考试 DP-800 学习指南：开发 AI 驱动的数据库解决方案

本文档的用途

本学习指南应帮助你了解考试的预期内容，并包括考试可能涵盖的主题摘要以及指向其他资源的链接。 本文档中的信息和材料可以帮助你在准备考试时集中精力学习。

有用链接 说明
如何获得认证 有些认证只需要通过一项考试，而另一些认证则需要通过多项考试。
证书续期 Microsoft 助理、专业和专家认证每年都会过期。 您可以通过在 Microsoft Learn 上参加免费 在线评估来续期。
Microsoft Learn 个人资料 通过将认证个人资料连接到 Microsoft Learn，可以安排和续订考试以及共享和打印证书。
考试评分和评分报告 需要 700 分或更高的分数才能通过。
考试沙盒 可以通过访问我们的考试沙盒来探索考试环境。
请求住宿 如果你使用辅助设备、需要额外时间或需要修改考试体验的任何部分，你可以申请住宿。
进行免费的练习评估 通过练习题测试技能，帮助你为考试做准备。

关于考试

语言

某些考试已本地化为其他语言，这些考试在英语版本更新后的大约 8 周内进行更新。 如果考试不以你的首选语言提供，你可以请求额外 30 分钟时间来完成考试。

注释

每项技能下面的项目符号旨在说明我们如何评估该技能。 考试中可能会涉及到相关的主题。

注释

大多数问题都涉及正式发布 (GA) 的功能。 如果经常使用预览功能，该考试可能会包含有关这些功能的问题。

截至 2026 年 3 月 12 日的技能评估

受众概况

作为此Microsoft认证的候选者，你应该在跨 Microsoft SQL 平台（包括 Microsoft SQL Server、Azure SQL 和 Microsoft Fabric 中的 SQL 数据库）设计和开发支持 AI 的数据库解决方案方面具有专业知识。

还应具备在 Microsoft SQL 平台中编写 T-SQL 代码和开发数据库的经验。 此外，还需要熟悉 GitHub 中的持续集成和持续部署（CI/CD）做法、AI 辅助开发工具和 AI 概念，例如嵌入、矢量和模型。

你的职责包括：

  • 设计和开发包括结构化数据和半结构化数据的数据库解决方案。

  • 将 AI 功能集成到现代且高度可缩放的企业应用程序中。

  • 保护、优化和部署数据库解决方案。

  • 在数据库解决方案中实现 AI 功能。

与应用程序开发人员密切合作;数据库管理员（DBA）：建筑师;AI 工程师;开发、安全、运营（DevSecOps）工程师;安全性和合规性管理员;和其他利益干系人提供强大的高性能数据库解决方案，为新式应用程序和 AI 驱动的体验提供支持。

技能概览

  • 设计和开发数据库解决方案（35-40%）

  • 安全、优化和部署数据库解决方案（35-40%）

  • 在数据库解决方案中实现 AI 功能（25-30%）

设计和开发数据库解决方案（35-40%）

设计和实现数据库对象

  • 设计和实现表，包括数据类型、大小、列、索引和列存储索引

  • 设计和实现专用表，包括内存中、临时表、外部表、账本和图形

  • 设计和实现 JSON 列和索引

  • 设计和实现数据库约束，包括 PRIMARY KEY、FOREIGN KEY、UNIQUE、CHECK 和 DEFAULT

  • 设计和实现序列

  • 设计和实现表和索引的分区

实现可编程性对象

  • 创建视图

  • 创建标量函数

  • 创建表值函数

  • 创建存储过程

  • 创建触发器

编写高级 T-SQL 代码

  • 编写常用表表达式（CTE）

  • 编写包含窗口函数的查询

  • 编写包含 JSON 函数的查询，例如JSON_OBJECT、JSON_ARRAY、JSON_ARRAYAGG、JSON_CONTAINS、OPENJSON 和JSON_VALUE

  • 编写包含正则表达式的查询，例如REGEXP_LIKE、REGEXP_REPLACE、REGEXP_SUBSTR、REGEXP_INSTR、REGEXP_COUNT、REGEXP_MATCHES和REGEXP_SPLIT_TO_TABLE

  • 编写包含模糊字符串匹配函数的查询，例如EDIT_DISTANCE、EDIT_DISTANCE_SIMILARITY和JARO_WINKLER_DISTANCE

