SQL Server 2022在安全性、可用性和性能方面不斷創新，是現在最支持Azure的SQL Server版本。
SQL Server發展史
SQL Server的歷史始于1989年，當時是由微軟與Sybase合作的產品，旨在為Windows NT操作系統提供一個高性能的數據庫解決方案。隨著時間的發展，SQL Server經歷了多個重要版本的迭代，每一次更新都帶來了性能、功能和安全性的顯著提升。從早期的SQL Server 6.5到現在的SQL Server 2022，每個版本都是微軟對市場需求和技術進步的深刻理解與回應。特別是到了SQL Server 2016開始支持Linux操作系統，并引入了多項創新功能，標志著SQL Server不再局限于Windows平臺。而SQL Server 2022則繼續深化跨平臺支持，并增加了更多先進的性能優化和安全特性。
每代版本
| 版本 | 發布時間 | 特點 |
|---|---|---|
| SQL Server 6.5 | 這是在微軟與Sybase合作期間發布的最后一個主要版本 | 為Windows NT提供了基本的數據庫服務。 |
| SQL Server 7.0 | 1998年 | 引入了全新的架構設計，奠定了現代SQL Server的基礎，并增強了可擴展性和可靠性。 |
| SQL Server 2000 | 2000年 | 進一步增強了可擴展性和可靠性，成為當時市場上最受歡迎的數據庫產品之一。 |
| SQL Server 2005 | 2005年 | 增加了.NET Framework集成，XML支持以及服務代理等功能。 |
| SQL Server 2008 | 2008年 | 引入了新的數據類型（如地理空間數據）、改進的安全性特性及更好的備份壓縮功能。 |
| SQL Server 2012 | 2012年 | 推出了AlwaysOn可用性組，提供了更高的高可用性和災難恢復解決方案；同時增強了Power View和Data Quality Services等BI工具。 |
| SQL Server 2014 | 2014年 | 引入了內存中OLTP技術，大大提高了事務處理速度；并增強了云集成能力。 |
| SQL Server 2016 | 2016年 | 開始支持Linux操作系統，并引入了實時操作分析、內存優化技術和PolyBase，允許用戶查詢Hadoop中的數據。 |
| SQL Server 2017 | 2017年 | 是首個同時支持Windows和Linux的SQL Server版本，深化了跨平臺支持。 |
| SQL Server 2019 | 2019年 | 不僅在性能上有了質的飛躍，還加強了對AI和機器學習的支持，通過內置的Python和R語言集成使數據分析更加高效。此外，它還引入了Big Data Clusters，允許在一個平臺上處理關系型數據和非結構化數據。 |
| SQL Server 2022 | 2022年 | 進一步提升了查詢性能，特別是在處理大規模數據集時表現出色。新增了多種加密和訪問控制機制，確保用戶數據的安全性和隱私性。對容器化部署的支持也更加完善，使得部署和管理變得更加靈活高效。 |
?詳細每一代版本內容
SQL Server 的最新更新和版本歷史記錄 - SQL Server | Microsoft Learn
支持語言
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簡體中文、中文（繁體）、英語、德語、日語、西班牙語、韓語、俄語、意大利語、法語、、葡萄牙語（巴西）~~
下載教程
1.找到下載地址：
SQL Server 2022 | Microsoft Evaluation Center
?
?SQL Server支持系統
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2.安裝數據庫版本
1.選擇基本，建議不要隨意更改安裝地址，防止安裝過程中報錯；如果已經有其他SQL數據庫需要提前卸載干凈，防止無法安裝。
?2.勾選接受選項，在安裝過程中需要一直有網絡
?3.等待下載程序包
?4等待安裝
?5.安裝成功進行，安裝SSMS
?6.下載 SQL Server Management Studio (SSMS):
下載 SQL Server Management Studio (SSMS) - SQL Server Management Studio (SSMS) | Microsoft Learn
?7.安裝SSMS
?8.等待完成
?9.安裝完成
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SQL Server使用優點
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強大的數據處理能力：SQL Server 2022相比之前版本，在查詢性能上有明顯的提升，尤其是在處理大規模數據集時表現尤為出色。
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安全性增強：新增多種加密和訪問控制機制，例如：Always Encrypted with Secure Enclaes,提高數據的安全行和隱私性。
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容器化部署支持：對Docker容器的支持更加完善，使得部署和管理變得靈活高效。
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AI集成與大數據處理能力：進一步增強AI集成與大數據處理能力，允許用戶在一個平臺上同時處理關系型數據和非結構化數據。
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