SQL Server安装流程
SQL Server 2022在安全性、可用性和性能方面不断创新，是现在最支持Azure的SQL Server版本。
SQL Server发展史
SQL Server的历史始于1989年，当时是由微软与Sybase合作的产品，旨在为Windows NT操作系统提供一个高性能的数据库解决方案。随着时间的发展，SQL Server经历了多个重要版本的迭代，每一次更新都带来了性能、功能和安全性的显著提升。从早期的SQL Server 6.5到现在的SQL Server 2022，每个版本都是微软对市场需求和技术进步的深刻理解与回应。特别是到了SQL Server 2016开始支持Linux操作系统，并引入了多项创新功能，标志着SQL Server不再局限于Windows平台。而SQL Server 2022则继续深化跨平台支持，并增加了更多先进的性能优化和安全特性。
每代版本
| 版本 | 发布时间 | 特点 |
|---|---|---|
| SQL Server 6.5 | 这是在微软与Sybase合作期间发布的最后一个主要版本 | 为Windows NT提供了基本的数据库服务。 |
| SQL Server 7.0 | 1998年 | 引入了全新的架构设计，奠定了现代SQL Server的基础，并增强了可扩展性和可靠性。 |
| SQL Server 2000 | 2000年 | 进一步增强了可扩展性和可靠性，成为当时市场上最受欢迎的数据库产品之一。 |
| SQL Server 2005 | 2005年 | 增加了.NET Framework集成，XML支持以及服务代理等功能。 |
| SQL Server 2008 | 2008年 | 引入了新的数据类型（如地理空间数据）、改进的安全性特性及更好的备份压缩功能。 |
| SQL Server 2012 | 2012年 | 推出了AlwaysOn可用性组，提供了更高的高可用性和灾难恢复解决方案；同时增强了Power View和Data Quality Services等BI工具。 |
| SQL Server 2014 | 2014年 | 引入了内存中OLTP技术，大大提高了事务处理速度；并增强了云集成能力。 |
| SQL Server 2016 | 2016年 | 开始支持Linux操作系统，并引入了实时操作分析、内存优化技术和PolyBase，允许用户查询Hadoop中的数据。 |
| SQL Server 2017 | 2017年 | 是首个同时支持Windows和Linux的SQL Server版本，深化了跨平台支持。 |
| SQL Server 2019 | 2019年 | 不仅在性能上有了质的飞跃，还加强了对AI和机器学习的支持，通过内置的Python和R语言集成使数据分析更加高效。此外，它还引入了Big Data Clusters，允许在一个平台上处理关系型数据和非结构化数据。 |
| SQL Server 2022 | 2022年 | 进一步提升了查询性能，特别是在处理大规模数据集时表现出色。新增了多种加密和访问控制机制，确保用户数据的安全性和隐私性。对容器化部署的支持也更加完善，使得部署和管理变得更加灵活高效。 |
详细每一代版本内容
SQL Server 的最新更新和版本历史记录 - SQL Server | Microsoft Learn
支持语言
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简体中文、中文（繁体）、英语、德语、日语、西班牙语、韩语、俄语、意大利语、法语、、葡萄牙语（巴西）~~
下载教程
1.找到下载地址：
SQL Server 2022 | Microsoft Evaluation Center
SQL Server支持系统
2.安装数据库版本
1.选择基本，建议不要随意更改安装地址，防止安装过程中报错；如果已经有其他SQL数据库需要提前卸载干净，防止无法安装。
2.勾选接受选项，在安装过程中需要一直有网络
3.等待下载程序包
4等待安装
5.安装成功进行，安装SSMS
6.下载 SQL Server Management Studio (SSMS):
下载 SQL Server Management Studio (SSMS) - SQL Server Management Studio (SSMS) | Microsoft Learn
7.安装SSMS
8.等待完成
9.安装完成
SQL Server使用优点
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强大的数据处理能力：SQL Server 2022相比之前版本，在查询性能上有明显的提升，尤其是在处理大规模数据集时表现尤为出色。
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安全性增强：新增多种加密和访问控制机制，例如：Always Encrypted with Secure Enclaes,提高数据的安全行和隐私性。
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容器化部署支持：对Docker容器的支持更加完善，使得部署和管理变得灵活高效。
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AI集成与大数据处理能力：进一步增强AI集成与大数据处理能力，允许用户在一个平台上同时处理关系型数据和非结构化数据。