ยกระดับประสิทธิภาพการทํางานของนักพัฒนาด้วยเครื่องมือและบริการแบบบูรณาการ

เสร็จสมบูรณ์เมื่อ

SQL Server 2025 มีคุณสมบัติและเครื่องมือสําหรับนักพัฒนาในการทํางานกับข้อมูล เหตุการณ์ และ API หน่วยนี้ครอบคลุมความสามารถในการพัฒนาใน SQL Server 2025

ใช้คุณสมบัติการเพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูล

SQL Server 2025 ปรับปรุงความสามารถในการเพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูลอย่างมีนัยสําคัญด้วยคุณสมบัติหลักหลายประการ:

ทํางานกับ JSON ดั้งเดิม

SQL Server 2025 ให้การสนับสนุน JSON ดั้งเดิมที่ได้รับการปรับปรุง ให้คุณจัดเก็บ สืบค้น และจัดการ JSON ได้โดยตรงใน T-SQL ฟังก์ชันใหม่ๆ เช่น JSON_OBJECT และ JSON_VALUE ลดความซับซ้อนในการทํางานกับข้อมูลกึ่งโครงสร้าง ในขณะที่การจัดทําดัชนีที่ได้รับการปรับปรุงจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสําหรับการสืบค้น JSON สิ่งนี้ทําให้การผสมผสานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และลําดับชั้นง่ายขึ้นสําหรับแอปพลิเคชันสมัยใหม่

การสนับสนุน JSON ใน SQL Server ช่วยให้คุณจัดเก็บและทํางานกับข้อมูล JSON ได้แบบเนทีฟ

• ประมวลผลเอกสาร JSON โดยตรงใน SQL Server
• สืบค้นและอัปเดต JSON โดยใช้ T-SQL
• ดัชนีคุณสมบัติ JSON เพื่อประสิทธิภาพที่เร็วขึ้น
• ตรวจสอบความถูกต้องของ JSON ที่ระดับฐานข้อมูล
• ใช้ประเภทข้อมูล JSON สําหรับการบังคับใช้ประเภทที่เข้มงวด

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่า SQL Server 2025 ใช้ประเภทข้อมูล JSON ใหม่ด้วยการตรวจสอบอัตโนมัติและสัญกรณ์จุดอย่างไร ช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บ JSON ในคอลัมน์และคุณสมบัติการสืบค้น เช่น ชื่อและราคาได้โดยตรงใน T-SQL โดยไม่ต้องใช้ฟังก์ชันเพิ่มเติม

-- 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;

เคล็ดลับ

ใช้ฟังก์ชันเพื่อ ISJSON() ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล JSON ก่อนจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล

ผสานรวม REST API

SQL Server 2025 แนะนําการสนับสนุน REST API ในตัว ทําให้สามารถโต้ตอบโดยตรงกับวัตถุฐานข้อมูลผ่าน HTTP โดยไม่ต้องใช้มิดเดิลแวร์เพิ่มเติม นักพัฒนาสามารถแสดงตาราง มุมมอง และกระบวนงานที่เก็บไว้เป็นจุดสิ้นสุด RESTful ทําให้ง่ายต่อการรวม SQL Server กับเว็บและแอปพลิเคชันมือถือที่ทันสมัย คุณลักษณะนี้รองรับการรับรองความถูกต้องที่ปลอดภัย เพย์โหลด JSON สําหรับอินพุตและเอาต์พุต และการควบคุมอย่างละเอียดเกี่ยวกับการดําเนินการที่เปิดเผย สิ่งนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการสร้างบริการขนาดเล็กและไมโครเซอร์วิสที่ใช้ SQL Server เป็นแบ็กเอนด์ในขณะที่ลดค่าใช้จ่ายในการพัฒนา

การดําเนินการ REST API จะดําเนินการในฐานข้อมูล ปรับปรุงความปลอดภัยและลดการพึ่งพาภายนอก

คุณสมบัติ	คำอธิบาย	ตัวอย่างกรณีการใช้งาน
การรวม API	เรียก API ภายนอกจาก T-SQL	เพิ่มข้อมูลด้วยบริการที่ไม่ใช่ของ Microsoft
การรับรองความถูกต้องของ API	การเรียก API ที่ปลอดภัยด้วยข้อมูลประจําตัวที่มีการจัดการ	เชื่อมต่อกับบริการ Azure อย่างปลอดภัย
การจัดการการตอบสนอง	ประมวลผลการตอบกลับ JSON/XML แบบเนทีฟ	แปลงข้อมูลภายนอกโดยอัตโนมัติ
การจัดการคําขอ	กําหนดค่าการหมดเวลาและการลองใหม่	รับรองการสื่อสาร API ที่เชื่อถือได้

