SQL Server란?
적용 대상: SQL Server
Microsoft SQL Server는 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)입니다. 애플리케이션 및 도구는 SQL Server 인스턴스 또는 데이터베이스에 연결하고 T-SQL(Transact-SQL)을 사용하여 통신합니다.
배포 옵션
Windows 또는 Linux에 SQL Server를 설치하거나, Linux 컨테이너에 배포하거나, Azure Virtual Machine 또는 기타 가상 머신 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 이전에 이것을 박스형 제품이라고 했을 수 있습니다.
지원되는 버전의 SQL Server는 라이선스 계약에 따라 달라지지만 이 설명서의 목적을 위해 SQL Server 2016(13.x) 이상 버전을 의미합니다. SQL Server 2014(12.x) 및 이전 버전에 대한 설명서는 이전 버전의 SQL Server 설명서에서 사용할 수 있습니다. 현재 지원되는 SQL Server 버전을 확인하려면 SQL Server 지원 종료일 옵션을 참조하세요.
기본 SQL Server 데이터베이스 엔진은 다음 제품 및 서비스에서도 사용됩니다.
- Azure SQL Database
- Azure SQL Managed Instance
- PDW(Microsoft Analytics Platform System)
- Azure Synapse Analytics
- Azure SQL Edge
Windows의 SQL Server 버전에서 지원되는 기능 목록은 다음을 참조하세요.
- SQL Server 2022의 버전 및 지원하는 기능
- SQL Server 2019의 버전 및 지원되는 기능
- 버전 및 SQL Server 2017 의 지원 되는 기능
- 버전 및 SQL Server 2016 의 지원 되는 기능
SQL Server 구성 요소 및 기술
이 섹션에서는 SQL Server에서 사용할 수 있는 몇 가지 주요 기술에 대해 설명합니다.
구성 요소 | 설명 |
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데이터베이스 엔진 | 데이터베이스 엔진은 데이터 저장, 처리 및 보안 유지를 위한 핵심 서비스입니다. 데이터베이스 엔진에서는 기업 내에서 가장 다루기 어려운 데이터 소비형 애플리케이션의 요구 사항을 충족시키기 위해 액세스 제어 및 트랜잭션 처리를 제공합니다. 또한 이 데이터베이스 엔진은 비즈니스 연속성 및 데이터베이스 복구 - SQL Server를 통해 비즈니스 연속성을 유지하기 위한 풍부한 지원을 제공합니다. |
MLS(Machine Learning Services) | SQL Server Machine Learning Services는 널리 사용되는 R 및 Python 언어를 사용하여 엔터프라이즈 워크플로에 기계 학습의 통합을 지원합니다. Machine Learning Services(데이터베이스 내)는 R 및 Python을 SQL Server와 통합함으로써 저장 프로시저를 호출하여 모델을 쉽게 빌드 및 재교육하고 점수를 매길 수 있도록 합니다. Machine Learning Server는 SQL Server 없이 R 및 Python에 대한 엔터프라이즈 규모 지원을 제공합니다. |
Integration Services(SSIS) | SQL Server Integration Services는 데이터 웨어하우징을 위해 추출, 변환 및 로드하는 ETL 패키지를 비롯하여 고성능 데이터 통합 솔루션을 작성하기 위한 플랫폼입니다. |
SSAS(Analysis Services) | SQL Server Analysis Services는 개인, 팀 및 기업의 비즈니스 인텔리전스를 위한 분석 데이터 플랫폼 및 도구 집합입니다. 서버 및 클라이언트 디자이너는 기존의 OLAP 솔루션, 새 테이블 형식 모델링 솔루션뿐만 아니라 Power Pivot, Excel 및 SharePoint Server 환경을 사용한 셀프 서비스 분석과 협업을 지원합니다. Analysis Services에는 많은 양의 데이터 내에 숨겨진 패턴과 관계를 확인할 수 있도록 데이터 마이닝 기능이 포함되어 있습니다. |
