SQL Server 2019 Vorschau verfügbar

SQL Server 2019 Vorschau verfügbar.

SQL Server – Einblicke in alle Ihre Daten

SQL Server setzt weiterhin auf Open Source, vom SQL Server 2017 Unterstützung für Linux und Container für SQL Server 2019 Wir nutzen jetzt Spark und HDFS, um Ihnen eine einheitliche Datenplattform zu bieten. Mit SQL Server 2019, Alle für die Analyse Ihrer Daten erforderlichen Komponenten sind in einem verwalteten Cluster integriert, Es ist einfach zu implementieren und kann je nach Ihren Geschäftsanforderungen skaliert werden. HDFS, Funke, Knox, Ranger, Livius, Alle werden zusammen mit SQL Server geliefert und können schnell und einfach als Linux-Container auf Kubernetes bereitgestellt werden. SQL Server vereinfacht die Verwaltung aller Ihrer Unternehmensdaten, indem es alle derzeit bestehenden Barrieren zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten beseitigt.

So machen wir es Ihnen leicht, Hindernisse für die Realisierung von Erkenntnissen aus all Ihren Daten abzubauen, Bereitstellung einer einheitlichen Ansicht Ihrer Daten im gesamten Unternehmen:

• Vereinfachen Sie Big-Data-Analysen für SQL Server-Benutzer. SQL Server 2019 erleichtert die Verwaltung von Big-Data-Umgebungen. Es enthält alles, was Sie zum Erstellen eines Data Lake benötigen, einschließlich HDFS und Spark von Microsoft sowie Analysetools, alle sind tief in SQL Server integriert und werden vollständig von Microsoft unterstützt. Jetzt, Sie können Apps ausführen, Analytik, und KI über strukturierte und unstrukturierte Daten – mit vertrauten T-SQL-Abfragen oder Personen, die mit Spark vertraut sind, können Python verwenden, R, Scala, oder Java, um Spark-Jobs zur Datenvorbereitung oder -analyse auszuführen – alles in einem, integrierter Cluster.
• Geben Sie Entwicklern, Datenanalysten, und Dateningenieuren eine einzige Quelle für alle Ihre Daten – strukturiert und unstrukturiert – mit ihren bevorzugten Tools. Mit SQL Server 2019, Datenwissenschaftler können Daten in SQL Server und HDFS über Spark-Jobs problemlos analysieren. Analysten können mit SQL Server Machine Learning Services erweiterte Analysen für große Datenmengen durchführen: Trainieren Sie große Datensätze in Hadoop und operationalisieren Sie sie in SQL Server. Datenwissenschaftler können ein brandneues Notebook-Erlebnis nutzen, das auf der Jupyter-Notebook-Engine in einer neuen Erweiterung von Azure Data Studio läuft, um interaktiv erweiterte Datenanalysen durchzuführen und die Analyse einfach mit ihren Kollegen zu teilen.
• Brechen Sie Datensilos auf und stellen Sie mithilfe der Datenvirtualisierung eine einheitliche Ansicht aller Ihrer Daten bereit. Beginnend mit SQL Server 2016, Mit PolyBase können Sie eine T-SQL-Abfrage in SQL Server ausführen, um Daten aus Ihrem Data Lake abzurufen und in einem strukturierten Format zurückzugeben – und das alles, ohne die Daten zu verschieben oder zu kopieren. Jetzt in SQL Server 2019, Wir erweitern dieses Konzept der Datenvirtualisierung auf zusätzliche Datenquellen, einschließlich Oracle, Teradaten, MongoDB, PostgreSQL, und andere. Verwendung der neuen PolyBase, Sie können Datensilos auflösen und Daten aus vielen Quellen mithilfe der Virtualisierung problemlos kombinieren, um Zeit zu sparen, Bemühung, Sicherheitsrisiken und doppelte Daten, die durch Datenverschiebung und -replikation entstehen. Neue elastisch skalierbare „Datenpools“ und „Rechenpools“ ermöglichen eine schnelle Abfrage virtualisierter Daten, indem Daten zwischengespeichert und die Abfrageausführung auf viele Instanzen von SQL Server verteilt werden.

Verbesserte Performance, Sicherheit, und Verfügbarkeit

Der SQL-Server 2019 Die relationale Engine wird neue und verbesserte Funktionen in den Bereichen geschäftskritischer Leistung bereitstellen, Sicherheit und Compliance, und Datenbankverfügbarkeit, sowie zusätzliche Funktionen für Entwickler, SQL Server unter Linux und Containern, und allgemeine Motorverbesserungen.

Branchenführende Leistung – Die Intelligente Datenbank

• Der Intelligente Abfrageverarbeitung Die Funktionsfamilie basiert auf den freihändigen Leistungsoptimierungsfunktionen der adaptiven Abfrageverarbeitung in SQL Server 2017 einschließlich Feedback zur Speichergewährung im Zeilenmodus, ungefährer COUNT DISTINCT, Batch-Modus im Rowstore, und verzögerte Kompilierung von Tabellenvariablen.
• Unterstützung für dauerhaften Speicher wurde in dieser Version durch ein neues verbessert, optimierter I/O-Pfad für die Interaktion mit persistentem Speicher verfügbar.
• Die Lightweight-Abfrageprofilierungsinfrastruktur ist jetzt standardmäßig aktiviert, um Operatorstatistiken pro Abfrage jederzeit und überall bereitzustellen, wo Sie sie benötigen.

