Microsoft SQL Server 2019 Standard

Microsoft SQL Server 2019 Standard ist ein leistungsfähiges relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) im zentralen Paket für Unternehmen, Entwicklungsteams und Datenbankadministratoren. Es bietet robuste Funktionen für Transaktionsverarbeitung, Business Intelligence, Reporting, Data-Warehousing, Sicherheit und Performanzoptimierung. Diese Edition bringt bewährte Stabilität, Skalierbarkeit und Sicherheit in mittelgroße Unternehmensumgebungen – vor Ort, in virtualisierten Umgebungen oder in hybriden Cloud-Szenarien. SQL Server 2019 Standard ist flexibel einsetzbar als zentrale Datenplattform für OLTP-, OLAP- und Analyse-Workloads – mit bewährter Microsoft-Technologie im Einmallizenzmodell oder über Server/CAL-Modelle.

1. Zielgruppen & Einsatzszenarien

• Mittelständische Unternehmen betreiben Finanz-, ERP-, CRM- und andere Geschäftsanwendungen.

• Entwicklungs- und Testteams setzen Entwickler- und Testdatenbanken zur Erstellung, Prüfung und Optimierung von Anwendungen ein.

• Data Warehousing und Reporting: zentrale Datenhaltung mit SSRS (Reporting Services), SSIS (Integration Services) und SSAS (Analysis Services).

• Web- und App-Backends: Betrieb von datenbasierten Anwendungen und Webservices auf .NET/Core oder anderen Plattformen.

• IoT- und Sensorumgebungen: Speicherung und Analyse großer Mengen zeitbasierter Daten über Big Data-Leistungspakete.

• Hybrid-Cloud-Architekturen: Kombination aus On-Premise, Container & Azure Data Services für maximale Flexibilität.

• Sichere Geschäftsapplikationen: Unterstützung für Always Encrypted, Dynamic Data Masking und Auditing.

2. Schlüsselkomponenten & Funktionen

A. Relationale Datenbankmaschine

• Hochzuverlässige Datenbank für Transaktionen (OLTP) mit integrierter ACID-Konformität, Wiederherstellung, Transaktions-Logging und Snapshots.

• Unterstützung für Tabellen mit In-Memory-Technologie (Memory-Optimized Tables) zur Performanceoptimierung.

• Effektive Parallelverarbeitung und automatische Indexverwaltung (Automatic Tuning).

• Integrierte Volltextsuche zum effizienten Durchsuchen großer Textfelder.

• Unterstützung umfangreicher Datentypen: JSON, XML, Spatial, Graph-Daten, JSON und ARRAY-ähnliche Funktionen.

B. SQL Server Reporting Services (SSRS)

• Erstellung, Verwaltung und Verteilung strukturierter Berichte in Webportalen.

• Unterstützung für RDL-Formate, KPI-Anzeigen, mobile und paginierte Berichte.

• Unterdrückung und Terminplanung für automatische Berichterstellung.

C. SQL Server Integration Services (SSIS)

• ETL-Plattform (Extract, Transform, Load) zur Datenmigration aus vielfältigen Quellen.

• Visueller Designer, kontrollierte Datenflüsse, Scripting-Komponenten, Integration in BI-Prozesse.

• Datenverarbeitung für zielgerichtete Datenbankbefüllung, Migration und Datenqualität.

D. SQL Server Analysis Services (SSAS)

• OLAP-Würfelunterstützung, Data Mining und Tabellenspeichermodelle für multidimensionale Analyse.

• DAX- und MDX-Auswertungssprache, KPI-Definition, aggregierte Berichtssysteme.

E. Sicherheit und Compliance

• Always Encrypted für Datenverschlüsselung auf Spaltenebene – sensible Daten bleiben geschützt.

• Row-Level Security schafft differenzierte Zugriffsgruppen auf Zeilenebene.

• Dynamic Data Masking verbirgt sensible Daten in Abfrageergebnissen.

• Verschlüsselung auf Festplattenebene durch Transparent Data Encryption (TDE).

• Data Auditing zur Nachverfolgung von Änderungen, Zugriff und DB-Events.

