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什麼是SQL Server 工具?概念、運作方式

2025-08-27通用術語323

SQL 開發人員工具

Azure Data Studio

Azure Data Studio 是跨平臺資料庫工具,適用於在 Windows、MacOS 和 Linux 上使用 Microsoft 內部部署和雲端資料平台系列的資料專業人員。

SQL Server 工具

Azure Data Studio 先前以預覽名稱 SQL Operations Studio 發行,提供具有 IntelliSense、程式碼片段、原始檔控制整合和整合式終端機的新式編輯器體驗。它的設計考慮到了數據平台用戶,內置了查詢結果集的圖表和可自定義的儀表板。

  • 下載並安裝 Azure Data Studio

Visual Studio Code 的 SQL 延伸模組

Visual Studio Code 是支援延伸模組的跨平台圖形程式碼編輯器。您可以使用 Visual Studio Code 來建立和執行 Transact-SQL 腳本。

SQL Server 資料工具

SQL Server Data Tools (SSDT) 透過引入無處不在的宣告式模型來轉換資料庫開發,該模型涵蓋 Visual Studio 中資料庫開發的所有階段。您可以使用 SSDT Transact-SQL 設計功能來建置、偵錯、維護和重構資料庫。您可以使用資料庫專案,或直接使用內部部署或外部部署的連線資料庫執行個體。

開發人員可以使用熟悉的 Visual Studio 工具進行資料庫開發。工具,例如:程式碼導覽、IntelliSense、與 C# 和 Visual Basic 類似的語言支援、平台特定的驗證、偵錯,以及 Transact-SQL 編輯器中的宣告式編輯。SSDT 也提供視覺化資料表設計工具,可在資料庫專案或連線的資料庫執行個體中建立和編輯資料表。當您在團隊型環境中處理資料庫專案時,您可以對所有檔案使用版本控制。當需要發佈專案時,您可以發佈至所有支援的 SQL 平台;包括 SQL 資料庫和 SQL Server。SSDT 平台驗證功能可確保您的腳本在您指定的目標上運作。

  • 下載 Visual Studio

資料載入和移轉

bcp 公用程式 (Bcp.exe) 是使用大量複製程式 (BCP) API 的命令列工具。bcp 公用程式會執行下列工作:

  • 大量將資料從 SQL Server 資料表匯出至資料檔案。

  • 大量匯出查詢中的資料。

  • 大量將資料從資料檔案匯入 SQL Server 資料表。

  • 產生格式檔案。

bcp公用程式由bcp指令存取。若要使用 bcp 指令大量匯入資料,您必須瞭解表格的綱目及其資料行的資料類型,除非您使用預先存在的格式檔案。

SQL Server 移轉小幫手

Microsoft SQL Server 移轉小幫手 (SSMA) 是一種工具,旨在將資料庫從 Microsoft Access、DB2、MySQL、Oracle 和 SAP ASE 自動移轉至 SQL Server。

SQL Server Integration Services (SSIS)

Microsoft Integration Services 是建置企業級資料整合和資料轉換解決方案的平臺。使用 Integration Services 可藉由複製或下載檔案、載入資料倉儲、清理和採礦資料,以及管理 SQL Server 物件和資料來解決複雜的商務問題。

Integration Services 可以從各種來源 (例如 XML 資料檔案、一般檔案和關聯式資料來源) 擷取和轉換資料,然後將資料載入一或多個目的地。

Integration Services 包含一組豐富的內建工作和轉換、用於建置套件的圖形工具,以及 Integration Services 目錄資料庫,您可以在其中儲存、執行和管理套件。

資料科學工具和服務

使用 Python 工具、R Tools 或 F# 輕鬆地使用 Visual Studio 建立預測模型,並將其作為 Azure Web 服務或使用 SQL Server R Services 執行。

  • Python 工具 – 使用 Django 和 Flask 等熟悉的框架對 Python 應用程式進行編輯、調試、互動式開發

  • R 工具 — 您可以直接在 [互動式] 視窗中執行程式碼,或從 [編輯器] 或 [歷史記錄] 視窗按住 ctrl-Enter 鍵,以快速查看計算結果或圖表。向上鍵可編輯單行或多行程式碼區塊,就像您在編輯器中一樣。

  • F# – F# 非常適合機器學習,因為它具有高效的執行、簡潔的風格、資料存取功能和可擴展性。F# 已被世界上一些最先進的機器學習團隊成功使用,包括 Microsoft Research 的幾個小組。

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