Microsoft SQL Server 2025 stellt einen der bedeutendsten Fortschritte in der Geschichte der Datenbank dar, da fortschrittliche KI-Funktionen direkt in den Kern der Plattform integriert werden. Diese Version führt neue Tools und Funktionen in fünf Schlüsselbereichen ein: Entwicklertools, Maschinelles Lernen und KI-Modellverwaltung, Analytik und Suche, Datenverwaltung sowie Sicherheit. Alle sind darauf ausgelegt, IT-Fachleute zu unterstützen und gleichzeitig einem breiteren Publikum zugänglich zu bleiben.
Einfach ausgedrückt: SQL Server 2025 verwandelt die herkömmliche Datenbank in eine „KI-fähige“ Datenplattform und ermöglicht so Interaktionen in natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, semantische Suche, optimierte Datenintegration und höhere Sicherheit. Lassen Sie uns die wichtigsten KI-Integrationen in SQL Server 2025 genauer betrachten, erklären, warum sie von Bedeutung sind und wie Sie sie nutzen können, und vergleichen, wie sich diese Schlüsselbereiche seit SQL Server 2022 weiterentwickelt haben.
SQL Server 2025 im Vergleich zu 2022: Verbesserungen bei den KI-Funktionen auf einen Blick
Wesentliche Unterschiede zwischen SQL Server 2022 und 2025 in wichtigen Bereichen. SQL 2022 hat mit Cloud-Konnektivität und Leistungsverbesserungen den Grundstein gelegt, doch SQL 2025 bietet eine bahnbrechende KI-Integration, entwicklerfreundliche Funktionen und Sicherheitsverbesserungen, die es zu einer intelligenteren und zukunftssicheren Datenplattform machen.
| Themenbereich | SQL Server 2022 | SQL Server 2025 |
|---|---|---|
| Entwickler-Tools | Herkömmliche Bearbeitung von Abfragen ohne KI-Unterstützung. Es gibt kein integriertes Tool zur Umwandlung von natürlicher Sprache in SQL. JSON wird als Text behandelt (kein nativer JSON-Typ), und in T-SQL gibt es keine Regex-Funktionen. |
Die Integration von Copilot in SSMS und VS Code ermöglicht das Verfassen und Optimieren von Abfragen in natürlicher Sprache. Unterstützt LangChain/Semantic Kernel für datenbankinterne KI-Anwendungen. Fügt einen nativen JSON-Typ mit Indizierung und regulären Ausdrücken in T-SQL für die erweiterte Text- und Datenverarbeitung hinzu. |
| Integration von ML- und KI-Modellen | Keine Machine-Learning- oder KI-Funktionen innerhalb der Engine. Für jegliches Machine Learning innerhalb der Datenbank wurde auf externe ML-Dienste oder die älteren Machine Learning Services (R/Python) zurückgegriffen, die separat waren und nicht in den T-SQL-Workflow integriert waren. Kein Vektordatentyp und keine semantische Suche, sondern lediglich eine einfache Volltextsuche. |
Integrierte KI-Unterstützung, einschließlich eines nativen VECTOR-Datentyps mit DiskANN-Indizierung für die Ähnlichkeitssuche sowie der Möglichkeit, externe KI-Modelle über T-SQL zu registrieren und aufzurufen (Aufrufe an Azure OpenAI usw.). Ermöglicht ML/KI direkt in der Datenbank: Sie können Modelle bewerten oder NLP-Aufgaben direkt in Abfragen ausführen. Kurz gesagt: Die Datenbank selbst kann nun Embeddings, LLMs und vieles mehr verarbeiten, ohne dass eine externe Koordination erforderlich ist. Außerdem werden KI-gestützte T-SQL-Funktionen eingeführt, wie beispielsweise die Umwandlung von natürlicher Sprache in SQL mithilfe integrierter Dienste. |
| Analytik & Suche | Es gab lediglich eine relationale Suche und eine Volltextsuche; Suchanfragen mussten mit dem Text übereinstimmen oder „LIKE“-Muster verwenden. Es gab weder eine vektorbasierte Ähnlichkeitssuche noch ein Verständnis der Suchabsicht (semantisch verwandte Begriffe). Die Echtzeitanalysen waren eingeschränkt; SQL 2022 bot zwar Azure Synapse Link (Replikation nahezu in Echtzeit für Analysen), jedoch kein natives Event-Streaming; Change Data Capture war zwar vorhanden, erforderte jedoch maßgeschneiderte Lösungen, um Ereignisse zu streamen. |
