SE の雑記

SQL Server 2008 / R2 の サポート終了による「拡張セキュリティ更新プログラム : Extended Security Update (ESU)」の提供に伴い、様々なアナウンスや情報が公開されています。
情報がかなり散在していますので、各機能を確認する前に全体的にまとめてみました。
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Benefit from Resource Provider registration when self-installing SQL Server on Azure Virtual Machine でアナウンスがされていますが、Azure VM 上で SQL Server を実行する際に、運用の利便性を向上させることが可能な SQL Server IaaS Agent 拡張機能の構成に変更がありました。
これも 拡張セキュリティアップデート (ESU : Extended Security Updates) の対応の一環なのかなと。
(今回のアップデートにより、ライセンス切り替えの方法が柔軟に行えるようになります)
詳細は Automate management tasks on Azure Virtual Machines with the SQL Server IaaS Agent Extension / Register SQL Server virtual machine in Azure with the SQL VM resource provider から確認できます。
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先月、パブリック プレビュー:Azure Virtual Machines での SQL Server 2008 および 2008 R2 に対する Backup のサポート でアナウンスされましたが、SQL Server 2008 / R2 の Azure VM の AzureBackup による SQL Server のデータベースバックアップがプレビューでサポートされました。

SQL Server 2008 / R2 のサポートは本日 （2019/7/9) で終了となり、今後、拡張セキュリティアップデート (ESU : Extended Security Updates) の対応として、Azure の仮想マシンで SQL Server を動作させることもあるのかもしれません。

そのような場合に、バックアップとして Azure Backup の利用は検討した方が良いのではないでしょうか。
それでは、実際に試してみたいと思います。
関連するドキュメントとしては Give SQL sysadmin permissions for SQL 2008 and SQL 2008 R2 になります。
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SQL Database Hyperscale については、SQL Database Hyperscale の構成や特徴を学習する で一度書きましたが、読み取りセカンダリについても追加で勉強した内容がありますので書いておこうかと。
SQL Database Hyperscale では、セカンダリレプリカの台数を 0 ～ 4 台まで指定することができます。

ハイパースケール データベースではどのような SLA が提供されるか に記載されていますが、セカンダリレプリカの台数に応じて、SLA が異なります。

• 1 台のセカンダリレプリカ : SLA 99.95%
• 2 台以上のセカンダリレプリカ : SLA 99.99%

また、セカンダリの接続ですが、読み取りワークロードのインテリジェントな負荷分散がシステムで行われるか では「ランダムに接続される」ことになっており、複数台のセカンダリレプリカをデプロイしている場合、どのレプリカに接続されるかはランダムとなるようです。
(Build 2019 の内容では、ラウンドロビンとなっていたのですが、私が検証したときにはランダムのような動作となっていました)
今回の本題はそこではなく、「プライマリレプリカで更新 / 追加されたデータがセカンダリレプリカでどのように認識されるか」という点です、
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SQL Server の T-SQL 経由で、MongoDB のデータを参照するための方法はいくつかあると思いますが、MongoDB 社が提供している MongoDB BI Connector 経由でアクセスする方法をまとめてみたいと思います。
MongoDB BI Connector がサポートしている MongoDB のバージョンが 3.2 以降となっていますので、対応バージョンは、このバージョン以降となります。

Note

The MongoDB Connector for BI and associated utilities are compatible only with MongoDB server version 3.2 or greater.

今回の MongoDB BI Connector では「BI ツールに MongoDB のデータを読み取りアクセスさせるために利用」することとなり、変更系のアクセスはできません
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SQL Database Serverless が提供された当初は、自動停止の期間が「6 時間」だったのですが、これが「1 時間」に変更となったようです。

日本語のドキュメントはまだ反映されていないようですが、英語版は記載が変更されています。
Azure SQL Database serverless (preview)

デフォルトも 1 時間に変更となったようですね。
できれば 10 数分の期間ぐらいでも設定したいですが、以前の 6 時間よりは使いやすくなったのではないでしょうか。

