Linux 対応だけじゃない！！ sql server 2017 こんな機能が追加されています。

Linux 対応だけじゃない！！
SQL Server 2017 こんな機能が追加されています。
Masayuki Ozawa
(Microsoft MVP for Data Platform)

2017/9/7db tech showcase 2017 Tokyo2
SQL Server 2017 といえば

SQL Server がクロスプラットフォームで動作
db tech showcase 2017 Tokyo3
 Windows だけでなく、Linux / Docker コンテナーでも実行可能
 SQL Server を、開発言語、オンプレミス / クラウド、オペレーティングシステムに
依存することなく利用することが可能に
 プラットフォーム間のデータベースには互換性があり、アタッチ / デタッチ、
バックアップ / リストアで、各プラットフォームにデータベースを移動可能
Linux
Red Hat Enterprise Linux 7.3
SUSE Enterprise Linux Server v12 SP2
Ubuntu 16.04 LTS
Docker
Windows Containers
Linux Containers
Windows
Windows Server 2012
Windows Server 2012 R2
Windows Server 2016
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/install/hardware-and-software-requirements-for-installing-sql-server
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/linux/sql-server-linux-setup
2017/9/7

Machine Learning Services in SQL Server
4
 SQL Server 2016 で追加された、SQL Server R サービスの新しい名称
 SQL Server 2016 で R 言語に対応し、SQL Server 2017 では R だけでなく、SQL Server 内で
Python を利用することも可能に
 R または、Python で記述されたスクリプトをクエリから実行することが可能
 GPU に対応した Python のパッケージをスクリプト内で利用することで、GPU を使用したデータ分析を実施することも可能
 Transact-SQL をインタフェースとして、データ分析を行うことができる。
 SQL Server 内で処理を完結することができ、データを外部に出す必要がない。
sp_execute_external_script から
R / Python スクリプトを呼び出し
SQL Server のデータベースのデータをR / Python を使用
してSQL Server 内で直接分析することが可能
※Standard Edition は基本的な ML 機能のみサポート
並列処理が可能な高度な ML 機能と、スタンドアロンの ML サーバーについては、Enterprise Edition のみ利用可能
Microsoft Machine Learning Services
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/advanced-analytics/r/r-services
2017/9/7db tech showcase 2017 Tokyo

これ以外にも様々な機能が
追加されています。

本イベントの SQL Server 関連のセッション
日付時間セッションタイトル
9/5 15:30-16:20 C16 Azure SQL Database - Are you ready for the cloud?
9/6 9:30-10:20 D21
ついに Red Hat Enterprise Linuxで SQL Serverが使える！
～Dr. KによるSQL Server 2017 Linux版性能検証速報～
9/6 12:30-13:20 B23 Intelligent Data Platform の全容 – 何がIntelligentなの? -
9/6 15:30-16:20 E26 窓は開かれた! SQL Server on Linux で拡がる可能性
9/6 16:30-17:20 E27 SQL Server 2017で実現されるＡＩ（ディープラーニング）のシステムモデルのご紹介
9/7 10:30-11:20 C32 Patterns for building hybrid scenarios with SQL Server and Azure
9/7 16:30-17:20 E37 AzureでOSS DB/データ処理基盤のPaaSサービスを使ってみよう

Community Technical Preview (CTP)
7
 Community Technical Preview (CTP)
• クラスターレス可用性
グループ
• 可用性グループのクロス
プラットフォームサポート
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/what-s-new-in-sql-server-2017

Release Candidate (RC : リリース候補版)
8
 Release Candidate (リリース候補版)
 First release candidate of SQL Server 2017 now available
https://blogs.technet.microsoft.com/dataplatforminsider/2017/07/17/first-
release-candidate-of-sql-server-2017-now-available/
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/what-s-new-in-sql-server-2017

