Nouveautés de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 previewWhat's new in SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview

S’APPLIQUE À : ouiSQL Server nonAzure SQL Database nonAzure SQL Data Warehouse nonParallel Data Warehouse APPLIES TO: yesSQL Server noAzure SQL Database noAzure SQL Data Warehouse noParallel Data Warehouse

SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview s’appuie sur les versions précédentes pour faire de SQL Server une plateforme compatible avec de nombreux langages de développement, types de données et systèmes d’exploitation, localement ou dans le cloud.builds on previous releases to grow SQL Server as a platform that gives you choices of development languages, data types, on-premises or cloud, and operating systems. Cet article résume les nouveautés de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.This article summarizes what is new for SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.

Cet article récapitule les fonctionnalités de chaque version et redirige vers plus de détails pour chacune d’entre elles.The article summarizes the features in each release and points to more details for each feature. La section Détails fournit des détails techniques concernant les fonctionnalités qui peuvent ne pas être disponibles dans la documentation de base.The Details section provides technical details of features that may not be available in core documentation. Les autres sections de cet article fournissent des informations sur toutes les fonctionnalités publiées à ce jour pour cette préversion SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.The other sections of this article provide details about all of the features released to date for this SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.

Pour obtenir plus d’informations et découvrir les problèmes connus, consultez les Notes de publication de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.For more information and known issues, see the SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview Release Notes.

Utilisez les derniers outils pour une expérience optimale avec SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.Use the latest tools for the best experience with SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.

CTP 3.1 juin 2019CTP 3.1 June 2019

CTP (Community Technology Preview) 3.1 est la dernière version publique de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.Community technology preview (CTP) 3.1 is the latest public release of SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview. Cette version inclut des améliorations des versions précédentes de CTP qui corrigent des bogues, renforcent la sécurité et optimisent les performances.This release includes improvements from previous CTP releases to fix bugs, improve security, and optimize performance.

Enabled deployment scenarios

CTP 3.1 enables the following scenarios:

  • Side-by-side installation. Install instances of SQL Server 2019 CTP 3.1 with instances of SQL Server 2012 through SQL Server 2017, or other instances SQL Server 2019 CTP 3.0 or higher.

    Notes

    While side-by-side is not blocked with SQL Server 2008 and 2008 R2, there are no commonly supported Windows Operating system versions between them and SQL Server 2019.

  • In-place upgrade. Upgrade instances of SQL Server 2019 CTP 3.1 from instances of SQL Server 2012 through SQL Server 2017 and SQL Server CTP 3.0. Upgrade from a SQL Server 2019 CTP below 3.0 is not supported, a new installation must be performed.

    Notes

    While in-place upgrade from SQL Server 2008 and 2008 R2 is not blocked, there are no commonly supported Windows Operating system versions between them and SQL Server 2019.

Support

SQL Server 2019 CTP 3.1 is preview software. It is not publicly supported for operations. Customers who are in the SQL Early Adopter Program, may have support to run SQL Server 2019 CTP 3.1 by special agreement, in consultation with Microsoft.

Limited support for customers not in the early adoption program may be found at one of the following locations:

Try SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview!

Pour connaître des fonctionnalités spécifiques exclues de la prise en charge, consultez les notes de publication.For specific features excluded from support, see the release notes.

De plus, les fonctionnalités suivantes sont ajoutées ou améliorées pour SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview CTP 3.1.In addition, the following features are added or enhanced for SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview CTP 3.1.

Clusters Big DataBig data clusters

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
mssqlctl modifications de commandemssqlctl command changes mssqlctl cluster commandes ont été renommées par mssqlctl bdc.mssqlctl cluster commands have been renamed to mssqlctl bdc. Pour plus d’informations, consultez la référence mssqlctl .For more information, see the mssqlctl reference.
Nouvelles commandes d’état pour mssqlsctlNew status commands for mssqlsctl mssqlctl ajoute de nouvelles commandes pour compléter les commandes d’analyse existantes.mssqlctl adds new commands to complement existing monitoring commands. Celles-ci remplacent le portail d’administration de cluster, qui a été supprimé dans cette version.These replace the cluster administration portal - which is removed in this release.
Pools de calcul SparkSpark compute pools Créer des nœuds supplémentaires afin d’augmenter la puissance de calcul Spark sans avoir à monter le stockage en puissance.Create additional nodes to increase Spark compute power without having to scale up storage. En outre, vous pouvez démarrer les nœuds de pool de stockage qui ne sont pas utilisés pour Spark.In addition, you can start storage pool nodes that aren't used for Spark. Spark et stockage sont découplés.Spark and storage are decoupled. Pour plus d’informations, consultez Configurer le stockage sans spark.For more information, see Configure storage without spark.
Connecteur Spark de MSSQLMSSQL Spark connector Support de lecture/écriture aux tables externes de pool de données.Support for read/write to data pool external tables. Précédentes versions prises en charge en lecture/écriture pour les tables d’instance MASTER uniquement.Previous releases supported read/write to MASTER instance tables only. Pour plus d’informations, consultez Comment lire et écrire dans SQL Server à partir de Spark à l’aide du connecteur Spark MSSQL.For more information, see How to read and write to SQL Server from Spark using the MSSQL Spark Connector.
Machine Learning à l’aide de MLeapMachine Learning using MLeap Former un modèle d’apprentissage automatique MLeap dans Spark et le noter dans SQL Server à l’aide de l’extension du langage Java.Train an MLeap machine learning model in Spark and score it in SQL Server using the Java language extension.
   

Moteur de base de donnéesDatabase engine

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Indexer les colonnes chiffréesIndex encrypted columns Créer des index sur des colonnes chiffrées à l’aide d’un chiffrement aléatoire et des clés activées par enclave, afin d’améliorer les performances des requêtes riches (à l’aide de LIKE et d’opérateurs de comparaison).Create indexes on columns encrypted using randomized encryption and enclave-enabled keys, to improve the performance of rich queries (using LIKE and comparison operators). Consultez Always Encrypted avec enclaves sécurisées.See Always Encrypted with Secure Enclaves.
Définir les valeurs de mémoire de serveur MIN et MAX lors de l’installationSet MIN and MAX server memory values at setup Pendant l’installation, vous pouvez définir des valeurs de mémoire de serveur.During setup, you can set server memory values. Utilisez les valeurs par défaut, les valeurs recommandées calculées ou spécifiez manuellement vos propres valeurs une fois que vous avez choisi l’option Recommandé Serveur Mémoire Serveur Configuration Options.Use the default values, the calculated recommended values, or manually specify your own values once you've chosen the Recommended option Server Memory Server Configuration Options.
Nouvelle fonction de graphique - SHORTEST_PATHNew graph function - SHORTEST_PATH Utilisez SHORTEST_PATH à l’intérieur de MATCH pour trouver le chemin le plus court entre 2 nœuds dans un graphique ou pour effectuer des traversées de longueur arbitraires.Use SHORTEST_PATH inside MATCH to find the shortest path between any 2 nodes in a graph or to perform arbitrary length traversals.
Tables de partition et index pour les bases de données de graphiquePartition tables and indexes for graph databases Les données des tables et des index partitionnés sont divisées en unités qui peuvent être réparties sur plusieurs groupes de fichiers d'une base de données de graphe.The data of partitioned tables and indexes is divided into units that can be spread across more than one filegroup in a graph database.
Nouvelle option pour les index - OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEYNew option for indexes - OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY Active une optimisation dans le moteur de base de données qui vous aide à améliorer le débit pour les insertions de haute concurrence dans l’index.Turns on an optimization within the database engine that helps improve throughput for high-concurrency inserts into the index. Cette option vise les index sujets à contention d’insertion de la dernière page, souvent avec des index comportant une clé séquentielle comme une colonne d’identité, une séquence ou une colonne de date/heure.This option is intended for indexes that are prone to last-page insert contention, typically seen with indexes that have a sequential key such as an identity column, sequence, or date/time column. Pour plus d’informations, consultez CREATE INDEX.See CREATE INDEX for more information.
   

SQL Server sur LinuxSQL Server on Linux

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Améliorations apportées à tempdbTempdb improvements Par défaut, une nouvelle installation de SQL Server sur Linux crée plusieurs fichiers de données tempdb en fonction du nombre de cœurs logiques (avec jusqu'à 8 fichiers de données).By default, a new installation of SQL Server on Linux creates multiple tempdb data files based on the number of logical cores (with up to 8 data files). Cela ne s’applique pas aux mises à niveau de versions mineures ou majeures sur place.This does not apply to in-place minor or major version upgrades. Chaque fichier de tempdb fait 8 Mo avec une croissance automatique de 64 Mo.Each tempdb file is 8 MB with an auto growth of 64 MB. Ce comportement est similaire à l’installation de SQL Server par défaut sur Windows.This behavior similar to the default SQL Server installation on Windows.
   

CTP 3.0 mai 2019CTP 3.0 May 2019

Clusters Big DataBig data clusters

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Mises à jour de mssqlctlmssqlctl updates Plusieurs mises à jour de commande et de paramètre mssqlctl.Several mssqlctl command and parameter updates. Ces dernières incluent une mise à jour de la commande mssqlctl login, qui cible désormais le nom d’utilisateur et le point de terminaison du contrôleur.This includes an update to the mssqlctl login command, which now targets the controller username and endpoint.
Améliorations du stockageStorage enhancements Prise en charge de différentes configurations de stockage pour les journaux et les données.Support for different storage configurations for logs and data. En outre, le nombre de revendications de volume persistant pour un cluster Big Data a été réduit.Also, the number of persistent volume claims for a big data cluster has been reduced.
Plusieurs instances de pool de calculMultiple compute pool instances Prise en charge de plusieurs instances de pool de calcul.Support for multiple compute pool instances.
Nouveaux comportement et fonctionnalités pour les poolsNew pool behavior and capabilities Le pool de calcul est maintenant utilisé par défaut pour les opérations de pool de données et de pool de stockage dans une distribution ROUND_ROBIN uniquement.The compute pool is now used by default for storage pool and data pool operations in a ROUND_ROBIN distribution only. Le pool de données peut désormais utiliser un nouveau type de distribution REPLICATED, ce qui signifie que les mêmes données sont présentes sur toutes les instances de pool de données.The data pool can now use a new REPLICATED distribution type, which means that the same data is present on all the data pool instances.
Améliorations des tables externesExternal table improvements Les tables externes de type de source de données HADOOP prennent maintenant en charge la lecture des lignes d’une taille maximale de 1 Mo.External tables of HADOOP data source type now supports reading rows up to 1 MB in size. Dans les tables externes (ODBC, pool de stockage, pool de données), les lignes peuvent désormais être aussi larges que dans une table SQL Server.External tables (ODBC, storage pool, data pool) now support rows as wide as a SQL Server table.
   

Moteur de base de donnéesDatabase engine

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Extensions de langage SQL Server - Extension de langage JavaSQL Server Language Extensions - Java language extension Le SDK d’extensibilité Microsoft pour Java pour Microsoft SQL Server est désormais open source et disponible sur GitHub.The Microsoft Extensibility SDK for Java for Microsoft SQL Server is now open sourced and available on GitHub.
Inscrire les langages externesRegister external languages Un nouveau DDL, CREATE EXTERNAL LANGUAGE, inscrit les langages externes, tels que Java, dans SQL Server.New DDL, CREATE EXTERNAL LANGUAGE, registers external languages, like Java, in SQL Server. Consultez CREATE EXTERNAL LANGUAGE.See CREATE EXTERNAL LANGUAGE.
Davantage de types de données pris en charge pour JavaMore supported data types for Java Consultez Types de données Java.See Java data types.
Stratégie de capture personnalisée pour le Magasin des requêtesCustom capture policy for the Query Store Quand cette fonctionnalité est activée, vous pouvez affiner la collecte de données dans un serveur spécifique au moyen de configurations supplémentaires du Magasin des requêtes disponibles sous un nouveau paramètre de stratégie de capture pour le Magasin des requêtes.When enabled, additional Query Store configurations are available under a new Query Store Capture Policy setting, to fine tune data collection in a specific server. Pour plus d’informations, consultez l’article Options SET d’ALTER DATABASE.For more information, see ALTER DATABASE SET Options.
La fonctionnalité de base de données en mémoire introduit une nouvelle syntaxe DDL pour le contrôle du pool de mémoires tampons hybride.In-memory database adds new DDL syntax to control the hybrid buffer pool. 22 Avec le pool de mémoires tampons hybride, les pages de base de données qui se trouvent sur des fichiers de base de données placés sur un appareil à mémoire persistante (PMEM) sont directement accessibles si nécessaire.With hybrid buffer pool, database pages sitting on database files placed on a persistent memory (PMEM) device will be directly accessed when required.
Nouvelle fonctionnalité de base de données en mémoire, ajout de métadonnées tempdb à mémoire optimisée.New in-memory database feature, memory-optimized tempdb metadata added. Consultez Métadonnées tempdb à mémoire optimisée.See Memory-Optimized TempDB Metadata
Les serveurs liés prennent en charge le codage de caractères UTF-8.Linked Servers support UTF-8 character encoding. Prise en charge d'Unicode et du classementCollation and Unicode Support
Nom du classement BIN2_UTF8 modifié en Latin1_General_100_BIN2_UTF8.BIN2_UTF8 collation name changed to Latin1_General_100_BIN2_UTF8. Prise en charge d'Unicode et du classementCollation and Unicode Support
Le programme d’installation de SQL Server inclut des recommandations relatives à MaxDOP qui suivent les instructions documentées.SQL Server Setup includes MaxDOP recommendations that follow the documented guidelines. Configurer l'option de configuration du serveur Degré maximal de parallélismeConfigure the max degree of parallelism Server Configuration Option
sys.dm_exec_query_plan_stats retourne plus d’informations sur le degré de parallélisme et les allocations de mémoire pour les plans de requête.sys.dm_exec_query_plan_stats returns more information about degree of parallelism and memory grants for query plans. sys.dm_exec_query_plan_stats1sys.dm_exec_query_plan_stats1
   

1 Il s’agit d’une fonctionnalité à activer qui nécessite l’activation de l’indicateur de trace 2451.1 This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled.

2 Un indicateur de trace n’est plus nécessaire pour activer le pool de mémoires tampons hybride.2 A trace flag is no longer required to enable the hybrid buffer pool.

