SQL Server 2025 extends your existing data platform with a native vector search, enabling AI-powered similarity queries directly within the database. New vector data types and built-in index structures allow you to efficiently store and query high-dimensional embeddings (e.g., from NLP or image models). Thanks to optimized Approximate Nearest Neighbor algorithms, you’ll achieve millisecond-level response times—even with millions of vectors.

This feature unlocks a variety of use cases: you can implement real-time personalized recommendations for e-commerce, semantic analytics on text or image data, or anomaly-based security scans without the need for an external search infrastructure. Seamless integration with Azure hybrid scenarios also lets you scale your vector searches both on-premises and in the cloud. All of this runs on your proven SQL platform, complete with role-based access control and Always Encrypted support for sensitive embeddings.

Torsten Strauß

Torsten (MVP, MCSE, MCT) beschäftigt sich seit der Jahrtausendwende mit dem Microsoft SQL Server und ist auf die Leistungsoptimierung für große SQL Server Umgebungen spezialisiert.
Er ist seit über zwei Jahrzehnten bei bp in verschiedenen Positionen und derzeit als Senior Software Engineer tätig und arbeitet eng mit Sarpedon Quality Lab als Principal Consultant für Microsoft SQL Server zusammen.
Torsten hat mehr als 250 Präsentationen über die Leistungsoptimierung von Microsoft SQL Server auf nationalen und internationalen Konferenzen und Benutzergruppen gehalten. 
Seit 2018 ist Torsten als Microsoft Most Valuable Professional für Data Platform ausgezeichnet.