Azure SQL Data Warehouse リリース ノートAzure SQL Data Warehouse release notes

この記事は、Azure SQL Data Warehouse (Azure SQL DW) の最近のリリースで導入された新機能と機能強化をまとめたものです。This article summarizes the new features and improvements in the recent releases of Azure SQL Data Warehouse (Azure SQL DW). この記事では、今回のリリースとは直接関連しないものの、同じタイム フレームで公開された注目すべきコンテンツの更新についても一覧表示しています。The article also lists notable content updates that aren't directly related to the release but published in the same time frame. 他の Azure サービスの機能強化については、「サービスの更新情報」を参照してくださいFor improvements to other Azure services, see Service updates.

Azure SQL Data Warehouse のバージョンを確認するCheck your Azure SQL Data Warehouse version

新機能はすべてのリージョンにロールアウトされるので、機能の可用性については、ご使用のインスタンスにデプロイされているバージョン、および最新の Azure SQL DW のリリース ノートを確認してください。As new features are rolled out to all regions, check the version deployed to your instance and the latest Azure SQL DW release notes for feature availability. お使いの Azure SQL DW のバージョンを確認するには、SQL Server Management Studio (SSMS) を介してデータ ウェアハウスに接続して SELECT @@VERSION; を実行すると、Azure SQL DW の現在のバージョンが返されます。To check your Azure SQL DW version, connect to your data warehouse via SQL Server Management Studio (SSMS) and run SELECT @@VERSION; to return the current version of Azure SQL DW.

出力例:Example output:

SQL Data Warehouse のバージョン

示された日付を使用して、お使いの Azure SQL DW に適用されているリリースを確認してください。Use the date identified to confirm which release has been applied to your Azure SQL DW.

2019 年 9 月September 2019

サービスの機能強化Service improvements 詳細Details
Azure Private Link (プレビュー)Azure Private Link (Preview) Azure Private Link を使用すると、Virtual Network (VNet) にプライベート エンドポイントを作成し、Azure SQL DW にマップできます。With Azure Private Link, you can create a private endpoint in your Virtual Network (VNet) and map it to your Azure SQL DW. これらのリソースには、VNet 内のプライベート IP アドレスを使用してアクセスできます。これにより、Azure ExpressRoute プライベート ピアリングや VPN ゲートウェイを介したオンプレミスからの接続が可能になります。These resources are then accessible over a private IP address in your VNet, enabling connectivity from on-premises through Azure ExpressRoute private peering and/or VPN gateway. 全体として、ネットワーク構成をパブリック IP アドレスに公開する必要がないため、ネットワーク構成を単純化できます。Overall, this simplifies the network configuration by not requiring you to open it up to public IP addresses. これにより、データ流出のリスクに対する保護も可能になります。This also enables protection against data exfiltration risks. 詳細については、概要に関するページと SQL DW ドキュメントを参照してください。For more details, see overview and SQL DW documentation.
データの検出と分類 (GA)Data Discovery & Classification (GA) データの検出および分類機能は、現在、一般提供されています。Data discovery and classification feature is now Generally Available. この機能によって、データベース内の機密データを検出、分類、ラベル付け、および保護するための高度な能力が提供されます。This feature provides advanced capabilities for discovering, classifying, labeling & protecting sensitive data in your databases.
Azure Advisor とのワンクリック統合Azure Advisor one-click Integration SQL Data Warehouse は、概要ブレードの Azure Advisor 推奨事項と直接統合され、ワンクリック エクスペリエンスが提供されるようになりました。SQL Data Warehouse now directly integrates with Azure Advisor recommendations in the overview blade along with providing a one-click experience. Azure Advisor ブレードに移動しなくても、概要ブレードで推奨事項を表示できるようになりました。You can now discover recommendations in the overview blade instead of navigating to the Azure advisor blade. 推奨事項の詳細については、こちらを参照してください。Find out more about recommendations here.
Read Committed スナップショット分離 (プレビュー)Read Committed Snapshot Isolation (Preview) ALTER DATABSE を使用して、ユーザー データベースのスナップショット分離を有効または無効にすることができます。You can use ALTER DATABSE to enable or disable snapshot isolation for a user database. 現在のワークロードへの影響を回避するには、データベースのメンテナンス期間中にこのオプションを設定するか、データベースへの他のアクティブな接続がなくなるまで待機します。To avoid impact to your current workload, you may want to set this option during database maintenance window or wait until there is no other active connection to the database. 詳細については、ALTER DATABASE SET オプションに関するページを参照してください。For more information, see Alter database set options.
EXECUTE AS (Transact-SQL)EXECUTE AS (Transact-SQL) EXECUTE AS T-SQL サポートを SQL Data Warehouse で使用できるようになりました。これにより、セッションの実行コンテキストを、指定したユーザーに設定できます。EXECUTE AS T-SQL support is now available in SQL Data Warehouse enabling customers to set the execution context of a session to the specified user.
追加の T-SQL サポートAdditional T-SQL support SQL Data Warehouse の T-SQL 言語セキュリティが拡張され、次のサポートが含まれるようになりました。The T-SQL language surface area for SQL Data Warehouse has been extended to include support for:
- FORMAT (Transact-SQL)- FORMAT (Transact-SQL)
- TRY_PARSE (Transact-SQL)- TRY_PARSE (Transact-SQL)
- TRY_CAST (Transact-SQL)- TRY_CAST (Transact-SQL)
- TRY_CONVERT (Transact-SQL)- TRY_CONVERT (Transact-SQL)
- sys.user_token (Transact-SQL)- sys.user_token (Transact-SQL)

