Note sulla versione del pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse) in Azure Synapse Analytics
Questo articolo presenta una sintesi delle nuove funzionalità e dei miglioramenti nelle versioni recenti del pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse) in Azure Synapse Analytics. L'articolo elenca anche gli aggiornamenti del contenuto rilevanti non direttamente correlati alla versione ma pubblicati nello stesso intervallo di tempo. Per i miglioramenti apportati ad altri servizi di Azure, vedere Aggiornamenti dei servizi.
Nota
Per gli aggiornamenti delle versioni più recenti in Azure Synapse Analytics, inclusi i pool SQL dedicati, vedere il blog di Azure Synapse Analytics, Novità di Azure Synapse Analytics o la home page di Synapse Studio nel portale di Azure.
Verificare la versione del pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse)
Di pari passo con l'implementazione di nuove funzionalità in tutte le aree, controllare la versione distribuita per l'istanza in uso e le note sulla versione più recenti per verificare la disponibilità delle funzionalità. Per verificare la versione, connettersi al pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse) tramite SQL Server Management Studio (SSMS) ed eseguire SELECT @@VERSION; per restituire la versione corrente. Usare questa versione per verificare la versione applicata al pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse). La data nell'output identifica il mese per la versione applicata al pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse). Questo vale solo per i miglioramenti a livello di servizio.
Per i miglioramenti agli strumenti, verificare che sia installata la versione corretta specificata nelle note sulla versione.
Nota
Il nome del prodotto restituito da SELECT @@VERSION cambierà da Microsoft Azure SQL Data Warehouse a Microsoft Azure Synapse Analytics. L'utente riceverà un adeguato preavviso prima della modifica del nome. Questa modifica è rilevante per i clienti che analizzano il nome del prodotto dal risultato di SELECT @@VERSION nel codice dell'applicazione. Per evitare modifiche al codice dell'applicazione dovute al rebranding del prodotto, usare questi comandi per eseguire una query su SERVERPROPERTY per il nome e la versione del prodotto del database: Per restituire il numero di versione XX.X.XXXXX.X (senza nome del prodotto) usare questo comando:
SELECT SERVERPROPERTY('ProductVersion')
--To return engine edition, use this command that returns 6 for Azure Synapse Analytics:
SELECT SERVERPROPERTY('EngineEdition')
Dic 2020
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Stored procedure sp_rename per le colonne (anteprima) | È diventato più semplice ridenominare una colonna senza un'istruzione CTAS. Azure Synapse SQL ha ora aggiunto il supporto per la stored procedure di sistema sp_rename (anteprima) per rinominare una colonna non di distribuzione in una tabella utente. Questa funzionalità è attualmente disponibile in anteprima e sarà supportata negli strumenti con una disponibilità generale. Per informazioni dettagliate, vedere sp_rename. |
| Parametro aggiuntivo per T-SQL Predict | Con questa nuova versione viene aggiunto un parametro aggiuntivo obbligatorio denominato "RUNTIME" per l'istruzione T-SQL PREDICT esistente. Per aggiornare gli script esistenti, vedere gli esempi in T-SQL PREDICT. |
Ott 2020
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Funzioni con valori di tabella inline T-SQL (anteprima) | Con questa versione è ora possibile creare funzioni con valori di tabella inline con Transact-SQL ed eseguire query sui risultati come si farebbe con una tabella. Questa funzionalità è attualmente disponibile in anteprima e sarà supportata negli strumenti con una disponibilità generale. Per altre informazioni, vedere CREATE FUNCTION (Azure Synapse Analytics). |
| Comando MERGE (anteprima) | È ora possibile eseguire operazioni di inserimento, aggiornamento o eliminazione in una tabella di destinazione dai risultati di un join con una tabella di origine. È possibile ad esempio sincronizzare due tabelle inserendo, aggiornando o eliminando righe in una tabella in base alle differenze trovate nell'altra tabella. Per informazioni dettagliate, vedere MERGE. |
Ago 2020
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Gestione del carico di lavoro: esperienza del portale (anteprima) | Gli utenti possono configurare e gestire le impostazioni di gestione del carico di lavoro tramite il portale di Azure. È anche possibile configurare gruppi di carico di lavoro e classificatori del carico di lavoro con importanza. |
| Visualizzazione migliorata del catalogo mapping delle tabelle | La nuova vista del catalogo sys.pdw_permanent_table_mappings esegue il mapping object_ids di tabelle utente permanenti ai nomi delle tabelle fisiche. |
Luglio 2020
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Crittografia a livello di colonna (anteprima pubblica) | Proteggere le informazioni riservate in Azure Synapse Analytics applicando la crittografia simmetrica a una colonna di dati usando Transact-SQL. La crittografia a livello di colonna include funzioni predefinite che è possibile usare per crittografare i dati usando chiavi simmetriche ulteriormente protette con un certificato, una password, una chiave simmetrica o una chiave asimmetrica. Per altre informazioni, vedere Crittografare una colonna di dati. Questa funzionalità è ora disponibile a livello generale. |
| Supporto del livello di compatibilità (disponibilità generale) | Con questa versione, gli utenti possono ora impostare il livello di compatibilità del database per ottenere il linguaggio Transact-SQL e i comportamenti di elaborazione delle query di una versione specifica del motore Synapse SQL. Per altre informazioni, vedere sys.database_scoped_configurations e Alter Database Scoped Configuration. |
