Steigern der Produktivität von Entwicklern mit Tools und integrierten Diensten

  • 15 Minuten

SQL Server 2025 stellt Features und Tools bereit, mit denen Entwickler mit Daten, Ereignissen und APIs arbeiten können. Diese Einheit deckt die Entwicklungsfunktionen in SQL Server 2025 ab.

Implementieren von Datenanreicherungsfunktionen

SQL Server 2025 verbessert die Funktionen für die Datenanreicherung erheblich mit mehreren wichtigen Features:

Arbeiten mit nativem JSON

SQL Server 2025 bietet eine 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.

JSON Unterstützung in SQL Server ermöglicht es Ihnen, JSON-Daten nativ zu speichern und zu bearbeiten.

  • 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 die Erstellung 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 vielseitiger für moderne Datenverarbeitungsszenarien.

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 mithilfe von sp_invoke_external_service aufrufen kann, eine POST-Anforderung mit dynamischen Daten und sicheren Headern sendet und die JSON-Antwort zur sofortigen Verwendung in T-SQL erfasst.

-- 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 wie REGEXP_MATCHES verwendet, um E-Mail-Formate zu validieren und REGEXP_REPLACE zum Standardisieren von Telefonnummern zu verwenden und leistungsstarke Textüberprüfung und Transformation direkt in T-SQL zu ermöglichen.

-- 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 zu externen Verbrauchern 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:

  • Übertragen von Transaktionsprotokolländerungen direkt in Azure Event Hubs
  • 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 umfassendere 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 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

Im folgenden Python Codeausschnitt wird gezeigt, wie Sie mithilfe von Python eine asynchrone Abfrage für eine SQL Server-Datenbank ausführen. 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 durch 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 Tab oder Enter, um den Vorschlag von Copilot zu akzeptieren, oder bearbeiten Sie ihn, um die Genauigkeit zu verbessern.

Mit diesen Features können Entwickler anspruchsvollere, effizientere und wartungsfähige Datenbankanwendungen erstellen und gleichzeitig die Produktivität durch KI-Unterstützung und moderne Tools verbessern.