SQL SERVER 2025发布了, China幸亏有信创!

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很长时间没有写SQL SERVER的内容了,其实SQL SERVER今年有大的动作也就是SQL SERVER2025版本的推出。下面把收集的一些新的信息和大家念叨念叨。

一、首先就是AI,SQL SERVER的AI方面动作很大,引入了Vector数据类型,用于处理向量数据,SQL SERVER动用新的数据存储类型的含义就是要在企业级的数据库中完成强有力支持AI的部分的补足。

这个新的存储格式有以下特点

存储格式:向量以优化后的二进制格式存储,可作为 JSON 数组进行访问,方便开发者操作。

维度限制:每个向量最多支持 1998 个维度。

并且提供相关的向量函数:

向量函数:提供了如 VECTOR_DISTANCE、VECTOR_NORM、VECTOR_NORMALIZE 等函数,用于计算向量之间的距离、范数和归一化操作。同时还支持向量索引vector index为快速相似性搜索提供性能的保证。

CREATE TABLE dbo.vectors (
    id INT PRIMARY KEY,
    v VECTOR(3) NOT NULL
  );

  INSERT INTO dbo.vectors (id, v) VALUES 
  (1, '[0.1, 2, 30]'),
  (2, '[-100.2, 0.123, 9.876]');

二、变更事件流 change event steaming

这个功能我个人觉得有点类似CDC的功能,但是SQL SERVER2025引入的 CES,事件变更流的功能完善了CDC的功能,他已经支持向云产品发送变更事件流,同时也支持 Azure event hubs 或kafka等产品发送SQL SERVER的DML操作的整体工作变更流。

三、SSMS 引入了SQL AI ,SQL Copilot

SQL SERVER2025将可以通过自然的语言,英语来进行SQL的撰写,并且提供SQL查询优化的建议。这里我们需要安装,需要安装

1 SSMS 21

2 配置 Azure OpenAI 服务的终结点和部署信息。

此后开发者将可以抛弃DBA自由撰写SQL,且优化SQL。

四、SQL SERVER支持 GraphQL

SQL SERVER 2025通过Data API Builder支持 GraphQL,自动生成GraphQL架构,简化前后端的数据交互,提升开放的效率。

五、数据库提供运行参数优化OPPO功能

这个功能的主要帮助对象就是数据库运行期间,对于参数修改提高性能需要的用户,因为数据库运行对于参数的修改需求是不断变化的,所以系统会在运行期间收集数据,对于需要调整的参数进行总结并进行相关的信息输出。

六、通过Azure实现云端敏捷性

SQL SERVER2025正在变成数据分析系统,从整体的设计将包含了数据的提取,转换,标准化,并集存储等,SQL SERVER 2025将支持在微软的 Fabric中进行数据库镜像,实现零提取,转换加载等工作,把工作负载转换到Fabric中。SQL SERVER2025的零一个特点就是本地数据云化,通过Azure Arc打造线下线上数据库一体化,本地云端批量部署的方式玩新的数据库概念和产品。