Master Data ServicesMaster Data Services

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview Master Data ServicesMaster Data Services prend en charge les bases de données à instance managée Azure SQL Database.Master Data ServicesMaster Data Services supports Azure SQL Database managed instance databases. Hébergement de Master Data ServicesMaster Data Services sur une instance managée.Host Master Data ServicesMaster Data Services on a managed instance. Consultez Installation et configuration de Master Data ServicesMaster Data Services.See Master Data ServicesMaster Data Services installation and configuration.
   

Analysis ServicesAnalysis Services

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Prise en charge des requêtes MDX pour les modèles tabulaires avec des groupes de calcul.MDX query support for tabular models with calculation groups. Cette version supprime une limitation antérieure dans les groupes de calcul.This release removes an earlier limitation in calculation groups.
Mise en forme dynamique des mesures à l’aide de groupes de calcul.Dynamic formatting of measures using calculation groups. Cette fonctionnalité vous permet de changer conditionnellement des chaînes de format pour les mesures avec des groupes de calcul.This feature allows you to conditionally change format strings for measures with calculation groups. Par exemple, avec la conversion monétaire, une mesure peut être affichée à l’aide de différents formats de devises étrangères.For example, with currency conversion, a measure can be displayed using different foreign currency formats.
   

CTP 2.5 avril 2019CTP 2.5 April 2019

Clusters Big DataBig data clusters

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Profils de déploiementDeployment profiles Utilisent des fichiers JSON de configuration du déploiement par défaut et personnalisés pour les déploiements de clusters big data au lieu de variables d’environnement.Use default and customized deployment configuration JSON files for big data cluster deployments instead of environment variables.
Déploiements demandésPrompted deployments mssqlctl cluster create demande désormais à l’utilisateur de saisir les paramètres requis pour les déploiements par défaut.mssqlctl cluster create now prompts for any necessary settings for default deployments.
Changements de point de terminaison de service et de nom de podService endpoint and pod name changes Pour plus d’informations, consultez les Notes de publication concernant les clusters Big Data.For more information, see the big data cluster release notes.
Améliorations mssqlctlmssqlctl improvements Utilisez mssqlctl pour faire la liste des points de terminaison externes et vérifiez la version de mssqlctl avec le paramètre --version.Use mssqlctl to list external endpoints and check the version of mssqlctl with the --version parameter.
Installation hors connexionOffline install Conseils pour les déploiements de cluster Big Data hors connexion.Guidance for offline big data cluster deployments.
Améliorations concernant la hiérarchisation HDFSHDFS tiering improvements Hiérarchisation HDFS vs. stockage d’Amazon S3.HDFS tiering against Amazon S3 storage. Prise en charge d’OAuth pour ADLS Gen2.OAuth support for ADLS Gen2. Fonctionnalité de mise en cache pour améliorer les performances.Caching functionality for better performance. Pour plus d’informations, consultez Hiérarchisation HDFSFor more information, see HSDFS Tiering
Spark vers connecteur SQL ServerSpark to SQL Server connector Comment lire et écrire dans SQL Server à partir de Spark à l’aide du connecteur Spark MSSQLRead and write to SQL Server from Spark using the MSSQL JDBC Connector
   

Moteur de base de donnéesDatabase engine

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
PolyBase sur Linux.PolyBase on Linux. Installer PolyBase sur Linux pour les connecteurs non-Hadoop.Install PolyBase on Linux for non-Hadoop connectors.

Mappage de type PolyBase.PolyBase type mapping.
Nouveau kit de développement logiciel en Java pour SQL Server.New Java language SDK for SQL Server. Simplifie le développement de programmes Java qui peuvent être exécutés depuis SQL Server.Simplifies development of Java programs that can be run from SQL Server. Consultez Nouveautés de SQL Server Machine Learning Services.See What's new in SQL Server Machine Learning Services.
Extension de la portée des plans disponibles dans DMF sys.dm_exec_query_plan_stats.Expanded the scope of plans available in DMF sys.dm_exec_query_plan_stats. Consultez sys.dm_exec_query_plan_stats1See sys.dm_exec_query_plan_stats1
Nouvelle configuration basée sur les bases de données LAST_QUERY_PLAN_STATS pour activer sys.dm_exec_query_plan_stats.New LAST_QUERY_PLAN_STATS database scoped configuration to enable sys.dm_exec_query_plan_stats. Consultez la page ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATIONSee ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION
Nouveaux identificateurs de référence spatiale (SRID).New spatial reference identifiers (SRIDs). Le GDA2020 australien fournit des données plus robustes et plus précises, mieux alignées avec les systèmes GPS.Australian GDA2020 provides more robust and accurate datum which is more closely aligned to global positioning systems. Les nouveaux SRID sont :The new SRIDs are:

- 7843 - 2D géographique- 7843 - geographic 2D
- 7844 - 3D géographique- 7844 - geographic 3D

La vue sys.spatial_reference_systems contient les définitions des nouveaux SRID.sys.spatial_reference_systems view contains definitions of new SRIDs.
   

1 Il s’agit d’une fonctionnalité à activer qui nécessite que l’indicateur de trace 2451 soit activé ou que la configuration au niveau de la base de données LAST_QUERY_PLAN_STATS ait la valeur ON.1 This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled or setting the LAST_QUERY_PLAN_STATS database scoped configuration to ON.

CTP 2.4 mars 2019CTP 2.4 March 2019

Clusters Big DataBig data clusters

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Conseils sur la prise en charge de GPU pour l’exécution de Deep Learning avec TensorFlow dans Spark.Guidance on GPU support for running deep learning with TensorFlow in Spark. Déploie un cluster de Big Data avec prise en charge du GPU et exécute TensorFlow.Deploy a big data cluster with GPU support and run TensorFlow.
Les sources de données SqlDataPool et SqlStoragePool ne sont plus créées par défaut.SqlDataPool and SqlStoragePool data sources are no longer created by default. Créez-les manuellement si besoin.Create these manually as needed. Passer en revue les problèmes connus.See the known issues.
Prise en charge d’INSERT INTO SELECT pour le pool de données.INSERT INTO SELECT support for the data pool. Pour obtenir un exemple, consultez Tutoriel : Recevoir des données dans un pool de données SQL Server avec Transact-SQL.For an example, see Tutorial: Ingest data into a SQL Server data pool with Transact-SQL.
Options FORCE SCALEOUTEXECUTION et DISABLE SCALEOUTEXECUTION.FORCE SCALEOUTEXECUTION and DISABLE SCALEOUTEXECUTION option. Consultez les Notes de publication pour les clusters de Big data.See Big data clusters release notes.
Recommandations pour le déploiement d’AKS mises à jour.Updated AKS deployment recommendations. Lorsque vous évaluez les clusters de Big Data sur AKS, nous recommandons à présent d’utiliser un seul nœud de taille Standard_L8s.When evaluating big data clusters on AKS, we now recommend using a single node of size Standard_L8s.
Mise à niveau du runtime Spark vers Spark 2.4.Spark runtime upgrade to Spark 2.4.
   

Moteur de base de donnéesDatabase engine

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Le message d’erreur de troncation inclut par défaut les noms de tables et de colonnes, ainsi que la valeur tronquée.Truncation error message defaults to include table and column names, and truncated value. VERBOSE_TRUNCATION_WARNINGSVERBOSE_TRUNCATION_WARNINGS
La nouvelle fonctions de gestion dynamique (DMF) sys.dm_exec_query_plan_stats retourne l’équivalent du dernier plan d’exécution réel connu pour la plupart des requêtes.New DMF sys.dm_exec_query_plan_stats returns the equivalent of the last known actual execution plan for most queries. sys.dm_exec_query_plan_stats1sys.dm_exec_query_plan_stats1
Le nouvel événement étendu query_post_execution_plan_profile collecte l’équivalent d’un plan d’exécution réel basé sur le profilage léger, contrairement à query_post_execution_showplan qui utilise le profilage standard.The new query_post_execution_plan_profile Extended Event collects the equivalent of an actual execution plan based on lightweight profiling, unlike query_post_execution_showplan which uses standard profiling. Infrastructure du profilage de requêteQuery profiling infrastructure
Analyse (suspension et reprise) TDE (Transparent Data Encryption).Transparent Data Encryption (TDE) scan - suspend and resume. Analyse (suspension et reprise) TDE (Transparent Data Encryption)Transparent Data Encryption (TDE) scan - suspend and resume
   

1 Il s’agit d’une fonctionnalité à activer qui nécessite l’activation de l’indicateur de trace 2451.1 This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled.

SQL Server Analysis Services (SSAS)SQL Server Analysis Services (SSAS)

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Relations plusieurs-à-plusieurs dans les modèles tabulaires.Many-to-many relationships in tabular models. Relations plusieurs-à-plusieurs dans les modèles tabulairesMany-to-many relationships in tabular models
Paramètres de propriété pour la gouvernance des ressources.Property settings for resource governance. Paramètres de propriété pour la gouvernance des ressourcesProperty settings for resource governance
   

CTP 2.3 février 2019CTP 2.3 February 2019

Clusters Big DataBig data clusters

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Envoyer des travaux Spark sur des clusters Big Data dans IntelliJ.Submit Spark jobs on big data clusters in IntelliJ. Envoie des travaux Spark sur des clusters Big Data SQL Server dans IntelliJSubmit Spark jobs on SQL Server big data clusters in IntelliJ
CLI courantes pour la gestion des clusters et le déploiement des applications.Common CLI for application deployment and cluster management. Comment déployer une application sur un cluster Big Data de SQL Server 2019 (préversion)How to deploy an app on SQL Server 2019 big data cluster (preview)
Extension de VS Code pour déployer des applications sur un cluster de Big Data.VS Code extension to deploy applications to a big data cluster. Comment utiliser VS Code pour déployer des applications sur les clusters Big Data de SQL ServerHow to use VS Code to deploy applications to SQL Server big data clusters
Modifications apportées à l’utilisation des commandes de l’outil mssqlctl.Changes to the mssqlctl tool command usage. Pour plus d’informations, consultez les problèmes connus pour mssqlctl.For more details see the known issues for mssqlctl.
Utilisation de Sparklyr dans les clusters Big Data.Use Sparklyr in big data cluster. Utiliser Sparklyr dans des clusters Big Data SQL Server 2019Use Sparklyr in SQL Server 2019 big data cluster
Monter un stockage compatible HDFS externe dans le cluster Big Data avec une hiérarchisation HDFS.Mount external HDFS-compatible storage into big data cluster with HDFS tiering. Consultez Hiérarchisation HDFS.See HDFS tiering.
Nouvelle expérience de connexion unifiée pour l’instance principale de SQL Server et la passerelle HDFS/Spark.New unified connection experience for the SQL Server master instance and the HDFS/Spark Gateway. Consultez Instance principale de SQL Server et passerelle HDFS/Spark.See SQL Server master instance and the HDFS/Spark Gateway.
La suppression d’un cluster avec mssqlctl cluster delete supprime désormais uniquement les objets dans l’espace de noms qui faisaient partie du cluster Big Data.Deleting a cluster with mssqlctl cluster delete now deletes only the objects in the namespace that were part of the big data cluster. L’espace de noms n’est pas supprimé.The namespace is not deleted. Toutefois, dans les versions antérieures, cette commande supprimait l’espace de noms dans son intégralité.However, in earlier releases this command did delete the entire namespace.
Les noms de point de terminaison de Sécurité ont été modifiés et consolidés.Security endpoint names have been changed and consolidated. service-security-lb et service-security-nodeport ont été consolidés dans le point de terminaison endpoint-security.service-security-lb and service-security-nodeport have been consolidated into the endpoint-security endpoint.
Les noms de point de terminaison de Proxy ont été modifiés et consolidés.Proxy endpoint names have been changed and consolidated. service-proxy-lb et service-proxy-nodeport ont été consolidés dans le point de terminaison endpoint-service-proxy.service-proxy-lb and service-proxy-nodeport have been consolidated into the endpoint-service-proxy endpoint.
Les noms de point de terminaison de Contrôleur ont été modifiés et consolidés.Controller endpoint names have been changed and consolidated. service-mssql-controller-lb et service-mssql-controller-nodeport ont été consolidés dans le point de terminaison endpoint-controller.service-mssql-controller-lb and service-mssql-controller-nodeport have been consolidated into the endpoint-controller endpoint.
   

Moteur de base de donnéesDatabase engine

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Activer la récupération accélérée de la base de données peut être activé par base de données.Enable accelerated database recovery can be enabled per-database. Récupération de base de données accéléréeAccelerated database recovery
Prise en charge de la possibilité de forcer le plan du Magasin des requêtes pour l’avance rapide et les curseurs statiques.Query Store plan forcing support for fast forward and static cursors. Prise en charge de la possibilité de forcer le plan pour l’avance rapide et les curseurs statiquesPlan forcing support for fast forward and static cursors
Recompilations réduites pour les charges de travail qui utilisent des tables temporaires sur plusieurs étendues.Reduced recompilations for workloads using temporary tables across multiple scopes. Recompilations réduites pour les charges de travailReduced recompilations for workloads
Scalabilité du point de contrôle indirect améliorée.Improved indirect checkpoint scalability. Scalabilité du point de contrôle indirect amélioréeImproved indirect checkpoint scalability
il est maintenant possible d’utiliser l’encodage de caractères UTF-8 avec le classement BIN2 (UTF8_BIN2).Adds support to use UTF-8 character encoding with a BIN2 collation (UTF8_BIN2). Prise en charge d'Unicode et du classementCollation and Unicode Support
Définir les actions de suppression en cascade au niveau d’une contrainte d’arête dans une base de données de graphe.Define cascaded delete actions on an edge constraint in a graph database. Contraintes d’arêteEdge constraints
Activer ou désactiver LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING avec la nouvelle configuration étendue aux bases de données.Enable or disable LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING with the new database scoped configuration. LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING
   

OutilsTools

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Azure Data Studio prend en charge Azure Active Directory.Azure Data Studio supports Azure Active Directory. Azure Data StudioAzure Data Studio
Déplacement de l’interface utilisateur du mode Notebook vers le noyau Azure Data Studio.Notebook view UI has moved into Azure Data Studio core. Comment gérer des notebooks dans Azure Data StudioHow to manage notebooks in Azure Data Studio
Ajout d’un nouvel Assistant pour créer des sources de données externes à partir du système de fichiers DFS Hadoop (HDFS) dans un cluster Big Data de SQL Server.Added new wizard to create external data sources from Hadoop Distributed File System (HDFS) to SQL Server Big Data Cluster. OutilsTools
Amélioration de l’interface utilisateur de la visionneuse Notebook.Improved Notebook viewer UI. OutilsTools
Ajout de nouvelles API Notebook.Added new Notebook APIs. OutilsTools
Ajout de la commande « Réinstaller des dépendances Notebook » pour faciliter les mises à jour de package Python.Added "Reinstall Notebook dependencies" command to assist with Python package updates. OutilsTools
Lancement d’Azure Data Studio à partir de SSMS.Launch Azure Data Studio from SSMS. OutilsTools
   

