SE の雑記

ロンドンで開催されている SQLBits 2022 というイベントで MS のセッションで Azure SQL のアップデートの発表が行われたようです。

発表内容については、Azure SQL News Update | Data Exposed Live @SQLBits 2022 で動画が公開されています。

機能追加としては、SQL Managed Instance の MI Link が Public Preview になったことが大きいかと思います。

同時期には、次のような記事も公開されていますのでこれらの情報も確認してみるとよいかと思います。

• Azure SQL News Update: March 2022
• Azure SQL—General availability updates for early March 2022
• Azure SQL—Public preview updates for early March 2022

SQLBits のキーノートとして実施された Level Up with Azure Data については、SQLBits の Youtube に公開されています。

• Level Up with Azure Data

このセッションの中で、SQL Server 2022 の Public Preview についても触れられ、2022 年の 1Q の終わりまでに、公開が行われる計画となるようです。

以下のブログの記事もとても参考になりますので、こちらも確認しておくとよいのではないでしょうか。

• SQLBits 2022 Day 1 Keynote
• SQLBits 2022 – Levelling up my Performance Tuning skills

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SQLBits 2022 でアナウンスがありましたが、SQL Server から Azure SQL Managed Instance （MI) とデータ同期をするための機能となる、Azue Managed Instance のリンク機能 (Link feature for Azure SQL Managed Instance / Managed Instance Link) が Public Preview となりました。

SQL Server 2022 と同時にこの機能のアナウンスも行われていたのですが、当初は Limited Preview となり限定されたプレビューでの公開となりました。(アナウンス時の情報は、Managed Instance link – connecting SQL Server to Azure reimagined となります)

今回、Public Preview となり、任意の環境で検証ができるようになりましたので、情報をまとめておきたいと思います。

追記

Tech Community でもアナウンスが行われました。

• Announcing link feature for Managed Instance now in preview

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SQL Server のロール設定をした際のロック競合とデッドロックについての調査をしていた際に見つけた情報として、次のようなものがありました。

• SQL Server Deadlock on subresource PERMISSIONS when sp_executesql with #temptables
• High volume of deadlocks with Vault in Sql server

どちらも同一の情報がベースとなっており、HashiCorp の Vault と SQL Server の組み合わせた場合のデッドロックの発生となるようですが、情報としてはとても興味深い内容となっていました。

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The path forward for SQL Server analytics で発表されましたが、SQL Server 2022 で SQL Server 2019 までで実装されていた機能の一部の廃止 (Retirement) がアナウンスされています。

Today, we are announcing changes to SQL Server analytics which includes:

• Customer feedback
• Retirement of SQL Server 2019 Big Data Clusters
• Retirement of PolyBase scale-out groups
• Path forward

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SQL Server のデータをエクスポートする場合、大規模データをエクスポートする場合はいくつかのデータに分割してエクスポートを行うことで、

• ファイル当たりのエクスポートデータのサイズ調整
• データに問題があった場合の再抽出
• データの並列ローディング

というようなメリットがあるのではないでしょうか？

PolyBase のような機能では、パーティションテーブルに対してのアクセスについては、パーティション単位にスレッドを分散させてデータアクセスを行っており、何らかの論理空間で分割が行われている場合は、「パーティション単位でデータをエクスポートする」というように、複数のエクスポートデータを容易に生成することができます。

それでは「非パーティションテーブル」ではどのような方法を使用することで、エクスポートデータを分割することができるでしょうか？

以前投稿した、Database Migration Assistant (DMA) で SQL Server から SQL Database へのデータ移行方法について にも関連する内容となるのですが、非パーティションテーブルを複数のエクスポートデータに分割したい場合、「統計情報を使用する」というアプローチをとることができますので、本投稿で紹介させていただきます。

タイトルには、「非パーティションテーブル」と書きましたが「パーティションテーブル」でも使用できます。(パーティションと統計情報のヒストグラムを組み合わせるとさらに細かな単位でデータを分割できるかと)

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