Polybase ms sql что это
Перейти к содержимому

Polybase ms sql что это

  • автор:

О новых функциях SQL Server 2016

Базы данных — это сердце любой компании, которое обеспечивает работоспособность буквального каждого направления деятельности. Но какое место базы данных занимают в современных реалиях? Ведь они появились не сегодня. Они были созданы в то время, когда мы и представить не могли, что мир технологий будет таким, какой он есть сейчас. Традиционные базы данных предназначались исключительно для записи и извлечения транзакций, таких как заказы и платежи. Их задачей было обеспечивать надежную и безопасную работу приложений в небольшом или среднего масштаба локальном ЦОДе.

Наш продукт — SQL Server 2016 — помогает реализовать весь потенциал новейших технологических тенденций. Он поддерживает гибридную обработку транзакций, расширенную аналитику и машинное обучение, мобильную бизнес-аналитику, интеграцию данных, обработку запросов с шифрованием и работу с транзакциями в оперативной памяти. По всей видимости, это единственная в своем роде реляционная база данных, изначально предназначенная для облака. Большинство ее функций первоначально были разработаны и протестированы в Azure, в 22 ЦОДах, рассредоточенных по всему миру, при нагрузке в несколько миллиардов запросов в день. Она уже успела продемонстрировать отличные результаты на практике. Многие наши клиенты успешно используют эту базу данных.

Мы рады пригласить Вас на ключевое событие года в мире данных – Виртуальный Форум Microsoft «Данные. Технологии. SQL Server 2016», который состоится 8 июня 2016 года.

Ниже подробности о некоторых новых функциях SQL Server 2016 – R Services, PolyBase, Stretch Database.

Еще больше и подробнее вы можете узнать на нашем виртуальном форуме.

Анализ внутри базы данных с использованием языка R

Язык программирования R широко используется как программное обеспечение для анализа данных и составления прогнозов. Он бесплатный, основан на открытом исходном коде и поддерживается большим сообществом. Вы можете использовать несколько тысяч пакетов для решения различных задач. К вашим услугам — стандартные функции статистики и управления данными, графические интерфейсы и передовые алгоритмы машинного обучения. Язык R выбирают ученые и компании, которые хотят внедрять инновации с использованием современных аналитических методов.

  • Службы R Services позволяют выполнять анализ внутри базы данных. Вы можете хранить данные в SQL Server 2016, а приложения вызывают скрипты R через хранимую процедуру T-SQL. Это упрощает интеграцию приложений с языком R. Скрипты R выполняются на той же машине, где хранятся данные, поэтому вам не нужно беспокоиться о безопасности: код R не сможет получить доступ к Интернету или к другим процессам, запущенным на SQL Server.
  • Пользователи R Services могут использовать библиотеку алгоритмов ScaleR — набор функций, который предлагает эквиваленты для повседневных задач, выполняемых на языке R. Однако в отличие от аналогов CRAN-R, функции ScaleR масштабируемы для обработки сотен миллионов и миллиардов строк посредством параллельных вычислений. Это обеспечивает производительность, которой невозможно достичь при использовании распространенных пакетов с открытым исходным кодом. API ScaleR были разработаны компанией Revolution Analytics. После того как Microsoft приобрела эту компанию, API были интегрированы в SQL Server. Они являются кроссплатформенными, то есть поддерживают не только SQL Server, но и другие платформы.
  • SQL Server также предлагает существующие функции и механизмы для интеграции и повышения производительности. Например, возможно использование ColumnStore индексов вместе с языком R, чтобы быстрее выполнять аналитические запросы. Встроенный механизм управления позволяет контролировать ресурсы, выделенные для среды выполнения R. А службы SQL Server Integration Services (SSIS) обеспечивают бесшовную интеграцию с ETL и планирование регламентных задач через интерфейс хранимых процедур.
  • Другая важная особенность R Services заключается в том, что пользователи могут работать со знакомыми инструментами:
    • Специалисты, занимающиеся изучением данных, имеют возможность использовать привычную среду R IDE. Они могут работать с R Studio, с недавно анонсированными средствами R Tools for Visual Studio или с любой средой IDE по своему усмотрению. Вместо того чтобы переносить данные на локальную машину, можно воспользоваться средством ScaleR для удаленного выполнения непосредственно из IDE. Применение средств SQL Server 2016 для анализа внутри БД позволяет ускорить анализ больших наборов данных.
    • К услугам администраторов серверов — хорошо им знакомое ПО SQL Server Management Studio для управления службами R Services, контроля ресурсов и назначения прав доступа.
    • Разработчикам приложений доступны API T-SQL. Они могут создавать отчеты SQL Server Reporting Services или панели мониторинга Power BI с оценками, прогнозами и графикой из R без необходимости изучать сам язык R.
    • Инженеры данных могут комбинировать R с существующими потоками ETL и планировать регламентные задачи с помощью служб SQL Server Integration Services.
    • Документация по продукту на MSDN
    • Видео от Data Driven, в котором рассказывается о том, как службы SQL Server R Services помогают создавать интеллектуальные приложения, выполнять предиктивный анализ и извлекать ценную информацию из данных. Другие видео по R Services см. в плейлисте Data Driven и на канале Channel9.
    • Руководства на MSDN
    • Шаблоны решения на сайте Cortana Analytics Gallery, образцы данных и кода на GitHub.
    • Если вы ничего не знаете о языке R, пройдите наши онлайн-курсы, например на сайте Datacamp, где вы также сможете найти углубленные курсы по API ScaleR.