2019 年 7 月July 2019

サービスの機能強化Service improvements 詳細Details
具体化されたビュー (プレビュー)Materialized View (Preview) 具体化されたビューでは、ビュー定義クエリから返されるデータを保持し、基になるテーブルのデータが変更されると自動的に更新されます。A Materialized View persists the data returned from the view definition query and automatically gets updated as data changes in the underlying tables. これによって、複雑なクエリ (一般に結合と集計を含むクエリ) のパフォーマンスが向上すると共に、メンテナンス操作が簡単になります。It improves the performance of complex queries (typically queries with joins and aggregations) while offering simple maintenance operations. 詳細については、次を参照してください。For more information, see:
- CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT (Transact-SQL)- CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT (Transact-SQL)
- ALTER MATERIALIZED VIEW (Transact-SQL)- ALTER MATERIALIZED VIEW (Transact-SQL)
- Azure SQL Data Warehouse でサポートされる T-SQL ステートメント- T-SQL statements supported in Azure SQL Data Warehouse
追加の T-SQL サポートAdditional T-SQL support SQL Data Warehouse の T-SQL 言語セキュリティが拡張され、次のサポートが含まれるようになりました。The T-SQL language surface area for SQL Data Warehouse has been extended to include support for:
- AT TIME ZONE (Transact-SQL)- AT TIME ZONE (Transact-SQL)
- STRING_AGG (Transact-SQL)- STRING_AGG (Transact-SQL)
結果セットのキャッシュ機能 (プレビュー)Result set caching (Preview) 以前発表された結果セットのキャッシュを管理するために追加された DBCC コマンド。DBCC commands added to manage the previously announced result set cache. 詳細については、次を参照してください。For more information, see:
- DBCC DROPRESULTSETCACHE (Transact-SQL)- DBCC DROPRESULTSETCACHE (Transact-SQL)
- DBCC SHOWRESULTCACHESPACEUSED (Transact-SQL)- DBCC SHOWRESULTCACHESPACEUSED (Transact-SQL)
実行されたクエリが結果セットのキャッシュを使用した場合に表示される、sys.dm_pdw_exec_requests の新しい result_set_cache 列も確認してください。Also see the new result_set_cache column in sys.dm_pdw_exec_requests that shows when an executed query used the result set cache.
順序指定クラスター化列ストア インデックス (プレビュー)Ordered clustered columnstore index (Preview) 順序付けされたクラスター化列ストア インデックス内の列の順序を識別するために、sys.index_columns に追加された新しい column_store_order_ordinal 列。New column, column_store_order_ordinal, added to sys.index_columns to identify the order of columns in an ordered clustered columnstore index.

2019 年 5 月May 2019

サービスの機能強化Service improvements 詳細Details
動的データ マスク (プレビュー)Dynamic data masking (Preview) 動的データ マスク (DDM) は、定義されたマスキング規則に基づいて、クエリ結果内で機密データを即座に難読化することにより、データ ウェアハウス内の機密データへの未承認アクセスを防止します。Dynamic Data Masking (DDM) prevents unauthorized access to your sensitive data in your data warehouse by obfuscating it on-the-fly in the query results, based on the masking rules you define. 詳細情報については、SQL Database の動的データ マスクに関する記事をご覧ください。 For more information, see SQL Database dynamic data masking.
ワークロードの重要度が一般提供されましたWorkload importance now Generally Available ワークロード管理の分類と重要度により、クエリの実行順序に影響を与えることができます。Workload Management Classification and Importance provide the ability to influence the run order of queries. ワークロード重要度の詳細については、ドキュメントの分類重要度に関する概要記事を参照してください。For more information on workload importance, see the Classification and Importance overview articles in the documentation. CREATE WORKLOAD CLASSIFIER のドキュメントも参照してください。Check out the CREATE WORKLOAD CLASSIFIER doc as well.

下の動画でワークロード重要度が実際に使われている様子をご覧ください。See workload importance in action in the below videos:
-ワークロード管理の概念-Workload Management concepts
-ワークロード管理のシナリオ-Workload Management scenarios
追加の T-SQL サポートAdditional T-SQL support SQL Data Warehouse の T-SQL 言語セキュリティが拡張され、次のサポートが含まれるようになりました。The T-SQL language surface area for SQL Data Warehouse has been extended to include support for:
- TRIM- TRIM
JSON 関数JSON functions ビジネス アナリストは、Azure Data Warehouse で次の新しい JSON 関数を使用することにより、使い慣れた T-SQL 言語を使用して、JSON データとして書式設定されたドキュメントのクエリおよび操作を行えるようになりました。Business analysts can now use familiar T-SQL language to query and manipulate documents that are formatted as JSON data using the following new JSON functions in Azure Data Warehouse:
- ISJSON- ISJSON
- JSON_VALUE- JSON_VALUE
- JSON_QUERY- JSON_QUERY
- JSON_MODIFY- JSON_MODIFY
- OPENJSON- OPENJSON
結果セットのキャッシュ機能 (プレビュー)Result set caching (Preview) 結果セットのキャッシュ機能により、ビジネス分析で分析情報を得るまでにかかる時間を短縮し、ユーザーを報告しながら、即時のクエリ応答が可能になります。Result-set caching enables instant query response times while reducing time-to-insight for business analysts and reporting users. 詳細については、次を参照してください。For more information, see:
- ALTER DATABASE (Transact-SQL)- ALTER DATABASE (Transact-SQL)
- ALTER DATABASE SET オプション (Transact SQL)- ALTER DATABASE SET Options (Transact SQL)
- SET RESULT SET CACHING (Transact-SQL)- SET RESULT SET CACHING (Transact-SQL)
- SET ステートメント (Transact-SQL)- SET Statement (Transact-SQL)
- sys.databases (Transact-SQL)- sys.databases (Transact-SQL)
順序指定クラスター化列ストア インデックス (プレビュー)Ordered clustered columnstore index (Preview) 列ストアは、大量のデータの格納および効率的なクエリを実現する鍵となります。Columnstore is a key enabler for storing and efficiently querying large amounts of data. テーブルごとに、受信データが行グループに分割され、行グループの各列がディスク上のセグメントを構成します。For each table, it divides the incoming data into Row Groups and each column of a Row Group forms a Segment on a disk. 順序指定クラスター化列ストア インデックスは、効率的なセグメントの除外を有効にすることにより、クエリの実行をさらに最適化します。Ordered clustered columnstore indexes further optimize query execution by enabling efficient segment elimination.   詳細については、次を参照してください。   For more information, see:
- CREATE TABLE (Azure SQL Data Warehouse)- CREATE TABLE (Azure SQL Data Warehouse)
- CREATE COLUMNSTORE INDEX (Transact-SQL).- CREATE COLUMNSTORE INDEX (Transact-SQL).

