Handbuch zur SQL Server-Optimierung und Migration 2005 - 2025 | Datenschäfer 🐑 | AI & Automatisierung für KMU

Einleitung

1. SQL Server 2005 (Codename „Yukon“)

1.1 Überblick und Editionen

1.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

2. SQL Server 2008 (Codename „Katmai“)

2.1 Überblick und Editionen

2.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

2.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2005 auf 2008

2.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

2.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

2.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

3. SQL Server 2008 R2 (Codename „Kilimanjaro“)

3.1 Überblick und Editionen

3.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

3.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2008 auf 2008 R2

3.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

3.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

3.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

4. SQL Server 2012 (Codename „Denali“)

4.1 Überblick und Editionen

4.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

4.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2008 R2 auf 2012

4.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

4.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

4.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

5. SQL Server 2014 (Codename „Hekaton“)

5.1 Überblick und Editionen

5.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

5.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2012 auf 2014

5.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

5.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

5.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

6. SQL Server 2016

6.1 Überblick und Editionen

6.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

6.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2014 auf 2016

6.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

6.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

6.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

7. SQL Server 2017

7.1 Überblick und Editionen

7.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

7.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2016 auf 2017

7.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

7.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

7.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

8. SQL Server 2019

8.1 Überblick und Editionen

8.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

8.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2017 auf 2019

8.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

8.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

8.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

9. SQL Server 2022

9.1 Überblick und Editionen

9.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

9.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2019 auf 2022

9.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

9.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

9.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

10. SQL Server 2025

10.1 Überblick und Editionen

10.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

10.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2022 auf 2025

10.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

10.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

10.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Fazit und Empfehlungen

1.1 Überblick und Editionen

SQL Server 2005, Codename „Yukon“, wurde am 7. November 2005 veröffentlicht. Es war eine bedeutende Version, die eine Vielzahl neuer Funktionen und Verbesserungen einführte, die die Datenbankplattform von Microsoft erheblich erweiterten. Die Editionen von SQL Server 2005 waren darauf ausgelegt, unterschiedliche Anforderungen von kleinen Unternehmen bis hin zu großen Konzernen zu erfüllen:

Enterprise Edition: Die umfassendste Edition, die für große Unternehmen mit kritischen Anwendungen und hohen Leistungsanforderungen konzipiert wurde. Sie bot erweiterte Funktionen für Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit und Business Intelligence.
Standard Edition: Eine funktionsreiche Datenbankplattform für kleine und mittelständische Unternehmen, die grundlegende Datenbank-, Berichts- und Analysefunktionen benötigten.
Workgroup Edition: Eine kostengünstige Option für Abteilungen und kleine Unternehmen, die eine robuste Datenbank für ihre Anwendungen benötigten, aber nicht den vollen Funktionsumfang der Standard Edition. Sie hatte Einschränkungen bei der CPU- und Speichernutzung.
Express Edition: Eine kostenlose, leichtgewichtige und einfach zu verwendende Version von SQL Server, ideal für die Entwicklung und Bereitstellung kleinerer Anwendungen. Sie hatte deutliche Einschränkungen bei der Datenbankgröße und den Ressourcen.
Developer Edition: Eine voll funktionsfähige Version der Enterprise Edition, die jedoch nur für Entwicklungs- und Testzwecke lizenziert war. Sie war ideal für Entwickler, um Anwendungen zu erstellen und zu testen, die die erweiterten Funktionen der Enterprise Edition nutzten.
Mobile Edition: Eine kompakte Datenbank für die Entwicklung von Anwendungen auf mobilen Geräten und eingebetteten Systemen.

1.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

SQL Server 2005 brachte eine Fülle von Neuerungen mit sich, die die Art und Weise, wie Entwickler und Administratoren mit der Datenbank interagierten, grundlegend veränderten. Zu den wichtigsten gehörten:

Common Language Runtime (CLR) Integration: Ermöglichte es Entwicklern, Datenbankobjekte wie gespeicherte Prozeduren, Funktionen, Trigger und benutzerdefinierte Typen mit .NET-Sprachen (C#, VB.NET) zu schreiben. Dies erweiterte die Funktionalität von SQL Server erheblich und ermöglichte komplexere Logik direkt in der Datenbank.
XML-Datentyp und XQuery-Unterstützung: SQL Server 2005 führte einen nativen XML-Datentyp ein, der die Speicherung, Abfrage und Bearbeitung von XML-Daten innerhalb der Datenbank ermöglichte. XQuery und XPath wurden für die Abfrage von XML-Daten unterstützt.
Service Broker: Eine neue Messaging-Plattform, die eine zuverlässige und asynchrone Kommunikation zwischen Datenbankanwendungen ermöglichte. Dies war entscheidend für die Entwicklung skalierbarer und verteilter Anwendungen.
Database Mirroring: Eine Hochverfügbarkeitslösung, die eine nahezu sofortige Failover-Fähigkeit für Datenbanken bot, indem Transaktionen von einer primären Datenbank zu einer Spiegeldatenbank repliziert wurden.
Snapshot Isolation: Ein neues Isolationslevel, das die Parallelität in der Datenbank verbesserte, indem es Lesevorgängen ermöglichte, eine konsistente „Momentaufnahme“ der Daten zu sehen, ohne durch Schreibvorgänge blockiert zu werden.
Partitionierung: Ermöglichte die Aufteilung großer Tabellen und Indizes in kleinere, verwaltbare Einheiten. Dies verbesserte die Leistung bei der Verwaltung großer Datenmengen und vereinfachte Wartungsaufgaben.
Reporting Services (SSRS) Erweiterungen: Deutliche Verbesserungen an den Berichtsfunktionen, einschließlich eines neuen Report Builders und erweiterter Rendering-Optionen.
Integration Services (SSIS): Der Nachfolger von Data Transformation Services (DTS) bot eine leistungsstarke Plattform für ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) mit einer grafischen Entwicklungsumgebung und erweiterten Konnektivitätsoptionen.
Analysis Services (SSAS) Erweiterungen: Verbesserungen an der OLAP-Engine und der Einführung von Data Mining-Funktionen.
Notification Services: Eine Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von Anwendungen, die Benachrichtigungen an Benutzer senden, basierend auf Datenänderungen in der Datenbank.
Full-Text Search Erweiterungen: Verbesserungen an der Volltextsuche für schnellere und relevantere Suchergebnisse.

2. SQL Server 2008 (Codename „Katmai“)

2.1 Überblick und Editionen

SQL Server 2008, Codename „Katmai“, wurde am 6. August 2008 veröffentlicht. Diese Version konzentrierte sich auf die Verbesserung der Datenverwaltung, die Erweiterung der Business-Intelligence-Funktionen und die Erhöhung der Sicherheit und Skalierbarkeit. Die Editionen von SQL Server 2008 umfassten:

Enterprise Edition: Die Top-Edition für geschäftskritische Anwendungen mit den höchsten Anforderungen an Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit.
Standard Edition: Eine umfassende Datenbankplattform für Abteilungen und kleine bis mittelständische Unternehmen.
Workgroup Edition: Eine Option für kleinere Abteilungen und Remote-Standorte, die eine einfache Datenbanklösung benötigten.
Web Edition: Eine kostengünstige Edition für Webhoster, die SQL Server-Datenbanken für ihre Webanwendungen bereitstellen.
Express Edition: Die kostenlose Einstiegsversion für die Entwicklung und Bereitstellung kleinerer datengesteuerter Anwendungen.
Developer Edition: Eine voll funktionsfähige Version der Enterprise Edition, die für die Entwicklung und das Testen von Anwendungen lizenziert war.
Compact Edition: Eine eingebettete Datenbank für die Entwicklung von Standalone- und mobilen Anwendungen.

2.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

SQL Server 2008 führte eine Reihe von wichtigen Neuerungen ein, die die Verwaltung, Sicherheit und Leistung von Datenbanken verbesserten:

Policy-Based Management: Ein neues Framework, das Administratoren ermöglichte, Richtlinien zu definieren und durchzusetzen, um die Konformität und Konsistenz von SQL Server-Instanzen zu gewährleisten.
Resource Governor: Ermöglichte die Zuweisung von CPU- und Speicherressourcen zu verschiedenen Workloads oder Benutzergruppen, um die Leistung kritischer Anwendungen zu isolieren und zu optimieren.
Transparent Data Encryption (TDE): Eine Funktion, die die Verschlüsselung von ruhenden Daten auf Dateiebene ermöglichte, ohne Änderungen an den Anwendungen vornehmen zu müssen.
Audit: Verbesserte Überwachungsfunktionen, die eine detaillierte Aufzeichnung von Datenbankaktivitäten für Compliance- und Sicherheitszwecke ermöglichten.
Data Compression: Einführung der Datenkomprimierung auf Zeilen- und Seitenbasis, um den Speicherplatzbedarf zu reduzieren und die E/A-Leistung zu verbessern.
Backup Compression: Ermöglichte die Komprimierung von Datenbank-Backups, um den Speicherplatzbedarf zu reduzieren und die Backup- und Wiederherstellungszeiten zu verkürzen.
Filtered Indexes: Ermöglichte die Erstellung von Indizes auf einer Teilmenge von Zeilen in einer Tabelle, was die Indexgröße reduzierte und die Abfrageleistung verbesserte.
Sparse Columns: Eine Funktion, die die effiziente Speicherung von Spalten mit vielen NULL-Werten ermöglichte, was den Speicherplatzbedarf reduzierte.
MERGE-Anweisung: Eine neue T-SQL-Anweisung, die die Kombination von INSERT-, UPDATE- und DELETE-Operationen in einer einzigen Anweisung ermöglichte, was die Entwicklung vereinfachte und die Leistung verbesserte.
Change Data Capture (CDC) und Change Tracking: Neue Funktionen zur Verfolgung von Änderungen an Daten in einer Datenbank, die für Data Warehousing, Replikation und Audit-Zwecke nützlich waren.
FILESTREAM-Datentyp: Ermöglichte die Speicherung großer Binärdaten (z. B. Dokumente, Bilder) direkt im Dateisystem, während sie weiterhin in der Datenbank verwaltet wurden.
Spatial Data Types: Einführung von Datentypen für die Speicherung und Abfrage von geografischen und geometrischen Daten.
Verbesserungen an Reporting Services, Integration Services und Analysis Services: Weiterentwicklung der Business-Intelligence-Komponenten mit neuen Funktionen und Verbesserungen.

3. SQL Server 2008 R2 (Codename „Kilimanjaro“)

3.1 Überblick und Editionen

SQL Server 2008 R2, Codename „Kilimanjaro“, wurde am 20. Juli 2010 veröffentlicht. Diese Version war ein „Release 2“ von SQL Server 2008 und konzentrierte sich auf die Verbesserung der Skalierbarkeit, der Business Intelligence und der Verwaltung von Datenbanken. Es wurden neue Editionen eingeführt, um spezifische Anforderungen besser zu adressieren:

Datacenter Edition: Eine neue Top-Edition, die für große, hochvirtualisierte Umgebungen und Workloads mit extremen Skalierungsanforderungen entwickelt wurde. Sie unterstützte eine sehr hohe Anzahl von logischen Prozessoren und unbegrenzten Speicher.
Enterprise Edition: Weiterhin die umfassende Edition für geschäftskritische Anwendungen, die nun unterhalb der Datacenter Edition positioniert war.
Standard Edition: Die bewährte Edition für allgemeine Datenbankanforderungen in Unternehmen.
Web Edition: Speziell für Webhoster und Webanwendungen.
Express Edition: Die kostenlose Einstiegsversion.
Developer Edition: Für Entwicklungs- und Testzwecke.
Parallel Data Warehouse Edition: Eine spezialisierte Edition für Massively Parallel Processing (MPP) Data Warehousing, die später in Analytics Platform System (APS) umbenannt wurde.

3.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

SQL Server 2008 R2 brachte inkrementelle, aber wichtige Verbesserungen mit sich, insbesondere in den Bereichen Business Intelligence und Verwaltung:

Master Data Services (MDS): Eine neue Komponente für das Master Data Management, die es Unternehmen ermöglichte, eine einzige, vertrauenswürdige Quelle für kritische Geschäftsdaten zu erstellen und zu verwalten.
StreamInsight: Eine Plattform für die komplexe Ereignisverarbeitung (Complex Event Processing, CEP), die die Analyse von Echtzeitdatenströmen ermöglichte.
Report Builder 3.0: Eine verbesserte Version des Berichtsdesign-Tools, das erweiterte Funktionen für die Erstellung und Veröffentlichung von Berichten bot.
PowerPivot für Excel und SharePoint: Ermöglichte Endbenutzern die Durchführung von Self-Service Business Intelligence, indem sie große Datenmengen in Excel analysieren und auf SharePoint teilen konnten.
Application and Multi-Server Management: Verbesserte Tools für die zentrale Verwaltung und Überwachung mehrerer SQL Server-Instanzen und Anwendungen.
Utility Control Point (UCP): Ein zentraler Punkt zur Überwachung der Integrität und des Zustands mehrerer SQL Server-Instanzen in einer Organisation.
Data-Tier Application (DAC) Framework: Vereinfachte die Bereitstellung und Verwaltung von Datenbankanwendungen, indem es eine einzige Einheit für die Datenbank, die Schemata und die Anwendungslogik bereitstellte.
SysPrep-Unterstützung: Ermöglichte die Vorbereitung von SQL Server-Installationen für die Bereitstellung in standardisierten Umgebungen, was die Automatisierung und Skalierung erleichterte.
Skalierbarkeitsverbesserungen: Erhöhte Unterstützung für logische Prozessoren und größere Speicherkapazitäten, insbesondere in der neuen Datacenter Edition.