    Представляем PolyBase

    За последние 10 лет мир информационных технологий изменился до неузнаваемости. Интернет вещей, технологии обработки неструктурированных данных и снижение цен на ИТ-оборудование, — все это обусловило настоящий бум Больших данных. Появились решения (такие как Hadoop and HDFS), позволяющие обрабатывать огромные массивы полуструктурированных данных и при этом не требующие покупки дорогостоящего специализированного «железа». Все это открыло перед бизнесом новые возможности получения прибыли, однако «оборотной стороной медали» стала растущая сложность корпоративных платформ для работы с данными. Кроме того, источники данных стали гораздо более разнообразными. Зачастую компаниям приходится иметь дело сразу с несколькими разрозненными наборами данных: реляционными в SQL Server и нереляционными в HDFS. Если аналитику необходимо совместить анализ полуструктурированных и структурированных данных, то ему придется сначала скопировать их из одной среды в другую, что отнимает много времени и сил.

    Но все в мире меняется к лучшему! Решение PolyBase в SQL Server 2016 снимает проблему разрозненности реляционных и полуструктурированных данных. Использование PolyBase и T-SQL позволяет пользователям отправлять запросы к данным HDFS так, как будто они хранятся на локальном SQL Server, что открывает массу новых возможностей для анализа.

    • разовые запросы к Hadoop и SQL Server 2016 с помощью T-SQL;
    • импорт данных из Hadoop или blob-хранилища Azure в SQL Server 2016;
    • экспорт «холодных» реляционных данных в Hadoop или blob-хранилище Azure при сохранении возможности одновременной отправки запросов.
    • Getting started with PolyBase
    • PolyBase groups for scale-out computation
    • PolyBase troubleshooting with dynamic management views

    Неограниченно долгое хранение данных с технологией Stretch Database

    Технология Stretch Database, входящая в состав СУБД SQL Server 2016, дает возможность хранить любой объем данных столько, сколько потребуется, без нарушения соглашения об уровне обслуживания бизнеса и высоких затрат на приобретение систем хранения данных уровня предприятия. В отличие от обычных решений, применяемых для хранения «холодных» данных, Stretch Database обеспечивает постоянный доступ к вашим данным за счет использования неисчерпаемых облачных ресурсов Azure, а также не требует модификации большинства приложений. Администраторам баз данных лишь нужно активировать хранение «холодных» данных в облаке.

    • Перенос в облако всей таблицы: уже имеющуюся выделенную таблицу для «холодных» данных можно перенести целиком. Допустим, у вас есть таблицы Order_details и Order_details_history, последняя из которых содержит только «холодные» данные, переносимые из первой.
    • Перенос «холодных» строк: если в одной и той же таблице есть и «горячие», и «холодные» данные, можно перенести в Azure только «холодные». Для этого достаточно указать, какие именно строки являются таковыми (обычно это определяется по дате или состоянию), а SQL Server позаботится о переносе.
    • Получите пространство хранения корпоративного класса — сколько и когда нужно. Автоматизированное резервное копирование и георепликация включены по умолчанию.
    • При необходимости масштабируйте вычислительные ресурсы и пространство хранения с учетом требований рабочей задачи и платите только за используемый объем.
    • При помощи встроенного механизма безопасности централизованно управляйте доступом для заказчиков, объединивших локальный Active Directory с Azure Active Directory.
    • Пользуйтесь имеющимися знаниями и инструментами, такими как SQL Server Management Studio, SQL Server Data Tools, T-SQL и PowerShell, и расширяйте доступные возможности посредством портала Azure.

