SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview の新機能What's new in SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview

適用対象: ○SQL Server XAzure SQL Database XAzure SQL Data Warehouse XParallel Data WarehouseAPPLIES TO: yesSQL Server noAzure SQL Database noAzure SQL Data Warehouse noParallel Data Warehouse

以前のリリースを基にして構築された SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview では、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 システムを選択できるプラットフォームとしての SQL Server がいっそう成長しています。SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview builds on previous releases to grow SQL Server as a platform that gives you choices of development languages, data types, on-premises or cloud, and operating systems. この記事では、SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 previewの新機能をまとめます。This article summarizes what is new for SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview.

この記事では、各リリースの機能をまとめ、各機能の詳細を説明しています。The article summarizes the features in each release and points to more details for each feature. 詳細」セクションでは、主要なドキュメントでは説明されていない可能性がある機能の技術的な詳細を提供します。The Details section provides technical details of features that may not be available in core documentation. この記事のその他のセクションでは、現在この SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview に対してリリースされているすべての機能の詳細を説明します。The other sections of this article provide details about all of the features released to date for this SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview.

詳細および既知の問題については、「SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview リリース ノート」 をご覧ください。For more information and known issues, see the SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview Release Notes.

SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview で最良のエクスペリエンスを得るには、最新のツールを使用してください。Use the latest tools for the best experience with SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview.

CTP 3.1 2019 年 6 月CTP 3.1 June 2019

Community Technology Preview (CTP) 3.1 は、SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview の最新のパブリック リリースです。Community technology preview (CTP) 3.1 is the latest public release of SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview. このリリースには、以前の CTP リリースのバグを修正し、セキュリティを強化し、パフォーマンスを最適化する機能強化が含まれています。This release includes improvements from previous CTP releases to fix bugs, improve security, and optimize performance.

Enabled deployment scenarios

CTP 3.1 enables the following scenarios:

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

    注意

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

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

    注意

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

Support

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

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

Try SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview!

サポートから除外される特定の機能については、リリース ノートを参照してください。For specific features excluded from support, see the release notes.

また、SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview CTP 3.1 では、以下の機能が追加または強化されています。In addition, the following features are added or enhanced for SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview CTP 3.1.

ビッグ データ クラスターBig data clusters

新機能または更新New feature or update 詳細Details
mssqlctl コマンドの変更mssqlctl command changes mssqlctl cluster コマンドの名前が、mssqlctl bdc に変更されました。mssqlctl cluster commands have been renamed to mssqlctl bdc. 詳しくは、mssqlctl のリファレンスに関する記事をご覧ください。For more information, see the mssqlctl reference.
mssqlsctl の新しい状態コマンドNew status commands for mssqlsctl mssqlctl に、既存の監視コマンドを補完する新しいコマンドが追加されます。mssqlctl adds new commands to complement existing monitoring commands. これらは、クラスター管理ポータルに代わるものです。クラスター管理ポータルはこのリリースで削除されます。These replace the cluster administration portal - which is removed in this release.
Spark コンピューティング プールSpark compute pools ストレージをスケールアップする必要なしに、追加ノードを作成して Spark のコンピューティング能力を増強します。Create additional nodes to increase Spark compute power without having to scale up storage. さらに、Spark に使われない記憶域プールのノードを開始することができます。In addition, you can start storage pool nodes that aren't used for Spark. Spark と記憶域は切り離されています。Spark and storage are decoupled. 詳しくは、「Configure storage without spark (Spark なしで記憶域を構成する)」をご覧ください。For more information, see Configure storage without spark.
MSSQL Spark コネクタMSSQL Spark connector データ プール外部テーブルの読み取り/書き込みのサポート。Support for read/write to data pool external tables. 以前のリリースでは、MASTER インスタンス テーブルの読み取り/書き込みだけがサポートされていました。Previous releases supported read/write to MASTER instance tables only. 詳しくは、「How to read and write to SQL Server from Spark using the MSSQL Spark Connector (MSSQL Spark コネクタを使用して Spark から SQL Server の読み取りと書き込みを行う方法)」をご覧ください。For more information, see How to read and write to SQL Server from Spark using the MSSQL Spark Connector.
MLeap を使用する機械学習Machine Learning using MLeap Spark で MLeap 機械学習モデルをトレーニングし、Java 言語拡張機能を使用して SQL Server でスコアリングしますTrain an MLeap machine learning model in Spark and score it in SQL Server using the Java language extension.
   

データベース エンジンDatabase engine

新機能または更新New feature or update 詳細Details
暗号化された列のインデックス付けIndex encrypted columns ランダム化された暗号化およびエンクレーブ対応のキーを使用して暗号化された列のインデックスを作成し、リッチなクエリのパフォーマンスを向上させます (LIKE と比較演算子を使用)。Create indexes on columns encrypted using randomized encryption and enclave-enabled keys, to improve the performance of rich queries (using LIKE and comparison operators). セキュリティで保護されたエンクレーブが設定された Always Encrypted」をご覧ください。See Always Encrypted with Secure Enclaves.
セットアップ時に MINMAX のサーバー メモリ値を設定するSet MIN and MAX server memory values at setup セットアップの間に、サーバー メモリの値を設定できます。During setup, you can set server memory values. 推奨されるオプションであるサーバー メモリのサーバー構成オプションを選択した後、既定値、計算された推奨値、または独自の値の手動指定を使用します。Use the default values, the calculated recommended values, or manually specify your own values once you've chosen the Recommended option Server Memory Server Configuration Options.
新しいグラフ関数 - SHORTEST_PATHNew graph function - SHORTEST_PATH MATCH 内で SHORTEST_PATH を使用し、グラフ内の任意の 2 ノード間の最短パスを検索するか、任意の長さのトラバーサルを実行します。Use SHORTEST_PATH inside MATCH to find the shortest path between any 2 nodes in a graph or to perform arbitrary length traversals.
グラフ データベースのパーティション テーブルとインデックスPartition tables and indexes for graph databases パーティション テーブルとパーティション インデックスのデータは、グラフ データベース内の複数のファイル グループに分散できるように、複数の単位に分割されます。The data of partitioned tables and indexes is divided into units that can be spread across more than one filegroup in a graph database.
-インデックスの新しいオプション - OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEYNew option for indexes - OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY インデックスへの高コンカレンシーの挿入のスループット向上に役立つ、データベース エンジン内での最適化を有効にします。Turns on an optimization within the database engine that helps improve throughput for high-concurrency inserts into the index. このオプションは、最終ページ挿入の競合が起きやすいインデックスを対象としています。これは、一般に、ID 列、シーケンス、または日付/時刻列などの連続したキーを持つインデックスでよく見られます。This option is intended for indexes that are prone to last-page insert contention, typically seen with indexes that have a sequential key such as an identity column, sequence, or date/time column. 詳しくは、「CREATE INDEX」をご覧ください。See CREATE INDEX for more information.
   

Linux 上の SQL ServerSQL Server on Linux

新機能または更新New feature or update 詳細Details
tempdb の強化機能Tempdb improvements 既定では、Linux 上に SQL Server を新しくインストールすると、論理コアの数に基づいて複数の tempdb データ ファイルが作成されます(最大で 8 個のデータ ファイル)。By default, a new installation of SQL Server on Linux creates multiple tempdb data files based on the number of logical cores (with up to 8 data files). これは、マイナー バージョンまたはメジャー バージョンのインプレース アップグレードには適用されません。This does not apply to in-place minor or major version upgrades. 各 tempdb ファイルは 8 MB で、64 MB まで自動拡張します。Each tempdb file is 8 MB with an auto growth of 64 MB. この動作は、Windows への SQL Server の既定のインストールに似ています。This behavior similar to the default SQL Server installation on Windows.
   

CTP 3.0 2019 年 5 月CTP 3.0 May 2019

ビッグ データ クラスターBig data clusters

新機能または更新New feature or update 詳細Details
mssqlctl の更新mssqlctl updates 複数の mssqlctl コマンドとパラメーターが更新されましたSeveral mssqlctl command and parameter updates. これには、コントローラーのユーザー名とエンドポイントをターゲットにするようになった mssqlctl login コマンドの更新も含まれています。This includes an update to the mssqlctl login command, which now targets the controller username and endpoint.
ストレージの機能強化Storage enhancements ログとデータのさまざまなストレージ構成のサポート。Support for different storage configurations for logs and data. また、ビッグ データ クラスターへの永続ボリューム要求の数が削減されました。Also, the number of persistent volume claims for a big data cluster has been reduced.
複数のコンピューティング プール インスタンスMultiple compute pool instances 複数のコンピューティング プール インスタンスのサポート。Support for multiple compute pool instances.
新しいプールの動作と機能New pool behavior and capabilities コンピューティング プールは、既定で ROUND_ROBIN 配布内​​のストレージ プールおよびデータ プールの操作にのみ使用されるようになりました。The compute pool is now used by default for storage pool and data pool operations in a ROUND_ROBIN distribution only. データ プールで新しい REPLICATED 分布の種類が使用できるようになりました。これは、同じデータがすべてのデータ プール インスタンスに存在することを意味します。The data pool can now use a new new REPLICATED distribution type, which means that the same data is present on all the data pool instances.
外部テーブルの機能強化External table improvements HADOOP データ ソースの種類の外部テーブルで、最大サイズ 1 MB の行の読み取りがサポートされるようになりました。External tables of HADOOP data source type now supports reading rows up to 1 MB in size. 外部テーブル (ODBC、記憶域プール、データ プール) で、SQL Server テーブルと同じ幅の行がサポートされるようになりました。External tables (ODBC, storage pool, data pool) now support rows as wide as a SQL Server table.
   

データベース エンジンDatabase engine

新機能または更新New feature or update 詳細Details
SQL Server 言語拡張機能 - Java 言語拡張機能SQL Server Language Extensions - Java language extension Microsoft SQL Server 用の Microsoft Extensibility SDK for Java がオープン ソース化され、GitHub で入手可能になりました。The Microsoft Extensibility SDK for Java for Microsoft SQL Server is now open sourced and available on GitHub.
外部言語を登録するRegister external languages 新しい DDL CREATE EXTERNAL LANGUAGE では、Java などの外部の言語を SQL Server に登録します。New DDL, CREATE EXTERNAL LANGUAGE, registers external languages, like Java, in SQL Server. CREATE EXTERNAL LANGUAGE に関するページを参照してください。See CREATE EXTERNAL LANGUAGE.
Java に対してサポートされるデータ型の追加More supported data types for Java Java のデータ型に関するページを参照してください。See Java data types.
クエリ ストア用のカスタム キャプチャ ポリシーCustom capture policy for the Query Store 有効にすると、新しいクエリ ストアのキャプチャ ポリシーの設定で、特定のサーバーでのデータ収集を微調整するための追加のクエリ ストアを使用できるようになります。When enabled, additional Query Store configurations are available under a new Query Store Capture Policy setting, to fine tune data collection in a specific server. 詳しくは、「ALTER DATABASE SET オプション」をご覧ください。For more information, see ALTER DATABASE SET Options.
メモリ内データベースにより、ハイブリッド バッファー プールを制御する新しい DDL 構文が追加されました。In-memory database adds new DDL syntax to control the hybrid buffer pool. 22 ハイブリッド バッファー プールを使用すると、永続的なメモリ (PMEM) デバイス上に置かれたデータベース ファイル上のデータベース ページが必要に応じて直接アクセスされます。With hybrid buffer pool, database pages sitting on database files placed on a persistent memory (PMEM) device will be directly accessed when required.
新しいメモリ内データベース機能のメモリ最適化 tempdb メタデータが追加されました。New in-memory database feature, memory-optimized tempdb metadata added. メモリ最適化 tempdb メタデータ」を参照してください。See Memory-Optimized TempDB Metadata
リンク サーバーでは UTF-8 文字エンコードがサポートされます。Linked Servers support UTF-8 character encoding. 照合順序と Unicode のサポートCollation and Unicode Support
BIN2_UTF8 照合順序名は、Latin1_General_100_BIN2_UTF8 に変更されます。BIN2_UTF8 collation name changed to Latin1_General_100_BIN2_UTF8. 照合順序と Unicode のサポートCollation and Unicode Support
SQL Server セットアップには、文書化されているガイドラインに従う MaxDOP の推奨事項が含まれています。SQL Server Setup includes MaxDOP recommendations that follow the documented guidelines. max degree of parallelism サーバー構成オプションの構成Configure the max degree of parallelism Server Configuration Option
並列処理の次数とクエリ プランのメモリ許可に関する詳細が sys.dm_exec_query_plan_stats によって返されます。sys.dm_exec_query_plan_stats returns more information about degree of parallelism and memory grants for query plans. sys.dm_exec_query_plan_stats1sys.dm_exec_query_plan_stats1
   

1 これはオプトイン機能であり、有効にするにはトレース フラグ 2451 が必要です。1 This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled.

