More Related Content Similar to Dal001 sql server 2017 事始め ~ 進化を続ける sql server の最新情報を一挙紹介 (20) More from Masayuki Ozawa (12) Dal001 sql server 2017 事始め ~ 進化を続ける sql server の最新情報を一挙紹介3. • インストーラーの独立
• REST API のサポート
• Visual Studio 2017 と MSBuild のサポート
• レポートのコメント
• ダウンロードメニューの表示/非表示
• 既定のインストールが表形式モデルに変更
• 互換性レベル 1400
• オブジェクトレベルのセキュリティ
• 互換性レベル 1400 の表形式モデルの新しい
データ取得のユーザーインターフェース
• エンコードヒント
• 不規則な階層
• 詳細行
• オブジェクトレベルのセキュリティ
• DAX の機能強化
• スケールアウト構成
• Linux 上の SSIS (RedHat / Ubuntu)
• OData の接続性の向上
(Dynamics AX Online / CRM Online)
• Azure Feature Pack の Azure Data Lake サポート
• クロスプラットフォームサポート
• 互換性レベル 140
• 照合順序の追加 (140 / VSS)
• インストール時の tempdb のサイズ上限の緩和
• 間接チェックポイントの性能向上
• Adaptive Query Processing
• 自動チューニング
• In-Memory OLTP のサポート対象機能の追加
• クラスター化列ストアインデックスの LOB 列の対応
• 非クラスター化列ストアインデックスのオンライン操作
• データベーススコープの資格情報のセキュリティ保護
• BULK INSERT/OPEN ROWSET の Azure BLOB ストレージ
のサポート
• グラフテーブル (グラフデータ)
• 再開可能なオンラインインデックス再構築
• Always On 可用性グループのクラスタータイプ
(外部クラスターマネージャー / クラスターレス)
• AlwaysOn 可用性グループの同期コミット使用時の
同期済み台数の調整
• AlwaysOn 可用性グループの同一インスタンス内の
分散トランザクションのサポート
• テンポラルテーブルの保持期間ポリシー
• データベーススコープの IDENTITY_CACHE の設定
• CLR の厳格なセキュリティ
• SELECT INTO のファイルグループ指定
• 文字列関数の追加
(STRING_AGG/CONCAT_WS/TRANSLATE/TRIM)
• Python のサポート
• Native Scoring
• MicrosoftML パッケージ
• R パッケージの管理
4. 1.新しい実行環境
• クロスプラットフォーム対応
• Docker コンテナーでの動作
3.新しいクエリ最適化
• Adaptive Query Processing
• 自動チューニング
2.新しいデータ解析
• Machine Learning Services
• PREDICT 関数
4.新しいデータ表現
• グラフテーブル
5.新しいデータメンテナンス
• 再開可能なオンライン
インデックス再構築
5. 1.新しい実行環境
• クロスプラットフォーム対応
• Docker コンテナーでの動作
3.新しいクエリ最適化
• Adaptive Query Processing
• 自動チューニング
2.新しいデータ解析
• Machine Learning Services
• PREDICT 関数
4.新しいデータ表現
• グラフテーブル
5.新しいデータメンテナンス
• 再開可能なオンライン
インデックス再構築
8. ツール Windows Linux
GUI
SQL Server Management Studio SQL Server の標準的な管理ツール
Visual Studio Code クロスプラットフォームに対応した高機能エディター
SQL Server 向けの拡張機能の追加によりクエリ実行が可能
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/linux/sql-server-linux-develop-use-vscode
Microsoft SQL Operations Studio (New) クロスプラットフォームに対応した GUI の管理ツール
CUI
sqlcmd コマンドラインから T-SQL を実行
bcp コマンドラインでデータをインポート / エクスポート
mssql-scripter スキーマ定義 / データ INSERT 用スクリプトを生成する
Python ベースのツール
https://github.com/Microsoft/sql-xplat-cli
DBFS FUSE を使用してDMV / カスタムクエリで取得したデータを
仮想ファイルシステムとしマウントするツール
https://github.com/Microsoft/dbfs
mssql-cli (New) Ignite 2017 で発表された次世代の "sqlcmd"
クエリの実行結果を JSON/CSVで取得可能
タブによる入力補完 / パイプによる処理連携
計画中
11. https://hub.docker.com/
領域 製品 Star Pull
RDBMS
MySQL 5.1K STARS 10M+ PULLS
MariaDB 1.6K STARS 10M+ PULLS
Percona 297 STARS 5M+ PULLS
PostgreSQL 4.1K STARS 10M+ PULLS
NoSQL
MongoDB 3.7K STARS 10M+ PULLS
Radis 4.3K STARS 10M+ PULLS
Cassandra 660 STARS 10M+ PULLS
Couchbase 253 STARS 1M+ PULLS
Graph Database
Neo4j 393 STARS 5M+ PULLS
OrientDB 69 STARS 1M+ PULLS
SQL Server
mssql-server-linux 457 STARS 1M+ PULLS
mssql-server-windows-express 122 STARS 10K+ PULLS
mssql-server-windows-developer 61 STARS 50K+ PULLS
コンテナーについて
詳しく知りたい方は
CLD005/APP002/APP007へ!!