Analysis ServicesAnalysis services

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Groupes de calcul dans le modèle tabulaire.Calculation groups in tabular model. Groupes de calcul dans le modèle tabulaireCalculation groups in tabular model
   

CTP 2.2, décembre 2018CTP 2.2 December 2018

Clusters Big DataBig data clusters

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Utiliser SparkR à partir d’Azure Data Studio sur un cluster Big Data.Use SparkR from Azure Data Studio on a big data cluster.
Déployer des applications Python et R.Deploy Python and R apps. Déployer des applications à l’aide de mssqlctlDeploy applications using mssqlctl
   

Moteur de base de donnéesDatabase engine

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Il est maintenant possible d’utiliser l’encodage de caractères UTF-8 avec la réplication SQL Server.Adds support to use UTF-8 character encoding with SQL Server Replication. Prise en charge d'Unicode et du classementCollation and Unicode Support
   

SQL Server sur LinuxSQL Server on Linux

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Groupe de disponibilité Always On sur des conteneurs Docker avec Kubernetes.Always On Availability Group on Docker containers with Kubernetes. Groupes de disponibilité AlwaysOn pour les conteneursAlways On Availability Groups for containers
   

CTP 2.1, novembre 2018CTP 2.1 November 2018

Moteur de base de donnéesDatabase engine

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Il est maintenant possible de sélectionner le classement UTF-8 par défaut lors deAdds support to select UTF-8 collation as default during. l’installation de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview setup. Prise en charge d'Unicode et du classementCollation and Unicode Support
L’inlining de fonctions UDF scalaires transforme des fonctions scalaires définies par l’utilisateur (UDF) en expressions relationnelles et les incorpore à la requête SQL d’appel.Scalar UDF inlining automatically transforms scalar user-defined functions (UDF) into relational expressions and embeds them in the calling SQL query. Incorporation (inlining) des fonctions UDF scalairesScalar UDF Inlining
La colonne command de la vue de gestion dynamique sys.dm_exec_requests indique SELECT (STATMAN) si une instruction SELECT attend la fin d’une opération de mise à jour synchrone des statistiques pour poursuivre l’exécution de la requête.The dynamic management view sys.dm_exec_requests column command shows SELECT (STATMAN) if a SELECT is waiting for a synchronous statistics update operation to complete prior to continuing query execution. sys.dm_exec_requests
Le nouveau type d’attente WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH est exposé dans la vue de gestion dynamique sys.dm_os_wait_stats.The new wait type WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH is surfaced in the sys.dm_os_wait_stats dynamic management view. Il montre le temps, cumulé par instance, consacré aux opérations d’actualisation synchrone des statistiques.It shows the accumulated instance-level time spent on synchronous statistics refresh operations. sys.dm_os_wait_stats
Le pool de mémoires tampons hybride est une nouvelle fonctionnalité du Moteur de base de données SQL Server selon laquelle les pages de base de données qui se trouvent sur des fichiers de base de données placés sur un appareil à mémoire persistante (PMEM) sont directement accessibles si nécessaire.Hybrid buffer pool is a new feature of the SQL Server database engine where database pages sitting on database files placed on a persistent memory (PMEM) device will be directly accessed when required. Pool de mémoires tampons hybrideHybrid buffer pool
Utilisation d’alias de tables dérivées ou de vues dans les requêtes de correspondance de grapheUse derived table or view aliases in graph match query Contraintes d’arête de grapheGraph Edge Constraints
   

SQL Server sur LinuxSQL Server on Linux

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Nouveau registre de conteneurs pour SQL Server.New container registry for SQL Server. Prise en main des conteneurs SQL Server sur DockerGet started with SQL Server containers on Docker
   

OutilsTools

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Azure Data Studio prend en charge la connexion et la gestion des clusters Big Data SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.Azure Data Studio supports Connect and manage SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview big data clusters.
   

CTP 2.0, octobre 2018CTP 2.0 October 2018

Clusters Big DataBig data clusters

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Déployer un cluster Big Data avec des conteneurs SQL ServerSQL Server et Spark Linux sur Kubernetes.Deploy a Big Data cluster with SQL ServerSQL Server and Spark Linux containers on Kubernetes.
Accéder à votre Big Data à partir du système HDFS.Access your big data from HDFS.
Exécuter l’analytique avancée et le Machine Learning avec Spark.Run Advanced analytics and machine learning with Spark.
Utiliser Spark Streaming pour envoyer des données aux pools de données SQL.Use Spark streaming to data to SQL data pools.
Exécuter des livres de requêtes qui procurent une expérience de bloc-notes dans Azure Data Studio.Run Query books that provide a notebook experience in Azure Data Studio. Engineering donnéesData engineering
   

Moteur de base de donnéesDatabase engine

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Le niveau de compatibilité COMPATIBILITY_LEVEL 150 de base de données a été ajouté.Database COMPATIBILITY_LEVEL 150 is added. Niveau de compatibilité ALTER DATABASE (Transact-SQL)ALTER DATABASE Compatibility Level (Transact-SQL)
Création d’index en ligne pouvant être reprise.Resumable Online Index Create. CREATE INDEX (Transact-SQL)CREATE INDEX (Transact-SQL)
Rétroaction d’allocation de mémoire en mode ligne.Row mode memory grant feedback. Rétroaction d’allocation de mémoire en mode ligneRow mode memory grant feedback
COUNT DISTINCT approximatif.Approximate COUNT DISTINCT. Traitement des requêtes approximatifApproximate query processing
Mode Batch sur rowstore.Batch mode on rowstore. Mode Batch sur rowstoreBatch mode on rowstore
Compilation différée de variable de table.Table variable deferred compilation. Compilation différée de variable de tableTable variable deferred compilation
Extension pour langage Java.Java language extension. Extension pour langage JavaJava language extension
Fusionnez vos données de graphe actuelles à partir des tables de nœuds ou d’arêtes avec de nouvelles données à l’aide des prédicats MATCH dans l’instruction MERGE.Merge your current graph data from node or edge tables with new data using the MATCH predicates in the MERGE statement.
Contraintes d’arête.Edge constraints. Contraintes d’arête de grapheGraph edge constraints
Paramétrage par défaut au niveau de la base de données pour les opérations DDL en ligne et pouvant être reprises.Database scoped default setting for online and resumable DDL operations.
Les groupes de disponibilité prennent en charge jusqu’à 5 réplicas secondaires synchrones.Availability groups support up to 5 synchronous secondary replicas. Groupes de disponibilitéAvailability groups
Redirection de la connexion en lecture/écriture depuis un réplica secondaire vers le réplica principalSecondary to primary replica read/write connection redirection Redirection de connexion en lecture/écriture depuis un réplica secondaire vers le réplica principal (groupes de disponibilité Always On)Secondary to primary replica read/write connection redirection-Always On Availability Groups
Découverte et classification des données SQL.SQL Data Discovery and Classification. Découverte et classification des données SQLSQL Data Discovery & Classification
Prise en charge étendue des appareils de mémoire persistante.Expanded support for persistent memory devices. Pool de mémoires tampons hybrideHybrid Buffer Pool
Prise en charge des statistiques de columnstore dans DBCC CLONEDATABASESupport for columnstore statistics in DBCC CLONEDATABASE Objets blob de statistiques pour les index columnstoreStats blob for columnstore indexes
sp_estimate_data_compression_savings introduit COLUMNSTORE et COLUMNSTORE_ARCHIVE.sp_estimate_data_compression_savings introduces COLUMNSTORE and COLUMNSTORE_ARCHIVE. Remarques pour les index columnstoreConsiderations for Columnstore Indexes
Azure Machine Learning services est pris en charge sur les Clusters de basculement Windows Server.Machine Learning services supported on Windows Server Failover Cluster. Nouveautés - SQL Server Machine Learning ServicesWhat's new - SQL Server Machine Learning Services
Prise en charge du Machine Learning pour la modélisation basée sur les partitions.Machine Learning support for partition-based modeling. Nouveautés - SQL Server Machine Learning ServicesWhat's new - SQL Server Machine Learning Services
Infrastructure du profilage de requête léger activée par défautLightweight query profiling infrastructure enabled by default Infrastructure légère de profilage des statistiques sur l’exécution des requêtes v3Lightweight query execution statistics profiling infrastructure v3
Nouveaux connecteurs de PolyBase pour SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata et MongoDB.New PolyBase connectors for SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata, and MongoDB. Qu’est-ce que PolyBase ?What is PolyBase?
sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) retourne des informations sur une page dans une base de données.sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) returns information about a page in a database. sys.dm_db_page_info (Transact-SQL)sys.dm_db_page_info (Transact-SQL)
Always Encrypted avec enclaves sécurisées.Always Encrypted with secure enclaves. Always Encrypted avec enclaves sécuriséesAlways Encrypted with secure enclaves
Générer et regénérer des index en ligne columnstore en cluster.Build and rebuild online clustered columnstore index. Exécuter des opérations en ligne sur les indexPerform Index Operations Online
   

SQL Server sur LinuxSQL Server on Linux

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Prise en charge de la réplicationReplication support Réplication SQL Server sur LinuxSQL Server Replication on Linux
Prise en charge de MSDTC (Microsoft Distributed Transaction Coordinator)Support for the Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC) Comment configurer MSDTC sur LinuxHow to configure MSDTC on Linux
Prise en charge d’OpenLDAP pour les fournisseurs AD tiersOpenLDAP support for third-party AD providers Tutoriel : Utiliser l’authentification Active Directory avec SQL Server sur LinuxTutorial: Use Active Directory authentication with SQL Server on Linux
Machine learning sur LinuxMachine Learning on Linux Configurer le Machine Learning sur LinuxConfigure Machine Learning on Linux
   

Master Data ServicesMaster Data Services

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
le portail Master Data Services (MDS) ne dépend plus de Silverlight.The Master Data Services (MDS) portal no longer depends on Silverlight. Tous les anciens composants Silverlight ont été remplacés par des contrôles HTML.All the former Silverlight components have been replaced with HTML controls.
   

SécuritéSecurity

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Gestion des certificats dans le Gestionnaire de configuration SQL ServerCertificate management in SQL Server Configuration Manager Gestion des certificats (Gestionnaire de configuration SQL Server)Certificate Management (SQL Server Configuration Manager)
   

OutilsTools

Nouvelle fonctionnalité ou mise à jourNew feature or update DétailsDetails
Azure Data Studio prend en charge la connexion et la gestion des clusters Big Data SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.Azure Data Studio supports Connect and manage SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview big data clusters. Qu’est-ce qu’Azure Data StudioWhat is Azure Data Studio
Prend en charge des scénarios utilisant des clusters Big Data SQL Server.Supports scenarios using SQL Server big data clusters. Extension de SQL Server 2019 (préversion)SQL Server 2019 extension (preview)
SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (préversion)  : Prise en charge de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (preview): Supports SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.
Prise en charge d’Always Encrypted avec enclaves sécurisées.Support for Always Encrypted with secure enclaves. Always Encrypted avec enclaves sécuriséesAlways Encrypted with Secure Enclaves
   

Autres servicesOther services

À compter de la version CTP 2.4, SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview n’introduit pas de nouvelles fonctionnalités pour les services suivants :As of CTP 2.4, SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview does not introduce new features for the following services:

  • SQL ServerSQL Server Integration ServicesIntegration Services (SSIS)Integration ServicesIntegration Services (SSIS)
  • SQL ServerSQL Server Reporting ServicesReporting Services (SSRS)Reporting ServicesReporting Services (SSRS)

DétailsDetails

Clusters Big DataBig data clusters

Les clusters Big Data SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview permettent de nouveaux scénarios, notamment les suivants :SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview Big data clusters enables new scenarios including the following:

Notes

Clusters de données volumineuses de SQL Server est disponible en version préliminaire publique limitée par le biais du programme d’Adoption anticipée de SQL Server 2019.SQL Server big data clusters is first available as a limited public preview through the SQL Server 2019 Early Adoption Program. Pour demander l’accès, vous devez inscrire iciet spécifiez votre intérêt pour essayer les clusters de données volumineuses de SQL Server.To request access, register here, and specify your interest to try SQL Server big data clusters. Microsoft trier toutes les demandes et répondre dès que possible.Microsoft will triage all requests and respond as soon as possible.

Moteur de base de donnéesDatabase Engine

SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview introduit ou améliore les nouvelles fonctionnalités suivantes pour le Moteur de base de données SQL ServerSQL Server Database Engine.introduces or enhances the following new features for the Moteur de base de données SQL ServerSQL Server Database Engine.

Nouvel événement étendu query_post_execution_plan_profile (CTP 2.4)New query_post_execution_plan_profile Extended Event (CTP 2.4)

Le nouvel événement étendu query_post_execution_plan_profile collecte l’équivalent d’un plan d’exécution réel basé sur le profilage léger, contrairement à query_post_execution_showplan qui utilise le profilage standard.The new query_post_execution_plan_profile Extended Event collects the equivalent of an actual execution plan based on lightweight profiling, unlike query_post_execution_showplan which uses standard profiling. Pour plus d’informations, consultez Infrastructure du profilage de requête.For more information, see Query profiling infrastructure.

