SQL Server：打开新的可能性之门-猿码集

1. 引言

在现代企业中，数据管理是一个极其重要的环节，是企业管理和决策的基石，而SQL Server作为一个重要的关系数据库管理系统，扮演着重要的角色。它不久前推出了SQL Server 2019版本，这个版本十分强大，为企业存储和管理数据带来了许多新的可能性。

2. 新特性介绍

2.1 嵌入式R和Python支持

SQL Server 2019支持R和Python语言与Transact-SQL的混合编程，通过Python或R中的函数和库，你可以将复杂的数据操作直接在SQL Server上进行，从而大大提高了分析和建模的效率。例如：我们可以使用Python和R来实现更复杂的模型来提供更准确的预测结果。

EXEC sp_configure 'external scripts enabled', 1 RECONFIGURE WITH OVERRIDE

GO

2.2 结构化数据与非结构化数据混合存储

SQL Server 2019允许我们在同一个数据库中同时存储结构化数据和非结构化数据，避免了数据在多个系统之间的移动和复制，使得数据管理更加高效。同时，我们可以使用全文搜索、夸文件格式搜索等工具，更加方便地处理非结构化数据。

2.3 支持大规模的数据湖存储

SQL Server 2019从存储到查询都可与 Apache Hadoop 完美配合。Hadoop是一个用于分布式存储和处理大数据集的软件框架，而SQL Server 2019作为一个高性能的关系型数据库系统，允许我们在SQL Server中创建和管理基于Hadoop存储的数据湖，进而进行大规模企业级分析和建模操作。

3. 实践应用

3.1 使用Python来生成报告

我们可以使用 Python 地图绘图和图表库（Matplotlib 和 Panda）来生成数据分析报告。Matplotlib 用于可视化统计功能；Panda 是一种面向数据分析的处理框架。具体做法是在SQL Server上通过调用python在SQL Server端上绘制图表：


EXEC sp_execute_external_script
@language = N'Python',
@script = N'
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("C:/Data/Sales Data.csv")
plt.plot(data.Date, data.Sales)
plt.title("Sales by Date")
plt.show()
'

3.2 使用全文搜索来处理非结构化数据

在SQL Server 2019中增加了对 JSON 格式文件的支持，同时还加强了全文搜索的功能，可以搜索 PDF、Word、HTML 等格式文件，相比较其他 NoSQL 数据库系统在处理非结构化数据的能力， SQL Server 2019更加便捷。下面是一个搜索非结构化文本示例：


CREATE TABLE Documents(
    DocumentID INT PRIMARY KEY,
    DocumentName VARCHAR(255),
    DocumentContent VARBINARY(MAX),
    FileType VARCHAR(10)
)
GO
INSERT INTO Documents(DocumentID, DocumentName, DocumentContent, FileType)
VALUES(1, 'Document1', CAST('Welcome to my website. Have a good time searching for your content here.' AS VARBINARY(MAX)), 'txt')
SELECT *
FROM Documents
WHERE CONTAINS(DocumentContent, 'searching')

3.3 在SQL Server 2019上建立数据湖

我们可以使用PolyBase来在数据湖上查询数据，并且还支持 Apache Hive 或 Apache Spark 分析和Hadoop文件格式的数据加载。PolyBase 是一个 T-SQL 扩展，它允许 SQL Server 连接到 Hadoop 和 Azure Blob 存储，并将 Hadoop 中的数据查询和分析集成到 SQL Server 中，进而在数据湖上处理数据。下面是一个在数据湖中查询数据的示例：


CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'P@$$w0rd'
CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL HadoopServer1Credential WITH IDENTITY = 'WorkerNode1', SECRET = 's3krit!'
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE HadoopServer1
WITH (
    TYPE = HADOOP,
    LOCATION = 'hdfs://WorkerNode1:9000',
    RESOURCE_MANAGER_LOCATION = 'WorkerNode1:9010',
    CREDENTIAL = HadoopServer1Credential
);
CREATE EXTERNAL FILE FORMAT TextFile
WITH (
FORMAT_TYPE = DelimitedText,
FORMAT_OPTIONS (FIELD_TERMINATOR = ',', STRING_DELIMITER = '"')
)
CREATE EXTERNAL TABLE dbo.WebLogsRawData
(
Date datetime2(0),
Time nvarchar(50),
ClientIP nvarchar(50),
UserAgent nvarchar(4000),
Referrer nvarchar(4000),
Page nvarchar(4000),
Querystring nvarchar(4000),
StatusCode int,
Win32Status int,
BytesSent bigint,
BytesReceived bigint,
TimeTaken int
)
WITH (
LOCATION='/Data/WebLogs', 
DATA_SOURCE = HadoopServer1, 
FILE_FORMAT = TextFile,
REJECT_TYPE = VALUE,
REJECT_VALUE = 0
)

4. 结论

SQL Server 2019为企业存储和管理数据带来了很多新的可能性，例如嵌入式Python和R支持，混合存储、大规模的数据湖等功能。在实践中，我们可以使用Python生成报告，使用全文搜索来处理非结构化数据，在SQL Server 2019上建立数据湖等等。这些新特性让数据管理更加便捷，分析和建模操作更加高效，有助于企业更加优化管理和决策过程。

SQL Server：打开新的可能性之门