sql server2014几个不同的版本特点和用途

Microsoft SQL Server 2014已经内置最新的安全、功能更新。微软将在愚人节，即Build2014开发者大会期间开放SQL Server 2014资源下载服务。

Microsoft SQL Server 2014为市场带来了部署到核心数据库中的新内存功能，包括内存 OLTP，它是对市场上大多数综合内存数据库解决方案的现有内存数据仓库和 BI 功能的补充。

SQL Server 2014 还提供新的云功能，以简化 SQL 数据库对云技术的采用并帮助您开创新的混合方案。

主要功能：

1内存 OLTP：

提供部署到核心 SQL Server 数据库中的内存 OLTP 功能，以显著提高数据库应用程序性能。

内存 OLTP 是随 SQL Server 2014 Engine 一起安装的，而无需执行任何其他 *** 作，您不必重新编写数据库应用程序或更新硬件即可提高内存性能。SQL Server 2014 CTP2 增强功能包括 AlwaysOn 支持、增加的 TSQL 外围应用以及能够将现有对象迁移到内存 OLTP 中。

2内存可更新的 ColumnStore：

为现有 ColumnStore 的数据仓库工作负载提供更高的压缩率、更丰富的查询支持和可更新性，为您提供甚至更快的加载速度、查询性能、并发性和甚至更低的单位 TB 价格。

3将内存扩展到 SSD：

通过将 SSD 作为数据库缓冲池扩展，将固态存储无缝且透明地集成到 SQL Server 中，从而提高内存处理能力和减少磁盘 IO

4增强的高可用性

1) 新 AlwaysOn 功能：可用性组现在支持多达 8 个辅助副本，可以随时读取这些副本，即便发生了网络故障。故障转移群集实例现在支持 Windows 群集共享卷，从而提高了共享存储利用率和故障转移复原能力。

2) 改进了在线数据库 *** 作：包括单个分区在线索引重建和管理表分区切换的锁定优先级，从而降低了维护停机影响。

5加密备份：在内部部署和 Windows Azure 中提供备份加密支持。

6IO 资源监管：资源池现在支持为每个卷配置最小和最大 IOPS，从而实现更全面的资源隔离控制。

7混合方案：

1)智能备份：管理和自动完成将 SQL Server 备份到 Windows Azure 存储（从内部部署和 Windows Azure 中）。

2)添加 Azure 副本向导：轻松将 Windows Azure 中的副本添加到内部部署可用性组中。

3)SQL XI（XStore 集成）：支持 Windows Azure 存储 Blob 上的 SQL Server 数据库文件（从内部部署和 Windows Azure 中）

4)部署向导：轻松将内部部署 SQL Server 数据库部署到 Windows Azure 中。

注:微软2014年3月26日正式宣布，云计算 *** 作系统Windows Azure更名为Microsoft Azure，新品牌自4月3日启用。

1、以色列的Imperva，该系统功能还是满强大的，通过IDP探针，串联部署，阻断数据库数据安全威胁。但国内用户使用由于全英文界面，加上配置数据库安全策略很复杂，非专业数据库DAB *** 作起来很困难。更重要的是国内使用该产品，其技术手段需要依靠合作的数据库厂商来做支持。

2、IBM的Guardium：该系统强过国内的大部分产品，但由于其设计思路的原因，部署上需要在数据库服务器端安装“S-TAP” 轻量级系统探针；分级部署时需在数据库服务器端安装“S-GATE”，在总控服务器安装“Z-TAP”。该系统按照国外的审计需求，只针对满足国外需求的审计数据进行审计。过滤了大部分可能对国内用户有实用价值的审计信息。也是全英文界面，数据库安全审计策略配置很复杂，非专业数据库DAB *** 作起来很困难。

以上两个产品是国外的主流产品，国内市场上基本数据高端专业客户使用，价格很高。对国内绝大多数用户来说，具有有用性，但缺乏实用性， *** 作维护困难。只记录“关注”事件，逃避“IO”，失去“事后”追踪有用性， 增加“事前”管理和使用难度。 国内数据库产品主要厂商：