4. SQL Server 2012 (Codename „Denali“)

4.1 Überblick und Editionen

SQL Server 2012, Codename „Denali“, wurde am 6. März 2012 veröffentlicht. Diese Version markierte eine signifikante Neuausrichtung der Editionen und führte wichtige Funktionen für Hochverfügbarkeit, Business Intelligence und Cloud-Integration ein. Die Editionen wurden vereinfacht und zielten auf spezifische Anwendungsfälle ab:

Enterprise Edition: Die Premium-Edition, die alle Funktionen für geschäftskritische Anwendungen und große Data Warehouses bot. Sie umfasste die Funktionen der ehemaligen Datacenter Edition.
Business Intelligence Edition: Eine neue Edition, die speziell für Self-Service- und Unternehmens-BI-Lösungen entwickelt wurde. Sie enthielt alle Funktionen der Standard Edition plus erweiterte BI-Funktionen wie Power View, DQS und MDS.
Standard Edition: Die Basisedition für grundlegende Datenbank-, Berichts- und Analysefunktionen für Abteilungen und kleine bis mittelständische Unternehmen.
Web Edition: Weiterhin für Webhoster und Webanwendungen.
Express Edition: Die kostenlose Einstiegsversion.
Developer Edition: Für Entwicklungs- und Testzwecke, mit dem vollen Funktionsumfang der Enterprise Edition.
Compact Edition: Eine eingebettete Datenbank für die Entwicklung von Standalone- und mobilen Anwendungen.

4.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

SQL Server 2012 führte eine Reihe von bahnbrechenden Funktionen ein, die die Hochverfügbarkeit und die Business Intelligence revolutionierten:

AlwaysOn Availability Groups: Eine umfassende Hochverfügbarkeits- und Disaster-Recovery-Lösung, die eine Gruppe von Benutzerdatenbanken (Verfügbarkeitsgruppen) als eine einzige Einheit für Failover bereitstellte. Dies ermöglichte eine bessere RPO (Recovery Point Objective) und RTO (Recovery Time Objective) als frühere Lösungen wie Database Mirroring.
Columnstore Indexes: Eine neue Art von Index, der für Data Warehousing-Workloads optimiert war. Er ermöglichte eine extrem schnelle Abfrageleistung auf großen Faktentabellen durch spaltenbasierte Speicherung und Batch-Verarbeitung.
Contained Databases: Datenbanken, die von der SQL Server-Instanz isoliert waren, was die Migration von Datenbanken zwischen Instanzen vereinfachte und die Abhängigkeiten von Server-Level-Objekten reduzierte.
User-Defined Server Roles: Ermöglichte Administratoren die Erstellung benutzerdefinierter Serverrollen, um Berechtigungen auf Serverebene granularer zu verwalten.
Erweiterte PowerShell-Unterstützung: Verbesserte Integration und neue Cmdlets für die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben.
Sequence Objects: Neue Datenbankobjekte, die eine Sequenz von Zahlen generierten, ähnlich wie IDENTITY-Spalten, aber flexibler und über mehrere Tabellen hinweg nutzbar.
THROW-Anweisung: Eine neue T-SQL-Anweisung für die Fehlerbehandlung, die eine strukturiertere und robustere Fehlerbehandlung in gespeicherten Prozeduren und Funktionen ermöglichte.
OFFSET und FETCH: Neue Klauseln für die SELECT-Anweisung, die eine einfache und effiziente Paginierung von Abfrageergebnissen ermöglichten.
Data Quality Services (DQS): Eine neue Komponente für die Datenbereinigung und -profilierung, die Unternehmen half, die Qualität ihrer Daten zu verbessern.
Master Data Services (MDS) Erweiterungen: Verbesserungen an der MDS-Plattform für das Master Data Management.
Power View: Ein interaktives Datenvisualisierungs- und Präsentationstool für Self-Service-BI.
Semantic Model for BI (BISM): Ein einheitliches Modell für Business Intelligence, das sowohl relationale als auch multidimensionale Datenquellen integrierte.
Distributed Replay: Ein Tool, das die Aufzeichnung und Wiedergabe von Workloads ermöglichte, um die Auswirkungen von Änderungen an der Datenbankumgebung zu testen.
SQL Server Data Tools (SSDT): Eine integrierte Entwicklungsumgebung für die Datenbankentwicklung, die in Visual Studio integriert war und eine deklarative Entwicklung von Datenbankprojekten ermöglichte.

5. SQL Server 2014 (Codename „Hekaton“)

5.1 Überblick und Editionen

SQL Server 2014, Codename „Hekaton“, wurde am 1. April 2014 veröffentlicht. Diese Version konzentrierte sich stark auf die In-Memory-Technologien, um die Leistung von OLTP- und Data-Warehousing-Workloads zu verbessern. Die Editionen blieben weitgehend ähnlich wie in SQL Server 2012:

Enterprise Edition: Die umfassendste Edition für geschäftskritische Anwendungen und große Data Warehouses.
Business Intelligence Edition: Für Self-Service- und Unternehmens-BI-Lösungen.
Standard Edition: Die Basisedition für allgemeine Datenbankanforderungen.
Web Edition: Für Webhoster und Webanwendungen.
Express Edition: Die kostenlose Einstiegsversion.
Developer Edition: Für Entwicklungs- und Testzwecke, mit dem vollen Funktionsumfang der Enterprise Edition.

5.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

SQL Server 2014 führte signifikante Leistungsverbesserungen durch In-Memory-Technologien und weitere Optimierungen ein:

In-Memory OLTP (Hekaton): Eine bahnbrechende Technologie, die speicheroptimierte Tabellen und nativ kompilierte gespeicherte Prozeduren einführte, um die Leistung von OLTP-Workloads drastisch zu steigern. Dies ermöglichte Transaktionen mit extrem niedriger Latenz und hohem Durchsatz.
Buffer Pool Extension zu SSDs: Ermöglichte die Erweiterung des Buffer Pools auf Solid State Drives (SSDs), um die E/A-Leistung zu verbessern und die Notwendigkeit teurerer RAM-Upgrades zu reduzieren.
AlwaysOn Availability Groups Erweiterungen: Verbesserungen an den Verfügbarkeitsgruppen, einschließlich der Möglichkeit, eine größere Anzahl von sekundären Replikaten hinzuzufügen und eine bessere Integration mit Microsoft Azure für Hybrid-Cloud-Szenarien.
Erweiterte Columnstore Indexes: Die Columnstore-Indizes wurden aktualisierbar, was ihre Anwendbarkeit auf Data Warehousing-Szenarien mit häufigen Datenänderungen erweiterte und die Leistung von analytischen Abfragen weiter verbesserte.
Verschlüsselte Backups: Ermöglichte die Verschlüsselung von Datenbank-Backups, um die Datensicherheit zu erhöhen.
SQL Server Data Tools (SSDT) Erweiterungen: Weitere Integration und Verbesserungen in der Entwicklungsumgebung für Datenbankprojekte.
Power BI Integration: Verbesserte Integration mit Power BI für die Datenvisualisierung und -analyse.
Erhöhter maximaler Speicher für Standard Edition: Die Standard Edition unterstützte nun bis zu 128 GB Speicher, was ihre Einsatzmöglichkeiten für größere Workloads erweiterte.
Delayed Durability: Eine Option, die die Latenz von Transaktionen reduzierte, indem sie die Schreibvorgänge in das Transaktionsprotokoll verzögerte, was die Leistung in bestimmten Szenarien verbessern konnte.
Cardinality Estimator Verbesserungen: Aktualisierungen am Kardinalitätsschätzer, um genauere Schätzungen für Abfragepläne zu liefern und somit die Abfrageleistung zu optimieren.

6. SQL Server 2016

6.1 Überblick und Editionen

SQL Server 2016 wurde am 1. Juni 2016 veröffentlicht und legte einen starken Fokus auf erweiterte Analysen, Sicherheit und Hybrid-Cloud-Szenarien. Es wurden auch viele Enterprise-Funktionen in die Standard Edition verschoben, um diese attraktiver zu machen. Die Editionen blieben im Wesentlichen gleich:

Enterprise Edition: Die umfassendste Edition für geschäftskritische Anwendungen und große Data Warehouses.
Standard Edition: Eine funktionsreiche Datenbankplattform für Abteilungen und kleine bis mittelständische Unternehmen, die nun viele Funktionen der Enterprise Edition enthielt.
Web Edition: Für Webhoster und Webanwendungen.
Express Edition: Die kostenlose Einstiegsversion.
Developer Edition: Für Entwicklungs- und Testzwecke, mit dem vollen Funktionsumfang der Enterprise Edition.

6.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

SQL Server 2016 führte eine Reihe von wichtigen Neuerungen ein, die die Sicherheit, Leistung und Analysefähigkeiten erheblich verbesserten:

Always Encrypted: Eine bahnbrechende Sicherheitsfunktion, die es ermöglichte, sensible Daten in der Datenbank zu verschlüsseln, ohne die Anwendung ändern zu müssen. Die Daten bleiben sowohl im Ruhezustand als auch im Arbeitsspeicher verschlüsselt.
Stretch Database: Eine Hybrid-Cloud-Lösung, die es ermöglichte, historische Daten transparent und sicher in Azure zu speichern, während sie weiterhin über die lokale SQL Server-Instanz abgefragt werden konnten.
Row-Level Security (RLS): Ermöglichte die Implementierung einer feingranularen Zugriffssteuerung auf Zeilenebene, um sicherzustellen, dass Benutzer nur die Daten sehen können, für die sie berechtigt sind.
Dynamic Data Masking (DDM): Eine Sicherheitsfunktion, die sensible Daten in Echtzeit maskierte, ohne die Daten in der Datenbank zu ändern. Dies war nützlich für die Bereitstellung von Daten für nicht-privilegierte Benutzer oder Anwendungen.
Temporal Tables: Systemverwaltete Tabellen, die automatisch den Verlauf von Datenänderungen aufzeichneten. Dies war ideal für Auditing, Zeitreihenanalysen und die Wiederherstellung früherer Datenzustände.
JSON-Unterstützung: SQL Server 2016 führte native Unterstützung für JSON-Daten ein, einschließlich der Möglichkeit, JSON-Daten zu speichern, zu parsen und zu generieren.
R Services (jetzt Machine Learning Services mit R): Ermöglichte die Ausführung von R-Skripten direkt in der Datenbank, was die Durchführung von erweiterten Analysen und maschinellem Lernen auf Datenbankdaten ermöglichte, ohne die Daten exportieren zu müssen.
PolyBase: Eine Technologie, die es ermöglichte, relationale Daten in SQL Server mit nicht-relationalen Daten in Hadoop oder Azure Blob Storage abzufragen, als wären sie Teil der relationalen Datenbank.
Query Store: Ein neues Feature, das automatisch den Verlauf von Abfrageplänen, Laufzeitstatistiken und Ressourcenverbrauch speicherte. Dies war ein leistungsstarkes Tool zur Leistungsüberwachung, Problembehandlung und Abfrageoptimierung.
Live Query Statistics: Ermöglichte die Anzeige des Ausführungsplans einer Abfrage in Echtzeit, während die Abfrage ausgeführt wurde, was bei der Diagnose von Leistungsengpässen half.
AlwaysOn Availability Groups Erweiterungen: Verbesserungen umfassten die Unterstützung für Distributed Transaction Coordinator (DTC) und die Möglichkeit, Lastenausgleich für lesbare sekundäre Replikate zu konfigurieren.
In-Memory OLTP Erweiterungen: Deutliche Verbesserungen an der In-Memory-Technologie, einschließlich größerer Speicherkapazitäten und Unterstützung für mehr T-SQL-Operationen.
Columnstore Index Erweiterungen: Verbesserungen für operative Analysen, die es ermöglichten, analytische Abfragen direkt auf OLTP-Datenbanken auszuführen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Mehrere TempDB-Datendateien während der Installation: Vereinfachte die Konfiguration von TempDB für optimale Leistung.
Erweiterte SSIS mit Azure Data Factory Integration: Verbesserte Integration von SQL Server Integration Services mit Azure Data Factory für Hybrid-Cloud-ETL-Szenarien.

7. SQL Server 2017

7.1 Überblick und Editionen

SQL Server 2017 wurde am 29. September 2017 veröffentlicht und war eine wegweisende Version, da sie die Verfügbarkeit von SQL Server auf mehreren Plattformen, einschließlich Linux, ermöglichte. Dies öffnete SQL Server für eine breitere Akzeptanz in heterogenen Umgebungen. Die Editionen blieben konsistent mit den vorherigen Versionen:

Enterprise Edition: Die umfassendste Edition für geschäftskritische Anwendungen und große Data Warehouses.
Standard Edition: Eine funktionsreiche Datenbankplattform für Abteilungen und kleine bis mittelständische Unternehmen.
Web Edition: Für Webhoster und Webanwendungen.
Express Edition: Die kostenlose Einstiegsversion.
Developer Edition: Für Entwicklungs- und Testzwecke, mit dem vollen Funktionsumfang der Enterprise Edition.

