[Japan Tech summit 2017] DAL 001 セッション資料

1. Microsoft Tech Summit 2017本情報の内容（添付文書、リンク先などを含む）は、Microsoft Tech Summit 2017 開催日（2017 年 11 月 8日 - 9 日）時点のものであり、予告なく変更される場合があります。

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. • 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

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. 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. 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. 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. 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. 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

14. ML Services について
詳しく知りたい方は
MAI005へ!!
R+SQL Server

16. https://docs.microsoft.com/en-us/sql/advanced-analytics/real-time-scoring

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. 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

20. 学習
検証適応
Active Verifying Success
Reverted Expired

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. エッジテーブル
Ignite
2017
Tech
Summit
2017

26. Alice
John
Jacob
Ken

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）

35. ■
 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

36. ■

 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

37. ■

 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/

38. ■

 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

39. ■

 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

40. ■

 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

41. ■

 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

42. ■
 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

43. ■
 https://myignite.microsoft.com/sessions/55108
■
 https://myignite.microsoft.com/sessions/55421
■
 https://myignite.microsoft.com/sessions/53382

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

46. 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

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

49. 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