SQL Server 2019: Празднование 25-летнего юбилея SQL Server Database Engine и новые возможности
SQL Server предоставил предприятиям возможность управлять всеми аспектами своих реляционных данных. На протяжении многих лет мы все чаще видим конвергенцию необходимости комбинирования гетерогенных наборов реляционных и нереляционных данных для удовлетворения потребностей бизнес-сценариев. Это требует создания единой платформы данных, которая превосходит границы всех типов данных. Кстати, прошло 25 лет с тех пор, как SQL Server впервые был отправлен в Windows NT в 1993 году. Сердцем SQL Server является критически важная производительность, безопасность и доступность, а также использование этой платформы баз данных в критически важных средах. Реляционный движок предварительного просмотра SQL Server 2019 предоставит новые и расширенные функции в областях критически важной производительности, безопасности и соответствия требованиям и доступности баз данных, а также дополнительные возможности для разработчиков, SQL Server в Linux и контейнерах и общие усовершенствования движка.
Ранее в Ignite Microsoft анонсировала первый публичный Community Technology Preview (CTP 2.0) SQL Server 2019. Впервые SQL Server 2019 поставляется с большими встроенными функциями данных с Apache Spark и распределенной файловой системой Hadoop (HDFS) в расширяющий SQL Server за пределами традиционной реляционной базы данных. Это сообщение в блоге охватывает функции ядра базы данных, которые доступны в первом общедоступном Community Technology Preview (CTP 2.0) SQL Server 2019.
Интеллектуальная база данных, обеспечивающая ведущую в отрасли производительность
Набор Intelligent Query Processing основан на автоматических настройках производительности Adaptive Query Processing в SQL Server 2017, таких как поддержка обратной связи памяти режима строки, пакетный режим в rowstore, отложенная компиляция переменной таблицы. Были определены общие классы проблем с производительностью запросов, которые могли бы выиграть от автоматических корректирующих подходов во время выполнения, основанных на изменениях мощности или за счет использования цикла обратной связи на основе статистики прошлых исполнений. Это те функции, которые уже используются в базе данных Azure SQL и остаются верхней областью инвестиций для SQL Server 2019.
Это новые изменения в процессоре запросов, которые доступны с уровнем совместимости с базой данных = 150, что соответствует заявленной совместимости с базой данных. Уровень совместимости баз данных обеспечивает простой путь сертификации для существующего приложения, которое помогает в будущих обновлениях к новым выпускам, где режим совместимости с базой данных остается неизменным. Это позволяет сократить затраты, чтобы использовать возможности последних выпусков для обеспечения доступности, производительности и безопасности, не беспокоясь о повторной сертификации всего приложения на более новой версии.
В этой версии улучшена поддержка постоянной памяти с новым, оптимизированным каналом ввода-вывода, доступным для взаимодействия с постоянным хранилищем данных. Любой файл SQL Server, размещенный на постоянном устройстве памяти, позволяет SQL Server напрямую обращаться к устройству, минуя стек хранилища операционной системы. Этот режим повышает производительность за счет значительного улучшения ввода / вывода с низкой задержкой без каких-либо изменений в вашем приложении или проекте базы данных. Возможность использовать существующую схему базы данных для значительного увеличения пропускной способности позволяет существующим приложениям с узкими местами ввода-вывода.
Легкая инфраструктура профилирования запросов теперь включена по умолчанию для предоставления статистики оператора запроса в любое время и в любом месте, где она вам нужна. Это дает возможность оглянуться назад и исследовать проблемы с производительностью запросов. Эта возможность также была расширена на запросы, которые выполняются на сервере. Это дает администраторам SQL Server возможность использовать статистику Live Query Statistics Studio или новый DMF, sys.dm_exec_query_statistics_xml, для оперативного устранения неполадок текущей производительности без необходимости включать какой-либо сбор диагностических данных.
Расширенная защита, обеспечивающая конфиденциальность вычислений
Ранее в этом году были анонсированы конфиденциальные вычисления с Always Encrypted с использованием Enclaves для базы данных Azure SQL. Теперь защищенные анклавы всегда зашифрованы для предварительного просмотра SQL Server 2019, который расширяет технологию шифрования на стороне клиента, внедренную в SQL Server 2016. Защищенные анклавы защищают конфиденциальные данные в аппаратном или программном анклаве внутри базы данных, защищая ее от вредоносных программ и привилегированных пользователей во время расширенных операций с зашифрованными данными.