1、上讯信息——数据库安全审计系统；

2、北京安信通——数据库审计系统；

3、北京国都兴业——慧眼数据库审计系统；

4、深圳昂楷科技——数据库多重审计系统AAS；

5、安华金和——数据库监控与审计系统；

6、安恒信息——明御数据库审计和风险控制系统；

7、北京天融信——网络卫士数据库审计系统TopAudit-DB （简称 TA-DB）

8、北京启明星辰——天玥网络安全审计系统

9、北京莱克斯科技——ClearNet DBA数据库审计系统

10、杭州思福迪——LOGBASE业务数据库审计系统

11、杭州帕拉迪——DBxpert数据库审计系统

12、福建海峡信息——黑盾数据库安全审计系统

主要分为：国内原先具有网络审计产品的厂商，在网络审计产品的基础上经过简单包装，推出的数据库审计产品；国内厂商专门针对数据库通讯协议的特点，开发出专门的数据库审计产品；国外的数据库审计产品；OEM第三方的数据库审计产品，OEM对象可能是国内的产品，也可能是国外的产品。

区分这些数据库安全审计产品可以从几个方面来测试：

1、双向审计：只能实现单包返回状态分析，不能实现对查询结果进行分析。

2、长SQL语句漏审：超长SQL语句无法解析记录，提供逃避审计通道；

3、完全协议解析：解析协议解码不完全（无会话技术就不可能完全解码）；

4、参数值与SQL语句匹配：变量绑定不支持或不完整（审计素材有用性缺失）；

5、海量数据分析：无法全部存储分析审计数据，记录之后，不能查询；

6、海量存储：无法记录下原始数据包，缺乏最原始的审计依据；

7、及时警告：事后报警，做不到事前防范，事中报警；

8、多语句无法有效分割：长会话记录分散记录，审计困难；

9、客户影响：部分产品需要改变网络拓扑，甚至需要在数据库服务器上安装采集器，易造成安全漏洞。

10、应用用户关联：三层应用用户关联有20%以上会出现漏审和错审，尤其在高并发下更是如此。

这里重点评价一下好的数据库审计系统要求：能展现数据库完整会话 *** 作的系统。采用数据库访问协议完全解析技术，能实现对超过1460字节长度的SQL语句完整解析。除了能解析数据库绑定变量，还能解析该绑定变量的值。能完整记录SQL语句的返回结果集。同时由于是国内厂家自主知识产权，技术支持也比国外产品更直接、更有效。

如果说好的数据库审计系统的特征如下：

1、能展现数据库完整会话 *** 作；

2、具备对超过1460字节长度的SQL语句完整解析；

3、具备解析数据库绑定变量和该绑定变量的值；

4、能完整记录SELECT语句的返回结果集； 上市公司：萨班斯法案的要求

电信、军工、烟草、电力等行业需求

等级保护、分级保护的要求

随着全球各大 科技 巨头的竞相加入，开源软件技术已经活跃在各个信息技术领域当中。其中，大数据生态成为开源技术的直接受益者。开源技术适用于庞杂的数据管理系统，带来敏捷、高效、可扩展以及可自控的管理能力，并帮助企业降低IT建设及维护成本。2018年双11当天，阿里云原生数据库PolarDB轻松应对了0点0分0秒瞬时提升122倍的数据洪峰。Netflix也采用自研开源架构Metacat将海量数据集合成一个“单一”的数据仓库，大幅提升管理能效。

当前，我国有越来越多的企业、人才加入到开源社区，贡献力也“后来居上”，共同推进开源项目、开源生态的繁荣和可持续发展。

大数据生态成为开源技术重大“受益者”

近年来，在互联网服务、多媒体以及科学研究等多个领域，都可见到大数据的身影。在大数据时代，不断增长的数据量、快速处理数据的需求以及数据类型、结构和来源的多样性给数据库敏捷、高效、可扩展性以及个性化管理带来了全新挑战。

开源技术赋能了大数据生态的高质量发展。赛迪智库信息化和软件服务业所博士蒲松涛表示，经过了数十年的发展，开源软件和开源工具已经应用到了大数据产业发展的各个环节，基于开源软件，企业可以快速构建大数据应用平台，提供丰富的大数据开发和应用工具。

