를 볼 수 있습니다.
- 모든 데이터베이스 이벤트 세션 변경 역할이 모든 메타 데이터를 읽을 수 있도록합니다.
Microsoft Power BI
파워 쿼리를 사용하면 여러 사이트의 모든 데이터 파일을 검색하고 액세스 할 수 있습니다. 또한 이러한 데이터를 그에 따라 정리, 변환 및 형성하거나 병합 및 결합 할 수 있습니다.
이러한 서버의 목적은 동일 할 수 있지만 각 서버가이를 수행하는 효과와 효율성은 크게 다릅니다. 각 과시하는 기능은 시장에서 각각의 우위를 제공하지만 최신 버전 일수록 더 나은 것이 분명합니다. 따라서 2019 버전이 최고입니다.
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