sys.dm_os_wait_stats先週の話になりますが SQLCAT (SQL Server Customer Advisory Team) から、SQL Server on Linux のモニタリングツールが公開されましたので、少しまとめておきたいと思います。
How the SQLCAT Customer Lab is Monitoring SQL on Linux
今回公開されたツールは SQL Server on Linux の稼働状況を以下のような UI で確認することができるツールとなっています。
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Archive for the ‘SQL Server’ tag
SQLCAT から SQL Server on Linux のモニタリングツールが公開されました
SQL Database で互換性レベル 140 がパブリックプレビューとなりました
Public Preview of Compatibility Level 140 for Azure SQL Database でアナウンスされていますが、SQL Database で互換性レベル 140 がパブリックプレビューとなっています。
少し前から設定できていた気がしなくもないのですが、正式にパブリックプレビューになったのは今回のタイミングなんですね。
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SQL Server 2017 の ML サービスから Cognitive Service の Face API を利用してみる
SQL Server 2017 の ML サービスから、外部の REST と連携ができるのかが気になったので、Cognitive Service のCognitive Service の Face API を例にして試してみました。
参考にした情報としては、次のものになります。
Getting Started with Face API in Python Tutorial
Cognitive-Face-Python
Face API – V1.0
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SQL Server Management Studio 17.0 以降の Always Encrypted の対応
久しぶりに、Always Encrypted を設定をしていて、「そういえば、SSMS が Always Encrypted 対応していたな」ということを思い出して、ちょっと書いておこうかと。
SSMS としては、17.0 以降が、Always Encrypted のパラメーター化クエリに対応しているバージョンとなります。
それ以前のバージョンでは、「column encryption setting=enabled」の接続オプションの利用は可能なのですが、パラメーター化クエリが暗号化されたものに対応していないため、暗号化していない項目を検索条件に使用してのアクセスや暗号化の解除はできたのですが、暗号化されている列を使用した検索や、データの追加 / 更新ができないという制限があります。
詳細な情報については、次の情報を確認していただければと。
Always Encrypted (Database Engine) (Always Encrypted (データベース エンジン))
Parameterization for Always Encrypted ? Using SSMS to Insert into, Update and Filter by Encrypted Columns
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SQL Server 2017 CTP 2.1 の Python の ML サービスで日本語データをインプットデータとして渡す際の覚書
今回の前提としては、データベースの照合順序に「Japanese_XJIS_140_CI_AS」を使用している環境となります。
このデータベースに対して、以下のようなデータを登録します。
DROP TABLE IF EXISTS T1
CREATE TABLE T1 (C1 varchar(2), C2 nvarchar(1))
INSERT INTO T1 VALUES('あ', N'あ')
SELECT * FROM T1
4GB 程度のメモリで、ML サービスのチュートリアルを実施した際にモデルの作成ができなかった時のお話
仮想マシンで、SQL Server 2017 の ML サービスの In-Database Python Analytics for SQL Developers のチュートリアルの、モデルの作成と保存 (Step 5: Train and Save a Model using T-SQL) を実行しようとしたところ、エラーが発生してしまい、モデルを作成することができない状態が発生していました。 Read the rest of this entry »
Power BI レポートサーバーのサポートライフサイクルについて
Power BI Report Server: Self-Service BI and Enterprise Reporting On-Premises で紹介されていましたので軽くまとめて置こうかと。
先日、Power BI レポートサーバーが GA しました。
Power BI レポートサーバーの機能アップデートや、サポートライフサイクルについては以下のようになっています。
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SQL Server 2017 の ML サービスを実行する際の Python スクリプトの作成についての覚書
昨日、In-Database Python Analytics for SQL Developers の意訳 を書きましたが、書きながら思った、データベース内の Python スクリプト実行の覚書を。
Python をきちんと理解できていないので、間違っている箇所があるかもしれませんが…。
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In-Database Python Analytics for SQL Developers の意訳
@IT の Microsoft、SQL Server 2017の「Machine Learning Services」を使った「データサイエンス実践ガイド」を公開で記事が公開されていますが、SQL Server 2017 の ML サービスを使用した機械学習のチュートリアルが公開されています。
元の記事は、Data Science Walkthrough with SQL Server 2017 and Microsoft Machine Learning Services ですかね。
SQL Server 2017 の ML サービスの勉強がてら、In-Database Python Analytics for SQL Developers の意訳を。
SQL Server 2017 のドキュメントですので、そのうち公式に日本語訳されるかと。
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SQL Server on Linux で環境変数を使用したインストールの実施
環境変数を使用したインストールですが、Configure SQL Server settings with environment variables on Linux に公開されている内容は、CTP 2.1 時点では Docker の対応のみとなっていますが、一部の環境変数についてはインストール版の SQL Server on Linux でも使用することができるようになっていますので軽くまとめてみたいと思います。 Read the rest of this entry »