7.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

SQL Server 2017 brachte neben der plattformübergreifenden Verfügbarkeit auch wichtige Neuerungen in den Bereichen Leistung, Sicherheit und erweiterte Analysen:

SQL Server auf Linux-Unterstützung: Dies war die größte Neuerung, die es ermöglichte, SQL Server auf Red Hat Enterprise Linux, SUSE Linux Enterprise Server und Ubuntu zu installieren und auszuführen. Dies bot Unternehmen mehr Flexibilität bei der Wahl ihrer Betriebssystemplattform.
Graph-Datenbank-Funktionen: Einführung von Graph-Datenbank-Funktionen, die die Speicherung und Abfrage von vernetzten Daten (z. B. soziale Netzwerke, Empfehlungssysteme) mit speziellen T-SQL-Erweiterungen ermöglichten.
Adaptive Query Processing: Eine Reihe von intelligenten Funktionen, die die Abfrageleistung in Echtzeit verbesserten, indem sie Abfragepläne während der Ausführung anpassten. Dazu gehörten Adaptive Joins, Feedback zur Speicherzuweisung und Batch Mode Adaptive Joins.
Automatische Datenbankoptimierung (Teil von Intelligent Query Processing): Funktionen, die die Datenbankleistung automatisch optimierten, indem sie potenzielle Probleme identifizierten und Korrekturen vorschlugen oder anwendeten.
Wiederaufnehmbare Online-Index-Rebuilds: Ermöglichte das Anhalten und Fortsetzen von Online-Index-Rebuild-Operationen, was besonders nützlich für sehr große Tabellen und Wartungsfenster war.
Clustered Columnstore Index Erweiterungen: Weitere Verbesserungen an den Columnstore-Indizes, um die Leistung von analytischen Abfragen zu optimieren.
In-Memory OLTP Erweiterungen: Verbesserungen an der In-Memory-Technologie, einschließlich der Unterstützung für nativ kompilierte gespeicherte Prozeduren und Speicheroptimierte Tabellen.
Machine Learning Services mit Python-Unterstützung: Zusätzlich zu R wurde die Unterstützung für Python hinzugefügt, was die Möglichkeiten für maschinelles Lernen und erweiterte Analysen direkt in der Datenbank erweiterte.
Datenschutzverbesserungen (Always Encrypted mit Secure Enclaves): Erweiterungen an Always Encrypted, die die Sicherheit sensibler Daten weiter erhöhten, indem sie die Verschlüsselung und Entschlüsselung in einer sicheren Enklave auf dem Server durchführten.
SSIS Scale Out: Eine neue Funktion, die die Skalierung von SSIS-Paketausführungen über mehrere Computer hinweg ermöglichte.
SQL Server Integration Services (SSIS) auf Linux: SSIS-Pakete konnten nun auch auf Linux-Servern ausgeführt werden.
Cross-Plattform-Unterstützung für SQL Server Management Studio (SSMS) und SQL Server Data Tools (SSDT): Die Verwaltungstools wurden aktualisiert, um die Arbeit mit SQL Server auf verschiedenen Betriebssystemen zu erleichtern.

8. SQL Server 2019

8.1 Überblick und Editionen

SQL Server 2019 wurde am 4. November 2019 veröffentlicht und konzentrierte sich auf die Integration von Big Data, künstlicher Intelligenz und die Erweiterung der Hybrid-Cloud-Fähigkeiten. Es wurde als eine Plattform für alle Datenlasten positioniert. Die Editionen blieben wie in den vorherigen Versionen:

Enterprise Edition: Die umfassendste Edition für geschäftskritische Anwendungen und große Data Warehouses.
Standard Edition: Eine funktionsreiche Datenbankplattform für Abteilungen und kleine bis mittelständische Unternehmen.
Web Edition: Für Webhoster und Webanwendungen.
Express Edition: Die kostenlose Einstiegsversion.
Developer Edition: Für Entwicklungs- und Testzwecke, mit dem vollen Funktionsumfang der Enterprise Edition.

8.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

SQL Server 2019 führte eine Reihe von wichtigen Neuerungen ein, die die Datenplattform von Microsoft weiterentwickelten:

Big Data Clusters: Eine der größten Neuerungen, die es ermöglichte, skalierbare Cluster von SQL Server, Spark und HDFS in Containern auf Kubernetes bereitzustellen. Dies ermöglichte die Integration und Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen.
Datenvirtualisierung mit PolyBase-Erweiterungen: PolyBase wurde erweitert, um eine breitere Palette von externen Datenquellen zu unterstützen, darunter Oracle, Teradata, MongoDB und generische ODBC-Quellen. Dies ermöglichte die Abfrage von Daten, ohne sie verschieben oder kopieren zu müssen.
Intelligent Query Processing (IQP) Erweiterungen: Weitere Verbesserungen an den IQP-Funktionen, darunter:
- Memory Grant Feedback: Passt die Speicherzuweisung für wiederholte Abfragen dynamisch an, um die Leistung zu verbessern.
- Table Variable Deferred Compilation: Verbessert die Leistung von Abfragen, die Tabellenvariablen verwenden.
- Batch Mode on Rowstore: Ermöglicht die Ausführung von Batch-Modus-Operationen auf Rowstore-Tabellen für schnellere analytische Abfragen.
Accelerated Database Recovery (ADR): Eine neue Wiederherstellungsfunktion, die die Datenbankwiederherstellungszeit drastisch verkürzte, unabhängig von der Anzahl der aktiven Transaktionen. Dies verbesserte die Verfügbarkeit der Datenbank.
Always Encrypted mit Secure Enclaves Erweiterungen: Verbesserungen an Always Encrypted, die es ermöglichten, Berechnungen auf verschlüsselten Daten innerhalb einer sicheren Enklave durchzuführen, ohne die Daten entschlüsseln zu müssen.
Machine Learning Services mit Java-Unterstützung: Zusätzlich zu R und Python wurde die Unterstützung für Java hinzugefügt, was die Möglichkeiten für maschinelles Lernen und erweiterte Analysen direkt in der Datenbank erweiterte.
UTF-8-Unterstützung: SQL Server 2019 führte die Unterstützung für UTF-8-Kodierung ein, was die Handhabung von mehrsprachigen Daten vereinfachte.
SQL Server auf Kubernetes: Ermöglichte die Bereitstellung von SQL Server in Kubernetes-Clustern, was die Orchestrierung und Skalierung von Datenbanken in Containerumgebungen vereinfachte.
Kostenlose Distributed Availability Groups: Die Möglichkeit, Distributed Availability Groups ohne zusätzliche Lizenzkosten zu nutzen, was die Einrichtung von Disaster Recovery-Lösungen über mehrere Rechenzentren hinweg vereinfachte.
Zertifikatsverwaltung im Konfigurationsmanager: Vereinfachte die Verwaltung von Zertifikaten für die Verschlüsselung und Authentifizierung.
Verbessertes Monitoring mit SQL Server Management Studio (SSMS) und Azure Data Studio: Neue Tools und Funktionen für die Überwachung der Datenbankleistung und -integrität.

9. SQL Server 2022

9.1 Überblick und Editionen

SQL Server 2022 wurde am 16. November 2022 veröffentlicht und konzentrierte sich stark auf die Hybrid-Cloud-Integration mit Azure, verbesserte Leistung und Sicherheit. Es wurde als die „Azure-fähige“ SQL Server-Version vermarktet. Die Editionen blieben konsistent:

Enterprise Edition: Die umfassendste Edition für geschäftskritische Anwendungen und große Data Warehouses.
Standard Edition: Eine funktionsreiche Datenbankplattform für Abteilungen und kleine bis mittelständische Unternehmen.
Web Edition: Für Webhoster und Webanwendungen.
Express Edition: Die kostenlose Einstiegsversion.
Developer Edition: Für Entwicklungs- und Testzwecke, mit dem vollen Funktionsumfang der Enterprise Edition.

9.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

SQL Server 2022 führte eine Reihe von wichtigen Neuerungen ein, die die Hybrid-Cloud-Fähigkeiten und die Leistung weiter verbesserten:

Azure Arc-fähiger SQL Server: Ermöglichte die Verwaltung von SQL Server-Instanzen, die überall gehostet werden (On-Premises, Multi-Cloud), über das Azure-Portal. Dies bot eine zentrale Verwaltung, Überwachung und Sicherheit für verteilte SQL Server-Bereitstellungen.
Azure Synapse Link für SQL Server: Ermöglichte die nahezu Echtzeit-Replikation von operativen Daten aus SQL Server in Azure Synapse Analytics, ohne ETL-Pipelines. Dies war ideal für operative Analysen und Business Intelligence.
Microsoft Purview-Integration: Verbesserte Integration mit Microsoft Purview für die Datenverwaltung, -governance und -erkennung, um die Einhaltung von Vorschriften und die Datensicherheit zu gewährleisten.
Ledger für manipulationssichere Daten: Eine neue Funktion, die eine manipulationssichere Aufzeichnung von Datenänderungen in der Datenbank ermöglichte, was für Audit- und Compliance-Zwecke wichtig war.
Always Encrypted mit Secure Enclaves Erweiterungen: Weitere Verbesserungen an Always Encrypted, die die Sicherheit und Funktionalität erhöhten.
Parameter Sensitive Plan Optimization (PSP Optimization): Eine intelligente Abfrageverarbeitungsfunktion, die die Leistung von Abfragen verbesserte, die unter Parameter-Sniffing-Problemen litten.
Query Store Erweiterungen: Verbesserungen am Query Store, einschließlich der Möglichkeit, Abfragehinweise zu erzwingen und die Leistung von Abfragen zu verfolgen.
Contained Availability Groups: Ermöglichte die Erstellung von Verfügbarkeitsgruppen, die Metadaten auf Instanzebene enthielten, was die Migration und das Failover von Datenbanken vereinfachte.
Link zu Azure SQL Managed Instance: Ermöglichte eine nahtlose Replikation von Daten zwischen einer On-Premises SQL Server-Instanz und einer Azure SQL Managed Instance, was Hybrid-Cloud-Szenarien vereinfachte.
Objektspeicherintegration (S3-kompatibler Objektspeicher): Ermöglichte die Sicherung und Wiederherstellung von Datenbanken direkt in S3-kompatiblem Objektspeicher, was die Speicherkosten reduzierte und die Skalierbarkeit erhöhte.
Erweiterte intelligente Abfrageverarbeitungsfunktionen: Weitere Verbesserungen an IQP, um die Abfrageleistung automatisch zu optimieren.
Datenvirtualisierungserweiterungen: Verbesserungen an der Datenvirtualisierung, um den Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinfachen.
T-SQL-Erweiterungen (JSON, XML, Graph): Neue T-SQL-Funktionen und -Syntax für die Arbeit mit JSON-, XML- und Graph-Daten.

10. SQL Server 2025

10.1 Überblick und Editionen

SQL Server 2025 wurde im Mai 2025 als Public Preview veröffentlicht, wobei die offizielle Veröffentlichung später im Jahr 2025 erwartet wird. Diese Version konzentriert sich auf die Integration von künstlicher Intelligenz, die Übernahme der neuesten Azure SQL DB-Funktionen in On-Premises-Umgebungen sowie weitere Verbesserungen in Leistung, Sicherheit und Entwicklererfahrung. Die Editionen bleiben voraussichtlich konsistent:

Enterprise Edition: Die umfassendste Edition für geschäftskritische Anwendungen und große Data Warehouses.
Standard Edition: Eine funktionsreiche Datenbankplattform für Abteilungen und kleine bis mittelständische Unternehmen.
Web Edition: Für Webhoster und Webanwendungen.
Express Edition: Die kostenlose Einstiegsversion.
Developer Edition: Für Entwicklungs- und Testzwecke, mit dem vollen Funktionsumfang der Enterprise Edition.

10.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

SQL Server 2025 wird voraussichtlich eine Reihe von wichtigen Neuerungen einführen, die die Datenplattform von Microsoft in Richtung einer noch intelligenteren und leistungsfähigeren Lösung weiterentwickeln:

Tiefere KI-Integration und -Fähigkeiten: Erwartet werden erweiterte Funktionen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz direkt in der Datenbank, möglicherweise mit neuen Algorithmen, verbesserten Integrationsmöglichkeiten für KI-Modelle und vereinfachten Workflows für datengesteuerte KI-Anwendungen.
Übernahme der neuesten Azure SQL DB-Funktionen in On-Premises-Umgebungen: Viele der Innovationen, die zuerst in Azure SQL-Diensten eingeführt wurden, werden voraussichtlich in SQL Server 2025 für On-Premises-Bereitstellungen verfügbar sein. Dies könnte Funktionen wie erweiterte intelligente Abfrageverarbeitung, verbesserte Konnektivität zu Azure-Diensten und weitere Hybrid-Cloud-Szenarien umfassen.
Verbesserte Leistung und Zuverlässigkeit: Kontinuierliche Optimierungen der Datenbank-Engine, um die Leistung bei verschiedenen Workloads zu steigern und die Zuverlässigkeit der Plattform zu erhöhen. Dies könnte Verbesserungen bei der Transaktionsverarbeitung, Abfrageoptimierung und Ressourcennutzung umfassen.
Erweiterte Entwicklererfahrung: Neue Tools, APIs und Funktionen, die die Entwicklung von Anwendungen mit SQL Server vereinfachen und beschleunigen. Dies könnte sich auf die Integration mit modernen Entwicklungsumgebungen, die Unterstützung neuer Programmiersprachen oder Frameworks und verbesserte Debugging-Möglichkeiten beziehen.
Verbesserte Datenvirtualisierung: Weitere Erweiterungen der PolyBase-Technologie, um den Zugriff auf und die Integration von Daten aus noch mehr externen Quellen zu ermöglichen, ohne dass Daten verschoben werden müssen.
Erweiterte Sicherheitsfunktionen: Neue oder verbesserte Sicherheitsmechanismen zum Schutz sensibler Daten, zur Einhaltung von Compliance-Vorschriften und zur Abwehr von Bedrohungen. Dies könnte sich auf Verschlüsselung, Zugriffssteuerung, Audit-Funktionen oder Bedrohungserkennung beziehen.
Neue T-SQL-Funktionen und -Syntax: Einführung neuer T-SQL-Befehle, Funktionen oder syntaktischer Zucker, um die Entwicklung zu vereinfachen und neue Anwendungsfälle zu unterstützen.
Integration mit Azure-Diensten für Hybrid-Szenarien: Vertiefung der Integration mit verschiedenen Azure-Diensten, um nahtlose Hybrid-Cloud-Architekturen zu ermöglichen, die die Vorteile von On-Premises- und Cloud-Ressourcen kombinieren.