Reporting Services(SSRS) | SQL Server Reporting Services는 엔터프라이즈에 웹 사용이 가능한 보고 기능을 제공합니다. 다양한 데이터 원본에서 콘텐츠를 가져오고, 다양한 형식으로 보고서를 게시하고, 보안 및 구독을 중앙에서 관리하는 보고서를 만들 수 있습니다. |
복제 | SQL Server 복제는 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 데이터와 데이터베이스 개체를 복사 및 배포한 다음 데이터베이스 간에 동기화를 수행하여 일관성을 유지하는 일련의 기술입니다. 복제본을 사용하면 로컬 및 광역 네트워크, 전화 접속 연결, 무선 연결 및 인터넷을 사용하여 다른 위치와 원격 또는 모바일 사용자에게 데이터를 배포할 수 있습니다. |
DQS(Data Quality Services) | Data Quality Services는 지식 기반 데이터 정리 솔루션을 제공합니다. DQS를 사용하면 지식 기반을 빌드한 다음 이 지식 기반을 사용하여 컴퓨터 지원 및 대화형 수단을 모두 사용하여 데이터에 대한 데이터 수정 및 중복 제거를 수행할 수 있습니다. 클라우드 기반 참조 데이터 서비스를 사용할 수 있으며, SQL Server Integration Services 및 Master Data Services와 DQS를 통합하는 데이터 관리 솔루션을 작성할 수 있습니다. |
MDS(Master Data Services) | MDS(Master Data Services)는 마스터 데이터 관리용 SQL Server 솔루션입니다. MDS(Master Data Services) 기반 솔루션은 보고 및 분석이 올바른 정보를 기반으로 하는 데 도움이 됩니다. MDS(Master Data Services)를 사용하여 마스터 데이터에 대한 중앙 리포지토리를 만들고 시간이 지남에 따라 변경되는 데이터의 감사 가능하고 보안이 가능한 레코드를 유지 관리합니다. |
기본 개념
이 테이블에서는 SQL Server 및 Azure SQL의 기본 개념에 대한 링크를 제공합니다.
영역 | 자세한 정보 |
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데이터 파일 및 트랜잭션 로그 | - 데이터베이스 파일 및 파일 그룹 - 시스템 데이터베이스 - 트랜잭션 로그 |
데이터베이스 호환성 수준 | - 호환성 인증 - 데이터베이스의 호환성 수준 보기 또는 변경 - ALTER DATABASE(Transact-SQL) 호환성 수준 |
테이블 및 뷰 | - 테이블 - Views |
Functions 및 저장 프로시저 | - SQL 데이터베이스 함수란? - 저장 프로시저(데이터베이스 엔진) |
인덱스 | - 인덱스 - SQL Server 및 Azure SQL 인덱스 아키텍처와 디자인 가이드 |
병렬 처리에 대한 비용 임계값 및 최대 병렬 처리 수준을 구성하려면 |
- 병렬 처리에 대한 비용 임계값을 구성하려면 - 최대 병렬 처리 수준 구성 |
메모리 관리 | - 서버 메모리 구성 옵션 - 메모리 관리 아키텍처 가이드 |
검사점, 시작 및 크래시 복구 | - 데이터베이스 검사점 - 가속 데이터베이스 복구 |
데이터베이스 백업 및 복원 | - SQL Server 데이터베이스 백업 및 복원 - 트랜잭션 로그 백업 |
SQL Server 서비스 관리 | - 데이터베이스 엔진 서비스 관리 - SQL Server 구성 관리자 - SQL Server 서비스 시작, 중지, 일시 중지, 재개 및 다시 시작 - SQL Server 인스턴스에 기능 추가(설치 프로그램) |
DBCC(데이터베이스 콘솔 명령) | - DBCC(Transact-SQL) - DBCC HELP(Transact-SQL) - DBCC CHECKDB(Transact-SQL) |
HA(고가용성) 및 DR(재해 복구) | - 비즈니스 연속성 및 데이터베이스 복구 - 로그 전달 정보 - 장애 조치(failover) 클러스터링 및 Always On 가용성 그룹 - Always On 가용성 그룹이란? |
쿼리 처리 및 성능 튜닝 | - 쿼리 저장소를 사용하여 성능 조정 - 쿼리 처리 아키텍처 가이드 - 최적화된 잠금 - 트랜잭션 잠금 및 행 버전 관리 지침 |
SQL Server에 연결
Azure 통합
SQL Server는 Windows 및 Linux 운영 체제를 실행하는 컴퓨터에 설치할 수 있는 독립 실행형 제품이지만 SQL Server 인스턴스를 여러 Azure 서비스와 통합할 수 있습니다.
