SQL Server 2017 の新機能What's new in SQL Server 2017

SQL Server 2017 は、SQL Server をプラットフォームとする方向に向けた大きな一歩を表します。そのプラットフォームは、SQL Server、Linux、Linux ベースの Docker コンテナー、および Windows の機能を利用することによって、開発言語、データ型、オンプレミスまたはクラウド、オペレーティング システムの選択肢を提供します。SQL Server 2017 represents a major step towards making SQL Server a platform that gives you choices of development languages, data types, on-premises or cloud, and operating systems by bringing the power of SQL Server to Linux, Linux-based Docker containers, and Windows. このトピックは、特定の機能領域の新機能と、その詳細へのリンクをまとめたものです。This topic summarizes what is new for specific feature areas and includes links to additional details.

Evaluation Center からダウンロードする お試しください: SQL Server 2017 リリース (2017 年 10 月) をダウンロードするDownload from Evaluation Center Try it out: Download SQL Server 2017 Release - October 2017:.

Linux での SQL Server の実行Run SQL Server on Linux! 詳細については、「SQL Server ドキュメントの再編成」を参照してください。For more information, see SQL Server on Linux Documentation.

SQL Server 2017 データベース エンジンSQL Server 2017 Database Engine

SQL Server 2017 には多くの新しいデータベース エンジン機能、機能強化、パフォーマンス向上が含まれています。SQL Server 2017 includes many new Database Engine features, enhancements, and performance improvements.

