O SQL Server 2025 apresenta recursos inovadores que visam aprimorar a segurança e o desempenho, tornando-o uma opção ainda mais poderosa para empresas que dependem de sistemas de gerenciamento de banco de dados. Seja você uma empresa que precisa de segurança de alto nível para seus dados ou um desenvolvedor que busca aumentar o desempenho de aplicativos de missão crítica, o SQL Server 2025 traz novos recursos que transformarão a forma como você interage com os dados.

Recursos de Segurança Aprimorados

1. Integração com o Microsoft Entra

Um dos avanços mais notáveis ​​do SQL Server 2025 é sua profunda integração com o Microsoft Entra, a solução de gerenciamento de identidade e acesso da Microsoft. Essa integração fortalece a segurança do SQL Server ao adotar os princípios de Confiança Zero, o que significa que cada solicitação de acesso é completamente autenticada, autorizada e criptografada, garantindo que apenas usuários válidos possam acessar dados confidenciais.

Com controle de acesso baseado em função (RBAC), autenticação multifator (MFA) e políticas de acesso condicional, o SQL Server 2025 oferece um controle mais granular sobre quem pode acessar o banco de dados e quando. Esses recursos adicionam uma camada adicional de defesa, reduzindo a probabilidade de acesso não autorizado e potenciais violações de dados.

2. Identidade de Serviço Gerenciada (MSI)

O SQL Server 2025 facilita a autenticação segura de conexões de saída usando a Identidade de Serviço Gerenciada (MSI). Ao utilizar a MSI, o SQL Server pode interagir com segurança com serviços ou APIs de terceiros sem expor credenciais. Isso é especialmente benéfico em ambientes de nuvem onde APIs ou serviços externos precisam ser acessados ​​sem os riscos associados a credenciais codificadas.

Você pode habilitar facilmente o Azure Arc para instâncias do SQL Server e configurar a MSI por meio do portal do Azure, simplificando a autenticação e garantindo que suas conexões estejam sempre seguras.

3. Proteção de Dados Abrangente

O SQL Server 2025 introduz mecanismos avançados de criptografia de dados para proteger dados em repouso e em trânsito. Com o mascaramento de dados integrado, informações confidenciais são ofuscadas, garantindo a conformidade com regulamentações de privacidade como GDPR, HIPAA e outras. Além disso, os recursos de auditoria e conformidade garantem que o acesso aos dados seja rastreável e seguro, dando às organizações confiança em sua postura de segurança.

🚀 Melhorias de Desempenho
O SQL Server 2025 não se concentra apenas na segurança; ele também oferece melhorias significativas de desempenho que tornam o trabalho com bancos de dados de grande escala mais rápido e eficiente.

1. Otimização do Plano de Parâmetros Opcional (OPPO)

Um gargalo de desempenho comum no SQL Server surge da detecção de parâmetros, em que o SQL Server pode usar um plano de execução abaixo do ideal com base em valores de parâmetros específicos. A introdução da OPPO (Otimização do Plano de Parâmetros Opcional) no SQL Server 2025 soluciona esse problema selecionando dinamicamente o melhor plano de execução com base nos parâmetros de tempo de execução fornecidos. Essa otimização garante que as consultas tenham um melhor desempenho, especialmente em casos em que os parâmetros mudam com frequência, resultando em uma utilização mais eficiente dos recursos e uma execução mais rápida das consultas.

2. Estatísticas Persistentes em Réplicas Secundárias

O SQL Server 2025 também introduz estatísticas persistentes em réplicas secundárias. Isso garante que as estatísticas não sejam perdidas após um failover ou reinicialização do banco de dados, melhorando o desempenho das consultas e tornando o sistema mais resiliente.

3. Melhorias no Processamento em Modo de Lote

Com o processamento em modo de lote aprimorado, o SQL Server 2025 é capaz de processar várias linhas simultaneamente, resultando em uma execução de consultas mais rápida e menor uso da CPU. Isso é especialmente útil ao executar consultas grandes e complexas ou ao trabalhar com grandes conjuntos de dados.

4. Melhorias na Indexação de Columnstore

O SQL Server 2025 também fez melhorias na indexação de columnstore, que é vital para cargas de trabalho de data warehouse e análise. As melhorias incluem melhor compactação, execução de consultas mais rápida e desempenho aprimorado para consultas analíticas complexas. Essas mudanças tornam o SQL Server 2025 uma solução ainda mais atraente para organizações que lidam com grandes volumes de dados.