当前，几乎各种规模的企业都在使用开源软件和工具做大数据处理和基于数据的预测分析。开源界也涌现出了Hadoop、OpenStack、OpenShift、Mapreduce、docker等引领行业技术创新方向的重量级开源项目。

华泰人寿基于OpenShift架构打造易于管理的新IT系统，以提升企业竞争力，实现业务数字化转型。在基础设施上，引入红帽OpenShift容器云解决方案和红帽Ceph分布式存储。通过将保险业务上docker云，实现华泰人寿业务的d性伸缩和快速上线，加速其互联网保险项目快速落地。

美国知名在线影片租赁提供商Netflix也采用了大数据发现服务的开源框架Metacat。由于Netflix的数据仓库由许多大型的数据集组成，为了确保数据平台能够横跨这些数据集成为一个“单一”的数据仓库，Netflix开发的元数据服务Metacat，能让数据的发生、发现、处理和管理变得更加快捷高效、处理精度大幅提升;同时还可兼容Spark、Presto、Pig和Hive架构。Netflix软件架构师Ajoy Majumdar指出，开放开源是身为技术公司的竞争战略，既能够将自己的解决方案建立为行业标准和最佳实践，又能建立Netflix的技术品牌，还能从共享生态中获得反馈输入并受益。

事实上，推动大数据应用高质量发展的主流开源平台还有很多，例如Spark、Shark、Bagel等。蒲松涛表示，这些开源平台大幅降低应用门槛，有效帮助企业实现工业级应用，进而带动各行业大规模部署。此外，大数据还涌现出了一批开源支线平台。其中，Storm完全摆脱了经典的MapReduce架构，重新设计了一个适用于流式计算的架构，以数据流为驱动触发计算，计算时效性高，适应有向无环图计算拓扑的设计，计算方式较为灵活，在业界得到了一定的部署应用。

开源社区供需“双赢”中国力量已崛起

开源社区的建立为推动开源软件发展、构建行业竞争优势做出突出贡献，队伍的壮大需要每一位使用者持续不断的贡献智慧，以实现真正的“共赢”。开源的发展历程中，极客、大公司、商业颠覆者轮番登场，开源技术的诉求也从商业驱动向生态驱动发展。中国工程院院士廖湘科指出，开源是软件创新技术的主要来源，是生态抓手，而非赢利的切入点。

开源软件的“共享和贡献”机制吸引了众多开发者的参与，给了每一位开发者“颠覆 游戏 规则”的权利。有了这种生态的加持，信息技术将被快速推进，各个参与者将持续获利。对此，李飞飞表示，开源生态的受益者是开源技术的需求侧和供给侧双方。从供给侧角度来看，参与的人越多，思维碰撞而引发的迭代演进就会越快;从需求侧角度来看，各个企业不仅可以免除被闭源系统“技术绑定”，还可以在开源社区实现数据库技术迁移，企业还可针对企业技术特征进行数据库的个性定制化，实现大量的应用和代码的改造且系统间互相兼容。

中国开源软件推进联盟副 主席 兼秘书长刘澎在PostgreSQL CN 2019上表示，当前国内越来越多的企业为开源做出重要贡献，我国的开源实力已经崛起。以华为、阿里等为代表的开源软件开发者已经逐渐与亚马逊、微软站到了同一高度，实现了从“使用者”到“引领者”的身份转变。

目前，中国企业在Linux基金会中有1个白金会员(华为)，1个金牌会员(阿里云)和数十家银牌会员(包括腾讯、中国移动、联想等)。华为在多个开源社区贡献排名前列。中国工程院院士倪光南认为，华为是开源软件的优秀开发代表，通过引进、消化，实现创新发展，进而贡献给整个开源社区。

阿里云也成为 游戏 规则的重要改变者和全球云数据库领跑者之一。2018年，阿里云数据库成功进入Gartner数据库魔力象限，这是该榜单首次出现中国公司。近日，Gartner发布的全球云数据库市场份额榜单中，阿里云位居第三，超越了Oracle、IBM和谷歌。5月21日，阿里云提供传统数据库一键迁移上云能力，可以帮助企业将线下的MySQL、PostgreSQL和Oracle等数据库轻松上云，最快数小时内迁移完成。李飞飞表示，阿里云自研的PolarDB云原生数据库的分布式存储架构具有一写多度、计算与存储分离等优势，帮助淘宝交易平台应对了双11当天瞬时提升122倍的数据洪峰。

