SE の雑記

SQL Server で、並列クエリの待ち事象を確認する際には「CXPACKET」「EXECSYNC」「EXCHANGE」を確認するのが一般的でしたが、SQL Server 2017 CU3 では、上記に加えて「CXCONSUMER」という待ち事象が増えています。
これにより、いままで CXPACKET として集計されていた一部の挙動が CXCONSUMER の方に集計されるようになります。
この動作自体は、PASS Summit 2017 で発表が行われ、Making parallelism waits actionable で解説されていたのですが、CU3 がリリースされたことで実際に検証が可能となりました。
今回の機能追加に伴い、sys.dm_os_wait_stats (Transact-SQL) のドキュメントも更新されています。

CXCONSUMER
行を送信する、producer スレッド consumer スレッドが待機したときに、並列クエリ プランで発生します。 これは、並列クエリの実行の通常の一部です。
適用されます: SQL Server 2017 CU3 と SQL データベース

CXPACKET
クエリ プロセッサ交換反復子を同期するときに、および生成および行を使用する場合は、並列クエリ プランで発生します。 待機時間が長すぎて、クエリのチューニング (インデックスの追加など) を実行しても短くできない場合は、並列処理のコストしきい値を調整したり並列処理の次数を下げたりすることを検討してください。
注:でSQL Server 2017CU3 および SQL データベース、クエリ プロセッサ交換反復子を同期するように、コンシューマーのスレッドの行を作成できるようにのみ CXPACKET を参照します。 コンシューマーのスレッドは、CXCONSUMER 待機の種類で個別に追跡されます。

 
検証する際は、次のドキュメントと合わせて確認すると理解しやすいかと。

• CXPACKET 待ちは悪いことか？
• DOPは並列クエリで使用されるスレッド数ではない
• Parallel Query Execution in SQL Server
• Understanding and Controlling Parallel Query Processing in SQL Server

手元の SCVMM 用の DB で並列クエリが実行されているものがあったので、これを使いながら軽く検証を。
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Linux 上の SQL Server 2017 のリリース ノート に次のような記載があります。

Distributed transactions requiring the Microsoft Distributed Transaction Coordinator service are not supported on SQL Server running on Linux. SQL Server to SQL Server linked servers are supported unless they involve the DTC. For more information, see Distributed transactions requiring the Microsoft Distributed Transaction Coordinator service are not supported on SQL Server running on Linux.

2017/12 末時点の SQL Server 2017 on Linux では、DTC がサポートされておらず、ローカルトランザクションによるトランザクションについては、サポートされていますが、DTC を使用したトランザクションについてはサポートされていません。
(ローカルトランザクションはサポートされているので、同一サーバー内の複数の DB に対してのトランザクションはサポートされています)
これについては、AlwaysOn 可用性グループの DTC サポート (DTC_SUPPORT = PER_DB) についても含まれているようで、Linux 版については、可用性グループの分散トランザクションサポート についても該当することになるかと思います。
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先日、SQL Server 2017 の自習書シリーズが公開されています で投稿しましたが、この時にはまだ公開されていなかった 第 3 弾になる ML Services の自習書である 「SQL Server 2017 自習書シリーズ No.3 SQL Server 2017 Machine Learning Servicesの概要」が公開されています。

https://www.microsoft.com/ja-jp/cloud-platform/documents-search で公開されている自習書にアクセスできるかと。
機械学習のアルゴリズムについても触れられていますので、SQL Server に限らず、機械学習について学ぶ際にもとても参考になるかと思います。
ML Servcies の sp_execute_external_script だけでなく、PREDICT 関数を使用した SQL Server on Linux での学習済みモデルの利用にも触れられていますので、SQL Server 2017 の機械学習の仕組みを網羅的に学ぶことができるコンテンツですので、最新の SQL Server で実現可能なデータ解析を学ぶ際のファーストステップとして最適ですね。
この辺の情報、一から自分で学ぼうとすると情報追うのが大変だったりするのですが、自習書のクオリティで触れられていると大変ありがたいです。

SQL Server on Linux の非サポート機能として SQL Server Management Studio (SSMS) に「メンテナンスプラン」が記載されています。
SQL Server on Linux の SSIS では、一部の機能がサポートされていないのですが、メンテナンスプランのベースとなっている、制御フローのコンポーネントについてはサポート対象となっています。
サポートされており、サポートされていないコンポーネント
抽出、変換、および SSIS Linux でのデータを読み込む
SQL Server Integration Services ( SSIS ) on Linux とは
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SQL Server on Linux では、Linux 特有の動作として OOM Killer があり、Windows 版とは異なるメモリ設定を意識しておく必要があります。
これについては、次のドキュメントで詳細に解説されています。

• How to safeguard SQL Server on Linux from OOM-Killer
• Performance best practices and configuration guidelines for SQL Server 2017 on Linux

本投稿では、これらのドキュメントの内容についてまとめてみたいと思います。
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