2.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2005 auf 2008

Die Migration von SQL Server 2005 auf SQL Server 2008 bietet zahlreiche Vorteile, darunter verbesserte Sicherheit, erweiterte Skalierbarkeit und neue Funktionen für die Datenverwaltung und Business Intelligence. Eine sorgfältige Planung und Durchführung ist entscheidend, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten und die neuen Möglichkeiten optimal zu nutzen.

2.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

Für Endbenutzer können die Änderungen subtiler sein, aber sie führen zu einer stabileren und leistungsfähigeren Anwendungsumgebung. Die wichtigsten Verbesserungen und Änderungen, die Benutzer bemerken könnten, sind:

Verbesserte Anwendungsleistung: Durch neue Funktionen wie Datenkomprimierung, Filtered Indexes und den Resource Governor können Anwendungen, die auf SQL Server 2008 basieren, spürbar schneller laufen, insbesondere bei datenintensiven Operationen.
Neue Datentypen: Obwohl die direkten Auswirkungen auf den Endbenutzer gering sind, ermöglichen neue Datentypen wie DATE, TIME, DATETIME2, DATETIMEOFFSET, FILESTREAM und räumliche Datentypen den Entwicklern, präzisere und effizientere Anwendungen zu erstellen, was indirekt die Benutzererfahrung verbessert.
Erhöhte Datenverfügbarkeit: Durch Funktionen wie Transparent Data Encryption (TDE) und verbesserte Audit-Funktionen wird die Datensicherheit erhöht, was das Vertrauen der Benutzer in die Integrität ihrer Daten stärkt.
Verbesserte Berichtsfunktionen: Die Weiterentwicklung von Reporting Services ermöglicht möglicherweise interaktivere und visuell ansprechendere Berichte.

2.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

Administratoren profitieren von einer Reihe neuer Tools und Funktionen, die die Verwaltung, Überwachung und Sicherung von SQL Server-Instanzen vereinfachen und verbessern. Bei der Migration sollten folgende Punkte beachtet und umgestellt werden:

Kompatibilitätsprüfung: Vor der Migration sollte der Upgrade Advisor für SQL Server 2008 ausgeführt werden, um potenzielle Kompatibilitätsprobleme mit bestehenden Datenbanken und Anwendungen zu identifizieren.
Sicherheitskonfiguration: Überprüfung und Anpassung der Sicherheitsrichtlinien. Nutzung von Transparent Data Encryption (TDE) für sensible Daten und verbesserte Audit-Funktionen.
Ressourcenverwaltung mit Resource Governor: Konfiguration des Resource Governors, um die Ressourcennutzung für verschiedene Workloads zu steuern und die Leistung kritischer Anwendungen zu isolieren.
Datenkomprimierung: Evaluierung und Implementierung von Daten- und Backup-Komprimierung, um Speicherplatz zu sparen und die E/A-Leistung zu verbessern.„`sql — Beispiel: Aktivieren der Seitenkomprimierung für eine Tabelle ALTER TABLE YourTable REBUILD WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE);– Beispiel: Aktivieren der Backup-Komprimierung (Server-Level) EXEC sp_configure ‚backup compression default‘, 1; RECONFIGURE WITH OVERRIDE; „`
Policy-Based Management: Definition und Implementierung von Richtlinien zur Durchsetzung von Konfigurationsstandards und zur Automatisierung von Verwaltungsaufgaben.
FILESTREAM-Datentyp: Planung der Speicherung und Verwaltung von großen Binärdaten mit dem FILESTREAM-Datentyp, falls zutreffend.
Überwachung und Diagnose: Nutzung der neuen Performance Data Warehouse-Funktionen und verbesserter Überwachungstools.

Beispiel: Aktivieren von TDE für eine SQL Server-Datenbank

-- TDE aktivieren für eine Datenbank

USE master;
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'YourStrongPassword';

CREATE CERTIFICATE TDECert
WITH SUBJECT = 'TDE Certificate';

BACKUP CERTIFICATE TDECert
TO FILE = 'C:\Backup\TDECert.cer'
WITH PRIVATE KEY (
    FILE = 'C:\Backup\TDECert.pvk',
    ENCRYPTION BY PASSWORD = 'YourStrongPassword'
);

USE YourDatabase;

CREATE DATABASE ENCRYPTION KEY
WITH ALGORITHM = AES_256
ENCRYPTION BY SERVER CERTIFICATE TDECert;

ALTER DATABASE YourDatabase
SET ENCRYPTION ON;

Beispiel: Erstellen einer Workload-Gruppe und eines Ressourcenpools

-- Resource Governor: Beispielkonfiguration

CREATE RESOURCE POOL LimitedPool
WITH (
    MAX_CPU_PERCENT = 50,
    MAX_MEMORY_PERCENT = 50
);

CREATE WORKLOAD GROUP LimitedGroup
WITH (
    RESOURCE_POOL = 'LimitedPool'
);

ALTER RESOURCE GOVERNOR RECONFIGURE;

Beispiel: Aktivieren der Seitenkomprimierung für eine Tabelle

ALTER TABLE YourTable
REBUILD WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE);

Beispiel: Aktivieren der Backup-Komprimierung (Server-Level)

EXEC sp_configure 'backup compression default', 1;
RECONFIGURE WITH OVERRIDE;

2.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Entwickler sollten ihren Code überprüfen und anpassen, um die neuen Funktionen von SQL Server 2008 optimal zu nutzen und die Leistung zu verbessern. Folgende Punkte sind relevant:

Nutzung neuer Datentypen: Anpassung von Tabellenschemata und Code zur Verwendung der neuen Datentypen (DATE, TIME, DATETIME2, DATETIMEOFFSET, FILESTREAM, Spatial Data Types) für präzisere Datenhaltung und bessere Leistung.sql -- Beispiel: Änderung eines DATETIME-Feldes zu DATETIME2 ALTER TABLE YourTable ALTER COLUMN YourDateField DATETIME2(7);
MERGE-Anweisung: Ersetzen von komplexen INSERT/UPDATE/DELETE-Logiken durch die effizientere MERGE-Anweisung.sql -- Beispiel: MERGE-Anweisung für Upsert-Operationen MERGE INTO TargetTable AS T USING SourceTable AS S ON T.ID = S.ID WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T.Column1 = S.Column1 WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (ID, Column1) VALUES (S.ID, S.Column1);
Change Data Capture (CDC) und Change Tracking: Integration von CDC oder Change Tracking in Anwendungen, die Änderungen an Daten verfolgen müssen, anstatt eigene Trigger-basierte Lösungen zu implementieren.sql -- Beispiel: Aktivieren von CDC für eine Datenbank und Tabelle USE YourDatabase; EXEC sys.sp_cdc_enable_db; EXEC sys.sp_cdc_enable_table @source_schema = N'dbo', @source_name = N'YourTable', @role_name = N'cdc_admin', @supports_net_changes = 1;
Filtered Indexes: Erstellung von Filtered Indexes für häufig abgefragte Teilmengen von Daten, um die Abfrageleistung zu verbessern.sql -- Beispiel: Erstellen eines gefilterten Indexes CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_YourTable_FilteredColumn ON YourTable (FilteredColumn) WHERE Status = 'Active';
Sparse Columns: Nutzung von Sparse Columns für Tabellen mit vielen optionalen Spalten, um Speicherplatz zu sparen.
Fehlerbehandlung mit THROW: Aktualisierung der Fehlerbehandlungslogik in gespeicherten Prozeduren und Funktionen zur Nutzung der THROW-Anweisung für eine robustere Fehlerweitergabe.sql -- Beispiel: THROW-Anweisung BEGIN TRY -- Your SQL code that might cause an error SELECT 1/0; END TRY BEGIN CATCH THROW; END CATCH;
Anpassung an CLR-Änderungen: Überprüfung von CLR-Assemblies, die in SQL Server 2005 erstellt wurden, auf Kompatibilität mit der CLR-Version in SQL Server 2008.

3.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2008 auf 2008 R2

Die Migration von SQL Server 2008 auf 2008 R2 ist in der Regel weniger komplex als ein vollständiger Versionssprung, da 2008 R2 eine inkrementelle Weiterentwicklung von 2008 ist. Der Fokus liegt auf Verbesserungen in den Bereichen Skalierbarkeit, Business Intelligence und Verwaltung. Dennoch gibt es wichtige Punkte, die für Benutzer, Administratoren und Entwickler relevant sind.

3.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

Für Endbenutzer manifestieren sich die Verbesserungen hauptsächlich in den erweiterten Business Intelligence-Funktionen und einer potenziell stabileren und besser verwalteten Datenbankumgebung:

Erweiterte Berichts- und Analysefunktionen: Durch PowerPivot für Excel und SharePoint sowie den verbesserten Report Builder 3.0 können Benutzer komplexere Berichte erstellen und Datenanalysen selbst durchführen, was zu besseren Geschäftseinblicken führt.
Verbesserte Datenqualität: Wenn Master Data Services (MDS) implementiert wird, profitieren Benutzer von einer höheren Datenkonsistenz und -qualität, da Stammdaten zentral verwaltet werden.
Potenziell höhere Verfügbarkeit und Leistung: Durch die Skalierbarkeitsverbesserungen und die erweiterten Verwaltungsfunktionen können Datenbanken stabiler laufen und eine bessere Leistung bieten, was die Benutzererfahrung positiv beeinflusst.

3.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

Administratoren erhalten mit SQL Server 2008 R2 leistungsstarke Tools zur zentralen Verwaltung und Überwachung, insbesondere in Umgebungen mit vielen SQL Server-Instanzen. Folgende Punkte sind bei der Migration zu beachten:

Planung für neue BI-Komponenten: Wenn PowerPivot, Master Data Services oder StreamInsight genutzt werden sollen, ist eine entsprechende Planung und Installation erforderlich. MDS erfordert beispielsweise eine eigene Datenbank und Webanwendung.
Zentrale Verwaltung mit Utility Control Point (UCP): Für Umgebungen mit mehreren SQL Server-Instanzen kann die Einrichtung eines UCP sinnvoll sein, um den Zustand und die Leistung aller Instanzen zentral zu überwachen.„`sql — Beispiel: Registrieren einer Instanz beim Utility Control Point (Konfiguration über SSMS) — Dies ist primär eine GUI-gesteuerte Aktion in SSMS. — Für die Automatisierung müsste man PowerShell oder SMO verwenden. — Beispiel PowerShell (vereinfacht):Import-Module SQLPS$smo = new-object (

[System.Reflection.Assembly]::LoadWithPartialName(„Microsoft.SqlServer.Smo“) | Out-Null # $srv = new-object Microsoft.SqlServer.Management.Smo.Server(„YourSQLServerInstance“) # $srv.RegisterToUtilityControlPoint(„YourUCPInstance“); „`

Skalierbarkeitsüberlegungen: Bei sehr großen Workloads oder der Notwendigkeit, mehr als 8 Sockets oder 64 logische Prozessoren zu nutzen, sollte die neue Datacenter Edition in Betracht gezogen werden.
DAC Framework nutzen: Für die Vereinfachung der Anwendungsbereitstellung und -verwaltung kann das Data-Tier Application (DAC) Framework eingesetzt werden. Dies erfordert eine Anpassung der Entwicklungsprozesse.sql -- Beispiel: Exportieren einer DAC-Paketdatei (über SSMS oder SqlPackage.exe) -- SqlPackage.exe /Action:Extract /SourceServerName:YourServer /SourceDatabaseName:YourDatabase /TargetFile:C:\Backup\YourDatabase.dacpac

3.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Entwickler können die neuen BI-Funktionen nutzen und sollten ihre Anwendungen auf Kompatibilität mit den neuen Editionen testen.