  • CTP 2.0 で説明されている clr strict security 機能の回避策として、CLR アセンブリをホワイトリストに追加できるようになりました。CLR assemblies can now be added to a whitelist, as a workaround for the clr strict security feature described in CTP 2.0. 信頼できるアセンブリ (RC1) のホワイトリストをサポートするために、sp_add_trusted_assemblysp_drop_trusted_assembly、および sys.trusted_asssemblies が追加されました。sp_add_trusted_assembly, sp_drop_trusted_assembly, and sys.trusted_asssemblies are added to support the white list of trusted assemblies (RC1).
  • 再開可能なオンライン インデックス リビルドは、障害 (レプリカへのフェールオーバーや、ディスク領域不足など) 発生後、一時停止した場所からオンライン インデックス リビルド操作を再開します。または、一時停止し、オンライン インデックス リビルド操作を後から再開します。Resumable online index rebuild resumes an online index rebuild operation from where it stopped after a failure (such as a failover to a replica or insufficient disk space), or pauses and later resumes an online index rebuild operation. ALTER INDEX」と「オンライン インデックス操作のガイドライン」を参照してください。See ALTER INDEX and Guidelines for online index operations. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION の IDENTITY_CACHE オプションを使用すると、サーバーが予期せず再起動したときやセカンダリ サーバーにフェールオーバーしたときに、ID 列の値のギャップを回避できます。The IDENTITY_CACHE option for ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION allows you to avoid gaps in the values of identity columns if a server restarts unexpectedly or fails over to a secondary server. ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION (ALTER データベース スコープ ベースの構成)」を参照してください。See ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • 新世代のクエリ処理では、最適化戦略がアプリケーション ワークロードの実行時条件に適用される点が改善されています。A new generation of query processing improvements that will adapt optimization strategies to your application workload’s runtime conditions. アダプティブ クエリ処理機能ファミリのこの最初のバージョンでは、3 つの新しい改善点があります。バッチ モード適応型結合バッチ モード メモリ許可フィードバック、そして複数ステートメントのテーブル値関数のインターリーブ実行です。For this first version of the adaptive query processing feature family, we have three new improvements: batch mode adaptive joins, batch mode memory grant feedback, and interleaved execution for multi-statement table valued functions. Microsoft SQL データベースでのアダプティブ クエリの処理」を参照してください。See Adaptive query processing in SQL databases.
  • 自動データベース チューニングは、潜在的なクエリ パフォーマンスの問題に関する洞察を提供し、解決策を推奨して、特定された問題を自動的に解決できます。Automatic database tuning provides insight into potential query performance problems, recommends solutions, and can automatically fix identified problems. 自動調整」を参照してください。See Automatic tuning. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • 多対多のリレーションシップをモデル化する新しいグラフ データベース機能には、ノードとエッジ テーブルを作成するための新しい CREATE TABLE 構文と、クエリ用の MATCH キーワードが含まれています。New graph database capabilities for modeling many-to-many relationships include new CREATE TABLE syntax for creating node and edge tables, and the keyword MATCH for queries. Graph Processing with SQL Server 2017」 (SQL Server 2017 でのグラフ処理) を参照してください。See Graph Processing with SQL Server 2017. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • CLR アセンブリのセキュリティを強化する clr strict security という sp_configure オプションが既定で有効になります。An sp_configure option called clr strict security is enabled by default to enhance the security of CLR assemblies. CLR strict security」 (CLR の厳格なセキュリティ) を参照してください。See CLR strict security. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • セットアップ時に、ファイルあたり 256 GB (262,144 MB) までの初期 tempdb ファイル サイズを指定できるようになりました。IFI が有効になっていない状態でファイル サイズが 1 GB より大きく設定される場合には警告が表示されます。Setup now allows specifying initial tempdb file size up to 256 GB (262,144 MB) per file, with a warning if the file size is set greater than 1GB with IFI not enabled. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • sys.dm_db_file_space_usagemodified_extent_page_count 列は、各データベース ファイル内の差分変更を追跡します。これにより、データベース内の変更されたページの割合に基づいて差分バックアップまたは完全バックアップを実行するスマート バックアップ ソリューションが有効になります。The modified_extent_page_count column in sys.dm_db_file_space_usage tracks differential changes in each database file, enabling smart backup solutions that perform differential backup or full backup based on percentage of changed pages in the database. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • SELECT INTO の T-SQL 構文で、ON キーワードを使用した、ユーザーの既定のファイル グループ以外のファイル グループへのテーブルの読み込みがサポートされました。SELECT INTO T-SQL syntax now supports loading a table into a FileGroup other than the user's default by using the ON keyword. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Always On 可用性グループの一部であるすべてのデータベースで、同じインスタンスの一部であるデータベースも含め、データベース間トランザクションがサポートされました。Cross database transactions are now supported among all databases that are part of an Always On Availability Group, including databases that are part of same instance. Transactions - Always On Availability Groups and Database Mirroring」 (トランザクション - Always On 可用性グループとデータベース ミラーリング) を参照してください。 (CTP 2.0)See Transactions - Always On Availability Groups and Database Mirroring (CTP 2.0)
