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外观

SQLServer 开发工具 ​

SQL Server Management Studio (SSMS) ​

概述 ​

SQL Server Management Studio (SSMS) 是微软官方提供的集成环境，用于管理 SQL Server 实例和数据库。它提供了图形化界面和丰富的工具集，适合数据库管理员和开发人员使用，是 SQL Server 管理的主要工具。

安装与配置 ​

下载与安装 ​

  1. 从 Microsoft 下载中心 下载最新版本的 SSMS
  2. 运行安装程序，选择安装路径
  3. 完成安装，启动 SSMS

首次配置 ​

  • 连接到 SQL Server 实例
  • 配置默认连接属性（如默认数据库、连接超时）
  • 设置查询编辑器选项（如字体、颜色主题、结果显示方式）
  • 配置键盘快捷键

主要功能 ​

数据库管理 ​

  • 创建、修改、删除数据库
  • 管理表、视图、存储过程等数据库对象
  • 执行备份和还原操作
  • 配置数据库属性和选项

查询编辑 ​

  • 语法高亮和智能提示
  • 查询执行和结果分析
  • 查询计划查看和优化
  • 批量脚本执行
  • 代码格式化和重构

安全性管理 ​

  • 创建和管理登录名、用户和角色
  • 配置权限和访问控制
  • 管理加密和证书
  • 审核和监控安全事件

性能监控 ​

  • Activity Monitor 实时监控
  • 性能计数器和报告
  • 等待统计信息分析
  • 死锁检测和分析
  • 查询存储分析

常用快捷键 ​

快捷键功能
Ctrl + N新建查询
Ctrl + E执行查询
Ctrl + Shift + R刷新智能提示缓存
Ctrl + K + C注释选中内容
Ctrl + K + U取消注释选中内容
Ctrl + D数据库下拉菜单
Ctrl + R显示/隐藏结果窗格
F5执行查询
Ctrl + L显示估计执行计划
Ctrl + M包括实际执行计划
Ctrl + F查找
Ctrl + H替换
Ctrl + Shift + F在文件中查找

SSMS 最佳实践 ​

  • 定期更新到最新版本以获取新功能和安全补丁
  • 使用查询模板提高工作效率
  • 配置自动保存查询文件
  • 使用 snippets 快速生成常用代码
  • 定期清理临时文件和缓存
  • 使用项目管理查询和脚本
  • 配置源代码控制集成

Azure Data Studio ​

概述 ​

Azure Data Studio 是微软推出的跨平台数据库管理工具，支持 Windows、macOS 和 Linux。它轻量级、现代化，适合开发人员和数据专业人员使用，特别适合云环境和跨平台场景。

安装与配置 ​

下载与安装 ​

  1. 从 Microsoft 下载中心 下载最新版本
  2. 运行安装程序，完成安装
  3. 启动 Azure Data Studio

配置连接 ​

  1. 点击 "New Connection"
  2. 输入服务器名称、身份验证方式和凭据
  3. 选择数据库和其他连接选项
  4. 保存连接配置以便下次使用

主要功能 ​

现代化界面 ​

  • 黑暗模式支持
  • 自定义主题和布局
  • 集成终端
  • 多标签页和窗口管理
  • 可定制的仪表板

查询编辑 ​

  • 语法高亮和智能提示
  • 查询执行和结果可视化
  • 查询计划查看
  • 代码片段支持
  • 集成调试器

扩展生态系统 ​

  • 支持各种扩展插件
  • 内置 Git 集成
  • 支持 Jupyter 笔记本
  • 自定义仪表板
  • 数据可视化工具

数据库管理 ​

  • 数据库和表管理
  • 备份和还原
  • 安全性管理
  • 性能监控
  • 架构比较和同步

常用扩展 ​

SQL Server 扩展 ​

  • SQL Server Schema Compare：比较和同步数据库架构
  • SQL Server Import：导入数据到 SQL Server
  • Admin Pack for SQL Server：提供高级管理功能
  • SQL Server Agent：管理 SQL Server 代理作业

开发工具扩展 ​

  • Git History：查看 Git 历史记录
  • Azure Resource Manager：管理 Azure 资源
  • Markdown Preview Enhanced：增强 Markdown 预览
  • Python：支持 Python 开发
  • PowerShell：集成 PowerShell 终端

