Ignite 2018 で SQL Server 2019 CTP 2.0 が発表されましたが、たくさんの関連セッションも実施されています。
全て網羅できているわけではないかもしれませんが、SQL Server 2019 に関連するセッションをまとめてみました。
Ignite 2018 のサイトに Tech Community のアカウントでログインすることで、参加していなくてもセッションの内容を確認することができます。
SQL Server のサンプルの Github についても、2019 対応したサンプルが含まれていますので、こちらも確認するとよいかと。
https://github.com/Microsoft/sql-server-samples
SQL Server 2019 や SQL Server の情報
- BRK2416 : The roadmap for SQL Server
- SQL Server 2019 の全体を把握することができるセッションです。
- どのような機能が追加されたかの全体像については、このセッションを確認することで網羅できます。
- BRK3132 : Architecting a highly available database platform with SQL Server
- SQL Server の高可用性構成についてのセッションです。
- 新機能ではなく、SQL Server を使用した可用性環境の内容の解説が行われています。
- BRK3155 : Practical guidance to make your tier-1 SQL Server roar
- Tiger Team のセッションです。
- SQL Server 2019 の内容も含まれていますが、SQL Server を最適に使うためのガイダンスに重きを置いたセッションとなっており、SQL Server のバージョンを問わず踏襲できる考え方の解説が行われています。
- BRK3157 : Confidential computing with SQL secure enclaves
- SQL Server 2019 で追加された、Always Encrypted with Secure Enclaves のセッションです。
- SQL Server 2019 では、Always Encrypted を Secure Enclaves と組み合わせて使用することで、暗号化している列の検索の柔軟性が向上しています。
- Secure Enclaves を使用する場合、Host Guardian Service (HGS) と連携する必要がありますので、その部分についても解説が行われています。
- BRK3161 : Advanced graph processing with SQL Graph
- SQL Server 2019 では、2017 で追加されたグラフテーブルの機能強化が行われており、MERGE DML での MATCH 句のサポートやエッジテーブルに接続の制約が設定できるようになりました。
- このセッションでは新機能を交えながらグラフテーブルについての解説が行われています。
Big Data Clusters
- BRK2229 : The future of SQL Server and big data
- 投稿時点では、セッション資料は公開されていませんでした。
- BRK4021 : Deep dive on SQL Server and big data
- 現時点で公開されている Big Data Clusters の一番詳細な情報になります。
- Big Data Clusteres は様々な役割のノード (k8s の Pod) により構成されていますが、どのような役割を持つノードが存在しているのかや、管理機能について詳しく解説されています。
- Big Data Clusters のキーテクノロジーには、新しくなった Polybase によるデータ仮想化 / データ統合も含まれており、リンクサーバーや、2016 / 2017 の Polybase との違いが解説されています。
- ML Services に新たに追加された Java 拡張についても解説されていますので、Big Data Clusteres の構成やデータ分析方法をつかむためには最適なセッションです。
- THR2170 : The future of querying big data with Polybase and SQL Server
- Big Data Clusters の全体を確認できます。
- Azure Data Studio では Jupyter Notebook を起動して、データの分析をすることができるのですが、デモでその内容についても解説されていますので、全体像からデータ分析までの一連の流れが確認できます。
- THR2038 : SQL Server vNext meets AI and Big Data
- 投稿時点では、セッション資料は公開されていませんでした。
SQL Server Container
- BRK3154 : SQL Server in containers for application development and DevOps
- 投稿時点では、セッション資料は公開されていませんでした。
- BRK3228 : What’s new in SQL Server on Linux and containers
- SQL Server on Linux と SQL Server on Linux のコンテナーについての最新情報です。
SQL Server 2019 の on Linux ではどのような機能拡張が行われたかについてはこのセッションで網羅できるかと。- PolyBase の on linux については、計画中となっているようでした。Big Data Clusteres は SQL Server on Linux のコンテナーで構成されているはずですので、その部分のデータ仮想化がどうなるのかが気になっていたのですが、この計画中の機能でカバーされるかもしれないですね。
- SQL Server 2019 の on Linux では、レプリケーション / MSDTC が追加されているのですがそれらについても解説されています。
- MSDTC は Linux の TCP 135 を SQL Server 内のポートにリダイレクトするような形で動作させるのですがそれについても解説されています。
- SQL Server 2019 で新たに追加された、k8s を使用した AlwaysOn 可用性グループの構成についても触れられています
- SQL Server on Linux と SQL Server on Linux のコンテナーについての最新情報です。
- BRK4017 : Inside SQL Server containers
- コンテナーの概要から始まり k8s 対応まで幅広く解説が行われています。
投稿時点では、公開されているスライドが、動画の内容とマッチしていないようだったので情報は動画を確認した方がよいかと
- コンテナーの概要から始まり k8s 対応まで幅広く解説が行われています。
- THR2096 : Databases, containers, and pods: SQL Server on Kubernetes
- シアターセッションですので、デモ中心のコンテナーのセッションです。
- 実環境の画面が見てみたい場合はこちらのセッションを確認するとよいかもしれません。
k8s 上に展開された可用性グループのデモも含まれています。
SQL Server Tools
- BRK2167 : Cross platform tooling for SQL Server
- 投稿時点では、セッション資料は公開されていませんでした。
- THR2166 : SQL Data Discovery and Classification with SQL Server Management Studio
- SSMS に追加された拡張プロパティベースのデータ検出と分類の機能のデモセッションです。
- SQL Server 2008 以降に対して、汎用的に使用できるもので、SQL Server 2019 で追加された SQL Database と同等の監査ログに出力をするものとは別ですね。
- SSMS に追加された拡張プロパティベースのデータ検出と分類の機能のデモセッションです。
- THR2168 : The next generation of SQL Server tools
- Azure Data Studio を使用して、SQL Server 向けの様々な Extension のデモが行われています。
- Jyupter Notebook についても紹介されているので Azure Data Studio の機能アップデートを追うためには最適なセッションです。
SQL Server Machine Learning
- BRK2183 : SQL Server Machine Learning Services: An E2E platform for machine learning
- SQL Server 2019 の ML Services の機能拡張も含めた SQL Server の機械学習のセッションです。
Java 拡張についてもデモで実施されています。 - 今後のロードマップとして、次のようなものが発表されています。
- ML Services in Azure SQL Database
- 事前ビルドされている ML モデルとパッケージの追加
- SQLMLUtils
- ML Services in SQL DW and Azure Data Services
- SQL Server 2019 の ML Services の機能拡張も含めた SQL Server の機械学習のセッションです。