Microsoft SQL Server 2019 - Editionen Vergleich
Auf dieser Seite finden Sie einen Vergleich der SQL Server 2019 Editionen:
SQL Server 2019 Express
Es gibt noch eine Developer Edition. Dies ist die Free Version für Developer/Tester und umfasst im wesentlichen alle Enterprise Funktionen für nicht-produktive Umgebungen (exlusive Software Assurance Vorteile). Auf der Microsoft Seite finden Sie mehr dazu.
Hardware-, Speichernutzung und Datenbankgröße
| Feature | Express | Standard | Enterprise |
|---|---|---|---|
| Maximale Anzahl Kerne: | 4 Kerne | 24 Kerne | Max. Betriebssysteme |
| Speicher: Max Pufferpoolgröße pro Instanz | 1410 MB | 128 GB | Max. Betriebssysteme |
| Speicher: Max. Spaltenstore-Segmentcache pro Instanz | 352 MB | 32 GB | Max. Betriebssysteme |
| Speicher: Max. speicheroptimierte Daten pro Datenbank | 352 MB< | 32 GB | Max. Betriebssysteme |
| Maximale Datenbankgröße | 10 GB | 524 PB | 524 PB |
Funktionsumfang
Eine genaue Auflistung und einzelner Funktionen finden Sie auf der Microsoft Seite Editions and supported features of SQL Server 2019.
| Feature | Express | Standard | Enterprise |
|---|---|---|---|
| Big Data Cluster, Intelligente Datenbank | |||
| SQL Server 2019 Big Data Clusters mit Apache Spark und HDFS built in der SQL Server engine | – | ✓ | ✓ |
| Data virtualization mit PolyBase (inkludiert auch Datenbanken wie Oracle, Teradata, MongoDB, und andere SQL Server) | – | ✓ | ✓ |
| Unified AI platform: Trainieren und operationalisierbare Modelle mit SQL Server ML Service | ✓ | ✓ | ✓ |
| Grundlegende Machine Learning-Integration: Konnektivität mit Open Source-Python und -R, begrenzter Parallelismus | ✓ | ✓ | ✓ |
| Erweiterte Machine Learning-Integration: Vollständiger Parallelismus von R- und Python-Analytics und Möglichkeit der Ausführung auf GPUs | – | – | ✓ |
| Adaptive Abfrageverarbeitung | – | – | ✓ |
| Machine Learning für Hadoop/Spark und Machine Learning für Linux, eine Software Assurance-Vergünstigung | – | – | ✓ |
| Programmiersprache und Platform | |||
| UTF-8 Support, Support for SQL Server Java extension | ✓ | ✓ | ✓ |
| Kubernetes-Support | – | – | ✓ |
| Performance und Verfügbarkeit | |||
| Kostenfreies asynchrones Replikat auf virtuellen Azure-Computern für die Notfallwiederherstellung | – | ✓ | ✓ |
| In-Memory-Datenbank: speicheroptimierte tempdb | – | – | ✓ |
| Advanced OLTP: In-Memory-OLTP, operative Analyse | ✓ | ✓ | ✓ |
| In-Memory-Columnstore | ✓ | ✓ | ✓ |
| Stretch Database | – | – | ✓ |
| Kalkulationsgruppen in tabellarischen Modellen | – | – | ✓ |
| Schnellere Datenbankwiederherstellung | ✓ | ✓ | ✓ |
| Basic High Availability: Failover in einer einzelnen Datenbank mit zwei Knoten, nicht lesbares sekundäres Replikat | – | ✓ | ✓ |
| Erweiterte hohe Verfügbarkeit: Always On-Verfügbarkeitsgruppen, Failover auf mehreren Datenbanken, lesbare sekundäre Replikate | – | ✓ | ✓ |
| Grundlegende Business Intelligence für Unternehmen: Grundlegende mehrdimensionale Modelle, grundlegendes tabellarisches Modell, In-Memory-Speichermodus | – | ✓ | ✓ |
| Erweiterte Business Intelligence für Unternehmen: Erweiterte mehrdimensionale Modelle, erweitertes tabellarisches Modell, DirectQuery-Speichermodus, erweitertes Data Mining | – | – | ✓ |
| Unbegrenzte Virtualisierung, eine Software Assurance-Vergünstigung | – | – | ✓ |
| Sicherheit | |||
| Schwachstellenanalyse | ✓ | ✓ | ✓ |
| Datenermittlung und -klassifizierung | – | – | ✓ |
| Basic Reporting und Analytics | ✓ | – | ✓ |
| Kompatibilitätsberichte mit SQL Server Audit | ✓ | ✓ | ✓ |
| Erweiterte Sicherheit: Always Encrypted, Sicherheit auf Zeilenebene, Datenmaskierung, differenzierte Überprüfung | ✓ | ✓ | ✓ |
| Always Encrypted mit Secure Enclaves | – | – | ✓ |
| Transparent Data Encryption | – | ✓ | ✓ |
| Mobile Berichte und KPIs | – | – | ✓ |
| Management, Dashboards und Tools | |||
| Programmierbarkeit und Entwicklungstools: T-SQL, SQL CLR, Service Broker, JSON, XML, Unterstützung von Diagrammdaten | ✓ | ✓ | ✓ |
| Verwaltbarkeit: Management Studio, richtlinienbasierte Verwaltung | ✓ | ✓ | ✓ |
| Advanced Data Integration: Fuzzygruppierung und Lookups | ✓ | – | ✓ |
| Data Marts und Data Warehousing: Partitioning, Datenkomprimierung, Erfassung von Datenänderungen, Datenbankmomentaufnahme | ✓ | ✓ | ✓ |
| Enterprise Data Management: Master Data Services, Data Quality Services | ✓ | – | ✓ |
| Grundlegende Datenintegration: SQL Server Integration Services, integrierte Connectors | – | ✓ | ✓ |
| Azure Data Studio zur Verwaltung des SQL Server inkl. Support für T-SQL mit einem Notebook | ✓ | ✓ | ✓ |
| Zugriff auf Power BI-Berichtsserver, eine Software Assurance-Vergünstigung | – | – | ✓ |