Azure Data Studio 最佳实践 ​

  • 根据工作需求安装必要的扩展
  • 配置自定义键盘快捷键
  • 使用工作区组织连接和查询
  • 利用 Jupyter 笔记本进行数据分析
  • 定期更新扩展和应用程序
  • 配置自动保存和恢复
  • 使用版本控制管理脚本

Visual Studio Code ​

概述 ​

Visual Studio Code (VS Code) 是微软推出的轻量级跨平台代码编辑器，支持多种编程语言和扩展。通过安装 SQL Server 扩展，可以将其用作 SQL Server 开发工具，适合开发人员编写和调试 SQL 代码。

安装与配置 ​

安装 VS Code ​

  1. 从 Visual Studio Code 官网 下载最新版本
  2. 运行安装程序，完成安装

安装 SQL Server 扩展 ​

  1. 打开 VS Code
  2. 点击左侧扩展图标（Ctrl + Shift + X）
  3. 搜索 "SQL Server"
  4. 安装 "SQL Server (mssql)" 扩展
  5. 安装其他相关扩展（如 SQL Server Authentication、SQL Server Database Projects）

主要功能 ​

SQL 编辑和执行 ​

  • 语法高亮和智能提示
  • 查询执行和结果查看
  • 连接管理
  • 批量脚本执行
  • 代码格式化

数据库浏览 ​

  • 浏览数据库对象（表、视图、存储过程等）
  • 查看表结构和数据
  • 编辑表数据
  • 生成 CREATE/ALTER 脚本
  • 查看对象依赖关系

版本控制 ​

  • 内置 Git 支持
  • 代码比较和合并
  • 提交和推送更改
  • 分支管理
  • 查看文件历史

调试支持 ​

  • 调试 T-SQL 脚本
  • 设置断点和单步执行
  • 查看变量和调用堆栈
  • 监控调试输出

VS Code SQL 开发最佳实践 ​

  • 配置连接配置文件，方便快速连接
  • 使用 SQL 片段提高编码效率
  • 配置查询结果格式（如 CSV、JSON）
  • 启用自动保存功能
  • 利用 Git 进行版本控制
  • 使用多光标编辑提高效率
  • 配置工作区设置

Visual Studio ​

概述 ​

Visual Studio 是微软推出的集成开发环境 (IDE)，提供了全面的工具集，适合构建各种应用程序，包括 SQL Server 相关应用。它支持数据库项目、Entity Framework 开发和 Azure 集成。

安装与配置 ​

安装 Visual Studio ​

  1. 从 Visual Studio 官网 下载最新版本
  2. 运行安装程序，选择 "数据存储和处理" 工作负载
  3. 选择额外组件（如 SQL Server Data Tools、Entity Framework 工具）
  4. 完成安装

配置数据库工具 ​

  • 安装 SQL Server Data Tools (SSDT)
  • 配置数据库连接
  • 设置默认数据库项目模板
  • 配置源代码控制

数据库项目 ​

创建数据库项目 ​

  1. 在 Visual Studio 中，选择 "文件" → "新建" → "项目"
  2. 选择 "SQL Server" → "SQL Server 数据库项目"
  3. 设置项目名称和位置
  4. 完成项目创建

数据库项目功能 ​

  • 架构即代码，支持版本控制
  • 编译和验证数据库架构
  • 生成部署脚本
  • 架构比较和同步
  • 数据比较和同步
  • 支持 SQL Server 和 Azure SQL 数据库

部署数据库项目 ​

  1. 右键点击项目，选择 "发布"
  2. 配置目标数据库连接
  3. 配置部署选项（如部署前备份、允许不安全的部署）
  4. 生成和执行部署脚本
  5. 查看部署报告

Entity Framework 支持 ​

创建 EF 模型 ​

  1. 在 Visual Studio 中，选择 "工具" → "NuGet 包管理器" → "管理解决方案的 NuGet 包"
  2. 安装 Entity Framework 包（EF Core 或 EF6）
  3. 使用 "添加" → "新项" → "ADO.NET 实体数据模型" 创建模型
  4. 选择 "从数据库生成" 或 "空 EF 设计器模型"

