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# Microsoft SQL Server 的資料庫執行個體類別支援
資料庫執行個體的運算和記憶體容量由其資料庫執行個體類別決定。您需要的資料庫執行個體類別取決於您的處理能力和記憶體需求。如需更多詳細資訊，請參閱 [ 資料庫執行個體類別](Concepts.DBInstanceClass.md)。
為了方便您使用，提供下列 Microsoft SQL Server 支援的資料庫執行個體類別清單。如需最新的清單，請參閱 RDS 主控台：[https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)。
並非所有資料庫執行個體類別皆可用於所有受支援的 SQL Server 次要版本上。例如，一些較新的資料庫執行個體類別 (如 db.r6i) 無法用於較舊的次要版本上。您可以使用 [describe-orderable-db-instance-options](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/rds/describe-orderable-db-instance-options.html) AWS CLI 命令，找出 SQL Server 版本和版本可用的資料庫執行個體類別。
| SQL Server 版本 | 2025 年支援範圍 | 2022 支援範圍 | 2019 支援範圍 | 2017 和 2016 支援範圍 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 企業版本 | `db.t3.xlarge`–`db.t3.2xlarge`
`db.r5.xlarge`–`db.r5.24xlarge`
`db.r5b.xlarge`–`db.r5b.24xlarge`
`db.r5d.xlarge`–`db.r5d.24xlarge`
`db.r6i.xlarge`–`db.r6i.32xlarge`
`db.r7i.xlarge`–`db.r7i.48xlarge`
`db.r8a.xlarge`–`db.r8a.16xlarge`
`db.r8i.xlarge`–`db.r8i.96xlarge`
`db.m5.xlarge`–`db.m5.24xlarge`
`db.m5d.xlarge`–`db.m5d.24xlarge`
`db.m6i.xlarge`–`db.m6i.32xlarge`
`db.m7i.xlarge`–`db.m7i.48xlarge`
`db.m8a.xlarge`–`db.m8a.16xlarge`
`db.m8i.xlarge`–`db.m8i.96xlarge`
`db.x2iedn.xlarge`–`db.x2iedn.32xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.32xlarge`
`db.z1d.xlarge`–`db.z1d.12xlarge` | `db.t3.xlarge`–`db.t3.2xlarge`
`db.r5.xlarge`–`db.r5.24xlarge`
`db.r5b.xlarge`–`db.r5b.24xlarge`
`db.r5d.xlarge`–`db.r5d.24xlarge`
`db.r6i.xlarge`–`db.r6i.32xlarge`
`db.r7i.xlarge`–`db.r7i.48xlarge`
`db.r8a.xlarge`–`db.r8a.16xlarge`
`db.r8i.xlarge`–`db.r8i.96xlarge`
`db.m5.xlarge`–`db.m5.24xlarge`
`db.m5d.xlarge`–`db.m5d.24xlarge`
`db.m6i.xlarge`–`db.m6i.32xlarge`
`db.m7i.xlarge`–`db.m7i.48xlarge`
`db.m8a.xlarge`–`db.m8a.16xlarge`
`db.m8i.xlarge`–`db.m8i.96xlarge`
`db.x2iedn.xlarge`–`db.x2iedn.32xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.32xlarge`
`db.z1d.xlarge`–`db.z1d.12xlarge` | `db.t3.xlarge`–`db.t3.2xlarge`
`db.r5.xlarge`–`db.r5.24xlarge`
`db.r5b.xlarge`–`db.r5b.24xlarge`
`db.r5d.xlarge`–`db.r5d.24xlarge`
`db.r6i.xlarge`–`db.r6i.32xlarge`
`db.r7i.xlarge`–`db.r7i.48xlarge`
`db.r8a.xlarge`–`db.r8a.16xlarge`
`db.r8i.xlarge`–`db.r8i.96xlarge`
`db.m5.xlarge`–`db.m5.24xlarge`
`db.m5d.xlarge`–`db.m5d.24xlarge`
`db.m6i.xlarge`–`db.m6i.32xlarge`