PowerPivot-Integration: Wenn Self-Service BI ein Ziel ist, sollten Entwickler die Integration von PowerPivot in ihre Anwendungen oder Datenbereitstellungsprozesse prüfen.
MDS-Integration: Bei der Einführung von Master Data Services sollten Anwendungen angepasst werden, um MDS als zentrale Quelle für Stammdaten zu nutzen.
StreamInsight-Anwendungen: Falls Echtzeit-Ereignisverarbeitung relevant ist, können Entwickler Anwendungen mit StreamInsight entwickeln.
Kompatibilitätstests: Obwohl 2008 R2 eine inkrementelle Version ist, sollten Anwendungen gründlich auf Kompatibilität getestet werden, insbesondere wenn neue Funktionen oder Editionen genutzt werden.
DAC-Pakete für Bereitstellung: Entwickler können DAC-Pakete verwenden, um die Bereitstellung von Datenbankänderungen zu standardisieren und zu automatisieren.sql -- Beispiel: Veröffentlichen eines DAC-Pakets (über SSMS oder SqlPackage.exe) -- SqlPackage.exe /Action:Publish /SourceFile:C:\Backup\YourDatabase.dacpac /TargetServerName:YourNewServer /TargetDatabaseName:YourNewDatabase

4.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2008 R2 auf 2012

Der Übergang von SQL Server 2008 R2 zu SQL Server 2012 ist ein bedeutender Schritt, da 2012 eine Reihe von revolutionären Funktionen einführte, insbesondere im Bereich Hochverfügbarkeit und Business Intelligence. Die Migration sollte sorgfältig geplant werden, um die neuen Möglichkeiten optimal zu nutzen.

4.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

Benutzer profitieren von einer erhöhten Verfügbarkeit und verbesserten BI-Funktionen, die ihre Arbeit effizienter und ihre Einblicke tiefer machen:

Erhöhte Verfügbarkeit durch AlwaysOn Availability Groups: Für Endbenutzer bedeutet dies eine deutlich reduzierte Ausfallzeit bei Datenbankproblemen und eine verbesserte Kontinuität des Geschäftsbetriebs. Anwendungen bleiben länger verfügbar und Daten sind besser geschützt.
Interaktive Datenexploration mit Power View: Benutzer können mit Power View interaktive Berichte und Dashboards erstellen, die eine dynamischere und visuell ansprechendere Analyse von Daten ermöglichen, was zu besseren Geschäftseinblicken führt.

4.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

Administratoren stehen vor der Aufgabe, die neuen Hochverfügbarkeits- und BI-Funktionen zu implementieren und zu verwalten. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der neuen Konzepte und Tools:

Implementierung von AlwaysOn Availability Groups: Dies ist die wichtigste Neuerung. Administratoren müssen die Infrastruktur für Verfügbarkeitsgruppen planen, konfigurieren und überwachen. Dies beinhaltet die Einrichtung von Windows Server Failover Clustering (WSFC) und die Konfiguration der Verfügbarkeitsgruppen in SQL Server.sql -- Beispiel: Erstellen einer Verfügbarkeitsgruppe (vereinfacht) -- Dies ist ein komplexer Prozess, der über SSMS oder PowerShell durchgeführt wird. -- Hier ein T-SQL-Ausschnitt zur Veranschaulichung der Syntax für eine Verfügbarkeitsgruppe: CREATE AVAILABILITY GROUP [MyAG] WITH ( DB_FAILOVER = ON, CLUSTER_TYPE = WSFC -- Oder NONE für verteilte AGs in SQL Server 2016+ ) FOR DATABASE YourDatabase REPLICA ON N'SQLNode1' WITH ( ENDPOINT_URL = N'TCP://SQLNode1.domain.com:5022', AVAILABILITY_MODE = SYNCHRONOUS_COMMIT, FAILOVER_MODE = AUTOMATIC, SEEDING_MODE = AUTOMATIC, PRIMARY_ROLE ( ALLOW_CONNECTIONS = ALL, READ_ONLY_ROUTING_URL = N'TCP://SQLNode1.domain.com:1433' ), SECONDARY_ROLE ( ALLOW_CONNECTIONS = ALL, READ_ONLY_ROUTING_URL = N'TCP://SQLNode1.domain.com:1433' ) ), N'SQLNode2' WITH ( ENDPOINT_URL = N'TCP://SQLNode2.domain.com:5022', AVAILABILITY_MODE = SYNCHRONOUS_COMMIT, FAILOVER_MODE = AUTOMATIC, SEEDING_MODE = AUTOMATIC, PRIMARY_ROLE ( ALLOW_CONNECTIONS = ALL, READ_ONLY_ROUTING_URL = N'TCP://SQLNode2.domain.com:1433' ), SECONDARY_ROLE ( ALLOW_CONNECTIONS = ALL, READ_ONLY_ROUTING_URL = N'TCP://SQLNode2.domain.com:1433' ) ); ALTER AVAILABILITY GROUP [MyAG] ADD LISTENER N'MyAGListener' ( WITH IP ((N'10.0.0.100', N'255.255.255.0')), PORT = 1433 );
Contained Databases nutzen: Für einfachere Datenbankmigrationen und zur Reduzierung von Abhängigkeiten von Server-Level-Objekten sollten Administratoren die Konvertierung von Datenbanken in Contained Databases in Betracht ziehen.sql -- Beispiel: Konvertieren einer Datenbank in eine Contained Database ALTER DATABASE YourDatabase SET CONTAINMENT = PARTIAL;
User-Defined Server Roles: Erstellung und Verwaltung benutzerdefinierter Serverrollen zur Vereinfachung der Berechtigungsverwaltung auf Serverebene.sql -- Beispiel: Erstellen einer benutzerdefinierten Serverrolle CREATE SERVER ROLE YourCustomServerRole AUTHORIZATION sa; GRANT VIEW ANY DATABASE TO YourCustomServerRole; ALTER SERVER ROLE YourCustomServerRole ADD MEMBER YourLogin;
Distributed Replay für Workload-Tests: Vor der Migration oder größeren Änderungen sollten Administratoren Distributed Replay verwenden, um reale Workloads auf der neuen Umgebung zu testen und Leistungsengpässe zu identifizieren.
SQL Server Data Tools (SSDT) für Datenbankprojekte: SSDT wird zum Standardwerkzeug für die Datenbankentwicklung und -verwaltung. Administratoren sollten sich mit der Verwendung von SSDT für Schemavergleiche, Bereitstellungen und die Verwaltung von Datenbankprojekten vertraut machen.

4.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Entwickler sollten ihre Anwendungen an die neuen Funktionen anpassen, um die Vorteile von SQL Server 2012 voll auszuschöpfen und die Leistung zu optimieren:

Anpassung der Verbindungszeichenfolgen für AlwaysOn: Anwendungen, die Hochverfügbarkeit nutzen sollen, müssen ihre Verbindungszeichenfolgen an den Availability Group Listener anpassen.sql -- Beispiel für eine Verbindungszeichenfolge mit AlwaysOn Listener -- Data Source=MyAGListener;Initial Catalog=YourDatabase;Integrated Security=True;MultiSubnetFailover=True
Nutzung von Columnstore Indexes: Für analytische Abfragen auf großen Faktentabellen sollten Entwickler die Implementierung von Columnstore Indexes in Betracht ziehen, um die Abfrageleistung drastisch zu verbessern.sql -- Beispiel: Erstellen eines Clustered Columnstore Index CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_YourTable ON YourTable;
Sequence Objects für sequentielle Nummern: Ersetzen von IDENTITY-Spalten oder benutzerdefinierten Zählern durch Sequence Objects für eine flexiblere Generierung sequentieller Nummern.„`sql — Beispiel: Erstellen und Verwenden eines Sequence Objects CREATE SEQUENCE dbo.OrderSequence START WITH 1 INCREMENT BY 1;INSERT INTO Orders (OrderID, OrderDate) VALUES (NEXT VALUE FOR dbo.OrderSequence, GETDATE()); „`
OFFSET und FETCH für Paginierung: Implementierung der OFFSET und FETCH Klauseln für eine effiziente Paginierung von Abfrageergebnissen.sql -- Beispiel: Paginierung mit OFFSET und FETCH SELECT Column1, Column2 FROM YourTable ORDER BY Column1 OFFSET 10 ROWS FETCH NEXT 5 ROWS ONLY;
Verbesserte Fehlerbehandlung mit THROW: Aktualisierung der Fehlerbehandlungslogik in gespeicherten Prozeduren und Funktionen zur Nutzung der THROW-Anweisung für eine robustere Fehlerweitergabe.sql -- Beispiel: THROW-Anweisung in einer Prozedur CREATE PROCEDURE dbo.MyProcedure AS BEGIN BEGIN TRY -- Some operation that might fail INSERT INTO NonExistentTable VALUES (1); END TRY BEGIN CATCH THROW 50001, N'Ein Fehler ist aufgetreten in MyProcedure.', 1; END CATCH; END;
Anpassung an Contained Databases: Wenn Datenbanken als Contained Databases konvertiert werden, müssen Entwickler sicherstellen, dass ihre Anwendungen keine Abhängigkeiten von Server-Level-Objekten haben, die in Contained Databases nicht unterstützt werden (z.B. veraltete SQL Server-Authentifizierungsmethoden).

5.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2012 auf 2014

Die Migration von SQL Server 2012 auf 2014 konzentriert sich stark auf Leistungsverbesserungen durch In-Memory-Technologien und die Optimierung bestehender Funktionen. Dies bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Anwendungen erheblich zu beschleunigen und die Effizienz zu steigern.

5.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

Benutzer können von einer spürbaren Leistungssteigerung profitieren, insbesondere bei datenintensiven Anwendungen und Berichten:

Schnellere Transaktionen und Berichte: Durch In-Memory OLTP und verbesserte Columnstore Indexes können Anwendungen, die diese Technologien nutzen, deutlich schneller reagieren. Dies führt zu kürzeren Wartezeiten bei der Dateneingabe und schnelleren Berichtsabfragen.
Verbesserte Anwendungsverfügbarkeit: Erweiterungen an AlwaysOn Availability Groups können die Verfügbarkeit von Anwendungen weiter erhöhen, was zu weniger Unterbrechungen führt.

5.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

Administratoren sollten die neuen In-Memory-Funktionen evaluieren und planen, wie sie diese in ihrer Umgebung einsetzen können. Die Migration erfordert eine sorgfältige Planung und Tests:

Evaluierung von In-Memory OLTP: Identifizieren Sie Workloads, die von In-Memory OLTP profitieren könnten (z.B. Hochdurchsatz-OLTP-Tabellen, temporäre Tabellen). Planen Sie die Konvertierung von Tabellen und gespeicherten Prozeduren.sql -- Beispiel: Erstellen einer speicheroptimierten Dateigruppe und Datenbank ALTER DATABASE YourDatabase ADD FILEGROUP YourMemoryOptimizedFilegroup CONTAINS MEMORY_OPTIMIZED_DATA; ALTER DATABASE YourDatabase ADD FILE (name=\'YourMemoryOptimizedFile\', filename=\'C:\Data\YourMemoryOptimizedFile\') TO FILEGROUP YourMemoryOptimizedFilegroup;
Buffer Pool Extension konfigurieren: Nutzen Sie die Buffer Pool Extension, um die E/A-Leistung zu verbessern, indem Sie SSDs als Erweiterung des Buffer Pools verwenden.sql -- Beispiel: Konfigurieren der Buffer Pool Extension ALTER SERVER CONFIGURATION SET BUFFER POOL EXTENSION ON (FILENAME = \'C:\SQLBPE\bp_extension.bpe\', SIZE = 100 GB);
AlwaysOn Availability Groups erweitern: Nutzen Sie die Verbesserungen in AlwaysOn, wie z.B. die Möglichkeit, sekundäre Replikate in Azure zu hosten, für Disaster Recovery-Szenarien.
Aktualisierbare Columnstore Indexes: Planen Sie die Nutzung von aktualisierbaren Columnstore Indexes für Data Warehousing-Szenarien, um die Leistung von analytischen Abfragen zu verbessern.sql -- Beispiel: Erstellen eines aktualisierbaren Clustered Columnstore Index CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_YourTable ON YourTable;
Verschlüsselte Backups: Implementieren Sie verschlüsselte Backups, um die Datensicherheit zu erhöhen.sql -- Beispiel: Backup mit Verschlüsselung BACKUP DATABASE YourDatabase TO DISK = \'C:\Backup\YourDatabase.bak\' WITH ENCRYPTION (ALGORITHM = AES_256, SERVER CERTIFICATE = YourBackupCert);
Delayed Durability: Evaluieren Sie die Nutzung von Delayed Durability für bestimmte Workloads, um die Transaktionslatenz zu reduzieren. Beachten Sie die Auswirkungen auf die Datenverlusttoleranz.sql -- Beispiel: Aktivieren von Delayed Durability für eine Datenbank ALTER DATABASE YourDatabase SET DELAYED_DURABILITY = OPTIMIZED;

5.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Entwickler sollten die neuen In-Memory-Funktionen in ihren Anwendungen nutzen, um die Leistung zu optimieren. Dies erfordert möglicherweise Änderungen am Datenmodell und am Anwendungscode:

Anpassung von Anwendungen für In-Memory OLTP: Identifizieren Sie Tabellen und gespeicherte Prozeduren, die von der Konvertierung zu speicheroptimierten Objekten profitieren. Dies erfordert möglicherweise Änderungen an den Schemata und am T-SQL-Code.„`sql — Beispiel: Erstellen einer speicheroptimierten Tabelle CREATE TABLE YourMemoryOptimizedTable ( ID INT PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT = 100000), Column1 NVARCHAR(50) ) WITH (MEMORY_OPTIMIZED = ON, DURABILITY = SCHEMA_AND_DATA);– Beispiel: Erstellen einer nativ kompilierten gespeicherten Prozedur CREATE PROCEDURE dbo.InsertMemoryOptimizedData WITH NATIVE_COMPILATION, SCHEMABINDING, EXECUTE AS OWNER AS BEGIN ATOMIC WITH ( TRANSACTION ISOLATION LEVEL = SNAPSHOT, LANGUAGE = N\’English\‘ ) INSERT INTO dbo.YourMemoryOptimizedTable (ID, Column1) VALUES (1, N\’Test\‘); END; „`
Nutzung von aktualisierbaren Columnstore Indexes: Für analytische Anwendungen sollten Entwickler die Vorteile von aktualisierbaren Columnstore Indexes nutzen, um die Abfrageleistung zu verbessern.
Anpassung an Delayed Durability: Wenn Delayed Durability verwendet wird, sollten Entwickler die Auswirkungen auf die Datenkonsistenz und -integrität in ihren Anwendungen berücksichtigen.
Kardinalitätsschätzer-Änderungen: Testen Sie die Leistung von Abfragen nach dem Upgrade, da Änderungen am Kardinalitätsschätzer zu unterschiedlichen Abfrageplänen führen können. Verwenden Sie bei Bedarf Query Store (in SQL Server 2016 eingeführt, aber Planung in 2014 relevant) oder Query Hints.