    Виртуальный Форум

    Мы рады пригласить Вас на ключевое событие года в мире данных – Виртуальный Форум Microsoft «Данные. Технологии. SQL Server 2016», который состоится 8 июня 2016 года.

    • SQL Server 2016: новые стандарты в мире транзакции;
    • Бизнес-aналитика: SQL, Power BI, R, Mobile;
    • Azure: новое поколение решений для аналитики и Big Data.
    • Каждый участник сможет посетить выставку партнерских решений.
    • Пообщаться с технологическими экспертамиMVP, задать интересующие вопросы.
    • Задать интересующие вопросы докладчикам.
    • Получить все необходимые материалы и презентации.
    • И даже выйграть призы – самые активные получат один из 30 сертификатов на сдачу экзаменов по SQL Server 2016.

    Участие в форуме бесплатное. Необходима предварительная регистрация.

    Дополнительно

    Предлагаем вам обратить внимание на блог Сергея Олонцева, где вы можете найти множество материалов, посвященных SQL Server 2016.

    What is PolyBase .

    PolyBase enables your SQL Server instance to process Transact-SQL queries that read data from external data sources.

    Starting from SQL Server 2019 CTP 2.0, you can use polybase to connect to ORACLE, TERADATA, MONGODB additionally to access external data in Hadoop and Azure Blob Storage which already exists from SQL 2016 and higher.

    Why use PolyBase?

    In the past it was more difficult to join your SQL Server data with external data. You had the two following unpleasant options:

    • Transfer half your data so that all your data was in one format or the other.
    • Query both sources of data, then write custom query logic to join and integrate the data at the client level.

    PolyBase avoids those unpleasant options by using T-SQL to join the data. You query external data by using the same T-SQL syntax used to query a database table. The support actions implemented by PolyBase all happen transparently.

    How-To-Guides

    Install

    When install SQL server instance, you must select PolyBase Query Service for External Data feature from installation Wizard.

    Enable PolyBase

    I use new tool from Microsoft called “Azure Data Studio” to run required command to enable and configure PolyBase feature. Also you can use SQL Server Management Studio.

    -- Check polybase featureexec sp_configure ‘polybase enabled’
    -- Change polybase value to 1exec sp_configure @configname = ‘polybase enabled’, @configvalue = 1;RECONFIGURE;
    --Re-check polybase feature    exec sp_configure ‘polybase enabled’;
    SELECT SERVERPROPERTY (‘IsPolybaseInstalled’) AS IsPolybaseInstalled;

    Then you need to restart SQL Server Services and PolyBase service.

    Connect To Hadoop Cluster

    PolyBase supports two Hadoop providers, Hortonworks Data Platform (HDP) and Cloudera Distributed Hadoop (CDH). Hadoop follows the “Major.Minor.Version” pattern for its new releases, and all versions within a supported Major and Minor release are supported. The following Hadoop providers are supported:

    • Hortonworks HDP 1.3 on Linux/Windows Server
    • Hortonworks HDP 2.1–2.6 on Linux
    • Hortonworks HDP 2.1–2.3 on Windows Server
    • Cloudera CDH 4.3 on Linux
    • Cloudera CDH 5.1–5.5, 5.9–5.13 on Linux

    The following demo explains how to use PolyBase on a SQL Server instance to query external data in Hadoop (Hortonworks HDP 3.0 on Linux).

    Configuration Settings

    -- Check Hadoop Connectivity Setting
    exec sp_configure ‘hadoop connectivity’
    -- Enable Hadoop Connectivity
    exec sp_configure @configname = ‘hadoop connectivity’, @configvalue = 7;    RECONFIGURE;-- Re-Check Hadoop Connectivity 
    exec sp_configure ‘hadoop connectivity’

    To improve query performance , you can enable pushdown computation to you Hadoop Cluster by :

    1. Find yarn-site.xml file ( exist on C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL15.MSSQLSERVER\MSSQL\Binn\Polybase\Hadoop\conf)
    2. On the Hadoop machine, find the analogous file in the Hadoop configuration directory. In the file, find and copy the value of the configuration key yarn.application.classpath
    3. On the SQL Server machine, in the yarn.site.xml file, find the yarn.application.classpath property. Paste the value from the Hadoop machine into the value element. ( Following Example)
    yarn.application.classpath$HADOOP_CONF_DIR,/usr/hdp/3.0.1.0–187/hadoop/*,/usr/hdp/3.0.1.0–187/hadoop/lib/*,/usr/hdp/current/hadoop-hdfs-client/*,/usr/hdp/current/hadoop-hdfs-client/lib/*,/usr/hdp/current/hadoop-yarn-client/*,/usr/hdp/current/hadoop-yarn-client/lib/*

    Then you need to restart SQL Server Services and PolyBase service.

