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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

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Tech Summit 2017

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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

  1. 1. Microsoft Tech Summit 2017
  2. 2. SQL Server 2017 INTELLIGENT FLEXIBLETRUSTED INTELLIGENT TRUSTED FLEXIBLE データ資産を有効に 活用し新しい問題を 迅速に解決 最小限の製品で 高いセキュリティと 突出したTCOを実現 あらゆる開発言語 プラットフォームで テクノロジを革新 ML Services 機械学習 Edition の機能差の緩和 (SQL Server 2016 SP1 から) 自動チューニング クロスプラットフォーム SQL Server on Linux
  3. 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. 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. 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
  6. 6. https://channel9.msdn.com/Events/de-code/2017/DI01 Windows Server / Windows Client Red Hat Enterprise Linux 7.3 or 7.4 Ubuntu 16.04 LTS SUSE Enterprise Linux v12 SP2 yum / apt-get / zypper によるパッケージベースのインストール Docker Engine 1.8 以降 (Windows / Mac / Linux) SQL Server for Windows Containers / SQL Server on Linux for Docker Engine
  7. 7. https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-release-notes 領域 非サポートの機能 データベースエンジン トランザクションレプリケーション マージレプリケーション ストレッチデータベース Polybase 3rd-party 接続を使用した分散クエリ システム拡張ストアドプロシージャ (XP_CMDSHELL, etc.) Filetable / FILESTREAM EXTERNAL_ACCESS または UNSAFE なCLR アセンブリ バッファプール拡張 SQL Server Agent 次のサブシステム: CmdExec, PowerShell, Queue Reader, SSIS, SSAS, SSRS (Transact-SQL の実行についてはサポート) 警告 Log Reader Agent Change Data Capture 管理対象バックアップ 領域 非サポートの機能 高可用性 データベースミラーリング セキュリティ 拡張キー管理 AD 認証を使用したリンクサーバー AD 認証を使用した可用性グループ(AGs) 3rd party AD ツール (Centrify, Vintela, Powerbroker) サービス SQL Server Browser SQL Server R services (Machine Learning Services) StreamInsight Analysis Services Reporting Services Data Quality Services Master Data Services
  8. 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
  9. 9. https://twitter.com/sqldatatools/status/925756155833364480 の アナウンス内容からPASS Summit 2017 キーノートから
  10. 10. Primary Secondary 同期モード 非同期モード Primary Secondary Primary Secondary Secondary 可用性について 詳しく知りたい方は DAL004へ!!
  11. 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!!
  12. 12. 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
  13. 13. ML Services について 詳しく知りたい方は MAI005へ!! R+SQL Server
  14. 14. https://docs.microsoft.com/en-us/sql/advanced-analytics/real-time-scoring
  15. 15. 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
  16. 16. Adaptive Query Processing Interleaved Execution Batch Mode Memory Grant Feedback Batch Mode Adaptive Join メモリ割当の動的な適応 結合処理の動的な適応MSTVF の行数推定の改善 各適応操作の詳細は Appendix を参照
  17. 17. 学習 検証適応 Active Verifying Success Reverted Expired
  18. 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
  19. 19. エッジテーブル Ignite 2017 Tech Summit 2017
  20. 20. Alice John Jacob Ken
  21. 21. 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. 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
  23. 23. 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)
  24. 24. ■  https://www.microsoft.com/ja-jp/sql-server/sql-server-2017 ■   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/sql-server-2017-release-notes   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/what-s-new-in-sql-server-2017   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/editions-and-components-of-sql-server-2017 ■   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-release-notes   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-whats-new   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-editions-and-components-2017   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-performance-best-practices
  25. 25. ■   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/database-engine/whats-new-in-sql-server-2017   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/reporting-services/what-s-new-in-sql-server-reporting-services-ssrs   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/what-s-new-in-integration-services-in-sql- server-2017   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/analysis-services/what-s-new-in-sql-server-analysis-services-2017   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/advanced-analytics/what-s-new-in-sql-server-machine-learning- services   https://docs.microsoft.com/en-us/machine-learning-server/whats-new-in-machine-learning-server
  26. 26. ■   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/quickstart-install-connect-docker   https://hub.docker.com/r/microsoft/mssql-server-linux/   https://hub.docker.com/r/microsoft/mssql-server-windows-express/   https://hub.docker.com/r/microsoft/mssql-server-windows-developer/
  27. 27. ■   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-availability-group-transact-sql   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-availability-group-configure-ha   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-availability-group-configure-rs   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-availability-group-ha   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/database-engine/availability-groups/windows/transactions- always-on-availability-and-database-mirroring
  28. 28. ■   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/advanced-analytics/getting-started-with-machine-learning-services   https://microsoft.github.io/sql-ml-tutorials/   https://docs.microsoft.com/en-us/machine-learning-server/   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/queries/predict-transact-sql   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/advanced-analytics/sql-native-scoring   https://docs.microsoft.com/en-us/machine-learning-server/install/python-libraries-interpreter   https://github.com/Microsoft/ML-Server-Python-Samples
  29. 29. ■   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance/adaptive-query-processing   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/alter-database-transact-sql-set-options   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/automatic-tuning/automatic-tuning   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-dynamic-management-views/sys- dm-db-tuning-recommendations-transact-sql   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance/monitoring-performance-by- using-the-query-store
  30. 30. ■   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/graphs/sql-graph-overview   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/graphs/sql-graph-architecture   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-table-sql-graph   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/queries/match-sql-graph ■   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/indexes/guidelines-for-online-index-operations   https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/alter-index-transact-sql
  31. 31. ■  https://myignite.microsoft.com/sessions/54946 ■  https://myignite.microsoft.com/sessions/54955 ■  https://myignite.microsoft.com/sessions/53380 ■  https://myignite.microsoft.com/sessions/53381 ■  https://myignite.microsoft.com/sessions/54956 ■  https://myignite.microsoft.com/sessions/55322 ■  https://myignite.microsoft.com/sessions/53396
  32. 32. ■  https://myignite.microsoft.com/sessions/55108 ■  https://myignite.microsoft.com/sessions/55421 ■  https://myignite.microsoft.com/sessions/53382
  33. 33. 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
  34. 34. WordPress (Project Nami) SQL Server docker-compose Linux /var/opt/mssql/data /var/opt/docker_volume/ systemdb Azure Container registry mssql-server-linux project-nami GitHub Project Nami https://github.com/ProjectNami/projectnamiuserdb
  35. 35. 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
  36. 36. 上記の例で使用しているデータベースは https://microsoft.github.io/sql-ml-tutorials/python/rentalprediction/ から入手可能

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