Linux 上の SQL Server の Always On 可用性グループを構成します。 に基本的な作業は記載されていますが、一度まとめておきたいと思います。 Read the rest of this entry »
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SQL Server 2016 / 2017 の AlwaysOn 可用性グループのドキュメントで確認をしておきたいもの
資料を作成していて、AlwaysOn 可用性グループに関してのドキュメントが、SQL Server 2016 がリリースされた当時からいろいろと更新されていたようでしたのでメモとして。
- トランザクション – 可用性グループとデータベース ミラーリング
- SQL Server 2017 の分散トランザクションのサポートについての記載が追加されています。
- 分散トランザクション対応の可用性グループを構成する
- SQL Server 2017 の分散トランザクションサポートの詳細が記載されています
SQL Server 2017 では、DTC_SUPPORT = PER_DB の設定が、可用性グループを再作成することなく変更できるようになっていることが記載されています。- CREATE AVAILABILITY GROUP (Transact-SQL)
- ALTER AVAILABILITY GROUP (Transact-SQL)
- CLUSTER_TYPE についての情報が追記されています。
- REQUIRED_SYNCHRONIZED_SECONDARIES_TO_COMMIT についての情報が記載されています。
- ドメインに依存しない可用性グループ
- Windows Server 2016 のワークグループクラスターについての情報が記載されています。
- Linux 上の SQL Server の Always On 可用性グループを構成します。
- Linux 上の SQL Server の可用性グループ
- SQL Server on Linux の可用性グループについての情報が記載されています。
- SQL Server on Linux の読み取りのスケール アウト可用性グループを構成します。
- リードスケールの可用性グループについての情報が記載されています。
- 分散型可用性グループ
- 分散型可用性グループのサポートされる構成についての情報が記載されています。
- 可用性グループの構成の高可用性とデータの保護
required_synchronized_secondaries_to_commit についての情報が記載されています。
SQL Server 2017 のクロスプラットフォームの AlwaysOn
SQL Server 2017 では、クロスプラットフォームの AlwaysOn が構築できるようになっています。
Setting up SQL Server High-Availability between Windows and Linux with SQL Server 2017 では分散型可用性グループで構築を行っていたようなのですが、クラスターレス可用性グループで構築することができるのかなと思って試してみました。
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SQL Server 2017 におけるクエリの最適化について
SQL Server 2017 ではクエリの最適化のための機能がいくつか追加されています。
これらについて、どのような情報を確認すればよいか、軽くまとめておきたいと思います。
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SQL Server on Linux の AlwaysOn 可用性グループで自動フェールオーバーが可能な構成
最近、クラスターレス可用性グループしか触っていなかったのですが、Azure で Netsted VM ができるようになり、検証環境のリソースが取れるようになったので、久しぶりに SQL Server on Linux の Pacemaker を使用した可用性グループを構築していたところ、いろいろと情報が追加されていたので軽くメモを。
重要なドキュメントしては High availability and data protection for availability group configurations が大幅に更新されていることでしょうか。
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SQL Server の照合順序のバージョンによる濁点/半濁点の類似性の違いについて
詳細な情報については次の情報が参考になります。
濁点 (゛) / 半濁点 (゜) ですが、これらを厳密に判断するかは照合順序のバージョン (90 / 100 / 140) によって異なってくるようです。
実際には、90 までと 100 以降で異なってくるようです。
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SQL Server 2017 の ML サービスの Python を勉強するためのファーストステップ
先日、SQL Server の Python を勉強するための取り掛かりについての話題になったので、自分なりのまとめを。
SQL Server の ML サービスですが、SQL Server 2016 までの R サービスがベースになっているため、基本的な内容については、R サービスの内容を使用することができるかと。
R サービスの際のコンテンツとしては、次のものが基本となるかと。
基本的な動作を確認するには、チュートリアルを最初から流してみるといいかと思います。
Microsoft から提供されているチュートリアルとしては次のようなものがあります。
SSMS 17.2 がリリースされました
SSMS 17.2 がリリースされました。
Download SQL Server Management Studio (SSMS)
新しい機能については、SSMS 17.2 に記載されていますが、かなり機能が追加されています。
パフォーマンスダッシュボードが SSMS のカスタムレポートに統合 / ついに SQL Database についてもインテリセンスが有効になった / 実行プランの検索が可能になったりと、かなり利便性が向上しています。
MSSQL Tiger Team のブログでも新機能について紹介されていますので、時間があるときに情報を確認していきたいなと。
New in SSMS: Performance Dashboard built-in
New in SSMS: Searching in Showplan
SQL Server 2017 RC2 が提供されました
SQL Server 2017 RC1 がリリースされたなと思っていたら、続けざまに RC2 がリリースされました。
SQL Server 2017 Release Candidate 2 (RC2) is now available
リリースノート等を見てみたのですが、今回はバグフィックスと性能改善が主な内容となっており、機能面での変更はなさそうですね。
What’s new in SQL Server 2017
Latest release: SQL Server 2017 Release Candidate (RC2, August 2017)
This release contains bug fixes and performance improvements.
What’s new for SQL Server 2017 on Linux
RC2
The RC2 release contains miscellaneous bug fixes and improvements.
Azure の Nested VM の後で見る用のメモ
ブチザッキ兄さん の Dv3 / Ev3 VM と Nested Virtualization を見ればすべて解決ですが、自分メモとして。
Azure のサブスクリプションの利用料金に余裕があるうちは、デモ環境を Azure 上に持っておきたいなと思いまして。
投稿を書いている時点の、MS の公式なアナウンスとしては、次の二つになるかと。
Nested VM の情報については、入れ子になった仮想化による仮想マシンでの Hyper-V の実行 から確認できます。
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