2 ハイブリッド バッファー プールを有効にするためにトレース フラグは必要ではなくなりました。2 A trace flag is no longer required to enable the hybrid buffer pool.

マスター データ サービスMaster Data Services

新機能または更新New feature or update 詳細Details
SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview マスター データ サービスMaster Data Services の Azure SQL Database マネージド インスタンス データベースのサポート。マスター データ サービスMaster Data Services supports Azure SQL Database managed instance databases. マネージド インスタンス上で マスター データ サービスMaster Data Services をホストします。Host マスター データ サービスMaster Data Services on a managed instance. マスター データ サービスMaster Data Services のインストールと構成に関するページを参照してください。See マスター データ サービスMaster Data Services installation and configuration.
   

Analysis ServicesAnalysis Services

新機能または更新New feature or update 詳細Details
計算グループを使用した表形式モデルに対する MDX クエリのサポートMDX query support for tabular models with calculation groups. このリリースで以前の計算グループでの制限が削除されました。This release removes an earlier limitation in calculation groups.
計算グループを使用したメジャーの動的な書式設定Dynamic formatting of measures using calculation groups. この機能を使用すると、計算グループを使用してメジャーの書式設定文字列を条件付きで変更できます。This feature allows you to conditionally change format strings for measures with calculation groups. たとえば、通貨換算を使用すると、さまざまな外貨形式を使ってメジャーを表示することができます。For example, with currency conversion, a measure can be displayed using different foreign currency formats.
   

CTP 2.5 2019 年 4 月CTP 2.5 April 2019

ビッグ データ クラスターBig data clusters

新機能または更新New feature or update 詳細Details
展開プロファイルDeployment profiles ビッグ データ クラスターの展開には、環境変数の代わりに、既定およびカスタマイズした展開構成 JSON ファイルを使用します。Use default and customized deployment configuration JSON files for big data cluster deployments instead of environment variables.
入力が求められる展開Prompted deployments mssqlctl cluster create では、既定の展開に必要な設定の入力が求められるようになりました。mssqlctl cluster create now prompts for any necessary settings for default deployments.
サービス エンドポイントとのポッド名の変更Service endpoint and pod name changes 詳細については、ビッグ データ クラスターのリリース ノートをご覧ください。For more information, see the big data cluster release notes.
mssqlctl の機能強化mssqlctl improvements mssqlctl を使用して外部エンドポイントを一覧表示し、mssqlctl のバージョンを --version パラメーターを使用して確認します。Use mssqlctl to list external endpoints and check the version of mssqlctl with the --version parameter.
オフライン インストールOffline install ビッグ データ クラスターのオフライン展開に関するガイダンスGuidance for offline big data cluster deployments.
HDFS 階層の機能強化HDFS tiering improvements Amazon S3 ストレージに対する HDFS 階層。HDFS tiering against Amazon S3 storage. ADLS Gen2 の OAuth サポート。OAuth support for ADLS Gen2. パフォーマンス向上のためのキャッシュ機能。Caching functionality for better performance. 詳細については、HSDFS 階層に関するページを参照してください。For more information, see HSDFS Tiering
Spark to SQL Server コネクタSpark to SQL Server connector MSSQL JDBC コネクタを使用して Spark から SQL Server に読み書きするRead and write to SQL Server from Spark using the MSSQL JDBC Connector
   

データベース エンジンDatabase engine

新機能または更新New feature or update 詳細Details
Linux での PolyBasePolyBase on Linux. 非 Hadoop コネクタ向けに Linux に PolyBase をインストールします。Install PolyBase on Linux for non-Hadoop connectors.

PolyBase 型のマッピングPolyBase type mapping.
SQL Server 向けの新しい Java 言語 SDKNew Java language SDK for SQL Server. SQL Server から実行できる Java プログラムの開発を簡略化します。Simplifies development of Java programs that can be run from SQL Server. 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。See What's new in SQL Server Machine Learning Services.
DMF sys.dm_exec_query_plan_stats で利用可能なプランの範囲拡大Expanded the scope of plans available in DMF sys.dm_exec_query_plan_stats. sys.dm_exec_query_plan_stats1 を参照してください。See sys.dm_exec_query_plan_stats1
sys.dm_exec_query_plan_stats を有効にする新しい LAST_QUERY_PLAN_STATS データベース スコープの構成New LAST_QUERY_PLAN_STATS database scoped configuration to enable sys.dm_exec_query_plan_stats. ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION」を参照してください。See ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION
新しい Spatial Reference Identifier (SRID)New spatial reference identifiers (SRIDs). Australian GDA2020 により、グローバル ポジショニング システムにより合わせたより堅牢で正確な測量基準点が提供されます。Australian GDA2020 provides more robust and accurate datum which is more closely aligned to global positioning systems. 新しい SRID は次のとおりです。The new SRIDs are:

- 7843 - 地理 2D- 7843 - geographic 2D
- 7844 - 地理 3D- 7844 - geographic 3D

sys.spatial_reference_systems ビューには、新しい SRID の定義が含まれています。sys.spatial_reference_systems view contains definitions of new SRIDs.
   

1 これはオプトイン機能で、トレース フラグ 2451 を有効にするか、LAST_QUERY_PLAN_STATS データベース スコープの構成をオンに設定する必要があります。1 This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled or setting the LAST_QUERY_PLAN_STATS database scoped configuration to ON.

CTP 2.4 2019 年 3 月CTP 2.4 March 2019

ビッグ データ クラスターBig data clusters

新機能または更新New feature or update 詳細Details
Spark で TensorFlow を使用しディープ ラーニングを実行する場合の GPU でのサポートに関するガイダンス。Guidance on GPU support for running deep learning with TensorFlow in Spark. GPU をサポートしているビッグ データ クラスターを展開し、TensorFlow を実行しますDeploy a big data cluster with GPU support and run TensorFlow.
データ ソース SqlDataPoolSqlStoragePool は、既定では作成されなくなりました。SqlDataPool and SqlStoragePool data sources are no longer created by default. 必要に応じてこれらを手動で作成します。Create these manually as needed. 既知の問題を参照してください。See the known issues.
データ プール用の INSERT INTO SELECT のサポート。INSERT INTO SELECT support for the data pool. 例については、「Tutorial:Ingest data into a SQL Server data pool with Transact-SQL」 (チュートリアル: Transact SQL を使用して SQL Server のデータ プールにデータを取り込む) を参照してください。For an example, see Tutorial: Ingest data into a SQL Server data pool with Transact-SQL.
オプション FORCE SCALEOUTEXECUTIONDISABLE SCALEOUTEXECUTIONFORCE SCALEOUTEXECUTION and DISABLE SCALEOUTEXECUTION option. ビッグ データ クラスターのリリース ノートを参照してください。See Big data clusters release notes.
更新された AKS の展開に関する推奨事項Updated AKS deployment recommendations. AKS でビッグ データ クラスターを評価するときには、サイズ Standard_L8s の単一ノードを使用することをお勧めします。When evaluating big data clusters on AKS, we now recommend using a single node of size Standard_L8s.
Spark 2.4 への Spark のランタイムのアップグレード。Spark runtime upgrade to Spark 2.4.
   

データベース エンジンDatabase engine

新機能または更新New feature or update 詳細Details
切り捨てエラー メッセージに、テーブル名および列名と切り捨てられた値が既定で含まれる。Truncation error message defaults to include table and column names, and truncated value. VERBOSE_TRUNCATION_WARNINGSVERBOSE_TRUNCATION_WARNINGS
新しい DMF sys.dm_exec_query_plan_stats では、ほとんどのクエリについて最後の既知の実際の実行プランと同等のものが返される。New DMF sys.dm_exec_query_plan_stats returns the equivalent of the last known actual execution plan for most queries. sys.dm_exec_query_plan_stats1sys.dm_exec_query_plan_stats1
新しい query_post_execution_plan_profile 拡張イベントでは、標準プロファイリングを使用する query_post_execution_showplan とは異なり、軽量プロファイリングに基づいて、実際の実行プランと同等のものを収集します。The new query_post_execution_plan_profile Extended Event collects the equivalent of an actual execution plan based on lightweight profiling, unlike query_post_execution_showplan which uses standard profiling. クエリ プロファイリング インフラストラクチャQuery profiling infrastructure
Transparent Data Encryption (TDE) のスキャン: 一時停止と再開。Transparent Data Encryption (TDE) scan - suspend and resume. Transparent Data Encryption (TDE) のスキャン: 一時停止と再開。Transparent Data Encryption (TDE) scan - suspend and resume
   

1 これはオプトイン機能であり、有効にするにはトレース フラグ 2451 が必要です。1 This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled.

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

新機能または更新New feature or update 詳細Details
表形式モデルでの多対多リレーションシップ。Many-to-many relationships in tabular models. 表形式モデルでの多対多リレーションシップMany-to-many relationships in tabular models
リソース ガバナンス用のプロパティ設定。Property settings for resource governance. リソース ガバナンス用のプロパティ設定Property settings for resource governance
   

CTP 2.3 2019 年 2 月CTP 2.3 February 2019

ビッグ データ クラスターBig data clusters

新機能または更新New feature or update 詳細Details
IntelliJ のビッグ データ クラスターでの Spark ジョブの送信。Submit Spark jobs on big data clusters in IntelliJ. IntelliJ の SQL Server ビッグ データ クラスターで Spark ジョブを送信するSubmit Spark jobs on SQL Server big data clusters in IntelliJ
アプリケーションの展開およびクラスター管理の一般的な CLI。Common CLI for application deployment and cluster management. SQL Server 2019 ビッグ データ クラスター (プレビュー) でアプリを展開する方法How to deploy an app on SQL Server 2019 big data cluster (preview)
ビッグ データ クラスターにアプリケーションを展開するための VS Code の拡張機能。VS Code extension to deploy applications to a big data cluster. VS Code を使用して SQL Server のビッグ データ クラスターにアプリケーションを展開する方法How to use VS Code to deploy applications to SQL Server big data clusters
mssqlctlツール コマンドの使用方法の変更。Changes to the mssqlctl tool command usage. 詳細については、mssqlctl の既知の問題を参照してください。For more details see the known issues for mssqlctl.
ビッグ データ クラスターで Sparklyr を使用するUse Sparklyr in big data cluster. SQL Server 2019 のビッグ データ クラスターで Sparklyr を使用するUse Sparklyr in SQL Server 2019 big data cluster
HDFS 階層を使用した、外部の HDFS 互換ストレージのビッグ データ クラスターへのマウント。Mount external HDFS-compatible storage into big data cluster with HDFS tiering. HDFS 階層に関するページを参照してください。See HDFS tiering.
SQL Server のマスター インスタンスと HDFS/Spark ゲートウェイの新しい統一された接続エクスペリエンス。New unified connection experience for the SQL Server master instance and the HDFS/Spark Gateway. SQL Server のマスター インスタンスと HDFS/Spark ゲートウェイに関するページを参照してください。See SQL Server master instance and the HDFS/Spark Gateway.
mssqlctl cluster delete を使用してクラスターを削除すると、ビッグ データ クラスターの一部であった名前空間内のオブジェクトのみが削除されるようになりました。Deleting a cluster with mssqlctl cluster delete now deletes only the objects in the namespace that were part of the big data cluster. 名前空間は削除されません。The namespace is not deleted. ただし、以前のリリースでは、このコマンドを使用すると、名前空間全体が削除されました。However, in earlier releases this command did delete the entire namespace.
セキュリティ エンドポイントの名前が変更され、統合されました。Security endpoint names have been changed and consolidated. service-security-lbservice-security-nodeport は、endpoint-security エンドポイントに統合されました。service-security-lb and service-security-nodeport have been consolidated into the endpoint-security endpoint.
プロキシ エンドポイントの名前が変更され、統合されました。Proxy endpoint names have been changed and consolidated. service-proxy-lbservice-proxy-nodeport は、endpoint-service-proxy エンドポイントに統合されました。service-proxy-lb and service-proxy-nodeport have been consolidated into the endpoint-service-proxy endpoint.
コントローラー エンドポイントの名前が変更され、統合されました。Controller endpoint names have been changed and consolidated. service-mssql-controller-lbservice-mssql-controller-nodeport は、endpoint-controller エンドポイントに統合されました。service-mssql-controller-lb and service-mssql-controller-nodeport have been consolidated into the endpoint-controller endpoint.
   