F. Hochverfügbarkeit und Wiederherstellung

• Basis-Failover-Clustering (Windows-Cluster) für automatisches Umschalten bei Ausfall.

• Log-Shipping, Database Mirroring (Legacy), Snapshot-Recovery.

• Point-in-Time-Wiederherstellung über Transaktionsprotokolle.

G. Big Data & moderne Analyse

• PolyBase-Zugriff auf Hadoop, Azure Blob Storage und andere externe Datenquellen.

• Data Virtualization ermöglicht Abfragen über heterogene Datenquellen.

• Integration mit Apache Spark, Data Lake Storage Gen2, Azure Data Services (über PolyBase external tables).

H. Enterprise Management und Monitoring

• SQL Server Management Studio (SSMS) zur Verwaltung, Entwicklung, Diagnose.

• Data Tools (Visual Studio Integration) für Entwicklung und Deployment.

• SQL Profiler, Extended Events, Query Store, Performance Dashboard zur Überwachung.

• Automatisiertes Patch- und Update-Management, zentrale Administration.

3. Technische Details

• Plattform: 64-Bit Windows-Server (2016, 2019, 2022), Windows 10/11 für Developer-Ed., Linux-Container und On-Premise-Betrieb via Linux (RedHat, Ubuntu, SUSE).

• Lizenzmodell: 2 Core + CAL oder Core-basierte Lizenzierung.

• Maximale Kernanzahl pro Instanz in Standard: bis zu 24 Cores (jedoch Core-Limit nötig).

• RAM-Begrenzung: bis zu 128 GB per Instanz (Standard Edition).

• Datenbankgröße: bis zu 524 PB Größe, abhängig von Speichermedian und Hardware.

• Max. Anzahl paralleler Instanzen pro Server: unbegrenzt, jedoch Lizenz pro Instanz notwendig.

• Speicher: Dateien auf lokalen Laufwerken, SAN, NAS, Azure Files, Blob-Speicher, oder Data Lake.

• Netzwerk: TCP/IP, SSL-Verschlüsselung, Always Encrypted / TLS 1.2+ Unterstützung.

• Containerbereitstellung: Linux- und Windows-Container via Docker/Kubernetes, unterstützt Kubernetes Orchestrierung.

• APIs & Tools: .NET, JDBC, ODBC, Python, Node.js, R Services, Java – für Data Science und Cross-Plattform-Entwicklung.

4. Systemanforderungen

• Betriebssystem: Windows Server 2016/2019/2022 oder Windows 10/11 (Developer); Linux-Distributionen wie Ubuntu 18.04+, RHEL 7+, SUSE.

• Prozessor: x64-Architektur, SSE4.2-kompatibel; Server-Lizenzierung pro Core.

• Arbeitsspeicher: Minimum 2 GB RAM; empfohlen 8–128 GB je nach Workload.

• Speicherplatz: Minimum 6 GB für Binstest und Systemdatenbank; empfohlen 50 GB+ mit fast Storage für Datenbanken.

• Netzwerk: Gigabit-Ethernet; für hohe Last DDR4/10 GbE empfohlen.

• Festplatten: SSD/NVMe für Performance - Transaktionsprotokoll + Datenbank-Dateien auf getrennten physischen Datenträgern empfohlen.

• Virtualisierung: Hyper-V, VMware, Docker-Kubernetes oder SQL IAAS.

• .NET Framework, C++ Laufzeit, Powershell 5.1+ (Windows); folgen SQL-Setup bereitgestellte Komponenten sind integriert.

5. Typische Anwendungsszenarien & Workflows

a) Geschäftsanwendungen (OLTP)

• Betrieb von ERP-, CRM-, Warenwirtschaftssystemen mit hoher Transaktionsrate.

• Reports, Backup, Failover, automatische Wiederherstellung.

• Transaktionsanalyse, Stored Procedures, Trigger, Referential Integrity.

b) BI-Projekte & Reporting (OLAP)

• Datentransformation, Data Warehouse, Berichterstellung via SSIS, SSAS und SSRS.