| Sicurezza a livello di riga | Questa versione include un miglioramento per le operazioni di aggiornamento ed eliminazione sulle righe con sicurezza a livello di riga applicato alle stesse. Con questa versione, le operazioni di aggiornamento ed eliminazione con funzioni intrinseche come "is_rolemember" avranno esito positivo se l'elemento intrinseco non fa riferimento ad alcuna colonna nella tabella di destinazione DML. Prima di questo miglioramento, queste operazioni non andavano a buon fine a causa di limitazioni nelle operazioni DML sottostanti. |
| DBCC SHRINKDATABASE (disponibilità generale) | Ora è possibile compattare le dimensioni dei file di dati e di log nel database specificato. Per altre informazioni, vedere la documentazione. |
Maggio 2020
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Isolamento del carico di lavoro (disponibilità generale) | L'isolamento del carico di lavoro è ora disponibile a livello generale. Tramite gruppi di carico di lavoro è possibile riservare e contenere le risorse. È anche possibile configurare timeout delle query per annullare quelle con eccessivo tempo di esecuzione. |
| Esperienza del portale di gestione del carico di lavoro (anteprima) | Gli utenti possono configurare e gestire le impostazioni di gestione del carico di lavoro tramite il portale di Azure. È anche possibile configurare gruppi di carico di lavoro e classificatori del carico di lavoro con importanza. |
| Alter workload group | Il comando ALTER WORKLOAD GROUP è ora disponibile per l'uso. Usare alter per modificare la configurazione di un gruppo di carico di lavoro esistente. |
| Rilevamento automatico dello schema per i file Parquet con il comando COPY (anteprima) | Il comando COPY supporta ora il rilevamento automatico dello schema durante il caricamento di file Parquet. Il comando rileverà automaticamente lo schema del file Parquet e creerà la tabella prima del caricamento. Per abilitare questa funzionalità, contattare la seguente lista di distribuzione di posta elettronica: sqldwcopypreview@service.microsoft.com. |
| Caricamento di tipi di dati Parquet complessi con il comando COPY (anteprima) | Il comando COPY supporta ora il caricamento di tipi Parquet complessi. È possibile caricare tipi complessi come mappe ed elenchi in colonne stringa. Per abilitare questa funzionalità, contattare la seguente lista di distribuzione di posta elettronica: sqldwcopypreview@service.microsoft.com. |
| Rilevamento automatico della compressione dei file Parquet con il comando COPY | Il comando COPY supporta ora il rilevamento automatico del metodo di compressione per i file Parquet. Per abilitare questa funzionalità, contattare la seguente lista di distribuzione di posta elettronica: sqldwcopypreview@service.microsoft.com. |
| Raccomandazioni di caricamento aggiuntive | Sono ora disponibili raccomandazioni di caricamento per Synapse SQL. È possibile ottenere notifiche proattive quando occorre dividere i file per la massima velocità effettiva, condividere il percorso dell'account di archiviazione con il pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse) o aumentare le dimensioni del batch quando si usano utilità di caricamento come l'API SQLBulkCopy o BCP |
| Colonna di distribuzione aggiornabile T-SQL (disponibilità generale) | Gli utenti possono ora aggiornare i dati archiviati nella colonna di distribuzione. Vedere Indicazioni per la progettazione di tabelle distribuite nel pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse) per maggiori dettagli. |
| Istruzioni T-SQL Update/Delete from... join (disponibilità generale) | Sono ora disponibili le istruzioni Update e Delete sulla base dei risultati del join con un'altra tabella. Vedere la documentazione di Update e Delete per maggiori dettagli. |
| T-SQL PREDICT (anteprima) | È ora possibile stimare modelli di Machine Learning all'interno del data warehouse evitando la necessità di spostare dati complessi e di grandi dimensioni. La funzione T-SQL PREDICT si basa su Open Modeling Framework e accetta dati e il modello di Machine Learning come input per generare stime. Per altre informazioni, vedere la documentazione. |
Aprile 2020
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Livello di compatibilità del database (anteprima) | Con questa versione, gli utenti possono ora impostare il livello di compatibilità del database per ottenere il linguaggio Transact-SQL e i comportamenti di elaborazione delle query di una versione specifica del motore Synapse SQL. Per altre informazioni, vedere sys.database_scoped_configurations e Alter Database Scoped Configuration. |
| Sp_describe_undeclared_parameters | Consente agli utenti di visualizzare i metadati relativi a parametri non dichiarati in un batch Transact-SQL. Per altre informazioni, vedere sp_describe_undeclared_parameters. |
| Miglioramenti agli strumenti | Dettagli |
|---|---|
| Visual Studio 16.6 Preview 5 - SQL Server Data Tools (SSDT) | Questa versione include i miglioramenti seguenti per SSDT: - Individuazione e classificazione dei dati - Istruzione COPY - Tabelle con vincoli UNIQUE - Tabelle con un indice columnstore cluster ordinato Questa versione include le correzioni seguenti per SSDT: - Quando si modifica il tipo di dati della colonna di distribuzione, lo script di aggiornamento generato da SSDT eseguirà un'operazione CTAS e RENAME anziché eliminare e ricreare la tabella. |
Marzo 2020
| Miglioramenti agli strumenti | Dettagli |
|---|---|
