SQL Server 2022 详细介绍

一、性能提升方面

1. 智能查询处理的优化

参数敏感计划（Parameter Sensitive Plan）：此功能可自动为单个参数化语句启用多个活动缓存计划。在不同的输入参数值下，系统会根据实际情况选择最适合的执行计划，从而更好地适应各种查询场景。例如，对于一个根据用户年龄进行查询的语句，当输入的年龄范围不同时，数据库会自动选择不同的执行计划，以提高查询效率。这种特性使得 SQL Server 2022 在处理复杂的参数化查询时能够更加灵活和高效。

基数估计反馈（Cardinality Estimation Feedback）：该功能为查询优化器和查询处理提供了更详细的查询执行指标信息，以便在未来的查询中做出更优的决策。通过不断收集和分析查询执行的统计信息，数据库可以更准确地估计查询结果集的大小和执行成本，从而选择更高效的执行计划。这有助于避免因基数估计不准确而导致的查询性能问题，提高了查询的准确性和效率。

自动并行查询和弹性查询处理：智能查询处理还包括自动并行查询功能，能够根据查询的复杂度和数据量自动决定是否使用并行处理来提高查询速度。当处理大规模数据或复杂查询时，系统会自动将查询任务分解为多个子任务，并在多个处理器核心上并行执行，从而显著缩短查询执行时间。同时，弹性查询处理功能可以根据系统资源的使用情况动态调整查询的执行方式，确保在不影响系统整体性能的前提下，最大限度地提高查询效率。

2. 全新的执行引擎

引入了名为“Azure Synapse Analytics”的执行引擎，该引擎在处理大数据时性能更为出色。它能够更好地利用硬件资源，提高数据处理的吞吐量和并行处理能力，特别适合处理大规模的数据分析和复杂的查询操作。对于企业级的大数据应用场景，如数据仓库、商业智能等，这个新的执行引擎能够提供更快的响应速度和更高的处理效率。

3. 混合缓冲池和直接写入

混合缓冲池技术结合了传统的内存缓冲和新的存储技术，提供了更高效的数据缓存和访问方式。它可以根据数据的访问频率和重要性，自动将数据在内存和磁盘之间进行智能的调度，确保最常用的数据始终在内存中，以提高数据的访问速度。同时，直接写入功能允许数据直接写入到缓冲池中，减少了数据的复制和中间环节，进一步提高了数据的写入性能。

4. 高级矢量扩展（AVX）512 扩展

支持高级矢量扩展（AVX）512 指令集，这是一种针对现代处理器的高级向量处理技术。通过利用 AVX 512 扩展，SQL Server 2022 可以在批处理模式操作中实现更高的并行度和更快的计算速度，特别是在处理复杂的数值计算和数据处理任务时，能够显著提高性能。

二、安全性增强方面

1. Always Encrypted 功能升级

“Always Encrypted”是 SQL Server 中的一种强大的加密技术，用于保护敏感数据。在 SQL Server 2022 中，该功能得到了进一步的增强，支持更高级别的加密算法和更灵活的密钥管理。用户可以更好地控制敏感数据的加密和解密过程，确保数据在存储和传输过程中的安全性。例如，在金融行业中，客户的个人信息、账户信息等敏感数据可以使用 Always Encrypted 功能进行加密，防止数据泄露。

2. 数据发现和分类

新增的数据发现和分类功能可以帮助用户快速识别和分类数据库中的敏感数据。通过对数据的自动扫描和分析，系统可以识别出包含个人身份信息、财务信息、医疗信息等敏感数据的表和列，并为用户提供详细的报告和建议。这有助于用户更好地了解自己的数据资产，制定更有效的数据安全策略。

3. 透明数据加密

透明数据加密仍然是 SQL Server 2022 中的重要安全特性之一。该功能可以对整个数据库文件进行加密，而对应用程序是透明的，无需对应用程序进行修改。即使数据库文件被窃取或未经授权访问，没有正确的密钥也无法解密数据，从而保护了数据的机密性。

4. 动态数据掩码和行级别安全性

动态数据掩码可以对敏感数据进行实时屏蔽，只显示必要的信息给特定用户。例如，在显示客户信息时，可以屏蔽信用卡号码的部分数字或身份证号码的部分信息，保护用户隐私。行级别安全性则允许管理员根据用户的身份、角色或其他条件限制用户只能访问特定的行数据。这两个功能的结合可以为用户提供更精细的访问控制，确保数据的安全性。

5. 备份加密支持

对备份数据进行加密，保护备份文件的安全性。在进行数据库备份时，用户可以选择对备份文件进行加密，防止备份数据被非法访问或恢复。这对于企业来说是非常重要的，特别是在需要将备份数据存储在外部存储设备或云服务中时，备份加密可以确保数据的安全性。

