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使用PowerShell管理SQL数据库:服务器资产跟踪模块构建

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发布时间: 2025-08-13 01:52:11 阅读量: 8 订阅数: 19
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PowerShell自动化实战:从脚本到企业级解决方案

### 使用 PowerShell 管理 SQL 数据库:服务器资产跟踪模块构建 在 IT 工作中,我们常常会遇到部门依赖的 Excel 电子表格或 Access 数据库出现故障的情况。深入调查后,会发现多年来拼凑的复杂宏代码让人头疼。其实,这往往是有人为了改进工作而临时搭建的系统,后来整个部门都依赖它。为了避免陷入这样的困境,我们可以学习使用合适的数据库。 #### 1. 背景与需求 在复杂的混合环境中,跟踪服务器的位置和类型变得日益困难。我们要创建一个 PowerShell 模块,用于跨不同环境跟踪服务器资产。该模块会将服务器数据存储在 SQL 数据库中,并具备以下功能: 1. 向数据库添加服务器。 2. 在数据库中搜索服务器。 3. 更新一个或多个服务器的信息。 我们可以使用免费的 Microsoft SQL Server Express,若之前已安装,可直接使用;未安装的话,可使用相关脚本进行安装和设置。同时,将使用 `dbatools` PowerShell 模块与 SQL 进行交互。 #### 2. 创建数据库 使用 `New-DbaDatabase` cmdlet 创建数据库,只需提供 SQL 实例和数据库名称,并将恢复模式设置为“Simple”。以下是创建 `PoshAssetMgmt` 数据库的代码: ```powershell $SqlInstance = "$($env:COMPUTERNAME)\SQLEXPRESS" $DatabaseName = 'PoshAssetMgmt' $DbaDatabase = @{ SqlInstance = $SqlInstance Name = $DatabaseName RecoveryModel = 'Simple' } New-DbaDatabase @DbaDatabase ``` 若在 SQL Express 安装的同一台机器上运行 PowerShell,可直接运行上述代码;若在远程机器或使用自己的 SQL 实例,需更新 `$SqlInstance` 变量。 #### 3. 设置表结构 ##### 3.1 确定列 创建存储服务器信息的表时,可先设置一些标准列: 1. **Name**:资产名称。 2. **Operating System Type**:操作系统类型(Linux 或 Windows)。 3. **Operating System Version**:操作系统版本名称。 4. **Status**:服务器状态(运行、维修或停用)。 5. **Remote Method**:远程连接方法(SSH、WSMan、Power CLI 等)。 此外,还需添加一些列用于引用外部系统,如 UUID、Source 和 Source Instance。同时,创建一个标识列,让数据库自动为每个条目分配 ID,方便在表间引用和更新数据。也可根据需求添加其他字段,但要避免数据重复。 ##### 3.2 确定数据类型 确定表结构时,需考虑数据类型。以字符串类型为例,SQL 中有多种字符串类型,常用的是 `nvarchar` 类型,它可容纳 1 到 4000 字节对,且支持 Unicode 字符。声明 `nvarchar` 时,需设置最大字符长度。对于其他字段,根据所需数字大小选择合适的数据类型,如 `int`、`float` 等。同时,要考虑是否允许空值。 以下是 `Servers` 表的数据类型映射: | Name | Type | MaxLength | Nullable | Identity | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | ID | int | N/A | No | Yes | | Name | nvarchar | 50 | No | No | | OSType | nvarchar | 15 | No | No | | OSVersion | nvarchar | 50 | No | No | | Status | nvarchar | 15 | No | No | | RemoteMethod | nvarchar | 25 | No | No | | UUID | nvarchar | 255 | No | No | | Source | nvarchar | 15 | No | No | | SourceInstance | nvarchar | 255 | No | No | ##### 3.3 创建表 使用 `New-DbaDbTable` cmdlet 创建表,先在哈希表中定义每列,再将不同的哈希表添加到数组中,最后将数组传递给 `-ColumnMap` 参数。以下是创建 `Servers` 表的代码: ```powershell $SqlInstance = "$($env:COMPUTERNAME)\SQLEXPRESS" $DatabaseName = 'PoshAssetMgmt' $ServersTable = 'Servers' $ServersColumns = @( @{Name = 'ID'; #A Type = 'int'; MaxLength = $null; Nullable = $false; Identity = $true; } @{Name = 'Name'; #B Type = 'nvarchar'; MaxLength = 50; Nullable = $false; Identity = $false; } @{Name = 'OSType'; #C Type = 'nvarchar'; MaxLength = 15; Nullable = $false; Identity = $false; } @{Name = 'OSVersion'; #D Type = 'nvarchar'; MaxLength = 50; Nullable = $false; Identity = $false; } @{Name = 'Status'; #E Type = 'nvarchar'; MaxLength = 15; Nullable = $false; Identity = $false; } @{Name = 'RemoteMethod'; #F Type = 'nvarchar'; MaxLength = 25; Nullable = $false; Identity = $false; } @{Name = 'UUID'; #G Type = 'nvarchar'; MaxLength = 255; Nullable = $false; Identity = $false; } @{Name = 'Source'; #H Type = 'nvarchar'; MaxLength = 15; Nullable = $false; Identity = $false; } @{Name = 'SourceInstance'; #I Type = 'nvarchar'; MaxLength = 255; Nullable = $false; Identity = $false; } ) $DbaDbTable = @{ SqlInstance = $SqlInstance Database = $DatabaseName Name = $ServersTable ColumnMap = $ServersColumns } New-DbaDbTable @DbaDbTable ``` 创建好表后,就可以创建与之交互的模块和函数了。 #### 4. 连接到 SQL 为避免每次调用函数都传递 SQL 实例和数据库参数,可在模块的 `psm1` 文件中设置变量,供函数引用。变量名最好具有模块唯一性,可在开头添加下划线。将连接信息作为一个 PowerShell 对象,包含 SQL 服务器实例、数据库和表名等属性,能使代码更简洁易管理。 以下是创建 `PoshAssetMgmt` 模块的步骤和代码: 1. 使用 `New-ModuleTemplate` 函数生成模块基础结构。 ```powershell Function New-ModuleTemplate { [CmdletBinding()] [OutputType()] param( [Parameter(Mandatory = $true)] [string]$ModuleName, [Parameter(Mandatory = $true)] [string]$ModuleVersion, [Parameter(Mandatory = $true)] [string]$Author, [Parameter(Mandatory = $true)] [string]$PSVersion, [Parameter(Mandatory = $false)] [string[]]$Functions ) $ModulePath = Join-Path .\ "$($ModuleName)\$($ModuleVersion)" New-Item -Path $ModulePath -ItemType Directory Set-Locati ```
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李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
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