| Visual Studio 16.6 Preview 2 - SQL Server Data Tools (SSDT) | Questa versione include i miglioramenti e le correzioni seguenti per SSDT: - Risoluzione di un problema a causa del quale la modifica di una tabella a cui fa riferimento una vista materializzata (MV) causa la generazione di istruzioni ALTER VIEW che non sono supportate per le viste materializzate - Implementazione di una modifica per assicurarsi che l'operazione di confronto schemi non abbia esito negativo quando nel database o nel progetto sono presenti oggetti di sicurezza a livello di riga. Gli oggetti di sicurezza a livello di riga non sono attualmente supportati per SSDT. - Aumento della soglia di timeout di Esplora oggetti di SQL Server per evitare timeout quando si elenca un numero elevato di oggetti nel database. - Ottimizzazione del modo in cui Esplora oggetti di SQL Server recupera l'elenco di oggetti di database per ridurre l'instabilità e migliorare le prestazioni quando Esplora oggetti viene popolato. |
Gennaio 2020
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Metriche del portale di gestione del carico di lavoro (anteprima) | Con il rilascio in anteprima dell'isolamento del carico di lavoro lo scorso ottobre, gli utenti possono creare i propri gruppi di carico di lavoro per gestire in modo efficiente le risorse di sistema e garantire la conformità ai contratti di servizio aziendali. Nell'ambito dei miglioramenti complessivi per la gestione del carico di lavoro per Azure Synapse Analytics, sono ora disponibili nuove metriche di monitoraggio della gestione del carico di lavoro. Il monitoraggio del carico di lavoro consente ora di ottenere informazioni ancora più dettagliate con le metriche seguenti: - Percentuale limite di risorse effettiva - Percentuale risorse minima effettiva - Query attive del gruppo di carico di lavoro - Allocazione del gruppo di carico di lavoro per percentuale risorse massima - Allocazione del gruppo di carico di lavoro per percentuale di sistema - Timeout query del gruppo di carico di lavoro - Query accodate del gruppo di carico di lavoro Usare queste metriche per identificare i colli di bottiglia del gruppo di carico di lavoro o i gruppi di carico di lavoro configurati con isolamento del carico di lavoro sottoutilizzato. Queste metriche possono essere usate nel portale di Azure che consente la divisione in base al gruppo di carico di lavoro. Filtrare e aggiungere i grafici preferiti a un dashboard per accedere rapidamente ai dati analitici. |
| Metriche di monitoraggio per il portale | Al portale sono state aggiunte le metriche seguenti per il monitoraggio dell'attività di query generale: - Query attive - Query in coda Queste metriche sono descritte insieme alle metriche esistenti nella documentazione Monitoraggio dell'utilizzo delle risorse e dell'attività di query.. |
2019 ottobre
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| COPY (anteprima) | Microsoft è lieta di annunciare l'anteprima pubblica di un'istruzione COPY semplice e flessibile per l'inserimento dati. Con una sola istruzione, è ora possibile inserire facilmente i dati con maggiore flessibilità e senza avere bisogno di privilegi elevati. Per altre informazioni, vedere la documentazione del comando COPY. |
| Isolamento del carico di lavoro (anteprima) | Per supportare i clienti durante la democratizzazione dei data warehouse, sono state annunciate nuove funzionalità per la gestione intelligente del carico di lavoro. La nuova funzionalità di isolamento del carico di lavoro consente di gestire l'esecuzione di carichi di lavoro eterogenei garantendo al tempo stesso flessibilità e controllo sulle risorse del data warehouse. Ciò comporta una migliore prevedibilità dell'esecuzione e ottimizza la capacità di soddisfare i contratti di servizio predefiniti. Oltre all'isolamento del carico di lavoro, sono ora disponibili ulteriori opzioni per la classificazione del carico di lavoro. Oltre alla classificazione degli accessi, la sintassi Create Workload Classifier fornisce la possibilità di classificare le richieste in base all'etichetta della query, al contesto della sessione e all'ora del giorno. |
| PREDICT (anteprima) | È ora possibile assegnare un punteggio ai modelli di Machine Learning all'interno del data warehouse evitando la necessità di spostare dati complessi e di grandi dimensioni. La funzione T-SQL PREDICT si basa su Open Modeling Framework e accetta dati e il modello di Machine Learning come input per generare stime. |
| CI/CD per SSDT (disponibilità generale) | Microsoft è lieta di annunciare la disponibilità generale della funzionalità più richiesta per i progetti di database Analisi SQL - SQL Server Data Tools (SSDT). Questa versione include il supporto per SSDT con Visual Studio 2019 insieme all'integrazione della piattaforma nativa con Azure DevOps, che fornisce funzionalità predefinite di integrazione e distribuzione continue (CI/CD) per le distribuzioni a livello aziendale. |
| Vista materializzata (disponibilità generale) | Una vista materializzata rende persistenti i dati restituiti dalla query di definizione della vista e viene aggiornata automaticamente in caso di modifiche dei dati nelle tabelle sottostanti. Migliora le prestazioni delle query complesse, in genere le query con join e aggregazioni, offrendo allo stesso tempo operazioni di manutenzione semplici. Per altre informazioni, vedere Ottimizzazione delle prestazioni con le viste materializzate. Installare SQL Server Management Studio 18.4 o versione successiva per la creazione di script per le viste materializzate. |
| Dynamic Data Masking (disponibilità generale) | Dynamic Data Masking (DDM) impedisce l'accesso non autorizzato ai dati sensibili nel data warehouse mediante l'offuscamento immediato dei risultati della query, in base alle regole della maschera definite. Per altre informazioni, vedere Maschera dati dinamica del database SQL. |