    Configure an External Table

    -- Create master key for databaseCREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = ‘Polybase!2018’;-- Create scoped credentialCREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL hdfsUser WITH IDENTITY = ‘hdfs’, Secret = ‘’;-- Create external source for hortonworks HDP cluster
    -- LOCATION (Required) : Hadoop Name Node IP address and port. 
    -- RESOURCE MANAGER LOCATION (Optional): Hadoop Resource Manager location to enable pushdown computation. 
    -- CREDENTIAL (Optional): the database scoped credential, created above.    CREATE EXTERNAL DATA SOURCE HDPCluster WITH (TYPE = HADOOP,LOCATION ='hdfs://192.168.xx.xx:8020',RESOURCE_MANAGER_LOCATION = '192.168.x.xx:8050',CREDENTIAL = hdfsUser);-- Create external format 
    -- FORMAT TYPE: Type of format in Hadoop (DELIMITEDTEXT, RCFILE, ORC, PARQUET).    CREATE EXTERNAL FILE FORMAT TextPipeFileFormat WITH (FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT,FORMAT_OPTIONS (FIELD_TERMINATOR ='|',USE_TYPE_DEFAULT = TRUE) );-- Create schema for Hadoop tables
    CREATE SCHEMA hadoop;    -- Create external table for hadoop
    -- LOCATION: path to file or directory that contains the data (relative to HDFS root).    Create EXTERNAL TABLE hadoop.employees (id bigint ,name varchar(200) COLLATE Arabic_BIN,salary bigint )WITH (LOCATION='/user/hdfs/employee.csv',DATA_SOURCE = HDPCluster,FILE_FORMAT = TextPipeFileFormat);-- Create statistics for external table
    CREATE STATISTICS empstats on hadoop.employees(id, salary)    -- select data from hadoop tableselect * from hadoop.employees;

    checking the data inside Hadoop file

    Connect To ORACLE database

    The following demo explains how to use PolyBase on a SQL Server instance to query external data in ORACLE database instance (12cR2 on Linux)

    -- Create master key for database (If you didn't create it before)CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = ‘Polybase!2018’;
    -- Create scoped credential    CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL OracleUser WITH IDENTITY = 'hr', Secret = '';-- create external data source for oracle
    -- LOCATION: Location string should be of format 
    --'://[:]'. * 
    --PUSHDOWN: specify whether computation should be pushed down to the -- source. ON by default. * CREDENTIAL: the database scoped
    -- credential, created above.    CREATE EXTERNAL DATA SOURCE [OracleDB] WITH (
    LOCATION = 'oracle://192.168.xx.xx',
    CREDENTIAL = OracleUser
    );    -- Create schema for oracleCREATE SCHEMA oracle;-- Create external table for oracle
    -- LOCATION: Oracle table/view in '..' format (MUST BE CAPITAL LETTER)
    -- DATA_SOURCE: the external data source, created above.    CREATE EXTERNAL TABLE oracle.employees(
    id DECIMAL(6),
    name VARCHAR(100) COLLATE Arabic_BIN,
    salary decimal(8)
    )
    WITH (
    LOCATION='ORCL12C.HR.EMPLOYEE_HISTORY',
    DATA_SOURCE=OracleDB
    );    -- Create stats for oracle tableCREATE STATISTICS empstatsOracle ON oracle.employees(id) WITH FULLSCAN;-- Select data from external tableselect * from oracle.employees

    Get data from Hadoop file and ORACLE table thorough PolyBase

    select * from (select * from oracle.employeesunion allselect * from hadoop.employees) x order by id asc

    REFERENCES

    Polybase в SQL Server 2016

    Выпуск Microsoft SQL Server 2016 сделал большой шаг к еще лучшему управлению большими объемами данных и аналитике в реальном времени для предприятия. Несмотря на то, что в версии 2016 года улучшена скорость и безопасность данных, расширенные возможности аналитики являются одними из главных причин, побуждающих к обновелнию на новую версию.

    Tech Republic Mark Kaelin описывает улучшения как важный шаг к эффективному, быстрому анализу транзакционных потоков в реальном времени без использования отдельного приложения для аналитики. Благодаря собственной интеграции с пакетом Business Intelligence (BI) Microsoft, новейшая итерация SQL Server может значительно расширить возможности анализа данных (data science), не нанимая дорогостоящих и высокопрофессиональных экспертов Hadoop.

