在完全托管的 SQL 数据库上构建不受限、受信任的 AI 就绪应用
概述
在快速、灵活和弹性的 SQL 数据库上构建
- 通过矢量搜索、检索增强生成 (RAG) 支持以及多种语言和格式的灵活性,加速上市时间。
- 使用灵活的超大规模云数据库构建新应用,根据业务节奏自动缩放。
- 使用内置控件和基于机器学习的安全功能保护数据并保持业务连续性。
功能
构建可缩放的安全应用
超大规模
支持纵向扩展到多达 30 个命名副本,助你快速纵向扩展来满足需求并分流读取工作负载。
Microsoft Azure Copilot
在 SQL 应用程序的设计、操作和优化方面体验 AI 辅助。
AI 就绪
通过 Azure OpenAI、Azure AI 搜索和本机矢量搜索支持使用 SQL 数据构建智能应用程序。
镜像
通过将 SQL 数据近乎实时地复制到 Microsoft Fabric,查询和分析你的数据。
Azure 数据平台连接
无需编写自己的代码即可轻松连接到其他 Azure 服务(例如 Azure Functions)。
数据 API 生成器
将数据库对象转换为 REST 和 GraphQL API,并在任何平台、语言或设备上访问数据。
开发容器模板
简化开发过程,并在本地或云中使用预配置环境立即开始编码。
智能查询处理
以最小的努力提高现有工作负载的查询性能。
安全性和治理
使用包括 Microsoft Defender for SQL 在内的多层安全方法保护数据。
安全
嵌入的安全性和合规性
34,000
Microsoft 专职从事安全项目的全职等效工程师数量。
15,000
具备专业安全专长的合作伙伴。
>100
合规认证,包括超过 50 项针对全球区域和国家/地区的认证。
定价
智能关系云数据库服务的定价
浏览定价选项,并找到最适合你工作负载的性能层。
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Azure 产品协同工作效果更佳
比较 Azure SQL 数据库性价比
与 Amazon Aurora PostgreSQL 相比,Azure SQL 数据库超大规模在性能和价值方面最多超出 68%。1
客户案例
了解客户如何使用 Azure SQL 数据库进行创新
免费试用 Azure SQL 数据库
在订阅生命周期的每个月中,最多获取 10 个数据库,其中每个包含 100,000 vCore 秒的无服务器计算和 32 GB 存储。
资源
开始使用 Azure SQL 数据库
常见问题解答
常见问题解答
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Azure SQL 数据库可充当拥有一组自己的资源集(通过逻辑服务器进行托管)的单一数据库,并可在弹性池中充当拥有一组共享资源(通过逻辑服务器进行托管)的共用数据库。一般而言,弹性池旨在用于典型的服务型软件 (SaaS) 应用程序模式,每个客户或租户都有一个数据库。通过使用池,你可以管理整体性能,数据库则会自动缩放。
详细了解弹性池和服务型软件 (SaaS) 应用程序模式。 -
Azure 混合权益有助于最大限度提高当前许可证投资的价值,并加快向云迁移的速度。面向 SQL Server 的 Azure 混合权益是基于 Azure 的权益,使你能够使用具有有效 Microsoft 软件保障的 SQL Server 许可证,从而支付更少基于 vCore 的 Azure SQL 服务的费用("基准费率")。通过在整个订阅或计费帐户中集中管理 Azure 混合权益,进一步优化成本。
详细了解 Azure 混合权益和集中管理。 -
基于 vCore 的服务层级主要根据可用性、存储类型和每秒输入/输出 (I/O) 来区分。“常规用途”是面向预算的选项,最适合用于不优先考虑输入/输出性能或故障转移时间的情况。“超大规模”针对联机事务处理 (OLTP) 和混合事务性分析性工作负载进行了优化。“业务关键”层级最适合事务率高和 IO 延迟要求低的 OLTP 应用程序。
详细了解基于 vCore 的服务层级。 -
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Azure 云解决方案
使用成熟的 Azure 云服务组合,结合示例体系结构和文档来解决业务问题。
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- [1]在 Azure SQL 数据库超大规模上实现强大的性能和价值,Principled Technologies 报告,2024 年 2 月(修订版)。
性价比声明基于由 Microsoft 委托 Principled Technologies 在 2024 年 2 月进行的一项研究的数据。该研究在性能和性价比方面,对在超大规模服务层级上使用高级系列硬件的 16 vCore 和 32 vCore Azure SQL 数据库与 Amazon Aurora PostgreSQL I/O 优化型(“Amazon Aurora”)的 db.r6i.4xlarge 和 db.r6i.8xlarge 产品/服务进行了比较。基准数据来自使用 HamhamDB TPROC-C 基准的 Principled Technologies 报告。TPROC-C 工作负载派生自 TPC-C 基准,结果则是使用 HamerDB TPROC-C 工作负载取得的。HammerDB TPROC-C 工作负载派生自 TPC-C 基准,与已发布的 TPC-C 基准结果不具可比性,因为此实现并不符合 TPC 基准的所有要求。性价比由 Principled Technologies 根据标准,按持续运行云平台的成本除以每分钟吞吐量的新订单量计算得出。价格基于截至 2024 年 2 月 Azure SQL 数据库在美国东部 1 和 Amazon Aurora 在美国东部的公开美国定价。性能和性价比结果基于 Principled Technologies 报告中详细说明的配置。 实际结果和价格可能因配置和区域而异。