Exemple 1 - Session d’événements étendus utilisant le profilage standardExample 1 - Extended Event session using standard profiling
CREATE EVENT SESSION [QueryPlanOld] ON SERVER 
ADD EVENT sqlserver.query_post_execution_showplan(
    ACTION(sqlos.task_time, sqlserver.database_id, 
    sqlserver.database_name, sqlserver.query_hash_signed, 
    sqlserver.query_plan_hash_signed, sqlserver.sql_text))
ADD TARGET package0.event_file(SET filename = N'C:\Temp\QueryPlanStd.xel')
WITH (MAX_MEMORY=4096 KB, EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS, 
    MAX_DISPATCH_LATENCY=30 SECONDS, MAX_EVENT_SIZE=0 KB, 
    MEMORY_PARTITION_MODE=NONE, TRACK_CAUSALITY=OFF, STARTUP_STATE=OFF);
Exemple 2 - Session d’événements étendus utilisant le profilage légerExample 2 - Extended Event session using lightweight profiling
CREATE EVENT SESSION [QueryPlanLWP] ON SERVER 
ADD EVENT sqlserver.query_post_execution_plan_profile(
    ACTION(sqlos.task_time, sqlserver.database_id, 
    sqlserver.database_name, sqlserver.query_hash_signed, 
    sqlserver.query_plan_hash_signed, sqlserver.sql_text))
ADD TARGET package0.event_file(SET filename=N'C:\Temp\QueryPlanLWP.xel')
WITH (MAX_MEMORY=4096 KB, EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS, 
    MAX_DISPATCH_LATENCY=30 SECONDS, MAX_EVENT_SIZE=0 KB, 
    MEMORY_PARTITION_MODE=NONE, TRACK_CAUSALITY=OFF, STARTUP_STATE=OFF);

Nouvelle fonction de gestion dynamique (DMF) sys.dm_exec_query_plan_stats (CTP 2.4)New DMF sys.dm_exec_query_plan_stats (CTP 2.4)

La nouvelle fonction de gestion dynamique (DMF) sys.dm_exec_query_plan_stats retourne l’équivalent du dernier plan d’exécution réel connu pour la plupart des requêtes, basé sur le profilage léger.The new DMF sys.dm_exec_query_plan_stats returns the equivalent of the last known actual execution plan for most queries, based on lightweight profiling. Pour plus d’informations, consultez sys.dm_exec_query_plan_stats et Infrastructure du profilage de requête.For more information, see sys.dm_exec_query_plan_stats and Query profiling infrastructure. En guise d’exemple, consultez le script suivant :See the following script as an example:

SELECT *
FROM sys.dm_exec_cached_plans
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan_stats(plan_handle)
WHERE objtype ='Trigger';
GO

Il s’agit d’une fonctionnalité d’activation qui nécessite l’activation de l’indicateur de trace 2451.This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled.

Analyse (suspension et reprise) TDE (Transparent Data Encryption) - (CTP 2.4)Transparent Data Encryption (TDE) scan - suspend and resume (CTP 2.4)

Afin d’activer Transparent Data Encryption (TDE) sur une base de données, SQL ServerSQL Server doit effectuer une analyse de chiffrement qui lit chaque page du ou des fichiers de données dans le pool de mémoires tampons, puis écrit les pages chiffrées sur un disque.In order to enable Transparent Data Encryption (TDE) on a database, SQL ServerSQL Server must perform an encryption scan which reads each page from the data file(s) into the buffer pool, and then writes the encrypted pages back out to disk. Pour fournir aux utilisateurs un contrôle accru sur l’analyse du chiffrement, SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview introduit la syntaxe d’analyse (suspension et reprise) TDE afin que vous puissiez suspendre l’analyse alors que la charge de travail sur le système est lourde ou pendant les heures vitales pour l’entreprise, puis reprendre l’analyse ultérieurement.To provide the user with more control over the encryption scan, SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview introduces TDE scan - suspend and resume syntax so that you can pause the scan while the workload on the system is heavy, or during business-critical hours, and then resume the scan later.

Pour suspendre l’analyse du chiffrement TDE, utilisez la syntaxe suivante :Use the following syntax to pause the TDE encryption scan:

ALTER DATABASE <db_name> SET ENCRYPTION SUSPEND;

De même, pour reprendre l’analyse du chiffrement TDE, utilisez la syntaxe suivante :Similarly, the following syntax resumes the TDE encryption scan:

ALTER DATABASE <db_name> SET ENCRYPTION RESUME;

Pour afficher l’état actuel de l’analyse du chiffrement, encryption_scan_state a été ajouté à la vue de gestion dynamique sys.dm_database_encryption_keys.To show the current state of the encryption scan, encryption_scan_state has been added to the sys.dm_database_encryption_keys dynamic management view. Il existe également une nouvelle colonne appelée encryption_scan_modify_date qui contient la date et l’heure du dernier changement d’état de l’analyse du chiffrement.There is also a new column called encryption_scan_modify_date which will contain the date and time of the last encryption scan state change. Notez également que si l’instance SQL ServerSQL Server redémarre pendant l’analyse du chiffrement est dans un état suspendu, un message est consigné dans le journal des erreurs au démarrage, indiquant qu’une analyse existante a été suspendue.Also note that if the SQL ServerSQL Server instance is restarted while the encryption scan is in a suspended state, a message will be logged in the errorlog on startup indicating that there is an existing scan which has been paused.

Récupération de base de données accélérée (CTP 2.3)Accelerated database recovery (CTP 2.3)

La récupération de base de données accélérée améliore considérablement la disponibilité des bases de données, notamment en présence de transactions durables, en redéfinissant le processus de récupération du moteur de base de données SQL Server.Accelerated database recovery greatly improves database availability, especially in the presence of long running transactions, by redesigning the SQL Server database engine recovery process. La récupération de base de données est le processus que SQL Server utilise pour chaque base de données pour démarrer dans un état cohérent (ou propre) en termes de transaction.Database recovery is the process SQL Server uses for each database to start at a transactionally consistent - or clean - state. Une base de données, pour laquelle la récupération de base de données est accélérée, termine la récupération beaucoup plus rapidement après un basculement ou tout autre arrêt qui n’est pas propre.A database, with accelerated database recovery enabled, completes recovery significantly faster after a fail over or other non-clean shutdown. À partir de CTP 2.3, la récupération de base de données accélérée peut être activé par base de données à l’aide de la syntaxe suivante :As of CTP 2.3, accelerated database recovery can be enabled per-database using the following syntax:

ALTER DATABASE <db_name> SET ACCELERATED_DATABASE_RECOVERY = {ON | OFF}

Notes

Cette syntaxe n’est pas obligatoire pour tirer parti de cette fonctionnalité dans Azure SQL DB, où elle est activée sur demande lors de la préversion publique.This syntax is not required to take advantage of this feature in Azure SQL DB, where it is enabled by request during public preview. Une fois activée, la fonctionnalité est active par défaut.After it is enabled, the feature is on by default.

Si vous avez des bases de données critiques enclines à des transactions volumineuses, essayez cette fonctionnalité dans la préversion.If you have critical databases that are prone to large transactions, experiment with this feature during the preview. Envoyez vos commentaires à l’équipe SQL ServerSQL Server.Provide feedback to SQL ServerSQL Server team.

Prise en charge de la possibilité de forcer le plan du Magasin des requêtes pour l’avance rapide et les curseurs statiques (CTP 2.3)Query Store plan forcing support for fast forward and static cursors (CTP 2.3)

Le Magasin des requêtes prend désormais en charge la possibilité de forcer des plans d’exécution de requêtes pour l’avance rapide et les curseurs T-SQL et d’API statiques.Query Store now supports the ability to force query execution plans for fast forward and static T-SQL and API cursors. Ce forçage est à présent pris en charge par le biais de sp_query_store_force_plan ou des rapports du Magasin des requêtes SQL Server Management Studio.Forcing is now supported via sp_query_store_force_plan or through SQL Server Management Studio Query Store reports.

Recompilations réduites pour les charges de travail qui utilisent des tables temporaires sur plusieurs étendues (CTP 2.3)Reduced recompilations for workloads using temporary tables across multiple scopes (CTP 2.3)

Avant cette fonctionnalité, quand vous référenciez une table temporaire avec une instruction de langage de manipulation de données (DML) (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), si la table temporaire était créée par un lot d’étendue externe, une recompilation de l’instruction DML se produisait à chacune de ses exécutions.Prior to this feature, when referencing a temporary table with a data manipulation language (DML) statement (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), if the temporary table was created by an outer scope batch, this would result in a recompile of the DML statement each time it is executed. Avec cette amélioration, SQL Server effectue de légères vérifications supplémentaires pour éviter les recompilations inutiles :With this improvement, SQL Server performs additional lightweight checks to avoid unnecessary recompilations:

  • Vérifiez si le module d’étendue externe utilisé pour la création de la table temporaire au moment de la compilation est le même que celui utilisé pour les exécutions consécutives.Check if the outer-scope module used for creating the temporary table at compile time is the same one used for consecutive executions.
  • Gardez une trace de toutes les modifications de langage de définition de données (DDL) apportées au moment de la compilation initiale et comparez-les aux opérations DDL des exécutions consécutives.Keep track of any data definition language (DDL) changes made at initial compilation and compare them with DDL operations for consecutive executions.

Le résultat final est une réduction des recompilations superflues et du temps processeur.The end result is a reduction in extraneous recompilations and CPU-overhead.

Scalabilité du point de contrôle indirect améliorée (CTP 2.3)Improved indirect checkpoint scalability (CTP 2.3)

Dans les versions précédentes de SQL ServerSQL Server, les utilisateurs peuvent rencontrer des erreurs de planificateur improductives lorsqu’il existe une base de données qui génère un grand nombre de pages de modifications, comme tempdb.In previous versions of SQL ServerSQL Server, users may experience non-yielding scheduler errors when there is a database that generates a large number of dirty pages, such as tempdb. SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview introduit une scalabilité améliorée pour le point de contrôle indirect, qui permet d’éviter ces erreurs sur les bases de données dont la charge de travail de mise à jour/insertion est importante.introduces improved scalability for Indirect Checkpoint, which should help avoid these errors on databases that have a heavy UPDATE/INSERT workload.

Prise en charge d’UTF-8 (CTP 2.3)UTF-8 support (CTP 2.3)

Prise en charge complète du codage de caractères UTF-8 courant en tant qu’encodage d’importation ou d’exportation ou que classement de données texte au niveau de la base de données ou des colonnes.Full support for the widely used UTF-8 character encoding as an import or export encoding, or as database-level or column-level collation for text data. UTF-8 est autorisé dans les types de données CHAR et VARCHAR, et est activé pendant la création du classement d’un objet ou sa modification en un classement avec le suffixe UTF8.UTF-8 is allowed in the CHAR and VARCHAR datatypes, and is enabled when creating or changing an object's collation to a collation with the UTF8 suffix.

Par exemple,LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC en LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC_UTF8.For example,LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC to LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC_UTF8. UTF-8 est uniquement disponible pour les classements Windows qui prennent en charge les caractères supplémentaires, comme introduit dans SQL Server 2012 (11.x)SQL Server 2012 (11.x).UTF-8 is only available to Windows collations that support supplementary characters, as introduced in SQL Server 2012 (11.x)SQL Server 2012 (11.x). NCHAR et NVARCHAR autorisent uniquement l’encodage UTF-16 et restent inchangés.NCHAR and NVARCHAR allow UTF-16 encoding only, and remain unchanged.

Cette fonctionnalité peut engendrer des économies de stockage importantes, selon le jeu de caractères utilisé.This feature may provide significant storage savings, depending on the character set in use. Par exemple, le fait de changer un type de données de colonne existant comportant des chaînes ASCII (Latin) de NCHAR(10) en CHAR(10) avec un classement prenant en charge UTF-8 se traduit par une réduction de 50 % des besoins en stockage.For example, changing an existing column data type with ASCII (Latin) strings from NCHAR(10) to CHAR(10) using an UTF-8 enabled collation, translates into 50% reduction in storage requirements. En effet, NCHAR(10) nécessite 20 octets pour le stockage, tandis que CHAR(10) nécessite 10 octets pour la même chaîne Unicode.This reduction is because NCHAR(10) requires 20 bytes for storage, whereas CHAR(10) requires 10 bytes for the same Unicode string.

Pour plus d’informations, consultez Prise en charge d’Unicode et du classement.For more information, see Collation and Unicode Support.

Avec CTP 2.1, il est maintenant possible de sélectionner le classement UTF-8 par défaut lors de à l’installation de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.CTP 2.1 Adds support to select UTF-8 collation as default during SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview setup.

Avec CTP 2.2, il est maintenant possible d’utiliser l’encodage de caractères UTF-8 avec la réplication SQL Server.CTP 2.2 Adds support to use UTF-8 character encoding with SQL Server Replication.

Avec CTP 2.3, il est maintenant possible d’utiliser l’encodage de caractères UTF-8 avec le classement BIN2 (UTF8_BIN2).CTP 2.3 Adds support to use UTF-8 character encoding with a BIN2 collation (UTF8_BIN2).

Inlining de fonctions UDF scalaires (CTP 2.1)Scalar UDF inlining (CTP 2.1)

L’inlining de fonctions UDF scalaires transforme des fonctions scalaires définies par l’utilisateur (UDF) en expressions relationnelles et les incorpore à la requête SQL d’appel, ce qui améliore les performances des charges de travail qui tirent parti des fonctions UDF scalaires.Scalar UDF inlining automatically transforms scalar user-defined functions (UDF) into relational expressions and embeds them in the calling SQL query, thereby improving the performance of workloads that leverage scalar UDFs. L’inlining de fonctions UDF scalaires facilite l’optimisation du coût des opérations au sein des fonctions UDF et aboutit à des plans d’exécution efficaces, orientés ensembles et parallèles, par opposition à des plans inefficaces, itératifs et en série.Scalar UDF inlining facilitates cost-based optimization of operations inside UDFs, and results in efficient plans that are set-oriented and parallel as opposed to inefficient, iterative, serial execution plans. Cette fonctionnalité est activée par défaut sous le niveau de compatibilité de base de données 150.This feature is enabled by default under database compatibility level 150.

Pour plus d’informations, consultez Incorporation des fonctions UDF scalaires.For more information, see Scalar UDF inlining.

Amélioration du message d’erreur de troncation, qui inclut les noms de tables et de colonnes, ainsi que la valeur tronquée (CTP 2.1)Truncation error message improved to include table and column names, and truncated value (CTP 2.1)

Le message d’erreur ID 8152 String or binary data would be truncated, connu par de nombreux développeurs et administrateurs SQL ServerSQL Server qui développent ou gèrent des charges de travail de déplacement des données, est généré lors des transferts de données entre une source et une destination avec des schémas différents, si la source de données est trop grande pour tenir dans le type de données de destination.The error message ID 8152 String or binary data would be truncated is familiar to many SQL ServerSQL Server developers and administrators who develop or maintain data movement workloads; the error is raised during data transfers between a source and a destination with different schemas when the source data is too large to fit into the destination data type. La résolution de ce problème peut prendre du temps.This error message can be time-consuming to troubleshoot. SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview introduit un nouveau message d’erreur (2628), plus spécifique, dans ce scénario :introduces a new, more specific error message (2628) for this scenario:

String or binary data would be truncated in table '%.*ls', column '%.*ls'. Truncated value: '%.*ls'.

