SE の雑記

SQL Data Warehous をポータルで確認した際に、以下のような画像のタイルの情報を確認することができます。

DWU LIMIT と DWU USED という項目があるのですが、現状、簡単に取得する方法が見当たらないのですよね…。
Provide a way to expose the actual DWU usage (not the same as the scale setting). によると、今後のリリースで検討となっているのですが、現時点では実装されているかが微妙でして。
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資料のメンテナンスを実施していて気付いたのですが、SQL Data Warehouse のリソースクラスに「静的なリソースクラス」が追加されていました。

SQL Data Warehouse での同時実行とワークロード管理
今までのリソースクラス (smallrc/mediumrc/largerc/xlargerc) は「動的なリソースクラス」となっており、DWU の性能に応じて、リソースのサイズが 4 段階に分けられていましたが、静的なリソースクラスでは、「staticrc10～80」までの 8 種類に分けられ今までより細かな粒度 / DWU のサイズを変更しても一定のサイズを固定で割り当てることができるようになったようです。
メモリの割り当てと使用するスロット数が細かに調整できるようになりましたので、同時実行数を今までより詳細に調整できるようになったのではないでしょうか。

先週の話になりますが、db tech showcase Tokyo 2017 で Linux 対応だけじゃない！！ SQL Server 2017 こんな機能が追加されています。 という内容で登壇をさせていただきました。

イベント内で、SQL Server on Linux / Machine Learning Services についてのセッションがるようでしたので、私の方では、他の方が触れていなさそうな機能をピックアップしてお話をさせていただきました。
参考になるようでしたら、公開資料をご利用いただければと。

SQL Server 2017 では、PREDICT という構文が追加されています。
PREDICT (Transact-SQL)
この構文を使用することで、次のようなことを実施できるようになります。

• ストアドプロシージャを使用しない R/Python の学習済みモデルを使用

学習済みのモデルについては、すべてのオブジェクトが使用できるということではなく、次のような制約があります。

For all of these scoring methods, you must use a model that was trained using one of the supported RevoScaleR or MicrosoftML algorithms.

• For RevoScaleR, the equivalent function is rxPredict
• For MicrosoftML, the equivalent function is rxPredict.mlModel

ReoscaleR や、MicrosoftML のパッケージで作成されたモデル (パッケージに含まれているアルゴリズム) をシリアライズしたものしか利用することはできないようですね。
この構文を使用することで RC2 時点では Machine Learning サービス (ML Services) がサポートされていない、SQL Server on Linux でも、機械学習のモデルを使用することができます。

The PREDICT function is supported in all editions of SQL Server, including Linux.

 
簡単なもので、一通り動作するところまでは確認することができたので軽くまとめてみたいと思います。
技術情報としては、Native scoring を確認するとよいかと。
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本投稿は、2017/9/3 時点の最新の製品前リリースである SQL Server 2017 RC2 に限定された内容です
In-Database Python Analytics for SQL Developers の内容を SQL Server 2017 RC2 で実行しようとした際の注意点を。
「import pandas」の内容については、フィードバックしたところ把握されている不具合らしく、RC2 限定の内容となるかと。
ドキュメントバグについては、コメントで指摘されているので、後日修正されるかと。
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SQL Server 2017 では、Machine Learning Services (ML Services) という新しいサービスが追加され、この機能についても大きな内容としてアナウンスがされています。
Getting started with machine learning in SQL Server
ML Services は、SQL Server 2016 では、R Services と呼ばれていたものであり、SQL Server 2017 では対応言語として、Python が追加されたことにより、名称が ML Services と変更になりました。
ドキュメント上、R Services と書かれているものは、SQL Server 2016 の時の情報になっていることが多いかと思います。
この機能は、Advanced Analytics (AA : 高度な解析基盤) というようなカテゴリで紹介されることもあり、高度な解析を実施するための機能として提供が行われているものになります。
先日、ML Services についてディスカッションする機会があったのですが、「自分の中できちんと整理できていないな」と感じたので、一度まとめてみたいと思います。
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もう 8 月も終わりですが、昨日気づきました。

Power BI Report Server release notes にアナウンスがあったのですが、August Previewという形で Power BI Report Server の新機能が含まれているプレビュー版が提供されていました。
実装されている機能は次のものになります。

• Support for imported data in Power BI reports
• Ability to view excel workbooks within the web portal. This is done by configuring Office Online Server.
• Support for the new Power BI table and matrix visuals.

機能の概要については What’s new in Power BI Report Server から確認することができます。
実際にインストールしての確認はできていないのですが、ダウンロードについては Microsoft Power BI Report Server – Preview  からできるみたいですね。
Power BI Report Server は SSRS とは異なるリリース体系ですので、今後も先行機能はプレビュー版で提供したのちに、製品版に組み込まれる感じになるのでしょうかね。

SQL Server 2017 の自動チューニングの検証をしていて気付いたのですが、SQL Database でも SQL Server 2017 で実装される自動チューニングが使えるかもしれません。
Automatic tuning に記載されていますが、SQL Database の自動チューニングについては、インデックスの自動設定についての実装となっており、SQL Server 2017 で実装が行われる実行プランの退行を自動検知してのプランの強制については未実装ということになっています。
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SQL Server から他のバージョンの SQL Server 、SQL Database に移行を行うための支援ツールである Data Migration Assistant (DMA) の新しいバージョンである 3.2 がリリースされました。
Released: Data Migration Assistant (DMA) v3.2
MicrosoftR Data Migration Assistant v3.2  からダウンロードすることができます。
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SQL Server 2017 の AlwaysOn 可用性グループでは、CLUSTER_TYPE=EXTERNAL を設定することで、可用性グループの切り替えをクラスターマネージャー主導で実施することができます。
というより、EXTERNAL を使用した場合、通常の方法ですとフェールオーバーができないようにロックされているんですよね。

とはいっても、SQL Server ですので何らかの方法で、SQL Server に対してクエリを実行してフェールオーバーを実行しているのではと思って調べてみました。
結論を書くと、EXTERNAL を使っていても、クエリベースでフェールオーバーを実行することは可能でした。
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