6.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2014 auf 2016

Die Migration von SQL Server 2014 auf 2016 bietet erhebliche Vorteile in den Bereichen Sicherheit, erweiterte Analysen und Hybrid-Cloud-Fähigkeiten. Viele Funktionen, die zuvor nur in der Enterprise Edition verfügbar waren, wurden in die Standard Edition verschoben, was die Migration für viele Unternehmen noch attraktiver macht.

6.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

Benutzer profitieren von einer sichereren Umgebung und potenziell besseren Analysefunktionen:

Erhöhte Datensicherheit: Durch Funktionen wie Always Encrypted, Row-Level Security und Dynamic Data Masking werden sensible Daten besser geschützt, was das Vertrauen der Benutzer in die Datensicherheit stärkt.
Verbesserte Berichts- und Analysefunktionen: Die Integration von R Services (jetzt Machine Learning Services) und PolyBase ermöglicht es, komplexere Analysen direkt in der Datenbank durchzuführen, was zu tieferen Einblicken und besseren Entscheidungsgrundlagen führt.

6.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

Administratoren müssen sich mit den neuen Sicherheitsfunktionen und den erweiterten Analysefunktionen vertraut machen. Die Planung und Implementierung dieser Funktionen ist entscheidend:

Implementierung von Always Encrypted: Planen Sie die Verschlüsselung sensibler Daten mit Always Encrypted. Dies erfordert die Generierung von Schlüsseln und die Anpassung von Spalten in den Tabellen.„`sql — Beispiel: Erstellen eines Column Master Key und Column Encryption Key — (Dies ist ein komplexer Prozess, der oft über SSMS oder PowerShell durchgeführt wird) — Hier ein vereinfachtes Beispiel für die Erstellung eines Column Master Key: CREATE COLUMN MASTER KEY [CMK_Auto1] WITH ( KEY_STORE_PROVIDER_NAME = N’MSSQL_CERTIFICATE_STORE‘, KEY_PATH = N’CurrentUser/My/YourCertificateThumbprint‘ );CREATE COLUMN ENCRYPTION KEY [CEK_Auto1] WITH VALUES (COLUMN_MASTER_KEY = [CMK_Auto1], ALGORITHM = ‚RSA_OAEP‘, ENCRYPTED_VALUE = 0x016E00000160… — Langer Hex-Wert ); „`
Konfiguration von Stretch Database: Evaluieren Sie, welche historischen Daten in Azure ausgelagert werden können, um Speicherkosten zu sparen und die lokale Datenbank zu entlasten. Planen Sie die Konfiguration von Stretch Database.sql -- Beispiel: Aktivieren von Stretch Database für eine Datenbank und Tabelle ALTER DATABASE YourDatabase SET REMOTE_DATA_ARCHIVE = ON; ALTER TABLE YourTable ENABLE COLUMNSTORE ARCHIVE;
Implementierung von Row-Level Security (RLS) und Dynamic Data Masking (DDM): Definieren Sie Sicherheitsrichtlinien und Maskierungsregeln, um den Zugriff auf sensible Daten zu steuern und zu schützen.„`sql — Beispiel: Erstellen einer Sicherheitsrichtlinie für RLS CREATE FUNCTION Security.fn_securitypredicate(@UserName AS sysname)
RETURNS TABLE
WITH SCHEMABINDING
AS
RETURN SELECT 1 AS fn_securitypredicate_result WHERE @UserName = USER_NAME();CREATE SECURITY POLICY SalesFilter ADD FILTER PREDICATE Security.fn_securitypredicate(UserName) ON dbo.Sales; „„„sql — Beispiel: Anwenden von Dynamic Data Masking auf eine Spalte ALTER TABLE Employees ALTER COLUMN CreditCardNumber ADD MASKED WITH (FUNCTION = ‚partial(0,

5,“XXXX“,0) „`

Query Store konfigurieren: Aktivieren und konfigurieren Sie den Query Store, um die Abfrageleistung zu überwachen und zu optimieren.sql -- Beispiel: Aktivieren des Query Store ALTER DATABASE YourDatabase SET QUERY_STORE = ON (OPERATION_MODE = READ_WRITE, CLEANUP_POLICY = (STALE_QUERY_THRESHOLD_DAYS = 30));
TempDB-Konfiguration: Überprüfen Sie die TempDB-Konfiguration und passen Sie die Anzahl der Datendateien an die Anzahl der logischen Prozessoren an, um die Parallelität zu verbessern.
AlwaysOn Availability Groups Erweiterungen: Nutzen Sie die neuen Funktionen wie Distributed Transaction Coordinator (DTC) Unterstützung und Lastenausgleich für lesbare sekundäre Replikate.

6.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Entwickler sollten ihre Anwendungen an die neuen Sicherheitsfunktionen anpassen und die neuen Analysefunktionen nutzen:

Anpassung an Always Encrypted: Anwendungen, die auf verschlüsselte Spalten zugreifen, müssen die Verbindungszeichenfolge mit Column Encryption Setting=Enabled anpassen und sicherstellen, dass der Client-Treiber die Verschlüsselung unterstützt.
Nutzung von RLS und DDM: Entwickler sollten RLS und DDM in ihren Anwendungen berücksichtigen, um die Datensicherheit zu erhöhen und die Anzeige sensibler Daten zu steuern.
JSON-Unterstützung: Nutzen Sie die native JSON-Unterstützung für die Speicherung und Verarbeitung von JSON-Daten in der Datenbank.sql -- Beispiel: Abfragen von JSON-Daten SELECT JSON_VALUE(YourJsonColumn, \"$.name\") AS Name FROM YourTable WHERE ISJSON(YourJsonColumn) = 1;
Temporal Tables: Implementieren Sie Temporal Tables für die Nachverfolgung von Datenänderungen und die Durchführung von Zeitreihenanalysen.sql -- Beispiel: Erstellen einer Temporal Table CREATE TABLE Employees ( EmpID INT PRIMARY KEY, Name NVARCHAR(100), Position NVARCHAR(100), ValidFrom DATETIME2 GENERATED ALWAYS AS ROW START, ValidTo DATETIME2 GENERATED ALWAYS AS ROW END, PERIOD FOR SYSTEM_TIME (ValidFrom, ValidTo) ) WITH (SYSTEM_VERSIONING = ON (HISTORY_TABLE = dbo.EmployeesHistory));
Machine Learning Services (R): Integrieren Sie R-Skripte in gespeicherte Prozeduren, um erweiterte Analysen und maschinelles Lernen direkt in der Datenbank durchzuführen.„`sql — Beispiel: Ausführen eines R-Skripts in SQL Server EXEC sp_execute_external_script @language = N\“R\

„, @script = N\“OutputDataSet <- data.frame(1,2,3)\“; „`

PolyBase: Nutzen Sie PolyBase, um Daten aus externen Quellen (z.B. Hadoop, Azure Blob Storage) direkt in SQL Server abzufragen.„`sql — Beispiel: Erstellen einer externen Tabelle mit PolyBase CREATE EXTERNAL DATA SOURCE MyHadoopDataSource WITH (TYPE = HADOOP, LOCATION = N\“hdfs://namenode:8020\“);CREATE EXTERNAL TABLE MyExternalTable ( Column1 INT, Column2 NVARCHAR(50) ) WITH ( LOCATION = N\“/user/hive/warehouse/my_table\“,DATA_SOURCE = MyHadoopDataSource, FILE_FORMAT = TextFileFormat ); „`

7.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2016 auf 2017

Die Migration von SQL Server 2016 auf 2017 ist besonders interessant, da 2017 die plattformübergreifende Verfügbarkeit von SQL Server einführte und wichtige Verbesserungen in den Bereichen Leistung und intelligente Abfrageverarbeitung mit sich brachte. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für Bereitstellungsoptionen und Leistungsoptimierung.

7.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

Benutzer können von einer flexibleren Bereitstellung und potenziell schnelleren Abfragen profitieren:

Plattformunabhängigkeit: Die Möglichkeit, SQL Server auf Linux zu betreiben, bietet Unternehmen mehr Flexibilität bei der Wahl der Infrastruktur, was indirekt zu einer stabileren und kostengünstigeren Umgebung führen kann.
Schnellere Abfragen durch Adaptive Query Processing: Abfragen können sich dynamisch an die Laufzeitbedingungen anpassen, was zu einer besseren und konsistenteren Leistung führt, insbesondere bei komplexen Abfragen.
Graph-Datenbank-Funktionen: Für Anwendungen, die Beziehungen zwischen Datenpunkten analysieren (z.B. soziale Netzwerke, Empfehlungssysteme), bieten die neuen Graph-Funktionen tiefere Einblicke.

7.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

Administratoren müssen die neuen Bereitstellungsoptionen und die intelligenten Leistungsfunktionen berücksichtigen. Die Planung der Migration sollte folgende Punkte umfassen:

SQL Server auf Linux: Wenn eine Migration auf Linux in Betracht gezogen wird, müssen Administratoren die Systemanforderungen, Installationsprozesse und Verwaltungstools für Linux-Umgebungen verstehen. Dies beinhaltet die Nutzung von mssql-conf für die Konfiguration.„`bashBeispiel: Konfigurieren von SQL Server auf Linux (Shell-Befehl)sudo /opt/mssql/bin/mssql-conf set system.collation_name Latin1_General_100_CI_AS_SC sudo systemctl restart mssql-server „`
Adaptive Query Processing (AQP) verstehen und überwachen: Administratoren sollten die Auswirkungen von AQP auf ihre Workloads überwachen und verstehen, wie diese Funktionen die Abfrageleistung beeinflussen. Der Query Store ist hierfür ein wichtiges Werkzeug.
Resumable Online Index Rebuilds: Nutzen Sie diese Funktion, um große Index-Rebuilds zu planen und bei Bedarf anzuhalten und fortzusetzen, was die Wartungsfenster reduziert.sql -- Beispiel: Starten eines wiederaufnehmbaren Online-Index-Rebuilds ALTER INDEX ALL ON YourTable REBUILD WITH (ONLINE = ON, RESUMABLE = ON, MAX_DURATION = 240 MINUTES);
Automatische Datenbankoptimierung: Evaluieren Sie die Nutzung der automatischen Datenbankoptimierung, um die Leistung von Abfragen zu verbessern, ohne manuelle Eingriffe.
SSIS Scale Out: Für große ETL-Workloads kann SSIS Scale Out konfiguriert werden, um die Ausführung von Paketen auf mehrere Computer zu verteilen.
Cross-Platform-Tools: Administratoren sollten sich mit SQL Server Management Studio (SSMS) und Azure Data Studio vertraut machen, die plattformübergreifend funktionieren.

7.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Entwickler können die neuen Graph-Datenbank-Funktionen nutzen und sollten ihre Anwendungen auf die neuen Leistungsverbesserungen testen:

Graph-Datenbank-Funktionen: Für Anwendungen, die Beziehungen zwischen Entitäten modellieren, können Entwickler die neuen Graph-Tabellen und T-SQL-Erweiterungen nutzen.„`sql — Beispiel: Erstellen von Node- und Edge-Tabellen für eine Graph-Datenbank CREATE TABLE Person (ID INT PRIMARY KEY, Name NVARCHAR(100)) AS NODE; CREATE TABLE Likes (Rating INT) AS EDGE;– Beispiel: Abfragen von Graph-Daten SELECT Person.Name, Likes.Rating, Movie.Title FROM Person, Likes, Movie WHERE MATCH(Person-(Likes)->Movie); „`
Adaptive Query Processing: Entwickler sollten sich bewusst sein, dass AQP die Abfragepläne dynamisch ändern kann. Es ist wichtig, Abfragen zu testen und den Query Store zu nutzen, um die Auswirkungen zu verstehen.
Python-Unterstützung in Machine Learning Services: Entwickler, die Python für maschinelles Lernen verwenden, können ihre Python-Skripte direkt in der Datenbank ausführen.sql -- Beispiel: Ausführen eines Python-Skripts in SQL Server EXEC sp_execute_external_script @language = N'Python', @script = N'import pandas as pd; OutputDataSet = pd.DataFrame({"col1": [1,2], "col2": [3,4]})';
Always Encrypted mit Secure Enclaves: Wenn diese Funktion genutzt wird, müssen Entwickler sicherstellen, dass ihre Anwendungen die entsprechenden Client-Treiber verwenden und die Verbindungszeichenfolgen korrekt konfiguriert sind, um die Vorteile der sicheren Enklaven zu nutzen.

