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这个示例可以结合着之前的连接MySQL一起来看：参考。

代码如下。当然，运行之前，你需要

• 已经完成了基本的工具安装，这个并不容易（参考）
• 已经有一个可以正常运行的与连接的SQL Server
• 已经有一个网络上到SQL Server联通的主机的ssh账号
• 下面的实例中，还需要一个t_1表，表中有三个字段

import pyodbc
import pandas as pd
import logging
import sshtunnel
from sshtunnel import SSHTunnelForwarder

ssh_host = 'x.x.x.x'
ssh_port=22
ssh_username = 'lilei'
ssh_password = 'xxxxxx'


db_server = 'x.x.x.x'
db_port= 1433
database = 'xxx'
db_username = 'xxx'
db_password = 'xx'


tunnel = SSHTunnelForwarder(
    (ssh_host, ssh_port),
    ssh_username = ssh_username,
    ssh_password = ssh_password,
    remote_bind_address = (db_server, db_port),
)
tunnel.start()


cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER=127.0.0.1,'+str(tunnel.local_bind_port)+';DATABASE='+database+';UID='+db_username+';PWD='+ db_password)
cursor = cnxn.cursor()

cursor.execute("SELECT * FROM dbo.t_1;")
row = cursor.fetchone()
while row:
    print('ID: %(id)03s | nick: %(nick)012s | birthdate: %(bd)010s' %
      {'id':row[0],'nick':row[1],'bd':row[2]})
    row = cursor.fetchone()

最近，Gartner正式发布了2021年云数据库魔力象限。阿里云继续保持在全球领导者象限，华为继续在第三象限，位置也有不错的提升，腾讯竟意外落选。国际厂商，微软凭借强大的云战略，横纵坐标全面超越Oracle，AWS和微软则齐头并进。

去年，笔者也深度参与阿里云数据库冲击Gartner Leader象限的项目，整体上，Gartner在产品评估上已经是非常专业与细致的，评估的维度也比较立体，涵盖了产品能力、市场理解、技术创新、未来规划、市场份额、客户反馈等多个方面，可以作为企业软件选择的重要参考。

数据库厂商在魔力象限上的“战争”

我们一起来回顾一下，自魔力象限发布以来总计九次魔力象限的厂商分布​。

2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database，Amazon和所有的云厂商，也获得了更多的认可。前面十年是微软和Oracle争夺老大的地位，未来，将是Amazon和微软争夺。从2020年MQ来看，Oracle已经在纵坐标上落后于海外的三家云计算厂商Amazon、微软和Google了，在今年，随着Oracle云战略的进展，位置也有了一些进展。整体上，这四家公司，也组成了整个象限的第一“集团”。

从2013年到2019年，Oracle和微软一直是前两名，并且保持着统治性的领先。Oracle凭借着强大的数据库能力和几十年的积累，在各个行业的头部大型企业中占据了绝对领先的位置，构建了难以超越的数据库能力；微软则凭借SQL Server和强大且封闭的Windows开发生态，在中小企业占据了领先。在云计算逐渐兴起的过去十年，两家厂商都在all-in云计算。微软通过强大的开发者生态以及对大量企业客户的深耕，同时在云计算上坚决的投入，已经在云计算领域已经成为了三分天下的一方霸主。Oracle的云计算战略则比较坎坷（技术与人员上），目前，还在持续迎头赶上的阶段，目前，市场份额还比较小。

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Snowflake和Databricks两个“欢喜冤家”也分别从挑战者、远见者象限进入了领导者象限。前者市值已经接近1000亿美元，后者在最近一次融资中估值达到了380亿美元。数据库领域，已经从存储价值扩展到了通过数据分析与洞察实现了直接的业务价值。另外，两者也分别是多云原生和开源分析产品的典型方向的代表，可以看到后续会有更多厂商加入到这些领域进行创新。

Amazon凭借云计算领域的绝对优势，改变了企业的软硬件架构，从而也彻底改变企业使用数据库方式，AWS的创新产品DynamoDB、Aurora也给开发者带来非常大的数据存储与处理的便利。Amazon自从2016年进入MQ以来，就一直是在Leader象限，而且位置也在逐年向前。

