Il primo SQL Server eseguito nativamente su Linux: introduce database a grafo, elaborazione adattiva delle query e machine learning con R e Python in ambienti multipiattaforma.
Il primo SQL Server eseguito nativamente su Linux: introduce database a grafo, elaborazione adattiva delle query e machine learning con R e Python in ambienti multipiattaforma.
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Microsoft SQL Server 2017 Standard è la versione che ha reso SQL Server un motore database veramente multipiattaforma, introducendo per la prima volta il supporto nativo per Linux. Le organizzazioni che utilizzano Ubuntu, Red Hat Enterprise Linux o SUSE Linux possono ora distribuire il motore SQL Server completo con parità di funzionalità rispetto a Windows, aprendo la piattaforma database Microsoft all'ecosistema dei server Linux.
Elaborazione adattiva delle query rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui SQL Server ottimizza le query in fase di esecuzione. Invece di basarsi esclusivamente su stime in fase di compilazione, il processore di query ora adatta le strategie di esecuzione durante l'esecuzione della query in base ai conteggi effettivi delle righe. I join adattivi passano da nested loop a hash join a metà esecuzione, l'esecuzione interleaved fornisce stime accurate della cardinalità per funzioni con valori di tabella multi-istruzione e il feedback sulla concessione di memoria corregge automaticamente allocazioni di memoria sovradimensionate o sottodimensionate nelle esecuzioni successive.
Supporto per database a grafo aggiunge funzionalità native di elaborazione dei grafi direttamente in SQL Server, consentendo di modellare e interrogare relazioni complesse molti-a-molti utilizzando tabelle NODE e EDGE con sintassi MATCH. Social network, motori di raccomandazione, sistemi di rilevamento frodi e analisi di topologia di rete beneficiano di query a grafo che richiederebbero CTE ricorsive complesse o multiple self-join in modelli relazionali tradizionali.
SQL Server 2017 ha introdotto il machine learning in-database con integrazione di R e Python. La funzionalità Machine Learning Services esegue script R e Python direttamente all'interno del motore database, portando i modelli predittivi ai dati invece di estrarre i dati verso strumenti esterni. Ciò elimina la latenza di spostamento dei dati e i rischi per la sicurezza associati alla copia di dati di produzione su workstation analitiche.
Ottimizzazione automatica del database monitora continuamente le prestazioni delle query e crea, convalida e applica automaticamente indici di copertura quando rileva pattern ricorrenti di regressione delle prestazioni. Il sistema può anche forzare l'ultimo piano di esecuzione noto come buono quando viene rilevata una regressione del piano, risolvendo i problemi di prestazioni senza intervento del DBA.
Ricostruzione online riprendibile degli indici consente di mettere in pausa e riprendere le operazioni di manutenzione degli indici tra finestre di manutenzione, eliminando la necessità di riavviare da capo ricostruzioni di indici di più ore quando una finestra di manutenzione scade. Ciò è prezioso per tabelle di grandi dimensioni in cui la manutenzione degli indici non può essere completata in un'unica finestra notturna.
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SQL Server 2017 Standard supporta fino a 128 GB di RAM e 24 core, con supporto esteso da Microsoft fino a ottobre 2027.