综上所述,姜还是老的辣,传统老牌的数据库产品他不是死了,只是你因为某些原因听不到他的发展的声音,现在好了,谁是小趴菜。

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<think>好的,我需要帮助用户了解如何在数据库中查看SQL执行过程。首先,用户提到的“数据库”可能是指国产的、符合息技术应用新要求的数据库,比如达梦、人大金仓、OceanBase等。不同的数据库可能有不同的方法来查看SQL执行过程,所以可能需要一个通用的方法,同时考虑到可能的差异。 首先,我应该回忆一下常见的数据库如何分析SQL执行计划,比如使用EXPLAIN命令。对于大多数关系型数据库来说,EXPLAIN是一个标准的方法,用于获取查询的执行计划。但不同数据库的具体语法可能有所不同,比如MySQL的EXPLAIN,PostgreSQL的EXPLAIN ANALYZE,Oracle的EXPLAIN PLAN等。 接下来,用户可能想知道如何具体操作,可能需要分步骤的指导。例如,在达梦数据库中,是否使用EXPLAIN?或者是否有其他的工具或命令?如果我不确定具体的数据库类型,可能需要提供一个通用的步骤,并建议用户参考具体数据库的文档。 另外,除了执行计划,用户可能还关心如何监控SQL的实际执行过程,包括执行时间、资源消耗等。这时候可能需要提到数据库的性能监控工具,比如慢查询日志、性能模式(performance_schema)等,或者数据库自带的监控界面。 还需要考虑用户可能的真实需求。他们可能遇到性能问题,想要优化SQL语句,所以需要分析执行计划来找出瓶颈。这时候,除了如何获取执行计划,可能还需要解释如何解读执行计划中的关键息,比如全表扫描、索引使用、连接类型等。 此外,可能还需要提到一些高级工具,比如数据库管理系统中的可视化工具,这些工具可能提供更直观的执行计划展示,帮助用户更好地理解SQL的执行过程。 最后,要确保回答结构清晰,分步骤说明,并且提醒用户注意不同数据库之间的差异,建议查阅具体数据库的官方文档以获取准确息。</think>在数据库(如达梦、人大金仓、OceanBase等)中查看SQL执行过程,通常需要分析**执行计划**和**执行性能**。以下是通用方法及关键步骤,具体实现可能因数据库类型略有差异: --- ### 一、基础方法:使用 `EXPLAIN` 查看执行计划 #### 1. **执行`EXPLAIN`命令** ```sql EXPLAIN [SQL语句]; -- 示例(达梦数据库): EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000; ``` - **输出内容**: - 操作步骤(如索引扫描、全表扫描) - 预估成本(CPU、I/O消耗) - 数据访问路径(如是否使用索引) #### 2. **解读执行计划** - **关键指标**: - **`TABLE SCAN`**:全表扫描(性能低,需检查索引) - **`INDEX SCAN`**:索引扫描(高效) - **`JOIN TYPE`**:连接方式(如HASH JOIN、NESTED LOOP) - **`COST`**:预估资源消耗(数值越低越好) --- ### 二、进阶方法:监控实际执行过程 #### 1. **开启执行耗时统计** ```sql -- 达梦数据库示例: SET TIMING ON; SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000; -- 执行后输出实际耗时 ``` #### 2. **使用性能分析工具** - **达梦数据库**:`DMLOG` 或 `DM PERFORMANCE` - **人大金仓**:`KWR`(Kingbase Workload Repository) - **OceanBase**:`GV$SQL_PLAN_MONITOR` - **通用工具**: - 慢查询日志(需在数据库配置中开启) - 实时监控视图(如 `V$SESSION_LONGOPS`) --- ### 三、可视化工具辅助分析 大多数数据库提供图形化工具,例如: 1. **达梦管理工具(DM Manager)**: - 输入SQL后点击“解释计划”,生成可视化执行树。 2. **人大金仓KStudio**: - 支持SQL语句的“执行计划分析”,展示各步骤耗时及资源消耗。 3. **OceanBase开发者中心(ODC)**: - 提供“SQL诊断”功能,直接定位慢查询原因。 --- ### 四、注意事项 1. **权限要求**: - 查看执行计划通常需要`SELECT`权限,监控工具可能需要DBA权限。 2. **生产环境谨慎操作**: - 避免直接对生产库执行耗时分析语句,优先使用日志或历史监控。 3. **结合具体场景**: - OLTP场景关注索引和锁竞争,OLAP场景关注数据分布与并行计算。 --- ### 五、示例:达梦数据库全流程分析 1. **生成执行计划**: ```sql EXPLAIN SELECT name FROM employees WHERE dept_id = 10; ``` 2. **检查输出**: ``` OPERATION | OPTIONS | COST ------------------------------------------ INDEX SCAN | IDX_DEPT_ID | 15 TABLE ACCESS BY ROWID| EMPLOYEES | 20 ``` - 显示使用了索引`IDX_DEPT_ID`,但需回表查询`name`字段。 3. **优化建议**: - 建覆盖索引:`CREATE INDEX idx_dept_name ON employees(dept_id, name);` --- ### 总结 通过 **`EXPLAIN` + 性能监控工具 + 可视化分析**,可完整追踪SQL执行过程。若需更详细指导,建议查阅具体数据库的官方文档(如达梦《SQL优化指南》或人大金仓《性能调优手册》)。
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