データベース エンジンDatabase engine

新機能または更新New feature or update 詳細Details
データベースごとに有効にできるデータベース復旧の高速化Enable accelerated database recovery can be enabled per-database. データベース復旧の高速化Accelerated database recovery
高速順方向カーソルと静的カーソルのサポートを強制するクエリ ストア プランQuery Store plan forcing support for fast forward and static cursors. 高速順方向カーソルと静的カーソルのサポートを強制するプランPlan forcing support for fast forward and static cursors
複数のスコープにまたがる一時テーブルを使用するワークロードの再コンパイルの削減Reduced recompilations for workloads using temporary tables across multiple scopes. ワークロードの再コンパイルの削減Reduced recompilations for workloads
間接チェックポイントのスケーラビリティの向上Improved indirect checkpoint scalability. 間接チェックポイントのスケーラビリティの向上Improved indirect checkpoint scalability
BIN2 照合順序 (UTF8_BIN2) で UTF-8 文字エンコードを使用するためのサポートの追加Adds support to use UTF-8 character encoding with a BIN2 collation (UTF8_BIN2). 照合順序と Unicode のサポートCollation and Unicode Support
グラフ データベースでのエッジ制約で連鎖削除操作を定義するDefine cascaded delete actions on an edge constraint in a graph database. エッジ制約Edge constraints
新しいデータベース スコープ構成を使用して LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING を有効化または無効化するEnable or disable LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING with the new database scoped configuration. LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING
   

ツールTools

新機能または更新New feature or update 詳細Details
Azure Data Studio での Azure Active Directory のサポートAzure Data Studio supports Azure Active Directory. Azure Data StudioAzure Data Studio
Notebook ビュー UI が Azure Data Studio コアに移動されました。Notebook view UI has moved into Azure Data Studio core. Azure Data Studio でノートブックを管理する方法How to manage notebooks in Azure Data Studio
Hadoop 分散ファイル システム (HDFS) から SQL Server ビッグ データ クラスターに外部データ ソースを作成する新しいウィザードが追加されました。Added new wizard to create external data sources from Hadoop Distributed File System (HDFS) to SQL Server Big Data Cluster. ツールTools
Notebook ビューアーの UI が強化されました。Improved Notebook viewer UI. ツールTools
新しい Notebook API が追加されました。Added new Notebook APIs. ツールTools
Python パッケージの更新を支援するための [Reinstall Notebook dependencies](Notebook の依存関係の再インストール) コマンドが追加されました。Added "Reinstall Notebook dependencies" command to assist with Python package updates. ツールTools
SSMS から Azure Data Studio を起動します。Launch Azure Data Studio from SSMS. ツールTools
   

Analysis ServicesAnalysis services

新機能または更新New feature or update 詳細Details
テーブル モデルでの計算グループCalculation groups in tabular model. テーブル モデルでの計算グループCalculation groups in tabular model
   

CTP 2.2 2018 年 12 月CTP 2.2 December 2018

ビッグ データ クラスターBig data clusters

新機能または更新New feature or update 詳細Details
Azure Data Studio の SparkR のビッグ データ クラスターに対する使用Use SparkR from Azure Data Studio on a big data cluster.
Python アプリおよび R アプリの展開Deploy Python and R apps. mssqlctl を使用してアプリケーションを展開するDeploy applications using mssqlctl
   

データベース エンジンDatabase engine

新機能または更新New feature or update 詳細Details
SQL Server レプリケーションで UTF-8 文字エンコードを使用するためのサポートの追加Adds support to use UTF-8 character encoding with SQL Server Replication. 照合順序と Unicode のサポートCollation and Unicode Support
   

Linux 上の SQL ServerSQL Server on Linux

新機能または更新New feature or update 詳細Details
Kubernetes を使用する Docker コンテナー上の Always On 可用性グループAlways On Availability Group on Docker containers with Kubernetes. コンテナー用の Always On 可用性グループAlways On Availability Groups for containers
   

CTP 2.1 2018 年 11 月CTP 2.1 November 2018

データベース エンジンDatabase engine

新機能または更新New feature or update 詳細Details
既定でAdds support to select UTF-8 collation as default during. SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview の設定中に UTF-8 照合順序を選択するためのサポートが追加されました。setup. 照合順序と Unicode のサポートCollation and Unicode Support
スカラー UDF のインライン化により、スカラー ユーザー定義関数 (UDF) が関係式に自動的に変換され、それらが呼び出し元の SQL クエリに埋め込まれます。Scalar UDF inlining automatically transforms scalar user-defined functions (UDF) into relational expressions and embeds them in the calling SQL query. スカラー UDF のインライン化Scalar UDF Inlining
クエリの実行を続行する前に SELECT が、統計更新の同期操作の完了を待機している場合は、動的管理ビュー sys.dm_exec_requestscommand 列に SELECT (STATMAN) が表示されます。The dynamic management view sys.dm_exec_requests column command shows SELECT (STATMAN) if a SELECT is waiting for a synchronous statistics update operation to complete prior to continuing query execution. sys.dm_exec_requests
新しい待機の種類 WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESHsys.dm_os_wait_stats 動的管理ビューに表示されます。The new wait type WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH is surfaced in the sys.dm_os_wait_stats dynamic management view. これには、統計更新の同期操作に費やされたインスタンス レベルの累積時間が表示されます。It shows the accumulated instance-level time spent on synchronous statistics refresh operations. sys.dm_os_wait_stats
ハイブリッド バッファー プールとは、永続的なメモリ (PMEM) デバイス上に置かれたデータベース ファイル上のデータベース ページが必要に応じて直接アクセスされるという、SQL Server データベース エンジンの新しい機能です。Hybrid buffer pool is a new feature of the SQL Server database engine where database pages sitting on database files placed on a persistent memory (PMEM) device will be directly accessed when required. ハイブリッド バッファー プールHybrid buffer pool
グラフ一致クエリで派生テーブルまたはビューの別名を使用するUse derived table or view aliases in graph match query グラフ エッジ制約Graph Edge Constraints
   

Linux 上の SQL ServerSQL Server on Linux

新機能または更新New feature or update 詳細Details
SQL Server 用の新しいコンテナー レジストリNew container registry for SQL Server. Docker で SQL Server のコンテナーの使用を開始するGet started with SQL Server containers on Docker
   

ツールTools

新機能または更新New feature or update 詳細Details
Azure Data Studio は、Connect をサポートし、SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview ビッグ データ クラスターを管理します。Azure Data Studio supports Connect and manage SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview big data clusters.
   

CTP 2.0 2018 年 10 月CTP 2.0 October 2018

ビッグ データ クラスターBig data clusters

新機能または更新New feature or update 詳細Details
SQL ServerSQL Server および Spark Linux コンテナーを使用した Kubernetes へのビッグ データ クラスターのデプロイ。Deploy a Big Data cluster with SQL ServerSQL Server and Spark Linux containers on Kubernetes.
HDFS からのビッグ データへのアクセス。Access your big data from HDFS.
Spark での高度な分析と機械学習の実行。Run Advanced analytics and machine learning with Spark.
SQL データ プールへのデータに対する Spark ストリーミングの使用。Use Spark streaming to data to SQL data pools.
Azure Data Studio でノートブック エクスペリエンスを提供するクエリ ブックを実行する。Run Query books that provide a notebook experience in Azure Data Studio. Data EngineeringData engineering
   

データベース エンジンDatabase engine

新機能または更新New feature or update 詳細Details
データベースの COMPATIBILITY_LEVEL 150 が追加されています。Database COMPATIBILITY_LEVEL 150 is added. ALTER DATABASE 互換性レベル (Transact-SQL)ALTER DATABASE Compatibility Level (Transact-SQL)
再開可能なオンライン インデックスの作成Resumable Online Index Create. CREATE INDEX (Transact-SQL)CREATE INDEX (Transact-SQL)
行モード メモリ許可フィードバックRow mode memory grant feedback. 行モード メモリ許可フィードバックRow mode memory grant feedback
概算 COUNT DISTINCTApproximate COUNT DISTINCT. 概数クエリ処理Approximate query processing
行ストアでのバッチ モードBatch mode on rowstore. 行ストアでのバッチ モードBatch mode on rowstore
テーブル変数の遅延コンパイルTable variable deferred compilation. テーブル変数の遅延コンパイルTable variable deferred compilation
Java 言語拡張機能Java language extension. Java 言語拡張機能Java language extension
MERGE ステートメントの MATCH 述語を使用して、新しいデータがあるノードまたはエッジ テーブルから現在のグラフ データをマージします。Merge your current graph data from node or edge tables with new data using the MATCH predicates in the MERGE statement.
エッジ制約Edge constraints. グラフ エッジ制約Graph edge constraints
オンラインおよび再開可能な DDL 操作に対するデータベース スコープの既定の設定Database scoped default setting for online and resumable DDL operations.
可用性グループは、最大 5 つの同期セカンダリ レプリカをサポートAvailability groups support up to 5 synchronous secondary replicas. 可用性グループAvailability groups
セカンダリからプライマリ レプリカへの読み取り/書き込み接続のリダイレクトSecondary to primary replica read/write connection redirection セカンダリ レプリカからプライマリ レプリカへの読み取り/書き込み接続のリダイレクト (Always On 可用性グループ)Secondary to primary replica read/write connection redirection-Always On Availability Groups
SQL データの検出と分類SQL Data Discovery and Classification. SQL データの検出と分類SQL Data Discovery & Classification
永続メモリ デバイスの拡張サポートExpanded support for persistent memory devices. ハイブリッド バッファー プールHybrid Buffer Pool
DBCC CLONEDATABASE での列ストア統計のサポートSupport for columnstore statistics in DBCC CLONEDATABASE 列ストア インデックスの統計 BLOBStats blob for columnstore indexes
sp_estimate_data_compression_savings で導入された COLUMNSTORECOLUMNSTORE_ARCHIVEsp_estimate_data_compression_savings introduces COLUMNSTORE and COLUMNSTORE_ARCHIVE. 列ストア インデックスに関する考慮事項Considerations for Columnstore Indexes
Windows Server フェールオーバー クラスターでの Machine Learning service のサポートMachine Learning services supported on Windows Server Failover Cluster. 新機能 - SQL Server Machine Learning Services What's new - SQL Server Machine Learning Services
パーティション ベースのモデリングに対する Machine Learning のサポートMachine Learning support for partition-based modeling. 新機能 - SQL Server Machine Learning ServicesWhat's new - SQL Server Machine Learning Services
既定で有効になる軽量クエリ プロファイリング インフラストラクチャLightweight query profiling infrastructure enabled by default 軽量クエリ実行統計プロファイリング インフラストラクチャ v3Lightweight query execution statistics profiling infrastructure v3
SQL ServerSQL Server、Oracle、Teradata、MongoDB 用の新しい PolyBase コネクタNew PolyBase connectors for SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata, and MongoDB. PolyBase とはWhat is PolyBase?
sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) では、データベースでのページに関する情報が返されます。sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) returns information about a page in a database. sys.dm_db_page_info (Transact-SQL)sys.dm_db_page_info (Transact-SQL)
セキュリティで保護されたエンクレーブが設定された Always EncryptedAlways Encrypted with secure enclaves. セキュリティで保護されたエンクレーブが設定された Always EncryptedAlways Encrypted with secure enclaves
クラスター化列ストア インデックスのオンラインのビルドとリビルドBuild and rebuild online clustered columnstore index. オンラインでのインデックス操作の実行Perform Index Operations Online
   

Linux 上の SQL ServerSQL Server on Linux

新機能または更新New feature or update 詳細Details
レプリケーションのサポートReplication support Linux での SQL Serve rのレプリケーションSQL Server Replication on Linux
Microsoft 分散トランザクション コーディネーター (MSDTC) のサポートSupport for the Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC) Linux で MSDTC を構成する方法How to configure MSDTC on Linux
サード パーティの AD プロバイダーに対する OpenLDAP のサポートOpenLDAP support for third-party AD providers チュートリアル: SQL Server on Linux で Active Directory 認証を使用するTutorial: Use Active Directory authentication with SQL Server on Linux
Linux 上の Machine LearningMachine Learning on Linux Linux に Machine Learning を構成するConfigure Machine Learning on Linux
   

マスター データ サービスMaster Data Services

新機能または更新New feature or update 詳細Details
マスター データ サービス (MDS) ポータルが、Silverlight に依存しなくなりました。The Master Data Services (MDS) portal no longer depends on Silverlight. 以前の Silverlight コンポーネントはすべて、HTML コントロールに置き換えられました。All the former Silverlight components have been replaced with HTML controls.
   