阿里云数据库，自2018年首次进入数据库魔力象限，到2020年成功进入全球领导者象限，确实是中国数据库在世界范围内的一次重大突破。阿里巴巴过去的二十年，在数据库方向投入都非常大，每个阶段都有非常强的团队和领导者，包括汪海、陈吉平、冯春培、阳振坤、周宝方、张瑞、周光辉、余锋、曹伟、杨冰、杨传辉，到现在的李飞飞，团队规模之大，人员能力（一个参考是人员级别）之强，是国内公司独一无二的。2018年，李飞飞的加入，也让阿里云数据库的影响力，逐步的扩展到了海外。到现在，已经基本在领导者象限站稳脚跟，继续突破则是要正面与国外厂商在产品能力、市场、战略、人才等多角度​竞争。

不在乎的Gartner的MongoDB 自2013年其就在MQ当中，2015年进入Leaders象限，2016年跌入Challengers象限，2017年在MQ的“大裁剪”中不再出现。但是，MongoDB在开发者群体中依旧非常受欢迎，在2021年StackOverflow的开发者年度调研中，MongoDB为排名第四的数据库；在资本市场，MongoDB自2017年上市以来，每股30美元增至到现在的超500美元（对应市值约350亿美元），应该是数据库领域非常耀眼的明星了，但似乎一直不怎么受Gartner MQ的“待见”。

一直默默向前的MariaDB，今年第一次入选MQ。MariaDB凭借在多云部署、混合分析能力、容量评估与性能诊断等综合能力受到​认可。MariaDB这些年一直在苦苦与MySQL竞争，但是MySQL依旧凭借着最近十几年积累的生态与品牌优势，暂时领先。也许，现在是时候考虑，用MariaDB替换部分的MySQL​了。

​最后

Gartner对于市场份额考量非常重，相对来说，对于较小的、垂直的数据库厂商不是那么的友好。另外，市场占有率有时候也比较难评估，各家厂商的最真实的数据，也不会直接透露给Gartner，实际透露给Gartner都会从结果的角度考虑，做一些调整。

Gartner对于使用场景考虑是有一定缺陷的。比如，SAP、InterSystems等厂商，数据库主要是用于自家的应用系统，收入也都来自这些地方，这就让收入数值调整的空间比较大。另外，这样的评价，对于企业进行数据库架构选型并没有太大的参考意义。而，这应该是Gartner MQ的重要作用之一。

在前段时间微软Ignite前后，Azure的SQL Server托管服务（Azure SQL Managed Instance）发布一个基于”Always On”技术的新的“Link”特性。可以帮助用户在云端实例和其他环境实例建立一条同步链路，将其他环境的数据同步到Azure云端。该功能当前处于邀请测试阶段（limited public preview），支持SQL Server 2019(需要CU13)，长期计划支持2016及其以后的版本。

从感受上来说，国外三家云厂商，Azure应该是更新最快速的，可以说是最努力的那朵云，相比AWS虽然起步晚，但是跑得非常快。从这个功能来看，微软在尝试通过产品化的方式帮助用户将本地的数据，快速、低成本的迁移到Azure。

这里简单介绍一下该功能。使用该功能，可以实现如下能力：

• 将本地或者其他云上的SQL Server数据”近实时”地同步到Azure云的SQL Server
• 可以实现本地环境SQL Server的读扩展，可以将部分可以接受延迟的读服务切换到Azure上
• 可以利用Azure上的一些分析产品能力，包括Synapse、MI、PBI等
• 可以通过多个Link通路，将多个实例数据同步一个Azure实例上用于聚合分析
• 利用Azure在全球众多区域部署，使用Link同步通路，可以让业务快速具备就近访问的能力
• 可以帮助用户更加无缝的实现，从其他环境迁移到Azure上，使用Link特性是一个很好地过渡
• 如果需要建设SQL Server数据库的容灾能力，这也是一个非常简单快速的方式

参考链接：

• Managed Instance link – connecting SQL Server to Azure reimagined：链接
• Link feature for Azure SQL Managed Instance (limited preview)：链接
• Distributed availability groups：链接