実際に使用しているSQL Serverの例を載せています。
SQLとはリレーショナルデータベースの管理・操作をするため最も普及されているデータベース言語です。
主な用途としてデータベース管理システム（DBMS）へデータの検索、追加、削除、更新などの指示のために使用されます。
SQLの種類
・SQL Server
Microsoft社が開発したリレーショナルデータベース管理システムで、中規模から大規模のデータベースに対応しています。コストはOracrl Databaseに次いで比較的高価ですが、Windows製品との親和性がもっとも高く、Linuxにも導入可能です。エンタープライズ市場での実績が豊富で、コストパフォーマンスとしてのバランスは良いと言えます。
・Oracle Database
Oracle社が開発した世界で初めてのリレーショナルデータベース管理システムで、大規模システムに適しています。商用データベースとしてしっかりしたサポート体制が整っておりますが、それだけにコストは高めです。Windows、Linux、AIX、Solaris、HP-UXと幅広いOSに対応しています。
・My SQL
同じくOracle社が開発したリレーショナルデータベース管理システムで、規模を問わずオールマイティに使用できます。オープンソースもあるため、低コストでのシステム構築が可能です。対応OSはWindows、Mac、Linux、Free BSDです。
・Postgre SQL
オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムで、複雑なクエリや大規模なデータベースを扱うことも可能です。多くの機能を持ち、拡張性があります。対応OSはWindows、Linux、UnixWare、Solaris、HP-UXとさまざまです。
ここでは、Microsoft社が開発した「SQL Server」を使います。
Microsoft SQLServer 2019 Express 概要
SQL Serverに正式名称は「Microsoft SQL Server」で、「MS SQL」と呼ばれることもあります。これはMicrosoft社が開発してリリースしたリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）で、Windows OSとの相性がよく、特に詳しい知識がない初心者もマウスで作業ができるなど操作性の高さから、導入する企業が多くなっています。
また、Microsoft SQL Server Management Studioという管理ツールが用意されていて、リレーショナルデータ管理システムの中でも設定や管理、開発が行いやすいのも魅力です。基本的には有料サービスですが、無料で利用可能なサービスもあります。
Microsoft SQLServer 2019 Expressで出来ること
SQL Server の無償エディションです。
デスクトップ、Web、小規模サーバーに関する学習、開発などに使えます。
Windows 環境の他に Linux 環境や「Docker」コンテナーにも対応。
機械学習に重点を置いていて、「R」言語や「Python」言語をサポートした「SQL Server Machine Learning Services」を統合し、機械学習のライブラリを利用したスクリプトを「SQL Server」で実行できます。
「T-SQL」言語の拡張によりグラフ処理や新しい文字列関数をサポート。
自動チューニング機能や列ストアの拡張、インメモリオンライントランザクション処理の拡充、ネイティブインポートの拡張なども行われています。
Microsoft SQLServer 2019 Expressのインストール方法
こちらを参考にしてください。