SecuritySecurity

新機能または更新New feature or update 詳細Details
SQL Server 構成マネージャーでの証明書管理Certificate management in SQL Server Configuration Manager 証明書の管理 (SQL Server 構成マネージャー)Certificate Management (SQL Server Configuration Manager)
   

ツールTools

新機能または更新New feature or update 詳細Details
Azure Data Studio は、Connect をサポートし、SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview ビッグ データ クラスターを管理します。Azure Data Studio supports Connect and manage SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview big data clusters. Azure Data Studio とはWhat is Azure Data Studio
SQL Server ビッグ データ クラスターを使用するシナリオのサポートSupports scenarios using SQL Server big data clusters. SQL Server 2019 の拡張機能 (プレビュー)SQL Server 2019 extension (preview)
SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (プレビュー) : SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 previewをサポートします。SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (preview): Supports SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview.
セキュリティで保護されたエンクレーブが設定された Always Encrypted をサポートします。Support for Always Encrypted with secure enclaves. セキュリティで保護されたエンクレーブが設定された Always EncryptedAlways Encrypted with Secure Enclaves
   

その他のサービスOther services

CTP 2.4 の段階で、SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 previewには、次のサービス用の新機能は導入されていません。As of CTP 2.4, SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview does not introduce new features for the following services:

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

詳細Details

ビッグ データ クラスターBig data clusters

SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview ビッグ データ クラスターにより、次のような新しいシナリオが可能になります。Big data clusters enables new scenarios including the following:

注意

SQL Server のビッグ データ クラスターは、SQL Server 2019 Early Adoption Program を通じて限定パブリック プレビューとして利用可能なは first です。SQL Server big data clusters is first available as a limited public preview through the SQL Server 2019 Early Adoption Program. アクセス権を要求するには、登録ここ、ビッグ データの SQL Server クラスターに関心を指定します。To request access, register here, and specify your interest to try SQL Server big data clusters. Microsoft はすべての要求をトリアージし、できるだけ早く対応します。Microsoft will triage all requests and respond as soon as possible.

データベース エンジンDatabase Engine

SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview では、SQL Server データベース エンジンSQL Server Database Engine の次の新機能が導入または強化されています。introduces or enhances the following new features for the SQL Server データベース エンジンSQL Server Database Engine.

新しい query_post_execution_plan_profile 拡張イベント (CTP 2.4)New query_post_execution_plan_profile Extended Event (CTP 2.4)

新しい query_post_execution_plan_profile 拡張イベントでは、標準プロファイリングを使用する query_post_execution_showplan とは異なり、軽量プロファイリングに基づいて、実際の実行プランと同等のものを収集します。The new query_post_execution_plan_profile Extended Event collects the equivalent of an actual execution plan based on lightweight profiling, unlike query_post_execution_showplan which uses standard profiling. 詳細については、「クエリ プロファイリング インフラストラクチャ」を参照してください。For more information, see Query profiling infrastructure.

例 1: 標準プロファイリングを使用した拡張イベント セッションExample 1 - Extended Event session using standard profiling
CREATE EVENT SESSION [QueryPlanOld] ON SERVER 
ADD EVENT sqlserver.query_post_execution_showplan(
    ACTION(sqlos.task_time, sqlserver.database_id, 
    sqlserver.database_name, sqlserver.query_hash_signed, 
    sqlserver.query_plan_hash_signed, sqlserver.sql_text))
ADD TARGET package0.event_file(SET filename = N'C:\Temp\QueryPlanStd.xel')
WITH (MAX_MEMORY=4096 KB, EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS, 
    MAX_DISPATCH_LATENCY=30 SECONDS, MAX_EVENT_SIZE=0 KB, 
    MEMORY_PARTITION_MODE=NONE, TRACK_CAUSALITY=OFF, STARTUP_STATE=OFF);
例 2: 軽量プロファイリングを使用した拡張イベント セッションExample 2 - Extended Event session using lightweight profiling
CREATE EVENT SESSION [QueryPlanLWP] ON SERVER 
ADD EVENT sqlserver.query_post_execution_plan_profile(
    ACTION(sqlos.task_time, sqlserver.database_id, 
    sqlserver.database_name, sqlserver.query_hash_signed, 
    sqlserver.query_plan_hash_signed, sqlserver.sql_text))
ADD TARGET package0.event_file(SET filename=N'C:\Temp\QueryPlanLWP.xel')
WITH (MAX_MEMORY=4096 KB, EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS, 
    MAX_DISPATCH_LATENCY=30 SECONDS, MAX_EVENT_SIZE=0 KB, 
    MEMORY_PARTITION_MODE=NONE, TRACK_CAUSALITY=OFF, STARTUP_STATE=OFF);

新しい DMF sys.dm_exec_query_plan_stats (CTP 2.4)New DMF sys.dm_exec_query_plan_stats (CTP 2.4)

新しい DMF sys.dm_exec_query_plan_stats では、軽量プロファイリングに基づいて、ほとんどのクエリについて最後の既知の実際の実行プランと同等のものが返されます。The new DMF sys.dm_exec_query_plan_stats returns the equivalent of the last known actual execution plan for most queries, based on lightweight profiling. 詳細については、sys.dm_exec_query_plan_stats に関するページと「クエリ プロファイリング インフラストラクチャ」を参照してください。For more information, see sys.dm_exec_query_plan_stats and Query profiling infrastructure. 例として、次のスクリプトをご覧ください。See the following script as an example:

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

これはオプトイン機能であり、有効にするにはトレース フラグ 2451 が必要です。This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled.

Transparent Data Encryption (TDE) スキャン: 一時停止および再開 (CTP 2.4)Transparent Data Encryption (TDE) scan - suspend and resume (CTP 2.4)

データベースで Transparent Data Encryption (TDE) を有効にするには、各ページをデータ ファイルからバッファー プールに読み込み、暗号化されたページをディスクから書き戻す暗号化のスキャンを SQL ServerSQL Server で実行する必要があります。In order to enable Transparent Data Encryption (TDE) on a database, SQL ServerSQL Server must perform an encryption scan which reads each page from the data file(s) into the buffer pool, and then writes the encrypted pages back out to disk. ユーザーが暗号化のスキャンをより制御できるよう、構文の一時停止および再開が可能な、TDE スキャンが SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview に導入されています。これでは、システムでワークロードが多い場合やビジネスに極めて重要な時間のときはスキャンを一時停止し、後でスキャンを再開できます。To provide the user with more control over the encryption scan, SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview introduces TDE scan - suspend and resume syntax so that you can pause the scan while the workload on the system is heavy, or during business-critical hours, and then resume the scan later.

TDE 暗号化のスキャンを一時停止するには、次の構文を使用します。Use the following syntax to pause the TDE encryption scan:

ALTER DATABASE <db_name> SET ENCRYPTION SUSPEND;

同様に、次の構文で TDE 暗号化のスキャンを再開できます。Similarly, the following syntax resumes the TDE encryption scan:

ALTER DATABASE <db_name> SET ENCRYPTION RESUME;

暗号化のスキャンの現在の状態を示すために、sys.dm_database_encryption_keys 動的管理ビューに encryption_scan_state が追加されています。To show the current state of the encryption scan, encryption_scan_state has been added to the sys.dm_database_encryption_keys dynamic management view. また、暗号化のスキャンの状態が最後に変更された日時を含む encryption_scan_modify_date という新しい列もあります。There is also a new column called encryption_scan_modify_date which will contain the date and time of the last encryption scan state change. 暗号化のスキャンが一時停止中に SQL ServerSQL Server インスタンスが再開された場合、一時停止されているスキャンがあることが起動時にエラー ログに記述されます。Also note that if the SQL ServerSQL Server instance is restarted while the encryption scan is in a suspended state, a message will be logged in the errorlog on startup indicating that there is an existing scan which has been paused.

高速データベース復旧 (CTP 2.3)Accelerated database recovery (CTP 2.3)

高速データベース復旧では、SQL Server データベース エンジンの復旧プロセスの再設計により、データベースの可用性が大幅に向上します (実行時間の長いトランザクションが存在する場合は特に)。Accelerated database recovery greatly improves database availability, especially in the presence of long running transactions, by redesigning the SQL Server database engine recovery process. データベース復旧とは、トランザクション的に一貫した (クリーンな) 状態で各データベースを開始させるために SQL Server で使用されるプロセスです。Database recovery is the process SQL Server uses for each database to start at a transactionally consistent - or clean - state. 高速データベース復旧が有効なデータベースでは、フェールオーバーまたは他のクリーンではないシャットダウンの後の復旧が、非常に速く完了します。A database, with accelerated database recovery enabled, completes recovery significantly faster after a fail over or other non-clean shutdown. CTP 2.3 以降では、次の構文を使用してデータベースごとに高速データベース復旧を有効にできます。As of CTP 2.3, accelerated database recovery can be enabled per-database using the following syntax:

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

注意

上記の構文を使用しなくても、Azure SQL DB でこの機能を使用できます。この機能は、パブリック プレビュー中、要求に応じて有効にされますThis syntax is not required to take advantage of this feature in Azure SQL DB, where it is enabled by request during public preview. この機能は、有効にされた後は、既定でオンになります。After it is enabled, the feature is on by default.

大規模なトランザクションの多いクリティカルなデータベースがある場合は、プレビュー期間中にこの機能を試してください。If you have critical databases that are prone to large transactions, experiment with this feature during the preview. フィードバックをSQL ServerSQL Serverチームにお送りください。Provide feedback to SQL ServerSQL Server team.

高速順方向カーソルと静的カーソルのサポートを強制するクエリ ストア プラン (CTP 2.3)Query Store plan forcing support for fast forward and static cursors (CTP 2.3)

クエリ ストアでは、高速順方向カーソルおよび T-SQL と API の静的カーソルに対してクエリ実行プランを強制する機能がサポートされるようになりました。Query Store now supports the ability to force query execution plans for fast forward and static T-SQL and API cursors. 強制は、sp_query_store_force_plan または SQL Server Management Studio のクエリ ストア レポートによってサポートされます。Forcing is now supported via sp_query_store_force_plan or through SQL Server Management Studio Query Store reports.

複数のスコープにまたがる一時テーブルを使用するワークロードの再コンパイルの削減 (CTP 2.3)Reduced recompilations for workloads using temporary tables across multiple scopes (CTP 2.3)

この機能が提供されるまでは、一時テーブルが外側のスコープのバッチによって作成されていた場合、データ操作言語 (DML) ステートメント (SELECTINSERTUPDATEDELETE) で一時テーブルを参照すると、実行のたびに DML ステートメントが再コンパイルされました。Prior to this feature, when referencing a temporary table with a data manipulation language (DML) statement (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), if the temporary table was created by an outer scope batch, this would result in a recompile of the DML statement each time it is executed. この改良により、SQL Server では追加の軽量なチェックが実行されて、不要な再コンパイルが回避されます。With this improvement, SQL Server performs additional lightweight checks to avoid unnecessary recompilations:

  • コンパイル時に一時テーブルの作成に使用される外側のスコープのモジュールが、連続実行に使用されるものと同じかどうかを確認してください。Check if the outer-scope module used for creating the temporary table at compile time is the same one used for consecutive executions.
  • 最初のコンパイルで行われたデータ定義言語 (DDL) のすべての変更を追跡し、連続実行に対する DDL 操作と比較します。Keep track of any data definition language (DDL) changes made at initial compilation and compare them with DDL operations for consecutive executions.

最終的な結果は、余分な再コンパイルと CPU のオーバーヘッドを削減することです。The end result is a reduction in extraneous recompilations and CPU-overhead.

間接チェックポイントのスケーラビリティの向上 (CTP 2.3)Improved indirect checkpoint scalability (CTP 2.3)

以前のバージョンの SQL ServerSQL Server では、tempdb のように多数のダーティ ページを生成するデータベースがあると、応答停止スケジューラ エラーが発生することがあります。In previous versions of SQL ServerSQL Server, users may experience non-yielding scheduler errors when there is a database that generates a large number of dirty pages, such as tempdb. SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 previewでは間接チェックポイントのスケーラビリティが向上しており、UPDATE/INSERT のワークロードが大きいデータベースでのエラー回避に役立つはずです。introduces improved scalability for Indirect Checkpoint, which should help avoid these errors on databases that have a heavy UPDATE/INSERT workload.