EF 开发功能 ​

  • 模型设计器
  • 代码优先开发
  • 迁移管理
  • LINQ 查询支持
  • 调试和性能分析
  • 与 ASP.NET Core 集成

Visual Studio 最佳实践 ​

  • 使用数据库项目管理数据库架构
  • 结合 Git 进行版本控制
  • 自动化构建和部署
  • 编写单元测试和集成测试
  • 利用代码分析工具提高代码质量
  • 使用 Azure DevOps 进行 CI/CD
  • 定期更新 Visual Studio 和扩展

命令行工具 ​

sqlcmd ​

概述 ​

sqlcmd 是 SQL Server 提供的命令行工具，用于执行 T-SQL 语句和脚本，适合自动化和批量操作。

基本用法 ​

cmd
-- 连接到 SQL Server 实例
sqlcmd -S YourServer -d YourDatabase -U YourUser -P YourPassword

-- 执行查询
sqlcmd -S YourServer -d YourDatabase -Q "SELECT * FROM YourTable"

-- 执行脚本文件
sqlcmd -S YourServer -d YourDatabase -i YourScript.sql -o Output.txt

-- 连接到本地实例（Windows 身份验证）
sqlcmd -S localhost -d YourDatabase -E

-- 设置查询结果格式
sqlcmd -S YourServer -d YourDatabase -s "," -W -h -1 -i YourScript.sql -o Output.csv

bcp ​

概述 ​

bcp (Bulk Copy Program) 是 SQL Server 提供的命令行工具，用于在 SQL Server 和数据文件之间进行批量数据复制，适合大规模数据迁移和导入导出。

基本用法 ​

cmd
-- 导出表数据到文件
bcp YourDatabase.dbo.YourTable out YourData.txt -c -t, -S YourServer -U YourUser -P YourPassword

-- 从文件导入数据到表
bcp YourDatabase.dbo.YourTable in YourData.txt -c -t, -S YourServer -U YourUser -P YourPassword

-- 导出查询结果到文件
bcp "SELECT * FROM YourDatabase.dbo.YourTable WHERE Column1 > 100" queryout YourData.txt -c -t, -S YourServer -U YourUser -P YourPassword

-- 使用格式化文件
bcp YourDatabase.dbo.YourTable format nul -c -t, -f YourFormat.fmt -S YourServer -U YourUser -P YourPassword

PowerShell 模块 ​

安装 SqlServer 模块 ​

powershell
# 安装 SqlServer PowerShell 模块
Install-Module -Name SqlServer -Scope CurrentUser -Force

# 导入模块
Import-Module SqlServer

常用命令 ​

powershell
-- 连接到 SQL Server 实例
$server = Connect-SqlServer -ServerInstance YourServer -Database YourDatabase -Credential (Get-Credential)

-- 执行查询
Invoke-Sqlcmd -ServerInstance YourServer -Database YourDatabase -Query "SELECT * FROM YourTable"

-- 获取数据库列表
Get-SqlDatabase -ServerInstance YourServer

-- 备份数据库
Backup-SqlDatabase -ServerInstance YourServer -Database YourDatabase -BackupFile "D:\Backups\YourDatabase.bak"

-- 还原数据库
Restore-SqlDatabase -ServerInstance YourServer -Database YourDatabase -BackupFile "D:\Backups\YourDatabase.bak"

-- 创建登录名
New-SqlLogin -ServerInstance YourServer -LoginName YourLogin -LoginType SqlLogin -Password (ConvertTo-SecureString "YourPassword" -AsPlainText -Force)

第三方工具 ​

Redgate SQL Toolbelt ​

概述 ​

Redgate SQL Toolbelt 是一套全面的 SQL Server 工具集，包括 schema 比较、数据比较、源代码控制集成等功能，适合数据库开发和管理。

主要工具 ​

  • SQL Compare：比较和同步数据库架构
  • SQL Data Compare：比较和同步数据库数据
  • SQL Source Control：数据库版本控制集成
  • SQL Prompt：智能代码补全和格式化
  • SQL Monitor：性能监控和警报
  • SQL Backup：压缩备份和加密

适用场景 ​

  • 数据库开发和部署
  • 架构和数据比较
  • 版本控制集成
  • 性能监控和优化
  • 自动化部署

dbForge Studio for SQL Server ​

概述 ​

dbForge Studio for SQL Server 是一个集成的 SQL Server 开发环境，提供了全面的数据库开发和管理工具，适合开发人员和数据库管理员。