`db.m7i.xlarge`–`db.m7i.48xlarge`
`db.m8a.xlarge`–`db.m8a.16xlarge`
`db.m8i.xlarge`–`db.m8i.96xlarge`
`db.x2iedn.xlarge`–`db.x2iedn.32xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.32xlarge`
`db.z1d.xlarge`–`db.z1d.12xlarge` | `db.t3.xlarge`–`db.t3.2xlarge`
`db.r5.xlarge`–`db.r5.24xlarge`
`db.r5b.xlarge`–`db.r5b.24xlarge`
`db.r5d.xlarge`–`db.r5d.24xlarge`
`db.r6i.xlarge`–`db.r6i.32xlarge`
`db.r7i.xlarge`–`db.r7i.48xlarge`
`db.r8a.xlarge`–`db.r8a.16xlarge`
`db.r8i.xlarge`–`db.r8i.96xlarge`
`db.m5.xlarge`–`db.m5.24xlarge`
`db.m5d.xlarge`–`db.m5d.24xlarge`
`db.m6i.xlarge`–`db.m6i.32xlarge`
`db.m7i.xlarge`–`db.m7i.48xlarge`
`db.m8a.xlarge`–`db.m8a.16xlarge`
`db.m8i.xlarge`–`db.m8i.96xlarge`
`db.x2iedn.xlarge`–`db.x2iedn.32xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.32xlarge`
`db.z1d.xlarge`–`db.z1d.12xlarge` |
| 標準版本 | `db.t3.xlarge`–`db.t3.2xlarge`
`db.r5.large`–`db.r5.24xlarge`
`db.r5b.large`–`db.r5b.8xlarge`
`db.r5d.large`–`db.r5d.24xlarge`
`db.r6i.large`–`db.r6i.8xlarge`
`db.r7i.large`–`db.r7i.16xlarge`
`db.r8a.large`–`db.r8a.16xlarge`
`db.r8i.large`–`db.r8i.16xlarge`
`db.m5.large`–`db.m5.24xlarge`
`db.m5d.large`–`db.m5d.24xlarge`
`db.m6i.large`–`db.m6i.8xlarge`
`db.m7i.large`–`db.m7i.16xlarge`
`db.m8a.large`–`db.m8a.16xlarge`
`db.m8i.large`–`db.m8i.16xlarge`
`db.x2iedn.xlarge`–`db.x2iedn.8xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.16xlarge`
`db.z1d.large`–`db.z1d.12xlarge` | `db.t3.xlarge`–`db.t3.2xlarge`
`db.r5.large`–`db.r5.24xlarge`
`db.r5b.large`–`db.r5b.8xlarge`
`db.r5d.large`–`db.r5d.24xlarge`
`db.r6i.large`–`db.r6i.8xlarge`
`db.r7i.large`–`db.r7i.12xlarge`
`db.r8a.large`–`db.r8a.12xlarge`
`db.r8i.large`–`db.r8i.12xlarge`
`db.m5.large`–`db.m5.24xlarge`
`db.m5d.large`–`db.m5d.24xlarge`
`db.m6i.large`–`db.m6i.8xlarge`
`db.m7i.large`–`db.m7i.12xlarge`
`db.m8a.large`–`db.m8a.12xlarge`
`db.m8i.large`–`db.m8i.12xlarge`
`db.x2iedn.xlarge`–`db.x2iedn.8xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.8xlarge`
`db.z1d.large`–`db.z1d.12xlarge` | `db.t3.xlarge`–`db.t3.2xlarge`
`db.r5.large`–`db.r5.24xlarge`
`db.r5b.large`–`db.r5b.24xlarge`
`db.r5d.large`–`db.r5d.24xlarge`
`db.r6i.large`–`db.r6i.8xlarge`
`db.r7i.large`–`db.r7i.12xlarge`
`db.r8a.large`–`db.r8a.12xlarge`
`db.r8i.large`–`db.r8i.12xlarge`
`db.m5.large`–`db.m5.24xlarge`
`db.m5d.large`–`db.m5d.24xlarge`
