SE の雑記

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
  • MicrosoftR 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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