2019 年 3 月March 2019

サービスの機能強化Service improvements 詳細Details
データの検出と分類Data Discovery & Classification Azure SQL Data Warehouse のパブリック プレビューで、データの検出と分類を利用できるようになりました。Data Discovery & Classification is now available in public preview for Azure SQL Data Warehouse. 機密データや顧客のプライバシーを保護することは非常に重要です。It’s critical to protect sensitive data and the privacy of your customers. ビジネスおよび顧客のデータ資産が増大するにつれて、データの検出、分類、保護が管理不能になります。As your business and customer data assets grow, it becomes unmanageable to discover, classify, and protect your data. Azure SQL Data Warehouse でネイティブに導入される "データの検出と分類" 機能を使用すると、データ保護がより管理しやすくなります。The data discovery and classification feature that we’re introducing natively with Azure SQL Data Warehouse helps make protecting your data more manageable. この機能の全体的な利点は次のとおりです。The overall benefits of this capability are:
•   データのプライバシー基準および規制のコンプライアンス要件を満たします。•   Meeting data privacy standards and regulatory compliance requirements.
•   機密性の高いデータを含むデータ ウェアハウスへのアクセスを制限し、セキュリティを強化します。•   Restricting access to and hardening the security of data warehouses containing highly sensitive data.
•   機密データへの異常なアクセスを監視し、アラートを出します。•   Monitoring and alerting on anomalous access to sensitive data.
•   Azure portal の中央ダッシュボードで機密データを視覚化します。•   Visualization of sensitive data in a central dashboard on the Azure portal.

データの検出と分類は、脆弱性評価と脅威検出が含まれた Advanced Data Security の一部として、すべての Azure リージョンの Azure SQL Data Warehouse で利用できます。Data Discovery & Classification is available for Azure SQL Data Warehouse in all Azure regions, It's part of Advanced Data Security including Vulnerability Assessment and Threat Detection. データの検出と分類の詳細については、ブログ記事およびオンラインのドキュメントをご覧ください。For more information about Data Discovery & Classification, see the blog post and our online documentation.
GROUP BY ROLLUPGROUP BY ROLLUP ROLLUP が Azure データ ウェアハウスの GROUP BY オプションでサポートされるようになりました。ROLLUP is now a supported GROUP BY option in Azure Data Warehouse. GROUP BY ROLLUP によって列式の組み合わせごとにグループが作成されます。GROUP BY ROLLUP creates a group for each combination of column expressions. GROUP BY ではまた、結果が小計と総計に "ロール アップ" されます。GROUP BY also "rolls up" the results into subtotals and grand totals. GROUP BY 関数は、右から左に処理し、グループと集計が作成される列式の数を減らします。The GROUP BY function processes from right to left, decreasing the number of column expressions over which it creates groups and aggregation(s). 列の順序は ROLLUP 出力に影響を与えます。結果セット内の行数に影響を与えることもあります。The column order affects the ROLLUP output and can affect the number of rows in the result set.