5. Desempenho de Transações Simultâneas

Lidar com múltiplas transações simultâneas sem bloqueios é fundamental para melhorar o desempenho das cargas de trabalho OLTP. No SQL Server 2025, novos recursos como ID de Transação (TID) e Bloqueio Após Qualificação (LAQ) garantem que os bloqueios sejam adquiridos somente quando necessário. Isso reduz a contenção de bloqueios, minimiza o bloqueio e permite um processamento mais eficiente de transações simultâneas, melhorando a taxa de transferência e a escalabilidade gerais.

6. Streaming de Eventos de Alteração em Tempo Real

O SQL Server 2025 também apresenta recursos de streaming de eventos de alteração em tempo real, permitindo a captura e a publicação de alterações de dados e esquemas quase em tempo real. Essa funcionalidade oferece suporte à integração com Hubs de Eventos do Azure, Kafka e outras plataformas de streaming, abrindo caminho para análises e tomadas de decisão em tempo real.

A evolução do SQL Server segue em ritmo acelerado — e a versão 2025 consolida um dos movimentos mais ambiciosos da plataforma: a integração nativa com Inteligência Artificial. Se o SQL Server 2022 já havia introduzido recursos importantes com o suporte ao padrão ONNX, o SQL Server 2025 leva isso a um novo nível com melhorias significativas em AI Built-in, integrando IA generativa, modelos customizados e suporte a inferência em tempo real.

Neste post, vamos explorar o que há de novo em AI Built-in no SQL Server 2025, como ele pode ser usado em cenários reais, e o que isso representa para DBAs, cientistas de dados e desenvolvedores.

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O que é o AI Built-in?

O AI Built-in é um conjunto de funcionalidades que permite executar modelos de machine learning diretamente dentro do SQL Server, sem precisar mover os dados para outra plataforma ou linguagem externa. Com o SQL Server 2025, a Microsoft deu um passo ainda maior: agora é possível usar modelos de linguagem (LLMs), IA generativa, e modelos customizados de forma mais fluida e nativa.

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O que há de novo no SQL Server 2025?

Suporte expandido a LLMs

O SQL Server 2025 introduz suporte à chamada de modelos de linguagem grandes (LLMs) diretamente via T-SQL, integrando com Azure OpenAI e permitindo gerar resumos, extrair entidades e até fazer classificações baseadas em texto, diretamente nas queries.

SELECT dbo.GetSummaryFromLLM(CommentText) AS Summary
FROM dbo.CustomerFeedback;

Execução paralela e otimizada de modelos ONNX

A execução de modelos ONNX agora é mais rápida e escalável, com suporte a inferência em lote paralela, aproveitando melhor o hardware disponível, inclusive GPUs quando habilitadas.

Armazenamento e versionamento de modelos

Com o novo MODEL CATALOG, é possível armazenar, versionar e organizar seus modelos de IA diretamente dentro do SQL Server, com suporte a auditoria e gerenciamento.

CREATE MODEL SentimentAnalysisModel
FROM (SELECT * FROM dbo.ONNXModels)
WITH (FORMAT = ONNX, VERSION = 'v2.1', TAGS = 'NLP, Sentiment');

Funções de IA generativa integradas

Funções como GEN_AI_SUMMARIZE, GEN_AI_CLASSIFY, e GEN_AI_EXTRACT permitem aplicar LLMs em colunas de texto diretamente, facilitando tarefas que antes exigiam processos externos.

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Casos de uso práticos

Classificação de sentimento em feedback de clientes

SELECT CustomerID,
       GEN_AI_CLASSIFY(CommentText, 'positive, neutral, negative') AS Sentiment
FROM dbo.CustomerFeedback;

Geração de resumos automáticos de chamados de suporte

SELECT TicketID, GEN_AI_SUMMARIZE(SupportNotes) AS Summary
FROM dbo.SupportTickets;

Detecção de fraudes com modelo ONNX

SELECT TransactionID, PREDICT(MODEL = FraudDetectionModel, DATA = *) AS IsFraud
FROM dbo.Transactions;

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Pré-requisitos e configuração

Para usar os novos recursos de AI Built-in no SQL Server 2025, é necessário:

• Compatibilidade com nível 170 (novo nível do SQL 2025)
• Habilitação da extensão AI_INTEGRATION
• Permissões para criação e execução de modelos (CREATE MODEL, EXECUTE MODEL)
• Acesso configurado ao Azure OpenAI (para funções generativas)

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Segurança e governança

Todos os modelos podem ser auditados, versionados e controlados com base em permissões. O SQL Server 2025 também permite que administradores limitem o uso de recursos computacionais por modelo, evitando sobrecarga ou uso indevido de IA em ambientes sensíveis.