• Dashboarderstellung für Geschäftsleitung und Echtzeitentscheidungen.

• Multidimensionale Modelle mit KPIs und Zeitintelligenz.

c) Datenintegration & Migration

• ETL-Prozesse zur Datenbankintegration und -überführung aus Legacy-Systemen.

• PolyBase-Verbindungen zu Cloud-Datenquellen, coexistente Analytik.

• Datenanreicherung via externe Quellen zur Analyse.

d) Entwicklung & Testing

• Entwicklung mit SSMS/Visual Studio, .NET Core, Python und R.

• Containerbasierte dev/test-Infrastruktur mit Konsistenz zu Produktivumgebung.

• Automatisierung via T-SQL-Skripte und Continuous Integration.

e) Sicherheit & Compliance

• Encryption: Always Encrypted, TLS 1.2, TDE für Daten im Ruhezustand.

• Maskierung und Zugriffsschutz mit RLS und Dynamic Data Masking.

• Auditing für GDPR/ISO-Compliance.

• SQL Vulnerability Assessment in SSMS zur Sicherheitsanalyse.

f) Hochverfügbarkeit & Disaster Recovery

• Failover-Clustering, Log-Shipping, Backup/Restore, Snapshot-Technik.

• Disaster Recovery über geografische Clustering-Setups.

• Virtual Network Isolation und Always On Availability Groups (Basic-EB) in Standard.

6. Vorteile gegenüber älteren oder alternativen Lösungen

• Moderne In-Memory-Technologien: Memory-Optimized Tables & Columnstore Indexes.

• PolyBase für Abfragen über externe Big-Data-Systeme wie Hadoop/HDFS.

• Always Encrypted, Data Masking, RLS bieten umfassende Datenschutzmechanismen.

• Container-Ready; eignet sich für moderne DevOps-Umgebungen und CI/CD.

• Integrierte BI-Komponenten ohne zusätzlichen Lizenzaufwand in Standard.

• Unterstützt Linux – flexible Deployment-Modelle jenseits Windows.

• Stabilität: Langzeit-Support, Integration mit Azure diensten, Hybrid Workloads.

7. Einschränkungen & Hinweise

• Standard-Edition limitiert CPU- und RAM-Nutzung (bis 24 Cores, 128 GB RAM).

• Always On Availability Groups nur mit Basic Failover-Clustering verfügbar – keine erweiterten Cluster-Funktionen.

• PolyBase ist limitiert; Big Data externe Tabellen möglich, aber nicht umfassend wie in Enterprise.

• Memory-Optimized features ggf. nur eingeschränkt nutzbar im Vergleich zur Enterprise.

• SSIS Scale-Out und Advanced Data Integration sind Enterprise-Funktionen.

• Premium-Support und spezialisierte Services nur gegen Aufpreis verfügbar.

8. Tipps & Best Practices

• Indexoptimierung: Automatisches Tuning via Azure Data Studio nutzen, um Performance zu steigern.

• Sicherungskonzept: tägliche, wöchentliche Backups, vollständige + Log-Backups effizient planen.

• Always Encrypted aktivieren für vertrauliche Spalten – Double-Key-Architektur.

• Row-Level Security und Data Masking einsetzen für differenzierte Datenvisualisierung.

• Partitionierung großer Tabellen wertet Datenmodell performant aus.

• PolyBase extern nutzen für Datenintegration – aber Datengröße beachten.

• Container einsetzen für konsistente Dev/Test-Umgebungen.

• Monitoring aktivieren via Query Store, Extended Events, Wartungspakete.

9. Integration in IT-Infrastruktur

• Active Directory-Authentifizierung (Windows Auth, Kerberos) für Sicherheit und SSO.

• Azure-Integration via Managed Disks, VNet, Backup, Stretch Tables möglich.

• DevOps-Pipelines mit SSIS, DACPAC und Azure DevOps ermöglichen CI/CD.

• Container bereitstellen via Kubernetes für skalierbare Instanzen.

• System Center, SCOM, OMS, Log Analytics ergänzen Admin-Tooling.