GROUP BY ROLLUP の詳細については、「GROUP BY (Transact-SQL)」をご覧ください。For more information on GROUP BY ROLLUP, see GROUP BY (Transact-SQL)
DWU の使用量と CPU ポータルのメトリックの精度向上Improved accuracy for DWU used and CPU portal metrics SQL Data Warehouse によって、Azure portal のメトリックの精度が大幅に改善されます。SQL Data Warehouse significantly enhances metric accuracy in the Azure portal. このリリースでは、CPU と DWU の使用量のメトリックの定義が修正され、コンピューティング ノード全体でワークロードが正しく反映されます。This release includes a fix to the CPU and DWU Used metric definition to properly reflect your workload across all compute nodes. この修正の前は、メトリック値は実際より少なくレポートされていました。Before this fix, metric values were being underreported. Azure portal では、使用された DWU と CPU メトリックに増加が予想されます。Expect to see an increase in the DWU used and CPU metrics in the Azure portal.
行レベルのセキュリティRow Level Security 2017 年 11 月に、行レベルのセキュリティ機能を導入しました。We introduced Row-level Security capability back in Nov 2017. このサポートを外部テーブルにも拡張しました。We’ve now extended this support to external tables as well. さらに、セキュリティ フィルター述語を定義するために必要なインライン テーブル値関数 (インラインTVF) で非決定論的関数を呼び出すためのサポートを追加しました。Additionally, we’ve added support for calling non-deterministic functions in the inline table-valued functions (inline TVFs) required for defining a security filter predicate. この追加により、セキュリティ フィルター述語で IS_ROLEMEMBER()、USER_NAME() などを指定できるようになりました。This addition allows you to specify IS_ROLEMEMBER(), USER_NAME() etc. in the security filter predicate. 詳細については、行レベルのセキュリティ ドキュメントの例を参照してください。For more information, please see the examples in the Row-level Security documentation.
追加の T-SQL サポートAdditional T-SQL Support SQL Data Warehouse の T-SQL 言語セキュリティが拡張され、STRING_SPLIT (Transact-SQL) のサポートが含まれるようになりました。The T-SQL language surface area for SQL Data Warehouse has been extended to include support for STRING_SPLIT (Transact-SQL).
クエリ オプティマイザーの機能強化Query Optimizer enhancements クエリの最適化は、あらゆるデータベースの重要な構成要素です。Query optimization is a critical component of any database. クエリの最も優れた実行方法を最適に選択することによって、大幅な改善が見込まれます。Making optimal choices on how to best execute a query can yield significant improvements.  分散環境で複雑な分析クエリを実行する場合、実行される操作の数が重要になります。  When executing complex analytical queries in a distributed environment, the number of operations executed matters. より質の高いプランを生成することで、クエリのパフォーマンスが向上しています。Query performance has been enhanced by producing better quality plans. これらのプランによって、高価なデータ転送操作や冗長な計算 (重複したサブクエリなど) が最小限に抑えられます。These plans minimize expensive data transfer operations and redundant computations such as, repeated subqueries. 詳細については、この Azure SQL Data Warehouse のブログの投稿を参照してください。For more information, see this Azure SQL Data Warehouse blog post.

ドキュメントの改善Documentation improvements

ドキュメントの改善Documentation improvements 詳細Details

2019 年 1 月January 2019

サービスの機能強化Service improvements

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並べ替え後の戻りの最適化Return Order By Optimization このリリースでは、SELECT…ORDER BY クエリのパフォーマンスが大幅に向上しています。SELECT…ORDER BY queries get a performance boost in this release. すべてのコンピューティング ノードの結果が単一のコンピューティング ノードに送信されるようになりました。Now, all compute nodes send their results to a single compute node. そのノードで結果がマージされ、並べ替えられた結果がユーザーに返されます。This node merges and sorts the results and returns them to the user. 単一のコンピューティング ノードを経由してマージすることにより、クエリの結果セットに多数の行が含まれている場合、パフォーマンスが大幅に向上します。Merging through a single compute node results in a significant performance gain when the query result set contains a large number of rows. これまでは、クエリ実行エンジンによって各コンピューティング ノード上で結果が並べ替えられていました。Previously, the query execution engine would order results on each compute node. その後、その結果はコントロール ノードにストリーミングされました。The results would them be streamed to the control node. コントロール ノードで結果がマージされました。The control node would then merge the results.
PartitionMove と BroadcastMove でのデータ移動の機能強化Data Movement Enhancements for PartitionMove and BroadcastMove Azure SQL Data Warehouse Gen2 では、種類が ShuffleMove であるデータ移動手順で、瞬時データ移動手法が使用されています。In Azure SQL Data Warehouse Gen2, data movement steps of type ShuffleMove, use instant data movement techniques. 詳細については、パフォーマンスの強化に関するブログをご覧ください。For more information, see performance enhancements blog. このリリースでは、PartitionMove と BroadcastMove で、同じ瞬時データ移動手法が利用されるようになりました。With this release, PartitionMove and BroadcastMove are now powered by the same instant data movement techniques. これらの種類のデータ移動手順を使用するユーザー クエリの実行では、パフォーマンスが向上します。User queries that use these types of data movement steps will run with improved performance. これらのパフォーマンスの向上を利用するためにコードを変更する必要はありません。No code change is required to take advantage of these performance improvements.
重要なバグNotable Bugs 正しくない Azure SQL Data Warehouse のバージョン - SELECT @@VERSION で、正しくないバージョン 10.0.9999.0 が返る場合があります。Incorrect Azure SQL Data Warehouse version - SELECT @@VERSION may return the incorrect version, 10.0.9999.0. 現在のリリースの正しいバージョンは 10.0.10106.0 です。The correct version for the current release is 10.0.10106.0. このバグは既に報告されており、検討中です。This bug has been reported and is under review.