主要功能 ​

  • 数据库设计和建模
  • SQL 编辑和调试
  • 架构和数据比较
  • 备份和恢复管理
  • 性能优化
  • 版本控制集成
  • 自动化测试

适用场景 ​

  • 数据库开发和管理
  • SQL 脚本编写和调试
  • 数据库比较和同步
  • 性能优化和监控
  • 自动化部署

版本控制集成 ​

Git 集成 ​

SSMS Git 集成 ​

  • 使用 SSMS 2019 及以上版本，内置 Git 支持
  • 连接到 Git 存储库
  • 查看和管理更改
  • 提交和推送更改
  • 解决冲突

Azure Data Studio Git 集成 ​

  • 内置 Git 支持
  • 查看文件历史和差异
  • 提交和推送更改
  • 分支管理
  • 解决冲突
  • 集成终端支持 Git 命令

Azure DevOps 集成 ​

数据库项目集成 ​

  • 将数据库项目发布到 Azure DevOps
  • 配置 CI/CD 管道
  • 自动化构建和部署
  • 测试和质量保证
  • 工作项跟踪和关联

工作项跟踪 ​

  • 关联工作项和代码更改
  • 跟踪开发进度
  • 生成报告和仪表板
  • 团队协作和沟通
  • 集成测试和发布管理

自动化与脚本 ​

SQL Server Agent ​

创建和管理作业 ​

  1. 在 SSMS 中，展开 "SQL Server Agent" → "作业"
  2. 右键点击 "作业"，选择 "新建作业"
  3. 配置作业名称、所有者和描述
  4. 添加作业步骤（如 T-SQL 脚本、PowerShell 脚本、SSIS 包）
  5. 配置作业调度
  6. 设置警报和通知
  7. 保存作业并启用

作业类型 ​

  • T-SQL 脚本作业：执行 SQL 语句和脚本
  • PowerShell 脚本作业：执行 PowerShell 脚本
  • SSIS 包执行：执行 SSIS 包
  • 操作系统命令：执行操作系统命令或批处理文件
  • 复制任务：执行复制操作

监控和管理 ​

  • 查看作业历史记录
  • 配置警报和通知
  • 监控作业状态
  • 调试失败的作业
  • 导出和导入作业

CI/CD 集成 ​

Azure DevOps 管道 ​

  1. 在 Azure DevOps 中，创建新的管道
  2. 选择源代码存储库
  3. 配置构建和部署任务
  4. 保存并运行管道
  5. 监控管道执行

常用管道任务 ​

  • 构建数据库项目
  • 生成部署脚本
  • 执行部署脚本
  • 运行测试
  • 生成报告
  • 部署到 Azure SQL 数据库

GitHub Actions ​

  1. 在 GitHub 仓库中，创建 .github/workflows 目录
  2. 创建 YAML 配置文件定义工作流
  3. 配置构建和部署步骤
  4. 提交配置文件
  5. GitHub Actions 自动执行工作流

最佳实践 ​

工具选择建议 ​

  • 数据库管理员：优先使用 SSMS，功能全面，适合管理和维护
  • 开发人员：根据偏好选择 Azure Data Studio 或 VS Code，轻量级，支持跨平台
  • 云环境：优先使用 Azure Data Studio，与 Azure 服务集成良好
  • 跨平台需求：使用 Azure Data Studio 或 VS Code
  • 需要高级功能：考虑第三方工具如 Redgate SQL Toolbelt
  • 自动化需求：使用命令行工具和 PowerShell

团队协作 ​

  • 统一开发工具和版本，确保团队成员使用相同的工具链
  • 建立代码和架构审查流程，确保代码质量和一致性
  • 使用版本控制管理数据库架构，跟踪所有变更
  • 自动化构建和部署，减少手动操作错误
  • 共享最佳实践和脚本，提高团队效率
  • 定期培训和知识共享，提升团队技能

性能优化 ​

  • 使用查询计划分析查询性能瓶颈
  • 定期更新统计信息，确保查询优化器有准确的统计数据
  • 配置适当的索引，提高查询性能
  • 监控和分析性能指标（如 CPU、内存、I/O）
  • 优化数据库设计和架构，减少冗余数据
  • 使用缓存和查询存储，提高重复查询性能