  • 新しい可用性グループ機能として、クラスターを使用しない可用性グループのサポート、最小レプリカ コミット可用性グループの設定、Windows と Linux の OS 間の移行とテストが含まれます。New Availability Groups functionality includes clusterless support, Minimum Replica Commit Availability Groups setting, and Windows-Linux cross-OS migrations and testing. (1.3 CTP)(CTP 1.3)
  • 新しい動的管理ビュー:New dynamic management views:
    • sys.dm_db_log_stats は、トランザクション ログの正常性監視に役立つ、トランザクション ログ ファイルに関する概要レベルの属性と情報を公開します。sys.dm_db_log_stats exposes summary level attributes and information on transaction log files, helpful for monitoring transaction log health. (CTP 2.1)(CTP 2.1)
    • sys.dm_tran_version_store_space_usage は、データベースごとのバージョン ストア使用量を追跡します。これは、データベースごとのデータベース ストア使用量に基づくプロアクティブな tempdb サイズ計画に役立ちます。sys.dm_tran_version_store_space_usage tracks version store usage per database, useful for proactively planning tempdb sizing based on the version store usage per database. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • sys.dm_db_log_info は、潜在的なトランザクション ログの問題を監視、通知、防止するための VLF 情報を公開します。sys.dm_db_log_info exposes VLF information to monitor, alert, and avert potential transaction log issues. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • sys.dm_db_stats_histogram は、統計情報を確認するための新しい動的管理ビューです。sys.dm_db_stats_histogram is a new dynamic management view for examining statistics. (1.3 CTP)(CTP 1.3)
    • sys.dm_os_host_info は、Windows および Linux の両方について、オペレーティング システム情報を提供します。sys.dm_os_host_info provides operating system information for both Windows and Linux. (CTP 1.0)(CTP 1.0)
  • データベース チューニング アドバイザー (DTA) のオプションが追加され、パフォーマンスが向上しています。The Database Tuning Advisor (DTA) has additional options and improved performance. (CTP 1.2)(CTP 1.2)
  • メモリ内の機能強化として、メモリ最適化テーブルでの計算列、ネイティブ コンパイル モジュールでの JSON 関数の完全なサポート、ネイティブ コンパイル モジュールでの CROSS APPLY 演算子が含まれます。In-memory enhancements include support for computed columns in memory-optimized tables, full support for JSON functions in natively compiled modules, and the CROSS APPLY operator in natively compiled modules. (CTP 1.1)(CTP 1.1)
  • 新しい文字列関数として CONCAT_WS、TRANSLATE、TRIM が追加され、WITHIN GROUP が STRING_AGG 関数でサポートされました。New string functions are CONCAT_WS, TRANSLATE, and TRIM, and WITHIN GROUP is now supported for the STRING_AGG function. (CTP 1.1)(CTP 1.1)
  • CSV および Azure BLOB ファイル用の新しい一括アクセス オプション (BULK INSERT および OPENROWSET(BULK...) ) があります。There are new bulk access options (BULK INSERT and OPENROWSET(BULK...) ) for CSV and Azure Blob files. (CTP 1.1)(CTP 1.1)
  • メモリ最適化オブジェクトの機能強化として、メモリ最適化テーブルでの 8 インデックス制限の廃止と sp_spaceused、メモリ最適化テーブルおよびネイティブ コンパイル T-SQL モジュールでの sp_rename、ネイティブ コンパイル T-SQL モジュールでの CASE と TOP (N) WITH TIES が含まれます。Memory-optimized object enhancements include sp_spaceused and elimination of the 8 index limitation for memory-optimized tables, sp_rename for memory-optimized tables and natively compiled T-SQL modules, and CASE and TOP (N) WITH TIES for natively compiled T-SQL modules. メモリ最適化ファイル グループのファイルを Azure Storage に保存し、バックアップおよび復元できるようになりました。Memory-optimized filegroup files can now be stored, backed up and restored on Azure Storage. (CTP 1.0)(CTP 1.0)
  • DATABASE SCOPED CREDENTIAL は新しいセキュリティ保護可能クラスで、CONTROL、ALTER、REFERENCES、TAKE OWNERSHIP、VIEW DEFINITION の各アクセス許可をサポートします。DATABASE SCOPED CREDENTIAL is a new class of securable, supporting CONTROL, ALTER, REFERENCES, TAKE OWNERSHIP, and VIEW DEFINITION permissions. ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS が sys.fn_builtin_permissions から参照できるようになりました。ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS is now visible in sys.fn_builtin_permissions. (CTP 1.0)(CTP 1.0)
  • データベースの COMPATIBILITY_LEVEL 140 が追加されました。Database COMPATIBILITY_LEVEL 140 is added. (CTP 1.0)(CTP 1.0).

