Die erste SQL Server-Version mit nativer Linux-Unterstützung – inklusive Graphdatenbanken, adaptiver Abfrageverarbeitung und Python/R-Machine-Learning für plattformübergreifende Umgebungen.
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Microsoft SQL Server 2017 Standard ist die wegweisende Version, die SQL Server durch die erstmalige Einführung nativer Linux-Unterstützung zu einer wirklich plattformübergreifenden Datenbank-Engine macht. Organisationen mit Ubuntu, Red Hat Enterprise Linux oder SUSE Linux können jetzt die vollständige SQL Server-Engine mit Feature-Parität zu Windows bereitstellen und eröffnen Microsofts Datenbankplattform das riesige Linux-Server-Ökosystem.
Adaptive Query Processing stellt einen grundlegenden Wandel dar, wie SQL Server Abfragen zur Laufzeit optimiert. Anstatt sich ausschließlich auf Schätzungen zur Kompilierzeit zu verlassen, passt der Abfrageprozessor jetzt Ausführungsstrategien während der Abfrageausführung basierend auf tatsächlichen Zeilenanzahlen an. Adaptive Joins wechseln während der Ausführung zwischen Nested-Loop- und Hash-Joins, die verschachtelte Ausführung liefert genaue Kardinalitätsschätzungen für Tabellenwertfunktionen mit mehreren Anweisungen, und Memory Grant Feedback korrigiert automatisch über- oder unterdimensionierte Speicherzuweisungen bei nachfolgenden Ausführungen.
Graphdatenbank-Unterstützung fügt native Graphverarbeitungsfunktionen direkt in SQL Server hinzu, sodass Sie komplexe Many-to-Many-Beziehungen mit NODE- und EDGE-Tabellen und MATCH-Syntax modellieren und abfragen können. Soziale Netzwerke, Empfehlungsmaschinen, Betrugserkennungssysteme und Netzwerktopologieanalysen profitieren von Graphabfragen, die in traditionellen relationalen Modellen komplexe rekursive CTEs oder mehrere Self-Joins erfordern würden.
SQL Server 2017 führte In-Database-Machine-Learning mit R- und Python-Integration ein. Die Machine Learning Services führen R- und Python-Skripte direkt innerhalb der Datenbank-Engine aus und bringen Vorhersagemodelle zu den Daten, anstatt Daten in externe Tools zu extrahieren. Dies eliminiert Datenbewegungslatenz und Sicherheitsrisiken, die mit dem Kopieren von Produktionsdaten auf Analyse-Workstations verbunden sind.
Automatic Database Tuning überwacht kontinuierlich die Abfrageleistung und erstellt, validiert und wendet automatisch abdeckende Indizes an, wenn wiederholte Leistungsverschlechterungsmuster erkannt werden. Das System kann auch den letzten bekannten guten Ausführungsplan erzwingen, wenn eine Planregression erkannt wird, und behebt Leistungsprobleme ohne DBA-Eingriff.
Resumable Online Index Rebuild ermöglicht das Anhalten und Fortsetzen von Indexwartungsvorgängen über Wartungsfenster hinweg, sodass mehrstündige Indexneuerstellungen nicht von vorne beginnen müssen, wenn ein Wartungsfenster abläuft. Dies ist unverzichtbar für große Tabellen, bei denen die Indexwartung nicht innerhalb eines einzigen nächtlichen Fensters abgeschlossen werden kann.
SQL Server 2017 Standard unterstützt bis zu 128 GB RAM und 24 Kerne, mit erweitertem Support von Microsoft bis Oktober 2027.
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