Steigern der Produktivität von Entwicklern mit Tools und integrierten Diensten
SQL Server 2025 bietet Features und Tools, mit denen Entwickler mit Daten, Ereignissen und APIs arbeiten können. Diese Einheit behandelt die Entwicklungsfunktionen in SQL Server 2025.
Implementieren von Datenanreicherungsfunktionen
SQL Server 2025 verbessert die Funktionen für die Datenerweiterung erheblich mit mehreren wichtigen Features:
Arbeiten mit nativem JSON
SQL Server 2025 bietet verbesserte native JSON-Unterstützung, sodass Sie JSON direkt in T-SQL speichern, abfragen und bearbeiten können. Neue Funktionen wie JSON_OBJECT und JSON_VALUE vereinfachen die Arbeit mit halbstrukturierten Daten, während die verbesserte Indizierung die Leistung für JSON-Abfragen erhöht. Dies erleichtert das Mischen relationaler und hierarchischer Daten für moderne Anwendungen.
Mit der JSON-Unterstützung in SQL Server können Sie JSON-Daten nativ speichern und arbeiten.
- Verarbeiten von JSON-Dokumenten direkt in SQL Server
- Abfragen und Aktualisieren von JSON mit T-SQL
- Index-JSON-Eigenschaften für eine schnellere Leistung
- Überprüfen von JSON auf Datenbankebene
- Verwenden Sie den JSON-Datentyp für strikte Typerzwingung
Das folgende Beispiel zeigt, wie SQL Server 2025 den neuen JSON-Datentyp mit automatischer Überprüfung und Punktnotation verwendet, sodass Sie JSON in einer Spalte und Abfrageeigenschaften wie Name und Preis direkt in T-SQL ohne zusätzliche Funktionen speichern können.
-- Create a table with a JSON column
CREATE TABLE Products (
ProductId int PRIMARY KEY,
ProductData JSON
);
-- Insert valid JSON data with automatic validation
INSERT INTO Products (ProductId, ProductData)
VALUES (1, '{"name": "Widget", "price": 19.99, "features": ["durable", "lightweight"]}');
-- Query JSON properties using dot notation
SELECT
ProductId,
ProductData.name,
ProductData.price
FROM Products;
Tipp
Verwenden Sie die ISJSON() Funktion, um JSON-Daten zu überprüfen, bevor Sie sie in der Datenbank speichern.
Integrieren von REST-APIs
SQL Server 2025 führt integrierte REST-API-Unterstützung ein und ermöglicht die direkte Interaktion mit Datenbankobjekten über HTTP ohne zusätzliche Middleware. Entwickler können Tabellen, Ansichten und gespeicherte Prozeduren als RESTful-Endpunkte verfügbar machen und die Integration von SQL Server in moderne Web- und mobile Anwendungen vereinfachen. Das Feature unterstützt sichere Authentifizierung, JSON-Nutzlasten für Eingabe und Ausgabe sowie eine differenzierte Kontrolle darüber, welche Vorgänge verfügbar gemacht werden. Dies vereinfacht das Erstellen von einfachen Diensten und Microservices, die SQL Server als Back-End verwenden und gleichzeitig den Entwicklungsaufwand reduzieren.
Die REST-API-Vorgänge werden in der Datenbank ausgeführt, die Sicherheit verbessern und externe Abhängigkeiten reduzieren.
| Merkmal | Description | Beispielanwendungsfall |
|---|---|---|
| API-Integration | Aufrufen externer APIs aus T-SQL | Anreichern von Daten mit Nicht-Microsoft-Diensten |
| API-Authentifizierung | Sichere API-Aufrufe mit verwalteten Identitäten | Sichere Verbindung mit Azure-Diensten herstellen |
| Antwortverarbeitung | Natives Verarbeiten von JSON-/XML-Antworten | Automatisches Transformieren externer Daten |
| Anforderungsverwaltung | Konfigurieren von Timeouts und Wiederholungen | Sicherstellen einer zuverlässigen API-Kommunikation |
Verwenden von RegEx-Vorgängen
SQL Server 2025 fügt native Unterstützung für reguläre Ausdrücke (RegEx) in T-SQL hinzu, wodurch leistungsstarke Musterabgleich und Textmanipulation direkt in Abfragen ermöglicht werden. Mit neuen Funktionen wie REGEXP_MATCHES, REGEXP_REPLACEund REGEXP_LIKE, Entwickler können Eingaben überprüfen, komplexe Muster extrahieren und erweiterte Zeichenfolgentransformationen ausführen, ohne sich auf CLR (Common Language Runtime) oder externe Skripts zu verlassen. Dieses Feature vereinfacht Aufgaben wie Datenbereinigung, Formatüberprüfung und Suche nach dynamischen Mustern und macht SQL Server für moderne Datenverarbeitungsszenarien vielseitiger.