| Isolamento dello snapshot Read Committed (disponibilità generale) | È possibile usare ALTER DATABASE per abilitare o disabilitare l'isolamento dello snapshot per un database utente. Per evitare effetti sul carico di lavoro corrente, è consigliabile impostare questa opzione durante la finestra di manutenzione del database o attendere finché non sono presenti altre connessioni attive al database. Per altre informazioni, vedere Opzioni di Alter Database Set. |
| Indice columnstore cluster ordinato (disponibilità generale) | Columnstore è un fattore chiave per l'archiviazione e l'esecuzione efficiente di query su grandi quantità di dati. Gli indici columnstore cluster ordinati ottimizzano ulteriormente l'esecuzione delle query abilitando l'eliminazione efficiente dei segmenti. Per altre informazioni, vedere Ottimizzazione delle prestazioni con indice columnstore cluster ordinato. |
| Memorizzazione nella cache dei set di risultati (disponibilità generale) | Quando è abilitata la memorizzazione nella cache del set di risultati, i risultati delle query vengono automaticamente memorizzati nella cache nel database utente per l'uso ricorrente. In questo modo, le esecuzioni di query successive ottengono risultati direttamente dalla cache permanente, rendendo superfluo il ricalcolo. La memorizzazione nella cache dei set di risultati migliora le prestazioni delle query e riduce l'utilizzo delle risorse di calcolo. Inoltre, le query che usano set di risultati memorizzati nella cache non usano slot di concorrenza e pertanto non vengono prese in considerazione per i limiti di concorrenza esistenti. Per motivi di sicurezza, gli utenti possono accedere solo ai risultati memorizzati nella cache se hanno le stesse autorizzazioni di accesso ai dati degli utenti che hanno creato i risultati memorizzati nella cache. Per altre informazioni, vedere Ottimizzazione delle prestazioni con memorizzazione nella cache dei set di risultati. Si applica alla versione 10.0.10783.0 o successiva. |
Settembre 2019
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Collegamento privato di Azure (anteprima) | Con Collegamento privato di Azure, è possibile creare un endpoint privato nella rete virtuale (VNet) ed eseguirne il mapping al pool SQL dedicato. Queste risorse sono quindi accessibili tramite un indirizzo IP privato nella rete virtuale, abilitando la connettività dall'ambiente locale al peering privato di Azure ExpressRoute e/o al gateway VPN. In generale, la configurazione di rete risulta semplificata non essendo necessario aprirla agli indirizzi IP pubblici. Ciò consente anche la protezione dai rischi di esfiltrazione dei dati. Per maggiori dettagli, vedere la panoramica e la documentazione di Analisi SQL. |
| Individuazione dati e classificazione (disponibilità generale) | La funzionalità di individuazione dati e classificazione è ora disponibile a livello generale. Questa funzionalità offre capacità avanzate per individuare, classificare, etichettare e proteggere i dati sensibili nei database. |
| Integrazione con un clic con Azure Advisor | Analisi SQL in Azure Synapse ora si integra direttamente con le raccomandazioni di Azure Advisor nel pannello Panoramica, assicurando un'esperienza di integrazione con un clic. È ora possibile individuare le raccomandazioni nel pannello Panoramica anziché passare al pannello Azure Advisor. Altre informazioni sulle raccomandazioni sono disponibili qui. |
| Isolamento dello snapshot Read Committed (anteprima) | È possibile usare ALTER DATABASE per abilitare o disabilitare l'isolamento dello snapshot per un database utente. Per evitare effetti sul carico di lavoro corrente, è consigliabile impostare questa opzione durante la finestra di manutenzione del database o attendere finché non sono presenti altre connessioni attive al database. Per altre informazioni, vedere Opzioni di Alter Database Set. |
| EXECUTE AS (Transact-SQL) | È ora disponibile il supporto per EXECUTE AS di T-SQL, che consente ai clienti di impostare il contesto di esecuzione di una sessione sull'utente specificato. |
| Supporto T-SQL aggiuntivo | La superficie di attacco del linguaggio T-SQL per Synapse SQL è stata estesa in modo da includere il supporto per: - FORMAT (Transact-SQL) - TRY_PARSE (Transact-SQL) - TRY_CAST (Transact-SQL) - TRY_CONVERT (Transact-SQL) - sys.user_token (Transact-SQL) |
Luglio 2019
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Vista materializzata (anteprima) | Una vista materializzata rende persistenti i dati restituiti dalla query di definizione della vista e viene aggiornata automaticamente in caso di modifiche dei dati nelle tabelle sottostanti. Migliora le prestazioni delle query complesse, in genere le query con join e aggregazioni, offrendo allo stesso tempo operazioni di manutenzione semplici. Per altre informazioni, vedere: - CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT (Transact-SQL) - ALTER MATERIALIZED VIEW (Transact-SQL) - Istruzioni T-SQL supportate in Synapse SQL |
| Supporto T-SQL aggiuntivo | La superficie di attacco del linguaggio T-SQL per Synapse SQL è stata estesa in modo da includere il supporto per: - AT TIME ZONE (Transact-SQL) - STRING_AGG (Transact-SQL) |
| Memorizzazione nella cache dei set di risultati (anteprima) | Aggiunta di comandi DBCC per gestire la cache dei set di risultati precedentemente annunciata. Per altre informazioni, vedere: - DBCC DROPRESULTSETCACHE (Transact-SQL) - DBCC SHOWRESULTCACHESPACEUSED (Transact-SQL) Vedere anche la nuova colonna result_set_cache in sys.dm_pdw_exec_requests che mostra quando una query eseguita usa la cache del set di risultati. |