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Benefícios para empresas

• Velocidade: elimine a necessidade de exportar e importar dados para outras ferramentas.
• Precisão em tempo real: decisões automatizadas com baixa latência.
• Governança centralizada: controle total dos modelos dentro do ambiente SQL.
• Menor custo operacional: menos integração, menos manutenção, mais agilidade.

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Conclusão

O AI Built-in no SQL Server 2025 representa uma revolução na forma como trabalhamos com dados e inteligência artificial. A possibilidade de incorporar modelos sofisticados de IA diretamente no motor do banco de dados abre espaço para aplicações mais inteligentes, ágeis e seguras — desde análises preditivas até geração de texto, classificação e mais.

Recebi hoje à tarde um dos melhores emails que poderia receber em minha carreira profissional. Fui aceito pela MS para participar no teste privado do SQL Server 2025. É um grande prazer poder participar deste preview e contribuir em definir as novas funcionalidades do SQL Server 2025!

Por enquanto não é possível postar nada sobre o SQL Server 2025, mas assim que possível, logo no início de 2025 começarei a postar algumas das novidades do produto.

Neste último sábado estive em Belo Horizonte, junto com meu amigo Marcelo Adade (https://www.twitter.com/marceloadade) para entregarmos mais uma palestra sobre Always On.

A palestra foi muito proveitosa, público experiente que nos deu uma chance de falarmos bastante sobre Always on e aquelas dicas importantes que ninguém fala, nem a MS.

Nesta sessão, vamos falar sobre as lições práticas aprendidas na implementação e administração de vários Always On Availability Groups e Failover Cluster Instances do Microsoft SQL Server.

Desde a navegação pelas complexidades da configuração até a superação dos “desafios” mais comuns, mostraremos insights do mundo real e histórias que não são tão bem documentadas.

Seja você um administrador experiente ou um iniciante em soluções de alta disponibilidade, esta sessão vai te ajudar a conhecer mais sobre o potencial do recurso Always On do SQL Server.

Baixe o material da palestra aqui.

No último sábado, dia 23/11/2024, tive a honra de ajudar na organização do DataSaturdayBH – 2024 junto com Marcelo Adade. Aproveitando a ocasião, apresentamos uma palestra sobre as lições práticas aprendidas na implementação e administração de vários Always On Availability Groups e Failover Cluster Instances do Microsoft SQL Server. Desde a navegação pelas complexidades da configuração até a superação dos “desafios” mais comuns, mostraremos insights do mundo real e histórias que não são tão bem documentadas. Seja você um administrador experiente ou um iniciante em soluções de alta disponibilidade, esta sessão vai te ajudar a conhecer mais sobre o potencial do recurso Always On do SQL Server.

A partir do SQL Server 2022 (16.x), a Microsoft introduziu melhorias significativas na armazenagem de dados XML, incluindo a compactação de XML. Este recurso pode representar uma grande economia de espaço em disco, especialmente em bancos de dados que armazenam documentos XML grandes ou em alto volume.

Neste post, vamos entender o que é essa compactação, como ela funciona, como habilitá-la e quais os impactos no desempenho e no armazenamento.

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O que é a Compactação de XML?

No SQL Server 2022, a compactação de XML é uma otimização interna que reduz o tamanho físico dos dados XML armazenados. Ela é feita automaticamente quando os dados são inseridos ou atualizados em colunas do tipo xml, com o objetivo de reduzir o espaço em disco e melhorar a performance de I/O.

Essa compactação é transparente para o usuário: os dados XML continuam acessíveis da mesma forma, sem a necessidade de descompactar manualmente.

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Como Funciona?

A compactação atua principalmente sobre os seguintes aspectos:

• Remoção de redundâncias: nomes de elementos e atributos repetidos são armazenados de forma mais eficiente.
• Representação binária compacta: os dados XML são convertidos em um formato binário que economiza espaço.
• Aproveitamento de padrões: estruturas XML com padrões previsíveis são otimizadas com maior eficiência.

