Основные инновации в последних версиях SQL Server

SQL Server — это мощная реляционная система управления базами данных, разработанная компанией Microsoft. В последние годы SQL Server прошел значительное развитие, предлагая своим пользователям новые возможности и инструменты, которые значительно улучшают производительность и эффективность работы с базами данных.

Одной из главных инноваций последних версий SQL Server является встроенная поддержка машинного обучения. Теперь разработчики баз данных могут использовать алгоритмы машинного обучения для анализа данных и предсказания будущих результатов. Это дает возможность создавать более интеллектуальные и адаптивные приложения, основанные на анализе больших объемов данных.

Другой важной инновацией является поддержка инкрементного обновления статистики. Ранее, при обновлении статистики базы данных, требовалось полное пересоздание определенных объектов, что могло занимать значительное время и затруднять работу с базой данных во время обновления. Теперь SQL Server позволяет обновлять статистику инкрементально, что сокращает время обновления и позволяет более эффективно использовать ресурсы сервера.

Также стоит отметить улучшения в области безопасности данных. SQL Server в последних версиях предлагает новые механизмы шифрования, включая передачу данных по защищенным каналам и хранение данных в зашифрованном виде. Это повышает уровень безопасности базы данных и защищает конфиденциальную информацию от несанкционированного доступа.

Основные инновации SQL Server 2019

1. Big Data Clusters:

Одна из ключевых инноваций SQL Server 2019 — это Big Data Clusters. Теперь Вы можете объединить данные из различных источников, включая данные SQL Server, Apache Spark и обработку данных Hadoop, в единое хранилище. Big Data Clusters предлагает масштабируемый и гибкий подход к работе с большими данными.

2. Улучшенная производительность:

SQL Server 2019 значительно повышает производительность запросов с помощью улучшенного выполнения запросов и оптимизации. Новый движок базы данных поддерживает дополнительные операции, такие как аналитическую обработку графов, что позволяет эффективно хранить и анализировать данные.

3. Intelligent Query Processing:

Intelligent Query Processing — это набор новых технологий, которые помогают автоматически оптимизировать и ускорять выполнение запросов. Эти технологии включают в себя адаптивное выполнение запросов, автоматическую настройку и улучшенный выбор плана запроса.

4. Большая безопасность:

SQL Server 2019 принес множество новых функций для повышения безопасности данных. Он включает в себя поддержку всей линейки соответствующих регуляторных нормативов, включая GDPR, HIPAA и другие. Новые функции также помогают защитить данных в покое и в движении.

5. Улучшения в Intelligent Insights:

Благодаря Big Data Clusters, SQL Server 2019 предоставляет расширенные возможности аналитики и отчетности. Интеллектуальные инструменты анализа позволяют извлекать ценную информацию и делать прогнозы на основе объединенных данных.

SQL Server 2019 предлагает ряд значительных инноваций, делающих работу с данными более эффективной, безопасной и интеллектуальной. Big Data Clusters, улучшенная производительность, новые функции безопасности и аналитические возможности предоставляют компаниям мощный инструмент для эффективного использования данных.

Многианализаторные (PolyBase) запросы

В последних версиях SQL Server была представлена инновация под названием PolyBase, которая позволяет объединить данные из внешних источников с данными внутри самого SQL Server. Используя многианализаторные (PolyBase) запросы, можно работать с данными из различных хранилищ, таких как Hadoop, Azure Blob Storage и других, не выходя из среды SQL Server.

PolyBase использует гибридный подход для работы с данными, который позволяет выполнять запросы на внешние источники данных, включая нереляционные хранилища, используя стандартный SQL. Благодаря этому, разработчики и аналитики могут использовать свои знания SQL для обработки данных из различных источников.

Основной преимуществом многианализаторных запросов является возможность объединения данных из разных систем в едином запросе, без необходимости копирования данных в SQL Server. Это позволяет сократить время и ресурсы, затрачиваемые на перенос данных, и упрощает аналитические задачи, требующие сводки данных из нескольких источников.

Пример использования многианализаторных запросов:

SELECT *FROM SalesDataWHERE Country = 'USA'UNION ALLSELECT *FROM ExternalSalesDataWHERE Country = 'USA'

В этом примере данных из таблицы SalesData внутри SQL Server объединяются с данными из внешнего источника ExternalSalesData. Оба источника данных содержат информацию о продажах в США, и многианализаторные запросы позволяют объединить эти данные в один результат.

