要在Airflow中连接到SQL Server数据库，可以使用以下步骤：

1. 安装所需的依赖库：在Airflow环境中，使用以下命令安装pyodbc库和pymssql库：

   pip install pyodbc
   pip install pymssql
   

2. 在Airflow的配置文件中配置数据库连接：打开Airflow的配置文件（通常位于~/airflow/airflow.cfg），找到sql_alchemy_conn配置项，并将其值设置为SQL Server数据库的连接字符串，例如：

   sql_alchemy_conn = mssql+pyodbc://:@:/?driver=ODBC+Driver+xx
   

   其中，是SQL Server的用户名，是密码，是主机名或IP地址，是端口号，是数据库名称，xx是ODBC驱动程序的版本号。

3. 在Airflow DAG中使用SQL Server连接：在Airflow的DAG文件中，可以使用MsSqlHook来执行SQL Server数据库的查询操作。以下是一个使用MsSqlHook的代码示例：

   from airflow import DAG
   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
   from airflow.hooks.mssql_hook import MsSqlHook
   from datetime import datetime
   
   def execute_sql():
       # 创建一个MsSqlHook对象
       hook = MsSqlHook()
   
       # 执行SQL查询
       result = hook.get_records("SELECT * FROM your_table")
   
       # 处理查询结果
       for row in result:
           print(row)
   
   with DAG('sql_server_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1)) as dag:
       task = PythonOperator(
           task_id='execute_sql',
           python_callable=execute_sql
       )
   

   在上面的代码中，首先创建了一个MsSqlHook对象，然后使用get_records方法执行了一个简单的查询，并对查询结果进行处理。

   注意：在使用MsSqlHook时，可以通过传递mssql_conn_id参数来指定要使用的数据库连接，如果未指定，则使用Airflow配置文件中的默认连接。

4. 运行Airflow任务：保存DAG文件后，可以使用Airflow的命令行工具运行任务。使用以下命令启动Airflow调度程序：

   airflow scheduler
   

   使用以下命令启动Airflow Web服务器：

   airflow webserver
   

   然后，可以通过Airflow Web UI触发和监视任务的执行。

这样，就可以在Airflow中连接和使用SQL Server数据库了。请根据实际情况修改上述代码示例中的连接字符串和SQL查询，以适应您的环境和需求。