字SQL Server：迈向新变革

1. SQL Server的新变革

SQL Server，作为微软公司开发的一款关系型数据库管理系统，一直以来都是企业级应用系统中的主流选择之一。然而，即便是这样一款优秀的数据库管理系统，也需要不断地进行升级和改进，以适应市场的需求和技术的发展。近期，微软公司就为SQL Server带来了一系列的新变革，让这款数据库管理系统能够更好地应对当下和未来的数据管理挑战。

2. SQL Server 2019的新特性

2.1 支持大规模数据集成

数据集成一直是数据管理中的一项重要工作。而在当今大数据时代，数据量更加庞大，数据源也更加分散，数据集成的难度也越来越大。不过，SQL Server 2019就为大规模数据集成提供了全面的支持。

在 SQL Server 2019 中，我们可以使用 PolyBase 将多个数据源进行聚合。PolyBase 不仅支持 SQL Server 自有的数据存储，还能够支持非 SQL Server 范围内的外部数据源。同时，PolyBase 也基于分布式计算框架，能够更好地应对海量数据数量的计算需求。如果你需要面对数百万行的数据进行连接数据，那么 PolyBase 也能够帮助你解决这个问题。

SELECT f.Name, SUM(p.SalesAmount) AS TotalSales
FROM dbo.Person p
INNER JOIN dbo.PersonFinance f ON p.BusinessEntityID = f.BusinessEntityID
GROUP BY f.Name;

以上 SQL 查询语句就可以合并两个不同的表并聚合其中的数据。此表现了 PolyBase 的数据集成与连接功能。

2.2 引入 Big Data 和 AI 技术

SQL Server 2019 还引入了 Big Data 和 AI 技术，使我们的数据管理能够更好地应对未来的数据挑战。

首先，SQL Server 2019 提供了对 Apache Spark 和 HDFS（分布式文件系统）的全面支持。通过这种方式，SQL Server 2019 可以轻松地实现与 Hadoop 等大数据技术的无缝集成，让我们可以使用 SQL Server 2019 轻松地分析大规模的非结构化数据。

其次，SQL Server 2019 也增加了新的机器学习（Machine Learning）功能，包括支持 Python 语言的机器学习和 TensorFlow 模型的内嵌支持。这些功能可以让我们在 SQL Server 中轻松实现机器学习和 AI 算法的应用，开发出更加智能和高效的数据管理和分析应用。

3. SQL Server 2019 的性能优化

3.1 支持更高的并发度

在数据处理中，并发度一直是一个重要的指标。在之前的版本中，SQL Server 的存储引擎只能在一个 CPU 上运行，无法处理更高的并发度。但在 SQL Server 2019 的新版本中，存储引擎可以通过使用 CMEMTHREAD 等新机制来解决这个问题，提升服务器运行效率。这个新机制的实现可以使在高吞吐时可以提供更好的性能。

CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX cci ON dbo.TestTable;

同时，在新版本中，增加了一个名为“ Memory-Optimized TempDB Metadata ”(MOMT)的机制，使得我们使用本地缓存，避免了锁和等待问题。

3.2 支持高效索引和查询

性能的提升也离不开索引和查询的优化。在 SQL Server 2019 中，为了保证索引查询的效率和稳定性，建立跨列索引(Columnstore Index)的时候，可能会自动创建一个频道索引(Filtered Indexes)。首先，这个频道索引只会取某一列值并填充。其次，频道索引上的更新操作仅会影响那些值所在的行，并不涉及到所有的数据行，能够降低索引的更新操作的开销。

CREATE NONCLUSTERED INDEX CodeCoverage
ON dbo.CodeCoverage(CoverageID, CreatedDate, ModuleName)
INCLUDE (LineNumber, Statement, MethodName);

此外，SQL Server 2019 也新增了新的查询优化方式，例如在 Join 操作中使用 Nested Loop Join 与 Hash Join 两种方式，让我们能够根据实际情况进行优化。

4. 总结

SQL Server 2019 是一款非常强大的数据库管理系统，具有更加完善的性能和安全功能。今天，我们介绍了 SQL Server 2019 的新特性，包括 PolyBase、Big Data 和 AI 引入，以及性能优化方面的升级等。相信这些新特性都会为企业带来更高效、更智能的数据管理与分析方式，让我们更好地应对未来的数据挑战。