Le nouveau message d’erreur 2628 apporte davantage de contexte au problème de troncation de données, ce qui simplifie le processus de dépannage.The new error message 2628 provides more context for the data truncation problem, simplifying the troubleshooting process.

CTP 2.1 et CTP 2.2 Il s’agit d’un message d’erreur d’activation qui nécessite l’activation de l’indicateur de trace 460.CTP 2.1 and CTP 2.2 This is an opt-in error message and requires trace flag 460 to be enabled.

CTP 2.4 Le message d’erreur 2628 devient le message de troncation par défaut et remplace le message d’erreur 8152 sous le niveau de compatibilité de base de données 150.CTP 2.4 Error message 2628 becomes the default truncation message and replaces error message 8152 under database compatibility level 150. Une nouvelle de configuration délimitée à la base de données VERBOSE_TRUNCATION_WARNINGS est introduite pour basculer entre le message d’erreur 2628 et le message d’erreur 8152 quand le niveau de compatibilité de base de données est 150.A new database scoped configuration VERBOSE_TRUNCATION_WARNINGS is introduced to switch between error message 2628 and 8152 when the database compatibility level is 150. Pour plus d’informations, consultez ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION.For more information, see ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION. Pour un niveau de compatibilité de la base de données égal ou inférieur à 140, le message d’erreur 2628 reste un message d’erreur d’activation qui nécessite l’activation de l’indicateur de trace 460.For database compatibility level 140 or lower, error message 2628 remains an opt-in error message that requires trace flag 460 to be enabled.

Amélioration des données de diagnostic pour le blocage des statistiques (CTP 2.1)Improved diagnostic data for stats blocking (CTP 2.1)

SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview fournit des données de diagnostic améliorées pour les requêtes longues qui attendent des opérations de mise à jour synchrone des statistiques.provides improved diagnostic data for long-running queries that wait on synchronous statistics update operations. La colonne command de la vue de gestion dynamique sys.dm_exec_requests indique SELECT (STATMAN) si une instruction SELECT attend la fin d’une opération de mise à jour synchrone des statistiques pour poursuivre l’exécution de la requête.The dynamic management view sys.dm_exec_requests column command shows SELECT (STATMAN) if a SELECT is waiting for a synchronous statistics update operation to complete prior to continuing query execution. Par ailleurs, le nouveau type d’attente WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH est exposé dans la vue de gestion dynamique sys.dm_os_wait_stats.Additionally, the new wait type WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH is surfaced in the sys.dm_os_wait_stats dynamic management view. Il montre le temps, cumulé par instance, consacré aux opérations d’actualisation synchrone des statistiques.It shows the accumulated instance-level time spent on synchronous statistics refresh operations.

Pool de mémoires tampons hybride (CTP 2.1)Hybrid buffer pool (CTP 2.1)

Le pool de mémoires tampons hybride est une nouvelle fonctionnalité du Moteur de base de données SQL Server selon laquelle les pages de base de données qui se trouvent sur des fichiers de base de données placés sur un appareil à mémoire persistante (PMEM) sont directement accessibles si nécessaire.Hybrid buffer pool is a new feature of the SQL Server database engine where database pages sitting on database files placed on a persistent memory (PMEM) device will be directly accessed when required. Compte tenu de la très faible latence des appareils PMEM pour l’accès aux données, le moteur peut renoncer à effectuer une copie des données dans une zone de « pages nettoyées » du pool de mémoires tampons pour simplement accéder directement à la page sur PMEM.Since PMEM devices provide very low latency for data access, the engine can forgo making a copy of the data in a "clean pages" area of the buffer pool and simply access the page directly on PMEM. L’accès est effectué à l’aide d’E/S mappées en mémoire, comme c’est le cas avec l’état d'éveil à la présence d'un environnement virtualisé.Access is performed using memory mapped I/O, as is the case with enlightenment. Il en résulte des avantages en matière de performances : sont évitées la copie de la page dans la mémoire DRAM ainsi que la pile d’E/S du système d’exploitation permettant d’accéder à la page sur un stockage persistant.This brings performance benefits from avoiding a copy of the page to DRAM, and from the avoidance of the I/O stack of the operating system to access the page on persistent storage. Cette fonctionnalité est disponible sur SQL Server sur Windows et sur SQL Server sur Linux.This feature is available on both SQL Server on Windows and SQL Server on Linux.

Pour plus d’informations, voir Pool de mémoires tampons hybride.For more information, see Hybrid buffer pool

Masquage statique des données (CTP 2.1)Static data masking (CTP 2.1)

SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview introduit le masquage statique des données.introduces static data masking. Vous pouvez l’utiliser pour nettoyer les données sensibles dans des copies de bases de données SQL Server.You can use static data masking to sanitize sensitive data in copies of SQL Server databases. Le masquage statique des données permet de créer une copie expurgée de bases de données, dans laquelle toutes les informations sensibles ont été modifiées d’une manière qui rend la copie partageable avec des utilisateurs hors production.Static data masking helps create a sanitized copy of databases where all sensitive information has been altered in a way that makes the copy sharable with non-production users. Il peut être utilisé à des fins de développement, de test, d’analyse et de rapports professionnels, de conformité, de dépannage et pour tout autre scénario dans lequel certaines données ne doivent pas être copiées dans différents environnements.Static data masking can be used for development, testing, analytics and business reporting, compliance, troubleshooting, and any other scenario where specific data cannot be copied to different environments.

Le masquage statique des données fonctionne au niveau des colonnes.Static data masking operates at the column level. Sélectionnez les colonnes à masquer, puis, pour chaque colonne sélectionnée, spécifiez une fonction de masquage.Select which columns to mask, and for each column selected, specify a masking function. Le masquage statique des données copie la base de données, puis applique les fonctions de masquage spécifiées aux colonnes.Static data masking copies the database and then applies the specified masking functions to the columns.

Comparaison entre le masquage statique des données et le masquage dynamique des donnéesStatic data masking vs. dynamic data masking

Le masquage des données est le processus qui consiste à appliquer un masque sur une base de données pour masquer des informations sensibles et les remplacer par de nouvelles données ou des données nettoyées.Data masking is the process of applying a mask on a database to hide sensitive information and replacing it with new data or scrubbed data. Microsoft propose deux options de masquage : le masquage statique et le masquage dynamique des données.Microsoft offers two masking options, static data masking and dynamic data masking. Le masquage dynamique des données a été introduit dans SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x).Dynamic data masking was introduced in SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x). Le tableau suivant compare ces deux solutions :The following table compares these two solutions:

Masquage statique des donnéesStatic data masking Masquage dynamique des donnéesDynamic data masking
Le masquage se produit sur une copie de la base de donnéesHappens on a copy of the database

Les données d’origine ne sont pas récupérablesOriginal data not retrievable

Le masque s’applique au niveau du stockageMask occurs at the storage level

Tous les utilisateurs ont accès aux mêmes données masquéesAll users have access to the same masked data

Destiné à un accès continu pour toute l’équipeGeared toward continuous team-wide access
Le masquage se produit sur la base de données d'origineHappens on the original database

Les données d'origine sont intactesOriginal data intact

Le masque s’applique à la volée au moment de la requêteMask occurs on-the-fly at query time

Le masque varie en fonction de l’autorisation de l’utilisateurMask varies based on user permission

Destiné à un accès ponctuel pour un utilisateur donnéGeared toward punctual user-specific access

Niveau de compatibilité de la base de données (CTP 2.0)Database compatibility level (CTP 2.0)

Le niveau de compatibilité COMPATIBILITY_LEVEL 150 de base de données a été ajouté.Database COMPATIBILITY_LEVEL 150 is added. Pour activer une base de données utilisateur spécifique, exécutez :To enable for a specific user database, execute:

ALTER DATABASE database_name SET COMPATIBILITY_LEVEL =  150;

Création d’index en ligne pouvant être reprise (CTP 2.0)Resumable online index create (CTP 2.0)

La création d’index en ligne pouvant être reprise permet à une opération de création d’index de s’interrompre, puis de reprendre au niveau auquel elle avait été suspendue ou auquel elle avait échoué, au lieu de redémarrer à partir du début.Resumable online index create allows an index create operation to pause and resume later from where the operation was paused or failed, instead of restarting from the beginning.

La création d’index en ligne pouvant être reprise prend en charge les scénarios suivants :Resumable online index create supports the follow scenarios:

  • Reprendre une opération de création d’index après l’échec d’une création d’index, comme après un basculement de base de données ou un manque d’espace disque.Resume an index create operation after an index create failure, such as after a database failover or after running out of disk space.
  • Interrompre une opération de création d’index puis la reprendre, ce qui permet de libérer temporairement des ressources système en fonction des besoins avant de reprendre l’opération.Pause an ongoing index create operation and resume it later allowing to temporarily free system resources as required and resume this operation later.
  • Créer de grands index sans utiliser d’espace journal conséquent ou de transaction à long terme qui bloque les autres activités de maintenance, tout en autorisant la troncation du journal.Create large indexes without using as much log space and a long-running transaction that blocks other maintenance activities and allowing log truncation.

Sans cette fonctionnalité, si une opération de création d’index en ligne échoue, elle doit être réexécutée et redémarrée.In case of an index create failure, without this feature an online index create operation must be executed again and the operation must be restarted from the beginning.

Avec cette version, nous étendons les fonctionnalités pouvant être reprises en ajoutant cette fonctionnalité à la reconstruction d’index en ligne pouvant être reprise.With this release, we extend the resumable functionality adding this feature to available resumable online index rebuild.

En outre, vous pouvez définir cette fonctionnalité comme fonctionnalité par défaut pour une base de données spécifique à l’aide du paramétrage par défaut au niveau de la base de données pour les opérations DDL en ligne et pouvant être reprises.In addition, this feature can be set as the default for a specific database using database scoped default setting for online and resumable DDL operations.

Pour plus d’informations, consultez Création d’index en ligne pouvant être reprise.For more information, see Resumable Online Index Create.

Génération et regénération d’index columnstore cluster en ligne (CTP 2.0)Build and rebuild clustered columnstore indexes online (CTP 2.0)

Convertissez des tables rowstore au format columnstore.Convert row-store tables into columnstore format. Dans les versions précédentes de SQL ServerSQL Server, la création d’index cluster columnstore (CCI) était un processus hors connexion durant lequel toutes les modifications devaient être arrêtées.Creating clustered columnstore indexes (CCI) was an offline process in the previous versions of SQL ServerSQL Server - requiring all changes stop while the CCI is created. Avec SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview et Azure SQL DatabaseAzure SQL Database, vous pouvez créer ou recréer un CCI en ligne.With SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview and Azure SQL DatabaseAzure SQL Database you can create or re-create CCI online. La charge de travail n’est pas bloquée et toutes les modifications effectuées sur les données sous-jacentes sont ajoutées de manière transparente à la table columnstore cible.Workload will not be blocked and all changes made on the underlying data are transparently added into the target columnstore table. Voici quelques exemples de nouvelles instructions Transact-SQLTransact-SQL qui peuvent être utilisées :Examples of new Transact-SQLTransact-SQL statements that can be used are:

CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX cci
  ON <tableName>
  WITH (ONLINE = ON);
ALTER INDEX cci
  ON <tableName>
  REBUILD WITH (ONLINE = ON);

Always Encrypted avec enclaves sécurisées (CTP 2.0)Always Encrypted with secure enclaves (CTP 2.0)

Always Encrypted est étendu avec un chiffrement sur place et des calculs avancés.Expands upon Always Encrypted with in-place encryption and rich computations. En effet, il est désormais possible d’effectuer des calculs sur des données en texte clair, à l’intérieur d’une enclave sécurisée côté serveur.The expansions come from the enabling of computations on plaintext data, inside a secure enclave on the server side.

Les opérations de chiffrement incluent le chiffrement des colonnes et la permutation des clés de chiffrement de colonne.Cryptographic operations include the encryption of columns, and the rotating of column encryption keys. Ces opérations peuvent maintenant être émises à l’aide de Transact-SQLTransact-SQL et ne nécessitent pas que les données soient déplacées hors de la base de données.These operations can now be issued by using Transact-SQLTransact-SQL, and they do not require that data be moved out of the database. Les enclaves sécurisées permettent d’utiliser Always Encrypted dans un ensemble plus vaste de scénarios qui satisfont aux deux exigences suivantes :Secure enclaves provide Always Encrypted to a broader set of scenarios that have both of the following requirements:

  • Les données sensibles doivent être protégées contre les utilisateurs dotés de privilèges élevés, mais néanmoins non autorisés, y compris les administrateurs de base de données, les administrateurs système, les opérateurs de cloud, ou contre les programmes malveillants.The demand that sensitive data are protected from high-privilege, yet unauthorized users, including database administrators, system administrators, cloud operators, or malware.
  • Les calculs avancés sur des données protégées doivent être pris en charge au sein du système de base de données.The requirement that rich computations on protected data be supported within the database system.

Pour plus d’informations, consultez Always Encrypted avec enclaves sécurisées.For details, see Always Encrypted with secure enclaves.

Notes

Always Encrypted avec enclaves sécurisés est uniquement disponible sur le système d’exploitation Windows.Always Encrypted with secure enclaves is only available on Windows OS.

Traitement de requêtes intelligent (CTP 2.0)Intelligent query processing (CTP 2.0)

  • La rétroaction d’allocation de mémoire en mode ligne étend la fonctionnalité de rétroaction d’allocation de mémoire introduite dans SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) en ajustant les tailles d’allocation de mémoire pour les opérateurs du mode batch et du mode ligne.Row mode memory grant feedback expands on the memory grant feedback feature introduced in SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) by adjusting memory grant sizes for both batch and row mode operators. Dans le cas d’une allocation de mémoire excessive, si la mémoire allouée est plus de deux fois supérieure à la taille de la mémoire réelle utilisée, la rétroaction d’allocation de mémoire recalcule l’allocation de mémoire.For an excessive memory grant condition, if the granted memory is more than two times the size of the actual used memory, memory grant feedback will recalculate the memory grant. Des exécutions consécutives demandent alors moins de mémoire.Consecutive executions will then request less memory. Pour une allocation de mémoire dont la taille est insuffisante et qui entraîne un dépassement de capacité sur le disque, la rétroaction d’allocation de mémoire déclenche un nouveau calcul de l’allocation de mémoire.For an insufficiently sized memory grant that results in a spill to disk, memory grant feedback will trigger a recalculation of the memory grant. Des exécutions consécutives demandent alors plus de mémoire.Consecutive executions will then request more memory. Cette fonctionnalité est activée par défaut sous le niveau de compatibilité de base de données 150.This feature is enabled by default under database compatibility level 150.