此外，国内还有包括百度、浪潮、瀚高等在内的众多企业积极参与并贡献到开源社区当中。人工智能、自动驾驶等新兴信息技术也成为开源项目的重要应用领域。

一、摇篮和萌芽阶段：首先使用"DataBase"一词的是美国系统发展公司在为美国海军基地在60年代研制数据中引用。

1963年，C·W·Bachman设计开发的IDS(Integrate Data Store)系统开始投入运行，它可以为多个COBOL程序共享数据库。

1968年，网状数据库系统TOTAL等开始出现;

1969年，IBM公司Mc Gee等人开发的层次式数据库系统的IMS系统发表，它可以让多个程序共享数据库。

1969年10月，CODASYL数据库研制者提出了网络模型数据库系统规范报告DBTG，使数据库系统开始走向规范化和标准化。正因为如此，许多专家认为数据库技术起源于20世纪60年代末。数据库技术的产生来源于社会的实际需要，而数据技术的实现必须有理论作为指导，系统的开发和应用又不断地促进数据库理论的发展和完善。

二、发展阶段：20世纪80年代大量商品化的关系数据库系统问世并被广泛的推广使用，既有适应大型计算机系统的，也有适用与中、小型和微型计算机系统的。这一时期分布式数据库系统也走向使用。

1970年，IBM公司San Jose研究所的E ·F ·Code发表了题为"大型共享数据库的数据关系模型"论文，开创了数据库的关系方法和关系规范化的理论研究。关系方法由于其理论上的完美和结构上的简单，对数据库技术的发展起了至关重要的作用，成功地奠定了关系数据理论的基石。

1971年，美国数据系统语言协会在正式发表的DBTG报告中，提出了三级抽象模式，即对应用程序所需的那部分数据结构描述的外模式，对整个客体系统数据结构描述的概念模式，对数据存储结构描述的内模式，解决了数据独立性的问题。

1974年，IBM公司San Jose研究所研制成功了关系数据库管理系统System R，并且投放到软件市场。

1976年，美籍华人陈平山提出了数据库逻辑设计的实际（体）联系方法。

1978年，新奥尔良发表了DBDWD报告，他把数据库系统的设计过程划分为四个阶段:需求分析、信息分析与定义、逻辑设计和物理设计。

1980年，J·D·Ulman所著的《数据库系统原理》一书正式出版。

1981年 E· F· Code获得了计算机科学的最高奖ACM图林奖。

1984年，David Marer所著的《关系数据库理论》一书，标志着数据库在理论上的成熟。

三、成熟阶段：80年代至今，数据库理论和应用进入成熟发展时期 易观国际发布《IT产品和服务－2007年中国数据库软件市场数据监测》，考察了中国数据库管理软件市场。数据显示，中国商业数据库市场2007年度整体规模达到2172亿人民币，比去年同期增长15%。从厂商竞争格局来看，国际软件巨头占据市场的绝大多数份额。Oracle、IBM、Microsoft和Sybase牢牢占据国内数据库软件市场前四位，拥有938%的市场份额。国产数据库的市场份额在本季度继续提升，正在抓住国家提倡自主创新的机遇，以“有自主知识产权”的产品为契机，满足部委和地方政府的信息整合平台需求。 2008年，中国商业数据库市场整体规模达到了2825亿元，比上个年度增长了30%，一方面，主要是因为中国电子政务建设的大幅增加，以及中国政府对版权的高度重视。其中，Oracle占据了其中44%的市场份额，IBM占据了其中20%的份额、微软占据了18%的份额，Sybase占据了10%，而国产数据库因为在政府的支持下，已经占据了8%的市场份额，较2007年同比提升了25%。其中，达梦数据库年销售额为6600万元，为国产数据库中市场份额最大的。预计中国商业数据库市场在2009年达到31亿元的市场规模，同时，国产数据库在中国政府鼓励自主创新的基础下，会占据更大的市场份额。 另外，包括Mysql等开源数据库也占据了大量的政府及中小企事业用户，同时，盗版数据库更是占据了中国数据库市场的较大份额，其数值不亚于整个商业数据库的市场份额。

