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[DI01] 窓は開かれた! SQL Server on Linux で拡がる可能性

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ついに SQL Server の次期バージョンは、その活用の場を Linux プラットフォームへ拡げます。
2016 年 11 月のプレビュー版リリース以降、すでに多くの皆さまにダウンロード (加えて、たくさんのフィードバックも) いただいていることから、その注目度の高さをズッシリと感じています。
本セッションでは、SQL Server on Linux の「アーキテクチャ紹介」から「データベースへアクセスするアプリケーションの開発手法」までを解説します。

受講対象: SQL Server に興味のあるすべての皆さま。

関連リソース 1: SQL Server vNext の新機能 (https://msdn.microsoft.com/ja-jp/library/mt788653.aspx)
関連リソース 2: [DI02] まかせて! Azure SQL Database (https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#DI02)
関連リソース 3: [DI03] DWH スペシャリストが語る! Azure SQL Data Warehouse チューニングの勘所 (https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#DI03)

平山 理
日本マイクロソフト株式会社
エンタープライズ サービス部門 エンタープライズ サービス デリバリー
シニア プレミア フィールド エンジニア

蟹江 拓人
日本マイクロソフト株式会社
エンタープライズ サービス部門 エンタープライズ サービス デリバリー
プレミア フィールド エンジニア

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[DI01] 窓は開かれた! SQL Server on Linux で拡がる可能性