UTF-8 のサポート (CTP 2.3)UTF-8 support (CTP 2.3)

インポートまたはエクスポートのエンコードとして、あるいはテキスト データのデータベース レベルまたは列レベルの照合順序としての、広く使用されている UTF-8 文字エンコードの完全なサポート。Full support for the widely used UTF-8 character encoding as an import or export encoding, or as database-level or column-level collation for text data. UTF-8 は、CHAR および VARCHAR データ型で許可されており、UTF8 サフィックスを持つようにオブジェクトの照合順序を作成するか変更すると有効になります。UTF-8 is allowed in the CHAR and VARCHAR datatypes, and is enabled when creating or changing an object's collation to a collation with the UTF8 suffix.

たとえば、LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SCLATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC_UTF8 に変更するような場合です。For example,LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC to LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC_UTF8. UTF-8 は、SQL Server 2012 (11.x)SQL Server 2012 (11.x) で導入された補助文字をサポートする Windows 照合順序にのみ使用できます。UTF-8 is only available to Windows collations that support supplementary characters, as introduced in SQL Server 2012 (11.x)SQL Server 2012 (11.x). NCHAR および NVARCHAR では UTF-16 エンコードのみが許可され、変更されていません。NCHAR and NVARCHAR allow UTF-16 encoding only, and remain unchanged.

使用されている文字セットによっては、この機能によりストレージを大幅に節約できます。This feature may provide significant storage savings, depending on the character set in use. たとえば、ASCII (ラテン) 文字列の既存の列データ型を、UTF-8 対応の照合順序を使用して NCHAR(10) から CHAR(10) に変更すると、必要なストレージが 50% 削減されます。For example, changing an existing column data type with ASCII (Latin) strings from NCHAR(10) to CHAR(10) using an UTF-8 enabled collation, translates into 50% reduction in storage requirements. このように減るのは、NCHAR(10) を保存するには 20 バイト必要であるのに対し、CHAR(10) では同じ Unicode 文字列に 10 バイトしか必要ないためです。This reduction is because NCHAR(10) requires 20 bytes for storage, whereas CHAR(10) requires 10 bytes for the same Unicode string.

詳細については、「 Collation and Unicode Support」を参照してください。For more information, see Collation and Unicode Support.

CTP 2.1 既定で SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview の設定中に UTF-8 照合順序を選択するためのサポートが追加されました。CTP 2.1 Adds support to select UTF-8 collation as default during SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview setup.

CTP 2.2 SQL Server レプリケーションで UTF-8 文字エンコードを使用するためのサポートが追加されました。CTP 2.2 Adds support to use UTF-8 character encoding with SQL Server Replication.

CTP 2.3 BIN2 照合順序 (UTF8_BIN2) で UTF-8 文字エンコードを使用するためのサポートが追加されました。CTP 2.3 Adds support to use UTF-8 character encoding with a BIN2 collation (UTF8_BIN2).

スカラー UDF のインライン化 (CTP 2.1)Scalar UDF inlining (CTP 2.1)

スカラー UDF のインライン化では、スカラー ユーザー定義関数 (UDF) が関係式に変換され、それらが呼び出し元の SQL クエリに埋め込まれます。これにより、スカラー UDF を利用するワークロードのパフォーマンスが向上します。Scalar UDF inlining automatically transforms scalar user-defined functions (UDF) into relational expressions and embeds them in the calling SQL query, thereby improving the performance of workloads that leverage scalar UDFs. スカラー UDF のインライン化によって、UDF 内の操作に対するコストに基づく最適化が促進され、その結果として、非効率な、反復的および直列的な実行プランではなく、セット指向で並列的である効率的なプランが提供されます。Scalar UDF inlining facilitates cost-based optimization of operations inside UDFs, and results in efficient plans that are set-oriented and parallel as opposed to inefficient, iterative, serial execution plans. この機能は、データベース互換性レベル 150 では既定で有効です。This feature is enabled by default under database compatibility level 150.

詳細については、「スカラー UDF のインライン化」を参照してください。For more information, see Scalar UDF inlining.

テーブル名および列名と切り捨てられた値を取り込むように改善された切り捨てエラー メッセージ (CTP 2.1)Truncation error message improved to include table and column names, and truncated value (CTP 2.1)

エラー メッセージ ID 8152 String or binary data would be truncated は、データ移動ワークロードの開発または管理を行う多くの SQL ServerSQL Server 開発者や管理者によく知られています。このエラーは、スキーマが異なるソースと変換先との間でのデータ転送中に、ソース側のデータが大きすぎて変換先のデータ型に収まり切らない場合に発生します。The error message ID 8152 String or binary data would be truncated is familiar to many SQL ServerSQL Server developers and administrators who develop or maintain data movement workloads; the error is raised during data transfers between a source and a destination with different schemas when the source data is too large to fit into the destination data type. このエラー メッセージはトラブルシューティングに時間がかかることがあります。This error message can be time-consuming to troubleshoot. SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview では、次のシナリオに対してより具体的な新しいエラー メッセージ (2628) が導入されています。introduces a new, more specific error message (2628) for this scenario:

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

新しいエラー メッセージである 2628 では切り捨て問題に関してより多くのコンテキストが表示されます。このため、トラブルシューティング プロセスが簡単になります。The new error message 2628 provides more context for the data truncation problem, simplifying the troubleshooting process.

CTP 2.1 と CTP 2.2 これはオプトイン エラー メッセージであり、使用するにはトレース フラグ 460 を有効にする必要があります。CTP 2.1 and CTP 2.2 This is an opt-in error message and requires trace flag 460 to be enabled.

CTP 2.4 エラー メッセージ 2628 が既定の切り捨てのメッセージとなり、データベース互換性レベル 150 下でエラー メッセージ 8152 が置き換えられます。CTP 2.4 Error message 2628 becomes the default truncation message and replaces error message 8152 under database compatibility level 150. データベースの互換性レベルが 150 の場合、エラー メッセージ 2628 と 8152 を切り替えるために、新しいデータベース スコープ構成の VERBOSE_TRUNCATION_WARNINGS が導入されました。A new database scoped configuration VERBOSE_TRUNCATION_WARNINGS is introduced to switch between error message 2628 and 8152 when the database compatibility level is 150. 詳細については、「ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION」を参照してください。For more information, see ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION. データベース互換性レベルが 140 以下の場合、エラー メッセージ 2628 が、トレース フラグ 460 を有効にする必要があるオプトインのエラー メッセージとなります。For database compatibility level 140 or lower, error message 2628 remains an opt-in error message that requires trace flag 460 to be enabled.

統計情報のブロックに関する診断データが改善されている (CTP 2.1)Improved diagnostic data for stats blocking (CTP 2.1)

SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview では、統計更新の同期操作を待機する、実行時間の長いクエリに対する診断データが改善されています。provides improved diagnostic data for long-running queries that wait on synchronous statistics update operations. クエリの実行を続行する前に SELECT が、統計更新の同期操作の完了を待機している場合は、動的管理ビュー sys.dm_exec_requestscommand 列に SELECT (STATMAN) が表示されます。The dynamic management view sys.dm_exec_requests column command shows SELECT (STATMAN) if a SELECT is waiting for a synchronous statistics update operation to complete prior to continuing query execution. さらに、新しい待機の種類 WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESHsys.dm_os_wait_stats 動的管理ビューに表示されます。Additionally, the new wait type WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH is surfaced in the sys.dm_os_wait_stats dynamic management view. これには、統計更新の同期操作に費やされたインスタンス レベルの累積時間が表示されます。It shows the accumulated instance-level time spent on synchronous statistics refresh operations.

ハイブリッド バッファー プール (CTP 2.1)Hybrid buffer pool (CTP 2.1)

ハイブリッド バッファー プールとは、永続的なメモリ (PMEM) デバイス上に置かれたデータベース ファイル上のデータベース ページが必要に応じて直接アクセスされるという、SQL Server データベース エンジンの新しい機能です。Hybrid buffer pool is a new feature of the SQL Server database engine where database pages sitting on database files placed on a persistent memory (PMEM) device will be directly accessed when required. PMEM デバイスを使用すると、データ アクセスにおける待機時間が非常に短くなるので、エンジンはバッファー プール内の "クリーンなページ" 領域にデータのコピーを作成するのをやめて、単純に PMEM 上のページに直接アクセスすることができます。Since PMEM devices provide very low latency for data access, the engine can forgo making a copy of the data in a "clean pages" area of the buffer pool and simply access the page directly on PMEM. エンライトメントの場合と同様に、アクセスはメモリ マップ I/O を使用して実行されます。Access is performed using memory mapped I/O, as is the case with enlightenment. この場合は、DRAM にページをコピーすることが回避され、さらに永続的ストレージ上のページにアクセスするときにオペレーティング システムの I/O スタックが回避されることから、パフォーマンス上の利点がもたらされます。This brings performance benefits from avoiding a copy of the page to DRAM, and from the avoidance of the I/O stack of the operating system to access the page on persistent storage. この機能は SQL Server on Windows と SQL Server on Linux の両方で利用できます。This feature is available on both SQL Server on Windows and SQL Server on Linux.

詳細については、「Hybrid buffer pool」 (ハイブリッド バッファー プール) を参照してくださいFor more information, see Hybrid buffer pool

静的データ マスク (CTP 2.1)Static data masking (CTP 2.1)

SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview では静的データ マスクが導入されています。introduces static data masking. 静的データ マスクを使用することで、SQL Server データベースのコピー内の機密データをサニタイズすることができます。You can use static data masking to sanitize sensitive data in copies of SQL Server databases. 静的データ マスクは、データベースのサニタイズされたコピーを作成するのに役立ちます。このコピーでは、非運用環境のユーザーと共有可能なコピーが作成されるようにすべての機密情報が変更されています。Static data masking helps create a sanitized copy of databases where all sensitive information has been altered in a way that makes the copy sharable with non-production users. 静的データ マスクは、開発、テスト、分析、ビジネス レポート、コンプライアンス、トラブルシューティングのほか、特定のデータを異なる環境にコピーしてはならないシナリオで使用することができます。Static data masking can be used for development, testing, analytics and business reporting, compliance, troubleshooting, and any other scenario where specific data cannot be copied to different environments.

静的データ マスクは、列レベルで動作します。Static data masking operates at the column level. マスクする列を選択し、選択した列ごとにマスク関数を指定します。Select which columns to mask, and for each column selected, specify a masking function. 静的データ マスクでは、データベースがコピーされてから、指定したマスク関数が列に適用されます。Static data masking copies the database and then applies the specified masking functions to the columns.

静的データ マスクと動的データ マスクの比較Static data masking vs. dynamic data masking

データ マスクとは、データベースに対してマスクを適用することで機密情報を非表示にすると共に、機密情報を新しいデータまたはスクラブ データに置換するプロセスです。Data masking is the process of applying a mask on a database to hide sensitive information and replacing it with new data or scrubbed data. Microsoft では 2 つのマスク オプションを提供しています。静的データ マスクと動的データ マスクです。Microsoft offers two masking options, static data masking and dynamic data masking. 動的データ マスクは、SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x) で導入されています。Dynamic data masking was introduced in SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x). 次の表で、この 2 つのソリューションを比較します。The following table compares these two solutions:

静的データ マスクStatic data masking 動的なデータ マスキングDynamic data masking
データベースのコピーに対して行われますHappens on a copy of the database

元のデータを取得できませんOriginal data not retrievable

マスクはストレージ レベルに実行されますMask occurs at the storage level

すべてのユーザーが同じマスクされたデータにアクセスできますAll users have access to the same masked data

継続的なチーム全体のアクセスを目的としていますGeared toward continuous team-wide access
元のデータベースに対して行われますHappens on the original database

元のデータはそのまま保持されますOriginal data intact

マスクはクエリ時にその場で実行されますMask occurs on-the-fly at query time

マスクはユーザーのアクセス許可に基づいて変化しますMask varies based on user permission

時間どおりのユーザー固有のアクセスを目的としていますGeared toward punctual user-specific access

データベース互換レベル (CTP 2.0)Database compatibility level (CTP 2.0)

データベースの COMPATIBILITY_LEVEL 150 が追加されています。Database COMPATIBILITY_LEVEL 150 is added. 特定のユーザー データベースに対して有効にするには、次のコマンドを実行します。To enable for a specific user database, execute:

ALTER DATABASE database_name SET COMPATIBILITY_LEVEL =  150;

再開可能なオンライン インデックスの作成 (CTP 2.0)Resumable online index create (CTP 2.0)

再開可能なオンライン インデックスの作成により、インデックス作成操作が一時停止しても、最初からやり直すのではなく、操作が一時停止または失敗した場所から後で再開できます。Resumable online index create allows an index create operation to pause and resume later from where the operation was paused or failed, instead of restarting from the beginning.