Essa técnica é similar à compactação de páginas de dados (page compression), mas focada especificamente nos tipos XML.

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Como Habilitar?

A compactação XML está disponível por padrão em novas instâncias do SQL Server 2022. No entanto, para objetos existentes ou bancos migrados, você pode:

1. Verificar se a compactação está habilitada

Você pode usar a DMV sys.xml_indexes para verificar propriedades de indexação e armazenamento.

2. Reorganizar ou recriar índices XML

Para forçar a aplicação da nova compactação nos dados existentes, use:

ALTER INDEX ALL ON dbo.SuaTabela REBUILD;

Ou, se desejar algo mais granular:

ALTER INDEX NomeDoIndiceXML ON dbo.SuaTabela REBUILD WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE);

Dica: Compactar uma tabela com dados XML pode melhorar muito o uso de armazenamento, mas teste antes em ambiente de homologação!

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Impacto no Armazenamento

Em testes internos e benchmarks, a Microsoft observou reduções de até 20-40% no tamanho dos dados XML, dependendo da estrutura e repetição dos elementos.

Exemplo:

CREATE TABLE DocumentosXML (
    Id INT IDENTITY,
    Conteudo XML
);

-- Inserção de XML repetitivo
INSERT INTO DocumentosXML (Conteudo)
VALUES (N'<pedido><cliente>João</cliente><total>100</total></pedido>');

Depois de milhares de linhas com estruturas semelhantes, a compactação pode gerar ganhos consideráveis.

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Cuidados e Considerações

• A compactação XML não substitui boas práticas de modelagem. Armazene apenas o necessário.
• Apesar da compactação, a performance de leitura pode variar. Sempre teste em seu cenário.
• A função sp_estimate_data_compression_savings ainda não fornece estimativas para dados XML, então meça o ganho após a aplicação.

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Conclusão

A compactação de XML no SQL Server 2022 é uma adição poderosa para quem trabalha com documentos XML extensos ou bancos com grande volume de dados semiestruturados. É uma solução sem esforço manual, que pode gerar economias reais de armazenamento e melhorar a escalabilidade de sistemas.

Se você está migrando para o SQL Server 2022, vale muito a pena revisar seus dados XML e aplicar essa funcionalidade.

O SQL Server 2022 trouxe uma série de novidades muito aguardadas pelos desenvolvedores e DBAs, e uma delas é a nova função DATETRUNC. Essa função simplifica bastante o trabalho com datas, especialmente quando precisamos truncar valores de data/hora para uma parte específica como ano, mês, dia, etc.

Se você já precisou agrupar dados por mês ou comparar apenas partes de uma data, provavelmente usou funções como DATEADD e DATEDIFF de forma combinada. A boa notícia é que, agora, com DATETRUNC, esse processo ficou muito mais limpo e direto.

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O que é a função DATETRUNC?

A função DATETRUNC retorna um valor de data/hora truncado para o limite inferior da parte da data especificada (por exemplo: truncar uma data para o início do mês, início do dia, etc).

Essa função está disponível a partir do SQL Server 2022, e também é compatível com o Banco de Dados SQL do Azure e a Instância Gerenciada de SQL do Azure.

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Sintaxe

DATETRUNC(date_part, date_expression)

date_part: A parte da data para a qual o valor será truncado.

date_expression: A expressão de data que será truncada.

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Argumentos Válidos

Você pode truncar para várias partes da data. Aqui estão algumas opções:

date_part	Descrição
year, yyyy, yy	Início do ano
quarter, qq, q	Início do trimestre
month, mm, m	Início do mês
day, dd, d	Início do dia
week, wk, ww	Início da semana
hour, hh	Início da hora
minute, mi, n	Início do minuto
second, ss, s	Início do segundo
millisecond, ms	Início do milissegundo

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Exemplos

🔹 Truncar para o início do mês

SELECT DATETRUNC(MONTH, '2025-04-14 13:45:30') AS Truncado;

Resultado:

2025-04-01 00:00:00.000

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🔹 Truncar para o início do ano

SELECT DATETRUNC(YEAR, '2025-04-14 13:45:30') AS Truncado;

Resultado:

2025-01-01 00:00:00.000

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🔹 Truncar uma coluna de data

SELECT DATETRUNC(DAY, OrderDate) AS DiaPedido, COUNT(*) AS TotalPedidos
FROM Sales.Orders
GROUP BY DATETRUNC(DAY, OrderDate);

Esse exemplo é perfeito para agrupar pedidos por dia de forma limpa e direta — sem a necessidade de converter tipos ou manipular strings.