  • Le comptage de valeurs approximatif (APPROX_COUNT_DISTINCT) retourne le nombre approximatif de valeurs non NULL uniques dans un groupe.Approximate COUNT DISTINCT returns the approximate number of unique non-null values in a group. Cette fonction est conçue pour une utilisation dans les scénarios Big Data.This function is designed for use in big data scenarios. Elle est optimisée pour les requêtes où toutes les conditions suivantes sont remplies :This function is optimized for queries where all the following conditions are true:

    • Accède à des jeux de données comportant au moins des millions de lignes.Accesses data sets of at least millions of rows.
    • Agrège une ou plusieurs colonnes qui ont un nombre élevé de valeurs distinctes.Aggregates a column or columns that have a large number of distinct values.
    • Le temps de réponse est plus important que la précision absolue.Responsiveness is more critical than absolute precision.
      • APPROX_COUNT_DISTINCT retourne des résultats qui présentent généralement un écart maximal de 2 % par rapport à la réponse précise.APPROX_COUNT_DISTINCT returns results that are typically within 2% of the precise answer.
      • Et il retourne la réponse approximative en beaucoup moins de temps qu’il faudrait pour obtenir la réponse précise.And it returns the approximate answer in a small fraction of the time needed for the precise answer.
  • La fonctionnalité mode batch sur les tables rowstore rend superflue l’utilisation d’un index columnstore pour le traitement d’une requête en mode batch.Batch mode on rowstore no longer requires a columnstore index to process a query in batch mode. Le mode batch permet aux opérateurs de requête de travailler sur un ensemble de lignes, plutôt que sur une seule ligne à la fois.Batch mode allows query operators to work on a set of rows, instead of just one row at a time. Cette fonctionnalité est activée par défaut sous le niveau de compatibilité de base de données 150.This feature is enabled by default under database compatibility level 150. Quand toutes les conditions suivantes sont remplies, le mode batch améliore la vitesse des requêtes qui accèdent à des tables rowstore :Batch mode improves the speed of queries that access rowstore tables when all the following are true:

    • La requête utilise des opérateurs analytiques tels que les jointures ou des opérateurs d’agrégation.The query uses analytic operators such as joins or aggregation operators.
    • La requête implique au moins 100 000 lignes.The query involves 100,000 or more rows.
    • La requête dépend davantage de l’UC que des données.The query is CPU bound, rather than input/output data bound.
    • La création et l’utilisation d’un index columnstore auraient un des inconvénients suivants :Creation and use of a columnstore index would have one of the following drawbacks:
      • Une surcharge trop importante serait ajoutée à la requête.Would add too much overhead to the query.
      • Ou bien, ces opérations seraient impossibles, car votre application dépend d’une fonctionnalité qui n’est pas encore prise en charge avec les index columnstore.Or, is not feasible because your application depends on a feature that is not yet supported with columnstore indexes.
  • La compilation différée de variable de table améliore la qualité du plan et les performances globales pour les requêtes faisant référence à des variables de table.Table variable deferred compilation improves plan quality and overall performance for queries referencing table variables. Pendant l’optimisation et la compilation initiale, cette fonctionnalité va propager les estimations de cardinalité basées sur le nombre réel de lignes de la variable de table.During optimization and initial compilation, this feature will propagate cardinality estimates that are based on actual table variable row counts. Ces informations précises sur le nombre de lignes seront utilisées afin d’optimiser les opérations de plan en aval.This accurate row count information will be used for optimizing downstream plan operations. Cette fonctionnalité est activée par défaut sous le niveau de compatibilité de base de données 150.This feature is enabled by default under database compatibility level 150.

Pour utiliser les fonctionnalités de traitement de requête intelligent, définissez le niveau de compatibilité de base de données COMPATIBILITY_LEVEL = 150.To use intelligent query processing features, set database COMPATIBILITY_LEVEL = 150.

Extensions de programmabilité du langage Java (CTP 2.0)Java language programmability extensions (CTP 2.0)

  • Extension du langage Java (préversion) : utilisez l’extension du langage Java pour exécuter du code Java dans SQL ServerSQL Server.Java language extension (preview): Use the Java language extension to execute Java code in SQL ServerSQL Server. Dans SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview, cette extension est installée quand vous ajoutez la fonctionnalité « Machine Learning Services (en base de données) » à votre instance SQL ServerSQL Server.In SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview, this extension is installed when you add the feature 'Machine Learning Services (in-database)' to your SQL ServerSQL Server instance.

Fonctionnalités Graph SQL (CTP 2.3)SQL Graph features (CTP 2.3)

  • Utilisation d’alias de tables dérivées ou de vues dans les requêtes de correspondance de graphe (CTP 2.1)  : les requêtes de graphe de la préversion de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview prennent en charge les alias de tables dérivées et de vues dans la syntaxe MATCH.Use derived table or view aliases in graph match query (CTP 2.1) Graph queries on SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview preview support using view and derived table aliases in the MATCH syntax. Les vues et les tables dérivées doivent être créées sur un jeu de tables de nœuds ou d’arêtes avec l’opérateur UNION ALL pour que les alias puissent être utilisés dans MATCH.To use these aliases in MATCH, the views and derived tables must be created on either a set of node or a set of edge tables, using the UNION ALL operator. Les tables de nœuds ou d’arêtes peuvent comporter des filtres, mais ce n’est pas obligatoire.The node or edge tables may or may not have filters on it. La possibilité d’utiliser des alias de tables dérivées et de vues dans les requêtes MATCH peut se révéler très utile dans les scénarios où la requête porte sur des entités hétérogènes ou des connexions hétérogènes entre deux ou plusieurs entités du graphe.The ability to use derived table and view aliases in MATCH queries can be very useful in scenarios where you are looking to query heterogeneous entities or heterogeneous connections between two or more entities in your graph.

  • Prise en charge des correspondances dans l’instruction DML MERGE (CTP 2.0) : cette prise en charge permet de spécifier des relations de graphe en une seule instruction, plutôt qu’avec des instructions INSERT, UPDATE ou DELETE distinctes.Match support in MERGE DML (CTP 2.0) allows you to specify graph relationships in a single statement, instead of separate INSERT, UPDATE, or DELETE statements. Fusionnez vos données de graphe actuelles à partir des tables de nœuds ou d’arêtes avec de nouvelles données à l’aide des prédicats MATCH dans l’instruction MERGE.Merge your current graph data from node or edge tables with new data using the MATCH predicates in the MERGE statement. Cette fonctionnalité autorise les scénarios UPSERT sur les tables d’arêtes.This feature enables UPSERT scenarios on edge tables. Les utilisateurs peuvent désormais utiliser une instruction de fusion unique pour insérer une arête ou mettre à jour une arête entre deux nœuds.Users can now use a single merge statement to insert a new edge or update an existing one between two nodes.

  • Les Contraintes d’arête (CTP 2.0) sont introduites pour les tables d’arêtes dans Graph SQL.Edge constraints (CTP 2.0) are introduced for edge tables in SQL Graph. Les tables d’arêtes peuvent connecter n’importe quel nœud à n’importe quel autre nœud dans la base de données.Edge tables can connect any node to any other node in the database. Avec l’introduction des contraintes d’arête, vous pouvez maintenant appliquer certaines restrictions à ce comportement.With introduction of edge constraints, you can now apply some restrictions on this behavior. La nouvelle contrainte CONNECTION permet de spécifier le type de nœuds auxquels une table d’arêtes donnée est autorisée à se connecter dans le schéma.The new CONNECTION constraint can be used to specify the type of nodes a given edge table will be allowed to connect to in the schema.

    (CTP 2.3) En étendant cette fonctionnalité, vous pouvez définir des actions de suppression en cascade sur une contrainte d’arête.(CTP 2.3) Extending this feature further, you can define cascaded delete actions on an edge constraint. Vous pouvez définir les actions effectuées par le moteur de base de données lorsqu’un utilisateur supprime les nœuds, qu’une arête donnée connecte.You can define the actions that the database engine takes when a user deletes the node(s), that a given edge connects.

Paramètre par défaut au niveau de la base de données pour les opérations DDL en ligne et pouvant être reprises (CTP 2.0)Database scoped default setting for online and resumable DDL operations (CTP 2.0)

  • Le paramétrage par défaut au niveau de la base de données pour les opérations DDL en ligne et pouvant être reprises permet un paramétrage de comportement par défaut pour les opérations d’index ONLINE et RESUMABLE au niveau de la base de données, plutôt que la définition de ces options pour chaque instruction DDL d’index telle que la création ou la regénération d’index.Database scoped default setting for online and resumable DDL operations allows a default behavior setting for ONLINE and RESUMABLE index operations at the database level, rather than defining these options for each individual index DDL statement such as index create or rebuild.

  • Définissez ces valeurs par défaut à l’aide des options de configuration de niveau base de données ELEVATE_ONLINE et ELEVATE_RESUMABLE.Set these defaults using the ELEVATE_ONLINE and ELEVATE_RESUMABLE database scoped configuration options. Les deux options forcent le moteur à élever automatiquement les opérations prises en charge à une exécution d’index en ligne ou pouvant être reprise.Both options will cause the engine to automatically elevate supported operations to index online or resumable execution. Vous pouvez activer les comportements suivants à l’aide de ces options :You can enable the following behaviors using these options:

    • L’option FAIL_UNSUPPORTED autorise toutes les opérations d’index en ligne ou pouvant être reprises et fait échouer les opérations d’index qui ne sont pas prises en charge dans le cadre d’une utilisation en ligne ou qui ne peuvent pas être reprises.FAIL_UNSUPPORTED option allows all index operations online or resumable and fail index operations that are not supported for online or resumable.
    • L’option WHEN_SUPPPORTED autorise les opérations prises en charge en ligne ou pouvant être reprises et exécute les opérations d’index non prises en charge hors connexion ou ne pouvant pas être reprises.WHEN_SUPPPORTED option allows supported operations online or resumable and run index unsupported operations offline or non-resumable.
    • L’option OFF autorise le comportement actuel consistant à exécuter toutes les opérations d’index hors connexion et ne pouvant pas être reprises sauf spécification explicite dans l’instruction DDL.OFF option allows the current behavior of executing all index operations offline and non-resumable unless explicitly specified in the DDL statement.

Pour remplacer le paramétrage par défaut, incluez l’option ONLINE ou RESUMABLE dans les commandes de création ou de regénération d’index.To override the default setting, include the ONLINE or RESUMABLE option in the index create and rebuild commands.

Sans cette fonctionnalité, vous devez spécifier les options ONLINE et RESUMABLE directement dans l’instruction DDL telle que la création et la regénération d’index.Without this feature, you have to specify the online and resumable options directly in the index DDL statement such as index create and rebuild.

Pour plus d’informations sur les opérations d’index pouvant être reprises, consultez Création d’index en ligne pouvant être reprise.For more information on index resumable operations, see Resumable Online Index Create.

Groupes de disponibilité Always On - Augmentation du nombre de réplicas synchrones (CTP 2.0)Always On Availability Groups - more synchronous replicas (CTP 2.0)

  • Jusqu’à cinq réplicas synchrones : dans SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview, le nombre maximal de réplicas synchrones est de 5, contre 3 dans SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x).Up to five synchronous replicas: SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview increases the maximum number of synchronous replicas to 5, up from 3 in SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x). Vous pouvez configurer ce groupe de cinq réplicas de manière à instaurer le basculement automatique en son sein.You can configure this group of five replicas to have automatic failover within the group. Il existe un seul réplica principal, plus quatre réplicas secondaires synchrones.There is one primary replica, plus four synchronous secondary replicas.

  • Redirection de la connexion depuis un réplica secondaire vers le réplica principal : Elle permet de rediriger les connexions d’applications clientes vers le réplica principal, quel que soit le serveur cible spécifié dans la chaîne de connexion.Secondary-to-primary replica connection redirection: Allows client application connections to be directed to the primary replica regardless of the target server specified in the connection string. Cette fonctionnalité autorise la redirection d’une connexion sans écouteur.This capability allows connection redirection without a listener. Utilisez la redirection de la connexion depuis un réplica secondaire vers le réplica principal dans les cas suivants :Use secondary-to-primary replica connection redirection in the following cases:

    • La technologie cluster n’offre pas de fonctionnalité d’écouteur.The cluster technology does not offer a listener capability.
    • Configuration de sous-réseaux multiples où la redirection devient complexe.A multi subnet configuration where redirection becomes complex.
    • Scénarios d’échelle lecture ou de reprise d’activité où le type de cluster est NONE.Read scale-out or disaster recovery scenarios where cluster type is NONE.

Pour plus d’informations, consultez Redirection de connexion en lecture/écriture depuis un réplica secondaire vers le réplica principal (groupes de disponibilité Always On).For details, see Secondary to primary replica read/write connection redirection (Always On Availability Groups).

Découverte et classification des données (CTP 2.0)Data discovery and classification (CTP 2.0)

La découverte et la classification des données fournissent des fonctionnalités avancées qui sont intégrées de manière native à SQL ServerSQL Server.Data discovery and classification provides advanced capabilities that are natively built into SQL ServerSQL Server. La classification et l’étiquetage de vos données les plus sensibles offrent les avantages suivants :Classifying and labeling your most sensitive data provides the following benefits:

  • Elles aident à répondre aux standards de confidentialité des données et aux exigences de conformité réglementaires.Helps meet data privacy standards and regulatory compliance requirements.
  • Elles prennent en charge les scénarios de sécurité, tels que la supervision (audit) et l’alerte en cas d’accès anormal à des données sensibles.Supports security scenarios, such as monitoring (auditing), and alerting on anomalous access to sensitive data.
  • Elles facilitent l’identification des emplacements des données sensibles dans l’entreprise, afin que les administrateurs puissent prendre les bonnes mesures pour sécuriser la base de données.Makes it easier to identify where sensitive data resides in the enterprise, so that administrators can take the right steps to secure the database.

Pour plus d’informations, consultez Découverte et classification des données SQL.For more information, see SQL Data Discovery and Classification.

