Le premier SQL Server à fonctionner nativement sous Linux — apportant les bases de données graphes, le traitement adaptatif des requêtes et le machine learning en Python/R aux environnements multiplateformes.
Le premier SQL Server à fonctionner nativement sous Linux — apportant les bases de données graphes, le traitement adaptatif des requêtes et le machine learning en Python/R aux environnements multiplateformes.
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Microsoft SQL Server 2017 Standard est la version marquante qui a fait de SQL Server un moteur de base de données véritablement multiplateforme en introduisant pour la première fois dans l'histoire du produit le support natif de Linux. Les organisations utilisant Ubuntu, Red Hat Enterprise Linux ou SUSE Linux peuvent désormais déployer le moteur SQL Server complet avec une parité de fonctionnalités par rapport à Windows, ouvrant ainsi la plateforme de base de données de Microsoft au vaste écosystème des serveurs Linux.
Traitement adaptatif des requêtes : représente un changement fondamental dans la façon dont SQL Server optimise les requêtes à l'exécution. Au lieu de se fier uniquement aux estimations de compilation, le processeur de requêtes ajuste désormais les stratégies d'exécution pendant l'exécution de la requête en fonction des nombres réels de lignes. Les jointures adaptatives basculent entre les jointures de type nested loop et hash join en cours d'exécution, l'exécution entrelacée fournit des estimations de cardinalité précises pour les fonctions table à instructions multiples, et le retour d'information sur les allocations mémoire corrige automatiquement les allocations surdimensionnées ou sous-dimensionnées lors des exécutions suivantes.
Support des bases de données graphes : ajoute des capacités natives de traitement de graphes directement dans SQL Server, vous permettant de modéliser et d'interroger des relations complexes plusieurs-à-plusieurs à l'aide de tables NODE et EDGE avec la syntaxe MATCH. Les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation, les systèmes de détection de fraude et l'analyse de topologie réseau bénéficient de requêtes graphes qui nécessiteraient des CTE récursifs complexes ou de multiples auto-jointures dans les modèles relationnels traditionnels.
Machine Learning intégré : SQL Server 2017 a introduit le machine learning en base de données avec l'intégration de R et Python. La fonctionnalité Machine Learning Services exécute des scripts R et Python directement dans le moteur de base de données, amenant les modèles prédictifs aux données au lieu d'extraire les données vers des outils externes. Cela élimine la latence de déplacement des données et les risques de sécurité associés à la copie des données de production vers des postes d'analyse.
Réglage automatique des bases de données : surveille en continu les performances des requêtes et crée, valide et applique automatiquement des index de couverture lorsqu'il détecte des schémas récurrents de dégradation des performances. Le système peut également forcer le dernier plan d'exécution connu comme bon lorsqu'une régression de plan est détectée, corrigeant les problèmes de performance sans intervention du DBA.
Reconstruction d'index en ligne et reprise : permet de mettre en pause et de reprendre les opérations de maintenance d'index sur plusieurs fenêtres de maintenance, éliminant ainsi la nécessité de redémarrer des reconstructions d'index de plusieurs heures à partir de zéro lorsqu'une fenêtre de maintenance expire. Cela est inestimable pour les grandes tables où la maintenance d'index ne peut pas être terminée en une seule fenêtre de nuit.
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SQL Server 2017 Standard prend en charge jusqu'à 128 Go de RAM et 24 cœurs, avec un support étendu de Microsoft jusqu'en octobre 2027.