| Indice columnstore cluster ordinato (anteprima) | Aggiunta di una nuova colonna, column_store_order_ordinal, a sys.index_columns per identificare l'ordine delle colonne in un indice columnstore cluster ordinato. |
2019° maggio
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Dynamic Data Masking (anteprima) | Dynamic Data Masking (DDM) impedisce l'accesso non autorizzato ai dati sensibili nel data warehouse mediante l'offuscamento immediato dei risultati della query, in base alle regole della maschera definite. Per altre informazioni, vedere Maschera dati dinamica del database SQL. |
| Importanza del carico di lavoro ora disponibile a livello generale | La classificazione e l'importanza della gestione del carico di lavoro offrono la possibilità di influenzare l'ordine di esecuzione delle query. Per altre informazioni sull'importanza del carico di lavoro, vedere gli articoli introduttivi alla classificazione e all'importanza nella documentazione. Vedere anche la documentazione di CREATE WORKLOAD CLASSIFIER. Vedere l'importanza del carico di lavoro in azione nei video seguenti: -Concetti relativi alla gestione del carico di lavoro -Scenari di gestione del carico di lavoro |
| Supporto T-SQL aggiuntivo | La superficie di attacco del linguaggio T-SQL per Synapse SQL è stata estesa in modo da includere il supporto per: - TRIM |
| Funzioni JSON | Gli analisti aziendali possono ora usare il familiare linguaggio T-SQL per eseguire query e modificare documenti formattati come dati JSON usando le nuove funzioni JSON seguenti: - ISJSON - JSON_VALUE - JSON_QUERY - JSON_MODIFY - OPENJSON |
| Memorizzazione nella cache dei set di risultati (anteprima) | La memorizzazione nella cache dei set di risultati consente tempi di risposta alle query immediati riducendo il tempo di analisi approfondita per analisti aziendali e utenti di report. Per altre informazioni, vedere: - ALTER DATABASE (Transact-SQL) - Opzioni ALTER DATABASE SET (Transact SQL) - SET RESULT SET CACHING (Transact-SQL) - Istruzione SET (Transact-SQL) - sys.databases (Transact-SQL) |
| Indice columnstore cluster ordinato (anteprima) | Columnstore è un fattore chiave per l'archiviazione e l'esecuzione efficiente di query su grandi quantità di dati. Per ogni tabella, divide i dati in ingresso in rowgroup e ogni colonna di un rowgroup costituisce un segmento su disco. Gli indici columnstore cluster ordinati ottimizzano ulteriormente l'esecuzione delle query abilitando l'eliminazione efficiente dei segmenti. Per altre informazioni, vedere: - CREATE TABLE - CREATE COLUMNSTORE INDEX (Transact-SQL). |
marzo 2019
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Individuazione dati e classificazione | La funzionalità di individuazione dati e classificazione è ora disponibile in anteprima pubblica per Synapse SQL. È fondamentale proteggere i dati sensibili e la privacy dei clienti. Di pari passo con la crescita degli asset di dati aziendali e dei clienti, diventa ingestibile individuare, classificare e proteggere le informazioni. La funzionalità di individuazione dati e classificazione introdotta in modo nativo con Synapse SQL contribuisce a rendere più gestibile la protezione dei dati. I vantaggi generali di questa funzionalità sono i seguenti: • Soddisfacimento degli standard e dei requisiti di conformità alle normative sulla privacy dei dati. • Limitazione dell'accesso ai data warehouse che contengono dati molto sensibili e rafforzamento della sicurezza. • Monitoraggio e avvisi relativi all'accesso anomalo ai dati sensibili. • Visualizzazione dei dati sensibili in un dashboard centrale nel portale di Azure. La funzionalità di individuazione dati e classificazione è disponibile in tutte le aree di Azure e fa parte di Sicurezza dei dati avanzata, che include Valutazione della vulnerabilità e Rilevamento delle minacce. Per altre informazioni sull'individuazione dati e la classificazione, vedere il post di blog e la documentazione online. |
| GROUP BY ROLLUP | ROLLUP è ora un'opzione supportata di GROUP BY. GROUP BY ROLLUP crea un gruppo per ogni combinazione di espressioni di colonna. GROUP BY esegue inoltre il rollup dei risultati in subtotali e totali complessivi. La funzione GROUP BY procede all'elaborazione da destra a sinistra, riducendo il numero di espressioni di colonna su cui crea gruppi e aggregazioni. L'ordine delle colonne ha effetto sull'output di ROLLUP e può avere effetto sul numero di righe nel set di risultati. Per altre informazioni su GROUP BY ROLLUP, vedere GROUP BY (Transact-SQL). |
| Maggiore accuratezza per le metriche DWU usate e portale CPU | Synapse SQL migliora significativamente l'accuratezza delle metriche nel portale di Azure. Questa versione include una correzione per la definizione delle metriche CPU e DWU usate in modo che riflettano correttamente il carico di lavoro in tutti i nodi di calcolo. Prima di questa correzione, i valori delle metriche erano inferiori a quelli effettivi. Si prevede un aumento del valore delle metriche CPU e DWU usate nel portale di Azure. |
| Sicurezza a livello di riga | La funzionalità di sicurezza a livello di riga è stata introdotta nel novembre 2017. Questo supporto è stato ora esteso anche alle tabelle esterne. È stato inoltre aggiunto il supporto per la chiamata di funzioni non deterministiche nelle funzioni con valori di tabella inline necessarie per la definizione di un predicato del filtro di sicurezza. Questa aggiunta consente di specificare IS_ROLEMEMBER(), USER_NAME() e così via nel predicato del filtro di sicurezza. Per altre informazioni, vedere gli esempi nella documentazione sulla sicurezza a livello di riga. |