  1. 1. SQL Server 2017 登場!
  2. 2. SQL Server の掲げるゴール 多種/多様なデータ 配置/展開先を選ばない 多彩な開発言語 様々な OS からの 選択 データベース内の 分析/学習 環境 10100 11000 00101 T-SQL Java C/C++ C#/VB.NET PHP Node.js Python Ruby
  3. 3. 多種/多様なデータ 配置/展開先を選ばない 多彩な開発言語 様々なOS からの 選択 データベース内の 分析/学習 環境 10100 11000 00101 T-SQL Java C/C++ C#/VB.NET PHP Node.js Python Ruby SQL Server: Data-Driven Intelligence を実現するプラットフォーム
  4. 4. SQL Server 2017 Linux / Docker / Windows 環境をサポート SQL Server 2017 グラフクエリによる関係性の解析 クエリチューニングの自動化 SQL Server Machine Learning サービス
  5. 5. OLTP DW BI Analytics
  6. 6. SQL Server 2017
  7. 7. マルチプラットフォームへの 挑戦
  8. 8. SQL Server Windows
  9. 9. SQL Server Windows UMS U M S
  10. 10. SQL Server Windows UMS SQL OS SQLOS
  11. 11. SQL Server Windows Linux SQLOS
  12. 12. SQL Server Linux SQLOSSQLPAL Linux Host Extension SQL P A L
  13. 13. SQL Server Linux Linux Host Extension SQL P A L SQLPAL SQLPAL
  14. 14. 新領域での SQL Server 2017
  15. 15. Question 1 どのように SQL Server 2017 on Linux を操作できるのか
  16. 16. https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-setup-docker Homebrew の導入 Docker for Mac の導入 SQL Server 2017 (docker image) の導入 Node.js が利用できる環境  node のバージョンを管理する機能 nodebrew の導入  Mac OS X 自体のパッケージ管理ソフト Homebrew の導入 SQL Server 2017 のイメージを実行するのに、最小 4GB の領域 が必要 VS Code VS for Mac
  17. 17. Mac OS X SQL Server 2017 Docker image mssql extension in VS Code 標準ターミナル (コマンドライン操作) Visual Studio Code (GUI 操作) 新対応プラットフォーム上での SQL Server 2017 の操作
  18. 18. mssql- scripter sqlcmd bcp sql-cli Linux • mssql-tools として纏めてインス トール • 導入手順 1. リポジトリの更新 2. 古い unixODBC の削除 3. sudo yum install mssql-tools unixODBC-devel 4. PATH の設定 • Node.js 製 OSS Command Line ツール • npm install -g sql-cli • .help で参照できる専用コマンドも利用可 Mac OS X • 従来の Windows 版から 接続先を変更することでも 利用可能 Windows 機から操作 SQL Server PowerShell • 同上 • Preview 版 (5/24 時点) • 導入手順 1. brew tap microsoft/mssql- preview https://github.com/Microsoft/ho mebrew-mssql-preview 2. brew update 3. brew install mssql-tools • Windows 機から SMO を 使用して接続 • Microsoft 純正 • import/export 実施のため、対話形式で T-SQL スクリプトを自動生成するツール
  19. 19. SSMS mssql extension in VS Code New GUI Tool for DBAs • 現在未対応 • VS Code 用 extension • SQL/T-SQL の実行が可能 • インテリセンス機能による補完 • T-SQL によるコマンドベースでの DB 管理可能 • 全プラットフォーム上から共通 UI を利用できる管理ツール • 無償提供 • 現在開発中 • 従来と同様の操作 • 接続先のみの変更 • SQL/T-SQL 実行可 • ウィンドウ遷移による GUI ベースでのDB 管理可 • Windows 版 VS Code 上 からも接続可能 Linux Mac OS X Windows 機から操作
  20. 20. Question 2 どのようにアプリケーションから SQL Server 2017 on Linux へアクセスできるのか
  21. 21. Mac OS X .NET Core 1.1 SQL Server 2017 Docker image Windows 環境で利用していたアプリケーション資産による単純移行を計画 Windows
  22. 22. ODBC/FreeTDS Python JDBC Java ODBC C/C++ Tedious Node.js Driver JavaScript ADO.NET .NET Core C# VB.NET Pyodbc/Pymssql Django FreeTDS Ruby TinyTDS Ruby on RailsEntity Framework PHP ODBC PHP Driver Eloquent, Doctrine Sequelize TDS protocol Hibernate リリース スケジュール ・ODBC Driver on Mac (June 2017) ・PHP Driver on Mac (June 2017)
  23. 23. http://aka.ms/sqldev
  24. 24. http://aka.ms/sqldev
  25. 25. Question 3 SQL Server 2017 on Linux の バックアップ/リストアはどう実現できるのか
  26. 26. SQL Server Management Studio Linux Windows SQL Server 2016 SQL Server 2017 Windows 異なるプラットフォーム間にまたがったバックアップ・リストア計画 SQL Server Management Studio 時間軸 t
  27. 27. 実行例: PS C:¥Windows¥system32> Copy-VMFile "LinuxSQLvNext" E:¥decode2017.bak /etc -FileSource Host Windows バックアップファイルを Linux 環境でリストア可能
  28. 28. Question 4 SQL Server 2017 on Linux は、 自動フェールオーバー可能な構成をとれるのか
  29. 29. LinuxHAnode1 (primary) SQL Server 2017 (primary) LinuxHAnode2 (secondary) SQL Server 2017 (secondary) Pacemaker Corosync Pacemaker Corosync node1 側がダウンした際に、node2 側が自動で secondary  primary へと昇格するか
  30. 30. Windows 環境と同じく Pacemaker node1 (primary) node2 (secondary) Pacemaker Corosync Pacemaker Corosync (参考) https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux- availability-group-cluster-rhel
  31. 31. Question 5 SQL Server 2017 on Linux の パフォーマンスは優れているのか
  32. 32. TPC-H ベンチマークにて、SQL Server 2017 on Linux は、 SQL Server 2016 + Windows Server 2012R2 環境よりも高スコアを獲得 http://www.tpc.org/tpch/results/tpch_perf_results.asp?resulttype=noncluster
  33. 33. まとめ
  34. 34. SQL Server 2017 — 拡張を続ける活用フィールド //分析//パフォーマンス// //DWH//OLTP// Intelligent 様々なプラットフォーム Flexible 信頼性 Trusted
  35. 35. セッションアンケートにご協力ください  専用アプリからご回答いただけます。 decode 2017  スケジュールビルダーで受講セッションを 登録後、アンケート画面からご回答ください。  アンケートの回答時間はたったの 15 秒です!
  36. 36. Ask the Speaker のご案内 本セッションの詳細は『Ask the Speaker Room』各コーナーカウンタにて ご説明させていただきます。是非、お立ち寄りください。

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