SQL Server 2022 - Editionen Vergleich
Auf dieser Seite finden Sie einen Vergleich von SQL Server 2022 Standard, SQL Server 2022 Enterprise und SQL Server 2022 Express. Es gibt noch eine vierte 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).
Hardware-, Speichernutzung und Datenbankgröße
| Feature | EXP | STD | ENT |
|---|---|---|---|
| Maximale Anzahl Kerne: | 4 | 24 | Max |
| Speicher: Max Pufferpoolgröße pro Instanz | 1410 MB | 128 GB | Max |
| Speicher: Max. Spaltenstore-Segmentcache pro Instanz | 352 MB | 32 GB | Max |
| Speicher: Max. speicheroptimierte Daten pro Datenbank | 352 MB | 32 GB | Max |
| Maximale Datenbankgröße | 10 GB | 524 PB | 524 PB |
Max: Nur vom Betriebssystem abhängig
| Verwendete Abkürzungen: | |
|---|---|
| EXP: SQL Server 2022 Express | STD: SQL Server 2022 Standard Edition |
| ENT: SQL Server 2022 Enterprise Edition |
Funktionsumfang
Eine genaue Auflistung und einzelner Funktionen finden Sie auf der Microsoft Seite Editions and supported features of SQL Server. Eine Übersicht der neuen (Azure-) Funktionen mit SQL Server 2022 finden Sie in der Microsoft SQL-Dokumentation.
| Feature | EXP | STD | ENT |
|---|---|---|---|
| Azure Unterstützung | |||
| HA/DR auf Azure SQL: Unterstützung für High-Availabity und Disaster Recovery in der Azure Cloud | – | – | ✓ |
| Azure Synapse Link: Abrufen von Echtzeitanalyse über betriebsbezogene Daten in SQL Server 2022 | – | – | ✓ |
| Azure Purview Integration: Wenden Sie Microsoft Purview-Zugriffsrichtlinien auf jede hybride SQL Server-Instanz an. | – | – | ✓ |
| Authentifizierung über Azure Active Directory | – | – | ✓ |
| Intelligente Datenbank | |||
| 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: Basic-Verfügbarkeitsgruppen, Failover auf mehreren Datenbanken, lesbare sekundäre Replikate | – | ✓ | ✓ |
| Always On-Verfügbarkeitsgruppen | – | – | ✓ |
| 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 | – | – | ✓ |
| Ledger: Funktionen für manipulationssichere Beweise in Datenbanken. Kryptografischer Nachweis gegenüber Dritten, dass die Daten nicht manipuliert wurden | – | – | ✓ |
| Integration von Microsoft Defender für Cloud | – | – | ✓ |
| 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 | – | – | ✓ |
| Verwendete Abkürzungen: | |
|---|---|
| EXP: SQL Server 2022 Express | STD: SQL Server 2022 Standard Edition |
| ENT: SQL Server 2022 Enterprise Edition |
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Stefan Barth
Stefan Barth
