Анонсирована предварительная редакция SQL Server 2017

Представлена предварительная версия SQL Server 2017. Система может работать как в Windows, так и в Linux.

Отмечалось, что SQL Server 2017 установил мировой рекорд в тесте нагрузки хранилища данных TPC-H 1TB без кластеризации. На одинаковом оборудовании результат оказался выше показателей SQL Server 2016.

Согласно данным базы уязвимостей, за последние 7 лет SQL Server демонстрировал наименьшую уязвимость. Версия SQL Server 2017 для Windows и Linux позиционировалась как решение для критически важных приложений и высоких нагрузок хранилищ данных.

Основные усовершенствования CTP 2.0 в Windows и Linux

Появились новые возможности:

• Выполнение расширенной аналитики на Python с параллельным запуском и масштабированием
• Хранение и анализ графовых данных и другие функции

В Microsoft SQL Server 2017 появилось семейство интеллектуальных механизмов Adaptive Query Processing. Они помогают автоматически повышать эффективность запросов к базам данных без дополнительной настройки администратором. В CTP 2.0 набор Adaptive Query Processing также получил адаптивные соединения пакетного режима и чередующееся выполнение. Последний механизм ускоряет запросы, обращающиеся к многооператорным табличным функциям, передавая оптимизатору сведения о фактическом количестве строк во время выполнения.

В Linux появились возможности, которые прежде поддерживались только в Windows.

Например:

• Расширенные функции SQL Server Agent — применяйте агент SQL Server для синхронизации реплик при доставке журналов.
• Прослушиватель групп доступности Always On — он обеспечивает подключение клиентов к основной реплике, отслеживает доступность и направляет соединения к нужным репликам.

Одним из основных нововведений CTP 2.0 SQL Server 2017 стала возможность выполнять Python непосредственно в базе данных, ускоряя и масштабируя машинное обучение, прогнозную аналитику и обработку данных. Функция Microsoft Machine Learning Services позволяет запускать сценарии Python на сервере базы данных или встраивать их в T-SQL, развёртывать как хранимые процедуры и вызывать из клиентских SQL-приложений. 

Microsoft SQL Server 2017 также повышает производительность и масштабируемость Python благодаря параллельным алгоритмам для преобразования данных, статистических тестов и аналитических вычислений. На текущем этапе эти функции, включая выполнение R внутри базы данных и его масштабирование, доступны только в Windows Server.