ป้ายกำกับ: Information_schema

SQL Server: ยุคต่าง ๆSQL Server: ยุคต่าง ๆ

2007-01-102007-01-10| phunsanitphunsanit| 0 Comment | 07:00

การเข้าใจวิวัฒนาการของ SQL Server คือการดูประวัติศาสตร์การจัดการข้อมูลของโลก ตั้งแต่ยุคที่ใช้ร่วมกับ Unix ไปจนถึงยุค Cloud Native บน Azure ในฐานะ System Analyst ที่มีพื้นฐาน Developer การเข้าใจความต่างในแต่ละยุคจะช่วยให้คุณออกแบบ Provider ได้อย่างแม่นยำครับ

เราสามารถแบ่งยุคสมัยของ SQL Server ออกเป็น 4 ยุคหลักตามการเปลี่ยนแปลงของ Architecture และ Engine ดังนี้

ยุคปฐมบท: The Sybase Era

ช่วงปี: 1989 – 1998 ในยุคนี้ SQL Server คือการนำ Codebase จาก Sybase มาพัฒนาต่อเพื่อรันบน OS/2 และ Windows NT

  • สถาปัตยกรรม: ทำงานแบบ Process-based และพึ่งพา System Tables อย่างหนักในการเก็บ Metadata
  • ภาษา T-SQL: ยังไม่เป็นมาตรฐาน ANSI อย่างเต็มตัว การทำ Join ต้องใช้เครื่องหมาย *= และ =* ซึ่งปัจจุบันเลิกใช้ไปแล้ว
  • จุดเด่น/ข้อจำกัด: ไม่มี GUI ที่ซับซ้อน การจัดการส่วนใหญ่ทำผ่าน Command Line หรือเครื่องมือพื้นฐาน และยังไม่มีแนวคิดเรื่อง Data Compression หรือ Encryption
  • ความท้าทายของ Provider: หากคุณเขียน C# เชื่อมต่อยุคนี้ คุณต้องใช้ ODBC Driver และต้อง Query ข้อมูลจาก Table ระบบโดยตรงเท่านั้น

ยุคสร้างอาณาจักร: The Modern Foundations

ช่วงปี: 1998 – 2010 Microsoft ตัดสินใจเขียน Engine ใหม่เกือบทั้งหมดในเวอร์ชัน 7.0 เพื่อสลัดภาพจำจาก Sybase และเข้าสู่ยุค Enterprise เต็มตัว

  • สถาปัตยกรรม: เริ่มใช้ Storage Engine และ Query Optimizer ที่ทรงพลังขึ้น รองรับฐานข้อมูลขนาด Terabyte
  • การเปลี่ยนแปลงสำคัญ:
    • SQL 2000: เปิดตัว XML Support และ User-Defined Functions
    • SQL 2005: คือจุดเปลี่ยนสำคัญที่สุด มีการนำ .NET CLR เข้ามาในฐานข้อมูล, เปลี่ยนมาใช้ Catalog Views , และเริ่มมี NVARCHAR (MAX)
    • SQL 2008/R2: เพิ่ม Compression และฟีเจอร์ Multi-server management
  • ความท้าทายของ Provider: ยุคนี้เริ่มใช้ INFORMATION_SCHEMA ได้อย่างเสถียร การทำ Paging Data มักใช้เทคนิค TOP หรือ ROW_NUMBER ()

ยุคแห่งประสิทธิภาพและ Hybrid: The High-Performance Era

ช่วงปี: 2012 – 2017 เป็นยุคที่ SQL Server เริ่มขยับเข้าใกล้ Cloud และเน้นความเร็วระดับ Extreme

  • สถาปัตยกรรม: รองรับ Columnstore Index (การเก็บข้อมูลแนวตั้ง) สำหรับงาน Data Warehouse และ In-Memory OLTP
  • ฟีเจอร์เด่น:
    • AlwaysOn Availability Groups: ยกระดับการทำ High Availability
    • JSON Support: เริ่มรองรับการเก็บและ Query JSON
    • SQL on Linux: เป็นครั้งแรกที่ SQL Server สามารถรันบน Linux ได้
  • ความท้าทายของ Provider: คุณสามารถใช้มาตรฐาน OFFSET ... FETCH ในการดึงข้อมูลเป็น Batch ได้แล้ว ซึ่งเขียนง่ายและประสิทธิภาพดีกว่าเดิมมาก

ยุคไร้พรมแดน: The Intelligent & Cloud-Native Era

ช่วงปี: 2019 – ปัจจุบัน SQL Server กลายเป็น “Data Platform” ที่ไม่ใช่แค่ที่เก็บ Table แต่รองรับ Big Data และ AI

  • สถาปัตยกรรม: รวมพลังกับ Big Data Clusters และขยายตัวไปเป็น Azure SQL อย่างสมบูรณ์
  • เทคโนโลยีสมัยใหม่:
    • Query Store: ระบบ AI ที่ช่วยวิเคราะห์และจดจำแผนการประมวลผล (Execution Plan) ให้เร็วขึ้นอัตโนมัติ
    • Always Encrypted with Enclaves: เข้ารหัสข้อมูลแม้แต่ใน Memory ของ Server
    • Ledger Table: ใช้เทคโนโลยี Blockchain ภายใน Database เพื่อป้องกันการแก้ไขประวัติข้อมูล
  • ความท้าทายของ Provider: ใน .NET 10 คุณต้องรับมือกับความปลอดภัยระดับสูงสุด และฟีเจอร์ใหม่อย่าง UTF-8 Support

ตารางสรุปเปรียบเทียบสำหรับงานเขียน Provider

ฟีเจอร์ ยุค Sybase ยุค Classic ยุค Modern
Metadata Source sysobjects INFORMATION_SCHEMA sys.objects
Data Paging SET ROWCOUNT TOP / ROW_NUMBER () OFFSET ... FETCH
Driver (.NET 10) ODBC SqlClient Microsoft.Data.SqlClient
DataType สูงสุด TEXT / IMAGE NVARCHAR (MAX) / XML JSON / Geospatial

อ่านเพิ่มเติม

อ่านเพิ่มเติม

Read MoreRead More