版本差异 ​

SQL Server 2008/2008 R2 ​

  • 支持的工具：SSMS 2008/2008 R2，Visual Studio 2010
  • 限制：不支持 Azure Data Studio，VS Code 支持有限
  • 主要功能：基本的数据库管理和查询功能
  • 注意事项：不再接收安全更新，建议升级到新版本

SQL Server 2012 ​

  • 支持的工具：SSMS 2012，Visual Studio 2012
  • 新增功能：SQL Server Data Tools (SSDT)，增强的查询编辑器
  • 限制：Azure Data Studio 支持有限
  • 注意事项：扩展支持已于 2022 年结束

SQL Server 2014 ​

  • 支持的工具：SSMS 2014，Visual Studio 2013/2015
  • 新增功能：增强的性能监控，改进的调试工具
  • Azure 支持：初步支持 Azure 集成
  • 注意事项：主流支持已结束，扩展支持仍在进行

SQL Server 2016 ​

  • 支持的工具：SSMS 2016，Visual Studio 2015/2017，Azure Data Studio（预览）
  • 新增功能：JSON 支持，查询存储，动态数据掩码
  • Azure 集成：增强的 Azure 支持
  • 注意事项：主流支持已结束，扩展支持仍在进行

SQL Server 2017 ​

  • 支持的工具：SSMS 17.x，Visual Studio 2017，Azure Data Studio
  • 新增功能：Linux 支持，图形数据库，自适应查询处理
  • 跨平台：支持在 Linux 上使用 Azure Data Studio
  • 注意事项：主流支持仍在进行

SQL Server 2019 ​

  • 支持的工具：SSMS 18.x，Visual Studio 2019，Azure Data Studio
  • 新增功能：Big Data Clusters，Intelligent Query Processing，Always Encrypted with Secure Enclaves
  • 增强功能：改进的性能监控，增强的安全功能
  • 注意事项：主流支持仍在进行

SQL Server 2022 ​

  • 支持的工具：SSMS 19.x，Visual Studio 2022，Azure Data Studio
  • 新增功能：Ledger，Azure Synapse Link，Parameter Sensitive Plan Optimization
  • 增强功能：改进的性能，增强的安全功能，更好的云集成
  • 注意事项：最新版本，持续更新中

常见问题 (FAQ) ​

SSMS 和 Azure Data Studio 有什么区别？ ​

SSMS 是功能全面的传统 GUI 工具，仅支持 Windows，适合数据库管理员进行复杂的管理和维护工作。Azure Data Studio 是轻量级跨平台工具，支持 Windows、macOS 和 Linux，适合开发人员和数据专业人员，特别适合云环境和跨平台场景。主要区别：

  • SSMS 功能更全面，但仅支持 Windows；Azure Data Studio 轻量级，支持跨平台
  • SSMS 适合复杂管理任务；Azure Data Studio 适合开发和数据分析
  • Azure Data Studio 支持 Jupyter 笔记本和扩展生态系统；SSMS 支持更多高级管理功能
  • SSMS 提供更全面的性能监控和调试工具；Azure Data Studio 提供更现代化的用户体验

如何选择适合自己的开发工具？ ​

选择开发工具应考虑：

  1. 工作角色：数据库管理员优先考虑 SSMS，开发人员可选择 Azure Data Studio 或 VS Code
  2. 平台需求：需要跨平台支持选择 Azure Data Studio 或 VS Code
  3. 功能需求：需要高级管理功能选择 SSMS，需要现代化开发体验选择 Azure Data Studio
  4. 云环境：优先选择 Azure Data Studio，与 Azure 服务集成良好
  5. 团队协作：考虑团队使用的工具和工作流程
  6. 自动化需求：考虑命令行工具和脚本支持

如何在 VS Code 中连接 SQL Server？ ​

在 VS Code 中连接 SQL Server 的步骤：

  1. 安装 "SQL Server (mssql)" 扩展
  2. 按 Ctrl+Shift+P 打开命令面板
  3. 输入 "SQL: Connect" 并选择
  4. 配置连接属性（服务器名称、数据库、身份验证方式、用户名和密码）
  5. 点击 "连接" 按钮
  6. 连接成功后，可以在资源管理器中浏览数据库对象

