SQL Server互换性：拓展数据交换新方案

1. SQL Server互换性介绍

对于许多企业而言，数据交换已经成为日常业务的一部分。而SQL Server的互换性是其非常强大的一个特点。它可以与各种数据库软件和操作系统进行交互，例如MySQL，Oracle和Linux等等。本文将介绍SQL Server的互换性以及拓展数据交换的新方案。

2. SQL Server互换性示例

SQL Server互换性的一个示例是通过ODBC和OLE DB连接到其他数据源。ODBC提供了一个用于开发交互式数据库应用程序的标准接口。OLE DB是一种面向对象的数据库技术，可用于访问各种类型的数据源。

2.1 ODBC连接

以下是ODBC连接SQL Server的代码示例：

  // Establish connection to SQL Server using ODBC
  const char* connection_string = "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};"
                                   "Server=,1433;"
                                   "Database=;"
                                   "Uid=;"
                                   "Pwd=";
  SQLHDBC connection_handle;
  SQLRETURN connection_result;
  connection_result = SQLAllocHandle(SQL_HANDLE_DBC, SQL_NULL_HANDLE, &connection_handle);
  connection_result = SQLDriverConnect(connection_handle, NULL, (SQLCHAR*)connection_string, SQL_NTS, NULL, 0, NULL, SQL_DRIVER_NOPROMPT);

上述示例使用ODBC Driver 17 for SQL Server驱动程序连接到SQL Server实例。

2.2 OLE DB连接

以下是OLE DB连接SQL Server的代码示例：

  // Establish connection to SQL Server using OLE DB
  const char* connection_string = "Provider=SQLOLEDB.1;"
                                   "Data Source=;Initial Catalog=;"
                                   "User ID=;Password=";
  IDBInitialize* connection = NULL;
  HRESULT connection_result;
  connection_result = CoInitialize(NULL);
  // Create an instance of the OLE DB provider
  connection_result = CoCreateInstance(CLSID_SQLSERVER, NULL, CLSCTX_INPROC_SERVER, IID_IDBInitialize, (void**)&connection);
  // Initialize the OLE DB provider
  connection_result = connection->Initialize();
  // Connect to the SQL Server instance
  connection_result = connection->Connect((WCHAR*)connection_string, NULL, NULL, NULL);

上述示例使用SQLOLEDB.1提供程序连接到SQL Server实例。

3. 拓展数据交换新方案

在当前数据交换的趋势下，企业需要实现更快，更安全，更可靠的交换解决方案。SQL Server 2019的另一项变革是引入了Big Data Clusters。Big Data Clusters实现了数据分析与管理之间的紧密集成，以适应不断增长的数据量和多样化的工作负载。

3.1 Big Data Clusters简介

SQL Server 2019的Big Data Clusters提供了一个统一的实时数据湖解决方案，可以使用PolyBase将结构化数据和非结构化数据合并在一起，同时在Azure Kubernetes Service (AKS) 上利用SQL Server运行大数据工作负载。这些工作负载可以是Spark，Hadoop或Kafka等技术的大数据开源组件。

3.2 PolyBase的使用

PolyBase允许用户使用SQL Server T-SQL语言轻松访问和查询Hadoop和Azure Blob存储中的数据。例如，可以使用以下T-SQL语句访问Hadoop中的数据：

SELECT * FROM dbo.mytable
    EXTERNAL TABLE (
        HADOOP
        (
            SET ADL_STORE_NAME = '',
            SET ADL_CLIENT_ID = '',
            SET ADL_CLIENT_SECRET = '',
            SET ADL_TENANT_ID = '',
            LOCATION = '/path/file.csv'
        )
        WITH (
            format='CSV',
            fieldterminator = ','
        )
    );

使用PolyBase，可以查询多个存储位置中的数据，包括Hadoop，Azure Blob存储和SQL Server等等。

3.3 SQL Server 2019的Big Data Cluster示例

以下是在SQL Server 2019 Big Data Clusters中创建表的示例：

USE [master]
GO
CREATE DATABASE EmployeeStore;
GO
USE EmployeeStore;
GO
CREATE SCHEMA hr AUTHORIZATION dbo;
GO
CREATE TABLE hr.Employees (
    Id INT PRIMARY KEY,
    Firstname VARCHAR(50),
    Lastname VARCHAR(50),
    Age INT,
    Email VARCHAR(50)
) WITH (DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN);

上述示例包括创建一个名为EmployeeStore的新数据库、创建架构hr和创建表Employees。

4. 结论

SQL Server的互换性是非常强大的，可以与各种数据库软件和操作系统进行交互。SQL Server 2019的Big Data Clusters提供了一个统一的实时数据湖解决方案，可以使用PolyBase将结构化数据和非结构化数据合并在一起，并在AKS上利用SQL Server运行大数据工作负载。这些工作负载可以是Spark，Hadoop或Kafka等技术的大数据开源组件。