  • 编写使用 MATCH 运算符的图形查询

  • 编写相关查询

  • 实现错误处理

使用 AI 辅助工具设计和实现 SQL 解决方案

  • 解释使用 AI 辅助工具的安全影响

  • 在 Fabric 中启用 GitHub Copilot 和 Microsoft Copilot

  • 在 GitHub Copilot 或 Fabric 聊天会话中配置模型和模型上下文协议 （MCP） 工具选项

  • 创建和配置 GitHub Copilot 指令文件

  • 连接到 MCP 服务器终结点，包括 Microsoft SQL Server 和 Fabric lakehouse

安全、优化和部署数据库解决方案（35-40%）

实现数据安全性和符合性

  • 设计和实现数据加密，包括 Always Encrypted 和列级加密

  • 设计和实现动态数据掩码

  • 设计和实现行级安全性（RLS）

  • 设计和实现对象级权限

  • 实现安全数据库访问，包括无密码

  • 实现审核

  • 安全模型终结点，包括托管标识

  • 保护 GraphQL、REST 和 MCP 终结点

优化数据库性能

  • 推荐数据库配置

  • 使用事务隔离级别和并发控制来保持数据完整性和一致性

  • 使用查询执行计划、动态管理视图（DMV）、查询存储和查询性能见解评估查询性能

  • 确定并解决查询性能问题，包括阻塞和死锁

使用 SQL 数据库项目实现 CI/CD

  • 设计和实现测试策略，包括单元测试和集成测试

  • 在源代码管理中创建和管理引用/静态数据

  • 使用 SQL 数据库项目（包括 SDK 样式模型）创建、生成和验证数据库模型

  • 为 SQL 数据库项目配置源代码管理

  • 管理分支、合并请求和冲突解决

  • 实现机密管理

  • 使用 SQL 数据库项目检测架构偏移

  • 更新 SQL 数据库项目并部署更改

  • 设计和实现部署管道的控制，包括分支策略、审批中的触发器、身份验证表和代码所有者

将 SQL 解决方案与 Azure 服务集成

  • 为数据 API 生成器创建配置文件 （DAB）

  • 为 REST 和 GraphQL 配置实体，包括数据缓存、分页、搜索和筛选

  • 配置 REST 或 GraphQL 终结点

  • 公开数据库对象、存储过程和视图，包括 GraphQL 关系

  • 配置并实现 DAB 部署

  • 推荐 Azure Monitor 配置，包括 Application Insights 和 Log Analytics

  • 使用更改事件流式处理（CES）、更改数据捕获（CDC）、更改跟踪、具有 SQL 触发器绑定的 Azure Functions 或 Azure 逻辑应用来处理更改

在数据库解决方案中实现 AI 功能（25-30%）

设计和实现模型和嵌入

  • 评估外部模型，包括多模式、多语言、大小和结构化输出

  • 创建和管理外部模型

  • 选择嵌入维护方法，包括表触发器、更改跟踪、具有 SQL 触发器绑定的 Azure Functions、Azure 逻辑应用、CDC、CES 和 Microsoft Foundry

  • 确定嵌入中要包含哪些列

  • 设计和实现用于嵌入的区块

  • 生成嵌入内容

  • 从全文、语义矢量和混合搜索中进行选择

  • 实现全文搜索

  • 矢量数据的设计，包括矢量数据类型、矢量索引和大小

  • 确定何时使用矢量相关的类型和函数进行语义搜索，包括VECTOR_NORMALIZE、VECTOR_DISTANCE、VECTORPROPERTY 和VECTOR_SEARCH

  • 选择使用 ANN 和 ENN 进行矢量搜索

  • 评估矢量索引类型和指标

  • 实现矢量搜索

  • 实现混合搜索

  • 实现互惠排名融合 （RRF）

  • 评估矢量和混合搜索的性能

设计和实施检索增强生成 （RAG）

  • 确定 RAG 的用例

  • 使用sp_invoke_external_rest_endpoint存储过程创建提示

  • 将结构化数据转换为 JSON 进行语言模型处理

  • 将结果发送到语言模型

  • 提取语言模型响应

学习资源

我们建议你在参加考试之前进行培训并获得实践经验。 我们提供自学选项和课堂培训，以及文档、社区网站和视频的链接。

学习资源 学习和文档链接
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