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
SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿
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
メールで Azure の製品に関する発表および更新情報 が届き、Power BI Premiun の EM ノードの記載があり、Power BI Premium – what is it? に記載されていた
EM nodes can be used for embedded deployments only
の内容が理解できました。
このメールには ライセンス モデル のリンクがあり、そこから入手できるドキュメントの記載がポイントのようでした。
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Windows Server 2016 scheduled task schedule must be in future と同様の現象が発生して気づいたのですが。
Windows Server 2012 R2 では、「毎日」の実行するタスクに対して、「繰り返し間隔」を指定して、一定の間隔で実行するタスクを作成することができました。
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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 »
Power BI Report Server: Self-Service BI and Enterprise Reporting On-Premises で紹介されていましたので軽くまとめて置こうかと。
先日、Power BI レポートサーバーが GA しました。
Power BI レポートサーバーの機能アップデートや、サポートライフサイクルについては以下のようになっています。
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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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@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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2017/6/1 から、Power BI Free (無料版) で利用できる機能の変更が行われ、Power BI Free と Pro の機能差が一部解消されたり、レポート共有の可否に変化が行われました。
[Power BI] ※緊急告知※ Power BI (無料版) のサービス内容が 2017 年 6 月 1 日に変更されます。
以前はは、料金ページに機能差が記載されていたのですが、現状、記載が行われなくなっており、どのような機能差があるかいまいちわからなかったので少し調べてみました。
調べながら記載したもので、公式のものではないので、投稿については、タイトルに暫定版とつけています。
英語版にはなりますが、Planning a Power BI Enterprise Deployment whitepaper. というドキュメントが公開されており、こちらが一番詳しいかもしれないですね。
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先日、共同登壇させていただいた de:code 2017 のセッション資料と動画が公開されました。
見どころは 3:25 あたりのムッシュとして自己紹介しているあたりです(
まかせて! Azure SQL Database
スライドはこちらで公開されています。
https://www.slideshare.net/decode2017/di02-azure-sql-database
登壇時には、フェールオーバーグループの操作が、(たしか) PowerShell 経由だけだったものが、今はポータルからもできるようになっているのが、本時点までの変更点になるかと。
先日、Higher database eDTU limits for Standard elastic pools in Azure SQL Database のアナウンスがありましたが、Standard の Elastic Pool の DB 単位の eDTU の上限に変更があり、「200 / 300 / 400 / 800 / 1200 / 1600 / 2000 / 2500 / 3000」を最大の eDTU として選択ができるようになりました。。
プールの eDTU として、3000 まで、以前から対応していましたが、DB 単位の eDTU の最大は今までは 100 eDTU だったものが緩和された形ですね。 Read the rest of this entry »