CTP 1.0 CTP 1.1 CTP 1.2 CTP 1.3 CTP 2.0
データベースエンジン
• 互換性レベル 140 の追加
• 増分統計の更新の閾値の計算方法
の改善 (互換性レベル 140)
• sys.dm_exec_query_statistics_x
ml による、実行中のクエリの実行
プランの取得
• In-Memory OLTP でサポートされ
るクエリの拡充
• クラスター化列ストアインデック
スの LOB 列への対応
• STRING_AGG 関数の追加
• DATABASE SCOPED
CREDENTIAL に対してのセキュリ
ティ保護
• R サービスのパッケージ管理方法
の強化
SSIS
• スケールアウト構成のサポート
• メモリ最適化テーブルとネイティ
ブコンパイル関数の機能強化
• 文字列関数 (CONCAT_WS /
TRANSLATE / TRIM) の追加
• 新しい日本語照合順序 (140 /
VSS) のサポート
• BULK INSERT/OPENROWSET の
Azure BLOB ストレージサポート
SSAS
• 表形式モデルの互換性レベル 1400
の追加
• 表形式モデルの互換性レベル
1400 使用時に、Power BI
Desktop / Excel 2016 と同等
のデータ取得のユーザーエクス
ペリエンスの提供
• 不規則な階層の表現に対応
• DAX の機能強化
• テーブルレベルのセキュリティに
対応
• Database Tuning Advisor (DTA)
の機能向上
• 列ストアインデックスの
インデックスのアドバイス
• クエリストアを使用した
インデックスのアドバイス
• 非クラスター化列ストアインデッ
クスのオンライン作成 / 再構築の
サポート
• テンポラルテーブルの保持期間
ポリシーのサポート
• 間接チェックポイントの性能改善
• sys.dm_db_stats_histogram に
よる、統計情報のヒストグラムの
取得
SSAS
• 表形式モデルのデータリフレッ
シュ処理を最適化するための
エンコードヒントの追加
• IDENTITY_CACHE オプション
• CLR の厳格なセキュリティ
• クエリストアによる待機情報の
統計の取得
• sys.dm_db_file_space_usage に
変更されたエクステント追跡用の列
の追加
• SELECT INTO でのデータ追加時に
ファイルグループを指定可能
• sys.dm_tran_version_store_space
_usage / sys.dm_db_log_info の追
加
• sys.dm_os_sysinfo の CPU 情報の
追加
SSAS
• 表形式モデルのメタデータを
オブジェクトレベルで保護
• 表形式モデルを使用した場合、
Power BI フィールドリストから
階層と列を再利用可能
• 日付フィールドを使用した日付
リレーションの簡単に作成可能
• インストールの初期設定が
「表形式モデル」に変更
• 互換性レベル 1400 の表形式
モデルのダイレクトクエリデータ
ソースの M クエリのサポート
• SSDT の DAX エディタのサポート
CTP / RC の基本機能の強化 (1/2)
9 db tech showcase 2017 Tokyo 2017/9/7

CTP / RC の基本機能の強化 (2/2)
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CTP 2.1 RC1 RC2
• sys.dm_db_log_stats の追加
• SQL Server on Docker で
使用できる環境変数の追加
• mssql-scripter ツールの追加
• DBFS ツールの追加
• CLR の厳格なセキュリティに
ホワイトリスト機能の追加
SSAS
• 互換性モデル 1200 / 1400 の
表形式モデルの DMV の改善
• Bug Fix とパフォーマンス改善
What's New in Integration Services in SQL Server 2017
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/integration-services/what-s-new-in-integration-services-in-sql-server-2017
What's new in SQL Server Analysis Services 2017
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/analysis-services/what-s-new-in-sql-server-analysis-services-2017
What's New in Machine Learning Services in SQL Server
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/advanced-analytics/what-s-new-in-sql-server-machine-learning-services
What's New in SQL Server 2017 (Database Engine)
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/database-engine/configure-windows/what-s-new-in-sql-server-2017-database-engine
What's new in SQL Server Reporting Services (SSRS)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/reporting-services/what-s-new-in-sql-server-reporting-services-ssrs
Editions and supported features of SQL Server 2017
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/editions-and-components-of-sql-server-2017

エディションと機能
 エディションと機能については次の情報を参照
 SQL Server 2017 の各エディションとサポートされている機能
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/sql-server/editions-and-
components-of-sql-server-2017
 2017/8 時点の情報では次のエディションが提供される予定
 Enterprise
 Standard
 Web
 Developer
 Express Edition

文字列関数

追加された文字列関数
13
 STRING_AGG
 特定の区切り文字で、式として与えた文字を連結
https://msdn.microsoft.com/ja-jp/library/mt790580.aspx
SELECT STRING_AGG(C1, ',') FROM (VALUES(1,2),(2,1),(3,1)) AS T1(C1, C2)
→ 結果 : 1,2,3
 CONCAT_WS
 特定の区切り文字で、引数に指定した文字列を連結
SELECT CONCAT_WS( ' - ', 'A', 'B', 'C')
→ 結果 : A - B - C
 TRANSLATE
 指定した文字列で置換を実施
SELECT TRANSLATE('2*[3+4]/{7-2}', '[]{}', '()()')
→ 結果 : 2*(3+4)/(7-2)
 TRIM
 先頭 / 末尾から空白文字を削除
SELECT TRIM( ' test ')
→ 結果 : test

クラウド連携
(Azure ストレージとの連携強化)