ドキュメントの改善Documentation improvements

ドキュメントの改善Documentation improvements 詳細Details
なしnone

2018 年 12 月December 2018

サービスの機能強化Service improvements

サービスの機能強化Service improvements 詳細Details
仮想ネットワーク サービス エンドポイントの一般提供Virtual Network Service Endpoints Generally Available このリリースでは、すべての Azure リージョンで、Azure SQL Data Warehouse 用の仮想ネットワーク (VNet) サービス エンドポイントの一般提供が開始されます。This release includes general availability of Virtual Network (VNet) Service Endpoints for Azure SQL Data Warehouse in all Azure regions. VNet サービス エンドポイントを利用すると、お客様の仮想ネットワーク内にある特定のサブネットまたは一連のサブネットからお客様の論理サーバーへの接続を分離できます。VNet Service Endpoints enable you to isolate connectivity to your logical server from a given subnet or set of subnets within your virtual network. お客様の VNet から Azure SQL Data Warehouse へのトラフィックは、常に Azure バックボーン ネットワーク内に留まります。The traffic to Azure SQL Data Warehouse from your VNet will always stay within the Azure backbone network. この直接ルートは、仮想アプライアンス経由またはオンプレミス経由のインターネット トラフィックを受け取る特定のルートより優先されます。This direct route will be preferred over any specific routes that take Internet traffic through virtual appliances or on-premises. サービス エンドポイント経由の仮想ネットワーク アクセスに対して別途課金されることはありません。No additional billing is charged for virtual network access through service endpoints. Azure SQL Data Warehouse の現在の価格モデルがそのまま適用されます。Current pricing model for Azure SQL Data Warehouse applies as is.

このリリースでは、Azure BLOB ファイル システム (ABFS) ドライバーを使用した、Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS) への PolyBase 接続も可能になりました。With this release, we also enabled PolyBase connectivity to Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS) via Azure Blob File System (ABFS) driver. Azure Data Lake Storage Gen2 は、分析データのライフサイクル全体に必要なすべての特性を Azure Storage にもたらします。Azure Data Lake Storage Gen2 brings all the qualities that are required for the complete lifecycle of analytics data to Azure Storage. Azure Blob Storage と Azure Data Lake Storage Gen1 という、既にある 2 つの Azure ストレージ サービスの機能が集約されています。Features of the two existing Azure storage services, Azure Blob Storage and Azure Data Lake Storage Gen1 are converged. ファイル システム セマンティクス、ファイルレベルのセキュリティ、スケーリングなど、Azure Data Lake Storage Gen1 に由来する機能が、Azure Blob Storage の低コストの階層型ストレージ、高可用性およびディザスター リカバリー機能と組み合わされています。Features from Azure Data Lake Storage Gen1, such as file system semantics, file-level security, and scale are combined with low-cost, tiered storage, and high availability/disaster recovery capabilities from Azure Blob Storage.

PolyBase を使用すると、VNet に対してセキュリティで保護された Azure Storage のデータを Azure SQL Data Warehouse にインポートすることもできます。Using Polybase you can also import data into Azure SQL Data Warehouse from Azure Storage secured to VNet. 同様に、VNet に対してセキュリティで保護された Azure Storage に Azure SQL Data Warehouse からデータをエクスポートすることも、PolyBase によってサポートされています。Similarly, exporting data from Azure SQL Data Warehouse to Azure Storage secured to VNet is also supported via Polybase.

Azure SQL Data Warehouse における VNet サービス エンドポイントの詳細については、ブログ記事またはドキュメントを参照してください。For more information on VNet Service Endpoints in Azure SQL Data Warehouse, refer to the blog post or the documentation.
自動パフォーマンス監視 (プレビュー)Automatic Performance Monitoring (Preview) Azure SQL Data Warehouse では、クエリ ストアがプレビューで使用できるようになりました。Query Store is now available in Preview for Azure SQL Data Warehouse. クエリ ストアは、クエリ パフォーマンスのトラブルシューティングを支援するように設計されています。クエリ、クエリ プラン、ランタイム統計、およびクエリ履歴を追跡することにより、お客様のデータ ウェアハウスのアクティビティとパフォーマンスを監視できるようにします。Query Store is designed to help you with query performance troubleshooting by tracking queries, query plans, runtime statistics, and query history to help you monitor the activity and performance of your data warehouse. クエリ ストアは、内部ストアと動的管理ビュー (DMV) のセットであり、以下のことを行えます。Query Store is a set of internal stores and Dynamic Management Views (DMVs) that allow you to:

•   最もリソース消費量の多いクエリを特定し調整する•   Identify and tune top resource consuming queries
•   計画外のワークロードを識別して改善する•   Identify and improve unplanned workloads
•   統計、インデックス、またはシステム サイズ (DWU 設定) の変化によって、クエリのパフォーマンスとプランへの影響を評価する•   Evaluate query performance and impact to the plan by changes in statistics, indexes, or system size (DWU setting)
•   実行されたすべてのクエリの完全なクエリ テキストを表示する•   See full query text for all queries executed

クエリ ストアには、3 つの実際のストアが含まれています。The Query Store contains three actual stores:
•   実行プラン情報を保持するためのプラン ストア•   A plan store for persisting the execution plan information
•   ランタイム統計情報を保持するためのランタイム統計ストア•   A runtime stats store for persisting the execution statistics information
•   待機統計情報を保持するための待機統計ストア•   A wait stats store for persisting wait stats information.

