イントロダクション

完了

SQL Server 2025 では、最新のワークロードをサポートするさまざまな新しい T-SQL 機能と拡張機能が導入され、クエリは明確で保守可能な状態を維持できます。 このモジュールでは、AI とベクターの言語追加、パターン マッチング、JSON 出力、文字列処理、および改善された日付と数値の操作に焦点を当てます。

このモジュールでは、次のトピックについて説明します。

  • ベクターと AI の統合: 埋め込みを生成し、 AI_GENERATE_EMBEDDINGSAI_GENERATE_CHUNKSVECTOR_DISTANCEVECTOR_NORMVECTOR_NORMALIZEVECTORPROPERTYCREATE EXTERNAL MODELCREATE VECTOR INDEXVECTOR_SEARCHなどの機能を使用してベクター データを操作する方法について説明します。
  • パターン マッチングとテキスト抽出: REGEXP_LIKEREGEXP_SUBSTRREGEXP_REPLACEREGEXP_INSTRREGEXP_COUNTREGEXP_MATCHES、および REGEXP_SPLIT_TO_TABLE、および強化された SUBSTRING 動作を使用します。
  • JSON と文字列の集計: JSON_ARRAYAGGJSON_OBJECTAGGを使用して構造化された出力を作成し、 STRING_AGGで区切られたテキストを作成します。 文字列連結には || 演算子を使用し、Unicode エスケープ シーケンスには UNISTR を使用することもできます。
  • エンコードおよび類似性関数: BASE64_ENCODEBASE64_DECODEを使用してテキストをエンコードおよびデコードし、文字列を EDIT_DISTANCEEDIT_DISTANCE_SIMILARITYJARO_WINKLER_DISTANCE、および JARO_WINKLER_SIMILARITYと比較します。
  • 日付と数値の機能強化: CURRENT_DATEDATEADDを用いてbigintを操作し、乗算計算用のPRODUCT()集計を活用します。

学習の目的

このモジュールを完了すると、次のことが可能になります。

  • SQL Server 2025 の T-SQL の新機能と強化された機能について説明します。
  • これらの機能を適用して、AI の統合、テキストの解析と書式設定、JSON 出力のビルド、分析のサポートを行います。
  • 適切な関数または演算子を選択して、クエリを読みやすく効率的に保ちます。

[前提条件]

  • SQL Server 2025
  • SQL Server とクエリ処理に関する基本的な作業知識
  • Transact-SQL (T-SQL) に関する基本的な知識
  • SQL Server の関数、演算子、JSON 処理に関する知識