MSSQL：SQL历史漫游之旅

1. SQL的发展历程

SQL（Structured Query Language）是一种用于关系数据库管理系统的常用查询语言。它最初是由IBM的Donald D.Chemberlin和Raymond F.Boyer在1974年发明的，当时它被称为SEQUEL（Structured English QUEry Language）。

SQL被设计用来管理和操作关系型数据库，它提供了数据定义、数据操作和数据控制等功能。它是关系型数据库领域的标准语言，被世界各地的数据库系统所支持并广泛应用。

2. MSSQL的历史

2.1 SQL Server的诞生

SQL Server是由Microsoft开发的一种关系型数据库管理系统，最初是在1987年与Sybase合作开发的，当时的名字是Sybase SQL Server。后来，Microsoft与Sybase的分道扬镳，Microsoft将Sybase SQL Server进行了改进，2005年推出的SQL Server 2005版本是其目前的一个里程碑。

-- SQL Server 2005新增了窗口函数

SELECT
    SalesPersonID,
    SalesYear,
    SalesAmount,
    RANK() OVER(PARTITION BY SalesYear ORDER BY SalesAmount DESC) AS SalesRank
FROM Sales
ORDER BY SalesYear, SalesAmount DESC;

SQL Server 2005新增了窗口函数，此前只有Oracle和DB2支持这个功能，窗口函数可以让我们在SQL中完成很多之前无法实现的复杂计算。

2.2 SQL Server 2008的新特性

SQL Server 2008是Microsoft的一款非常值得期待的数据库产品，它相比于SQL Server 2005增加了很多新特性。

其中比较有代表性的就是它支持空间数据类型，并且引入了全文搜索、分析服务和压缩等新特性。

-- SQL Server 2008新增了空间数据类型

CREATE TABLE Buildings
(
    BuildingID INT PRIMARY KEY,
    BuildingName NVARCHAR(100),
    Location GEOGRAPHY
);
-- 增加一个拥有空间数据的建筑
INSERT INTO Buildings
VALUES
(
    1,
    'Empire State Building',
    GEOGRAPHY::STGeomFromText('POINT(-73.9857 40.7484)',4326)
);

SQL Server 2008新增了空间数据类型，全文搜索和分析服务功能可以让我们以更高效、更精确的方式进行数据搜索和数据分析，而数据压缩则可以降低数据存储的成本。

2.3 SQL Server 2012的新特性

SQL Server 2012相比于SQL Server 2008，增加了非常多的新功能。它支持更好的数据可用性、更高效的查询和更好的管理性能。

最显著的变化是列存储技术的引入，它可以大大降低数据的I/O访问时间和存储占用空间。

-- SQL Server 2012引入了列存储技术

CREATE TABLE Sales
(
    SalesID INT PRIMARY KEY,
    SalesPersonID INT,
    SalesYear INT,
    SalesAmount DECIMAL(18,2)
) WITH (MEMORY_OPTIMIZED=ON, DURABILITY=SCHEMA_ONLY);
-- 添加索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Sales_SalesYear_SalesPersonID
    ON Sales (SalesYear, SalesPersonID)
    WITH (DROP_EXISTING=ON);

SQL Server 2012引入了列存储技术，它可以大大提高查询和分析的效率，还可以减少存储空间和I/O访问时间。

3. SQL Server的未来发展趋势

SQL Server的未来发展趋势非常明显，主要体现在以下几个方面：

3.1 大数据和云计算

大数据和云计算是当今的热点技术，SQL Server也不能例外。目前，Microsoft已经推出了Azure SQL Database和Azure Synapse Analytics等云计算服务，这些服务可以让用户以更低的成本、更高的可扩展性和更高的数据安全性来实现大数据的存储、处理和分析。

3.2 人工智能和机器学习

人工智能和机器学习是当今应用非常广泛的技术，SQL Server也在针对这个趋势进行着自己的优化。

SQL Server已经推出了R Services和Python Services两个机器学习服务，这两个服务可以帮助用户更好地进行数据挖掘、数据分析和模型训练，从而实现自动化决策和预测分析。

-- 使用R语言进行数据挖掘和预测

EXEC sp_execute_external_script
    @language = N'R',
    @script = N'summary(cars)';
-- 使用Python语言进行机器学习
EXEC sp_execute_external_script
    @language = N'Python',
    @script = N'import pandas; data = pandas.DataFrame([1,2,3,4,5]); print(data.mean());';

SQL Server的机器学习服务可以让用户以各种编程语言对数据进行分析和挖掘，同时还可以提高代码的复用性和可读性，提升数据分析的效率和精度。

3.3 安全性和合规性

安全性和合规性一直都是数据库管理的重点，SQL Server也在这方面不断进行升级。

SQL Server已经实现了数据加密、身份验证、访问控制和审计等功能，还针对GDPR、HIPAA和PCI等数据安全标准提供了相应的合规性支持。

-- SQL Server提供了数据加密和身份验证功能

-- 创建对称密钥
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD='MyPassword';
CREATE CERTIFICATE MyCertificate
    WITH SUBJECT='My Certificate';
CREATE SYMMETRIC KEY MySymmetricKey
    WITH ALGORITHM = AES_256
    ENCRYPTION BY CERTIFICATE MyCertificate;
-- 创建用户并分配权限
CREATE LOGIN Alice
    WITH PASSWORD = 'MySecurePassword',
    DEFAULT_DATABASE = MyDatabase;
CREATE USER Alice
    FOR LOGIN Alice
    WITH DEFAULT_SCHEMA = MySchema;
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
    ON OBJECT::MySchema.MyTable
    TO Alice;

SQL Server的安全性和合规性支持可以帮助用户更好地保护敏感数据，同时还可以减少合规性问题带来的风险和成本。