SQL Server-Skills gefragt?
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Zu unseren TrainingsSQL Server ist Microsofts relationale Datenbankplattform für das Speichern, Verarbeiten und Analysieren strukturierter Daten, flexibel einsetzbar on‑premises, in Containern und in der Cloud.
Die Engine verarbeitet Abfragen in Transact‑SQL (T‑SQL), garantiert Datenkonsistenz über ACID‑Transaktionen und bringt Werkzeuge für Sicherung, Wiederherstellung, Sicherheit und Automatisierung gleich mit. Ergänzende Komponenten wie Integration Services (ETL), Reporting Services (Berichte) und Analysis Services (semantische Modelle) decken typische Daten‑Workflows vom Import bis zum Reporting ab.
SQL Server speichert strukturierte Daten in Tabellen, stellt diese per Transact‑SQL (T‑SQL) bereit und garantiert Konsistenz durch ACID‑Transaktionen. Unternehmen setzen SQL Server u. a. ein für:
⦁ OLTP‑Workloads (ERP/CRM, E‑Commerce, Fachanwendungen)
⦁ Berichtswesen & Self‑Service BI (z. B. mit Reporting Services oder via Power BI)
⦁ Integration & Datenvirtualisierung (ETL mit Integration Services, PolyBase für externe Datenquellen)
⦁ Hochverfügbarkeit & Desaster Recovery (Always On Availability Groups, Failover‑Cluster)
Im Alltag punktet SQL Server als transaktionssichere Grundlage für ERP/CRM‑Systeme und Fachanwendungen, als Analytik‑ und Reporting‑Backend für Management‑ und Self‑Service‑Berichte sowie als Integrationsdrehscheibe für Daten aus unterschiedlichen Quellen. Hochverfügbarkeitsfunktionen (z. B. Always On Availability Groups oder Failover‑Cluster) erlauben geringe Ausfallzeiten und geordnetes Desaster‑Recovery. Dank Windows‑, Linux‑ und Container‑Support lässt sich die Plattform nahtlos in moderne Betriebsmodelle integrieren.
SQL Server wird in mehreren Editionen angeboten, die sich vor allem durch Funktionsumfang und Skalierungsgrenzen unterscheiden:
In der Cloud steht die Technologie als Azure SQL zur Verfügung – entweder Azure SQL Database (verwaltete Einzeldatenbank oder Elastic Pool), Azure SQL Managed Instance (nahezu volle SQL‑Kompatibilität als PaaS) oder SQL Server auf Azure‑VMs (IaaS mit maximaler Kontrolle).
Die letzten Hauptversionen haben den Abfrageprozessor spürbar weiterentwickelt (Intelligent Query Processing, Query Store‑basierte Optimierungen):
Auf der Sicherheitsseite reichen die Bausteine von Transparent Data Encryption (TDE) und Row‑Level Security über Dynamic Data Masking bis Always Encrypted mit Hardware‑unterstützten Enklaven sowie Ledger für manipulationssichere Nachweise.
Sensible Daten lassen sich „at rest“ und „in transit“ schützen. Neben TDE und TLS steht mit Always Encrypted die Möglichkeit bereit, bestimmte Spalten so zu verschlüsseln, dass der Server selbst die Klartexte nicht sieht. RLS und DDM unterstützen fein‑granulare Zugriffskontrolle sowie Maskierung.
Für Betriebs‑ und Wartungsteams sind Backup‑Strategien mit Zeitpunktswiederherstellung (Point‑in‑Time) und HADR‑Designs mit synchroner bzw. asynchroner Replikation entscheidend, um RPO/RTO‑Vorgaben zuverlässig einzuhalten.
Viele Organisationen kombinieren On‑Prem mit Azure SQL: produktive OLTP‑Systeme laufen lokal weiter, während Managed Instance oder Synapse Auswertungen nahezu in Echtzeit übernehmen. Replikationspfade und automatisiertes Patching in PaaS‑Diensten reduzieren Betriebsaufwand, ohne etablierte SQL‑Kompatibilität aufzugeben. Über Container (Docker/Kubernetes) lassen sich gleichartige Dev/Test‑Umgebungen in Minuten bereitstellen.
On‑Premises gibt es zwei grundsätzliche Wege: Pro‑Core (nach physischen oder virtuellen Kernen) oder Server + CAL (nur bei Standard), bei dem pro Server eine Lizenz und pro Nutzer*in bzw. Gerät eine Client Access License nötig ist.
In virtualisierten Umgebungen kann man wahlweise pro VM lizenzieren oder mit passender Software Assurance die physischen Host‑Kerne abdecken, was insbesondere bei hoher VM‑Dichte attraktiv ist. Für Hochverfügbarkeit gelten Sonderregeln, etwa für passive Failover‑Instanzen.
In der Cloud rechnet Azure SQL in der Regel vCore‑basiert ab; mit dem Azure Hybrid Benefit lassen sich vorhandene Lizenzen anrechnen. So entsteht Spielraum, Workloads flexibel zwischen Rechenzentrum und Cloud zu verschieben, ohne das Kostenmodell neu erfinden zu müssen.