| Supporto T-SQL aggiuntivo | La superficie di attacco del linguaggio T-SQL per Synapse SQL è stata estesa in modo da includere il supporto per STRING_SPLIT (Transact-SQL). |
| Miglioramenti di Query Optimizer | L'ottimizzazione query è un componente fondamentale di qualsiasi database. Fare scelte ottimali su come eseguire al meglio una query può comportare miglioramenti significativi. Quando si eseguono query analitiche complesse in un ambiente distribuito, il numero di operazioni eseguite è importante. Le prestazioni delle query sono state migliorate realizzando piani di migliore qualità. Questi piani riducono al minimo le costose operazioni di trasferimento dei dati e i calcoli ridondanti, come nel caso delle sottoquery ripetute. Per altre informazioni, vedere questo post di blog di Azure Synapse. |
Miglioramenti alla documentazione
| Miglioramenti alla documentazione | Dettagli |
|---|---|
gennaio 2019
Miglioramenti al servizio
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Ottimizzazione dell'ordine di restituzione | Questa versione presenta un miglioramento delle prestazioni delle query SELECT…ORDER BY. Attualmente, tutti i nodi di calcolo inviano i risultati a un singolo nodo di calcolo. Questo nodo unisce e ordina i risultati e li restituisce all'utente. L'unione dei risultati tramite un singolo nodo consente di migliorare notevolmente le prestazioni quando il set di risultati delle query contiene un numero elevato di righe. In precedenza, il motore di esecuzione delle query ordinava i risultati in ogni nodo di calcolo. I risultati venivano quindi trasmessi al nodo di controllo, che univa i risultati. |
| Spostamento dei dati migliorato per PartitionMove e BroadcastMove | I processi di spostamento dati di tipo ShuffleMove usano tecniche di spostamento dati immediato. Per altre informazioni, vedere il blog relativo ai miglioramenti delle prestazioni. Con questa versione, PartitionMove e BroadcastMove usano ora le stesse tecniche di spostamento dati immediato. Le query utente che usano questi tipi di processi di spostamento dati registreranno quindi un miglioramento delle prestazioni. Per usufruire di questi miglioramenti delle prestazioni non è necessaria alcuna modifica a livello di codice. |
| Bug rilevanti | Versione di Azure Synapse non corretta: SELECT @@VERSION può restituire la versione non corretta, 10.0.9999.0. La versione corretta per la versione corrente è 10.0.10106.0. Questo bug è stato segnalato ed è in fase di revisione. |
Miglioramenti alla documentazione
| Miglioramenti alla documentazione | Dettagli |
|---|---|
| Nessuno | |
Dicembre 2018
Miglioramenti al servizio
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
|---|---|
| Disponibilità generale degli endpoint servizio di rete virtuale | Questa versione include la disponibilità generale degli endpoint servizio di rete virtuale per Analisi SQL in Azure Synapse in tutte le aree di Azure. Gli endpoint del servizio Rete virtuale permettono di isolare la connettività a un server da una subnet o un set di subnet specifico nella rete virtuale. Il traffico verso Azure Synapse dalla rete virtuale rimane sempre all'interno della rete backbone di Azure. Questa route diretta è preferibile rispetto a eventuali route specifiche che trasmettono il traffico Internet tramite appliance virtuali o in locale. Non è prevista alcuna fatturazione aggiuntiva per l'accesso alla rete virtuale tramite gli endpoint di servizio. Il modello di determinazione prezzi corrente per Azure Synapse si applica così com'è. Con questa versione abbiamo abilitato anche la connettività PolyBase ad Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS) tramite il driver del file system BLOB di Azure (ABFS). Azure Data Lake Storage Gen2 è dotato di tutte le qualità necessarie per l'intero ciclo di vita dei dati di analisi di Archiviazione di Azure. Le funzionalità dei due servizi di archiviazione di Azure esistenti, Archiviazione BLOB di Azure e Azure Data Lake Store Gen1, sono state riunite. Le funzionalità di Azure Data Lake Storage Gen1, ad esempio la semantica dei file system, la sicurezza a livello di file e la scalabilità, sono state combinate con le funzionalità di archiviazione a basso costo e a più livelli e le funzionalità di elevata disponibilità/ripristino di emergenza di Archiviazione BLOB di Azure. Con Polybase è anche possibile importare i dati in Analisi SQL in Azure Synapse da Archiviazione di Azure con protezione per la rete virtuale. PolyBase supporta anche l'esportazione di dati da Azure Synapse ad Archiviazione di Azure con protezione per la rete virtuale. Per altre informazioni sugli endpoint servizio di rete virtuale in Azure Synapse, fare riferimento al post di blog o alla documentazione. |
| Monitoraggio automatico delle prestazioni (anteprima) | Query Store è ora disponibile in anteprima in Analisi SQL in Azure Synapse. Query Store è progettato per facilitare la risoluzione dei problemi relativi alle prestazioni delle query, tenendo traccia delle query, dei piani di query, delle statistiche di runtime e della cronologia delle query, per monitorare l'attività e le prestazioni del data warehouse. Query Store è un set di archivi interni e di viste a gestione dinamica (DMV) che consentono di: • Identificare e ottimizzare le query che hanno il maggior consumo di risorse • Identificare e migliorare i carichi di lavoro non pianificati • Valutare le prestazioni delle query e l'impatto sul piano delle modifiche apportate a statistiche, indici o dimensioni del sistema (impostazione della DWU) • Visualizzare il testo completo delle query per tutte le query eseguite Query Store contiene tre archivi effettivi: • Un archivio piani per