詳細については、「What's new in SQL Server 2017 Database Engine」 (SQL Server 2017 データベース エンジンの新機能) を参照してください。For more information, see What's new in SQL Server 2017 Database Engine.

SQL Server 2017 Integration Services (SSIS)SQL Server 2017 Integration Services (SSIS)

  • SSIS の新しい Scale Out 機能として、次のような新しい機能と変更された機能があります。The new Scale Out feature in SSIS has the following new and changed features. 詳細については、「SQL Server 2017 の Integration Services の新機能」を参照してください。For more info, see What's New in Integration Services in SQL Server 2017. (RC1)(RC1)
    • スケール アウト マスターで高可用性を実現できるようになりました。Scale Out Master now supports high availability.
    • スケール アウト ワーカーの実行ログのフェールオーバー処理が改善されました。The failover handling of the execution logs from Scale Out Workers is improved.
    • ストアド プロシージャ [catalog].[create_execution]runincluster パラメーターは、一貫性とわかりやすさを理由に、名前が runinscaleout に変更されました。The parameter runincluster of the stored procedure [catalog].[create_execution] is renamed to runinscaleout for consistency and readability.
    • SSIS カタログに、SSIS パッケージを実行する既定のモードを指定するための新しいグローバル プロパティが追加されました。The SSIS Catalog has a new global property to specify the default mode for executing SSIS packages.
  • 新しい SSIS の Scale Out 機能で、実行をトリガーするときに Use32BitRuntime パラメーターを使用できるようになりました。In the new Scale Out for SSIS feature, you can now use the Use32BitRuntime parameter when you trigger execution. (CTP 2.1)(CTP 2.1)
  • SQL Server 2017 Integration Services (SSIS) で Linux 上の SQL Server がサポートされ、新しいパッケージでは、コマンド ラインから Linux で SSIS パッケージを実行できます。SQL Server 2017 Integration Services (SSIS) now supports SQL Server on Linux, and a new package lets you run SSIS packages on Linux from the command line. 詳細については、SSIS の Linux サポートをお知らせするブログの投稿を参照してください。For more information, see the blog post announcing SSIS support for Linux. (CTP 2.1)(CTP 2.1)
  • 新しい SSIS の Scale Out 機能を使用すると、複数のコンピューターでの SSIS の実行が大幅に簡単になります。The new Scale Out for SSIS feature makes it much easier to run SSIS on multiple machines. Integration Services Scale Out」を参照してください。(CTP 1.0)See Integration Services Scale Out. (CTP 1.0)
  • OData ソースと OData 接続マネージャーで、Microsoft Dynamics AX Online と Microsoft Dynamics CRM Online の OData フィードに接続できるようになりました。OData Source and OData Connection Manager now support connecting to the OData feeds of Microsoft Dynamics AX Online and Microsoft Dynamics CRM Online. (CTP 1.0)(CTP 1.0)

詳細については、「SQL Server 2017 の Integration Services の新機能」を参照してください。For more info, see What's New in Integration Services in SQL Server 2017.

SQL Server 2017 マスター データ サービス (MDS)SQL Server 2017 Master Data Services (MDS)

  • SQL Server 2012、SQL Server 2014、および SQL Server 2016 から SQL Server 2017 マスター データ サービスにアップグレードすると、エクスペリエンスとパフォーマンスが向上します。Experience and performance are improved when upgrading from SQL Server 2012, SQL Server 2014, and SQL Server 2016 to SQL Server 2017 Master Data Services.
  • Web アプリケーションのエクスプローラー ページに、エンティティ、コレクション、階層の並べ替えられたリストを表示できるようになりました。You can now view the sorted lists of entities, collections and hierarchies in the Explorer page of the Web application.
  • ステージング ストアド プロシージャを使用した、数百万ものレコードのステージングのパフォーマンスが向上しました。Performance is improved for staging millions of records using the staging stored procedure.
  • モデル アクセス許可を割り当てるグループの管理ページの、エンティティフォルダーを展開するときのパフォーマンスが改善されました。Performance is improved when expanding the Entities folder on the Manage Groups page to assign model permissions. グループの管理ページは、Web アプリケーションのセキュリティセクション内にあります。The Manage Groups page is located in the Security section of the Web application. パフォーマンスの向上の詳細については、https://support.microsoft.com/help/4023865?preview を参照してください。For more information about the performance improvement, see https://support.microsoft.com/help/4023865?preview. 権限の割り当ての詳細については、「Assign Model Object Permissions (Master Data Services) (モデル オブジェクト権限を割り当てる (マスター データ サービス))」を参照してください。For more information about assigning permissions, see Assign Model Object Permissions (Master Data Services).

SQL Server 2017 Analysis Services (SSAS)SQL Server 2017 Analysis Services (SSAS)

SQL Server Analysis Services 2017 には、表形式モデルの多くの機能強化が導入されています。SQL Server Analysis Services 2017 introduces many enhancements for tabular models. たとえば、次のオブジェクトにアクセスできます。These include:

  • Analysis Services の既定のインストール オプションとしての表形式モード。Tabular mode as the default installation option for Analysis Services. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • 表形式モデルのメタデータをセキュリティで保護する、オブジェクト レベルのセキュリティ。Object-level security to secure the metadata of tabular models. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • 日付フィールドに基づくリレーションシップを簡単に作成する、日付リレーションシップ。Date relationships to easily create relationships based on date fields. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • 新しいデータ取得 (Power Query) のデータ ソースと、既存の DirectQuery データ ソースでの M クエリのサポート。New Get Data (Power Query) data sources, and existing DirectQuery data sources support for M queries. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • SSDT 用の DAX エディター。DAX Editor for SSDT. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • エンコードのヒント。これは、大規模なメモリ内表形式モデルのデータ更新を最適化するために使用される高度な機能です。Encoding hints, an advanced feature for optimizing data refresh of large in-memory tabular models. (1.3 CTP)(CTP 1.3)
  • 表形式モデルでの 1400 互換性レベルのサポート。Support for the 1400 Compatibility level for tabular models. 新規の 1400 互換性レベルの表形式モデル プロジェクトを作成するか、既存の表形式モデル プロジェクトを 1400 互換性レベルにアップグレードするには、SQL Server Data Tools (SSDT) 17.0 RC2 をダウンロードしてインストールします。To create new or upgrade existing tabular model projects to the 1400 compatibility level, download and install SQL Server Data Tools (SSDT) 17.0 RC2. (CTP 1.1)(CTP 1.1)
  • 1400 互換性レベルの表形式モデルでの、最新のデータ取得エクスペリエンス。A modern Get Data experience for tabular models at the 1400 compatibility level. 分析サービス チームのブログを参照してください。See the Analysis Services Team Blog. (CTP 1.1)(CTP 1.1)
  • 不規則階層で空のメンバーを非表示にする、メンバーを隠すプロパティ。Hide Members property to hide blank members in ragged hierarchies. (CTP 1.1)(CTP 1.1)
  • 集計情報の詳細を表示する、新しい詳細行エンドユーザー アクション。New Detail Rows end-user action to Show Details for aggregated information. 詳細行の式を作成するための SELECTCOLUMNS および DETAILROWS 関数。SELECTCOLUMNS and DETAILROWS functions for creating Detail Rows expressions. (CTP 1.1)(CTP 1.1)
  • 複数の値を指定するための DAX IN 演算子。DAX IN operator for specifying multiple values. (CTP 1.1)(CTP 1.1)

詳細については、「What's new in SQL Server Analysis Services 2017」 (SQL Server Analysis Services 2017 の新機能) を参照してください。For more information, see What's new in SQL Server Analysis Services 2017.

SQL Server 2017 Reporting Services (SSRS)SQL Server 2017 Reporting Services (SSRS)

CTP 2.1 の時点で、SSRS は SQL Server セットアップを通じてインストールできなくなりました。As of CTP 2.1, SSRS is no longer available to install through SQL Server setup. Microsoft SQL Server 2017 Reporting Services リリース候補をダウンロードするには、Microsoft ダウンロード センターに移動します。Go to the Microsoft Download Center to download the Microsoft SQL Server 2017 Reporting Services Release Candidate.

  • レポートでコメントが使用できるようになり、分析観点の追加や、他のユーザーとの共同作業ができるようになりました。Comments are now available for reports, to add perspective and collaborate with others. コメントに添付ファイルを含めることもできます。You can also include attachments with comments. (CTP 2.1)(CTP 2.1)
  • レポート ビルダーと SQL Server Data Tools の最新リリースでは、クエリ デザイナーで必要なフィールドをドラッグ アンド ドロップすることで、サポートされている SQL Server Analysis Services 表形式データ モデルに対するネイティブの DAX クエリを作成できます。In the latest releases of Report Builder and SQL Server Data Tools, you can create native DAX queries against supported SQL Server Analysis Services tabular data models by dragging and dropping desired fields in the query designers. Reporting Services のブログを参照してください。See the Reporting Services blog.

詳細については、「What's new in SQL Server Reporting Services (SSRS)」 (SQL Server Reporting Services (SSRS) の新機能) を参照してください。For more information, see What's new in SQL Server Reporting Services (SSRS).

SQL Server 2017 での Machine LearningMachine Learning in SQL Server 2017

R 言語に加えて Python がサポートされたことに合わせて、SQL Server R Services の名前が SQL Server Machine Learning Services に変更されました。SQL Server R Services has been renamed SQL Server Machine Learning Services, to reflect support for Python in addition to the R language. Machine Learning サービス (データベース内) を使用して、SQL Server で R または Python スクリプトを実行したり、Microsoft Machine Learning Server (スタンドアロン) をインストールして、SQL Server を必要としない R および Python のモデルを配置し、使用したりすることができます。You can use Machine Learning Services (In-Database) to run R or Python scripts in SQL Server, or install Microsoft Machine Learning Server (Standalone) to deploy and consume R and Python models that don't require SQL Server.