Unterstützung für reguläre Ausdrücke fügt Musterabgleichsfunktionen hinzu:
| Funktion | Zweck | Example |
|---|---|---|
| REGEXP_MATCHES | Testen, ob eine Zeichenfolge mit einem Muster übereinstimmt | Überprüfen von E-Mail-Formaten |
| REGEXP_REPLACE | Ersetzen von Text mithilfe von Mustern | Bereinigen und Standardisieren von Daten |
| REGEXP_EXTRACT | Extrahiere übereinstimmende Teilzeichenfolgen | Analysieren von strukturiertem Text |
| REGEXP_LIKE | Musterbasierter Zeichenfolgenvergleich | Filtern von Daten mithilfe von Mustern |
Das folgende Beispiel zeigt, wie SQL Server 2025 externe APIs direkt mit sp_invoke_external_service aufrufen kann, indem ein POST-Anforderung mit dynamischen Daten und sicheren Headern gesendet und die JSON-Response für die sofortige Verwendung in T-SQL erfasst wird.
-- Call an external API to enrich customer data
DECLARE @apiResponse JSON;
EXEC sp_invoke_external_service
@service_name = 'CustomerEnrichment',
@url = 'https://api.example.com/enrich',
@method = 'POST',
@headers = '{"Authorization": "Bearer {{azure_token}}"}',
@request_body = '{"customerId": @customerId}',
@response = @apiResponse OUTPUT;
Das folgende Beispiel zeigt, wie SQL Server 2025 RegEx-Funktionen verwendet, z REGEXP_MATCHES . B. zum Überprüfen von E-Mail-Formaten und REGEXP_REPLACE zum Standardisieren von Telefonnummern, wodurch leistungsstarke Textüberprüfungen und Transformationen direkt in T-SQL ermöglicht werden.
-- Validate email addresses using RegEx
SELECT
CustomerID,
Email,
CASE
WHEN Email REGEXP_MATCHES '^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
THEN 'Valid'
ELSE 'Invalid'
END AS EmailStatus
FROM Customers;
-- Standardize phone numbers using RegEx
SELECT
PhoneNumber,
REGEXP_REPLACE(
PhoneNumber,
'^\+?1?[-. ]?(\d{3})[-. ]?(\d{3})[-. ]?(\d{4})$',
'($1) $2-$3'
) AS FormattedPhone
FROM Contacts;
Konfigurieren des Ereignisstreamings
SQL Server 2025 führt systemeigene Ereignisstreamingfunktionen ein, sodass Echtzeitdaten direkt von der Datenbank an externe Consumer ohne komplexe ETL-Pipelines fließen können. Mithilfe der integrierten Unterstützung für Streamingprotokolle können Sie Änderungen aus Tabellen, Ansichten oder Abfragen als fortlaufende Datenströme auf Plattformen wie Azure Event Hubs veröffentlichen.
Einrichten des Streamings von Änderungsereignissen
Stellen Sie sicher, dass Ihr Azure Event Hubs-Namespace ordnungsgemäß konfiguriert ist, bevor Sie das Ändern des Ereignisstreamings einrichten.
Das Ändern des Ereignisstreamings bietet Folgendes:
- Transaktionsprotokolländerungen direkt an Azure Event Hubs streamen
- Verringern des E/A-Aufwands im Vergleich zu herkömmlichem CDC
- Aktivieren der Echtzeitdatenreplikation
- Unterstützen von ereignisgesteuerten Architekturen
Zu den wichtigsten Vorteilen des Änderungsereignisstreamings gehören:
- Reduzierte Latenz: Direktes Streaming aus Transaktionsprotokollen beseitigt die Notwendigkeit von Zwischenspeicher
- Geringere Ressourcenauslastung: Optimierte E/A-Vorgänge im Vergleich zu CDC
- KI-Integration in Echtzeit: Ermöglichen Sie KI-Agents, Datenänderungen sofort zu verarbeiten und darauf zu reagieren.
