SE の雑記

SQL Server 2019 が RTM (製品出荷版) となり、GA (一般提供開始) されました！！

アナウンス

• SQL Server 2019 is now generally available
• Gain intelligence over data with SQL Server 2019, now generally available
• SQL Server 2019 is now generally available
• Build an intelligent analytics platform with SQL Server 2019 Big Data Clusters

製品ページ

• SQL Server 2019
  • 製品のコンセプトとして、「Apply intelligence across all your data with SQL Server 2019」が提示されていますね。

各種ガイド

• Introducing Microsoft SQL Server 2019
• Microsoft SQL Server 2019 Technical white paper
• Microsoft SQL Server 2019 Big Data Clusters Technical white paper
• Relational and Big Data Come Together in SQL Server 2019 for Best-In-Class Intelligence (Infographic)
• SQL Server 2019 editions (Data Sheet)
• ライセンスガイド
  • SQL Server 2019 licensing data sheet
  • SQL Server 2019 licensing guide

動画 / Webinar

• SQL Server webinar series Gain intelligence across all data with SQL Server 2019 (Webinar)
• Data Exposed (Youtube)
  • Introducing SQL Server 2019
  • Unify your data lakes with HDFS tiering
  • Big Data Clusters deployment overview
  • Introducing Data Virtualization
  • SQL Server 2019 in Containers
  • It Just Runs Faster: SQL Server 2019 TempDB Improvements

機能学習用コンテンツ

• SQL Server 2019
  • SQL Server and Azure SQL Labs and Workshops
  • SQL Server 2019 Feature Notebooks
• Big Data Cluster
  • Workshop: SQL Server Big Data Clusters – Architecture
  • SQL Server big data clusters
• Kubernetes
  • Kubernetes Learning Path v2.0
  • Azure Kubernetes Service の概要

Ignite 2019 関連セッション

• • BRK2006 : SQL Server from ground to the cloud
  • BRK2382 : Deliver better Insights with SQL Server 2019 Big Data Cluster for data edge, core, and cloud
  • BRK3020 : Mission critical performance with SQL Server 2019
  • BRK3021 : Data virtualization with PolyBase in SQL Server 2019
  • BRK3022 : SQL Server 2019 big data clusters: Architecture, deployment, and security
  • BRK3023 : Machine learning and AI with SQL Server 2019 big data clusters
  • BRK3024 : SQL Server 2019 on containers and Kubernetes
  • BRK3049 : SQL Server Machine Learning platform
  • BRK3230 : SQL Server on Linux in Azure Virtual Machines: Get started in minutes
  • THR2128 : Deploy SQL Server 2019 big data cluster using Azure Data Studio
  • THR2148 : What’s new in Azure Data Studio notebooks
  • THR2216 : Edge computing meets big data clusters: How data insights boost your business
  • THR2375 : Insight into edge to core data management and analytics
  • THR3143 : Choices, choices: Using Unicode in SQL Server and Azure SQL Database

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SQL Server 2019 Standard Edition Feature Limitations Are Out で知ったのですが、SQL Server 2019 のエディションについての情報が公開されているようです。

GA 前の公開情報のため、記載内容が変更されるかもしれませんが、各エディションでどのような機能が使用できるようになるのかの目安になるのではないでしょうか。

Editions and supported features of SQL Server 2019 (15.x)

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SQL Server 2019 も RC1 が提供され、GA (一般提供) に向けて、着々と開発が進められているかと思います。
洋書にはなるのですが、SQL Server 2019 関連のものがいくつかリリース予定となっていますので、備忘録を兼ねて。

洋書はサブスクリプションモデルで閲覧できたり、$10 でセールをしている時があったりしますので、お得な購入方法がいろいろあるかと。
(Safari Books Online のサブスクリプションで見れる書籍の中にも入っていたかと)

Microsoft Press

• 2020/03/26 : SQL Server 2019 Administration Inside Out 1st Edition

Apress

• 2019/06/03 : Pro SQL Server 2019 Wait Statistics A Practical Guide to Analyzing Performance in SQL Server
• 2019/10/02  : Query Store for SQL Server 2019 : Identify and Fix Poorly Performing Queries
• 2019/11/03 : Expert T-SQL Window Functions in SQL Server 2019 : The Hidden Secret to Fast Analytic and Reporting Queries
• 2019/11/11 : Pro SQL Server 2019 Administration : A Guide for the Modern DBA
• 2019/12/20 : SQL Server 2019 Revealed : Including Big Data Clusters and Machine Learning
• 2019/12/24 : SQL Server Big Data Clusters : Preview Edition Based on Release Candidate 1
• 2019/12/31 : Expert Performance Indexing in SQL Server 2019 : Toward Faster Results and Lower Maintenance
• 2020/04/08 : PolyBase Revealed : Data Virtualization with SQL Server, Hadoop, Apache Spark, and Beyond

PacktPub

• 2019/5/30 : Hands-On SQL Server 2019 Big Data Clusters with Spark [Video]
• 2019/01/31 : Implementing Business Intelligence with SQL Server 2019 [Video]

この投稿が公開されたときには登壇中だと思いますが、セッションで使用した資料については、SlideShare で公開しています。

• SQL Server 2019 最新情報 – SQL Serverの進化をまとめてお届け！
• SQL Database Hyperscale 徹底分析 – 最新アーキテクチャの特徴を理解する

後日、db tech showcase のサイト でも資料と動画が公開される予定ですので、実施したデモなどに関しては後日公開の動画からご確認ください。

SQL Database / SQL Server 2019 では、Accelerated Database Recovery (ADR : 高速データベース復旧) という機能が追加されています。

• 復元と復旧の概要 (SQL Server)
• 高速データベース復旧

この機能は、予測可能な一定時間でのデータベースの回復 (Constant Time Recovery : CTR) を実現するために実装されたものであり、次のようなことを実現することができるようになります。

• 大量のトランザクションのロールバックの高速化
• SQL Server サービス起動時のデータベース復旧の高速化
• トランザクションログの積極的な切り捨て

ADR を実現するために、SQL Server では新しく次のような概念が入っています。

• Persistent Version Store (永続化バージョンボリュームストア) : PVS
• Secondary Log Stream : sLog

この中の PVS について、調べる機会がありましたので、調べた内容をまとめておきたいと思います。

ADR の詳細については、Accelerated Database Recovery in SQL Server 2019 か、Microsoft が公開している論文の Constant Time Recovery in Azure SQL Database で解説されています。
(論文の方はまだ半分ぐらいまでしか読めておらず…)

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月次で公開されている SQL Server 2019 の新しい Preview ですが、CTP (Community Technical Preview) から RC (Release Candidate : 製品候補版) に変わり、First RC となる RC1 が公開されました。

アナウンスはこちらから

• SQL Server 2019 release candidate is now available
• What’s new for SQL Server 2019 Analysis Services RC1
• What’s new for SQL Server 2019 Reporting Services RC1
  • Microsoft SQL Server 2019 Reporting Services Preview
  • Microsoft® Report Builder
• SQL Server 2019 release candidate refresh with Big Data Clusters

ドキュメントはこちらから

• What’s new in SQL Server 2019
• SQL Server 2019 preview release notes

2019/8/29 に Big Data Cluster も RC1 がリリースされました。

• Release notes for big data clusters on SQL Server

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公式でアナウンスが出ていますが、SQL Server 2019 CTP 3.2 がリリースされています。

• SQL Server 2019 community technology preview 3.2 is now available

細かな内容はこちらから。

• SQL Server 2019 preview release notes
• What’s new in SQL Server 2019 preview
• Release notes for big data clusters on SQL Server

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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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