ใช้การดําเนินการ RegEx

SQL Server 2025 เพิ่มการสนับสนุนดั้งเดิมสําหรับนิพจน์ทั่วไป (RegEx) ใน T-SQL ทําให้สามารถจับคู่รูปแบบที่มีประสิทธิภาพและการจัดการข้อความได้โดยตรงภายในแบบสอบถาม ด้วยฟังก์ชันใหม่ๆ เช่น REGEXP_MATCHES, REGEXP_REPLACE, และ REGEXP_LIKEนักพัฒนาสามารถตรวจสอบอินพุต แยกรูปแบบที่ซับซ้อน และทําการแปลงสตริงขั้นสูงโดยไม่ต้องพึ่งพา CLR (Common Language Runtime) หรือสคริปต์ภายนอก คุณลักษณะนี้ช่วยลดความยุ่งยากของงานต่างๆ เช่น การล้างข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้องของรูปแบบ และการค้นหารูปแบบแบบไดนามิก ทําให้ SQL Server มีความหลากหลายมากขึ้นสําหรับสถานการณ์การประมวลผลข้อมูลที่ทันสมัย

การสนับสนุนนิพจน์ทั่วไป เพิ่มความสามารถในการจับคู่รูปแบบ:

ฟังก์ชัน	วัตถุประสงค์	ตัวอย่าง
REGEXP_MATCHES	ทดสอบว่าสตริงตรงกับรูปแบบหรือไม่	ตรวจสอบความถูกต้องของรูปแบบอีเมล
REGEXP_REPLACE	แทนที่ข้อความโดยใช้รูปแบบ	ล้างข้อมูลและสร้างมาตรฐาน
REGEXP_EXTRACT	แยกสตริงย่อยที่ตรงกัน	แยกวิเคราะห์ข้อความที่มีโครงสร้าง
REGEXP_LIKE	การเปรียบเทียบสตริงตามรูปแบบ	กรองข้อมูลโดยใช้รูปแบบ

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่า SQL Server 2025 สามารถเรียก API ภายนอกได้โดยตรงโดยใช้ sp_invoke_external_serviceการส่งคําขอ POST พร้อมข้อมูลแบบไดนามิกและส่วนหัวที่ปลอดภัย และบันทึกการตอบสนอง JSON เพื่อใช้งานทันทีใน T-SQL

-- 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;

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่า SQL Server 2025 ใช้ฟังก์ชัน RegEx อย่างไร เช่น REGEXP_MATCHES เพื่อตรวจสอบรูปแบบอีเมลและ REGEXP_REPLACE เพื่อกําหนดมาตรฐานหมายเลขโทรศัพท์ ทําให้สามารถตรวจสอบและแปลงข้อความที่มีประสิทธิภาพได้โดยตรงใน T-SQL

-- 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;

กําหนดค่าการสตรีมเหตุการณ์

SQL Server 2025 นําเสนอความสามารถในการสตรีมเหตุการณ์แบบเนทีฟ ซึ่งช่วยให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์สามารถไหลจากฐานข้อมูลไปยังผู้บริโภคภายนอกได้โดยตรงโดยไม่ต้องใช้ไปป์ไลน์ ETL ที่ซับซ้อน เมื่อใช้การสนับสนุนในตัวสําหรับโปรโตคอลการสตรีม คุณสามารถเผยแพร่การเปลี่ยนแปลงจากตาราง มุมมอง หรือคิวรีเป็นสตรีมต่อเนื่องไปยังแพลตฟอร์ม เช่น Azure Event Hubs

ตั้งค่าการสตรีมเหตุการณ์การเปลี่ยนแปลง

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนมสเปซ Azure Event Hubs ของคุณได้รับการกําหนดค่าอย่างถูกต้องก่อนที่จะตั้งค่าการสตรีมเหตุการณ์การเปลี่ยนแปลง

การสตรีมเหตุการณ์การเปลี่ยนแปลงให้:

• สตรีมการเปลี่ยนแปลงบันทึกธุรกรรมโดยตรงไปยัง Azure Event Hubs
• ลดค่าใช้จ่าย I/O เมื่อเทียบกับ CDC แบบดั้งเดิม
• เปิดใช้งานการจําลองข้อมูลแบบเรียลไทม์
• รองรับสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์

ประโยชน์หลักบางประการของการสตรีมเหตุการณ์การเปลี่ยนแปลง ได้แก่:

• ลดเวลาแฝง: การสตรีมโดยตรงจากบันทึกธุรกรรมทําให้ไม่จําเป็นต้องใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลระดับกลาง
• การใช้ทรัพยากรที่ต่ําลง: เพิ่มประสิทธิภาพการทํางานของ I/O เมื่อเทียบกับ CDC
• การรวม AI แบบเรียลไทม์: ช่วยให้ตัวแทน AI สามารถประมวลผลและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงข้อมูลได้ทันที
• สถาปัตยกรรมที่ปรับขนาดได้: สร้างขึ้นเพื่อจัดการกับสภาพแวดล้อมการทําธุรกรรมที่มีปริมาณมาก