2019 年も Microsoft MVP を Data Platform で再受賞させていただきました。
早いもので、もう 9 年目のようですね。

今回の受賞期間中も引き続き SQL Server ベースのデータベースの領域で自分の検証結果を共有できればと思いますので、引き続きよろしくお願いいたします。

SQL Server 2019 CTP 3.1 のデータベースエンジンの新機能として「OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY」というインデックスのオプションが追加されました。

このオプションは、インデックスへの挿入を行う際に発生する Last page insert によるページラッチの競合を改善する効果のあるオプションとなっています。
詳細については、CREATE INDEX のヘルプの Sequential Keys に記載されています。
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投稿を書いている時点ではモジュールはまだ公開されていないようですが、SQL Server 2019 CTP 3.1 のリリースノートが公開されていました。
追記
公式アナウンスありました。
SQL Server 2019 community technology preview 3.1 is now availabl

• SQL Server 2019 preview release notes (CTP 3.1)
• What’s new in SQL Server 2019 preview (CTP 3.1 June 2019)
• Release notes for big data clusters on SQL Server (CTP 3.1 (June))

データベースエンジンとしては、次のような機能が追加されているようです。
データベースエンジン

• 暗号化列にインデックスを付与
  • Always Encrypted with Secure Enclaves でランダム暗号化した列に対して、非クラスター化インデックスを作成することができるようになり検索の効率が向上しているようです。
  • Indexes on Enclave-enabled Columns using Randomized Encryption
• セットアップ時に最大 / 最小メモリを設定可能
• 従来までの SQL Server では、セットアップ後に最大 / 最小メモリを設定していましたが、今回からセットアップ時に設定ができるようになったようです。
  MAXDOP についても設定ができるようになったようです。
• tempdb のように推奨オプションが指定される形で手動変更も可能という設定となったようですね。
• Setting the memory options manually
• グラフテーブルの最短パス用の関数の追加
• グラフテーブルで任意のノード間の最短パスを見つけるための関数 (SHORTEST_PATH) が追加されたようです。
• Public Preview of Shortest Path on SQL Server 2019
• グラフテーブルのパーティションテーブル / インデックスのサポート
• グラフテーブルでパーティショニングが使用できるようになったようです。
• 最終ページ挿入を改善するための新しいインデックスオプション
• インデックスに OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY オプションが新しく追加されました。
• ID や現在の日付時刻が設定されている場合、複数スレッドによる最終ページのへの INSERT によって、PAGELATCH_EX の競合が発生することがあります。
  この競合を解消することができるオプションとして OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY オプションが追加されたようです。
• SQL Server on Linux の tempdb の自動的な分割
• 2017 の SQL Server on Linux では、tempdb の自動的な分割は行われなかったのですが、2019 CTP 3.1 から分割されるようです。

Big Data Cluster
ビッグデータクラスター周りは例のごとく、かなり変更が加わっています。

• mssqlctl コマンドの変更
  • 新しい CTP のリリースごとにコマンド体系が変わる mssqlctl ですが、今回も変わりました。
  • mssqlctl cluster → mssqlctl bdc に変更
    • クラスターのステータスを確認するためのコマンドとして mssqlctl bdc status が追加されているようです。
    • これに伴いまさかの管理ポータルの廃止が…。
      • Kibana / Grafana のダッシュボードは個別にエンドポイントがあるようなので、そこから状況は確認できるようですが。
• Spark コンピューティングプール
  • 今までの Big Data Cluster は、ストレージプールの HDFS は Spark と相乗りだったのですが、Spark 部分を切り離して、個別にスケールできるようになったようです。
  • Configure storage without spark
• MSSQL Spark コネクタ
  • データプールの外部テーブルに読み取りだけでなく、書き込みもできるようになったようです。
• MLeap を使用した機械学習
  • Spark の MLeap と SQL Server の Java 拡張を使用した機械学習の仕組みの実装ができるようです。
  • Create, export, and score Spark machine learning models on SQL Server big data clusters

SQL Server 2019 CTP 3.0 から、tempdb のメタデータをメモリ最適化テーブルを使用することができるようになりました。

• データベース エンジン
• メモリ最適化 tempdb メタデータ (In-Memory Database)
• メモリ最適化 tempdb メタデータ (tempdb)

Hekatonized Tempdb と呼んでいる方もいるようですね。
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