Обратите внимание, что для использования многианализаторных запросов с PolyBase необходимо настроить подключение к внешнему источнику данных и создать соответствующие внешние таблицы.

Многианализаторные (PolyBase) запросы предоставляют разработчикам и аналитикам новые возможности для работы с данными из различных источников, упрощая процесс анализа и обработки данных. Благодаря этому, SQL Server продолжает развиваться в направлении еще более универсальной и гибкой системы управления данными.

Расширенная поддержка графовых баз данных

SQL Server предоставляет новый тип данных, называемый «узлы и ребра», который позволяет хранить и управлять графовыми данными. Узлы представляют собой сущности, а ребра — связи между сущностями.

Расширенная поддержка графовых баз данных в SQL Server включает в себя такие функциональные возможности, как:

• Создание и изменение графов
• Поиск путей и анализ путей
• Операции над графами, такие как объединение, пересечение и разность
• Индексирование графовых данных для повышения производительности

Графовые базы данных могут быть использованы в различных областях, таких как социальные сети, сети связей в организациях, географические данные и многое другое. Расширенная поддержка графовых баз данных в SQL Server позволяет эффективно работать с такими данными и получать ценные инсайты, которые ранее были сложными или невозможными для анализа.

Основная идея графовых баз данных заключается в том, что они представляют данные в виде графа, состоящего из узлов и ребер. Узлы представляют объекты, а ребра — связи между объектами. Это позволяет легко моделировать и анализировать сложные взаимосвязи между данными, которые не могут быть отражены в стандартных реляционных базах данных.

Расширенная поддержка графовых баз данных в SQL Server открывает новые возможности для разработчиков и аналитиков данных, позволяя им более эффективно работать с сложными графовыми структурами. Это важный шаг вперед в развитии SQL Server и его способностей к обработке различных типов данных.

Улучшения в области безопасности данных

Последние версии SQL Server предлагают значительные улучшения в области безопасности данных, обеспечивая более надежную защиту от угроз и уязвимостей.

Одним из ключевых нововведений является возможность реализации политик безопасности с помощью Dynamic Data Masking (DDM). DDM позволяет скрывать конфиденциальные данные от неавторизованных пользователей, предоставляя им лишь фрагментированный вид информации. Например, с помощью практики маскирования можно отображать только последние четыре цифры кредитной карты вместо полного номера.

В SQL Server также была значительно усовершенствована система аутентификации и управления доступом. Теперь можно использовать более безопасные методы аутентификации, такие как двухфакторная аутентификация и аутентификация по сертификату. Кроме того, добавлены новые возможности для установки и контроля прав доступа, облегчая процесс управления пользователями и их правами на различные ресурсы.

Дополнительным улучшением безопасности является внедрение обновленных механизмов аудита и мониторинга. Новые инструменты и функции позволяют отслеживать и регистрировать события, происходящие в системе, в том числе несанкционированные попытки доступа или изменения конфиденциальных данных. Это помогает выявлять потенциальные угрозы и предпринимать необходимые меры для их предотвращения.

Облачные возможности и интеграция с Azure

Azure SQL Database – это полностью управляемый и интеллектуальный реляционный сервис баз данных, позволяющий быстро и безопасно разворачивать и масштабировать базы данных в облаке. Он предлагает высокую доступность, автоматизированное резервное копирование и восстановление данных, а также масштабируется в соответствии с потребностями вашего приложения.

С помощью Azure SQL Database можно легко мигрировать существующие базы данных на SQL Server в облако без значительных изменений в коде или схеме данных. Это позволяет сократить затраты на поддержку собственных физических серверов и упростить управление базами данных.

Кроме того, SQL Server также поддерживает интеграцию с другими облачными сервисами Azure, такими как Azure Machine Learning и Azure Data Factory. Интеграция с Azure Machine Learning позволяет применять алгоритмы машинного обучения к данным в SQL Server и использовать модели машинного обучения в запросах к базе данных. А Azure Data Factory обеспечивает интеграцию с различными источниками данных и предоставляет инструменты для создания комплексных рабочих процессов, которые могут автоматически извлекать, трансформировать и загружать данные в SQL Server.