13. 1.新しい実行環境
• クロスプラットフォーム対応
• Docker コンテナーでの動作
3.新しいクエリ最適化
• Adaptive Query Processing
• 自動チューニング
2.新しいデータ解析
• Machine Learning Services
• PREDICT 関数
4.新しいデータ表現
• グラフテーブル
5.新しいデータメンテナンス
• 再開可能なオンライン
インデックス再構築
18. 1.新しい実行環境
• クロスプラットフォーム対応
• Docker コンテナーでの動作
3.新しいクエリ最適化
• Adaptive Query Processing
• 自動チューニング
2.新しいデータ解析
• Machine Learning Services
• PREDICT 関数
4.新しいデータ表現
• グラフテーブル
5.新しいデータメンテナンス
• 再開可能なオンライン
インデックス再構築
22. 1.新しい実行環境
• クロスプラットフォーム対応
• Docker コンテナーでの動作
3.新しいクエリ最適化
• Adaptive Query Processing
• 自動チューニング
2.新しいデータ解析
• Machine Learning Services
• PREDICT 関数
4.新しいデータ表現
• グラフテーブル
5.新しいデータメンテナンス
• 再開可能なオンライン
インデックス再構築
28. 1.新しい実行環境
• クロスプラットフォーム対応
• Docker コンテナーでの動作
3.新しいクエリ最適化
• Adaptive Query Processing
• 自動チューニング
2.新しいデータ解析
• Machine Learning Services
• PREDICT 関数
4.新しいデータ表現
• グラフテーブル
5.新しいデータメンテナンス
• 再開可能なオンライン
インデックス再構築
32. 1.新しい実行環境
• クロスプラットフォーム対応
• Docker コンテナーでの動作
3.新しいクエリ最適化
• Adaptive Query Processing
• 自動チューニング
2.新しいデータ解析
• Machine Learning Services
• PREDICT 関数
4.新しいデータ表現
• グラフテーブル
5.新しいデータメンテナンス
• 再開可能なオンライン
インデックス再構築
33. Session ID Title
DAL003 今こそ本気で検討する Azure PaaS 環境のリレーショナル データベース
DAL004 SQL Server 2017 AlwaysOn 可用性グループ 使いたおし!
DAL006 そのデータ、活かせていますか?今こそはじめる Business Intelligence
MAI005 SQL Server 2017 で実現される AI (ディープ ラーニング)のシステム モデルのご紹介
CLD005 今更聞けない ”コンテナー” のキホン
APP002 コンテナーなに使ってますか? Linux ですか? Windows も使ってもらっていいですか?
APP007 コンテナー活用最前線 2017 !! これだけは押さえておかなければダメ!!(仮)
45. SQL Server
Application 1 Application 2 Application
SQL Server
docker-compose
SQL Server Application
SQL Server
/var/opt/mssql/data
Container Host
systemdb userdb
systemdb userdbSQL Server
/var/opt/mssql/data
/dockerdata
SQL Server
/var/opt/mssql/data
systemdb
BLOB Storage
userdb
48. ML Server Python Package のインストールは https://docs.microsoft.com/en-us/machine-learning-server/install/python-libraries-interpreter を参照