Semantische Suche und KI-gestützte Analysen – unterstützt von Haus aus die Suche nach Vektorähnlichkeiten (findet Ergebnisse anhand der Bedeutung, nicht nur anhand des genauen Wortlauts). Lässt sich mit KI integrieren, um Fragen in natürlicher Sprache zu den Daten zu beantworten. Außerdem lässt sich die Lösung für Analysezwecke in Microsoft Fabric integrieren; Sie profitieren von einer ETL-freien, nahezu sofortigen Datenreplikation in Data Lakes und Data Warehouses für BI- und KI-Anwendungen. Dadurch werden Echtzeit-Dashboards und KI-Trigger möglich, wo 2022 noch Latenzen auftraten. |
| Datenverwaltung | Starres Schema oder umständliche Verarbeitung von semistrukturierten Daten. JSON wurde als Text gespeichert und über Funktionen geparst (langsamer). Kein Vektortyp (Einbettungen wurden oft extern oder als Blobs gespeichert). Keine regulären Ausdrücke, was bedeutete, dass für komplexe Zeichenfolgenfilterung Workarounds oder CLR erforderlich waren. Für die Integration mit Analysetools war ETL oder Synapse Link (batchweise) erforderlich. Entwickler konnten REST-APIs nicht ohne Weiteres aus SQL aufrufen (es war eine externe App oder ein CLR-Proxy erforderlich). |
Flexible, moderne Datenunterstützung – Nativer JSON-Typ mit Indizierung für schnellere Abfragen in JSON-Dokumenten. VECTOR-Typ für Embeddings, wodurch ML-Daten als erstklassige Daten behandelt werden. Integrierte Regex-Funktionen wie REGEXP_LIKE für erweiterte Zeichenfolgenabfragen. Zudem wird die Möglichkeit hinzugefügt, externe REST-Endpunkte aus T-SQL heraus aufzurufen (über sp_invoke_external_rest_endpoint), wodurch die Datenintegrationsfunktionen erweitert werden. Dank der Zero-ETL-Spiegelung von Fabric lassen sich Betriebsdaten nahtlos und nahezu in Echtzeit mit Cloud-Analyseplattformen synchronisieren. Insgesamt bewältigt 2025 Vielfalt und Umfang mühelos und speichert und verarbeitet neue Datentypen intern, anstatt auf externe Lösungen zurückzugreifen. |
| Sicherheit und Compliance | Unterstützte Azure-AD-Authentifizierung für die Verbindung von Clients und verfügte über Funktionen wie „Ledger“ für manipulationssichere Tabellen. Allerdings wurden für die Verbindung zu anderen Diensten nach wie vor in großem Umfang Dienstkonten und Geheimnisse verwendet; keine verwaltete Identität für lokale SQL-Instanzen. Die standardmäßigen Verschlüsselungsverfahren und Passwort-Hash-Verfahren waren veraltet (SHA-1/2, PBKDF2 mit weniger Iterationen). Die rollenbasierte Sicherheit für den Datenbankzugriff war robust, doch neue KI-/ML-Funktionen waren nicht berücksichtigt (da es sie noch nicht gab). |
Identitätsgesteuert, standardmäßig sicher – Einführung von „Managed Identities“ (Entra ID) für SQL Server zur Verwendung mit Azure-Diensten, wodurch die Speicherung von Anmeldedaten entfällt, beispielsweise bei der Sicherung in der Cloud oder beim Aufruf einer API. Setzt einen Zero-Trust-Ansatz um: Jeder Zugriff wird authentifiziert und auf das Nötigste beschränkt, wobei in vielen Fällen standardmäßig eine TLS-1.3-Verschlüsselung zum Einsatz kommt. Stärkere Kryptografie: Verwendet AES-256 mit sicherer Auffüllung für die Verschlüsselung und PBKDF2 (100.000 Iterationen) für das Passwort-Hashing, wodurch die Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe verbessert wird. Die rollenbasierte Zugriffskontrolle erstreckt sich nun auch auf KI-Funktionen, z. B. wer externe Modellaufrufe erstellen oder ausführen darf, und umfasst eine lückenlose Protokollierung. Die Manipulationssicherheit über Ledger wird beibehalten, bei gleichzeitiger Leistungssteigerung. Nettoeffekt: 2025 reduziert die Ausbreitung vertraulicher Daten und verbessert die Compliance-Konformität, während gleichzeitig neue Funktionen integriert werden. |
SQL Server 2025 – KI: Häufig gestellte Fragen
A: SQL Server 2025 führt die KI-Integration mit nativen Vektordatentypen, Vektorindizierung und Unterstützung für externe KI-Modelle ein. Außerdem umfasst er Copilot in SSMS zur Unterstützung von Abfragen in natürlicher Sprache, Regex-Funktionen in T-SQL und einen nativen JSON-Datentyp mit Indizierung.