数据库管理系统(database management system)是一种 *** 纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库，简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它提供多种功能，可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。它使用户能方便地定义和 *** 纵数据，维护数据的安全性和完整性，以及进行多用户下的并发控制和恢复数据库。

按功能划分，数据库管理系统大致可分为6个部分：

(1)模式翻译：提供数据定义语言(ddl)。用它书写的数据库模式被翻译为内部表示。数据库的逻辑结构、完整性约束和物理储存结构保存在内部的数据字典中。数据库的各种数据 *** 作(如查找、修改、插入和删除等)和数据库的维护管理都是以数据库模式为依据的。

(2)应用程序的编译：把包含着访问数据库语句的应用程序，编译成在dbms支持下可运行的目标程序。

(3)交互式查询：提供易使用的交互式查询语言，如sql。dbms负责执行查询命令，并将查询结果显示在屏幕上。

(4)数据的组织与存取：提供数据在外围储存设备上的物理组织与存取方法。

⑸事务运行管理：提供事务运行管理及运行日志，事务运行的安全性监控和数据完整性检查，事务的并发控制及系统恢复等功能。

(6)数据库的维护：为数据库管理员提供软件支持，包括数据安全控制、完整性保障、数据库备份、数据库重组以及性能监控等维护工具。

基于关系模型的数据库管理系统已日臻完善，并已作为商品化软件广泛应用于各行各业。它在各户服务器结构的分布式多用户环境中的应用，使数据库系统的应用进一步扩展。随着新型数据模型及数据管理的实现技术的推进，可以预期dbms软件的性能还将更新和完善，应用领域也将进一步地拓宽。

它所提供的功能有以下几项：

（1）数据定义功能。DBMS提供相应数据语言来定义（DDL）数据库结构，它们是刻画数据库框架，并被保存在数据字典中。

（2）数据存取功能。DBMS提供数据 *** 纵语言（DML），实现对数据库数据的基本存取 *** 作：检索，插入，修改和删除。

（3）数据库运行管理功能。DBMS提供数据控制功能，即是数据的安全性、完整性和并发控制等对数据库运行进行有效地控制和管理，以确保数据正确有效。

（4）数据库的建立和维护功能。包括数据库初始数据的装入，数据库的转储、恢复、重组织，系统性能监视、分析等功能。

（5）数据库的传输。DBMS提供处理数据的传输，实现用户程序与DBMS之间的通信，通常与 *** 作系统协调完成。

著名数据库管理系统

MS SQL

SYBASE

DB2

ORACLE

MySQL

ACCESS

VF

常见的数据库管理系统

目前有许多数据库产品，如Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Visual FoxPro等产品各以自己特有的功能，在数据库市场上占有一席之地。下面简要介绍几种常用的数据库管理系统。

Oracle

Oracle是一个最早商品化的关系型数据库管理系统，也是应用广泛、功能强大的数据库管理系统。Oracle作为一个通用的数据库管理系统，不仅具有完整的数据管理功能，还是一个分布式数据库系统，支持各种分布式功能，特别是支持Internet应用。作为一个应用开发环境，Oracle提供了一套界面友好、功能齐全的数据库开发工具。Oracle使用PL/SQL语言执行各种 *** 作，具有可开放性、可移植性、可伸缩性等功能。特别是在Oracle 8i中，支持面向对象的功能，如支持类、方法、属性等，使得Oracle 产品成为一种对象/关系型数据库管理系统。

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server是一种典型的关系型数据库管理系统，可以在许多 *** 作系统上运行，它使用Transact-SQL语言完成数据 *** 作。由于Microsoft SQL Server是开放式的系统，其它系统可以与它进行完好的交互 *** 作。目前最新版本的产品为Microsoft SQL Server 2000，它具有可靠性、可伸缩性、可用性、可管理性等特点，为用户提供完整的数据库解决方案。

