SQL Server 2019 доступний попередній перегляд

SQL Server 2019 доступний попередній перегляд.

SQL Server – аналіз усіх ваших даних

SQL Server продовжує працювати з відкритим кодом, з SQL Server 2017 підтримка Linux і контейнерів для SQL Server 2019 тепер використовує Spark і HDFS, щоб надати вам єдину платформу даних. З SQL Server 2019, усі компоненти, необхідні для виконання аналітики ваших даних, вбудовані в керований кластер, який легко розгортати, і його можна масштабувати відповідно до потреб вашого бізнесу. HDFS, Іскра, Нокс, Рейнджер, Лівій, усі вони постачаються разом із SQL Server і швидко й легко розгортаються як контейнери Linux на Kubernetes. SQL Server спрощує керування всіма корпоративними даними, усуваючи будь-які бар’єри, які зараз існують між структурованими та неструктурованими даними.

Ось як ми полегшуємо вам подолання бар’єрів на шляху до розуміння всіх ваших даних, надання єдиного перегляду ваших даних у всій організації:

Спростіть аналіз великих даних для користувачів SQL Server. SQL Server 2019 полегшує керування середовищами великих даних. Він постачається з усім необхідним для створення озера даних, включаючи HDFS і Spark, надані Microsoft, і інструменти аналітики, усі вони глибоко інтегровані з SQL Server і повністю підтримуються Microsoft. Зараз, ви можете запускати програми, аналітика, і ШІ над структурованими та неструктурованими даними – за допомогою знайомих запитів T-SQL або люди, знайомі зі Spark, можуть використовувати Python, Р, Scala, або Java для запуску завдань Spark для підготовки даних або аналітики – все те саме, інтегрований кластер.
Дайте розробникам, аналітики даних, і інженери обробки даних єдине джерело для всіх ваших даних – структурованих і неструктурованих – за допомогою їхніх улюблених інструментів. З SQL Server 2019, спеціалісти з даних можуть легко аналізувати дані в SQL Server і HDFS за допомогою завдань Spark. Аналітики можуть запускати розширену аналітику великих даних за допомогою служб машинного навчання SQL Server: тренуватися на великих наборах даних у Hadoop і працювати на SQL Server. Фахівці з обробки даних можуть використовувати новий досвід роботи з ноутбуками, що працює на механізмі блокнотів Jupyter у новому розширенні Azure Data Studio, щоб інтерактивно виконувати розширений аналіз даних і легко ділитися аналізом зі своїми колегами.
Зробіть вільний доступ до даних і створіть єдине представлення для всіх ваших даних за допомогою віртуалізації даних. Запуск у SQL Server 2016, PolyBase дає змогу запускати запит T-SQL всередині SQL Server, щоб отримати дані з вашого озера даних і повернути їх у структурованому форматі без переміщення чи копіювання даних. Тепер у SQL Server 2019, ми розширюємо концепцію віртуалізації даних на додаткові джерела даних, включаючи Oracle, Терадата, MongoDB, PostgreSQL, та інші. Використання нового PolyBase, Ви можете зруйнувати накопичені дані та легко поєднати дані з багатьох джерел за допомогою віртуалізації, щоб уникнути часу, зусилля, ризики безпеки та дублікати даних, створені внаслідок переміщення та реплікації даних. Нові еластично масштабовані «пули даних» і «обчислювальні пули» роблять запити віртуалізованих даних швидкими, кешуючи дані та розподіляючи виконання запитів між багатьма екземплярами SQL Server.

Покращена продуктивність, безпеки, і доступність

SQL Server 2019 реляційний механізм надасть нові та розширені функції у сферах критично важливої продуктивності, безпеки та відповідності, і наявність бази даних, а також додаткові функції для розробників, SQL Server на Linux і контейнерах, і загальні вдосконалення двигуна.

Провідна в галузі продуктивність – Інтелектуальна база даних

The Інтелектуальна обробка запитів Сімейство функцій базується на функціях налаштування продуктивності без використання рук адаптивної обробки запитів у SQL Server 2017 включаючи зворотний зв'язок надання пам'яті в режимі рядків, приблизно COUNT DISTINCT, Пакетний режим у rowstore, і відкладена компіляція змінної таблиці.
Підтримка постійної пам'яті покращено в цьому випуску новим, оптимізований шлях введення/виведення, доступний для взаємодії з постійним сховищем пам’яті.
Легка інфраструктура профілювання запитів тепер увімкнено за замовчуванням, щоб надавати статистику кожного оператора запиту в будь-який час і будь-де, де вам це потрібно.