rendere persistenti le informazioni sul piano di esecuzione • Un archivio delle statistiche di runtime per rendere persistenti le informazioni sulle statistiche di esecuzione • Un archivio delle statistiche di attesa per rendere persistenti le informazioni sulle statistiche di attesa. Analisi SQL in Azure Synapse gestisce automaticamente questi archivi e offre un numero illimitato di query archiviate negli ultimi sette giorni senza costi aggiuntivi. Abilitare Query Store è semplice come eseguire un'istruzione ALTER DATABASE T-SQL: sql ----ALTER DATABASE [DatabaseName] SET QUERY_STORE = ON;-------Per altre informazioni su Query Store, vedere l'articolo Monitoraggio delle prestazioni con Query Store e le viste DMV di Query Store, ad esempio sys.query_store_query. Per altre informazioni sull'analisi cronologica delle query, vedere Archiviazione e analisi delle query cronologiche in Azure Synapse Analytics. |
| Livelli di calcolo inferiori per Analisi SQL | Analisi SQL in Azure Synapse supporta ora livelli di calcolo inferiori. I clienti possono scoprire le principali funzionalità di prestazioni, flessibilità e sicurezza di Azure Synapse partendo da 100 DWU (unità data warehouse) a elevato utilizzo di calcolo e ridimensionare fino a 30.000 DWU a elevato utilizzo di calcolo in pochi minuti. Da metà dicembre 2018 i clienti possono usufruire delle prestazioni e della flessibilità di Gen2 con livelli inferiori di calcolo in alcune aree. Le altre aree verranno rese disponibili nell'arco del 2019. Rilascinando il punto di ingresso per il data warehouse di nuova generazione, Microsoft apre le porte ai clienti orientati al valore che desiderano valutare tutti i vantaggi di un data warehouse sicuro e a prestazioni elevate, senza dover intuire quale sia l'ambiente di prova più appropriato. I clienti possono cominciare da un minimo di 100 DWU a elevato utilizzo di calcolo, fino all'attuale punto di ingresso di 500 DWU a elevato utilizzo di calcolo. Analisi SQL continua a supportare le operazioni di pausa e ripresa e va oltre la semplice flessibilità di calcolo. Gen2 supporta anche la capacità di archiviazione a colonne illimitata insieme a una memoria per query 2,5 volte superiore, fino a 128 query simultanee e funzionalità di memorizzazione adattiva nella cache. Queste funzionalità offrono prestazioni in media cinque volte superiori rispetto alla stessa unità data warehouse su Gen1, a pari prezzo. I backup con ridondanza geografica sono standard per Gen2 con un'efficace protezione dei dati integrata. Analisi SQL in Azure Synapse è pronto per la scalabilità in base alle esigenze dell'utente. |
| Unione in background di columnstore | Per impostazione predefinita, i dati vengono archiviati in formato a colonne, con micro-partizioni denominate rowgroup. In alcuni casi, a causa di vincoli di memoria al momento della compilazione dell'indice o del caricamento dei dati, è possibile che i rowgroup vengano compressi con una dimensione inferiore di quella ottimale composta da un milione di righe. È possibile anche che i rowgroup vengano frammentati a seguito di eliminazioni. Rowgroup piccoli o frammentati possono determinare un maggiore consumo di memoria, oltre a un'esecuzione inefficiente delle query. Con questa versione, l'attività di manutenzione in background di columnstore unisce rowgroup compressi di piccole dimensioni in rowgroup più grandi, in modo da migliorare l'utilizzo della memoria e velocizzare l'esecuzione delle query. |
2018 ottobre
Miglioramenti al servizio
| Miglioramenti al servizio | Dettagli |
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| DevOps per data warehousing | La funzionalità altamente richiesta per Synapse SQL in Azure Synapse è ora in anteprima con il supporto per SQL Server Data Tools (SSDT) in Visual Studio. I team di sviluppatori possono ora collaborare in una codebase singola e con versione controllata e distribuire rapidamente le modifiche apportate a qualsiasi istanza in tutto il mondo. Interessa partecipare? Questa funzionalità è disponibile oggi come anteprima. È possibile registrarsi visitando la pagina SQL Server Data Tools (SSDT) di Visual Studio - modulo di iscrizione di anteprima. Data l'elevata richiesta, stiamo gestendo l'accettazione in anteprima per garantire la migliore esperienza ai nostri clienti. Una volta effettuata l'iscrizione, il nostro obiettivo è quello di confermare lo stato entro sette giorni lavorativi. |
| Sicurezza a livello di riga disponibile a livello generale | Synapse SQL in Azure Synapse supporta ora la sicurezza a livello di riga con l'aggiunta di una potente funzionalità per proteggere i dati sensibili. Con l'introduzione della sicurezza a livello di riga, è possibile implementare i criteri di sicurezza per controllare l'accesso alle righe nelle tabelle, ad esempio chi può accedere a quali righe. La sicurezza a livello di riga abilita il controllo di accesso con granularità fine senza dover riprogettare il data warehouse. La sicurezza a livello di riga semplifica l'implementazione complessiva della sicurezza dal momento che la logica di restrizione dell'accesso si trova nel livello database e non lontano dai dati in un altro livello applicazione. Inoltre, la sicurezza a livello di riga elimina la necessità di introdurre le visualizzazioni per filtrare le righe per la gestione del controllo di accesso. Non sono previsti costi aggiuntivi per questa funzionalità di sicurezza di livello aziendale per tutti i clienti. |
