Thorsten Kansy

Tag 3 der #bastacon 🚀 Sessions u.a. von Peter Kröner (Async/Performance), Jörg Neumann (AI & Agentic UI), Holger Schwichtenberg (EF Core 10), @BFreakout (Embeddings) & @tkansy (SQL Server 2025). Programm: basta.net/frankfurt/prog…

Das Monster ist wieder aktiv. Heute bin ich auf der @sqlpass_de in #Hanau dran!

@BASTAcon Mit #SQLserver Session und Ask me Anything Session- ich bin ja mal gespannt

@sqlpass_de Hanau, ich komme

adc.ms/26/?

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Ich habe mich die letzten Tage etwas mit der #UnityEngine beschäftigt – aus Neugier und um ein paar Dinge zu visualisieren. Und ich bin erstaunt, wie unglaublich langsam ich am Anfang vorankomme. Bitte sagt mir, dass das nicht nur mir so geht…

T-SQL Türchen #24: Vektorsuche im SQL Server SQL Server kann jetzt semantisch suchen: Embeddings als Vektoren, per kNN ähnliche Einträge finden–z. B. ähnliche Tickets. Grundlage für RAG-Szenarien direkt in T-SQL: strukturiert + unstrukturiert kombiniert. #SQLServer #FrohesFest

T-SQL Türchen #23: Reguläre Ausdrücke in SQL Server SQL Server 2025 unterstützt (endlich) RegEx: komplexe Muster finden, extrahieren oder ersetzen. Ideal für Validierung, Log-Parsing und Datenbereinigung – deutlich mächtigere Textverarbeitung direkt in T-SQL. #SQLServer

T-SQL Türchen #22: sys.sp_invoke_external_rest_endpoint REST-APIs direkt aus T-SQL aufrufen. Externe Dienste anstoßen, Embeddings (AI) abrufen, Workflows orchestrieren, WebHooks aufrufen – ohne zusätzliche Middleware. Integration wird deutlich einfacher. #SQLServer

T-SQL Türchen #21: Native Vektor-Datentypen und -Indizes SQL Server 2025 speichert und indexiert Embedding-Vektoren direkt (DiskANN). Semantische Suche und RAG-Szenarien werden erstmals vollständig in T-SQL möglich – strukturiert trifft unstrukturiert. #SQLServer

Wer (OMG 😱) noch eine Kleinigkeit sucht: IT-Humor mit Kern. Perfekt für Entwickler – und alle, die mit ihnen Weihnachten feiern. 🎄 👉 it-humor-mit-kern.de

T-SQL Türchen #20: XML .value() (XQuery) Extrahiert skalare Werte aus XML (ja, es ist nicht immer JSON) per XQuery, z. B.: xmlcol.value('(/root/element)[1]', 'varchar(max)') Wichtig, wenn XML gespeichert wird und gezielt Elemente/Attribute in Abfragen benötigt werden. #SQLServer

T-SQL Türchen #19: JSON_VALUE() / JSON_QUERY() Native Unterstützung für JSON in SQL Server: JSON_VALUE() holt skalare Werte, JSON_QUERY() ganze Objekte/Arrays. JSON direkt in T-SQL verarbeiten, filtern, sortieren – ohne vorherige Zerlegung in Spalten. #SQLServer

T-SQL Türchen #18: HASHBYTES() Erstellt kryptografische Hashwerte (z. B. SHA2_256) für Ausdrücke. Unverzichtbar für Passwort-Hashing: nie Klartext speichern, sondern Hash vergleichen. Schützt Benutzerdaten auch bei Datenlecks. #SQLServer

T-SQL Türchen #17: CHECKSUM_AGG() Aggregiert eine Prüfsumme über eine Gruppe von Werten. Hilft schnell zu erkennen, ob sich Daten geändert haben – z. B. in ETL-Prozessen. Keine Kryptografie, aber ein praktischer Integritätscheck. #SQLServer

T-SQL Türchen #16: COUNT_BIG() Wie COUNT(*), aber Rückgabewert ist bigint statt int. Wichtig bei sehr großen Tabellen, damit Zähler nicht überläuft. Gute Wahl für Massendaten und zukünftiges Wachstum. Aber Achtung: Zählen kostet Ressourcen! #SQLServer

T-SQL Türchen #15: EXISTS() / NOT EXISTS() Prüfen in Unterabfragen, ob überhaupt Zeilen existieren. Meist schneller als IN/NOT IN, da bei erstem Treffer abgebrochen wird. Perfekt, um verknüpfte Datensätze zu finden oder fehlende zu identifizieren. #SQLServer

@BFreakout Es war ein Spaß und mir eine Ehre ;-)

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