Розширений захист – конфіденційне обчислення

Завжди зашифровано з безпечними анклавами розширює технологію шифрування на стороні клієнта, представлену в SQL Server 2016. Захищені анклави захищають конфіденційні дані в створеному апаратним або програмним забезпеченням анклаві всередині бази даних, захищаючи його від зловмисного програмного забезпечення та привілейованих користувачів, одночасно дозволяючи розширені операції із зашифрованими даними.
Виявлення та класифікація даних SQL тепер вбудовано в механізм SQL Server із підтримкою нових метаданих і аудиту, щоб допомогти з GDPR та іншими потребами відповідності.
Управління сертифікацією тепер простіше за допомогою диспетчера конфігурації SQL Server.

Критично важлива доступність – тривалий час безвідмовної роботи

Групи доступності Always On було вдосконалено, щоб включити автоматичне перенаправлення підключень до основного на основі наміру читання/запису.
Конфігурації високої доступності для SQL Server, що працює в контейнерах можна ввімкнути за допомогою груп доступності Always On за допомогою Kubernetes.
Відновлювані онлайн-індекси тепер підтримує операції створення та включає параметри за замовчуванням у межах бази даних.

Досвід розробника

Покращення SQL Graph включають підтримку збігу з T-SQL MERGE та обмеженнями країв.
Нова підтримка UTF-8 дає клієнтам можливість зменшити обсяг пам’яті SQL Server для символьних даних.
Новий Розширення мови Java дозволить вам викликати попередньо скомпільовану програму Java і безпечно виконувати код Java на одному сервері з SQL Server. Це зменшує потребу в переміщенні даних і покращує продуктивність програми, наближаючи робочі навантаження до даних.
Послуги машинного навчання має кілька вдосконалень, включаючи підтримку відмовостійкого кластера Windows, перегородкові моделі, і підтримка SQL Server на Linux.

Платформа на вибір

Додаткові можливості для SQL Server на Linux включають розподілені транзакції, тиражування, Полібаза, Послуги машинного навчання, сповіщення пам'яті, і підтримка OpenLDAP.
Контейнери мають нові вдосконалення, зокрема використання нового реєстру контейнерів Microsoft із підтримкою образів RedHat Enterprise Linux і груп доступності Always On для Kubernetes.

SQL Server 2019 підтримку в Azure Data Studio

Розширена підтримка більшої кількості робочих навантажень даних у SQL Server потребує розширених інструментів. Коли корпорація Майкрософт працювала з користувачами своєї платформи даних, ми спостерігали об’єднання раніше різнорідних персонажів: адміністратори баз даних, науковці даних, розробники даних, аналітики даних, і нові ролі ще визначаються. Ці користувачі все більше хочуть використовувати однакові інструменти для спільної роботи, плавно, локально та в хмарі, використання реляційних і неструктурованих даних, робота з OLTP, ETL, аналітика, і потокове навантаження.

Azure Data Studio пропонує сучасний редактор із блискавичним IntelliSense, фрагменти коду, інтеграція контролю джерел, і вбудований термінал. Він розроблений з урахуванням користувачів платформи даних, із вбудованою діаграмою наборів результатів запиту, вбудований блокнот, і настроювані інформаційні панелі. Azure Data Studio наразі пропонує вбудовану підтримку для локального SQL Server і бази даних SQL Azure, разом із підтримкою попереднього перегляду керованого екземпляра Azure SQL і сховища даних SQL Azure.

Azure Data Studio сьогодні постачає новий SQL Server 2019 Попередній перегляд розширення, щоб додати підтримку для вибраного SQL Server 2019 особливості. Розширення пропонує підключення та інструменти для кластерів великих даних SQL Server, включаючи попередній перегляд першого в історії ноутбука в наборі інструментів SQL Server, і новий майстер PolyBase Create External Table, який робить доступ до даних із віддалених екземплярів SQL Server і Oracle легким і швидким.