SQL Server的功能更新带来的便利

1. SQL Server 简介

SQL Server 是微软公司开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），它拥有出色的稳定性和安全性，并且配备了一系列强大的功能，如SQL Server Integration Services（SSIS）、SQL Server Reporting Services（SSRS）和SQL Server Analysis Services（SSAS），这些功能可以极大的提高数据库的管理效率。

2. SQL Server 的功能更新

2.1 新增的安全性功能

SQL Server 2019 带来了一系列的安全性更新，其中最令人瞩目的是支持敏感数据掩护（Dynamic Data Masking）。敏感数据掩护是一种非常有用的功能，通过对敏感数据进行动态掩盖，可以在不泄露任何敏感数据的情况下，让未经授权的用户无法看到数据的全部内容。此外，SQL Server 2019 还支持 Always Encrypted，可以将敏感数据加密，只有经过授权的用户才能访问。

下面是一段动态数据掩护的示例代码：

CREATE TABLE Employees (

  ID INT IDENTITY PRIMARY KEY,
  Name NVARCHAR(50),
  Salary INT MASKED WITH (FUNCTION = 'default()') NULL
);

2.2 数据库管理方面的改进

SQL Server 2019 改善了许多数据库管理方面的问题，如分区表的管理和数据行变更监控。最重要的改进之一是支持全局临时表（Global Temporary Tables），这意味着数据库管理员可以跨多个连接共享临时表。

下面是一个全局临时表的示例代码：

CREATE TABLE ##GlobalTempTable (

  ID INT,
  Name NVARCHAR(50)
);

SQL Server 2019 还增加了一些有用的监控和分析功能，可以帮助管理员更好地了解数据库的表现和性能。其中最值得一提的是 Query Store，它可以跟踪查询历史记录以及查询计划的更改，并且提供了相应的性能优化建议。

2.3 机器学习和人工智能

SQL Server 2019 具备了内置的机器学习模型，可以用来进行数据预测和分析。具体来说，它支持常见的机器学习工具和算法，如 Python 和 R。这些工具和算法可以与 SQL Server 中的数据结合使用，从而为用户提供更多的数据分析和挖掘功能。

下面是一段用 Python 训练模型、并将结果存储到表中的示例代码：

EXEC sp_execute_external_script 

  @language = N'Python',
  @script = N'
    import pandas
    data = pandas.read_csv("C:\\Documents\\data.csv")
    # 训练模型
    # ...
    # 保存结果
    # ...
    # 将结果存储到表中
    output_data.to_sql("predict_result", conn)'
GO

3. 总结

SQL Server 2019 的功能更新带来了许多便利和改进，从数据库管理、安全性和机器学习方面都进行了大量的更新。这些功能可以极大地提高数据库管理员和数据分析师的工作效率，并且使得 SQL Server 成为一个更加全面的数据库管理系统。