6. Microsoft Defender for SQL

与 Microsoft Defender 安全解决方案集成，提供更强大的数据库安全防护。Microsoft Defender for SQL 可以实时监测数据库的活动，检测和防范各种安全威胁，如 SQL 注入攻击、恶意软件攻击等。它还提供了安全警报和报告功能，方便用户及时了解数据库的安全状况。

三、可用性提升方面

1. 加速数据库恢复

大大缩短了数据库恢复时间，减少了系统停机时间。在发生故障后，能够快速地将数据库恢复到可用状态，确保业务的连续性。采用了先进的恢复技术，如快速恢复和并行恢复，提高了恢复效率。即使在面对大规模数据和复杂的数据库结构时，也能够在较短的时间内完成恢复操作。

2. 读取扩展可用性组

提供了读取扩展可用性组功能，提高了读取操作的性能和可用性。该功能允许将读取操作分发到多个副本上，从而减轻主副本的负载，提高系统的整体性能。对于读取操作频繁的应用场景，如报表生成、数据分析等，读取扩展可用性组可以提供更好的性能和响应速度。

3. 包含的可用性组和链接到 Azure SQL 托管实例

提供了更灵活的可用性组配置选项，用户可以根据自己的需求创建包含系统数据库（master 和 msdb）的可用性组，提高了系统的可用性和可靠性。同时，通过与 Azure SQL 托管实例的链接功能，用户可以将本地的 SQL Server 数据库与云端的托管实例进行连接，实现混合云的部署模式。这种模式可以充分利用云端的资源和服务，提高数据库的可用性和扩展性。

四、智能分析方面

1. 与 Azure Synapse Link 的集成

Azure Synapse Link 是一种用于实现近实时数据分析的技术，它可以将 SQL Server 中的数据实时复制到 Azure Synapse Analytics 中，以便进行实时的数据分析和处理。通过与 Azure Synapse Link 的集成，SQL Server 2022 打破了操作与分析存储之间的壁垒，用户可以在不影响业务系统正常运行的情况下，对实时数据进行分析和挖掘，获取更及时的业务洞察。

2. 机器学习服务增强

内置的机器学习功能得到了进一步的增强，用户可以更方便地使用 R、Python 等语言进行数据挖掘和机器学习建模。同时，SQL Server 2022 提供了更多的机器学习算法和工具，支持分布式机器学习和深度学习等高级技术，帮助用户从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供支持。

3. 大数据集群支持

支持与大数据平台的集成，可以处理大规模的结构化和非结构化数据。能够与 Hadoop、Spark 等大数据技术进行交互，实现数据的分析和处理。用户可以将 SQL Server 2022 作为大数据处理的一部分，与其他大数据组件协同工作，构建强大的大数据分析平台。

五、管理和开发方面

1. Azure Data Studio 的支持

Azure Data Studio 成为未来 SQL Server 的首选管理工具。它是一个跨平台的数据库管理工具，提供了丰富的功能和灵活的用户界面，方便数据库管理员和开发人员进行数据库管理、查询设计、脚本编写等工作。与传统的 SQL Server Management Studio 相比，Azure Data Studio 更加轻量级、易于使用，并且支持更多的开发语言和平台。

2. T-SQL 语言的增强

作为 SQL Server 的查询语言，T-SQL 在 SQL Server 2022 中得到了增强，增加了新的 JSON 函数、位操作函数（如 left_shift 和 get_bit）、时间序列函数及新的 is distinct from 表达式等。这些新的函数和表达式扩展了 T-SQL 的功能，使开发人员能够更方便地处理 JSON 数据、进行位运算和时间序列分析等操作。

3. 容器和 Kubernetes 支持

支持容器化部署和 Kubernetes 编排，方便用户在云环境或本地环境中进行数据库的部署和管理。容器化技术可以提高数据库的可移植性和可扩展性，使数据库的部署更加灵活和高效。同时，Kubernetes 编排可以实现数据库的自动化管理和运维，降低了管理成本和运维难度。

六、其他方面

1. 与 Microsoft Purview 的集成

与 Microsoft Purview 集成中心治理，帮助用户更好地管理和治理整个数据资产，克服数据孤岛问题。Microsoft Purview 是微软的一种数据治理解决方案，它可以对企业中的各种数据资产进行统一的管理和监控，确保数据的合规性和安全性。

2. 即用即付定价模型

对于启用了 Azure Arc 的 SQL Server 环境，提供了即用即付的定价模型。用户可以根据自己的使用情况付费，避免了不必要的资源浪费，降低了成本。同时，这种定价模型也更加灵活，用户可以根据业务需求随时调整资源的使用量。