SQL Server 2019 详细介绍

一、核心架构与平台特性

1. 定义为统一数据平台

SQL Server 2019 将数据库引擎定义为一个综合性平台，为开发者提供了丰富的开发语言选择，支持多种操作系统（如 Windows、Linux）以及云环境和本地环境的部署选项。这使得开发者可以根据具体需求灵活选择开发和部署方式，在不同的场景下都能高效地使用 SQL Server 2019。

2. 与大数据的紧密结合

（1）大数据群集

该版本提供了强大的大数据处理能力，用户可以部署 SQL Server、Spark 和在 Kubernetes 上运行的 HDFS 容器的可缩放群集。这些组件并行运行，使用户能够从 Transact-SQL 或 Spark 读取、写入和处理大数据。通过这种方式，用户可以轻松地将高价值的关系数据与高容量的大数据组合起来进行分析和使用，为企业的大数据分析和处理提供了有力的支持。

（2）数据虚拟化（通过 Polybase）

利用 Polybase 技术实现了数据虚拟化，能够使用外部表从外部 SQL Server、Oracle、Teradata、MongoDB 和 ODBC 等数据源查询数据，而无需移动或复制数据。这打破了数据孤岛，方便用户将孤立数据源中的各种不断增长的数据集组合起来，进行统一的分析和处理。

二、性能优化方面

1. 智能查询处理

（1）行模式内存授予反馈

可以根据查询的内存使用情况进行反馈和调整，优化内存分配，提高查询的执行效率。

（2）行存储上的批处理模式

对行存储的数据处理进行了优化，采用批处理的方式可以减少磁盘 I/O 和内存消耗，提高数据处理的速度。

（3）标量 UDF 内联

将标量用户定义函数（UDF）内联到查询中，减少了函数调用的开销，提高了查询的性能。

（4）表变量延迟编译

表变量的编译时机得到了优化，延迟编译可以根据实际的数据情况进行更准确的编译，提高查询的执行效率。

（5）Approx_Count_Distinct 进行近似查询处理

对于一些对数据精度要求不高的查询，可以使用近似查询处理，大大提高查询的速度。

2. 内存优化

（1）新增混合缓冲池

结合了内存和磁盘的优势，提高了数据的缓存效率，减少了数据的读取时间。

（2）内存优化 TempDB 元数据

对临时数据库（TempDB）的元数据进行了优化，提高了 TempDB 的性能和稳定性。

（3）内存中 OLTP 对数据库快照的支持

内存中 OLTP（Online Transaction Processing）技术支持数据库快照，方便用户进行数据的备份和恢复，同时也提高了数据的并发处理能力。

3. 引擎性能改进

（1）Optimize_For_Sequential_Key

启用该特性有助于提高索引中高并发插入的吞吐量，特别适用于易发生最后一页插入争用的索引，比如具有标识列、序列或日期/时间列等顺序键的索引。

（2）强制快进和静态游标

优化了游标（Cursor）的使用方式，提高了游标操作的性能，特别是在处理大量数据时效果更为明显。

（3）减少工作负荷的重新编译

通过优化查询计划的生成和缓存机制，减少了工作负荷的重新编译次数，提高了查询的执行效率。

（4）并发 PFS 更新

改变了 PFS（Page Free Space）页的管理方式，在共享闩锁（而不是排他闩锁）下更新 PFS 页，减少了页闩锁争用，提高了数据库的并发性能。

（5）计划程序辅助角色迁移

优化了计划程序的任务分配和资源管理，提高了系统的整体性能和稳定性。

（6）间接检查点可伸缩性

增强了检查点（Checkpoint）的可伸缩性，减少了检查点操作对系统性能的影响，提高了数据库的恢复速度。

三、安全性增强

1. 安全 enclaves 的 Always Encrypted

这是一种高级的加密技术，对敏感数据提供了更严格的安全保护。即使在数据库系统内部，敏感数据也是以加密的形式存储和处理的，只有在授权的安全 enclaves 环境中才能解密和使用，确保了数据在传输和存储过程中的安全性。

2. 证书管理

在 SQL Server 配置管理器中强化了证书管理功能，方便用户管理和维护数据库的安全证书。用户可以更方便地创建、导入、导出和管理证书，提高了证书的安全性和管理效率。

3. 数据发现和分类

帮助用户识别、分类和标记数据库中的数据，以便更好地满足合规性要求。通过对数据的分类和标记，用户可以快速了解数据的敏感程度和重要性，采取相应的安全措施进行保护。

4. 审计增强

增强了 SQL Server 审核功能，能够详细记录谁在操作、什么时候操作、操作了什么等信息，便于追踪和审计数据库操作。审计日志可以帮助用户及时发现和防范潜在的安全风险，满足企业的合规性审计要求。

四、高可用性保障

1. AlwaysOn 可用性组技术

继承了之前版本的 AlwaysOn 可用性组技术，并且进行了进一步的优化和改进。该技术为所有数据库提供了高可用性和灾难恢复保障，确保在硬件故障、网络故障或其他意外情况下，数据库系统能够持续运行，业务不受影响。

2. 多副本支持

在 AlwaysOn 可用性组中，支持最多 5 个同步副本和多个异步副本。同步副本可以确保数据的实时同步和一致性，异步副本则可以提高系统的性能和可用性，适用于对数据实时性要求不高的场景。用户可以根据自己的业务需求和系统架构，灵活地配置副本的数量和类型。

五、平台支持与兼容性

1. 多操作系统支持

不仅支持 Windows 操作系统，还对 Linux 操作系统提供了更好的支持。在 Linux 平台上，SQL Server 2019 的引擎特性逐渐完善，与 Windows 平台的差异越来越小。这使得企业可以根据自己的业务需求和技术架构，选择合适的操作系统来部署 SQL Server 2019。

2. 容器支持

支持在容器中部署，如 Docker 容器和 Kubernetes 集群。容器化部署可以提高数据库的可移植性和灵活性，方便企业进行应用的部署和管理。

3. 与其他软件的集成

与微软的其他产品（如 PowerBI、Azure 等）以及第三方软件具有良好的集成性。例如，与 PowerBI 报表服务器的集成，使用户可以访问丰富的交互式 PowerBI 报表以及 SQL Server Reporting Services 的企业报告功能，为企业的数据分析和报表展示提供了强大的支持。

六、应用场景

1. 企业级核心业务系统

适用于大型企业的核心业务系统，如金融、电信、制造等行业的关键业务系统。其高可用性、高性能和强大的安全性能够满足企业对核心业务数据的管理和处理要求，确保业务的稳定运行。

2. 数据仓库与商业智能

凭借其优秀的数据分析和处理能力，以及对大数据的支持，是构建数据仓库和商业智能系统的理想选择。企业可以利用 SQL Server 2019 对大量的历史数据进行存储、分析和挖掘，为企业的决策提供准确、及时的信息支持。

3. 大数据分析平台

结合大数据群集和数据虚拟化等功能，能够处理海量的大数据，并与关系型数据进行整合分析。适用于企业的大数据分析项目，如用户行为分析、市场趋势预测、风险评估等。

4. 应用程序开发

为开发人员提供了丰富的开发接口和工具，支持多种编程语言（如 C#、Java、Python 等），方便开发人员构建和管理高性能的数据应用程序。无论是传统的桌面应用程序，还是基于 Web 或移动平台的应用程序，都可以使用 SQL Server 2019 作为后端数据库。