「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之十-Sqlserver自动化

本系列的最后一篇，因未有精力写更多的入门教程，上篇已经抛出书单，有兴趣的朋友可阅读好书来成长，此系列主讲有理由爱Sqlserver的论证性文章，希望读者们看完后，可自行做出判断，Sqlserver是否真的合适自己，目的已达成。

渴望自动化及使用场景

笔者所最能接触到的群体为Excel、PowerBI用户群体，在Excel中，我们知道可以使用VBA、VSTO来给Excel带来自动化操作，将原有的复杂繁琐的功能组合起来，批量性完成特定工作，并保证完成质量稳定、高效、准确。

在Sqlserver中，一样开放了自动化的能力，笔者所认识到的层面有以下3种，各有不同的使用场景，读者们可以大概有所了解，真正需要用到时，可再深入地去研究学习。

在使用场景上，Sqlserver的自动化可以让我们释放双手，让程序给我们定时完成一些复杂任务，特别是使用错开时间段来完成一些高负荷的任务，如在凌晨时段，业务系统处于空闲时候，进行数据ETL抽取操作，将生产数据库的数据抽取到数据仓库内。

同样地若有某些耗时的SQL查询任务，可以封装成存储过程，在数据ETL结束后，使用自动化调度操作运行存储过程，让其生成最终的结果表数据，供用户查询时调用，无需再即时进行运算，提升查询的体验。

使用Sqlserver代理实现自动化调度作业

既然自动化这么重要，特别是对企业级需求来说，越少的人工干预，数据出来的质量越高，所以，Sqlserver代理的功能，微软实行收费性提供，只有标准版和企业版上才有提供，免费的Sqlserver Express，是没有这个模块的。

还是老话，软件是产生价值的，对个人学习角度，无需关注软件的版权问题，学习目的都是可行的，可以使用Sqlserver开发者版本，无需激活，永久免费。至于企业未能有机会用上，这个是时间问题，总会遇到有价值的企业来使用你有价值的技能的。

代理可以自动化的内容非常丰富，不只是运行某段T-SQL语句，还可运行系统内的exe程序或powershell脚本、ETL任务等。

代理模块下的创建作业

自动化的调度程序，也是几乎满足所有调度要求，每月、每周、第日间隔小时数等等都可配置，都是界面化的体验。

自动化的调度程序

外部程序与Sqlserver对象模型进行交互

熟悉VBA的Excel用户都知道，在Excel上界面可以操作的绝大部分内容，都可以通过VBA的方式使用代码操作。代码操作的好处是自动化程度高，无需依赖前端用户的干预即可完成大量的工作。

在数据库层面，像Oracle、MySQL这样的服务器版的数据库，都会有存储过程提供代码操作数据库的方式，但Sqlserver比这些更进一步，可以通过面向对象的方式，使用类似VBA一样的体验，通过代码去访问Sqlserver的数据库对象模型。

比起SQL语句操作数据库内容，使用数据库对象，更加形象，更友好，可以用面向对象的编程方式去调用它的属性、方法、事件。而不是像存储过程那样只能用拼接SQL语句的原始方式操作。

在Sqlserver上对象模型中，微软开发了SMO（Sqlserver Manage Object）、AMO对象模型(Analysis Service Manage Object)，有了这个对象模型的接品，就可以使用.NET体系的编程语言与Sqlserver进行交互。

再次见证了微软系的学习是多么地美妙，一种技术的掌握，可以应用到多种的产品中来，像.NET语言，不止可以开发独立程序，更可以写OFFICE的扩展程序，Sqlserver和Windows的扩展程序、自动化运维程序和等等。

PowerShell脚本自动化操作

和上述的外部程序自动化操作类似，都是调用Sqlserver的数据库对象模型，只是PowerShell更适合非编程开发人员使用，命令更简单，封装更高级，更易用。是数据库运维人员使用的好帮手。

PowerShell理论上可以做到.NET程序所做的一切事情，并且脚本化操作，类似于Python在Ipython环境下写代码一样，每写一句，就可返回一个结果做验证，也很适合数据分析师的角色做一些简单运维自动化操作。

若只是运维Sqlserver来学习PowerShell，确实有点小题大作，就如上文提到，微软的技术，在整个微软系产品里是通用的，用PowerShell来自动化Sqlserver、Windows还有时下最热门的云平台Azure平台，都是一脉相随完全通用的。

笔者在后续的推文中，亦会做一些简单的介绍，现学现卖，也才是PowerShell的初学者。有兴趣的读者们，可提前了解下，市面仅有的两本中文版PowerShell，也挺高质量值得出手的。

书籍1

书籍2

结语

现今虽是技术专业化分工时代，但不是每个人都那么幸运，有相应的团队支持自己职能外的工作。在微软系中，做个业余的全栈的开发、运维、分析的全能型选手，其实学习成本也不高，但学到的是自己的真本领，可以轻松复制到广大中小企业中推行。

笔者也是从一名Excel用户，学习数据分析的路上，越走越宽，最终走进了微软系的产品大矩阵体系中，在技术学习突破瓶颈后，感觉一切都海阔天空，在微软系的知识体系里，技术的可重复使用真的非常广，技术交叉应用的场景非常多，也不后悔进入了微软系的知识结构体系中。

本篇前面部分不涉及太多代码级别操作，大部分群体都可快速上手并享受自动化的红利，后面的深入进阶代码化自动化对于少部分数据分析群体可能适用，觉得自动化领域不合适的，大可略过。

笔者未来聚焦在数据领域的分享，不限于Excel，会分享更多Sqlserver、dotNET、Azure、PowerBI等话题，升级数据分析的能力，欢迎继续关注。