A: Ja, Upgrades werden ab Release Candidate 0 (RC0) unterstützt. Stellen Sie sicher, dass Ihr System die aktualisierten Hardware- und Betriebssystemanforderungen erfüllt.
A: SQL Server 2025 läuft unter Windows und Linux. Die Linux-Unterstützung umfasst nun TLS 1.3 und Ubuntu 24.04.
A: Es handelt sich um eine datenbankbezogene Konfiguration, mit der Sie experimentelle Funktionen wie die Vektorsuche, externe Modelle und das Streaming von Änderungsereignissen aktivieren können.
A: Die Verschlüsselung ist nun für den SQL Server Agent, verknüpfte Server, die Replikation und den Log-Transport obligatorisch. TLS 1.3 und TDS 8.0 werden ebenfalls unterstützt.
A: Ja, die Entwicklerversionen sowohl für Standard als auch für Enterprise sind kostenlos erhältlich und bieten den vollen Funktionsumfang für Entwicklungs- und Testzwecke.
A: Zu den Verbesserungen zählen die asynchrone Verarbeitung von Seitenanfragen, konfigurierbare Wartezeiten für das Commit sowie eine verbesserte Synchronisierung verteilter Verfügbarkeitsgruppen.
A: DiskANN (Disk Accelerated Approximate Nearest Neighbors) ist ein Vektorindizierungsalgorithmus, der eine skalierbare, festplattenbasierte Indizierung hochdimensionaler Daten ermöglicht und so die Leistung und Relevanz in KI-Anwendungen verbessert.
A: Ja, SQL Server 2025 unterstützt das lokale Hosting von KI-Modellen und ermöglicht so eine sichere und individuell anpassbare KI-Integration, ohne auf cloudbasierte Dienste angewiesen zu sein.
A: Funktionen wie Arc Agent und die Entra-ID-Authentifizierung ermöglichen es SQL Server, nahtlos sowohl in Cloud- als auch in lokalen Umgebungen zu arbeiten und so integrierte Datenlandschaften zu unterstützen.
A: Zu den Verbesserungen zählen eine optimierte JSON-Indizierung, Unterstützung für reguläre Ausdrücke sowie das Streaming von Änderungsereignissen, was die Entwicklung reaktionsschneller und moderner Anwendungen erleichtert.
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Ressourcen
Microsoft SQL Server-Blog – “Vorstellung von SQL Server 2025 (Preview): Die KI-fähige Unternehmensdatenbank – vom lokalen Server bis zur Cloud” (Mai 2025)
Microsoft Learn – “Neuerungen in SQL Server 2025 (Vorschau)” (Offizielle Dokumentation, August 2025)
ChampSoft Blog – “Warum SQL Server 2025 die Zukunft der KI-gestützten Datenbanken ist” (Juli 2025)
MSSQL-Tipps – “Neue Funktionen in SQL Server 2025” von Rajendra Gupta (Juli 2025)