L’audit a également été amélioré pour inclure un nouveau champ dans le journal d’audit appelé data_sensitivity_information, qui journalise les classifications de sensibilité (étiquettes) des données réelles retournées par la requête.Auditing has also been enhanced to include a new field in the audit log called data_sensitivity_information, which logs the sensitivity classifications (labels) of the actual data that was returned by the query. Pour plus d’informations et des exemples, consultez ADD SENSITIVITY CLASSIFICATION.For details and examples, see Add sensitivity classification.

Notes

La façon dont l’audit est activé n’a fait l’objet d’aucune modification.There are no changes in terms of how audit is enabled. Un nouveau champ a été ajouté aux enregistrements, data_sensitivity_information, qui journalise les classifications de sensibilité (étiquettes) des données réelles retournées par la requête.There is a new field added to the audit records, data_sensitivity_information, which logs the sensitivity classifications (labels) of the actual data that was returned by the query. Consultez Audit de l’accès aux données sensibles.See Auditing access to sensitive data.

Prise en charge étendue des appareils à mémoire persistante (CTP 2.0)Expanded support for persistent memory devices (CTP 2.0)

Tout fichier SQL ServerSQL Server placé sur un appareil de mémoire persistante peut maintenant fonctionner en mode compatible.Any SQL ServerSQL Server file that is placed on a persistent memory device can now operate in enlightened mode. SQL ServerSQL Server accède directement à l’appareil, en contournant la pile de stockage du système d’exploitation à l’aide d’opérations memcpy efficace.directly accesses the device, bypassing the storage stack of the operating system using efficient memcpy operations. Ce mode améliore les performances, car il permet une faible latence d’entrée/sortie par rapport à ces appareils.This mode improves performance because it allows low latency input/output against such devices. - Voici quelques exemples de fichiers SQL ServerSQL Server concernés :Examples of SQL ServerSQL Server files include: - fichiers de la base de données ;Database files - Fichiers journaux de transactionsTransaction log files - Fichiers de point de contrôle OLTP en mémoireIn-Memory OLTP checkpoint files - La mémoire persistante est également appelée mémoire de classe de stockage.Persistent memory is also known as storage class memory. - La mémoire persistante est parfois appelée de manière informelle pmem sur certains sites web non-Microsoft.Persistent memory is occasionally referred to informally as pmem on some non-Microsoft websites.

Notes

Pour cette préversion, la mise en compatibilité des fichiers sur des appareils de mémoire persistante est uniquement disponible sur Linux.For this preview release, enlightenment of files on persistent memory devices is only available on Linux. SQL ServerSQL Server sur Windows prend en charge les appareils de mémoire persistante à compter de SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x).on Windows supports persistent memory devices starting with SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x).

Prise en charge des statistiques columnstore dans DBCC CLONEDATABASE (CTP 2.0)Support for columnstore statistics in DBCC CLONEDATABASE (CTP 2.0)

DBCC CLONEDATABASE crée une copie de schéma uniquement d’une base de données qui inclut tous les éléments nécessaires pour résoudre les problèmes de performances de requête sans copier les données.DBCC CLONEDATABASE creates a schema-only copy of a database that includes all the elements necessary to troubleshoot query performance issues without copying the data. Dans les versions précédentes de SQL ServerSQL Server, la commande ne copiait pas les statistiques permettant de résoudre avec précision les problèmes des requêtes d’index columnstore, ce qui obligeait l’utilisateur à effectuer des étapes manuelles pour capturer ces informations.In previous versions of SQL ServerSQL Server, the command did not copy the statistics necessary to accurately troubleshoot columnstore index queries and manual steps were required to capture this information. Maintenant, dans SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview, DBCC CLONEDATABASE capture automatiquement les objets blob de statistiques pour les index columnstore ; aucune étape manuelle n’est donc requise.Now in SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview, DBCC CLONEDATABASE automatically captures the stats blobs for columnstore indexes, so no manual steps will be required.

Ajout d’options à sp_estimate_data_compression_savings (CTP 2.0)New options added to sp_estimate_data_compression_savings (CTP 2.0)

sp_estimate_data_compression_savings retourne la taille actuelle de l’objet demandé et estime la taille de l’objet pour l’état de compression demandé.sp_estimate_data_compression_savings returns the current size of the requested object and estimates the object size for the requested compression state. Cette procédure prend en charge trois options : NONE, ROW et PAGE.Currently this procedure supports three options: NONE, ROW, and PAGE. SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview introduit deux nouvelles options : COLUMNSTORE et COLUMNSTORE_ARCHIVE.introduces two new options: COLUMNSTORE and COLUMNSTORE_ARCHIVE. Ces nouvelles options vous permettent d’estimer les économies d’espace si un index columnstore est créé sur la table à l’aide de la compression de columnstore standard ou d’archive.These new options will allow you to estimate the space savings if a columnstore index is created on the table using either standard or archive columnstore compression.

Clusters de basculement SQL Server Machine Learning Services et modélisation par partitions (CTP 2.0)SQL Server Machine Learning Services failover clusters and partition based modeling (CTP 2.0)

  • Modélisation basée sur une partition : traitez les scripts externes par partition des données en utilisant les nouveaux paramètres ajoutés à sp_execute_external_script.Partition-based modeling: Process external scripts per partition of your data using the new parameters added to sp_execute_external_script. Cette fonctionnalité prend en charge l’entraînement de nombreux petits modèles (un modèle par partition de données) au lieu d’un grand modèle.This functionality supports training many small models (one model per partition of data) instead of one large model.

  • Cluster de basculement Windows Server : configurez la haute disponibilité pour Machine Learning Services sur un cluster de basculement Windows Server.Windows Server Failover Cluster: Configure high availability for Machine Learning Services on a Windows Server Failover Cluster.

Pour des informations détaillées, consultez Nouveautés de SQL Server Machine Learning Services.For detailed information, see What's new in SQL Server Machine Learning Services.

Infrastructure légère de profilage de requêtes activée par défaut (CTP 2.0)Lightweight query profiling infrastructure enabled by default (CTP 2.0)

L’infrastructure du profilage de requête léger fournit les données de performances de requête plus efficacement que les mécanismes de profilage standard.The lightweight query profiling infrastructure (LWP) provides query performance data more efficiently than standard profiling mechanisms. Le profilage léger est maintenant activé par défaut.Lightweight profiling is now enabled by default. Il a été introduit dans SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x) SP1.It was introduced in SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x) SP1. Le profilage léger offre un mécanisme de collecte des statistiques d’exécution des requêtes avec une surcharge attendue de 2 % pour l’UC, par rapport à une surcharge pouvant atteindre 75 % pour l’UC dans le cadre du mécanisme de profilage de requête standard.Lightweight profiling offers a query execution statistics collection mechanism with an expected overhead of 2% CPU, compared with an overhead of up to 75% CPU for the standard query profiling mechanism. Sur les versions précédentes, il était désactivé (OFF) par défaut.On previous versions, it was OFF by default. Les administrateurs de base de données peuvent l’activer avec l’indicateur de trace 7412.Database administrators could enable it with trace flag 7412.

Pour plus d’informations sur le profilage léger, consultez Infrastructure du profilage de requête.For more information on lightweight profiling, see Query Profiling Infrastructure.

Avec CTP 2.3, une nouvelle configuration étendue à la base de données LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING est introduite pour activer ou désactiver l’infrastructure de profilage de requête légère.CTP 2.3 A new database scoped configuration LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING is introduced to enable or disable the lightweight query profiling infrastructure.

Nouveaux connecteurs PolyBaseNew PolyBase connectors

  • Nouveaux connecteurs pour SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata et MongoDB : SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview introduit de nouveaux connecteurs aux données externes pour SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata et MongoDB.New connectors for SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata, and MongoDB: SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview introduces new connectors to external data for SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata, and MongoDB.

Nouvelle fonction système sys.dm_db_page_info retournant des informations sur une page (CTP 2.0)New sys.dm_db_page_info system function returns page information (CTP 2.0)

sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) retourne des informations sur une page dans une base de données.sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) returns information about a page in a database. La fonction retourne une ligne qui contient les informations d’en-tête de la page, notamment les object_id, index_id et partition_id.The function returns a row that contains the header information from the page, including the object_id, index_id, and partition_id. Cette fonction rend superflue l’utilisation de DBCC PAGE dans la plupart des cas.This function replaces the need to use DBCC PAGE in most cases.

Afin de faciliter la résolution des problèmes d’attentes liées à une page, une nouvelle colonne nommée page_resource a également été ajoutée à sys.dm_exec_requests et sys.sysprocesses.In order to facilitate troubleshooting of page-related waits, a new column called page_resource was also added to sys.dm_exec_requests and sys.sysprocesses. Cette nouvelle colonne vous permet de joindre sys.dm_db_page_info à ces vues par le biais d’une autre nouvelle fonction : sys.fn_PageResCracker.This new column allows you to join sys.dm_db_page_info to these views via another new system function - sys.fn_PageResCracker. En guise d’exemple, consultez le script suivant :See the following script as an example:

SELECT page_info.* 
FROM sys.dm_exec_requests AS d 
  CROSS APPLY sys.fn_PageResCracker(d.page_resource) AS r
  CROSS APPLY sys.dm_db_page_info(r.db_id, r.file_id, r.page_id,'DETAILED')
    AS page_info;

SQL Server sur LinuxSQL Server on Linux

  • Groupe de disponibilité Always On sur des conteneurs Docker avec Kubernetes (CTP 2.2) : Kubernetes peut orchestrer les conteneurs exécutant des instances SQL ServerSQL Server pour fournir un ensemble hautement disponible de bases de données avec des groupes de disponibilité SQL Server Always On.Always On Availability Group on Docker containers with Kubernetes (CTP 2.2): Kubernetes can orchestrate containers running SQL ServerSQL Server instances to provide a highly available set of databases with SQL Server Always On Availability Groups. Un opérateur Kubernetes déploie une ressource StatefulSet incluant un conteneur mssql-server et un moniteur d’intégrité.A Kubernetes operator deploys a StatefulSet including a container with mssql-server container, and a health monitor.

  • Nouveau registre de conteneurs (CTP 2.1) : toutes les images conteneur pour SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview ainsi que pour SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) se trouvent désormais dans le Registre de conteneurs Microsoft.New container registry (CTP 2.1): All container images for SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview as well as SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) are now located in the Microsoft Container Registry. Le Registre de conteneurs Microsoft est le registre de conteneurs officiel pour la distribution de conteneurs de produits Microsoft.Microsoft Container Registry is the official container registry for the distribution of Microsoft product containers. De plus, des images basées sur RHEL certifiées sont maintenant publiées.In addition, certified RHEL-based images are now published.

    • Registre de conteneurs Microsoft : mcr.microsoft.com/mssql/server:vNext-CTP2.0Microsoft Container Registry: mcr.microsoft.com/mssql/server:vNext-CTP2.0
    • Images conteneur basées sur RHEL certifiées : mcr.microsoft.com/mssql/rhel/server:vNext-CTP2.0Certified RHEL-based container images: mcr.microsoft.com/mssql/rhel/server:vNext-CTP2.0
  • Prise en charge de la réplication (CTP 2.0)  : SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview prend en charge la réplication SQL Server sur Linux.Replication support (CTP 2.0): SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview supports SQL Server Replication on Linux. Une machine virtuelle Linux avec l’Agent SQL peut être un serveur de publication, un serveur de distribution ou un abonné.A Linux virtual machine with SQL Agent can be a publisher, distributor, or subscriber.

    Créez les types de publications suivants :Create the following types of publications:

    • TransactionnelleTransactional
    • SnapshotSnapshot
    • FusionMerge

    Configurez la réplication avec SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio ou utilisez des procédures stockées de réplication.Configure replication SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio or use replication stored procedures.

  • Prise en charge de MSDTC (Microsoft Distributed Transaction Coordinator) (CTP 2.0)  : SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview sur Linux prend en charge MSDTC (Microsoft Distributed Transaction Coordinator).Support for the Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC) (CTP 2.0): SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview on Linux supports the Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC). Pour plus d’informations, consultez Guide pratique pour configurer MSDTC sur Linux.For details, see How to configure MSDTC on Linux.

  • Prise en charge d’OpenLDAP pour les fournisseurs AD tiers (CTP 2.0)  : SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview sur Linux prend en charge OpenLDAP, ce qui permet aux fournisseurs tiers de joindre Active Directory.OpenLDAP support for third-party AD providers (CTP 2.0): SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview on Linux supports OpenLDAP, which allows third-party providers to join Active Directory.

  • Machine learning sur Linux (CTP 2.0) : SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview Machine Learning Services (en base de données) est maintenant pris en charge sur Linux.Machine Learning on Linux (CTP 2.0): SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview Machine Learning Services (In-Database) is now supported on Linux. La prise en charge inclut la procédure stockée sp_execute_external_script.Support includes sp_execute_external_script stored procedure. Pour obtenir des instructions sur l’installation de Machine Learning Services sur Linux, consultez Installer la prise en charge en R et Python de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview Machine Learning Services sur Linux.For instructions on how to install Machine Learning Services on Linux, see Install SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview Machine Learning Services R and Python support on Linux.

Master Data ServicesMaster Data Services

  • Contrôles Silverlight remplacés par des contrôles HTML (CTP 2.0)  : le portail Master Data Services (MDS) ne dépend plus de Silverlight.Silverlight controls replaced with HTML (CTP 2.0): The Master Data Services (MDS) portal no longer depends on Silverlight. Tous les anciens composants Silverlight ont été remplacés par des contrôles HTML.All the former Silverlight components have been replaced with HTML controls.

SécuritéSecurity

  • Gestion des certificats dans le Gestionnaire de configuration SQL Server (CTP 2.0)  : Les certificats SSL/TLS sont largement utilisés pour accéder à des instances SQL Server.Certificate management in SQL Server Configuration Manager (CTP 2.0): SSL/TLS certificates are widely used to secure access to SQL Server instances. La gestion des certificats est maintenant intégrée au Gestionnaire de configuration SQL Server, ce qui simplifie les tâches courantes telles que les suivantes :Certificate management is now integrated into the SQL Server Configuration Manager, simplifying common tasks such as:

    • Affichage et validation des certificats installés dans une instance SQL ServerSQL Server.Viewing and validating certificates installed in a SQL ServerSQL Server instance.
    • Affichage des certificats arrivant à expiration.Viewing certificates close to expiration.
    • Déploiement de certificats sur plusieurs machines participant à des groupes de disponibilité Always On (à partir du nœud contenant le réplica principal).Deploy certificates across machines participating in Always On Availability Groups (from the node holding the primary replica).
    • Déploiement de certificats sur plusieurs machines participant à une instance de cluster de basculement (à partir du nœud actif).Deploy certificates across machines participating in a failover cluster instance (from the active node).