    Если еще не было достаточных оснований для обновления до SQL 2016 Enterprise Addition, Polybase — это встроенная функция для большого управления данными, которая по праву получает много внимания. Хотя эта функция ранее была частью служб Analytics Platform Services (APS), она впервые выпущена в составе корпоративного пакета. Читайте дальше, чтобы узнать, как работает Polybase и как он может управлять анализом большых данных (BigData) в вашей организации.

    Что такое полибаза?
    Polybase — это функция, которая позволяет организациям эффективно связывать SQL и хранилища данных, включая кластеры Hadoop. Администраторы SQL могут создавать стандартные SQL-запросы, которые передаются во внешнее озеро данных и возвращают результаты. Это устраняет необходимость использования Java или MapReduce, которые исторически сделали анализ больших данных значительно более сложным для организаций.

    Существует несколько способов объединения внешних источников данных с данными, хранящимися на SQL-сервере. К ним относятся HDFS на Hadoop и Windows Azure Blob. Polybase имеет встроенную возможность доступа к внешним источникам хранения с помощью запросов T-SQL, написанных в SQL Server.

    Что может сделать для вас Полибаза
    Для многих организаций отсутствие навыков работы с Hadoop является препятствием для анализа внешних источников больших данных. Разрыв в навыках является одним из основных препятствий для больших данных во многих организациях, и Hadoop и связанные с ним знания в области программирования Java считаются одним из критических в области технологий сегодня. Полибаза позволяет организациям проводить анализ Hadoop без знаний Hadoop и не требует дополнительных дополнений к программному обеспечению Hadoop. Polybase выполняет всю работу, необходимую для выполнения нескольких действий, в том числе:

    — Запрос данных Hadoop с использованием T-SQL
    — Запрос данных хранилища Azure Blob с использованием T-SQL
    — Импорт данных из Hadoop, Azure Blog Storage или Azure Data Lake Storage без отдельного инструмента импорта или извлечения, преобразования, загрузки (ETL)
    — Экспорт данных в Hadoop, Azure Blog или Azure Data Lake
    — Интеграция с стеком Microsoft BI или другими сторонними инструментами аналитики

    3 случая использования полибазы для организаций любой отрасли
    Полибаза работает как мост между SQL Server и внешними базами данных, которые предназначены для хранения массивных наборов данных. Наиболее интересные варианты использования Polybase связаны с улучшенной мобильностью данных, включая беспрепятственный доступ к большим данным. В то время как потенциал Polybase не ограничивается примерами использования ниже, они иллюстрируют некоторые способы, которыми это могло бы помочь организациям в разных отраслях.

    1. Перемещение редко используемых данных в Hadoop или Azure
    Hadoop, Azure Blob Storage и Azure Data Lake — все решения, предназначенные для эффективного хранения больших наборов данных. С помощью Polybase, администраторы баз данных, которые имеют опыт работы с T-SQL, но не имеют навыков Hadoop, могут снизить издержки путем перемещения данных с сервера SQL в Hadoop или Azure, если спрос на эти данные минимален.

    2. Потоковая аналитика
    Hadoop позволяет организациям собирать, хранить и анализировать быстро движущиеся потоки данных, включая информацию от устройств, подключенных к Интернету вещей (IoT), мобильных устройств и других датчиков. С помощью Polybase организации могут увеличить возможности передачи данных в режиме реального времени, используя Polybase для доступа к потоковым наборам данных для анализа и отчетности в режиме реального времени.

    3. Расширяемая, быстрая передача данных на SQL
    До Polybase перемещение данных с Hadoop на SQL Server было возможным, но часто сложным из-за ограниченной доступности инструмента и ограничений форматирования данных. Polybase упрощает и ускоряет перемещение данных в SQL для бизнес-аналитики. Microsoft SQL Server 2016 предлагает расширяемость для перемещения данных высокого спроса, в том числе Polybase Scale-Out Group, которая позволяет перемещать большие данные с Hadoop на SQL Server.

    Полибаза делает большие данные более действенными
    Для многих организаций функция Polybase имеет потенциал для превращения информации транзакций, хранящейся в Hadoop или Azure blob, в оперативный интеллект, позволяя выполнять аналитику на основе простых быстрых запросов, написанных на SQL-сервере. Microsoft предлагает бесплатную 180-дневную пробную версию SQL Server 2016, позволяющую организациям тестировать Polybase и другие новые функции при минимальных затратах.

    В сочетании с другими улучшениями в SQL Server 2016, Polybase может сделать данные более полезными для пользователей по всему предприятию. Улучшая связь между движком SQL Server и внешними источниками хранения данных, ваша организация может предотвратить утопание в больших данных и улучшить аналитические возможности.