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Comparação com Métodos Antigos

Antes do SQL Server 2022, você teria que usar combinações de DATEADD e DATEDIFF para fazer algo parecido:

Truncar para o início do mês (antes do SQL 2022)
SELECT DATEADD(MONTH, DATEDIFF(MONTH, 0, '2025-04-14 13:45:30'), 0);

Com DATETRUNC, essa complexidade desaparece.

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Conclusão

A função DATETRUNC é uma adição poderosa ao arsenal de qualquer profissional que trabalha com SQL Server. Ela torna o código mais legível, limpo e eficiente, especialmente em operações de agrupamento, análise temporal e relatórios.

Se você ainda não testou essa novidade, vale a pena experimentar em seus scripts e procedures. Afinal, menos código e mais clareza são sempre bem-vindos!

Com o SQL Server 2022 (versão 16.x), os desenvolvedores e DBAs ganharam dois novos aliados para escrever consultas mais limpas e eficientes: as funções GREATEST e LEAST. Essas funções, comuns em outros SGBDs como Oracle e PostgreSQL, agora estão disponíveis nativamente no SQL Server — e facilitam bastante comparações de múltiplos valores.

Neste post, você vai entender como essas funções funcionam, ver exemplos práticos e conferir dicas úteis para utilizá-las no seu dia a dia.

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O que são as funções GREATEST e LEAST?

• GREATEST retorna o maior valor entre dois ou mais argumentos.
• LEAST retorna o menor valor entre dois ou mais argumentos.

Ambas funções comparam os argumentos fornecidos e retornam um único valor escalar com base na lógica de comparação padrão do SQL Server.

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Requisitos

Essas funções estão disponíveis a partir do SQL Server 2022 (16.x) e exigem nível de compatibilidade 160 ou superior.

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Sintaxe

GREATEST ( expression [ ,...n ] )
LEAST ( expression [ ,...n ] )

• expression: Pode ser uma constante, uma coluna, uma variável ou qualquer expressão válida. Deve haver pelo menos dois argumentos.
• Todos os argumentos devem ser do mesmo tipo de dados ou implicitamente conversíveis.

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Exemplos

Retornar o maior valor entre três colunas

SELECT Nome, GREATEST(Nota1, Nota2, Nota3) AS MaiorNota FROM Alunos;

Retornar o menor valor entre três datas

SELECT IDPedido, LEAST(DataPedido, DataPagamento, DataEntrega) AS DataMaisAntiga
FROM Pedidos;

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Casos de Uso Comuns

• Comparar múltiplos preços de diferentes fornecedores e selecionar o menor (com LEAST).
• Calcular a maior nota de avaliação entre várias provas (com GREATEST).
• Verificar qual data veio primeiro em um fluxo de processos.
• Construir regras de negócio como limites máximos ou mínimos em decisões condicionais (CASE, IF, etc).

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Como era antes do SQL Server 2022?

Antes, você precisava usar funções CASE para simular esse comportamento:

-- Simulando GREATEST
SELECT 
    CASE 
        WHEN Nota1 >= Nota2 AND Nota1 >= Nota3 THEN Nota1
        WHEN Nota2 >= Nota3 THEN Nota2
        ELSE Nota3
    END AS MaiorNota
FROM Alunos;

Esse código era mais difícil de manter. mas com GREATEST e LEAST, esse tipo de lógica se torna muito mais legível e direta.

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Testando no SSMS

Você pode experimentar a função rapidamente com algo assim:

SELECT 
    GREATEST(100, 200, 50) AS Maior,
    LEAST(100, 200, 50) AS Menor;

Resultado:

Maior	Menor
200	50

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Conclusão

As funções GREATEST e LEAST vieram para facilitar a vida no SQL Server 2022. Com elas, você escreve menos código, com mais clareza e maior eficiência. Se você ainda está usando CASE para esse tipo de comparação, é hora de dar uma chance a essas novidades.

Já começou a usar essas funções no seu dia a dia? Compartilhe suas experiências ou dúvidas nos comentários!