SE の雑記

SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿

Archive for the ‘SQL Server 2017’ tag

SQL Server on Linux の AlwaysOn 可用性グループで自動フェールオーバーが可能な構成

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最近、クラスターレス可用性グループしか触っていなかったのですが、Azure で Netsted VM ができるようになり、検証環境のリソースが取れるようになったので、久しぶりに SQL Server on Linux の Pacemaker を使用した可用性グループを構築していたところ、いろいろと情報が追加されていたので軽くメモを。

重要なドキュメントしては High availability and data protection for availability group configurations が大幅に更新されていることでしょうか。

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8月 15th, 2017 at 11:41 pm

SSMS 17.2 がリリースされました

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SSMS 17.2 がリリースされました。

Download SQL Server Management Studio (SSMS)

新しい機能については、SSMS 17.2 に記載されていますが、かなり機能が追加されています。

パフォーマンスダッシュボードが SSMS のカスタムレポートに統合 / ついに SQL Database についてもインテリセンスが有効になった / 実行プランの検索が可能になったりと、かなり利便性が向上しています。

MSSQL Tiger Team のブログでも新機能について紹介されていますので、時間があるときに情報を確認していきたいなと。

New in SSMS: Performance Dashboard built-in
New in SSMS: Searching in Showplan

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8月 9th, 2017 at 9:43 pm

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SQL Server 2017 RC2 が提供されました

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SQL Server 2017 RC1 がリリースされたなと思っていたら、続けざまに RC2 がリリースされました。

SQL Server 2017 Release Candidate 2 (RC2) is now available

リリースノート等を見てみたのですが、今回はバグフィックスと性能改善が主な内容となっており、機能面での変更はなさそうですね。

What’s new in SQL Server 2017

Latest release: SQL Server 2017 Release Candidate (RC2, August 2017)

This release contains bug fixes and performance improvements.

What’s new for SQL Server 2017 on Linux

RC2

The RC2 release contains miscellaneous bug fixes and improvements.

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8月 3rd, 2017 at 8:37 am

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SQL Server 2017 RC1 が公開されました

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MS のブログでアナウンスされていますが、SQL Server 2017 の最初のリリース候補版となる SQL Server 2017 RC1 が公開されました。

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7月 19th, 2017 at 12:17 am

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SQL Server 2017 の ML サービスから Cognitive Service の Face API を利用してみる

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SQL Server 2017 の ML サービスから、外部の REST と連携ができるのかが気になったので、Cognitive Service のCognitive Service の Face API を例にして試してみました。

参考にした情報としては、次のものになります。

Getting Started with Face API in Python Tutorial
Cognitive-Face-Python
Face API – V1.0

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7月 6th, 2017 at 10:49 pm

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SQL Server Management Studio 17.0 以降の Always Encrypted の対応

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久しぶりに、Always Encrypted を設定をしていて、「そういえば、SSMS が Always Encrypted 対応していたな」ということを思い出して、ちょっと書いておこうかと。

SSMS としては、17.0 以降が、Always Encrypted のパラメーター化クエリに対応しているバージョンとなります。

それ以前のバージョンでは、「column encryption setting=enabled」の接続オプションの利用は可能なのですが、パラメーター化クエリが暗号化されたものに対応していないため、暗号化していない項目を検索条件に使用してのアクセスや暗号化の解除はできたのですが、暗号化されている列を使用した検索や、データの追加 / 更新ができないという制限があります。

詳細な情報については、次の情報を確認していただければと。

Always Encrypted (Database Engine) (Always Encrypted (データベース エンジン))
Parameterization for Always Encrypted – Using SSMS to Insert into, Update and Filter by Encrypted Columns

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7月 2nd, 2017 at 10:47 pm

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SQL Server 2017 CTP 2.1 の Python の ML サービスで日本語データをインプットデータとして渡す際の覚書

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今回の前提としては、データベースの照合順序に「Japanese_XJIS_140_CI_AS」を使用している環境となります。

このデータベースに対して、以下のようなデータを登録します。

DROP TABLE IF EXISTS T1
CREATE TABLE T1 (C1 varchar(2), C2 nvarchar(1))
INSERT INTO T1 VALUES('あ', N'あ')
SELECT * FROM T1

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7月 1st, 2017 at 9:49 pm

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4GB 程度のメモリで、ML サービスのチュートリアルを実施した際にモデルの作成ができなかった時のお話

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仮想マシンで、SQL Server 2017 の ML サービスの In-Database Python Analytics for SQL Developers のチュートリアルの、モデルの作成と保存 (Step 5: Train and Save a Model using T-SQL) を実行しようとしたところ、エラーが発生してしまい、モデルを作成することができない状態が発生していました。 Read the rest of this entry »

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6月 28th, 2017 at 2:39 pm

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SQL Server 2017 の ML サービスを実行する際の Python スクリプトの作成についての覚書

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昨日、In-Database Python Analytics for SQL Developers の意訳 を書きましたが、書きながら思った、データベース内の Python スクリプト実行の覚書を。

Python をきちんと理解できていないので、間違っている箇所があるかもしれませんが…。

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Written by masayuki.ozawa

6月 24th, 2017 at 10:52 pm

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In-Database Python Analytics for SQL Developers の意訳

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@IT の Microsoft、SQL Server 2017の「Machine Learning Services」を使った「データサイエンス実践ガイド」を公開で記事が公開されていますが、SQL Server 2017 の ML サービスを使用した機械学習のチュートリアルが公開されています。
元の記事は、Data Science Walkthrough with SQL Server 2017 and Microsoft Machine Learning Services ですかね。

SQL Server 2017 の ML サービスの勉強がてら、In-Database Python Analytics for SQL Developers の意訳を。

SQL Server 2017 のドキュメントですので、そのうち公式に日本語訳されるかと。

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Written by masayuki.ozawa

6月 23rd, 2017 at 9:06 pm

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