8.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2017 auf 2019

Die Migration von SQL Server 2017 auf 2019 ist ein wichtiger Schritt, um die Vorteile von Big Data, KI-Integration und weiteren Leistungsverbesserungen zu nutzen. SQL Server 2019 wurde als eine einheitliche Datenplattform konzipiert, die sowohl relationale als auch nicht-relationale Daten integriert.

8.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

Benutzer können von einer leistungsfähigeren und intelligenteren Datenplattform profitieren:

Schnellere Abfragen und Berichte: Durch die Intelligent Query Processing (IQP) Erweiterungen und Accelerated Database Recovery (ADR) können Benutzer eine spürbare Leistungssteigerung bei Abfragen und eine schnellere Wiederherstellung nach Ausfällen erleben.
Integration von Big Data: Für Benutzer, die mit großen, heterogenen Datenmengen arbeiten, ermöglicht die Integration von Big Data Clusters und erweiterter Datenvirtualisierung den Zugriff auf und die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, ohne diese verschieben zu müssen.
Verbesserte Sicherheit: Erweiterungen an Always Encrypted mit Secure Enclaves bieten einen noch besseren Schutz sensibler Daten, was das Vertrauen der Benutzer in die Sicherheit ihrer Informationen stärkt.

8.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

Administratoren sollten die neuen Funktionen für Big Data, KI und Leistung sorgfältig planen und implementieren. Die Migration erfordert ein Verständnis der neuen Architekturen und Tools:

Evaluierung von Big Data Clusters: Administratoren sollten prüfen, ob Big Data Clusters für ihre Datenanalyse- und Integrationsanforderungen geeignet sind. Die Bereitstellung erfordert Kubernetes-Kenntnisse.
Intelligent Query Processing (IQP) Erweiterungen: Überwachen Sie die Auswirkungen der IQP-Verbesserungen auf die Abfrageleistung. Der Query Store ist hierfür ein unverzichtbares Werkzeug.sql -- Beispiel: Überprüfen des Memory Grant Feedback im Query Store SELECT qsp.query_plan_hash, qsp.query_plan, qrs.avg_duration, qrs.avg_cpu_time, qrs.avg_logical_io_reads, qrs.avg_memory_grants_kb, qrs.avg_used_memory_grants_kb FROM sys.query_store_query_text AS qst JOIN sys.query_store_query AS qsq ON qst.query_text_id = qsq.query_text_id JOIN sys.query_store_plan AS qsp ON qsq.query_id = qsp.query_id JOIN sys.query_store_runtime_stats AS qrs ON qsp.plan_id = qrs.plan_id WHERE qsp.query_plan LIKE N\'%MemoryGrantWarning%\' ORDER BY qrs.last_execution_time DESC;
Accelerated Database Recovery (ADR): Aktivieren Sie ADR für Benutzerdatenbanken, um die Wiederherstellungszeiten nach einem Neustart oder Failover drastisch zu verkürzen.sql -- Beispiel: Aktivieren von ADR für eine Datenbank ALTER DATABASE YourDatabase SET ACCELERATED_DATABASE_RECOVERY = ON;
Always Encrypted mit Secure Enclaves: Planen Sie die Nutzung von Secure Enclaves für noch stärkere Sicherheit. Dies erfordert spezielle Hardware oder VMs mit Enclave-Unterstützung.
UTF-8-Unterstützung: Wenn mehrsprachige Daten verarbeitet werden, kann die Umstellung auf UTF-8-Kollationen den Speicherplatzbedarf reduzieren und die Kompatibilität verbessern.sql -- Beispiel: Erstellen einer Datenbank mit UTF-8 Kollation CREATE DATABASE YourUTF8Database COLLATE Latin1_General_100_CI_AS_SC_UTF8;
SQL Server auf Kubernetes: Für Container-basierte Bereitstellungen sollten Administratoren die Orchestrierung von SQL Server mit Kubernetes in Betracht ziehen.
Kostenlose Distributed Availability Groups: Nutzen Sie diese Funktion für Disaster Recovery-Lösungen über mehrere Rechenzentren hinweg.
Verbessertes Monitoring: Nutzen Sie die erweiterten Monitoring-Funktionen in SSMS und Azure Data Studio, um die Leistung und den Zustand der SQL Server-Instanzen zu überwachen.

8.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Entwickler sollten die neuen Funktionen für Datenintegration, Leistung und Sicherheit in ihren Anwendungen nutzen:

Datenvirtualisierung mit PolyBase: Nutzen Sie die erweiterten PolyBase-Funktionen, um Daten aus verschiedenen externen Quellen direkt in T-SQL-Abfragen zu integrieren, ohne ETL-Prozesse.„`sql — Beispiel: Abfragen von Daten aus Oracle über PolyBase CREATE EXTERNAL DATA SOURCE OracleDataSource WITH (LOCATION = N\“oracle://your_oracle_server:1521/your_service_name\“);CREATE EXTERNAL TABLE OracleTable ( Column1 INT, Column2 NVARCHAR(50) ) WITH ( DATA_SOURCE = OracleDataSource, SCHEMA_NAME = N\“YOURSCHEMA\“, OBJECT_NAME = N\“YOURTABLE\“ );SELECT * FROM OracleTable; „`
Intelligent Query Processing (IQP): Entwickler sollten sich der IQP-Verbesserungen bewusst sein und ihre Abfragen entsprechend optimieren. Testen Sie Abfragen mit verschiedenen Parametern, um Parameter-Sniffing-Probleme zu identifizieren.
Accelerated Database Recovery (ADR): Anwendungen profitieren automatisch von ADR, aber Entwickler sollten sich der schnelleren Wiederherstellungszeiten bewusst sein, wenn sie ihre Anwendungen für Ausfallsicherheit entwerfen.
Always Encrypted mit Secure Enclaves: Wenn diese Funktion genutzt wird, müssen Entwickler sicherstellen, dass ihre Anwendungen die entsprechenden Client-Treiber verwenden und die Verbindungszeichenfolgen korrekt konfiguriert sind, um die Vorteile der sicheren Enklaven zu nutzen.
Machine Learning Services mit Java-Unterstützung: Entwickler, die Java für maschinelles Lernen verwenden, können ihre Java-Skripte direkt in der Datenbank ausführen.sql -- Beispiel: Ausführen eines Java-Skripts in SQL Server EXEC sp_execute_external_script @language = N\"Java\", @script = N\"// Your Java code here\"
UTF-8-Unterstützung: Bei der Entwicklung neuer Anwendungen oder der Migration bestehender Anwendungen, die mehrsprachige Daten verarbeiten, sollte die Nutzung von UTF-8-Kollationen in Betracht gezogen werden.

9.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2019 auf 2022

Die Migration von SQL Server 2019 auf 2022 ist ein bedeutender Schritt in Richtung einer „Azure-fähigen“ Datenbankplattform. SQL Server 2022 bietet erweiterte Hybrid-Cloud-Funktionen, verbesserte Leistung und neue Sicherheitsfeatures. Diese Migration ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile der Cloud zu nutzen, während sie ihre On-Premises-Datenbanken weiterhin betreiben.

9.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

Benutzer profitieren von einer stabileren, sichereren und potenziell leistungsfähigeren Datenbankumgebung, insbesondere durch die Integration mit Azure-Diensten:

Verbesserte Leistung und Stabilität: Durch erweiterte Intelligent Query Processing (IQP)-Funktionen und Parameter Sensitive Plan Optimization (PSP Optimization) können Benutzer eine bessere und konsistentere Abfrageleistung erleben.
Erhöhte Datensicherheit und -integrität: Die Integration mit Microsoft Purview und die Einführung von Ledger für manipulationssichere Daten bieten ein höheres Maß an Vertrauen in die Sicherheit und Integrität der Daten.
Nahtlose Hybrid-Erfahrung: Für Benutzer, die sowohl On-Premises- als auch Cloud-Ressourcen nutzen, ermöglichen Funktionen wie Azure Synapse Link und der Link zu Azure SQL Managed Instance eine nahtlose Datenintegration und -analyse.

9.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

Administratoren sollten die Hybrid-Cloud-Integration und die neuen Leistungs- und Sicherheitsfunktionen sorgfältig planen und implementieren. Die Migration erfordert ein Verständnis der Azure-Integration und der neuen Verwaltungstools:

Azure Arc-fähiger SQL Server: Planen Sie die Integration Ihrer SQL Server-Instanzen mit Azure Arc, um eine zentrale Verwaltung, Überwachung und Governance über Azure zu ermöglichen. Dies ist ein wichtiger Schritt für Hybrid-Cloud-Szenarien.sql -- Azure Arc-Integration erfolgt typischerweise über Azure CLI oder PowerShell -- Beispiel (Konzept): -- az sql mi-arc create --name my-sql-mi --resource-group my-rg --location eastus -- Dies ist ein komplexer Prozess, der die Installation des Azure Arc-Agents erfordert.
Azure Synapse Link für SQL Server: Evaluieren Sie die Nutzung von Azure Synapse Link für operative Analysen und Business Intelligence. Dies ermöglicht die Replikation von Daten in Synapse Analytics ohne ETL.sql -- Beispiel: Aktivieren von Azure Synapse Link (Konzept, Konfiguration über Azure Portal/SSMS) -- EXEC sys.sp_cdc_enable_db; -- CDC muss aktiviert sein -- ALTER DATABASE YourDatabase SET CHANGE_TRACKING = ON (CHANGE_RETENTION = 2 DAYS, AUTO_CLEANUP = ON);
Microsoft Purview-Integration: Integrieren Sie SQL Server in Microsoft Purview, um die Datenverwaltung, -governance und -erkennung zu verbessern.
Ledger-Tabellen: Für sensible Daten, bei denen eine manipulationssichere Aufzeichnung von Änderungen erforderlich ist, sollten Administratoren Ledger-Tabellen in Betracht ziehen.sql -- Beispiel: Erstellen einer Ledger-Tabelle CREATE TABLE Accounts ( AccountID INT PRIMARY KEY, Balance DECIMAL(18, 2) ) WITH (LEDGER = ON);
Parameter Sensitive Plan Optimization (PSP Optimization): Überwachen Sie die Auswirkungen von PSP Optimization auf die Abfrageleistung. Der Query Store ist hierfür ein wichtiges Werkzeug.
Query Store Erweiterungen: Nutzen Sie die erweiterten Funktionen des Query Store, um Abfragehinweise zu erzwingen und die Leistung von Abfragen zu verfolgen.
Contained Availability Groups: Wenn Sie Verfügbarkeitsgruppen verwenden, prüfen Sie die Möglichkeit, Contained Availability Groups zu nutzen, um die Verwaltung von Metadaten auf Instanzebene zu vereinfachen.
Link zu Azure SQL Managed Instance: Für Hybrid-Cloud-Disaster-Recovery-Szenarien kann der Link zu Azure SQL Managed Instance eine nahtlose Replikation ermöglichen.
Objektspeicherintegration: Konfigurieren Sie die Sicherung und Wiederherstellung von Datenbanken direkt in S3-kompatiblem Objektspeicher, um Kosten zu senken und die Skalierbarkeit zu erhöhen.sql -- Beispiel: Backup zu S3-kompatiblem Objektspeicher (Konzept) -- BACKUP DATABASE YourDatabase TO URL = N\"https://your_s3_endpoint/your_bucket/your_backup.bak\" -- WITH CREDENTIAL = N\"YourS3Credential\";

9.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Entwickler sollten die neuen Funktionen für Leistung, Sicherheit und Hybrid-Cloud-Integration in ihren Anwendungen nutzen:

Intelligent Query Processing (IQP) und PSP Optimization: Entwickler sollten sich der Verbesserungen in IQP und PSP Optimization bewusst sein und ihre Abfragen entsprechend testen und optimieren. Es ist weniger eine Code-Änderung, sondern mehr ein Verständnis der Engine-Verbesserungen.
Ledger-Tabellen: Wenn Anwendungen mit sensiblen Daten arbeiten, bei denen eine manipulationssichere Aufzeichnung erforderlich ist, sollten Entwickler Ledger-Tabellen in ihren Datenbankdesigns berücksichtigen.
T-SQL-Erweiterungen: Nutzen Sie die neuen T-SQL-Funktionen und -Syntax für die Arbeit mit JSON, XML und Graph-Daten, um die Datenverarbeitung in der Datenbank zu optimieren.„`sql — Beispiel: JSON_OBJECT und JSON_ARRAY SELECT JSON_OBJECT( \“id\“: ProductID, \“name\“: Name, \“price\“: ListPrice ) AS ProductJson FROM Production.Product WHERE ProductID = 776;SELECT JSON_ARRAY(1, 2, 3, 4, 5) AS MyJsonArray; „`
Datenvirtualisierung: Nutzen Sie die erweiterten Datenvirtualisierungsfunktionen, um den Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinfachen und die Komplexität in der Anwendung zu reduzieren.
Anpassung an Azure Arc und Synapse Link: Wenn diese Funktionen genutzt werden, sollten Entwickler die Auswirkungen auf ihre Anwendungen verstehen, insbesondere im Hinblick auf Datenzugriff und -integration in Hybrid-Szenarien.