| Advisor avanzati | L'ottimizzazione avanzata per Synapse SQL in Azure Synapse è diventata più semplice con ulteriori raccomandazioni e metriche di data warehouse. In Azure Advisor sono disponibili raccomandazioni aggiuntive sulle prestazioni tramite Azure Advisor, tra cui: 1. Cache adattiva: offre indicazioni su quando eseguire il ridimensionamento per ottimizzare l'utilizzo della cache. 2. Distribuzione tabelle: determina quando replicare le tabelle per ridurre lo spostamento dei dati e incrementare le prestazioni dei carichi di lavoro. 3. Tempdb: offre informazioni su quando eseguire il ridimensionamento e configurare le classe di risorse per ridurre i conflitti di tempdb. Monitoraggio di Azure offre un'integrazione più approfondita delle metriche dei data warehouse, tra cui un grafico di monitoraggio avanzato personalizzabile per le metriche near real-time nel pannello della panoramica. Non è più necessario uscire dal pannello della panoramica dei data warehouse per accedere alle metriche di Monitoraggio di Azure durante il monitoraggio dell'utilizzo oppure durante la convalida e l'applicazione dei consigli relativi ai data warehouse. Sono inoltre disponibili nuove metriche, come tempdb e l'utilizzo della cache adattiva, complementari rispetto ai consigli sulle prestazioni. |
| Ottimizzazione avanzata con advisor integrati | L'ottimizzazione avanzata per Azure Synapse è diventata più semplice con ulteriori raccomandazioni e metriche di data warehouse e una riprogettazione del pannello di panoramica del portale che fornisce un'esperienza integrata con Azure Advisor e Monitoraggio di Azure. |
| Ripristino accelerato del database | Il ripristino accelerato del database di Azure Synapse è ora disponibile in anteprima pubblica. Il ripristino accelerato del database è un nuovo motore di SQL Server che migliora notevolmente la disponibilità dei database, specialmente in presenza di transazioni a esecuzione prolungata, grazie alla completa riprogettazione del processo di ripristino corrente dall'inizio alla fine. I vantaggi principali del ripristino accelerato del database sono il recupero rapido e coerente del database e il rollback istantaneo della transazione. |
| Log delle risorse di Monitoraggio di Azure | Azure Synapse offre ora informazioni dettagliate avanzate sui carichi di lavoro analitici tramite l'integrazione diretta con i log delle risorse di Monitoraggio di Azure. Questa nuova funzionalità permette agli sviluppatori di analizzare il comportamento dei carichi di lavoro per un periodo di tempo esteso e possono prendere decisioni informate sull'ottimizzazione delle query o sulla gestione della capacità. È stato ora introdotto un processo di registrazione esterno attraverso i log delle risorse di Monitoraggio di Azure che forniscono ulteriori informazioni dettagliate sul carico di lavoro del data warehouse. Con un solo clic, si è ora in grado di configurare i log delle risorse per la risoluzione dei problemi delle prestazioni delle query cronologiche usando Log Analytics. I log delle risorse di Monitoraggio di Azure supportano periodi di conservazione personalizzabili tramite il salvataggio dei log in un account di archiviazione per finalità di controllo, consentono di eseguire lo streaming di log a hub eventi per ottenere informazioni dettagliate di telemetria near real-time e permettono di analizzare i log usando Log Analytics con query su log. I log delle risorse sono costituiti da visualizzazioni di telemetria dei data warehouse equivalenti alle viste a gestione dinamica usate più comunemente per la risoluzione dei problemi di prestazioni per Analisi SQL in Azure Synapse. Per questa versione iniziale abbiamo abilitato le visualizzazioni per le viste a gestione dinamica seguenti: • sys.dm_pdw_exec_requests • sys.dm_pdw_request_steps • sys.dm_pdw_dms_workers • sys.dm_pdw_waits • sys.dm_pdw_sql_requests |
| Gestione della memoria columnstore | Man mano che il numero dei gruppi di righe columnstore compressi aumenta, aumenta la memoria necessaria per gestire i metadati interni dei segmenti di colonne per tali gruppi. Di conseguenza, le prestazioni delle query e le query eseguite su alcune viste DMV (Dynamic Management View) columnstore possono peggiorare. In questa versione sono stati apportati miglioramenti che consentono di ottimizzare le dimensioni dei metadati interni in questi casi. L'esperienza e le prestazioni delle query di questo tipo sono quindi migliorate. |
| Integrazione di Azure Data Lake Storage Gen2 (disponibilità generale) | Synapse Analytics dispone ora dell'integrazione nativa con Azure Data Lake Storage Gen2. I clienti possono ora caricare dati usando tabelle esterne da ABFS in un pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse). Questa funzionalità consente ai clienti di integrarsi con i data Lake in Data Lake Storage Gen2. |
| Bug rilevanti | CETAS to Parquet nelle classi di risorse di piccole dimensioni nel Data warehouse di DW2000 e altro - Questa correzione identifica correttamente un riferimento Null nel percorso di codice Create External Table As to Parquet. Il valore della colonna Identity potrebbe andare perso durante qualche operazione CTAS - Il valore di una colonna Identity potrebbe non essere mantenuto durante un CTAS a un'altra tabella. Segnalato in un blog. Errore interno in alcuni casi quando una sessione viene terminata mentre è ancora in esecuzione una query - Questa correzione attiva un'eccezione InvalidOperationException se una sessione viene terminata quando la query è ancora in esecuzione. (Distribuzione di novembre 2018) I clienti rilevano prestazioni non ottimali quando tentano di caricare più file di piccole dimensioni da ADLS (Gen1) usando Polybase. - Collo di bottiglia delle prestazioni del sistema durante la convalida del token di sicurezza AAD. I problemi di prestazioni sono stati risolti abilitando la memorizzazione nella cache dei token di sicurezza. |