SQL Data Warehouse では、これらのストアが自動的に管理され、過去 7 日間に保存された無制限の数のクエリが追加料金なしで提供されます。SQL Data Warehouse manages these stores automatically and provides an unlimited number of queries storied over the last seven days at no additional charge. クエリ ストアを有効にするのは、ALTER DATABASE T-SQL ステートメントを実行するのと同じくらい簡単です。Enabling Query Store is as simple as running an ALTER DATABASE T-SQL statement:
sql ----ALTER DATABASE [DatabaseName] SET QUERY_STORE = ON;-------Azure SQL Data Warehouse のクエリ ストアの詳細については、「クエリのストアを使用した、パフォーマンスの監視」という記事や、sys.query_store_query などのクエリ ストア DMV を参照してください。sql ----ALTER DATABASE [DatabaseName] SET QUERY_STORE = ON;-------For more information on Query Store in Azure SQL Data Warehouse, see the article, Monitoring performance by using the Query Store, and the Query Store DMVs, such as sys.query_store_query. リリースを発表したブログ記事はこちらです。Here is the blog post announcing the release.
Azure SQL Data Warehouse Gen2 の下位コンピューティング レベルLower Compute Tiers for Azure SQL Data Warehouse Gen2 Azure SQL Data Warehouse Gen2 で下位コンピューティング レベルがサポートされるようになりました。Azure SQL Data Warehouse Gen2 now supports lower compute tiers. お客様は、Azure SQL Data Warehouse の優れたパフォーマンス、柔軟性、およびセキュリティ機能を 100 cDWU (Data Warehouse ユニット) から数分で 30,000 cDWU まで拡張できます。Customers can experience Azure SQL Data Warehouse’s leading performance, flexibility, and security features starting with 100 cDWU (Data Warehouse Units) and scale to 30,000 cDWU in minutes. 2018 年 12 月半ばから、こちらのリージョンでは、Gen2 のパフォーマンスと柔軟性を下位のコンピューティング レベルでご利用いただけます。その他のリージョンでは、2019 年中に利用できるようになります。Starting mid-December 2018, customers can benefit from Gen2 performance and flexibility with lower compute tiers in regions, with the rest of the regions available during 2019.

Microsoft は次世代データ ウェアハウスのエントリ ポイントを下げ、セキュリティで保護された高パフォーマンスなデータ ウェアハウスの利点をすべて評価する必要のある価値重視型のお客様に門戸を開いています。お客様が最適な試用環境を推測する必要はありません。By dropping the entry point for next-generation data warehousing, Microsoft opens the doors to value-driven customers who want to evaluate all the benefits of a secure, high-performance data warehouse without guessing which trial environment is best for them. 現在の 500 cDWU のエントリ ポイントではなく、100 cDWU から始められます。Customers may start as low as 100 cDWU, down from the current 500 cDWU entry point. SQL Data Warehouse Gen2 では、一時停止操作と再開操作が引き続きサポートされます。また、単なるコンピューティングの柔軟性以外の利点もあります。SQL Data Warehouse Gen2 continues to support pause and resume operations and goes beyond just the flexibility in compute. Gen2 は、無制限の列ストア ストレージ容量、1 クエリあたり 2.5 倍以上のメモリ、最大 128 件の同時クエリ、およびアダプティブ キャッシング機能もサポートしています。Gen2 also supports unlimited column-store storage capacity along with 2.5 times more memory per query, up to 128 concurrent queries and adaptive caching features. これらの機能は、同じ料金の Gen1 の同じ Data Warehouse ユニットと比較して、平均 5 倍以上のパフォーマンスを実現しています。These features on average bring five times more performance compared to the same Data Warehouse Unit on Gen1 at the same price. Gen2 では地理的冗長バックアップが標準であり、保証付きデータ保護が組み込まれています。Geo-redundant backups are standard for Gen2 with built-in guaranteed data protection. Azure SQL Data Warehouse Gen2 は必要に応じてスケーリングすることができます。Azure SQL Data Warehouse Gen2 is ready to scale when you are.
列ストアのバックグラウンド マージColumnstore Background Merge Azure SQL Data Warehouse (Azure SQL DW) では、既定で、行グループと呼ばれるマイクロパーティションを使用して、列形式でデータを格納します。By default, Azure SQL Data Warehouse (Azure SQL DW) stores data in columnar format, with micro-partitions called rowgroups. 場合によっては、インデックスの作成時またはデータの読み込み時のメモリの制約により、行グループが最適サイズの 100 万行未満に圧縮されることがあります。Sometimes, due to memory constrains at index build or data load time, the rowgroups may be compressed with less than the optimal size of one million rows. 行グループは、削除によって断片化することもあります。Rowgroups may also become fragmented due to deletes. 小さな行グループや断片化されている行グループでは、メモリの消費量が増え、クエリの実行が非効率になります。Small or fragmented rowgroups result in higher memory consumption, as well as inefficient query execution. Azure SQL DW のこのリリースでは、メモリの使用効率を高め、クエリの実行を高速化するために、列ストアのバックグラウンド メンテナンス タスクによって小さな圧縮済み行グループがマージされ、より大きな行グループが作成されます。With this release of Azure SQL DW, the columnstore background maintenance task merges small compressed rowgroups to create larger rowgroups to better utilize memory and speed up query execution.