    Microsoft SQL Server: что это такое, зачем он нужен и как его получить

    FileEnergyCom

    Если вы работаете с данными или хотите научиться этому, то вам наверняка знакомо понятие базы данных. База данных — это способ хранения, организации и обработки информации, которая может быть представлена в виде таблиц, строк, столбцов, ключей, индексов и т. д. Для работы с базами данных нужна специальная программа, которая называется системой управления базами данных (СУБД). СУБД позволяет создавать, изменять, запрашивать, анализировать и управлять данными в базах данных с помощью определенного языка, который называется языком структурированных запросов (SQL).

    Существует множество разных СУБД, которые имеют свои особенности, преимущества и недостатки. Однако среди них есть одна, которая заслуживает особого внимания — это Microsoft SQL Server. Microsoft SQL Server — это одна из самых популярных и мощных СУБД, которая работает на разных платформах и поддерживает различные сценарии использования данных. В этой статье мы расскажем вам о том, что такое Microsoft SQL Server, какие его особенности и преимущества, как он используется в разных сферах деятельности и как его можно получить и установить.

    История развития Microsoft SQL Server

    Microsoft SQL Server появился в 1989 году как результат сотрудничества между компаниями Microsoft и Sybase. Первая версия Microsoft SQL Server была предназначена для работы на операционной системе OS/2 и была совместима с Sybase SQL Server. В 1992 году Microsoft выпустила свою собственную версию Microsoft SQL Server 4.2 для Windows NT, которая стала первой СУБД для Windows. С тех пор Microsoft продолжала развивать свой продукт, выпуская новые версии и обновления каждые несколько лет.

    Среди основных версий и выпусков Microsoft SQL Server можно выделить следующие:

    Microsoft SQL Server 6.0 (1995) — ввел поддержку хранимых процедур, триггеров, курсоров и репликации данных.
    Microsoft SQL Server 6.5 (1996) — улучшил производительность, масштабируемость и безопасность, добавил поддержку полнотекстового поиска и распределенных транзакций.
    Microsoft SQL Server 7.0 (1998) — представил новую архитектуру хранения данных, новый графический интерфейс пользователя, поддержку OLAP (анализа многомерных данных) и Data Transformation Services (DTS) для интеграции данных.
    Microsoft SQL Server 2000 (2000) — расширил возможности OLAP и DTS, добавил поддержку XML, анализа данных в реальном времени и уведомлений.
    Microsoft SQL Server 2005 (2005) — ввел новые функции и компоненты, такие как Common Language Runtime (CLR) для интеграции .NET Framework, Service Broker для асинхронной обработки сообщений, Integration Services (SSIS) для замены DTS, Analysis Services (SSAS) для улучшения OLAP, Reporting Services (SSRS) для создания отчетов и Notification Services для создания приложений на основе подписки.

    Microsoft SQL Server 2008 (2008) — улучшил производительность, надежность и безопасность, добавил поддержку пространственных данных, файлового потокового хранения данных, сжатия данных и резервного копирования, аудита, шифрования и политик.
    Microsoft SQL Server 2012 (2012) — представил новые функции и компоненты, такие как AlwaysOn Availability Groups для повышения доступности и отказоустойчивости данных, Columnstore Indexes для ускорения аналитических запросов, Power View и PowerPivot для самообслуживаемой бизнес-аналитики, Data Quality Services (DQS) и Master Data Services (MDS) для управления качеством и согласованностью данных.

    Microsoft SQL Server 2014 (2014) — сосредоточился на повышении производительности, масштабируемости и эффективности, добавил поддержку In-Memory OLTP для ускорения транзакционной обработки, In-Memory Columnstore для ускорения аналитической обработки, Azure SQL Database для работы с облачной базой данных, Backup to URL для резервного копирования в облако, Resource Governor для управления ресурсами и Buffer Pool Extension для расширения буфера памяти.

    Microsoft SQL Server 2016 (2016) — представил новые функции и компоненты, такие как Stretch Database для расширения локальной базы данных в облако, Temporal Tables для отслеживания истории изменений данных, Query Store для мониторинга и оптимизации запросов, PolyBase для интеграции с большими данными, R Services для интеграции с языком программирования R, Mobile Report Publisher для создания мобильных отчетов и JSON Support для работы с данными в формате JSON.

    Microsoft SQL Server 2017 (2017) — расширил поддержку платформ, добавив возможность работы на Linux и Docker, улучшил функциональность In-Memory OLTP и Columnstore Indexes, добавил поддержку графовых данных и вычислений, Python Services для интеграции с языком программирования Python и Adaptive Query Processing для динамической оптимизации запросов.