再開可能なオンライン インデックス作成では次のシナリオがサポートされています。Resumable online index create supports the follow scenarios:

  • インデックスの作成が失敗した後で、インデックス作成操作を再開します (データベースのフェールオーバー後や、ディスク領域が不足した後など)。Resume an index create operation after an index create failure, such as after a database failover or after running out of disk space.
  • 実行中のインデックス作成操作を一時停止し、後で再開することで、必要なシステム リソースを一時的に解放できます。Pause an ongoing index create operation and resume it later allowing to temporarily free system resources as required and resume this operation later.
  • 多くのログ領域と、他のメンテナンス アクティビティをブロックしてログが切り捨てられる実行時間の長いトランザクションを使用することなく、大きなインデックスを作成します。Create large indexes without using as much log space and a long-running transaction that blocks other maintenance activities and allowing log truncation.

この機能がないと、インデックス作成が失敗した場合、オンライン インデックス作成操作を最初からもう一度実行する必要があります。In case of an index create failure, without this feature an online index create operation must be executed again and the operation must be restarted from the beginning.

このリリースでは、この機能を追加する再開可能機能を再開可能なオンライン インデックス再構築に拡張します。With this release, we extend the resumable functionality adding this feature to available resumable online index rebuild.

さらに、オンラインおよび再開可能な DDL 操作に対するデータベース スコープの既定の設定を使用して、特定のデータベースに対する既定値としてこの機能を設定できます。In addition, this feature can be set as the default for a specific database using database scoped default setting for online and resumable DDL operations.

詳しくは、再開可能なオンライン インデックス作成に関する記事をご覧ください。For more information, see Resumable Online Index Create.

クラスター化列ストア インデックスのオンラインのビルドとリビルド (CTP 2.0)Build and rebuild clustered columnstore indexes online (CTP 2.0)

行ストア テーブルを列ストア形式に変換します。Convert row-store tables into columnstore format. 以前のバージョンの SQL ServerSQL Server では、クラスター化列ストア インデックス (CCI) の作成はオフラインのプロセスで、CCI の作成中はすべての変更を停止する必要がありました。Creating clustered columnstore indexes (CCI) was an offline process in the previous versions of SQL ServerSQL Server - requiring all changes stop while the CCI is created. SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview および Azure SQL データベースAzure SQL Database では、CCI をオンラインで作成または再作成できます。With SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview and Azure SQL データベースAzure SQL Database you can create or re-create CCI online. ワークロードはブロックされず、基になるデータに対するすべての変更はターゲットの列ストア テーブルに透過的に追加されます。Workload will not be blocked and all changes made on the underlying data are transparently added into the target columnstore table. 使用できる新しい Transact-SQLTransact-SQL ステートメントの例を次に示します。Examples of new Transact-SQLTransact-SQL statements that can be used are:

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

セキュリティで保護されたエンクレーブが設定された Always Encrypted (CTP 2.0)Always Encrypted with secure enclaves (CTP 2.0)

インプレースの暗号化と高度な計算で Always Encrypted を拡張します。Expands upon Always Encrypted with in-place encryption and rich computations. 拡張は、サーバー側のセキュリティ エンクレーブ内でプレーンテキスト データに対する計算を有効にすることによって行われます。The expansions come from the enabling of computations on plaintext data, inside a secure enclave on the server side.

暗号化操作には、列の暗号化と、列暗号化キーのローテーションが含まれます。Cryptographic operations include the encryption of columns, and the rotating of column encryption keys. これらの操作は Transact-SQLTransact-SQL を使用して発行でき、データベースから外にデータを移動する必要ありません。These operations can now be issued by using Transact-SQLTransact-SQL, and they do not require that data be moved out of the database. セキュア エンクレーブでは、次の要件が両方ともある広範なシナリオのセットに Always Encrypted が提供されます。Secure enclaves provide Always Encrypted to a broader set of scenarios that have both of the following requirements:

  • データベース管理者、システム管理者、クラウド オペレーター、マルウェアなど、高い特権を持ちながら承認されていないユーザーから機密データが保護する必要がある。The demand that sensitive data are protected from high-privilege, yet unauthorized users, including database administrators, system administrators, cloud operators, or malware.
  • 保護されたデータに対する高度な計算がデータベース システム内でサポートされている必要がある。The requirement that rich computations on protected data be supported within the database system.

詳しくは、「Always Encrypted with secure enclaves」(セキュア エンクレーブを使用する Always Encrypted) をご覧ください。For details, see Always Encrypted with secure enclaves.

注意

セキュア エンクレーブを使用する Always Encrypted は、Windows OS でのみ使用できます。Always Encrypted with secure enclaves is only available on Windows OS.

インテリジェントなクエリ処理 (CTP 2.0)Intelligent query processing (CTP 2.0)

  • 行モード メモリ許可フィードバックは、バッチ モードと行モード両方の演算子のメモリ許可サイズを調整することにより、SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) で導入されたメモリ許可フィードバックの機能を拡張します。Row mode memory grant feedback expands on the memory grant feedback feature introduced in SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) by adjusting memory grant sizes for both batch and row mode operators. メモリ許可条件が過剰な場合、許可されるメモリが実際に使われるメモリ サイズの 2 倍より多いと、メモリ許可フィードバックはメモリ許可を再計算します。For an excessive memory grant condition, if the granted memory is more than two times the size of the actual used memory, memory grant feedback will recalculate the memory grant. その後は、連続実行で要求されるメモリが少なくなります。Consecutive executions will then request less memory. メモリ許可が過少な場合、ディスクへの書き込みが発生すると、メモリ許可フィードバックはメモリ許可の再計算をトリガーします。For an insufficiently sized memory grant that results in a spill to disk, memory grant feedback will trigger a recalculation of the memory grant. その後は、連続実行で要求されるメモリが多くなります。Consecutive executions will then request more memory. この機能は、データベース互換性レベル 150 では既定で有効です。This feature is enabled by default under database compatibility level 150.

  • 概算 COUNT DISTINCT は、グループ内の一意の非 null 値の概数を返します。Approximate COUNT DISTINCT returns the approximate number of unique non-null values in a group. この関数は、ビッグ データのシナリオで使用するために設計されています。This function is designed for use in big data scenarios. この関数は、次の条件がすべて満たされるクエリ向けに最適化されています。This function is optimized for queries where all the following conditions are true:

    • 数百万行以上のデータ セットにアクセスする。Accesses data sets of at least millions of rows.
    • 多数の個別値を持つ 1 つまたは複数の列を集計する。Aggregates a column or columns that have a large number of distinct values.
    • 絶対的な精度より応答性が重視される。Responsiveness is more critical than absolute precision.
      • 通常、APPROX_COUNT_DISTINCT は正確な答の 2% 以内の結果を返します。APPROX_COUNT_DISTINCT returns results that are typically within 2% of the precise answer.
      • 正確な答に必要な時間より短い時間で、おおよその答を返します。And it returns the approximate answer in a small fraction of the time needed for the precise answer.
  • 行ストアのバッチ モードでは、バッチ モードでクエリを処理するのに列ストア インデックスが不要になりました。Batch mode on rowstore no longer requires a columnstore index to process a query in batch mode. バッチ モードのクエリ演算子は、一度に 1 行だけでなく、行のセットを処理できます。Batch mode allows query operators to work on a set of rows, instead of just one row at a time. この機能は、データベース互換性レベル 150 では既定で有効です。This feature is enabled by default under database compatibility level 150. 次のすべてが当てはまる場合、行ストア テーブルにアクセスするクエリはバッチ モードによって速度が向上します。Batch mode improves the speed of queries that access rowstore tables when all the following are true:

    • クエリで、結合や集計演算子などの分析演算子が使用されている。The query uses analytic operators such as joins or aggregation operators.
    • クエリに 100,000 行以上が関係する。The query involves 100,000 or more rows.
    • クエリが、入力/出力データ バインドではなく CPU バインドである。The query is CPU bound, rather than input/output data bound.
    • 列ストア インデックスを作成して使用すると、次のいずれかの欠点がある。Creation and use of a columnstore index would have one of the following drawbacks:
      • クエリに加わるオーバーヘッドが大きすぎる。Would add too much overhead to the query.
      • 列ストア インデックスでまだサポートされていない機能に依存するアプリケーションのため不可能である。Or, is not feasible because your application depends on a feature that is not yet supported with columnstore indexes.
  • テーブル変数の遅延コンパイルを使用すると、テーブル変数を参照するクエリのプランの品質および全体的なパフォーマンスが向上します。Table variable deferred compilation improves plan quality and overall performance for queries referencing table variables. 最適化と最初のコンパイルの実行中に、この機能は実際テーブル変数の行数に基づくカーディナリティの推定を反映します。During optimization and initial compilation, this feature will propagate cardinality estimates that are based on actual table variable row counts. この正確な行数の情報は、ダウンストリーム プラン操作を最適化するために使用されます。This accurate row count information will be used for optimizing downstream plan operations. この機能は、データベース互換性レベル 150 では既定で有効です。This feature is enabled by default under database compatibility level 150.

インテリジェントなクエリ処理機能を使用するには、データベースを COMPATIBILITY_LEVEL = 150 に設定します。To use intelligent query processing features, set database COMPATIBILITY_LEVEL = 150.

Java 言語のプログラミング機能の拡張 (CTP 2.0)Java language programmability extensions (CTP 2.0)

  • Java 言語拡張機能 (プレビュー) :Java 言語の拡張機能を使用して、SQL ServerSQL Server で Java コードを実行します。Java language extension (preview): Use the Java language extension to execute Java code in SQL ServerSQL Server. SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview では、機能 "Machine Learning Services (データベース内)" を SQL ServerSQL Server インスタンスに追加すると、この拡張機能がインストールされます。In SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview, this extension is installed when you add the feature 'Machine Learning Services (in-database)' to your SQL ServerSQL Server instance.

SQL グラフ機能 (CTP 2.3)SQL Graph features (CTP 2.3)

  • グラフ一致クエリで派生テーブルまたはビューの別名を使用する (CTP 2.1) SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview上でのグラフ クエリでは、MATCH 構文内にビューおよび派生テーブルの別名を使用することがサポートされています。Use derived table or view aliases in graph match query (CTP 2.1) Graph queries on SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview preview support using view and derived table aliases in the MATCH syntax. MATCH 内でこれらの別名を使用するには、UNION ALL 演算子を使用して、ノード テーブルのセットまたはエッジ テーブルのセットのいずれかに対してビューおよび派生テーブルを作成する必要があります。To use these aliases in MATCH, the views and derived tables must be created on either a set of node or a set of edge tables, using the UNION ALL operator. ノードまたはエッジのテーブルでは、フィルターが用意されている場合もあればそうでない場合もあります。The node or edge tables may or may not have filters on it. MATCH クエリ内で派生テーブルおよびビューの別名を使用する機能は、ご利用のグラフ内の 2 つ以上のエンティティ間で、異種のエンティティまたは異種の接続についてクエリを実行したいというシナリオにおいて非常に便利です。The ability to use derived table and view aliases in MATCH queries can be very useful in scenarios where you are looking to query heterogeneous entities or heterogeneous connections between two or more entities in your graph.

  • MERGE DML での一致サポート (CTP 2.0) を使用すると、個別の INSERTUPDATE、または DELETE ステートメントではなく、単一のステートメントでグラフのリレーションシップを指定できます。Match support in MERGE DML (CTP 2.0) allows you to specify graph relationships in a single statement, instead of separate INSERT, UPDATE, or DELETE statements. MERGE ステートメントの MATCH 述語を使用して、新しいデータがあるノードまたはエッジ テーブルから現在のグラフ データをマージします。Merge your current graph data from node or edge tables with new data using the MATCH predicates in the MERGE statement. この機能により、エッジ テーブルでの UPSERT シナリオが可能になります。This feature enables UPSERT scenarios on edge tables. ユーザーは 1 つのマージ ステートメントを使用して、2 つのノードの間で、新しいエッジを挿入したり、既存のエッジを更新したりできます。Users can now use a single merge statement to insert a new edge or update an existing one between two nodes.