如何自动化数据库部署？ ​

自动化数据库部署的方法：

  1. 使用数据库项目（Visual Studio 或 Azure Data Studio）管理架构
  2. 配置 CI/CD 管道（Azure DevOps、GitHub Actions 等）
  3. 自动化构建和部署脚本生成
  4. 执行部署脚本到目标环境
  5. 运行测试验证部署结果
  6. 配置监控和警报

如何使用 PowerShell 管理 SQL Server？ ​

使用 PowerShell 管理 SQL Server 的步骤：

  1. 安装 SqlServer PowerShell 模块
  2. 使用 Connect-SqlServer 或 Invoke-Sqlcmd 连接到 SQL Server
  3. 使用各种 cmdlet 执行管理任务：
    • Get-SqlDatabase：获取数据库列表
    • Backup-SqlDatabase：备份数据库
    • Restore-SqlDatabase：还原数据库
    • New-SqlLogin：创建登录名
    • Grant-SqlPermission：授予权限
    • Get-SqlAgentJob：获取代理作业
  4. 编写脚本自动化重复任务
  5. 配置定期执行脚本（如使用 SQL Server Agent 或 Windows Task Scheduler）

如何优化 SQL 查询性能？ ​

优化 SQL 查询性能的方法：

  1. 使用查询计划分析查询性能瓶颈
  2. 添加适当的索引（聚集索引、非聚集索引、覆盖索引）
  3. 优化查询逻辑，避免复杂的子查询和连接
  4. 减少返回的数据量，只查询需要的列
  5. 更新统计信息，确保查询优化器有准确的统计数据
  6. 避免在 WHERE 子句中使用函数，这会导致索引失效
  7. 考虑使用临时表或表变量存储中间结果
  8. 使用适当的隔离级别，平衡并发和一致性
  9. 优化 JOIN 操作，确保连接条件使用索引列
  10. 使用查询存储分析和比较查询计划

如何监控 SQL Server 性能？ ​

监控 SQL Server 性能的方法：

  1. 使用 SSMS Activity Monitor 实时监控 CPU、内存、I/O 和等待统计信息
  2. 配置 SQL Server Agent 作业定期收集性能数据
  3. 使用动态管理视图 (DMVs) 查询性能数据（如 sys.dm_os_wait_stats、sys.dm_exec_query_stats）
  4. 使用 Azure Data Studio 或第三方工具（如 Redgate SQL Monitor）进行集中监控
  5. 监控等待统计信息和死锁，识别性能瓶颈
  6. 配置性能计数器和警报，及时发现问题
  7. 使用查询存储分析查询性能和计划变化
  8. 定期生成性能报告，分析趋势

如何进行数据库版本控制？ ​

进行数据库版本控制的方法：

  1. 使用数据库项目（Visual Studio 或 Azure Data Studio）将架构保存为代码
  2. 将数据库项目添加到 Git 或其他版本控制系统
  3. 定期提交架构更改，添加有意义的提交消息
  4. 使用 CI/CD 管道自动化部署到不同环境
  5. 比较和同步不同环境的架构，确保一致性
  6. 记录架构变更和版本历史，便于追踪
  7. 使用分支管理不同的开发和发布版本
  8. 定期审查和合并更改，确保代码质量

如何使用 Azure Data Studio 进行数据分析？ ​

使用 Azure Data Studio 进行数据分析的步骤：

  1. 连接到 SQL Server 实例
  2. 创建新的 Jupyter 笔记本
  3. 使用 SQL 单元格执行查询获取数据
  4. 使用 Python 单元格进行数据分析和可视化
  5. 安装必要的 Python 包（如 pandas、matplotlib、seaborn）
  6. 生成报告和可视化图表
  7. 保存和共享笔记本
  8. 使用内置的数据可视化工具创建仪表板

如何管理多个 SQL Server 实例？ ​

管理多个 SQL Server 实例的方法：

  1. 使用 SSMS 注册服务器功能，分组管理多个实例
  2. 使用 Azure Data Studio 管理多个连接，创建连接组
  3. 使用 PowerShell 脚本自动化管理任务，批量执行操作
  4. 使用第三方工具（如 Redgate SQL Monitor）集中监控和管理
  5. 配置中央管理服务器 (CMS)，集中管理和执行策略
  6. 实施标准化的管理流程和脚本，确保一致性
  7. 使用 Azure Arc 管理混合环境中的 SQL Server 实例
  8. 配置统一的备份和恢复策略