`db.m6i.large`–`db.m6i.8xlarge`
`db.m7i.large`–`db.m7i.12xlarge`
`db.m8a.large`–`db.m8a.12xlarge`
`db.m8i.large`–`db.m8i.12xlarge`
`db.x2iedn.xlarge`–`db.x2iedn.32xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.8xlarge`
`db.z1d.large`–`db.z1d.12xlarge` | `db.t3.xlarge`–`db.t3.2xlarge`
`db.r5.large`–`db.r5.24xlarge`
`db.r5b.large`–`db.r5b.24xlarge`
`db.r5d.large`–`db.r5d.24xlarge`
`db.r6i.large`–`db.r6i.8xlarge`
`db.r7i.large`–`db.r7i.12xlarge`
`db.r8a.large`–`db.r8a.12xlarge`
`db.r8i.large`–`db.r8i.12xlarge`
`db.m5.large`–`db.m5.24xlarge`
`db.m5d.large`–`db.m5d.24xlarge`
`db.m6i.large`–`db.m6i.8xlarge`
`db.m7i.large`–`db.m7i.12xlarge`
`db.m8a.large`–`db.m8a.12xlarge`
`db.m8i.large`–`db.m8i.12xlarge`
`db.x2iedn.xlarge`–`db.x2iedn.32xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.8xlarge`
`db.z1d.large`–`db.z1d.12xlarge` |
| Web 版本 | 不適用 | `db.t3.small`–`db.t3.xlarge`
`db.r5.large`–`db.r5.4xlarge`
`db.r5b.large`–`db.r5b.4xlarge`
`db.r5d.large`–`db.r5d.4xlarge`
`db.r6i.large`–`db.r6i.4xlarge`
`db.r7i.large`–`db.r7i.4xlarge`
`db.r8a.large`–`db.r8a.8xlarge`
`db.r8i.large`–`db.r8i.8xlarge`
`db.m5.large`–`db.m5.4xlarge`
`db.m5d.large`–`db.m5d.4xlarge`
`db.m6i.large`–`db.m6i.4xlarge`
`db.m7i.large`–`db.m7i.4xlarge`
`db.m8a.large`–`db.m8a.8xlarge`
`db.m8i.large`–`db.m8i.8xlarge`
`db.z1d.large`–`db.z1d.3xlarge` | `db.t3.small`–`db.t3.2xlarge`
`db.r5.large`–`db.r5.4xlarge`
`db.r5b.large`–`db.r5b.4xlarge`
`db.r5d.large`–`db.r5d.4xlarge`
`db.r6i.large`–`db.r6i.4xlarge`
`db.r7i.large`–`db.r7i.4xlarge`
`db.r8a.large`–`db.r8a.8xlarge`
`db.r8i.large`–`db.r8i.8xlarge`
`db.m5.large`–`db.m5.4xlarge`
`db.m5d.large`–`db.m5d.4xlarge`
`db.m6i.large`–`db.m6i.4xlarge`
`db.m7i.large`–`db.m7i.4xlarge`
`db.m8a.large`–`db.m8a.8xlarge`
`db.m8i.large`–`db.m8i.8xlarge`
`db.z1d.large`–`db.z1d.3xlarge` | `db.t3.small`–`db.t3.2xlarge`
`db.r5.large`–`db.r5.4xlarge`
`db.r5b.large`–`db.r5b.4xlarge`
`db.r5d.large`–`db.r5d.4xlarge`
`db.r6i.large`–`db.r6i.4xlarge`
`db.r7i.large`–`db.r7i.4xlarge`
`db.r8a.large`–`db.r8a.8xlarge`
`db.r8i.large`–`db.r8i.8xlarge`
`db.m5.large`–`db.m5.4xlarge`
`db.m5d.large`–`db.m5d.4xlarge`
`db.m6i.large`–`db.m6i.4xlarge`
`db.m7i.large`–`db.m7i.4xlarge`
`db.m8a.large`–`db.m8a.8xlarge`
`db.m8i.large`–`db.m8i.8xlarge`
`db.z1d.large`–`db.z1d.3xlarge` |
