SQL 机器学习服务
从 SQL Server 2022 (16.x) 起，R、Python 和 Java 的运行时不再随 SQL 安装程序一起安装。 请改为安装任何所需的自定义运行时和包。 有关详细信息，请参阅在 Windows 上安装 SQL Server 机器学习服务（Python 和 R）或在 Linux 上安装 SQL Server 机器学习服务（Python 和 R）。
其他信息
本部分提供有关上面突出显示的功能的其他信息。
查询存储改进
查询存储可帮助你更好地跟踪性能历史记录、排查查询计划相关问题，并在 Azure SQL 数据库、Azure SQL 托管实例和 SQL Server 2022 (16.x) 中启用新功能。 CTP 2.1 引入默认为新数据库启用的查询存储。 如果需要启用查询存储，请参阅启用查询存储。
对于已从其他 SQL Server 实例还原的数据库以及通过就地升级升级到 SQL Server 2022 (16.x) 的数据库，这些数据库将保留以前的查询存储设置。
对于从以前的 SQL Server 实例还原的数据库，单独评估数据库兼容性级别设置，因为一些智能查询处理功能由兼容性级别设置启用。
如果担心查询存储可能会产生的开销，管理员可以使用自定义捕获策略进一步优化查询存储捕获的内容。 自定义捕获策略可用于帮助进一步优化查询存储捕获。 自定义捕获策略可用于提高对捕获查询和查询详细信息的选择性。 例如，管理员可以选择仅捕获成本最高的查询、重复查询或计算开销较高的查询。 自定义捕获策略可帮助查询存储捕获工作负荷中最重要的查询。 除 STALE_CAPTURE_POLICY_THRESHOLD 选项外，这些选项定义 OR 条件，需要满足这些条件，才能在定义的“过时捕获策略阈值”中捕获查询。 例如，下面是 QUERY_CAPTURE_MODE = AUTO 中的默认值：
...
QUERY_CAPTURE_MODE = CUSTOM,
QUERY_CAPTURE_POLICY = (
STALE_CAPTURE_POLICY_THRESHOLD = 24 HOURS,
EXECUTION_COUNT = 30,
TOTAL_COMPILE_CPU_TIME_MS = 1000,
TOTAL_EXECUTION_CPU_TIME_MS = 100
)
...