Azure BLOB ストレージとの連携
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 BULK INSERT / OPENROWSET 使用するデータとして、Azure BLOB ストレージに
あるファイルを使用することができる
 BLOB ストレージ上にあるファイルを、ファイルの直接インポートや、SQL によるファイル
へのアクセスを行うことができる
 OPENROWSET + JSON 関数を組み合わせることで、BLOB ストレージに保存されている JSON 形式の
ファイルの内容をテーブルとして利用することも可能
 Polybase と異なり、単一ファイルを対象として処理を実行
Azure ストレージの
接続情報
Examples of Bulk Access to Data in Azure Blob Storage
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/import-export/examples-of-bulk-access-to-data-in-azure-blob-storage

グラフデータベース
(グラフテーブル)

グラフデータベース
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 データとデータをリンクさせることで、データ間の関連性を表現することが可能
 多対多のリレーショナルシップを表現することができる
 不正の検出 (正しい経路 (パターン) によるアクセス) / ソーシャルグラフ (人の結びつき) 等のデータ表すことができ、
データの相互関係を分析することができる
 ノード (頂点) とエッジ (関係) テーブルを作成し、ノード間のレコードのつながりをエッジで表現
 SQL エンジンに統合されており、SQL によりテーブルの操作としてデータを取り扱うことができる
Graph processing with SQL Server 2017
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/graphs/sql-graph-overview

クエリの最適化

クエリ実行の動的な最適化
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 Adaptive Query Processing
 実行タイミングの処理対象に適応した形で、クエリの実行プランを自動的に最適化
(互換性レベル 140 の設定が必要)
Microsoft SQL データベースでのアダプティブクエリの処理
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/relational-databases/performance/adaptive-query-processing

DMV から自動チューニングの推奨状況を取得
自動チューニング
20
 SQL Server 2016
 クエリストアの情報から、実行プランの変化により実行効率が低下したクエリを確認し、過去に実行された
効率の良い実行プランを使用するプランの強制をデータベース管理者が手動で実施
 SQL Server 2017
 自動チューニングを有効にすることで、実行プランの変化による実行効率の低下を自動的に検知し、過去に実行
された実行プランから効率の良い実行プランを使用するように「自動的な実行プランの強制」を設定可能
 ALTER DATABASE current SET AUTOMATIC_TUNING ( FORCE_LAST_GOOD_PLAN = ON );
過去に実行された効率の良い実行プランを強制Automatic tuning
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/relational-databases/automatic-tuning/automatic-tuning
sys.dm_db_tuning_recommendations (Transact-SQL)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-dynamic-management-views/sys-dm-db-tuning-recommendations-transact-sql

インデックスメンテナンスの
新しい手法

従来までのインデックスのメンテナンス
22
 従来のインデックスのメンテナンス (断片化の解消) は、以下の動作となる
 SQL Server 2016 までは、「インデックスの再構築」を途中でキャンセルした場合、それまで
実施された最適化処理は無効となり、次に最適化処理を実施した場合は、最初から処理を実施
再構成 (REORGANIZE) 再構築 (REBUILD)
処理対象インデックスのリーフノードインデックス全体
処理中のアクセスインデックスにアクセス可能
(オンライン操作によるメンテナンス)
インデックスにアクセス不可
(オフライン操作によるメンテナンス)
Enterprise Edition の場合はオンラインでメンテナンス可能
処理の途中で
キャンセル
キャンセルまでに実施された最適化の処理は有効キャンセルまでに実施された最適化の処理は無効 (ロールバック)
最後まで完了しないと最適化されない
処理時間断片化が進んでいると処理時間に影響がある断片化が進んでいて処理時間に影響は少ない

再開可能なインデックスのオンライン再構築
23
 SQL Server 2017 は、インデックスのオンライン再構築の実施時に中断することが可能
 インデックスの再構築が特定の時間帯に完了しない場合は、一度中断し、次回のメンテナンス時間に再
構築を、前回の続きから再開するという、運用を実施することが可能
 ALTER INDEX <インデックス名> ON <テーブル名> REBUILD
WITH(ONLINE = ON, RESUMABLE = ON)
 再構築しているインデックスに対して、RESUME / PAUSE / ABORT の操作が可能
 インデックスのメンテナンス状況については、「sys.index_resumable_operations」で取得
Resumable Index Rebuild Considerations
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/relational-databases/indexes/guidelines-for-online-index-operations#resumable-index-rebuild-considerations

AlwaysOn 可用性グループの新機能

参考) AlwaysOn 可用性グループ
25
 SQL Server 2012 から追加された、SQL Server 間のデータ同期、自動フェールオーバーにより、DB
の可用性を高めるための機能
 ローカルのデータベース間でデータ同期をし、共有ディスクは不要
 可用性グループリスナーと呼ばれるアクセスポイントによる透過的にプライマリレプリカに接続
 セカンダリを読み取りレプリカとして使用でき、リスナーを介した読み取りレプリカへの接続も可能
プライマリレプリカ
ログキャッシュ
ログファイル
コミット
ログ
フラッシュ
ログキャプチャ
セカンダリレプリカ
データファイル
バッファキャッシュ
チェック
ポイント
ログ適用
ログキャッシュ
ログファイルデータファイル
Redo キャッシュ
Redo スレッド
コミット
応答
ログプール
Redo
ログ
再実行
リスナーに接続することで
透過的にプライマリに接続
可用性グループ