Microsoft Office

作为Microsoft Office组件之一的Microsoft Access是在Windows环境下非常流行的桌面型数据库管理系统。使用Microsoft Access无需编写任何代码，只需通过直观的可视化 *** 作就可以完成大部分数据管理任务。在Microsoft Access数据库中，包括许多组成数据库的基本要素。这些要素是存储信息的表、显示人机交互界面的窗体、有效检索数据的查询、信息输出载体的报表、提高应用效率的宏、功能强大的模块工具等。它不仅可以通过ODBC与其它数据库相连，实现数据交换和共享，还可以与Word、Excel等办公软件进行数据交换和共享，并且通过对象链接与嵌入技术在数据库中嵌入和链接声音、图像等多媒体数据。

数据库管理系统选择原则

选择数据库管理系统时应从以下几个方面予以考虑：

(1) 构造数据库的难易程度。

需要分析数据库管理系统有没有范式的要求，即是否必须按照系统所规定的数据模型分析现实世界，建立相应的模型；数据库管理语句是否符合国际标准，符合国际标准则便于系统的维护、开发、移植；有没有面向用户的易用的开发工具；所支持的数据库容量，数据库的容量特性决定了数据库管理系统的使用范围。

(2) 程序开发的难易程度。

有无计算机辅助软件工程工具CASE——计算机辅助软件工程工具可以帮助开发者根据软件工程的方法提供各开发阶段的维护、编码环境，便于复杂软件的开发、维护。有无第四代语言的开发平台——第四代语言具有非过程语言的设计方法，用户不需编写复杂的过程性代码，易学、易懂、易维护。有无面向对象的设计平台——面向对象的设计思想十分接近人类的逻辑思维方式，便于开发和维护。对多媒体数据类型的支持——多媒体数据需求是今后发展的趋势，支持多媒体数据类型的数据库管理系统必将减少应用程序的开发和维护工作。

(3) 数据库管理系统的性能分析。

包括性能评估（响应时间、数据单位时间吞吐量）、性能监控（内外存使用情况、系统输入/输出速率、SQL语句的执行，数据库元组控制）、性能管理（参数设定与调整）。

(4) 对分布式应用的支持。

包括数据透明与网络透明程度。数据透明是指用户在应用中不需指出数据在网络中的什么节点上，数据库管理系统可以自动搜索网络，提取所需数据；网络透明是指用户在应用中无需指出网络所采用的协议。数据库管理系统自动将数据包转换成相应的协议数据。

(5) 并行处理能力。

支持多CPU模式的系统（SMP，CLUSTER，MPP），负载的分配形式，并行处理的颗粒度、范围。

(6) 可移植性和可括展性。

可移植性指垂直扩展和水平扩展能力。垂直扩展要求新平台能够支持低版本的平台，数据库客户机/服务器机制支持集中式管理模式，这样保证用户以前的投资和系统；水平扩展要求满足硬件上的扩展，支持从单CPU模式转换成多CPU并行机模式（ SMP, CLUSTER, MPP）

(7) 数据完整性约束。

数据完整性指数据的正确性和一致性保护，包括实体完整性、参照完整性、复杂的事务规则。

(8) 并发控制功能。

对于分布式数据库管理系统，并发控制功能是必不可少的。因为它面临的是多任务分布环境，可能会有多个用户点在同一时刻对同一数据进行读或写 *** 作，为了保证数据的一致性，需要由数据库管理系统的并发控制功能来完成。评价并发控制的标准应从下面几方面加以考虑：

保证查询结果一致性方法

数据锁的颗粒度（数据锁的控制范围，表、页、元组等）

数据锁的升级管理功能

死锁的检测和解决方法

(9) 容错能力。

异常情况下对数据的容错处理。评价标准：硬件的容错，有无磁盘镜象处理功能软件的容错，有无软件方法异常情况的容错功能

(10) 安全性控制

包括安全保密的程度（帐户管理、用户权限、网络安全控制、数据约束）

(11) 支持汉字处理能力

包括数据库描述语言的汉字处理能力（表名、域名、数据）和数据库开发工具对汉字的支持能力。

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