Ignite 2018 で SQL Database の新しいサービス層である Hyperscale が発表されました。
2018/10/1 の Public Preview の開始前にいろいろと情報が公開されていますので、メモとして。
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Ignite 2018 で発表された SQL Database の Hyperscale サービス層の情報
Ignite 2018 の SQL Database の Update
SQL Server 2019 だけでなく、Azure の SQL Server ベースについても様々なアナウンスがありました。
SQL Server 2019 CTP 2.0 がリリースされました
Ignite 2018 に合わせて、最新の SQL Server である、SQL Server 2019 CTP 2.0 がリリースされました。
- SQL Server 2019 preview combines SQL Server and Apache Spark to create a unified data platform
- SQL Server 2019
- SQL Server 2019 CTP
SQL Server 2017 がリリースされたのが、昨年の 10 月ですので、約 1 年で新しいバージョンの情報が出てきましたね。
SQL Server 2019 の新しい機能については、次の情報で公開されています。
- What’s new in SQL Server 2019
- SQL Server 2019 preview release notes
- Release notes for SQL Server 2019 CTP on Linux
これに合わせて、ツールも新しくなっています。
SSMS 18.0 については、SQL Server 2019 に対応した SSMS であり、Visual Studio 2017 ベースになり、様々な機能追加が行われています。
Azure Data Studio は、プレビューで公開されていた SQL Operations Studio の新しい名称となり、今回のタイミングで GA リリースとなりました。
SQL Server 2019 で追加された Big data Cluster への対応や、Jupyter ノートブックの対応など、今まではついていなかった機能なども含まれるようになっています。
動画
- SQL Server 2019 data sheet
- SQL Server 2019 white paper
- Microsoft SQL Server 2019 and Big Data?a technical white paper
- Introduction to SQL Server 2019
SQL Server 2019 の MS のブログ
- Introducing Batch Mode on Rowstore
- Always Encrypted with Secure Enclaves ? Try It Now in SQL Server 2019 Preview!
- Public Preview of Graph Edge Constraints on SQL Server 2019
- Azure Data Studio for SQL Server
- Introducing Microsoft SQL Server 2019 Big Data Clusters
- SQL Server 2019 preview containers now available
- SQL Server 2019: Celebrating 25 years of SQL Server Database Engine and the path forward
- SQL Server 2019 Preview
Windows Admin Center のメモ (2018/9 版)
Windows Admin Center (旧 Project honolulu) の覚書を。
ドキュメントは Windows Admin Center となり、What’s New もこのページから確認できます。
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SQL Database で実装済みの Intelligent Query Processing について
SQL Server 2017 では、Adaptive Query Processing というクエリ実行の最適化が導入されました。
クエリを再コンパイルすことなく、一部の実行プランの操作を処理対象のデータに適応した形で実行する処理であり、互換性レベル 140 に設定することで、適用される機能となっています。
上記の画像は、ドキュメントから取得したものなのですが、適応対象となる処理は一部のもので、「バッチモード」が対象となっていました。
SQL Server 2017 では、バッチモードで実行されるのは、「列ストアインデックス」が使用される場合となっており、Adaptive Query Processing が適用されるのは、かなり限定的なものとなっていました。
初出は PASS Summit だとおもいますが、これの一歩進んだものが、SQL Database では「Intelligent Query Processing」として、プレビュー機能として提供が行われている、次代の互換性レベルである、互換性レベル「150」で使用することができるようになっています。
Intteligent Query Processin は Adaptive Query Processing を発展させたものであり、従来からの Adaptive Query Processing に加えて、対象が次のように増加しています。
新たに実装されたのは次の 3 種類となります。
- Approximate Count Distinc
- Row Mode Memory Grant Feedback
- Table Variable Deferred Compilation
7 月の段階で細かな情報が公開されていますが、簡単に動作をまとめて置こうかと。
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Windows Server 2019 の WSFC の機能拡張
Windows Server Failover Cluster (WSFC) は、SQL Server on Windows のクラスターのテクノロジーとしても使用されており、OS のアップグレードによってどのような変更が行われるかを把握しておく必要があるのですが、Windows Server 2019 でも WSFC の機能拡張が行われています。
Windows Server 2019 Insider Preview ビルドの新機能とは
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PowerApps の入力検証の実装 (2018/9 版)
PowerApps の入力の妥当性の検証方式ってどのようなものがあるのかを調べた際のメモを。
基本的な考え方については、A Few Best Practices in Data Validation の内容が該当します。
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バーコードスキャン関数 (プレビュー) で QR コードの URL を読み取ってブラウザで開いてみる
プレビューの機能なのですが、「バーコードのスキャン関数を有効にする」という機能を有効にすると、「ScanBarcode」という関数が使用できるようになり、コントロールを使用しないでバーコードをスキャンできるようになります。
QR コードも読み込めるようだったので、QR コードの URL をブラウザで開くようなアプリを作ってみました。
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Azure の DMS で SQL Server の主キー無しテーブルのオンライン データ マイグレーションを実行する際の注意点
Azure の Data Migration Service (DMS) では、オンライン データ マイグレーションが実行できるようになり、投稿を書いている時点では、SQL Server から SQL Database への移行と、MySQL から Azure Database for MySQL への移行に対応しています。
- DMS を使用して SQL Server を Azure SQL Database にオンラインで移行する
- DMS を使用して MySQL をオンラインの Azure Database for MySQL に移行する
SQL Server のデータ移行については、「主キーが設定されていないテーブルを CDC (変更データキャプチャ) で移行することができる」という特徴があるのですが、この機能を利用する際の動作について、注意点がありますのでまとめておきたいと思います。
この内容については、SR で確認をしたのですが、DMS の内部的な動作の制限のようで、現状記載がされている箇所がないので、ドキュメントへの反映を検討してくださるとのことでした。
注意点の内容ですが「主キーが設定されていないテーブルを移行する際に、初期データの移行と増分データの移行のタイミングによっては、データが重複されてしまう」という動作についてです。
初期のデータ移行をオフラインで実行できる / 初期同期が高速に行えるデータ量, 処理性能であればたぶん発生しないですが、大量のデータの初期同期や、SQL Database の性能の設定によっては発生する確率は高いかと。
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SQL Server のクエリ実行テストをする際に実行タイミングの調整
先日、JMeter で SQL Server の負荷テスト (2018/08 版) という投稿を書きましたが、クエリの実行タイミングの調整もテストを実施する中でポイントとなってきそうなのでこの辺をまとめておきたいと思います。
基本の内容としては、次の内容を見ておくとよいかと。