  • エッジ制約 (CTP 2.0) が SQL グラフのエッジ テーブルに導入されています。Edge constraints (CTP 2.0) are introduced for edge tables in SQL Graph. エッジ テーブルは、任意のノードをデータベース内の他の任意のノードに接続できます。Edge tables can connect any node to any other node in the database. エッジ制約の導入により、この動作にいくつかの制限を適用できるようになります。With introduction of edge constraints, you can now apply some restrictions on this behavior. 新しい CONNECTION 制約を使用して、特定のエッジ テーブルが接続できるノードの種類をスキーマで指定できます。The new CONNECTION constraint can be used to specify the type of nodes a given edge table will be allowed to connect to in the schema.

    (CTP 2.3) この機能をさらに拡張すると、エッジ制約で連鎖削除操作を定義できます。(CTP 2.3) Extending this feature further, you can define cascaded delete actions on an edge constraint. 特定のエッジが接続しているノードをユーザーが削除したときのデータベース エンジンの動作を定義できます。You can define the actions that the database engine takes when a user deletes the node(s), that a given edge connects.

オンラインおよび再開可能な DDL 操作に対するデータベース スコープの既定の設定 (CTP 2.0)Database scoped default setting for online and resumable DDL operations (CTP 2.0)

  • オンラインおよび再開可能な DDL 操作に対するデータベース スコープの既定の設定では、データベース レベルで ONLINERESUMABLE のインデックス操作に対して既定の動作を設定できます。インデックスの作成や再構築などの個々のインデックス DDL ステートメントごとにこれらのオプションを定義する必要はありません。Database scoped default setting for online and resumable DDL operations allows a default behavior setting for ONLINE and RESUMABLE index operations at the database level, rather than defining these options for each individual index DDL statement such as index create or rebuild.

  • これらの既定値は、データベース スコープの構成オプション ELEVATE_ONLINEELEVATE_RESUMABLE を使用して設定します。Set these defaults using the ELEVATE_ONLINE and ELEVATE_RESUMABLE database scoped configuration options. いずれのオプションでも、エンジンはサポートされる操作をオンラインまたは再開可能のインデックス実行に自動昇格します。Both options will cause the engine to automatically elevate supported operations to index online or resumable execution. これらのオプションを使用して、次の動作を有効にできます。You can enable the following behaviors using these options:

    • FAIL_UNSUPPORTED オプションでは、すべてのインデックス操作がオンラインまたは再開可能を許可され、オンラインまたは再開可能をサポートされていないインデックス操作は失敗します。FAIL_UNSUPPORTED option allows all index operations online or resumable and fail index operations that are not supported for online or resumable.
    • WHEN_SUPPPORTED オプションでは、サポートされている操作はオンラインまたは再開可能を許可され、サポートされていない操作はオフラインまたは再開不可能で実行されます。WHEN_SUPPPORTED option allows supported operations online or resumable and run index unsupported operations offline or non-resumable.
    • OFF オプションでは、DDL ステートメントで明示的に指定されていない限り、すべてのインデックス操作をオフラインと再開不可能で実行する現在の動作が許可されます。OFF option allows the current behavior of executing all index operations offline and non-resumable unless explicitly specified in the DDL statement.

既定の設定をオーバーライドするには、ONLINE または RESUMABLE オプションをインデックスの作成および再構築コマンドで指定します。To override the default setting, include the ONLINE or RESUMABLE option in the index create and rebuild commands.

この機能がないと、インデックスの作成や再構築などのインデックス DDL ステートメントで、オンラインおよび再開可能のオプションを直接指定する必要があります。Without this feature, you have to specify the online and resumable options directly in the index DDL statement such as index create and rebuild.

再開可能なインデックスの詳細については、再開可能なオンライン インデックスの作成に関するページを参照してください。For more information on index resumable operations, see Resumable Online Index Create.

Always On 可用性グループ - 同期レプリカの増加 (CTP 2.0)Always On Availability Groups - more synchronous replicas (CTP 2.0)

  • 最大 5 つの同期レプリカ: SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) では 3 つであった同期レプリカの最大数が、SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 previewでは 5 つに増加します。Up to five synchronous replicas: SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview increases the maximum number of synchronous replicas to 5, up from 3 in SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x). この 5 つのレプリカのグループを、グループ内で自動フェールオーバーするように構成できます。You can configure this group of five replicas to have automatic failover within the group. 1 つのプライマリ レプリカと、4 つの同期セカンダリ レプリカがあります。There is one primary replica, plus four synchronous secondary replicas.

  • セカンダリ レプリカからプライマリ レプリカへの接続のリダイレクト:接続文字列に指定されたターゲット サーバーに関係なく、クライアント アプリケーションの接続先をプライマリ レプリカにすることができます。Secondary-to-primary replica connection redirection: Allows client application connections to be directed to the primary replica regardless of the target server specified in the connection string. この機能により、リスナーなしで接続をリダイレクトできます。This capability allows connection redirection without a listener. 次のような場合に、セカンダリ レプリカからプライマリ レプリカへの接続のリダイレクトを使用します。Use secondary-to-primary replica connection redirection in the following cases:

    • クラスター テクノロジでリスナー機能が提供されていない。The cluster technology does not offer a listener capability.
    • リダイレクトが複雑になるマルチ サブネット構成。A multi subnet configuration where redirection becomes complex.
    • クラスターの種類が NONE である読み取りスケールアウトまたはディザスター リカバリーのシナリオ。Read scale-out or disaster recovery scenarios where cluster type is NONE.

詳しくは、「セカンダリからプライマリ レプリカへの読み取り/書き込み接続のリダイレクト (Always On 可用性グループ)」をご覧ください。For details, see Secondary to primary replica read/write connection redirection (Always On Availability Groups).

データの検出と分類 (CTP 2.0)Data discovery and classification (CTP 2.0)

データの検出と分類では、SQL ServerSQL Server にネイティブに組み込まれた高度な機能が提供されます。Data discovery and classification provides advanced capabilities that are natively built into SQL ServerSQL Server. 最も機密性の高いデータの分類とラベル付けには、次のような利点があります。Classifying and labeling your most sensitive data provides the following benefits:

  • データのプライバシーに関する基準と規制のコンプライアンス要件を満たすのに役立ちます。Helps meet data privacy standards and regulatory compliance requirements.
  • 監視 (監査) や、機密データへの異常アクセスに対するアラートなど、セキュリティ シナリオをサポートします。Supports security scenarios, such as monitoring (auditing), and alerting on anomalous access to sensitive data.
  • 企業内で機密データが存在する場所を識別しやすくなるので、管理者はデータベースをセキュリティで保護する適切な手順を実行できます。Makes it easier to identify where sensitive data resides in the enterprise, so that administrators can take the right steps to secure the database.

詳しくは、「SQL データの検出と分類」をご覧ください。For more information, see SQL Data Discovery and Classification.

監査も、新しいフィールド data_sensitivity_information が監査ログに追加されて強化されました。このフィールドには、クエリによって返された実際のデータの機密度の分類 (ラベル) が記録されます。Auditing has also been enhanced to include a new field in the audit log called data_sensitivity_information, which logs the sensitivity classifications (labels) of the actual data that was returned by the query. 詳細と例については、「ADD SENSITIVITY CLASSIFICATION」をご覧ください。For details and examples, see Add sensitivity classification.

注意

監査を有効にする方法についての変更はありません。There are no changes in terms of how audit is enabled. 監査レコードには、新しいフィールド data_sensitivity_information が追加されています。このフィールドには、クエリによって返された実際のデータの機密度の分類 (ラベル) が記録されます。There is a new field added to the audit records, data_sensitivity_information, which logs the sensitivity classifications (labels) of the actual data that was returned by the query. 機密データへのアクセスの監査」をご覧ください。See Auditing access to sensitive data.

永続メモリ デバイスの拡張サポート (CTP 2.0)Expanded support for persistent memory devices (CTP 2.0)

永続メモリ デバイスに配置されるすべての SQL ServerSQL Server ファイルが、"エンライト化" モードで動作できるようになりました。Any SQL ServerSQL Server file that is placed on a persistent memory device can now operate in enlightened mode. SQL ServerSQL Server は、効率的な memcpy 操作を使用してオペレーティング システムのストレージ スタックをバイパスし、デバイスに直接アクセスします。directly accesses the device, bypassing the storage stack of the operating system using efficient memcpy operations. このモードでは、このようなデバイスに対して低遅延の入力/出力が許可されるので、パフォーマンスが向上します。This mode improves performance because it allows low latency input/output against such devices. - たとえば、SQL ServerSQL Server には次のようなファイルが含まれます。Examples of SQL ServerSQL Server files include: - データベース ファイルDatabase files - トランザクション ログ ファイルTransaction log files - インメモリ OLTP チェックポイント ファイルIn-Memory OLTP checkpoint files - 永続メモリは、ストレージ クラス メモリとも呼ばれます。Persistent memory is also known as storage class memory. - 永続メモリは、Microsoft 以外の Web サイトでは非公式に pmem と呼ばれることがあります。Persistent memory is occasionally referred to informally as pmem on some non-Microsoft websites.

注意

このプレビュー リリースでは、永続メモリ デバイス上のファイルのエンライトメントは Linux でのみ利用できます。For this preview release, enlightenment of files on persistent memory devices is only available on Linux. Windows 上の SQL ServerSQL Server では、SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x) 以降で永続メモリ デバイスがサポートされています。SQL ServerSQL Server on Windows supports persistent memory devices starting with SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x).

DBCC CLONEDATABASE での列ストア統計のサポート (CTP 2.0)Support for columnstore statistics in DBCC CLONEDATABASE (CTP 2.0)

DBCC CLONEDATABASE では、データをコピーすることなく、クエリのパフォーマンスに関する問題のトラブルシューティングに必要なすべての要素を含むスキーマのみのデータベースのコピーが作成されます。DBCC CLONEDATABASE creates a schema-only copy of a database that includes all the elements necessary to troubleshoot query performance issues without copying the data. 以前のバージョンの SQL ServerSQL Server のコマンドでは、列ストア インデックスのクエリのトラブルシューティングを正確に行うために必要な統計情報がコピーされず、手作業でこの情報をキャプチャする必要がありました。In previous versions of SQL ServerSQL Server, the command did not copy the statistics necessary to accurately troubleshoot columnstore index queries and manual steps were required to capture this information. 現在の SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 previewDBCC CLONEDATABASE では、列ストア インデックスの統計 BLOB が自動的にキャプチャされるので、手動で行う必要ありません。Now in SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview, DBCC CLONEDATABASE automatically captures the stats blobs for columnstore indexes, so no manual steps will be required.

sp_estimate_data_compression_savings に追加された新しいオプション (CTP 2.0)New options added to sp_estimate_data_compression_savings (CTP 2.0)

sp_estimate_data_compression_savings は、要求されたオブジェクトの現在のサイズ、および要求された圧縮状態での推定オブジェクト サイズを返します。sp_estimate_data_compression_savings returns the current size of the requested object and estimates the object size for the requested compression state. 現在、このプロシージャでは、NONEROWPAGE の 3 つのオプションがサポートされています。Currently this procedure supports three options: NONE, ROW, and PAGE. SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview では、COLUMNSTORECOLUMNSTORE_ARCHIVE の 2 つの新しいオプションが導入されています。introduces two new options: COLUMNSTORE and COLUMNSTORE_ARCHIVE. これらの新しいオプションを使用すると、標準またはアーカイブいずれかの列ストア圧縮を使用してテーブルに列ストア インデックスを作成した場合に節約される領域を見積もることができます。These new options will allow you to estimate the space savings if a columnstore index is created on the table using either standard or archive columnstore compression.

SQL Server Machine Learning Services フェールオーバー クラスターとパーティション ベースのモデリング (CTP 2.0)SQL Server Machine Learning Services failover clusters and partition based modeling (CTP 2.0)

  • パーティション ベースのモデリング:sp_execute_external_script に追加された新しいパラメーターを使用し、データのパーティションごとに外部スクリプトが処理されます。Partition-based modeling: Process external scripts per partition of your data using the new parameters added to sp_execute_external_script. この機能は、1 つの大きいモデルではなく、多数の小さいモデル (データのパーティションごとに 1 つのモデル) のトレーニングをサポートします。This functionality supports training many small models (one model per partition of data) instead of one large model.

  • Windows Server フェールオーバー クラスター:Windows Server フェールオーバー クラスター上の Machine Learning Services に高可用性を構成します。Windows Server Failover Cluster: Configure high availability for Machine Learning Services on a Windows Server Failover Cluster.

詳しくは、「What's new in SQL Server Machine Learning Services」(SQL Server Machine Learning Services の新機能) をご覧ください。For detailed information, see What's new in SQL Server Machine Learning Services.