10.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2022 auf 2025

Die Migration von SQL Server 2022 auf 2025 ist ein Schritt in die Zukunft der Datenplattform, mit einem starken Fokus auf künstliche Intelligenz, weitere Hybrid-Cloud-Integration und Leistungsoptimierungen. Da SQL Server 2025 noch in der Vorschauphase ist, basieren die Empfehlungen auf den angekündigten und erwarteten Funktionen.

10.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

Benutzer können von einer noch intelligenteren und reaktionsschnelleren Datenbankumgebung profitieren:

Intelligentere Anwendungen und Analysen: Durch die tiefere KI-Integration können Anwendungen und Berichte voraussichtlich intelligentere Empfehlungen, Vorhersagen und Automatisierungen bieten, was die Entscheidungsfindung und Effizienz verbessert.
Noch bessere Leistung und Zuverlässigkeit: Kontinuierliche Optimierungen der Engine und erweiterte IQP-Funktionen sollen zu einer noch besseren und konsistenteren Leistung führen, was die Benutzererfahrung weiter optimiert.
Nahtlose Integration: Die verbesserte Integration mit Azure-Diensten und die erweiterte Datenvirtualisierung ermöglichen einen noch einfacheren Zugriff auf und die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, was die Komplexität für den Endbenutzer reduziert.

10.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

Administratoren müssen sich auf die Integration von KI-Workloads, die Verwaltung von Hybrid-Cloud-Umgebungen und die Nutzung neuer Leistungsoptimierungen vorbereiten. Die Planung sollte folgende Punkte umfassen:

Vorbereitung auf KI-Workloads: Evaluieren Sie die Anforderungen an die Infrastruktur für die Ausführung von KI-Workloads direkt in der Datenbank. Dies könnte spezielle Hardware oder Konfigurationen erfordern.
Erweiterte Hybrid-Cloud-Strategien: Nutzen Sie die vertiefte Integration mit Azure-Diensten, um Ihre Hybrid-Cloud-Strategie zu optimieren, z.B. für Disaster Recovery, Skalierung oder Datenanalyse.
Leistungsoptimierung mit neuen IQP-Funktionen: Überwachen Sie die Auswirkungen der neuen Intelligent Query Processing (IQP)-Funktionen auf Ihre Workloads und nutzen Sie den Query Store, um die Leistung zu optimieren.sql -- Beispiel: Überprüfen von Query Store-Daten für neue IQP-Features (konzeptuell) -- Die genauen DMV-Spalten und -Strukturen können sich in SQL Server 2025 ändern. SELECT Txt.query_text_id, Txt.query_sql_text, Pl.query_plan, Rs.avg_duration, Rs.avg_cpu_time FROM sys.query_store_query_text AS Txt JOIN sys.query_store_query AS Qry ON Txt.query_text_id = Qry.query_text_id JOIN sys.query_store_plan AS Pl ON Qry.query_id = Pl.query_id JOIN sys.query_store_runtime_stats AS Rs ON Pl.plan_id = Rs.plan_id WHERE Pl.query_plan LIKE N\'%<NewIQPFeature>%\' ORDER BY Rs.last_execution_time DESC;
Verbesserte Sicherheitsfunktionen: Implementieren Sie die neuen oder verbesserten Sicherheitsmechanismen, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Datenvirtualisierung: Nutzen Sie die erweiterten Datenvirtualisierungsfunktionen, um den Zugriff auf und die Integration von Daten aus noch mehr externen Quellen zu ermöglichen.
Überwachung und Diagnose: Machen Sie sich mit den neuen Überwachungs- und Diagnosetools vertraut, die in SQL Server 2025 verfügbar sein werden, um die Gesundheit und Leistung Ihrer Datenbanken zu gewährleisten.

10.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Entwickler sollten die neuen KI-Funktionen, T-SQL-Erweiterungen und die verbesserte Entwicklererfahrung nutzen, um leistungsfähigere und intelligentere Anwendungen zu erstellen:

KI-Integration in Anwendungen: Prüfen Sie, wie die tiefere KI-Integration in SQL Server 2025 genutzt werden kann, um intelligente Funktionen direkt in Ihre Anwendungen zu integrieren, z.B. für Echtzeit-Analysen oder Vorhersagen.
Neue T-SQL-Funktionen und -Syntax: Nutzen Sie die neuen T-SQL-Befehle und -Funktionen, um die Entwicklung zu vereinfachen und neue Anwendungsfälle zu unterstützen. Dies könnte sich auf die Verarbeitung von JSON, XML, Graph-Daten oder neuen Datentypen beziehen.sql -- Beispiel: Verwendung einer hypothetischen neuen T-SQL-Funktion (konzeptuell) -- Angenommen, es gibt eine neue Funktion zur Textanalyse: SELECT dbo.AnalyzeTextSentiment(YourReviewColumn) AS Sentiment FROM ProductReviews;
Optimierung für verbesserte Leistung: Testen Sie Ihre Anwendungen gründlich, um sicherzustellen, dass sie von den Leistungsverbesserungen in SQL Server 2025 profitieren. Achten Sie auf Abfragepläne und passen Sie den Code bei Bedarf an.
Datenvirtualisierung: Nutzen Sie die erweiterten Datenvirtualisierungsfunktionen, um den Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinfachen und die Komplexität in der Anwendung zu reduzieren.
Anpassung an neue Entwicklertools: Machen Sie sich mit den neuen oder verbesserten Entwicklertools vertraut, die mit SQL Server 2025 geliefert werden, um Ihre Entwicklungsprozesse zu optimieren.

Einleitung

Dieses Handbuch dient als umfassender Leitfaden für SQL Server-Administratoren und -Entwickler, die ihre SQL Server-Umgebungen optimieren und auf neuere Versionen migrieren möchten. Es deckt die Entwicklung von SQL Server von Version 2005 bis zur neuesten Version 2025 ab und bietet detaillierte Einblicke in die Neuerungen, Editionen und Migrationsaspekte jeder Version. Das Ziel ist es, Ihnen nicht nur die technischen Schritte für eine erfolgreiche Migration an die Hand zu geben, sondern auch aufzuzeigen, wie Sie die neuen Funktionen und Verbesserungen nutzen können, um den größtmöglichen Nutzen für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden zu erzielen. Jede Versionsbeschreibung enthält eine ausführliche Checkliste mit T-SQL Code-Schnipseln, die spezifische Empfehlungen für Benutzer, Administratoren und Entwickler bietet, um die Vorteile jeder neuen Version voll auszuschöpfen.

Fazit und Empfehlungen

Die Evolution von Microsoft SQL Server von Version 2005 bis zur erwarteten Version 2025 zeigt eine kontinuierliche Entwicklung hin zu einer leistungsfähigeren, sichereren, intelligenteren und stärker integrierten Datenplattform. Jede Version brachte signifikante Neuerungen mit sich, die darauf abzielten, die Herausforderungen moderner Datenverwaltung zu bewältigen – von der Verbesserung der Hochverfügbarkeit und Skalierbarkeit über die Integration von Business Intelligence und erweiterten Analysen bis hin zur tiefen Verknüpfung mit Cloud-Diensten und künstlicher Intelligenz.

Für SQL Server-Administratoren und -Entwickler im Mittelstand bietet die Migration auf neuere Versionen nicht nur die Möglichkeit, von den neuesten technologischen Fortschritten zu profitieren, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und die Geschäftsprozesse zu optimieren. Die in diesem Handbuch vorgestellten Migrationschecklisten sollen Ihnen dabei helfen, diesen Übergang strukturiert und erfolgreich zu gestalten.

Wichtige Empfehlungen für eine erfolgreiche Migration und Optimierung:

Gründliche Planung und Bewertung: Bevor Sie mit einer Migration beginnen, führen Sie eine umfassende Bewertung Ihrer aktuellen Umgebung durch. Nutzen Sie Tools wie den Data Migration Assistant (DMA), um Kompatibilitätsprobleme zu identifizieren und potenzielle Leistungsverbesserungen zu analysieren. Verstehen Sie die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendungen und Workloads.
Testen, Testen, Testen: Migrieren Sie niemals direkt in die Produktion. Richten Sie eine Testumgebung ein, die Ihre Produktionsumgebung so genau wie möglich widerspiegelt. Führen Sie umfangreiche Tests durch, einschließlich Funktionstests, Leistungstests und Regressionstests, um sicherzustellen, dass alle Anwendungen wie erwartet funktionieren und die Leistung den Erwartungen entspricht oder diese übertrifft. Nutzen Sie Tools wie Distributed Replay, um reale Workloads zu simulieren.
Schrittweise Einführung neuer Funktionen: Sie müssen nicht alle neuen Funktionen einer SQL Server-Version sofort nach der Migration nutzen. Beginnen Sie mit den Funktionen, die den größten Mehrwert für Ihr Unternehmen bieten (z.B. AlwaysOn Availability Groups für Hochverfügbarkeit, In-Memory OLTP für Leistungssteigerungen, Always Encrypted für Datensicherheit). Führen Sie diese schrittweise ein und überwachen Sie deren Auswirkungen.
Kontinuierliche Weiterbildung: Die SQL Server-Landschaft entwickelt sich ständig weiter. Bleiben Sie auf dem Laufenden über neue Funktionen, Best Practices und Tools. Investieren Sie in die Weiterbildung Ihres Teams, um das volle Potenzial der neuen SQL Server-Versionen auszuschöpfen.
Hybrid-Cloud-Strategie prüfen: Mit SQL Server 2022 und 2025 wird die Integration mit Azure-Diensten immer tiefer. Evaluieren Sie, wie eine Hybrid-Cloud-Strategie Ihrem Unternehmen zugutekommen kann, z.B. für Disaster Recovery, Skalierung oder erweiterte Analysen mit Azure Synapse Link und Microsoft Purview.
Sicherheit als Priorität: Nutzen Sie die kontinuierlich verbesserten Sicherheitsfunktionen von SQL Server (z.B. Always Encrypted, Row-Level Security, Dynamic Data Masking, Ledger-Tabellen), um Ihre Daten vor Bedrohungen zu schützen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Leistungsoptimierung als fortlaufender Prozess: Die Intelligent Query Processing (IQP)-Funktionen und der Query Store sind leistungsstarke Werkzeuge zur kontinuierlichen Leistungsoptimierung. Nutzen Sie diese, um Abfragepläne zu überwachen, Engpässe zu identifizieren und die Abfrageleistung proaktiv zu verbessern.

Durch die strategische Nutzung der in diesem Handbuch beschriebenen Funktionen und die Anwendung bewährter Migrationspraktiken können mittelständische Unternehmen nicht nur ihre SQL Server-Infrastruktur modernisieren, sondern auch einen echten Mehrwert aus ihren Daten generieren und ihre Geschäftsprozesse zukunftssicher gestalten.

Handbuch zur SQL Server-Optimierung und Migration 2005 – 2025

Einleitung

1. SQL Server 2005 (Codename „Yukon“)

1.1 Überblick und Editionen

1.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

2. SQL Server 2008 (Codename „Katmai“)

2.1 Überblick und Editionen

2.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

2.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2005 auf 2008

2.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

2.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

2.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

3. SQL Server 2008 R2 (Codename „Kilimanjaro“)

3.1 Überblick und Editionen

3.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

3.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2008 auf 2008 R2

3.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

3.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

3.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

4. SQL Server 2012 (Codename „Denali“)

4.1 Überblick und Editionen

4.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

4.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2008 R2 auf 2012

4.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

4.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

4.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

5. SQL Server 2014 (Codename „Hekaton“)

5.1 Überblick und Editionen

5.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

5.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2012 auf 2014

5.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

5.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

5.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

6. SQL Server 2016

6.1 Überblick und Editionen

6.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

6.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2014 auf 2016

6.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

6.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

6.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

7. SQL Server 2017

7.1 Überblick und Editionen

7.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

7.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2016 auf 2017

7.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

7.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

7.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

8. SQL Server 2019

8.1 Überblick und Editionen

8.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

8.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2017 auf 2019

8.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

8.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

8.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

9. SQL Server 2022

9.1 Überblick und Editionen

9.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

9.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2019 auf 2022

9.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

9.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

9.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

10. SQL Server 2025

10.1 Überblick und Editionen

10.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

10.3 Migrationscheckliste von SQL Server 2022 auf 2025

10.3.1 Für Benutzer: Verbesserungen und Änderungen

10.3.2 Für Administratoren: Hinweise und Umstellungen

10.3.3 Für Entwickler: Code-Prüfung und -Verbesserung

Fazit und Empfehlungen

1.1 Überblick und Editionen

1.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

2. SQL Server 2008 (Codename „Katmai“)

2.1 Überblick und Editionen

2.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

3. SQL Server 2008 R2 (Codename „Kilimanjaro“)

3.1 Überblick und Editionen

3.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen

4. SQL Server 2012 (Codename „Denali“)

4.1 Überblick und Editionen

4.2 Wichtige Neuerungen und Verbesserungen