07.10.25 Thorsten Kansy SQLdays Konferenz

English Version

Als Thorsten Kansy 1993 mit SQL Server 4.2 loslegte, war das der Beginn einer langen Reise durch Features, Trends und gelegentliche Irrwege. SQL Server war – wie Thorsten so schön sagt – “ein Kind der Zeit”. Was gerade hip war, wurde eingebaut. Was sich später als Irrweg entpuppte, wurde… naja, irgendwann wieder entfernt oder ignoriert.

• 1998 war E-Mail das große Ding. “Jeder Taschenrechner hätte E-Mail gehabt, wenn es die Hardware hergegeben hätte.”
• 2000 kam English Query. Gute Idee, aber die Technik war noch nicht so weit. Man musste die magischen Worte treffen – im Prinzip war’s Parsing festgelegter Schlüsselwörter.
• 2005: HTTP/SOAP/XML Endpoints. XML war der heiße Scheiß. “Im Prinzip kann alles mit allem reden – aber verstehen tut man sich eben nicht wirklich.”

Dann kam JSON. 2016 wurde es halbherzig eingebaut – als VARCHAR. Ein paar Funktionen, aber keine echte Liebe. Erst 2025 ist JSON wirklich angekommen: eigener Datentyp, binäre Speicherung, Indexe wie CREATE JSON INDEX jsonIndex ON dbo.JsonDemo ($_.customer) – endlich sinnvoll.

 Was ist neu in 2025?

• Standard Developer Edition für alle
• SSMS 21 mit frischem Look
• Copilot… naja, sagen wir mal: ausbaufähig

 Aber jetzt wird’s spannend:

• Reguläre Ausdrücke: CHECK REGEXP_LIKE – endlich!
• Fuzzy String Matching: Levenshtein, Jaro-Winkler, EDIT_DISTANCE, JARO_WINKLER_DISTANCE – perfekt für Ortsnamen mit Tippfehlern.
• REST-Aufrufe direkt aus SQL: sp_invoke_external_rest_endpoint
• Vektoren! Neuer Datentyp VECTOR(5) für Embeddings, KI-Suche und mehr. Mit VECTOR_DISTANCE, VECTORPROPERTY und ANN-Indexen (Approximate Nearest Neighbors). “Menge vergrößern – nicht optimales Ergebnis, sondern nur gute… ein bisschen wie in der Schule.”

Und ja, es ist schwer zu erklären, warum ein Element nicht gefunden wird. Willkommen in der Welt der KI.

Vektor + REST = KI + Vektorensuche. Text → Embedding → Vektor → Suche. Ab Faustregel 50.000 Datensätzen: Vektorindex empfohlen.

 Streaming und Echtzeit? Native Unterstützung für Kafka und Azure Event Hubs –

Fazit in Thorsten’s Vortrag:

• voller JSON Support war überfällig.
• Regex und Fuzzy Matching: endlich da.
• Vektoren und KI: das wird spannend.

Und es gab auch schon einen augenzwinkernden Ausblick auf die nächsten Versionen:“ 2029 – biosynthetische Version. 2033 – Bewusstsein und eigener Wille.“ Aber bis dahin haben wir noch ein paar Releases vor uns.

English Version

When Thorsten Kansy kicked off with SQL Server 4.2 back in 1993, it marked the beginning of a long journey through features, trends, and the occasional wrong turn. SQL Server was — as Thorsten likes to put it — “a child of its time.” Whatever was trendy got built in. And whatever turned out to be a dead end… well, it was eventually removed or quietly ignored.

• In 1998, email was the big thing. “Every pocket calculator would’ve had email if the hardware had allowed it.”
• In 2000, English Query showed up. Great idea, but the tech wasn’t quite there yet. You had to hit the magic words — basically keyword-based parsing with a prayer.
• 2005 brought HTTP/SOAP/XML endpoints. XML was the hot stuff. “In theory, everything talks to everything — but nobody really understands each other.”

Then came JSON. In 2016, it was added half-heartedly — as VARCHAR. A few functions, but no real love. Only in 2025 does JSON truly arrive: native datatype, binary storage, and indexes like
CREATE JSON INDEX jsonIndex ON dbo.JsonDemo ($_.customer) — finally useful.

What’s new in 2025?

• Standard Developer Edition for everyone
• SSMS 21 with a fresh look
• Copilot… well, let’s say: room for improvement

But now it gets exciting:

• Regular expressions: CHECK REGEXP_LIKE — finally!
• Fuzzy string matching: Levenshtein, Jaro-Winkler, EDIT_DISTANCE, JARO_WINKLER_DISTANCE — perfect for place names with typos.
• REST calls directly from SQL: sp_invoke_external_rest_endpoint
• Vectors! New datatype VECTOR(5) for embeddings, AI search, and more. With VECTOR_DISTANCE, VECTORPROPERTY, and ANN indexes (Approximate Nearest Neighbors).
  “Expand the set — not the optimal result, just good ones… kind of like school.”

And yes, it’s hard to explain why something wasn’t found. Welcome to the world of AI.

Vector + REST = AI + vector search.
Text → embedding → vector → search.
Rule of thumb: use a vector index for more than 50,000 records.

Streaming and real-time?

Native support for Kafka and Azure Event Hubs — finally!

Thorsten’s closing thoughts:

• JSON support was long overdue
• Regex and fuzzy matching: finally here
• Vectors and AI: now we’re talking

And yes, there was a cheeky glimpse into future versions:
“2029 – biosynthetic edition. 2033 – consciousness and free will.”
But we’ve got a few releases to go before that.

Disclaimer

This article was created based on my personal notes with support from Microsoft Copilot. While Copilot assisted in structuring and refining the content, all technical details have been carefully reviewed and developed by me. All credit for the session goes to Thorsten Kansy.