Erweiterte Sicherheit – Confidential Computing

• Immer verschlüsselt mit sicheren Enklaven erweitert die in SQL Server eingeführte clientseitige Verschlüsselungstechnologie 2016. Sichere Enklaven schützen vertrauliche Daten in einer durch Hardware oder Software erstellten Enklave innerhalb der Datenbank, Schützen Sie es vor Malware und privilegierten Benutzern und ermöglichen Sie gleichzeitig erweiterte Vorgänge für verschlüsselte Daten.
• SQL-Datenerkennung und -klassifizierung ist jetzt in die SQL Server-Engine integriert und bietet neue Metadaten- und Überwachungsunterstützung, um die DSGVO und andere Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
• Zertifizierungsmanagement ist jetzt mit dem SQL Server Configuration Manager einfacher.

Einsatzkritische Verfügbarkeit – Hohe Betriebszeit

• Always On-Verfügbarkeitsgruppen wurden erweitert und umfassen nun eine automatische Umleitung von Verbindungen zum Primärserver basierend auf der Lese-/Schreibabsicht.
• Hochverfügbarkeitskonfigurationen für SQL Server, die in Containern ausgeführt werden kann mit Always On-Verfügbarkeitsgruppen mithilfe von Kubernetes aktiviert werden.
• Fortsetzbare Online-Indizes Unterstützt jetzt Erstellungsvorgänge und enthält datenbankweite Standardeinstellungen.

Entwicklererfahrung

• Verbesserungen an SQL Graph umfassen Match-Unterstützung mit T-SQL MERGE und Edge-Einschränkungen.
• Neue UTF-8-Unterstützung bietet Kunden die Möglichkeit, den Speicherbedarf von SQL Server für Zeichendaten zu reduzieren.
• Das neue Java-Spracherweiterung ermöglicht es Ihnen, ein vorkompiliertes Java-Programm aufzurufen und Java-Code sicher auf demselben Server mit SQL Server auszuführen. Dies verringert die Notwendigkeit, Daten zu verschieben, und verbessert die Anwendungsleistung, indem Ihre Workloads näher an Ihre Daten herangeführt werden.
• Dienste für maschinelles Lernen verfügt über mehrere Verbesserungen, einschließlich der Unterstützung von Windows-Failover-Clustern, partitionierte Modelle, und Unterstützung für SQL Server unter Linux.

Plattform Ihrer Wahl

• Zu den weiteren Funktionen für SQL Server unter Linux gehören verteilte Transaktionen, Reproduzieren, Polybase, Dienste für maschinelles Lernen, Speicherbenachrichtigungen, und OpenLDAP-Unterstützung.
• Container verfügen über neue Verbesserungen, einschließlich der Verwendung der neuen Microsoft Container Registry mit Unterstützung für RedHat Enterprise Linux-Images und Always On Availability Groups für Kubernetes.

SQL Server 2019 Unterstützung in Azure Data Studio

Die erweiterte Unterstützung für mehr Daten-Workloads in SQL Server erfordert erweiterte Tools. Während Microsoft mit Benutzern seiner Datenplattform zusammenarbeitet, haben wir das Zusammentreffen zuvor unterschiedlicher Persönlichkeiten erlebt: Datenbankadministratoren, Datenwissenschaftler, Datenentwickler, Datenanalysten, und neue Rollen werden noch definiert. Diese Benutzer möchten zunehmend dieselben Tools für die Zusammenarbeit verwenden, einwandfrei, lokal und in der Cloud, Verwendung relationaler und unstrukturierter Daten, Arbeiten mit OLTP, ETL, Analytik, und Streaming-Workloads.

Azure Data Studio bietet ein modernes Editor-Erlebnis mit blitzschnellem IntelliSense, Code Ausschnitte, Integration der Quellcodeverwaltung, und ein integriertes Terminal. Es wurde speziell für den Benutzer der Datenplattform entwickelt, mit integrierter Diagrammdarstellung der Abfrageergebnismengen, ein integriertes Notebook, und anpassbare Dashboards. Azure Data Studio bietet derzeit integrierte Unterstützung für SQL Server vor Ort und Azure SQL-Datenbank, zusammen mit Vorschauunterstützung für Azure SQL Managed Instance und Azure SQL Data Warehouse.

Azure Data Studio liefert heute einen neuen SQL Server aus 2019 Vorschau-Erweiterung zum Hinzufügen von Unterstützung für ausgewählte SQL Server 2019 Merkmale. Die Erweiterung bietet Konnektivität und Tools für SQL Server-Big-Data-Cluster, einschließlich einer Vorschau des allerersten Notebook-Erlebnisses im SQL Server-Toolset, und ein neuer PolyBase-Assistent zum Erstellen externer Tabellen, der den Zugriff auf Daten von Remote-SQL Server- und Oracle-Instanzen einfach und schnell macht.