SQL Server での開発者は、オープン ソース エコシステムで入手できるさまざまな Python ML および AI ライブラリと、Microsoft の最新技術を利用できるようになりました。SQL Server developers now have access to the extensive Python ML and AI libraries available in the open-source ecosystem, along with the latest innovations from Microsoft:

  • revoscalepy - この Python と同等の RevoScaleR には、線形およびロジスティック回帰用並列アルゴリズム、デシジョン ツリー、ブースト ツリー、ランダム フォレストだけでなく、データ変換とデータ移動、リモート計算コンテキスト、およびデータ ソース用の豊富な API が含まれています。revoscalepy - This Python equivalent of RevoScaleR includes parallel algorithms for linear and logistic regressions, decision tree, boosted trees and random forests, as well as a rich set of APIs for data transformation and data movement, remote compute contexts, and data sources.
  • microsoftml - Python バインディングを使用したこの最新パッケージの機械学習アルゴリズムと変換には、深層ニューラル ネットワーク、高速なデシジョン ツリーとデシジョン フォレスト、線形およびロジスティック回帰用に最適化されたアルゴリズムが含まれています。microsoftml - This state-of-the-art package of machine learning algorithms and transforms with Python bindings includes deep neural networks, fast decision trees and decision forests, and optimized algorithms for linear and logistic regressions. また、イメージの抽出や感情分析に使用できる ResNet モデルに基づくトレーニング済みモデルも用意されています。You also get pre-trained models based on ResNet models that you can use for image extraction or sentiment analysis.
  • T-SQL を使用した Python 運用可能化 - ストアド プロシージャを使用して、Python コードを簡単に展開できますsp_execute_external_scriptPython operationalization with T-SQL - Deploy Python code easily by using the stored procedure sp_execute_external_script. SQL から Python プロセスへデータをストリーミングし、MPI リングの並列化を使用して、パフォーマンスを向上することができます。Get great performance by streaming data from SQL to Python processes and using MPI ring parallelization.
  • SQL Server 計算コンテキストでの Python - データ サイエンティストと開発者は、データを移動することなく、開発環境からリモートで Python コードを実行し、データを探索してモデルを開発することができます。Python in SQL Server compute contexts - Data scientists and developers can execute Python code remotely from their development environments to explore data and develop models without moving data around.
  • ネイティブ スコアリング - R がインストールされていない場合でも、Transact-SQL のPREDICT 関数を使用して、SQL Server 2017 の任意のインスタンスでスコアリングを実行できます。Native scoring - The PREDICT function in Transact-SQL can be used to perform scoring in any instance of SQL Server 2017, even if R isn't installed. 必要なのは、サポートされている RevoScaleR と revoscalepy アルゴリズムのいずれかを使用してモデルをトレーニングし、新しいコンパクトなバイナリ形式でモデルを保存することだけです。All that's required is that you train the model using one of the supported RevoScaleR and revoscalepy algorithms and save the model in a new, compact binary format.
  • パッケージの管理 - T-SQL では、DBA で R パッケージよりも優れた管理を実現する CREATE EXTERNAL LIBRARY ステートメントがサポートされるようになりました。Package management - T-SQL now supports the CREATE EXTERNAL LIBRARY statement, to give DBAs greater management over R packages. ロールを使用してプライベートまたは共有パッケージのアクセスを制御し、R パッケージをデータベースに格納して、ユーザー間で共有します。Use roles to control prviate or shared package access, store R packages in the database and share them among users.
  • パフォーマンスの向上 - 列ストア データのバッチ モード実行をサポートするために、ストアド プロシージャsp_execute_external_scriptが最適化されました。Performance improvements - The stored procedure sp_execute_external_script has been optimized to support batch mode execution for columnstore data.

詳細については、「What's new in SQL Server Machine Learning Services」 (SQL Server Machine Learning Services の新機能) を参照してください。For more information, see What's new in SQL Server Machine Learning Services.

次の手順Next steps

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