1. SQL Server的现状和问题
SQL Server是微软公司的一款关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用和数据中心。然而，随着大数据时代的到来，SQL Server在处理海量数据和高并发访问等方面逐渐显露出一些问题：
1.1 存储和计算分离的问题
过去，SQL Server的存储和计算都运行在同一台机器上，但随着数据规模越来越大，存储和计算分离成为了趋势。这导致传统的SQL Server无法处理海量数据，因为存储和计算需要在不同的机器上交互数据，速度很慢，而且无法扩展。
1.2 查询速度慢的问题
SQL Server的查询速度是数据处理的瓶颈之一，因为查询需要扫描整个表格，然后按照条件过滤数据。这对于大型数据库来说是个大问题，因为查询过程需要大量的计算资源和时间，影响了性能和可靠性。
1.3 高可用性和容错性的问题
SQL Server在高可用性和容错性方面也存在一些问题。在传统的架构中，数据存储在主节点上，而从节点是不可写的，只能作为备份。如果主节点崩溃，从节点才能接管数据。这种方式的问题是，从节点需要花费大量时间将主节点的数据复制到自己的节点上，而且无法保证数据的最终一致性。
2. MI数据库的新方案
为了解决SQL Server存在的问题，微软公司提出了MI数据库的新方案。MI即Managed Instance，是一种托管型的SQL Server数据库，可以在云上部署和管理。相比传统的SQL Server，MI具有以下优点：
2.1 存储和计算共同优化
MI数据库采用了Azure底层优化的存储和计算一体化架构，将存储和计算节点部署在同一集群内，实现了高速、可扩展、低成本的数据处理。它利用Azure Blob Storage将数据分片存储，通过Azure Data Lake Storage Gen2提供高速、可扩展的存储空间，并且可以充分利用Azure Kubernetes Service (AKS)动态扩展和缩减计算资源，以满足持续增长的计算需求。
此外，MI采用了独特的系列结构（S-series），使存储和计算更加紧密耦合，大大提高了性能和效率。
2.2 优化查询速度
MI采用了列存储和批处理技术，可以快速扫描大型的表格数据和实现高效的查询。在数据处理过程中，MI利用Azure Machine Learning和AI技术进行数据分析和推断，从而进一步优化查询速度和性能。
2.3 实现高可用性和容错性
MI在高可用性和容错性方面采用了一系列的解决方案。首先，MI的存储和计算节点都部署在虚拟机上，可以实现自动故障转移和自动重启，使数据库永远可用。其次，MI采用了跨地理复制和异地容灾机制，可以实现全球分布式数据的强一致性，避免了由节点故障引起的数据损失。最后，MI通过Azure Backup和Azure Site Recovery实现了实时备份和灾难恢复，保证数据的安全和完整性。
总结
可以看出, SQL Server和MI都是微软基于不同场景所产生的数据库措施，分别强调了不同特点，并采用不同技术进行优化和升级。MI具有存储和计算共同优化、优化查询速度、实现高可用性和容错性的优点。未来，随着云时代的到来，MI数据库将会逐步成为企业级应用和数据中心的选择。
参考文献
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-database/sql-database-managed-instance-overview
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/managing-performance-for-columnstore-indexes-in-managed-instance/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/managed-instance/high-availability-distributed-data
SELECT * FROM [dbo].[Table]