SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿
SQL Server on Linux 向けのコマンドラインとして、Windows 版の SQL Server でも実装されている「bcp」「sqlcmd」は、Linux 向けもリリースされていますが、日本語の扱いが Windows 版と少し異なる点がありますので簡単にではありますがまとめてみました。
各コマンドの Linux 版の詳細については、次のドキュメントから確認することができます。
私が検証した限りでは、次の操作は気を付けておく必要があるかと。
bcp のドキュメントに次のように記載されているので、CP932 の扱いは都度確認したほうがよいかなと。
このリリースでは、Latin-1 および UTF-16 文字がサポートされています。
Linux の SQL Server に対して、Windows 環境から bcp / sqlcmd を実行した場合は従来通りの動作となるかと。
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リリース当初からドキュメントがかなり更新されており、ビジネス継続性とデータベース復旧 – SQL Server on Linux からの一連のドキュメントを確認しておけばよいはずではありますが、個人的に引っかかったところを。
可用性グループでしか試していませんが、FCI (Failover Cluster Instance) の構成を手動フェールオーバーした場合も同様かと思います。
詳細については SQL Server on Linux の HA 可用性グループを操作します。SQL Server on Linux の HA 可用性グループを操作します。 を確認してください。
このドキュメント、CTP のリリース時点から大幅に情報が加筆されていますので、プレビューリリース当初に目を通しただけの方は、再度情報を確認した方がよいかと思います。
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SQL Server で、並列クエリの待ち事象を確認する際には「CXPACKET」「EXECSYNC」「EXCHANGE」を確認するのが一般的でしたが、SQL Server 2017 CU3 では、上記に加えて「CXCONSUMER」という待ち事象が増えています。
これにより、いままで CXPACKET として集計されていた一部の挙動が CXCONSUMER の方に集計されるようになります。
この動作自体は、PASS Summit 2017 で発表が行われ、Making parallelism waits actionable で解説されていたのですが、CU3 がリリースされたことで実際に検証が可能となりました。
今回の機能追加に伴い、sys.dm_os_wait_stats (Transact-SQL) のドキュメントも更新されています。
CXCONSUMER
行を送信する、producer スレッド consumer スレッドが待機したときに、並列クエリ プランで発生します。 これは、並列クエリの実行の通常の一部です。
適用されます: SQL Server 2017 CU3 と SQL データベースCXPACKET
クエリ プロセッサ交換反復子を同期するときに、および生成および行を使用する場合は、並列クエリ プランで発生します。 待機時間が長すぎて、クエリのチューニング (インデックスの追加など) を実行しても短くできない場合は、並列処理のコストしきい値を調整したり並列処理の次数を下げたりすることを検討してください。
注:でSQL Server 2017CU3 および SQL データベース、クエリ プロセッサ交換反復子を同期するように、コンシューマーのスレッドの行を作成できるようにのみ CXPACKET を参照します。 コンシューマーのスレッドは、CXCONSUMER 待機の種類で個別に追跡されます。
検証する際は、次のドキュメントと合わせて確認すると理解しやすいかと。
手元の SCVMM 用の DB で並列クエリが実行されているものがあったので、これを使いながら軽く検証を。
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SQL Server のバージョンが上がることで、クエリの情報で取得できるものも変化しており、問題解決に便利な情報が取得できるようになっています。
きちんと把握できていない項目等もあるため、一度まとめてみたいと思います。
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先日、新しいクロスプラットフォーム対応のコマンドラインツールである、mssql-cli というツールがリリースされました。
Try mssql-cli, a new interactive command line tool for SQL Server
今まで、コマンドラインで SQL Server に接続するためには、sqlcmd を使う機会が多かったと思います。
sqlcmd もクロスプラットフォーム対応されているのですが、このツール自体は、SQL Server 2005 から実装されたもので (それ以前は、osql / isql として実装)、バージョンによって改善はされているのですが、大きな変更はないツールだったのではないでしょうか。
mssql-cli は、モダンなコマンドラインツールとして開発が行われているもので、次の画像のように、コマンドラインでインテリセンスを使いながら入力をするということが可能です。
クエリの実行履歴についても「~/.config/mssqlcli」配下の履歴ファイルに保存されていますので、クエリを後から確認もできます。
このツールは Python で実装されているのですが、どのようにして、SQL Server に対してクエリが実行されているのかが気になったのでちょっと調べてみました。
SQL Server に接続するアプリケーション開発のファーストステップのドキュメントとしては、Build an app using SQL Server がありますが、Python SQL ドライバー を使うのではなく、別のアプローチで接続しているんですね。
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先日、SQL Server 2017 の自習書シリーズが公開されています で投稿しましたが、この時にはまだ公開されていなかった 第 3 弾になる ML Services の自習書である 「SQL Server 2017 自習書シリーズ No.3 SQL Server 2017 Machine Learning Servicesの概要」が公開されています。
https://www.microsoft.com/ja-jp/cloud-platform/documents-search で公開されている自習書にアクセスできるかと。
機械学習のアルゴリズムについても触れられていますので、SQL Server に限らず、機械学習について学ぶ際にもとても参考になるかと思います。
ML Servcies の sp_execute_external_script だけでなく、PREDICT 関数を使用した SQL Server on Linux での学習済みモデルの利用にも触れられていますので、SQL Server 2017 の機械学習の仕組みを網羅的に学ぶことができるコンテンツですので、最新の SQL Server で実現可能なデータ解析を学ぶ際のファーストステップとして最適ですね。
この辺の情報、一から自分で学ぼうとすると情報追うのが大変だったりするのですが、自習書のクオリティで触れられていると大変ありがたいです。
SQL Server on Linux の非サポート機能として SQL Server Management Studio (SSMS) に「メンテナンスプラン」が記載されています。
SQL Server on Linux の SSIS では、一部の機能がサポートされていないのですが、メンテナンスプランのベースとなっている、制御フローのコンポーネントについてはサポート対象となっています。
サポートされており、サポートされていないコンポーネント
抽出、変換、および SSIS Linux でのデータを読み込む
SQL Server Integration Services ( SSIS ) on Linux とは
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SQL Server on Linux では、Linux 特有の動作として OOM Killer があり、Windows 版とは異なるメモリ設定を意識しておく必要があります。
これについては、次のドキュメントで詳細に解説されています。
本投稿では、これらのドキュメントの内容についてまとめてみたいと思います。
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昨日、SQL Server 2017 CU1 の Linux 版の可用性グループの拡張 を書きましたが、プライマリへの昇格の制御について、少し補足をしておきたいと思います。
実際にはこの辺りは、Pacemaker のリソースエージェント経由での制御となっているため、独自のクラスター管理の仕組みを作るのでない限りは、あまり意識する必要はないかと。
詳細については ペースに対する SQL Server エージェントのリソースを理解します。 に記載されています。
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ちょっとしたメモとして。
SQL Server on Linux でも可用性グループを構築することが可能ですが、RTM 直後の段階では、自動フェールオーバーが可能な状態で構築をするためには「SQL Server を 3 台で構成」する必要がありました。
詳細については、可用性グループの構成の高可用性とデータの保護 に記載されています。
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