| Express 版本 | `db.t3.micro`–`db.t3.xlarge` | `db.t3.micro`–`db.t3.xlarge` | `db.t3.micro`–`db.t3.xlarge` | `db.t3.micro`–`db.t3.xlarge` |
| 開發人員版本 (2022 及更早版本） | 不適用 | `db.m6i.xlarge`–`db.m6i.32xlarge`
`db.m8a.xlarge`–`db.m8a.16xlarge`
`db.m8i.xlarge`–`db.m8i.96xlarge`
`db.r6i.xlarge`–`db.r6i.32xlarge`
`db.r8a.xlarge`–`db.r8a.16xlarge`
`db.r8i.xlarge`–`db.r8i.96xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.32xlarge` | 不適用 | 不適用 |
| 開發人員版本 EE (SQL Server 2025) | `db.r6i.xlarge`–`db.r6i.32xlarge`
`db.r7i.xlarge`–`db.r7i.48xlarge`
`db.m6i.xlarge`–`db.m6i.32xlarge`
`db.m7i.xlarge`–`db.m7i.48xlarge`
`db.r8i.large`–`db.r8i.96xlarge`
`db.m8i.large`–`db.m8i.96xlarge`
`db.r8a.large`–`db.r8a.16xlarge`
`db.m8a.large`–`db.m8a.16xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.32xlarge` | 不適用 | 不適用 | 不適用 |
| Developer Edition SE (SQL Server 2025) | `db.r7i.large`–`db.r7i.12xlarge`
`db.m7i.large`–`db.m7i.12xlarge`
`db.r8i.large`–`db.r8i.12xlarge`
`db.m8i.large`–`db.m8i.12xlarge`
`db.r8a.large`–`db.r8a.12xlarge`
`db.m8a.large`–`db.m8a.12xlarge`
`db.x2m.xlarge`–`db.x2m.16xlarge` | 不適用 | 不適用 | 不適用 |
**注意**
從第 7 代執行個體類別開始，若執行個體大小為 2xlarge 以上，則會在 RDS SQL Server 上停用超執行緒。這會導致可用的 vCPUs 總數為[對應 EC2 執行個體](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/cpu-options-supported-instances-values.html)所支援的一半。例如，EC2 執行個體類型`m7i.2xlarge`預設支援 4 個核心和 2 threadsPerCore，總共產生 8 vCPUs。相反地，停用超執行緒的 RDS for SQL Server `db.m7i.2xlarge`執行個體會產生 4 個核心和 1 個threadsPerCore，整體 4 vCPUs。
Amazon RDS for SQL Server 啟動記憶體最佳化 X2M 資料庫執行個體，以 Amazon EC2 X2iedn 執行個體為基礎。若為 X2m 資料庫執行個體的執行個體大小為 2xlarge 以上，則會在 RDS SQL Server 上停用超執行緒。這會導致可用的 vCPUs 總數為對應 EC2 執行個體所支援的一半。例如，EC2 執行個體類型 `x2m.2xlarge`(`x2iedn.2xlarge`) 預設支援 4 個核心和 2 threadsPerCore，總共產生 8 vCPUs。相反地，停用超執行緒的 RDS for SQL Server `x2m.2xlarge`(`x2iedn.2xlarge`) 執行個體會產生 4 個核心和 1 個threadsPerCore，整體 4 vCPUs。
從第 7 代執行個體和 X2M 執行個體開始，您的帳單會提供 RDS 資料庫執行個體和第三方授權費用的詳細明細。如需詳細資訊，請參閱 [RDS SQL Server 定價](https://aws.amazon.com/rds/sqlserver/pricing/)。
對於 AMD 執行個體，每個 vCPU 對應至實體 CPU 核心，旨在提供一致的每個核心效能。對於 2xlarge 和更大的 AMD 執行個體，Amazon RDS 預設會停用 50% 的 CPU 核心。此組態有助於降低 Windows 和 SQL Server 軟體授權成本，同時維持工作負載效能。若要啟用額外的 CPU 容量，您可以使用最佳化 CPU 來啟用最多 100% 的可用核心。由於無論核心組態為何，執行個體價格都保持不變，因此您可以自訂 vCPU 計數，以平衡效能需求與授權成本，而不會影響運算費用。對於 xlarge 和更小的 AMD 執行個體，具有 4 個 vCPU 或更少的執行個體，預設會啟用 100% 的核心，且核心計數自訂不可用。這是因為 Microsoft 針對 SQL Server 授權收取至少 4 vCPUs 的費用，因此您無法減少這些執行個體vCPUs 數量。