SQL Server是微软公司开发的一个关系型数据库管理系统，常用于企业级应用程序的开发。在SQL Server的版本更新中，每次更新都有许多新特性和改进的功能，成SQL Server解压完成，开启新纪元！
1. 新功能1：支持Linux操作系统
SQL Server 2017版本开始，微软首次将SQL Server推向了Linux操作系统。这意味着开发人员可以在Linux上使用SQL Server，以及与Windows下的SQL Server一样的高速、高效的数据库操作。这一特性为跨平台的应用程序和云计算提供了更广泛的支持。
1.1 安装SQL Server on Linux
在Linux上安装SQL Server与在Windows上安装SQL Server类似，需要访问SQL Server官网下载相应的安装程序。以下是SQL Server官方提供的安装命令：
sudo apt-get install mssql-server
sudo /opt/mssql/bin/mssql-conf setup
使用以上命令可以完成基本的安装，同时建议根据实际需求修改配置文件。
1.2 基本用法
在Linux上使用SQL Server与在Windows上类似，需要使用相应的工具来连接和管理数据库和表。以下是在Linux上使用SQL Server的常用命令：
/opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost -U SA -P 'YourStrongPassword'
Use master
Go
CREATE DATABASE SampleDB
Go
在以上命令中，第一行使用sqlcmd命令连接到本地安装的SQL Server，用户名为SA，密码为'YourStrongPassword'。第二行使用USE命令设置了当前数据库为master。第三行使用CREATE DATABASE命令创建了一个名为SampleDB的数据库。
2. 新功能2：图形化查询执行计划
在传统的SQL Server版本中，用户需要手动分析查询执行计划来优化查询语句。SQL Server 2016版本引入了XEvent等新工具来提高查询执行计划的可观察性，但对于一些复杂的查询，仍需要手动的分析。
2.1 查询数据的执行计划
在SQL Server 2019版本中，Query Store成为了一个全新的特性，它可以跟踪查询的执行情况并记录执行计划。同时，SQL Server Management Studio也新增了一个新的功能来直观地解释执行计划。
以下是查询语句执行计划的示例：
SELECT *
FROM Sales.Customer AS c
INNER JOIN Sales.SalesOrderHeader AS h
ON c.CustomerID = h.CustomerID
WHERE c.CustomerType = 'S'
AND h.Status IN(1, 2)
GO
当上述查询语句被执行时，可以通过以下几种方式查看执行计划：
- 在SQL Server Management Studio中，通过右键单击查询窗口中的查询语句，并选择“查询执行计划”，或者使用“ctrl + m”快捷键来显示执行计划。
- 在查询窗口中运行以下命令来查看执行计划：
SET SHOWPLAN_ALL ON
GO
以下是该查询语句的执行计划：
通过执行计划的分析，可以发现该查询语句出现了一个关键的性能瓶颈：SalesOrderHeader表上缺失了一个索引。
3. 新功能3：实时数据分析
为了更好地满足数据分析、机器学习和人工智能等应用的需求，SQL Server 2019版本中新增了用于处理大数据集和实现实时数据分析的功能。该特性被称为Big Data Clusters，支持用户在一个SQL Server集群中处理PB级别的数据。
3.1 Big Data Clusters简介
Big Data Clusters主要包括以下组件：
- Kubernetes：用于构建容器化的SQL Server实例和Spark计算实例的基本框架。
- PolyBase：用于连接SQL Server和Hadoop的关键编排引擎。
- Apache Spark：用于分析和处理大型数据集的计算引擎。
- SQL Server Master Instance：用于操作、维护和管理Cluster的SQL Server实例。
3.2 实时数据分析的应用案例
以下是一个实时数据分析的应用案例：
假设某个公司希望分析客户在购买行为中的趋势以及如何改进销售策略。公司的数据集包含了许多订单和每个订单对应的客户信息。公司使用SQL Server 2019版本的Big Data Clusters来进行数据分析。
首先，公司使用PolyBase组件将Hadoop和SQL Server集成。然后，他们使用Apache Spark来执行高级数据分析，如挖掘订单的共同点和趋势、评估每个客户的价值和行为模式、以及预测未来的用户购买行为。所有这些分析可以实时进行，因为它们在集群中同时执行，并且最终的结果在SQL Server中保存。
结论
SQL Server是一个强大的关系型数据库管理系统，不断拥有新的特性和改进的功能，帮助用户更好地使用和管理数据。SQL Server 2019版本的新增特性为跨平台、图形化查询执行计划和实时数据分析等领域提供了更广泛的支持和创新。