ใช้เครื่องมือและภาษาสําหรับนักพัฒนา

SQL Server 2025 ขยายประสิทธิภาพการทํางานของนักพัฒนาด้วยการสนับสนุนภาษาและเครื่องมือที่กว้างขวาง นักพัฒนาสามารถทํางานกับ T-SQL ควบคู่ไปกับภาษาสมัยใหม่ เช่น Python, R และ JavaScript ผ่านสภาพแวดล้อมรันไทม์แบบบูรณาการ ซึ่งเปิดใช้งานการวิเคราะห์ขั้นสูงและเวิร์กโฟลว์ AI ได้โดยตรงในฐานข้อมูล

ส่วนขยาย Visual Studio ที่ได้รับการปรับปรุงให้คุณสมบัติการดีบัก IntelliSense และการปรับใช้ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น ในขณะที่เครื่องมือ CLI ใหม่ช่วยลดความซับซ้อนของระบบอัตโนมัติและไปป์ไลน์ Azure เมื่อรวมกับตําแหน่งข้อมูล REST API และความสามารถในการสตรีม JSON, RegEx และเหตุการณ์ดั้งเดิม SQL Server 2025 นําเสนอแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสําหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ทันสมัยและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

ติดตั้งไดรเวอร์ Python

ไดรเวอร์ Python ใหม่สําหรับ SQL Server 2025 มี:

• ติดตั้งง่ายผ่าน pip: pip install mssql-python
• การสนับสนุนแบบอะซิงโครนัส/รอเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
• การรวมการเชื่อมต่อในตัว
• พิมพ์คําแนะนําเพื่อการรวม IDE ที่ดีขึ้น
• การจัดการข้อผิดพลาดที่ครอบคลุม

ส่วนย่อย Python ต่อไปนี้แสดงวิธีการทําแบบสอบถามแบบอะซิงโครนัสกับฐานข้อมูล SQL Server โดยใช้ Python ใช้ mssql.async ไลบรารีเพื่อสร้างการเชื่อมต่อแบบไม่ปิดกั้นด้วย connect('connection_string')เพื่อให้มั่นใจว่าการจัดการทรัพยากรมีประสิทธิภาพด้วยอะซิงโครนัส ภายในการเชื่อมต่อจะสร้างเคอร์เซอร์ดําเนินการสืบค้น SQL โดยใช้SELECT TOP 10 * FROM Customersแบบอะซิงโครนัสกับ await cursor.execute()และดึงผลลัพธ์ทั้งหมดโดยใช้await cursor.fetchall()

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()

ปรับปรุงประสบการณ์ VS Code ด้วย GitHub Copilot

ส่วนขยาย MSSQL สําหรับ Visual Studio Code มีฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านการรวม GitHub Copilot:

• การสร้าง SQL อัจฉริยะ:

  • ทําแบบสอบถาม SQL ให้เสร็จสมบูรณ์ตามคําอธิบายภาษาธรรมชาติ
  • แนะนํารูปแบบการสืบค้นที่ปรับให้เหมาะสม
  • สร้างการแก้ไข Schema ฐานข้อมูล

• การสํารวจสคีมาอัจฉริยะ:

  • คําแนะนําสคีมาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
  • การตรวจหาความสัมพันธ์อัตโนมัติ
  • การวิเคราะห์ผลกระทบสําหรับการเปลี่ยนแปลง Schema

• การเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น:

  • ข้อเสนอแนะการปรับปรุงประสิทธิภาพ
  • คําแนะนําดัชนี
  • การวิเคราะห์แผนการดําเนินการ

• รองรับ ORM:

  • สร้างการโยกย้ายเฟรมเวิร์กเอนทิตี
  • แนะนําการเปลี่ยนแปลงแบบจําลองตาม Schema ฐานข้อมูล
  • สร้างโค้ดเลเยอร์การเข้าถึงข้อมูล

ใช้ส่วนขยาย MSSQL เพื่อตั้งค่าโปรไฟล์การเชื่อมต่อของคุณและเปิดตัวแก้ไขคิวรีใหม่ เมื่อคุณเริ่มพิมพ์ความคิดเห็นเช่น:

-- Find all customers who made purchases in the last 30 days
-- and calculate their total spending

Copilot อ่านเจตนาและแนะนําการสืบค้น SQL แบบเต็มโดยอัตโนมัติ

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;

กด Tab หรือ Enter เพื่อยอมรับคําแนะนําของ Copilot หรือแก้ไขเพื่อความถูกต้อง

คุณลักษณะเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันฐานข้อมูลที่ซับซ้อน มีประสิทธิภาพ และบํารุงรักษาได้มากขึ้น พร้อมทั้งปรับปรุงประสิทธิภาพการทํางานผ่านความช่วยเหลือของ AI และเครื่องมือที่ทันสมัย