Облачные возможности и интеграция с Azure делают SQL Server более гибким и масштабируемым решением для работы с данными в современных условиях. Они позволяют использовать мощные функции облака и интегрироваться с другими сервисами, что помогает максимально эффективно управлять данными и создавать инновационные решения.

Автоматическая оптимизация запросов

В последних версиях SQL Server была внедрена инновационная функция автоматической оптимизации запросов. Эта функция позволяет системе автоматически анализировать и повышать производительность запросов, написанных на языке SQL.

При выполнении запроса, SQL Server автоматически анализирует его структуру и статистику данных, используемых в запросе. Далее система применяет различные методы оптимизации, такие как изменение порядка операций, использование индексов и создание временных таблиц, для повышения производительности запроса.

Автоматическая оптимизация запросов может значительно ускорить выполнение сложных запросов и снизить нагрузку на сервер баз данных. Она позволяет разработчикам сосредоточиться на написании логики запросов, не задумываясь о оптимизации и настройке индексов.

Однако, необходимо отметить, что автоматическая оптимизация запросов имеет свои ограничения и не всегда может обеспечить оптимальное исполнение запроса. В некоторых случаях, разработчику может потребоваться вручную оптимизировать запрос с использованием специфических инструкций или настроек.

В целом, функция автоматической оптимизации запросов в SQL Server является важной инновацией, которая значительно упрощает работу с базами данных и повышает их производительность.

Новые инструменты для администрирования и мониторинга

Новые версии SQL Server предлагают широкий набор инструментов, которые облегчают задачи администрирования и мониторинга баз данных. Эти инструменты помогают упростить работу с SQL Server, повысить эффективность и надежность системы.

Одним из новых инструментов является SQL Server Configuration Manager, который позволяет управлять конфигурацией сервера и его компонентами. С помощью этого инструмента можно настраивать параметры сервера, изменять порты и просматривать текущую конфигурацию.

Еще одним полезным инструментом является SQL Server Management Studio (SSMS), который предоставляет графический интерфейс для управления базами данных. SSMS позволяет создавать и изменять таблицы, индексы, процедуры и другие объекты базы данных.

Другим новым инструментом является SQL Server Profiler, который позволяет отслеживать и анализировать запросы к базе данных. С помощью SQL Server Profiler можно определить медленные запросы, найти узкие места в работе системы и улучшить ее производительность.

• SQL Server Data Tools (SSDT) — инструмент для разработки баз данных и создания скриптов.
• SQL Server Agent — инструмент для автоматического выполнения заданий на сервере баз данных.
• SQL Server Performance Dashboard — инструмент для мониторинга и анализа производительности SQL Server.

Все эти инструменты значительно облегчают администрирование и мониторинг SQL Server, помогают выявить и устранить проблемы, а также повысить производительность системы.

Улучшение производительности и масштабируемости

SQL Server постоянно работает над улучшением производительности и масштабируемости для обеспечения более эффективной работы баз данных. В последних версиях SQL Server было внедрено несколько важных инноваций, улучшающих производительность и обеспечивающих масштабируемость.

Одним из ключевых улучшений является внедрение технологии In-Memory OLTP, которая позволяет значительно увеличить производительность работы с базами данных. С ее помощью данные хранятся в оперативной памяти и обрабатываются непосредственно в памяти, что позволяет снизить задержки при доступе к данным и увеличить скорость выполнения запросов.

Еще одной инновацией является внедрение колоночного хранилища данных, которое позволяет лучше использовать ресурсы сервера и повышает производительность операций чтения и агрегации данных. Колоночное хранилище позволяет сократить объем передаваемых данных и ускоряет выполнение запросов за счет уменьшения времени доступа к диску и сжатия данных.

Также в последних версиях SQL Server был значительно оптимизирован движок базы данных для работы с параллельными запросами и улучшен механизм работы с индексами. Это позволяет добиться более эффективного распределения нагрузки и повысить производительность выполнения запросов, особенно в случае работы с большими объемами данных.

Благодаря инновациям, внедренным в последних версиях SQL Server, повышается производительность и обеспечивается масштабируемость баз данных, что позволяет эффективно работать с большими объемами данных и обеспечивает более быструю обработку запросов.