2018 年 10 月October 2018

サービスの機能強化Service improvements

サービスの機能強化Service improvements 詳細Details
データウェアハウス用の DevOpsDevOps for Data Warehousing SQL Data Warehouse (SQL DW) に要求の多かった機能が Visual Studio での SQL Server Data Tool (SSDT) のサポートでプレビューになりました。The highly requested feature for SQL Data Warehouse (SQL DW) is now in preview with the support for SQL Server Data Tool (SSDT) in Visual Studio! 開発者のチームは、1 つのバージョン管理されたコードベースで共同作業し、世界中の任意のインスタンスに変更をすばやくデプロイできます。Teams of developers can now collaborate over a single, version-controlled codebase and quickly deploy changes to any instance in the world. 参加に関心がおありですか。Interested in joining? この機能は、現在プレビューで使用できます。This feature is available for preview today! SQL Data Warehouse Visual Studio SQL Server Data Tools (SSDT) - プレビュー登録フォームにアクセスして登録することができます。You can register by visiting the SQL Data Warehouse Visual Studio SQL Server Data Tools (SSDT) - Preview Enrollment form. 需要が多いため、お客様にとって最適なエクスペリエンスを実現するためにプレビューへの受け入れを管理しています。Given the high demand, we are managing acceptance into preview to ensure the best experience for our customers. サインアップ後、7 営業日以内に状態を確認することを目指しています。Once you sign up, our goal is to confirm your status within seven business days.
行レベルセキュリティの一般公開Row Level Security Generally Available Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) では、機密データをセキュリティで保護する強力な機能を追加する行レベル セキュリティ (RLS) をサポートするようになりました。Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) now supports row level security (RLS) adding a powerful capability to secure your sensitive data. RLS を導入することにより、テーブル内でアクセスできる行とアクセスできる人など、行に対するアクセスを制御するためのセキュリティ ポリシーを実装できます。With the introduction of RLS, you can implement security policies to control access to rows in your tables, as in who can access what rows. RLS を使用すると、ご使用のデータ ウェアハウスを再設計しないでも、このようなきめ細やかなアクセス制御が可能になります。RLS enables this fine-grained access control without having to redesign your data warehouse. アクセス制限のロジックは、別のアプリケーションのデータから離れた場所ではなく、データベース層そのものに配置されているため、全般的なセキュリティ モデルが RLS によって簡素化されます。RLS simplifies the overall security model as the access restriction logic is located in the database tier itself rather than away from the data in another application. また、RLS により、アクセス制御を管理するために行をフィルター処理するビューを導入する必要がなくなります。RLS also eliminates the need to introduce views to filter out rows for access control management. すべてのお客様について、このエンタープライズ グレードのセキュリティ機能の追加コストはありません。There is no additional cost for this enterprise-grade security feature for all our customers.
高度なアドバイザーAdvanced Advisors データ ウェアハウスの推奨事項とメトリックの追加により、Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) の高度なチューニングが簡単になりました。Advanced tuning for Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) just got simpler with additional data warehouse recommendations and metrics. 任意に活用できる Azure Advisor からの以下の高度なパフォーマンス レコメンデーションが追加されています。There are additional advanced performance recommendations through Azure Advisor at your disposal, including:

1.アダプティブ キャッシュ – キャッシュ使用率の最適化のために拡大縮小するタイミングに関するアドバイスを得られます。1. Adaptive cache – Be advised when to scale to optimize cache utilization.
2.テーブルの分散 – データ移動を減らしてワークロードのパフォーマンスを向上させるために、テーブルをレプリケートするタイミングを判別します。2. Table distribution – Determine when to replicate tables to reduce data movement and increase workload performance.
手順 3.Tempdb – Tempdb 競合を減らすために、リソース クラスを拡大縮小したり構成したりするタイミングを把握します。3. Tempdb – Understand when to scale and configure resource classes to reduce tempdb contention.

概要ブレードでのほぼリアルタイムのメトリックに関する拡張されたカスタマイズ可能な監視グラフなど、Azure Monitor によるデータ ウェアハウス メトリックのより深い統合が提供されています。There is a deeper integration of data warehouse metrics with Azure Monitor including an enhanced customizable monitoring chart for near real-time metrics in the overview blade. 使用状況の監視や、データ ウェアハウス レコメンデーションの検証や適用の際、Azure Monitor メトリックにアクセスするためにデータ ウェアハウスの概要ブレードを移動しなくてもよくなりました。You no longer must leave the data warehouse overview blade to access Azure Monitor metrics when monitoring usage, or validating and applying data warehouse recommendations. さらに、パフォーマンス レコメンデーションを補完する、新しいメトリック (Tempdb やアダプティブ キャッシュ使用率など) を使用できるようになりました。In addition, there are new metrics available, such as tempdb and adaptive cache utilization to complement your performance recommendations.
統合されたアドバイザーによる高度なチューニングAdvanced tuning with integrated advisors データ ウェアハウスの推奨事項とメトリックの追加、および Azure Advisor と Azure Monitor で統合されたエクスペリエンスを提供するポータル概要ブレードのデザイン変更により、Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) の高度なチューニングが簡単になりました。Advanced tuning for Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) just got simpler with additional data warehouse recommendations and metrics and a redesign of the portal overview blade that provides an integrated experience with Azure Advisor and Azure Monitor.
高速データベース復旧 (ADR)Accelerated Database Recovery (ADR) Azure SQL Data Warehouse の高速データベース復旧 (ADR) がパブリック プレビューになりました。Azure SQL Data Warehouse Accelerated Database Recovery (ADR) is now in Public Preview. ADR は、現在の復旧プロセスを一から再設計することで、特に実行時間の長いトランザクションがある場合などにデータベースの可用性を大幅に向上させる、新しい SQL Server エンジンです。ADR is a new SQL Server Engine that greatly improves database availability, especially in the presence of long running transactions, by completely redesigning the current recovery process from the ground up. ADR の主な利点は、高速かつ一貫性のあるデータベースの復旧と、瞬時のトランザクション ロールバックです。The primary benefits of ADR are fast and consistent database recovery and instantaneous transaction rollback.
Azure Monitor 診断ログAzure Monitor diagnostics logs Azure Monitor 診断ログと直接統合されることにより、SQL Data Warehouse (SQL DW) では、分析ワークロードに対する拡張された分析情報を利用できるようになりました。SQL Data Warehouse (SQL DW) now enables enhanced insights into analytical workloads by integrating directly with Azure Monitor diagnostic logs. この新しい機能により、開発者は長期間にわたってワークロード ビヘイビアーを分析し、クエリの最適化や容量の管理に関して十分に情報を得たうえで決定を下すことができます。This new capability enables developers to analyze workload behavior over an extended time period and make informed decisions on query optimization or capacity management. データ ウェアハウスのワークロードに対する追加の分析情報を提供する Azure Monitor 診断ログにより、外部ログ プロセスを導入しました。We have now introduced an external logging process through Azure Monitor diagnostic logs that provide additional insights into your data warehouse workload. ボタンを 1 回クリックすることで、Log Analytics を使用して履歴クエリのパフォーマンスをトラブルシューティングするための診断ログを構成できます。With a single click of a button, you are now able to configure diagnostic logs for historical query performance troubleshooting capabilities using Log Analytics. Azure Monitor 診断ログでは、監査目的でログをストレージ アカウントに保存することによって、カスタマイズ可能な保有期間をサポートしています。また、ほぼリアルタイムでのテレメトリの分析情報を入手するためにログをイベント ハブにストリームしたり、ログ クエリで Log Analytics を使用することによってログを分析したりすることが可能です。Azure Monitor diagnostic logs support customizable retention periods by saving the logs to a storage account for auditing purposes, the capability to stream logs to event hubs near real-time telemetry insights, and the ability to analyze logs using Log Analytics with log queries. 診断ログは、データ ウェアハウスのテレメトリ ビューで構成されています。これは、よく使用される SQL Data Warehouse でのパフォーマンス トラブルシューティングの DMV に相当します。Diagnostic logs consist of telemetry views of your data warehouse equivalent to the most commonly used performance troubleshooting DMVs for SQL Data Warehouse. この最初のリリースでは、以下のシステム動的管理ビューが有効になっています。For this initial release, we have enabled views for the following system dynamic management views:

•   sys.dm_pdw_exec_requests•   sys.dm_pdw_exec_requests
•   sys.dm_pdw_request_steps•   sys.dm_pdw_request_steps
•   sys.dm_pdw_dms_workers•   sys.dm_pdw_dms_workers
•   sys.dm_pdw_waits•   sys.dm_pdw_waits
•   sys.dm_pdw_sql_requests•   sys.dm_pdw_sql_requests
列ストアのメモリ管理Columnstore memory management 圧縮された列ストア行グループの数が増えると、その行グループ内の列セグメント メタデータを管理するために必要なメモリも増えます。As the number of compressed column store row groups increases, the memory required to manage the internal column segment metadata for those rowgroups increases. その結果、一部の列ストア動的管理ビュー (DMV) に対して実行されるクエリのパフォーマンスとクエリが低下する可能性があります。As a result, query performance and queries executed against some of the Columnstore Dynamic Management Views (DMVs) can degrade. このリリースでは、このようなケースの内部メタデータのサイズを最適化する改善が加えられ、こうしたクエリのエクスペリエンスとパフォーマンスが向上しました。Improvements have made in this release to optimize the size of the internal metadata for these cases, leading to improved experience and performance for such queries.
Azure Data Lake Storage Gen2 の統合 (GA)Azure Data Lake Storage Gen2 integration (GA Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) は、Azure Data Lake Storage Gen2 とネイティブに統合するようになりました。Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) now has native integration with Azure Data Lake Storage Gen2. お客様は、外部テーブルを使用して ABFS から SQL DW にデータを読み込むことができます。Customers can now load data using external tables from ABFS into SQL DW. この機能を使用することにより、Data Lake Storage Gen2 内のデータ レイクと統合できます。This functionality enables customers to integrate with their data lakes in Data Lake Storage Gen2.
重要なバグNotable Bugs DW2000 以降のデータ ウェアハウスでの小さいリソース クラスにおける Parquet に対する CETAS のエラー - この修正により、Create External Table As 内での Parquet コード パスに対する null 参照が正しく識別されます。CETAS to Parquet failures in small resource classes on Data warehouses of DW2000 and more - This fix correctly identifies a null reference in the Create External Table As to Parquet code path.

一部の CTAS 操作で ID 列の値が失われることがある - 別のテーブルへの CTAS を行うと、ID 列の値が維持されない場合があります。Identity column value might lose in some CTAS operation - The value of an identify column may not be preserved when CTASed to another table. ブログで報告。Reported in a blog.

クエリがまだ実行している間にセッションが終了されたときに発生する場合がある内部エラー - この修正では、クエリがまだ実行している間にセッションが終了されると、InvalidOperationException がトリガーされます。Internal failure in some cases when a session is terminated while a query is still running - This fix triggers an InvalidOperationException if a session is terminated when the query is still running.

(2018 年 11 月に配置) 顧客が Polybase を使用して複数の小さなファイルを ADLS (Gen1) からの読み込もうとしたときに、パフォーマンスは十分に最適ではありませんでした。(Deployed in November 2018) Customers were experiencing a suboptimal performance when attempting to load multiple small files from ADLS (Gen1) using Polybase. - AAD セキュリティ トークンの検証中のシステムのパフォーマンスがボトルネックでした。- System performance was bottlenecked during AAD security token validation. セキュリティ トークンのキャッシュを有効にすると、パフォーマンスの問題は軽減されました。Performance problems were mitigated by enabling caching of security tokens.

次の手順Next steps

詳細情報More information