SQL Data Discovery и Classification теперь встроены в механизм SQL Server с поддержкой новых метаданных и аудита, что позволяет создавать решения для ключевых требований соответствия. Теперь у команды SQL Server есть возможность для метаданных каталога SQL Server сохранять информацию о пользовательских методах классификации данных.
Управление сертификатами теперь интегрировано в диспетчер конфигурации SQL Server, упрощая такие общие задачи, как развертывание сертификатов на компьютерах, участвующих в экземпляре отказоустойчивого кластера или группе доступности. Это устраняет накладные расходы на управление сертификатами отдельно на каждом узле экземпляра отказоустойчивого кластера SQL Server или группы доступности.
Критически важная доступность для работы вашего SQL Server
Группы Always On Availability были расширены, чтобы включить автоматическое перенаправление соединений на основе намерений чтения / записи. Эта возможность позволяет перенаправлять приложения на основную реплику, не требуя слушателя для обработки сценариев, когда создание слушателя невозможно. Это дает возможность устаревшим приложениям, зависящим от жестко заданного имени сервера / хоста, но по-прежнему способным использовать группы доступности при обновлении путем перенаправления на исходную реплика после отказа.
Конфигурации высокой доступности для SQL Server, работающие в контейнерах, могут быть включены с группами Always On Availability, используя Kubernetes в качестве уровня оркестровки. Оператор Kubernetes развертывает пакет Stateful Set, включающий контейнер с контейнером mssql-server и монитор работоспособности. Это вводит более жесткую интеграцию между группами доступности SQL Server и Kubernetes. Оператор будет доступен в реестре Microsoft Container Registry для предварительного просмотра SQL Server 2019.
Конфигурации высокой доступности для SQL Server, работающие в контейнерах, могут быть включены с группами Always On Availability, используя Kubernetes в качестве уровня оркестровки. Оператор Kubernetes развертывает пакет Stateful Set, включающий контейнер с контейнером mssql-server и монитор работоспособности. Это вводит более жесткую интеграцию между группами доступности SQL Server и Kubernetes. Оператор будет доступен в реестре Microsoft Container Registry для предварительного просмотра SQL Server 2019.
Группы SQL Server Always On Availability поддерживают до 5 синхронных реплик (1 первичную и 4 синхронных вторичных ) с автоматической поддержкой отказа. Это повышает вашу способность поддерживать одновременные сбои внутри или через центры обработки данных с использованием возможностей SQL Server для обеспечения высокой доступности и аварийного восстановления.
Улучшены возможности возобновляемого индекса DDL в режиме онлайн, позволяя пользователям перезапускаться с последнего момента, когда создание индекса rowstore было приостановлено или не выполнено. Это позволяет вам продолжать сборку онлайнового индекса после сбоев, отказа базы данных или даже прекращения операции по освобождению ресурсов на экземпляре SQL Server.
Теперь кластерные индексы столбцов могут быть созданы и перестроены в Интернете, чтобы улучшить время работы в средах аналитической обработки гибридных транзакций (HTAP).
Службы машинного обучения SQL Server теперь поддерживают кластеризацию, которая позволяет иметь высокодоступную интеллектуальную базу данных для сценариев OLTP и машинного обучения
Улучшение опыта разработчиков
Команда SQL Server представляет поддержку UTF-8, широко используемый формат кодировки символов, который может обеспечить значительную экономию памяти до 50 процентов для ваших персональных данных. Это позволяет сжать существующие данные персонажа без необходимости писать дополнительные процедуры и использовать внешнее программное обеспечение для сжатия существующих данных. Возможность конвертировать существующие данные в UTF-8-сортировки позволит существующим базам данных использовать эту новую возможность для экономии хранилища.
Улучшения в SQL Graph включают поддержку совпадения с T-SQL MERGE и ограничениями границ.
