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SQL Server安装流程

2025/2/25 3:02:36 来源:https://blog.csdn.net/C6666888/article/details/145579927  浏览:    关键词:SQL Server安装流程

SQL Server 2022在安全性、可用性和性能方面不断创新,是现在最支持Azure的SQL Server版本。

SQL Server发展史

SQL Server的历史始于1989年,当时是由微软与Sybase合作的产品,旨在为Windows NT操作系统提供一个高性能的数据库解决方案。随着时间的发展,SQL Server经历了多个重要版本的迭代,每一次更新都带来了性能、功能和安全性的显著提升。从早期的SQL Server 6.5到现在的SQL Server 2022,每个版本都是微软对市场需求和技术进步的深刻理解与回应。特别是到了SQL Server 2016开始支持Linux操作系统,并引入了多项创新功能,标志着SQL Server不再局限于Windows平台。而SQL Server 2022则继续深化跨平台支持,并增加了更多先进的性能优化和安全特性。

每代版本
版本发布时间特点
SQL Server 6.5这是在微软与Sybase合作期间发布的最后一个主要版本为Windows NT提供了基本的数据库服务。
SQL Server 7.01998年引入了全新的架构设计,奠定了现代SQL Server的基础,并增强了可扩展性和可靠性。
SQL Server 20002000年进一步增强了可扩展性和可靠性,成为当时市场上最受欢迎的数据库产品之一。
SQL Server 20052005年增加了.NET Framework集成,XML支持以及服务代理等功能。
SQL Server 20082008年引入了新的数据类型(如地理空间数据)、改进的安全性特性及更好的备份压缩功能。
SQL Server 20122012年推出了AlwaysOn可用性组,提供了更高的高可用性和灾难恢复解决方案;同时增强了Power View和Data Quality Services等BI工具。
SQL Server 20142014年引入了内存中OLTP技术,大大提高了事务处理速度;并增强了云集成能力。
SQL Server 20162016年开始支持Linux操作系统,并引入了实时操作分析、内存优化技术和PolyBase,允许用户查询Hadoop中的数据。
SQL Server 20172017年是首个同时支持Windows和Linux的SQL Server版本,深化了跨平台支持。
SQL Server 20192019年不仅在性能上有了质的飞跃,还加强了对AI和机器学习的支持,通过内置的Python和R语言集成使数据分析更加高效。此外,它还引入了Big Data Clusters,允许在一个平台上处理关系型数据和非结构化数据。
SQL Server 20222022年进一步提升了查询性能,特别是在处理大规模数据集时表现出色。新增了多种加密和访问控制机制,确保用户数据的安全性和隐私性。对容器化部署的支持也更加完善,使得部署和管理变得更加灵活高效。

 详细每一代版本内容

SQL Server 的最新更新和版本历史记录 - SQL Server | Microsoft Learn

支持语言

  • 简体中文、中文(繁体)、英语、德语、日语、西班牙语、韩语、俄语、意大利语、法语、、葡萄牙语(巴西)~~

下载教程

1.找到下载地址:

SQL Server 2022 | Microsoft Evaluation Center

 

 SQL Server支持系统

 

2.安装数据库版本

1.选择基本,建议不要随意更改安装地址,防止安装过程中报错;如果已经有其他SQL数据库需要提前卸载干净,防止无法安装。

 2.勾选接受选项,在安装过程中需要一直有网络

 3.等待下载程序包

 4等待安装

 5.安装成功进行,安装SSMS

 6.下载 SQL Server Management Studio (SSMS):

下载 SQL Server Management Studio (SSMS) - SQL Server Management Studio (SSMS) | Microsoft Learn

 7.安装SSMS

 8.等待完成

 9.安装完成

 

SQL Server使用优点

  • 强大的数据处理能力:SQL Server 2022相比之前版本,在查询性能上有明显的提升,尤其是在处理大规模数据集时表现尤为出色。

  • 安全性增强:新增多种加密和访问控制机制,例如:Always Encrypted with Secure Enclaes,提高数据的安全行和隐私性。

  • 容器化部署支持:对Docker容器的支持更加完善,使得部署和管理变得灵活高效。

  • AI集成与大数据处理能力:进一步增强AI集成与大数据处理能力,允许用户在一个平台上同时处理关系型数据和非结构化数据。

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