Azure Virtual Machines
Azure Virtual Machines의 SQL Server를 사용하면 온-프레미스 하드웨어를 관리할 필요 없이 클라우드에서 SQL Server의 전체 버전을 사용할 수 있습니다. SQL Server VM(가상 머신)은 종량제로 지불하는 경우 라이선스 비용도 간소화됩니다.
Azure 가상 머신은 전 세계 다양한 지역에서 실행됩니다. 또한 다양한 컴퓨터 크기를 제안합니다. 가상 머신 이미지 갤러리를 통해 적합한 버전 운영 체제로 SQL Server VM을 만들 수 있습니다. 따라서 가상 머신은 다양한 SQL Server 워크로드에 적합한 옵션입니다.
Azure Arc
Azure Arc이 지원하는 SQL Server는 일관된 다중 클라우드 및 온-프레미스 관리 플랫폼을 제공하여 거버넌스 및 관리를 간소화합니다. Azure Arc는 기존 비 Azure 및/또는 온-프레미스 가상 머신, Kubernetes 클러스터 및 데이터베이스를 Azure Resource Manager에 결합하여 전체 환경을 함께 관리하는 중앙 집중식 통합 방법을 제공합니다.
Azure 서비스 및 관리 기능을 사용하고, DevOps 사례를 도입하여 사용자 환경에서 새로운 클라우드 네이티브 패턴을 지원하고, 리소스가 어디에 있든 관계없이 Azure Arc 지원 Kubernetes 클러스터 및 클러스터 확장을 기반으로 사용자 지정 위치를 추상화 계층으로 구성할 수 있습니다.
AKS(Azure Kubernetes Service)
AKS(Azure Kubernetes Service)는 컨테이너 클러스터의 배포 및 관리를 위해 관리되는 Kubernetes 서비스입니다. SQL Server on Linux 컨테이너를 사용하면 Helm 차트를 사용하여 AKS에 SQL Server Linux 컨테이너를 배포할 수 있습니다.
참고 항목
선택한 Kubernetes 인프라에서 Azure Arc에서 사용하도록 설정된 SQL Managed Instance를 설정할 수도 있습니다. 그러면 데이터가 원하는 위치에 유지되는 동안 Azure에서 서비스를 관리할 수 있습니다.
데이터 이동 및 마이그레이션
SQL Server는 데이터 자산을 마이그레이션하고 현대화할 수 있는 많은 기회를 제공합니다.
클라우드로 마이그레이션
SQL Server로 마이그레이션
- 데이터베이스 및 구조화된 데이터를 Linux의 SQL Server로 마이그레이션 1
- Data Migration Assistant
- Excel에서 SQL Server 또는 Azure SQL Database로 데이터 가져오기
- SQL Server Migration Assistant
1 SQL Server 2017(14.x) 이상 버전.
SQL Server 버전 업데이트
샘플
도움말 보기
- SQL에 대한 아이디어: SQL Server를 개선하기 위해 제안할 사항이 있나요?
- Microsoft Q & A(SQL Server)
- DBA Stack Exchange(태그 sql-server): SQL Server 관련 문의 사항
- Stack Overflow(태그 sql-server): SQL 개발 관련 문의 사항
- Reddit: SQL Server에 대한 일반 토론
- Microsoft SQL Server 사용 조건 및 정보
- 비즈니스 사용자에 대한 지원 옵션
- 그 밖의 SQL Server 도움말 및 피드백
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