AlwaysOn 可用性グループ
Version 機能
2012 • Enterprise Edition でのみ利用可能
• 1 台のプライマリレプリカと 4 台のセカンダリレプリカ
• 3 台で同期レプリカを設定可能
• 同期レプリカの中で自動フェールオーバーを 2 台で設定可能
• 接続順を指定し、レプリカに読み取りのアクセス
• 複数データベースにまたがるトランザクションはサポートされない
2014 • 8 台のセカンダリレプリカ
• プライマリレプリカから切断 / クォーラムが存在しない状態でもセカンダリレプリカにアクセスが可能
2016

AlwaysOn 可用性グループ
Version 機能
2017 • 同一インスタンスの分散トランザクションのサポート
• 可用性グループの再作成が不要な分散トランザクションサポートの設定変更
• クロスプラットフォーム (Windows / Linux) の可用性グループのサポート
• WSFC 以外のクラスタータイプのサポート (EXTERNAL / NONE)
• 同期コミット利用時に必要となる最小のセカンダリレプリカ数が設定可能
CREATE AVAILABILITY GROUP (Transact-SQL)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-availability-group-transact-sql
分散トランザクション対応の可用性グループを構成する
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/database-engine/availability-groups/windows/configure-availability-group-for-distributed-transactions
トランザクション - 可用性グループとデータベースミラーリング
https://docs.Microsoft.com/ja-jp/sql/database-engine/availability-groups/windows/transactions-always-on-availability-and-database-mirroring
SQL Server on Linux の読み取りのスケールアウト可用性グループを構成します。
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/linux/sql-server-linux-availability-group-configure-rs
可用性グループの構成の高可用性とデータの保護
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/linux/sql-server-linux-availability-group-ha

3 種類のクラスタータイプ
 SQL Server 2017 では、次の 3 種類を利用可能
 CLUSTER_TYPE = { WSFC | EXTERNAL | NONE }
CREATE AVAILABILITY GROUP (Transact-SQL)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-availability-group-transact-sql
WSFC EXTERNAL NONE
• 従来から使用されていたタイプ
• Windows Server Failover
Cluster (WSFC) をクラスター
マネージャーとして利用
• Windows でのみ使用可能
• Windows Server Failover
Cluster (WSFC) 以外を、クラ
スターマネージャー (Linux の
Pacemaker) として利用
• Linux で可用性グループを使用
する場合、EXTERNAL を設定
• クラスタマネージャーで管理を
行わない場合に指定
• クラスターレスの可用性グルー
プを使用する場合 NONE を設定
• 同一の可用性グループに異なる
OS (Windows / Linux) を含め
る場合にも利用

SQL Server 2017 の可用性グループ
29
 クラスター (WSFC / Pacemaker) を構築せずに、可用性グループを利用可能
 Windows Server 2016 で、ワークグループクラスター (クラスターのための AD が不要) を使用することができたが、クラス
ター (WSFC) を構築する必要があった
 SQL Server 2017 では「クラスターを構築せず」可用性グループを利用可能
 クラスターレスの可用性グループは、監視用のリソースを作成しない構成のため、自動フェールオーバーによる
障害発生時の自動的な切り替えを行うことができない
 読み取りのサーバーのスケールアウトや、データの複製をシンプルな構成/設定で構築が可能
 必要となる最小のレプリカのコミット数の設定 (REQUIRED_SYNCHRONIZED_SECONDARIES_TO_COMMIT)
により、稼働しているサーバー数の調整が可能
 同期コミット使用時に、最新の情報となっている必要のあるセカンダリレプリカの台数を調整することで、起動している
サーバーの台数を設定
REQUIRED_SYNCHRONIZED_SECONDARIES_TO_COMMIT = 1 の場合
プライマリレプリカの他に 1 台の同期コミットの
Configure read-scale availability group for SQL Server on Linux
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-availability-group-configure-rs

クロスプラットフォームの可用性グループの利用例
30
 可用性グループを使用し、異なる OS 間でデータを同期
 分散型可用性グループ / クラスターレス可用性グループを使用したデータ同期
 以下のようなユースケースで利用することができる
 移行やテストのために Windows から Linux にデータを移行
 ダウンタイムを最小限に抑えた、クロスプラットフォームの移行
Setting up SQL Server High-Availability between Windows and Linux with SQL Server 2017
https://channel9.msdn.com/Shows/Data-Exposed/Setting-up-SQL-Server-High-Availability-between-Windows-and-Linux-with-SQL-Server-2017

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