- Skalierbare Architektur: Entwickelt für die Verarbeitung von Transaktionsumgebungen mit hohem Volumen
Verwenden von Entwicklertools und -sprachen
SQL Server 2025 erweitert die Produktivität der Entwickler mit breiter Sprach- und Toolunterstützung. Entwickler können mit T-SQL zusammen mit modernen Sprachen wie Python, R und JavaScript über integrierte Laufzeitumgebungen arbeiten und erweiterte Analyse- und KI-Workflows direkt in der Datenbank ermöglichen.
Erweiterte Visual Studio-Erweiterungen bieten umfangreichere Debugging-, IntelliSense- und Bereitstellungsfeatures, während neue CLI-Tools die Automatisierung und Azure Pipelines vereinfachen. In Kombination mit REST-API-Endpunkten und systemeigenen JSON-, RegEx- und Ereignisstreamingfunktionen bietet SQL Server 2025 eine einheitliche Plattform zum effizienten Erstellen moderner, datengesteuerter Anwendungen.
Installieren des Python-Treibers
Der neue Python-Treiber für SQL Server 2025 bietet:
- Einfache Installation über Pip:
pip install mssql-python - Async/await-Unterstützung für eine bessere Leistung
- Integriertes Verbindungspooling
- Typenhinweise für eine bessere IDE-Integration
- Umfassende Fehlerbehandlung
Der folgende Python-Codeausschnitt zeigt, wie Eine asynchrone Abfrage für eine SQL Server-Datenbank mit Python ausgeführt wird. Sie verwendet die mssql.async-Bibliothek, um eine nicht-blockierende Verbindung mit connect('connection_string') herzustellen und eine effiziente Ressourcenverwaltung mit asynchronen Abläufen sicherzustellen. Innerhalb der Verbindung erstellt sie einen Cursor, führt eine SQL-Abfrage asynchron mit SELECT TOP 10 * FROM Customers und await cursor.execute() aus, und ruft alle Ergebnisse mithilfe von await cursor.fetchall() ab.
from mssql.async import connect
async with connect('connection_string') as conn:
async with conn.cursor() as cursor:
await cursor.execute('SELECT TOP 10 * FROM Customers')
results = await cursor.fetchall()
Verbessern der VS Code-Erfahrung mit GitHub Copilot
Die MSSQL-Erweiterung für Visual Studio Code umfasst jetzt KI-gestützte Features über die GitHub Copilot-Integration:
Intelligente SQL-Generierung:
- Abschließen von SQL-Abfragen basierend auf Beschreibungen in natürlicher Sprache
- Vorschlagen optimierter Abfragemuster
- Generieren von Datenbankschemaänderungen
Intelligente Schemaforschung:
- KI-gestützte Schemaempfehlungen
- Automatische Beziehungserkennung
- Auswirkungsanalyse für Schemaänderungen
Abfrageoptimierung:
- Vorschläge zur Leistungsverbesserung
- Indexempfehlungen
- Analyse des Ausführungsplans
ORM-Unterstützung:
- Generieren von Entity Framework-Migrationen
- Vorschlagen von Modelländerungen auf der Grundlage des Datenbankschemas
- Erstellen von Datenzugriffsschichtcode
Verwenden Sie die MSSQL-Erweiterung, um Ihr Verbindungsprofil einzurichten und einen neuen Abfrage-Editor zu öffnen. Wenn Sie mit der Eingabe von Kommentaren beginnen, z. B.:
-- Find all customers who made purchases in the last 30 days
-- and calculate their total spending
Copilot liest die Absicht und schlägt automatisch eine vollständige SQL-Abfrage vor.
SELECT
c.CustomerID,
c.Name,
COUNT(o.OrderID) as OrderCount,
SUM(o.TotalAmount) as TotalSpending
FROM
Customers c
JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID
WHERE
o.OrderDate >= DATEADD(day, -30, GETDATE())
GROUP BY
c.CustomerID,
c.Name
HAVING
COUNT(o.OrderID) > 0
ORDER BY
TotalSpending DESC;
Drücken Sie die TAB- oder EINGABETASTE , um den Vorschlag von Copilot anzunehmen, oder bearbeiten Sie ihn zur Genauigkeit.
Mit diesen Features können Entwickler anspruchsvollere, effizientere und wartungsfähige Datenbankanwendungen erstellen und gleichzeitig die Produktivität durch KI-Unterstützung und moderne Tools verbessern.