    Microsoft SQL Server 2019 (2019) — усовершенствовал функциональность PolyBase, добавив поддержку разных источников данных, таких как Oracle, MongoDB, Hadoop и другие, ввел новый компонент Big Data Clusters для работы с большими данными в Kubernetes, улучшил функциональность In-Memory Database, Columnstore Indexes, Temporal Tables и Query Store, добавил поддержку UTF-8 и Java Services.

    Как видно из этого краткого обзора, Microsoft SQL Server постоянно развивается и внедряет новые технологии и возможности для работы с данными. Он не только поддерживает реляционные данные, но и пространственные, полнотекстовые, файловые потоковые, графовые и другие типы данных. Он не только работает на Windows, но и на Linux и Docker. Он не только интегрируется с другими продуктами и сервисами Microsoft, но и со сторонними решениями. Он не только предоставляет инструменты для создания баз данных, запросов, отчетов и аналитики, но и для обеспечения безопасности, доступности, масштабируемости и эффективности данных.

    Все эти функции и компоненты делают Microsoft SQL Server одной из самых функциональных и преимущественных СУБД на рынке. Он может удовлетворить потребности разных пользователей и разработчиков, которые работают с данными разного объема, типа и сложности. Он может помочь создавать высокопроизводительные, надежные, безопасные и инновационные приложения и решения для разных сфер деятельности. Он может адаптироваться к изменяющимся требованиям и технологиям, используя облако, большие данные, машинное обучение и другие современные подходы. Он может обеспечить высокий уровень удовлетворенности и лояльности клиентов и партнеров.

    Сценарии использования и примеры Microsoft SQL Server

    Microsoft SQL Server используется в разных сферах деятельности, например, в бизнесе, образовании, здравоохранении, науке, правительстве и т. д. Он может решать разные задачи, связанные с хранением, обработкой, анализом и представлением данных. Он может создавать разные типы приложений и решений, такие как веб-сайты, мобильные приложения, бизнес-интеллект, интернет вещей, искусственный интеллект и другие. Вот некоторые конкретные примеры успешного использования Microsoft SQL Server:

    Stack Overflow — это популярный веб-сайт для программистов, на котором они могут задавать и отвечать на вопросы по разным темам программирования. Stack Overflow использует Microsoft SQL Server для хранения и обработки данных о вопросах, ответах, пользователях, тегах и других аспектах сайта. Microsoft SQL Server обеспечивает высокую производительность, масштабируемость и надежность для обслуживания более 100 миллионов посетителей в месяц.

    Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) — это один из ведущих медицинских центров в США, который предоставляет высококачественную медицинскую помощь и проводит научные исследования. BIDMC использует Microsoft SQL Server для хранения и анализа данных о пациентах, диагнозах, лечении, результатах и других параметрах. Microsoft SQL Server помогает BIDMC повышать качество и эффективность медицинской помощи, оптимизировать ресурсы и расходы, соблюдать стандарты и регуляции, а также проводить научные исследования и инновации.

    Renault Sport Formula One Team — это одна из команд, участвующих в чемпионате мира по автогонкам Формула-1. Renault Sport Formula One Team использует Microsoft SQL Server для хранения и анализа данных, собранных с болидов, пилотов, трасс и погоды. Microsoft SQL Server помогает Renault Sport Formula One Team улучшать производительность и надежность болидов, принимать оптимальные решения во время гонок, предотвращать аварии и повреждения, а также разрабатывать новые технологии и стратегии.

    Это лишь некоторые из множества примеров использования Microsoft SQL Server в разных областях. Они показывают, что Microsoft SQL Server может быть полезен для любого, кто работает с данными, независимо от их размера, типа или сложности. Он может помочь создавать приложения и решения, которые отвечают потребностям и целям пользователей и разработчиков.

    Как получить и установить Microsoft SQL Server

    Если вы заинтересовались Microsoft SQL Server и хотите попробовать его в действии, то вам нужно знать, как его получить и установить. Существует несколько способов сделать это, в зависимости от того, какую платформу и какой выпуск вы хотите использовать.

    Если вы хотите использовать Microsoft SQL Server на Windows, то вам нужно скачать его с официального сайта или страницы загрузки . Вы можете выбрать один из следующих выпусков:

    SQL Server 2019 Express — это бесплатный выпуск для разработки и обучения, который имеет ограничения по объему данных (10 ГБ) и ресурсам (1 процессор, 1 ГБ памяти).