    Notes

    L’utilisateur doit disposer des autorisations d’administrateur sur tous les nœuds de cluster.User must have administrator permissions on all the cluster nodes.

OutilsTools

  • Azure Data Studio : précédemment publié sous le nom de préversion SQL Operations Studio, Azure Data Studio est un outil de bureau léger, moderne, open source et multiplateforme pour la réalisation de tâches courantes liées au développement et à l’administration de données.Azure Data Studio: Previously released under the preview name SQL Operations Studio, Azure Data Studio is a lightweight, modern, open source, cross-platform desktop tool for the most common tasks in data development and administration. Avec Azure Data Studio et l’extension de préversion de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview, vous pouvez vous connecter à SQL Server en local et dans le cloud sur Windows, macOS et Linux.With Azure Data Studio and the SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview Preview extension you can connect to SQL Server on premises and in the cloud on Windows, macOS, and Linux. Azure Data Studio vous permet d’effectuer les opérations suivantes :Azure Data Studio allows you to:

  • AAD est désormais pris en charge.AAD is now supported. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • Déplacement de l’interface utilisateur du mode Notebook vers le noyau Azure Data Studio.Notebook view UI has moved into Azure Data Studio core. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • Ajout d’un nouvel Assistant pour créer des sources de données externes à partir du système de fichiers DFS Hadoop (HDFS) dans un cluster Big Data de SQL Server.Added new wizard to create external data sources from Hadoop Distributed File System (HDFS) to SQL Server Big Data Cluster. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • Amélioration de l’interface utilisateur de la visionneuse Notebook.Improved Notebook viewer UI. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • Ajout de nouvelles API Notebook.Added new Notebook APIs. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • Ajout de la commande « Réinstaller des dépendances Notebook » pour faciliter les mises à jour de package Python.Added "Reinstall Notebook dependencies" command to assist with Python package updates. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • Connecter et gérer des clusters Big Data de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.Connect and manage SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview big data clusters. (CTP 2.1)(CTP 2.1)
  • Modifier et exécuter des requêtes dans un environnement de développement moderne avec intégration rapide de contrôles de code source, d’extraits de code et d’Intellisense.Edit and run queries in a modern development environment with lightning fast Intellisense, code snippets, and source control integration. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Visualiser rapidement les données grâce à l’intégration de graphiques à vos jeux de résultats.Quickly visualize data with built-in charting of your result sets. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Créer des tableaux de bord personnalisés pour vos serveurs et bases de données à l’aide de widgets personnalisables.Create custom dashboards for your servers and databases using customizable widgets. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Gérer facilement votre environnement élargi avec le terminal intégré.Easily manage your broader environment with the built-in terminal. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Analyser les données par le biais d’une expérience de bloc-notes intégrée basée sur Jupyter.Analyze data in an integrated notebook experience built on Jupyter. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Améliorer votre expérience des thèmes et extensions personnalisés. (CTP 2.0)Enhance your experience with custom theming and extensions.(CTP 2.0)
  • Explorer vos ressources Azure avec un explorateur de ressources et d’abonnements intégré.And explore your Azure resources with a built-in subscription and resource browser. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Prend en charge des scénarios utilisant un cluster Big Data SQL Server.Supports scenarios using SQL Server big data cluster. (CTP 2.0)(CTP 2.0)

Conseil

Pour connaître les dernières améliorations apportées à Azure Data Studio, consultez les notes de publication Azure Data Studio.For the latest improvements to Azure Data Studio, see the Azure Data Studio release notes.

  • SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (préversion)  : Prise en charge de SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (preview): Supports SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview.

    • Lancement d’Azure Data Studio à partir de SSMS.Launch Azure Data Studio from SSMS. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
    • Prise en charge d’Always Encrypted avec enclaves sécurisées.Support for Always Encrypted with secure enclaves. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • Taille de téléchargement inférieure.Smaller download size. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • Désormais basé sur le shell isolé Visual Studio 2017.Now based on the Visual Studio 2017 Isolated Shell. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • Pour obtenir la liste complète, consultez le journal des modifications de SSMS.For a complete list, see the SSMS changelog. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Module SQL Server PowerShell : Le module PowerShell SqlServer permet aux développeurs SQL Server, administrateurs et professionnels de l’informatique décisionnelle d’automatiser l’administration de serveurs et le déploiement de bases de données.SQL Server PowerShell module: The SqlServer PowerShell module allows SQL Server developers, admins, and BI professionals to automate database deployment and server administration.

    • Effectuez la mise à niveau de 21.0 vers 21.1 pour prendre en charge SMO v150.Upgrade from 21.0 to 21.1 to support SMO v150.
    • Mise à jour du fournisseur SQL Server (SQLRegistration) pour afficher les groupes AS/IS/RS.Updated SQL Server provider (SQLRegistration) to display AS/IS/RS groups.
    • Correction du problème de l’applet de commande New-SqlAvailabilityGroup lors du ciblage de SQL Server 2014.Fixed issue in New-SqlAvailabilityGroup cmdlet when targeting SQL Server 2014.
    • Ajout du paramètre –LoadBalancedReadOnlyRoutingList à Set-SqlAvailabilityReplica et New-SqlAvailabilityReplica.Added –LoadBalancedReadOnlyRoutingList parameter to Set-SqlAvailabilityReplica and New-SqlAvailabilityReplica.
    • Mise à jour de l’applet de commande AnalysisService pour utiliser le jeton de connexion mis en cache à partir de Login-AzureAsAccount pour Azure Analysis Services.Updated AnalysisService cmdlet to use cached login token from Login-AzureAsAccount for Azure Analysis Services.

SQL ServerSQL Server Analysis Services (SSAS)SQL ServerSQL Server Analysis Services (SSAS)

Relations plusieurs-à-plusieurs dans les modèles tabulaires (CTP 2.4)Many-to-many relationships in tabular models (CTP 2.4)

Cette fonctionnalité autorise les relations plusieurs-à-plusieurs entre les tables où les deux colonnes ne sont pas uniques.This feature allows many-to-many relationships between tables where both columns are non-unique. Une relation peut être définie entre une table de dimension et une table de faits à un niveau de précision supérieur à celui de la colonne clé de la dimension.A relationship can be defined between a dimension and fact table at a granularity higher than the key column of the dimension. Cela évite d’avoir à normaliser les tables de dimension et peut améliorer l’expérience utilisateur, car le modèle résultant a un plus petit nombre de tables avec des colonnes regroupées logiquement.This avoids having to normalize dimension tables and can improve the user experience because the resulting model has a smaller number of tables with logically grouped columns. Pour cette version CTP 2.4, les relations plusieurs-à-plusieurs sont des fonctionnalités de moteur uniquement.For this CTP 2.4 release, many-to-many relationships are engine-only features.

Les relations plusieurs-à-plusieurs exigent que les modèles soient au niveau de compatibilité 1470, qui est actuellement pris en charge uniquement dans SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview CTP version 2.3 et ultérieure.Many-to-many relationships require models be at the 1470 compatibility level, which is currently supported only in SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview CTP 2.3 and later. Pour cette version CTP 2.4, les relations plusieurs-à-plusieurs peuvent être créées en utilisant l’API de modèle d’objet tabulaire (TOM), le langage TMSL (Tabular Model Scripting Language) et l’outil Éditeur tabulaire open source.For this CTP 2.4 release, many-to-many relationships can be created by using the Tabular Object Model (TOM) API, Tabular Model Scripting Language (TMSL), and the open-source Tabular Editor tool. Une prise en charge dans SQL Server Data Tools (SSDT) sera incluse dans une version ultérieure, ainsi que sa documentation.Support in SQL Server Data Tools (SSDT) will be included in a future release, as will documentation. Vous trouverez des informations supplémentaires à ce sujet et sur d’autres versions du composant CTP dans le blog Analysis Services.Additional information for this and other CTP feature releases will be provided in the Analysis Services blog.

Paramètres de mémoire pour la gouvernance des ressources (CTP 2.4)Memory settings for resource governance (CTP 2.4)

Les paramètres de mémoire décrits ici sont déjà disponibles dans Azure Analysis Services.The memory settings described here are already available in Azure Analysis Services. À compter de CTP 2.4, ils sont maintenant aussi pris en charge par SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview Analysis Services.Beginning with CTP 2.4, they are now also supported by SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview Analysis Services.

  • Memory\QueryMemoryLimit : cette propriété de mémoire peut être utilisée pour limiter les spools de mémoire générés par les requêtes DAX soumises au modèle.Memory\QueryMemoryLimit - This memory property can be used to limit memory spools built by DAX queries submitted to the model.
  • DbpropMsmdRequestMemoryLimit : cette propriété XMLA peut être utilisée pour remplacer la valeur de propriété de serveur Memory\QueryMemoryLimit pour une connexion.DbpropMsmdRequestMemoryLimit - This XMLA property can be used to override the Memory\QueryMemoryLimit server property value for a connection.
  • OLAP\Query\RowsetSerializationLimit : cette propriété de serveur limite le nombre de lignes retournées dans un ensemble de lignes, ce qui protège les ressources serveur contre une utilisation de l’exportation des données extensives.OLAP\Query\RowsetSerializationLimit - This server property limits the number of rows returned in a rowset, protecting server resources from extensive data export usage. Cette propriété s’applique à la fois aux requêtes DAX et aux requêtes MDX.This property applies to both applies to both DAX and MDX queries.

Ces propriétés peuvent être définies en installant la dernière version de SQL Server Management Studio (SSMS).These properties can be set by using the latest version of SQL Server Management Studio (SSMS). Vous trouverez des informations supplémentaires concernant cette fonctionnalité dans le blog Analysis Services.Additional information for this feature will be provided in the Analysis Services blog.

Groupes de calcul dans les modèles tabulaires (CTP 2.3)Calculation groups in tabular models (CTP 2.3)

Les groupes de calcul traitent un problème courant dans les modèles complexes où des mesures qui utilisent les mêmes calculs peuvent proliférer.Calculation groups address a common issue in complex models where there can be a proliferation of measures using the same calculations, such as time-intelligence. Les groupes de calcul apparaissent dans les rapports de clients sous forme de table avec une seule colonne.Calculation groups are shown in reporting clients as a table with a single column. Chaque valeur incluse dans la colonne représente un calcul réutilisable, ou un élément de calcul, applicable à l’une des mesures.Each value in the column represents a reusable calculation, or calculation item, that can be applied to any of the measures.

Un groupe de calcul peut comporter n’importe quel nombre d’éléments de calcul.A calculation group can have any number of calculation items. Chaque élément de calcul est défini par une expression DAX.Each calculation item is defined by a DAX expression. Trois nouvelles fonctions DAX sont introduites pour utiliser des groupes de calcul :Three new DAX functions are introduced to work with calculation groups:

  • SELECTEDMEASURE() : Retourne une référence à la mesure actuellement dans le contexte.SELECTEDMEASURE() - Returns a reference to the measure currently in context.

  • SELECTEDMEASURENAME() : Retourne une chaîne contenant le nom de la mesure actuellement dans le contexte.SELECTEDMEASURENAME() - Returns a string containing the name of the measure currently in context.

  • ISSELECTEDMEASURE(M1, M2, …) : Retourne une valeur booléenne indiquant si la mesure actuellement dans le contexte est l’une de celles spécifiées en tant qu’argument.ISSELECTEDMEASURE(M1, M2, …) - Returns a Boolean indicating whether the measure currently in context is one of those specified as an argument.

En plus des nouvelles fonctions DAX, deux nouvelles vues de gestion dynamique sont introduites :In addition to new DAX functions, two new Dynamic Management Views are introduced:

  • TMSCHEMA_CALCULATION_GROUPS
  • TMSCHEMA_CALCULATION_ITEMS
Limitations dans cette version :Limitations in this release:
  • La fonction ALLSELECTED DAX n’est pas encore prise en charge.The ALLSELECTED DAX function is not yet supported.
  • La sécurité au niveau des lignes définie sur la table du groupe de calcul n’est pas encore prise en charge.Row Level Security defined on the calculation-group table is not yet supported.
  • La sécurité au niveau des objets définie sur la table du groupe de calcul n’est pas encore prise en charge.Object Level Security defined on the calculation-group table is not yet supported.
  • Les expressions DetailsRows faisant référence à des éléments de calcul ne sont pas encore prises en charge.DetailsRows expressions referring to calculation items are not yet supported.
  • MDX n’est pas encore pris en charge.MDX is not yet supported.
Problèmes connus dans cette version :Known issues in this release:
  • Si des groupes de calcul sont présents dans un modèle, les mesures peuvent retourner des types de données Variant, ce qui peut entraîner des échecs de l’actualisation pour les colonnes et les tables calculées qui font référence aux mesures.The presence of calculation groups in a model may cause measures to return variant data types, which can cause refresh failures for calculated columns and tables that refer to measures.
Niveau de compatibilitéCompatibility level

Les groupes de calcul exigent que les modèles soient au niveau de compatibilité 1470, qui est actuellement pris en charge uniquement dans SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview CTP version 2.3 et ultérieure.Calculation groups require models be at the 1470 compatibility level, which is currently supported only in SQL Server 2019 - PreviewSQL Server 2019 preview CTP 2.3 and later. À ce stade, les groupes de calcul peuvent être créés en utilisant l’API TOM (Tabular Object Model), TMSL (Tabular Model Scripting Language) et l’outil Éditeur tabulaire open source.At this time, calculation groups can be created by using the Tabular Object Model (TOM) API, Tabular Model Scripting Language (TMSL), and the open-source Tabular Editor tool. Une prise en charge dans SQL Server Data Tools (SSDT) sera incluse dans une version ultérieure, ainsi que sa documentation.Support in SQL Server Data Tools (SSDT) will be included in a future release, as will documentation. Vous trouverez des informations supplémentaires à ce sujet et sur d’autres versions du composant CTP dans le blog Analysis Services.Additional information for this and other CTP feature releases will be provided in the Analysis Services blog.

Voir aussiSee also

Étapes suivantesNext steps

info_tip Obtenir de l’aideGet Help