Расширена способность SQL Server использовать общие языки программирования, добавляя Java. Клиенты уже могут использовать CLR, R и Python в более ранних версиях SQL Server. Новое расширение языка Java позволит вам вызывать предварительно скомпилированную Java-программу и безопасно выполнять Java-код на одном сервере с SQL Server. Это уменьшает необходимость перемещения данных и повышает производительность приложений, приближая ваши рабочие нагрузки к вашим данным. Это расширение устанавливается при добавлении к вашему экземпляру SQL Server функции «Услуги машинного обучения (в базе данных)». И поскольку SQL Server в Linux использует один и тот же код ядра базы данных, вы можете выполнять одни и те же скомпилированные классы Java на SQL Server в Linux и Windows.
Улучшения в SQL Graph включают поддержку совпадения с T-SQL MERGE и ограничениями границ.
Расширена способность SQL Server использовать общие языки программирования, добавляя Java. Клиенты уже могут использовать CLR, R и Python в более ранних версиях SQL Server. Новое расширение языка Java позволит вам вызывать предварительно скомпилированную Java-программу и безопасно выполнять Java-код на одном сервере с SQL Server. Это уменьшает необходимость перемещения данных и повышает производительность приложений, приближая ваши рабочие нагрузки к вашим данным. Это расширение устанавливается при добавлении к вашему экземпляру SQL Server функции «Услуги машинного обучения (в базе данных)». И поскольку SQL Server в Linux использует один и тот же код ядра базы данных, вы можете выполнять одни и те же скомпилированные классы Java на SQL Server в Linux и Windows.
Machine Learning Services имеют несколько улучшений для секционированных моделей и поддержку SQL Server для Linux. Теперь у команды SQL Server есть возможность обрабатывать внешние сценарии для каждого раздела, который поддерживает обучение многих небольших моделей (по одной модели на раздел данных) вместо одной большой модели, предоставляя возможность использовать возможности обучения машинам SQL Server через ваши разделы. Это позволяет вам создать многоуровневую стратегию обучения в архивных наборах данных, не требуя затрат на обучение для всех ваших данных за одну монолитную операцию.
Azure Data Studio, ранее SQL Operations Studio, теперь в целом доступна. Azure Data Studio - это бесплатный инструмент, работающий под управлением Windows, MacOS и Linux для управления SQL Server, Azure SQL Database и Azure SQL Data Warehouse; где бы они ни работали. SQL Server Management Studio 18.0 Preview также будет доступен для клиентов, чтобы продолжать управлять серверами SQL с поддержкой SQL Server 2019 Public Preview.
Платформа выбора
Изображения контейнера предварительного просмотра SQL Server будут доступны в реестре Microsoft Container Registry вместе с новым сертифицированным RHEL-контейнером на сервере SQL Server, доступным в каталоге контейнеров Red Hat. Это позволяет пользователям использовать хорошо известные команды для установки образа RHEL с запущенным на нем SQL Server в течение нескольких секунд, что улучшает возможность развертывания и управления их средой, где требуется SQL Server, работающий на Red Hat.
Вышли новые соединители для PolyBase для внешних данных для SQL Server, Oracle, Teradata и MongoDB, которые позволяют создавать единую платформу данных с использованием механизма базы данных SQL Server. PolyBase переработана, чтобы вы могли подключаться к источникам ODBC, другим реляционным базам данных, средам NoSQL и Big Data, которые позволяют создавать сценарии, такие как создание новых возможностей приложений с использованием SQL Server в качестве центра данных без дублирования данных и системы записей.
Дополнительные возможности для SQL Server в Linux включают распределенные транзакции, репликацию, услуги машинного обучения и поддержку OpenLDAP. Эти функции обусловлены спросом клиентов, основанном на клиентской эксплуатации или оценке SQL Server для Linux для использования в производственных целях.
Команда SQL Server продолжает прислушиваться к отзывам клиентов и предоставлять функции, улучшения и инновации, которые помогают им запускать миссию и критически важные бизнес-среды на SQL Server. Новые возможности в SQL Server на Linux наряду с усовершенствованиями движка в функциях предварительного просмотра SQL Server 2019, такие как поддержка статистики столбцов для базы данных DBCC CLONEDATABASE, оценки сжатия для индексов столбцов и новые встроенные функции T-SQL для обнаружения деталей ожиданий ресурса страницы, являются примерами такой ориентированной на заказчика техники.
SQL Server 2008 и SQL Server 2008 R2 будут приближаться к концу поддержки в течение июля 2019 года. Microsoft предлагает вам варианты для успешной модернизации вашей платформы данных, оставаясь в безопасности в вашей существующей среде.