    SQL Server 2019 Developer — это бесплатный выпуск для разработки и тестирования, который имеет все функции и компоненты SQL Server 2019 Enterprise, но не может использоваться для коммерческих целей.

    SQL Server 2019 Standard — это платный выпуск для малых и средних предприятий, который имеет ограничения по ресурсам (24 процессора, 128 ГБ памяти) и функциональности (нет In-Memory Database, PolyBase, Big Data Clusters и других).

    SQL Server 2019 Enterprise — это платный выпуск для крупных предприятий, который имеет все функции и компоненты SQL Server 2019 без ограничений по ресурсам или функциональности.

    После того, как вы скачали нужный выпуск, вам нужно запустить установщик и следовать инструкциям на экране. Вы можете выбрать тип установки (основной или пользовательский), компоненты (Database Engine, Analysis Services, Reporting Services и другие), параметры (имя экземпляра, учетная запись службы, режим аутентификации и другие) и завершить установку.

    Если вы хотите использовать Microsoft SQL Server на Linux или Docker, то вам нужно скачать его с страницы загрузки. Вы можете выбрать один из следующих вариантов:

    SQL Server 2019 on Linux — это выпуск для работы на Linux, который поддерживает разные дистрибутивы, такие как Red Hat Enterprise Linux, SUSE Linux Enterprise Server, Ubuntu и другие. Вы можете установить его с помощью пакетного менеджера или скачать пакет вручную. Вы можете использовать SQL Server 2019 Developer или SQL Server 2019 Evaluation бесплатно или приобрести лицензию для SQL Server 2019 Standard или SQL Server 2019 Enterprise.

    SQL Server 2019 on Docker — это выпуск для работы в контейнере Docker, который позволяет быстро и легко развернуть и запустить SQL Server 2019 на любой платформе, поддерживающей Docker. Вы можете скачать образ SQL Server 2019 с Docker Hub и запустить его с помощью команды docker run. Вы можете использовать SQL Server 2019 Developer или SQL Server 2019 Evaluation бесплатно или приобрести лицензию для SQL Server 2019 Standard или SQL Server 2019 Enterprise.

    После того, как вы установили Microsoft SQL Server на нужной платформе и выпуске, вы можете начать работать с ним с помощью разных инструментов и интерфейсов, таких как:

    — SQL Server Management Studio (SSMS) — это графический интерфейс пользователя для управления, настройки, разработки и администрирования SQL Server на Windows. Вы можете скачать его бесплатно с официального сайта.

    — Azure Data Studio — это графический интерфейс пользователя для работы с данными в SQL Server на Windows, Linux и macOS. Вы можете скачать его бесплатно с официального сайта.

    — SQLCMD — это командный интерфейс для выполнения запросов и скриптов в SQL Server на Windows, Linux и macOS. Он входит в состав установки SQL Server или может быть скачан отдельно.

    — Visual Studio — это интегрированная среда разработки для создания приложений и решений на основе SQL Server на Windows. Он требует установки расширения SQL Server Data Tools (SSDT) или Azure Data Tools (ADT), которые можно скачать бесплатно с официального сайта.

    — SQL Server Data Tools (SSDT) — это расширение для Visual Studio, которое позволяет создавать проекты для разработки баз данных, аналитических сервисов, интеграционных сервисов и отчетных сервисов в SQL Server на Windows. Вы можете скачать его бесплатно с официального сайта.

    — Azure Data Tools (ADT) — это расширение для Visual Studio, которое позволяет создавать проекты для работы с облачными данными в Azure SQL Database, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory и других сервисах на Windows. Вы можете скачать его бесплатно с официального сайта.

    Кроме того, вы можете использовать другие инструменты и интерфейсы, которые поддерживают работу с SQL Server, такие как PowerShell, Python, R, Java, .NET Framework и другие.

    Заключение

    Microsoft SQL Server — это не просто СУБД, а целая платформа для работы с данными, которая предлагает множество функций и компонентов для разных задач и сценариев. Он может работать на разных платформах, поддерживать разные типы данных, интегрироваться с разными продуктами и сервисами, предоставлять разные инструменты и интерфейсы. Он может помочь вам создавать приложения и решения, которые будут высокопроизводительными, надежными, безопасными и инновационными. Он может помочь вам анализировать и визуализировать данные, получать новые знания и преимущества. Он может помочь вам адаптироваться к изменяющимся требованиям и технологиям, используя облако, большие данные, машинное обучение и другие современные подходы.

    Похожие публикации:
    1. Как подгрузить шрифты
    2. Как сделать игру с другом
    3. Как удалить npm пакет
    4. Пробный день на работе что это

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *