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S'applique à : SQL Server
Microsoft SQL Server est un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR). Les applications et les outils se connectent à une instance ou une base de données SQL Server et communiquent à l’aide de Transact-SQL (T-SQL).
Vous pouvez installer SQL Server sur Windows ou Linux, et le déployer dans un conteneur Linux, sur une machine virtuelle Azure ou sur une autre plateforme de machine virtuelle. Vous le connaissez peut-être sous l’appellation produit prêt à l’emploi.
Les versions de SQL Server prises en charge dépendent du contrat de licence que vous avez, mais dans le cadre de cette documentation, nous supposons qu’il s’agit des versions SQL Server 2016 (13.x) et ultérieures. La documentation de SQL Server 2014 (12.x) et les versions antérieures sont disponibles dans Versions antérieures de la documentation SQL Server. Pour connaître les versions de SQL Server qui sont actuellement prises en charge, consultez Options de fin du support SQL Server.
Le Moteur de base de données SQL Server sous-jacent est également utilisé par les produits et services suivants :
Pour obtenir la liste des fonctionnalités prises en charge par les éditions de SQL Server sur Windows, consultez :
Cette section décrit certaines des technologies clés disponibles dans SQL Server.
Composant | Description |
---|---|
Moteur de base de données | Le moteur de base de données est un service central qui permet de stocker, traiter et sécuriser les données. Le moteur de base de données offre un accès contrôlé et un traitement transactionnel pour répondre aux exigences des applications qui consomment le plus de données au sein de votre entreprise. Le moteur de base de données offre également un support riche pour assurer la continuité d’activité par le biais de la continuité d’activité et de la récupération de base de données – SQL Server. |
Machine Learning Services (MLS) | Machine Learning Services de SQL Server prennent en charge l’intégration de l’apprentissage automatique, à l’aide des langages populaires R et Python, dans les flux de travail de l’entreprise. Machine Learning Services (dans la base de données) intègre R et Python à SQL Server, ce qui permet de générer, reformer et évaluer facilement les modèles en appelant des procédures stockées. Machine Learning Server fournit la prise en charge de R et Python à l’échelle de l’entreprise, sans nécessiter SQL Server. |
Integration Services (SSIS) | SQL Server Integration Services est une plateforme permettant de créer des solutions d’intégration de données de haute performance, y compris des packages qui fournissent un traitement d’extraction, transformation et chargement (ETL) pour l’entreposage de données. |
Analysis Services (SSAS) | SQL Server Analysis Services est une plateforme de données analytiques et un ensemble d’outils pour la BI personnelle, d’équipe et d’entreprise. Les serveurs et concepteurs de clients prennent en charge des solutions OLAP traditionnelles, de nouvelles solutions de modélisation tabulaire, ainsi que des fonctionnalités d’analyse et de collaboration en libre-service grâce à Power Pivot, Excel et à un environnement de serveur SharePoint. Analysis Services propose également l’exploration de données pour que vous puissiez découvrir les modèles et relations masqués à l’intérieur de grands volumes de données. |
Reporting Services (SSRS) | SQL Server Reporting Services fournit des fonctionnalités web de création de rapports d’entreprise. Vous pouvez créer des rapports qui extraient du contenu de sources de données très diverses, publier des rapports dans différents formats et gérer de façon centralisée la sécurité et les abonnements. |
Réplication | La réplication SQL Server est un ensemble de technologies permettant de copier et de distribuer des données et des objets d’une base de données à une autre, puis de procéder à une synchronisation entre les bases de données pour préserver la cohérence. Avec la réplication, vous pouvez distribuer des données vers différents emplacements et à des utilisateurs distants ou mobiles par l’intermédiaire de réseaux locaux ou étendus, de connexions d’accès à distance, de connexions sans fil et d’Internet. |
Data Quality Services (DQS) | Data Quality Services fournit une solution de nettoyage des données reposant sur des connaissances. DQS vous permet de générer une base de connaissances, puis utilise cette dernière pour effectuer la correction des données et la déduplication de vos données, à l’aide de moyens assistés par ordinateur et interactifs. Vous pouvez utiliser des services de données de référence en nuage, et vous pouvez générer une solution de gestion de données qui intègre DQS avec SQL Server Integration Services et Master Data Services. |
Master Data Services (MDS) | Master Data Services est la solution SQL Server de gestion des données de référence. Une solution reposant sur Master Data Services garantit que la création de rapports et l’analyse sont basées sur les informations adéquates. L’utilisation de Master Data Services vous permet de créer un référentiel central pour vos données principales et de conserver un enregistrement vérifiable et sécurisable de ces données au fur et à mesure de leur modification. |
Ce tableau fournit des liens vers des concepts fondamentaux dans SQL Server et Azure SQL.
Bien que SQL Server soit un produit autonome, qui peut être installé sur des ordinateurs exécutant des systèmes d’exploitation Windows et Linux, vous pouvez intégrer vos instances SQL Server à plusieurs services Azure.
SQL Server sur les machines virtuelles Azure vous permet d’utiliser des versions complètes de SQL Server dans le cloud sans devoir gérer du matériel local. Les machines virtuelles SQL Server simplifient également les coûts de licence quand vous payez à l’utilisation.
Les machines virtuelles Azure sont exécutées dans différentes régions géographiques du monde entier. Elles offrent également différentes tailles de machine. La galerie d’images de machine virtuelle vous permet de créer une machine virtuelle SQL Server avec la version, l’édition et le système d’exploitation appropriés. Les machines virtuelles constituent ainsi une bonne solution pour différentes charges de travail SQL Server.
SQL Server avec Azure Arc simplifie la gouvernance et la gestion en proposant une plateforme de gestion multicloud et locale cohérente. Azure Arc fournit un moyen centralisé et unifié de gérer l’ensemble de votre environnement, en combinant des machines virtuelles non-Azure et/ou locales existantes, des clusters Kubernetes et des bases de données dans Azure Resource Manager.
Vous pouvez utiliser les services et les fonctionnalités de gestion Azure, introduire des pratiques DevOps pour prendre en charge de nouveaux modèles natifs cloud dans votre environnement et configurer des emplacements personnalisés en tant que couche d’abstraction sur des clusters Kubernetes et des extensions de cluster compatibles avec Azure Arc, quel que soit l’endroit où vos ressources vivent.
Azure Kubernetes Service (AKS) est un service Kubernetes managé pour le déploiement et la gestion des clusters de conteneur. Avec SQL Server sur des conteneurs Linux, vous pouvez déployer un conteneur LINUX SQL Server sur AKS à l’aide de graphiques Helm.
Notes
Vous pouvez également configurer SQL Managed Instance avec Azure Arc sur une infrastructure Kubernetes de votre choix, ce qui vous permet de gérer le service dans Azure tandis que vos données restent à l’emplacement que vous préférez.
SQL Server offre de nombreuses opportunités de migration et de modernisation de votre patrimoine de données.
1 SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures.
Saviez-vous que vous pouvez modifier le contenu SQL vous-même ? Dans ce cas, non seulement vous nous aidez à améliorer notre documentation, mais vous êtes également cité en tant que contributeur à la page.
Pour plus d’informations, consultez le Guide pratique pour contribuer à la documentation SQL Server
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