既定で有効になる軽量クエリ プロファイリング インフラストラクチャ (CTP 2.0)Lightweight query profiling infrastructure enabled by default (CTP 2.0)

軽量クエリ プロファイリング インフラストラクチャ (LWP) では、標準のプロファイリング メカニズムよりも効率的にクエリのパフォーマンス データが提供されます。The lightweight query profiling infrastructure (LWP) provides query performance data more efficiently than standard profiling mechanisms. 軽量プロファイリングが既定で有効になるようになりました。Lightweight profiling is now enabled by default. この機能は、SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x) SP1 で導入されました。It was introduced in SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x) SP1. 軽量プロファイリングでは推定 2% の CPU オーバーヘッドでクエリ実行統計コレクション メカニズムが提供されるのに対し、標準クエリ プロファイリング メカニズムでは最大 75% の CPU オーバーヘッドが発生します。Lightweight profiling offers a query execution statistics collection mechanism with an expected overhead of 2% CPU, compared with an overhead of up to 75% CPU for the standard query profiling mechanism. 以前のバージョンでは、既定ではオフでした。On previous versions, it was OFF by default. データベース管理者は、トレース フラグ 7412 でこの機能を有効にできます。Database administrators could enable it with trace flag 7412.

軽量プロファイリングの詳細については、クエリ プロファイリング インフラストラクチャに関するページを参照してください。For more information on lightweight profiling, see Query Profiling Infrastructure.

CTP 2.3 新しいデータベース スコープの構成 LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING が、軽量クエリ プロファイリング インフラストラクチャを有効または無効にするために導入されました。CTP 2.3 A new database scoped configuration LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING is introduced to enable or disable the lightweight query profiling infrastructure.

新しい PolyBase コネクタNew PolyBase connectors

  • SQL ServerSQL Server、Oracle、Teradata、MongoDB 用の新しいコネクタ: SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview では、SQL ServerSQL Server、Oracle、Teradata、および MongoDB 用に外部データへの新しいコネクタが導入されています。New connectors for SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata, and MongoDB: SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview introduces new connectors to external data for SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata, and MongoDB.

ページ情報を返す新しい sys.dm_db_page_info システム関数 (CTP 2.0)New sys.dm_db_page_info system function returns page information (CTP 2.0)

sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) では、データベースでのページに関する情報が返されます。sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) returns information about a page in a database. この関数では、object_idindex_idpartition_id など、ページからのヘッダー情報を含む行が返されます。The function returns a row that contains the header information from the page, including the object_id, index_id, and partition_id. この関数を使用すると、ほとんどの場合に DBCC PAGE を使用する必要がなくなります。This function replaces the need to use DBCC PAGE in most cases.

ページ関連の待機のトラブルシューティングを容易にするため、page_resource という名前の新しい列も sys.dm_exec_requestssys.sysprocesses に追加されました。In order to facilitate troubleshooting of page-related waits, a new column called page_resource was also added to sys.dm_exec_requests and sys.sysprocesses. この新しい列を使用すると、別の新しいシステム関数 sys.fn_PageResCracker を介して、これらのビューに sys.dm_db_page_info を結合できます。This new column allows you to join sys.dm_db_page_info to these views via another new system function - sys.fn_PageResCracker. 例として、次のスクリプトをご覧ください。See the following script as an example:

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

SQL Server on LinuxSQL Server on Linux

  • Kubernetes に対する Docker コンテナー上の Always On 可用性グループ (CTP 2.2) :Kubernetes は、SQL ServerSQL Server インスタンスで実行されているコンテナーを調整して、SQL Server Always On 可用性グループで高可用性のデータベース セットを提供できます。Always On Availability Group on Docker containers with Kubernetes (CTP 2.2): Kubernetes can orchestrate containers running SQL ServerSQL Server instances to provide a highly available set of databases with SQL Server Always On Availability Groups. Kubernetes オペレーターは、mssql-server コンテナーと正常性モニターを備えたコンテナーを含む StatefulSet をデプロイします。A Kubernetes operator deploys a StatefulSet including a container with mssql-server container, and a health monitor.

  • 新しいコンテナー レジストリ (CTP 2.1) :SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview および SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) のすべてのコンテナー イメージが、Microsoft Container Registry に格納されるようになります。New container registry (CTP 2.1): All container images for SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview as well as SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) are now located in the Microsoft Container Registry. Microsoft Container Registry は、Microsoft 製品のコンテナーを配布するための公式のコンテナー レジストリです。Microsoft Container Registry is the official container registry for the distribution of Microsoft product containers. さらに、認定された RHEL ベースのイメージが発行されるようになります。In addition, certified RHEL-based images are now published.

    • Microsoft Container Registry: mcr.microsoft.com/mssql/server:vNext-CTP2.0Microsoft Container Registry: mcr.microsoft.com/mssql/server:vNext-CTP2.0
    • 認定済みの RHEL ベースのコンテナー イメージ: mcr.microsoft.com/mssql/rhel/server:vNext-CTP2.0Certified RHEL-based container images: mcr.microsoft.com/mssql/rhel/server:vNext-CTP2.0
  • レプリケーションのサポート (CTP 2.0) : SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview では、Linux での SQL Server レプリケーションがサポートされています。Replication support (CTP 2.0): SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview supports SQL Server Replication on Linux. SQL エージェントを備えた Linux 仮想マシンは、パブリッシャー、ディストリビューター、またはサブスクライバーになることができます。A Linux virtual machine with SQL Agent can be a publisher, distributor, or subscriber.

    次の種類のパブリケーションを作成します。Create the following types of publications:

    • トランザクションTransactional
    • スナップショットSnapshot
    • MergeMerge

    レプリケーション SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio を構成するか、またはレプリケーション ストアド プロシージャを使用します。Configure replication SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio or use replication stored procedures.

  • Microsoft 分散トランザクション コーディネーター (MSDTC) のサポート (CTP 2.0) : SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview on Linux では、Microsoft 分散トランザクション コーディネーター (MSDTC) がサポートされています。Support for the Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC) (CTP 2.0): SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview on Linux supports the Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC). 詳しくは、「How to configure MSDTC on Linux」(Linux で MSDTC を構成する方法) をご覧ください。For details, see How to configure MSDTC on Linux.

  • サード パーティの AD プロバイダーに対する OpenLDAP のサポート (CTP 2.0) : SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview on Linux は OpenLDAP をサポートしているので、サード パーティのプロバイダーが Active Directory に参加できます。OpenLDAP support for third-party AD providers (CTP 2.0): SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview on Linux supports OpenLDAP, which allows third-party providers to join Active Directory.

  • Linux での Machine Learning (CTP 2.0) :SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview Machine Learning Services (データベース内) が Linux でサポートされるようになりました。Machine Learning on Linux (CTP 2.0): SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview Machine Learning Services (In-Database) is now supported on Linux. サポートには、sp_execute_external_script ストアド プロシージャが含まれます。Support includes sp_execute_external_script stored procedure. Linux に Machine Learning Services をインストールする方法については、R と Python をサポートする Machine Learning Services の Linux へのインストールSQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 previewに関するページをご覧ください。For instructions on how to install Machine Learning Services on Linux, see Install SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview Machine Learning Services R and Python support on Linux.

Master Data ServicesMaster Data Services

  • Silverlight コントロールの HTML への置き換え (CTP 2.0) : マスター データ サービス (MDS) ポータルが、Silverlight に依存しなくなりました。Silverlight controls replaced with HTML (CTP 2.0): The Master Data Services (MDS) portal no longer depends on Silverlight. 以前の Silverlight コンポーネントはすべて、HTML コントロールに置き換えられました。All the former Silverlight components have been replaced with HTML controls.

セキュリティSecurity

  • SQL Server 構成マネージャーでの証明書管理 (CTP 2.0) : SSL/TLS 証明書は、SQL Server インスタンスへのアクセスをセキュリティで保護するために広く使われています。Certificate management in SQL Server Configuration Manager (CTP 2.0): SSL/TLS certificates are widely used to secure access to SQL Server instances. 証明書の管理が SQL Server 構成マネージャーに統合され、次のような一般的なタスクが簡単になりました。Certificate management is now integrated into the SQL Server Configuration Manager, simplifying common tasks such as:

    • SQL ServerSQL Server インスタンスにインストールされている証明書の表示と検証。Viewing and validating certificates installed in a SQL ServerSQL Server instance.
    • 有効期限が近い証明書の表示。Viewing certificates close to expiration.
    • Always On 可用性グループに参加しているコンピューターへの証明書の展開 (プライマリ レプリカを保持するノードから)。Deploy certificates across machines participating in Always On Availability Groups (from the node holding the primary replica).
    • フェールオーバー クラスター インスタンスに参加しているコンピューターへの証明書の展開 (アクティブなノードから)。Deploy certificates across machines participating in a failover cluster instance (from the active node).

    注意

    ユーザーには、すべてのクラスター ノードでの管理者権限が必要です。User must have administrator permissions on all the cluster nodes.

ツールTools

  • Azure Data Studio:以前 SQL Operations Studio というプレビュー名でリリースされていた Azure Data Studio は、軽量、最新、オープン ソース、クロスプラットフォームのデスクトップ ツールであり、データの開発と管理におけるほとんどの一般的なタスクに対応します。Azure Data Studio: Previously released under the preview name SQL Operations Studio, Azure Data Studio is a lightweight, modern, open source, cross-platform desktop tool for the most common tasks in data development and administration. Azure Data Studio と SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview プレビュー拡張機能を使用すると、オンプレミスおよびクラウドの Windows、macOS、Linux 上の SQL Server に接続できます。With Azure Data Studio and the SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview Preview extension you can connect to SQL Server on premises and in the cloud on Windows, macOS, and Linux. Azure Data Studio では次のことができます。Azure Data Studio allows you to:

  • AAD がサポートされるようになりました。AAD is now supported. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • Notebook ビュー UI が Azure Data Studio コアに移動されました。Notebook view UI has moved into Azure Data Studio core. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • Hadoop 分散ファイル システム (HDFS) から SQL Server ビッグ データ クラスターに外部データ ソースを作成する新しいウィザードが追加されました。Added new wizard to create external data sources from Hadoop Distributed File System (HDFS) to SQL Server Big Data Cluster. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • Notebook ビューアーの UI が強化されました。Improved Notebook viewer UI. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • 新しい Notebook API が追加されました。Added new Notebook APIs. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • Python パッケージの更新を支援するための [Reinstall Notebook dependencies](Notebook の依存関係の再インストール) コマンドが追加されました。Added "Reinstall Notebook dependencies" command to assist with Python package updates. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
  • SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview ビッグ データ クラスターに接続して管理します。Connect and manage SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview big data clusters. (CTP 2.1)(CTP 2.1)
  • 非常に高速の Intellisense、コード スニペット、ソース管理が統合された最新の開発環境で、クエリを編集して実行できます。Edit and run queries in a modern development environment with lightning fast Intellisense, code snippets, and source control integration. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • 組み込まれている結果セット グラフ化機能を使用して、すばやくデータを視覚化できます。Quickly visualize data with built-in charting of your result sets. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • カスタマイズ可能なウィジェットを使用して、サーバーおよびデータベース用のカスタム ダッシュボードを作成できます。Create custom dashboards for your servers and databases using customizable widgets. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • 組み込みのターミナルを使用して、広範な環境を簡単に管理できます。Easily manage your broader environment with the built-in terminal. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Jupyter を基に構築された統合ノートブック エクスペリエンスでデータを分析できます。Analyze data in an integrated notebook experience built on Jupyter. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • カスタム テーマと拡張機能を使用して自分のエクスペリエンスを拡張できます。(CTP 2.0)Enhance your experience with custom theming and extensions.(CTP 2.0)
  • 組み込まれているサブスクリプションとリソースのブラウザーを使用して、Azure リソースを調べることができます。And explore your Azure resources with a built-in subscription and resource browser. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • SQL Server ビッグ データ クラスターを使用するシナリオをサポートします。Supports scenarios using SQL Server big data cluster. (CTP 2.0)(CTP 2.0)

ヒント

Azure Data Studio の最新の機能向上については、「Azure Data Studio のリリース ノート」をご覧ください。For the latest improvements to Azure Data Studio, see the Azure Data Studio release notes.

  • SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (プレビュー) : SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 previewをサポートします。SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (preview): Supports SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview.

    • SSMS から Azure Data Studio を起動します。Launch Azure Data Studio from SSMS. (CTP 2.3)(CTP 2.3)
    • セキュリティで保護されたエンクレーブが設定された Always Encrypted をサポートします。Support for Always Encrypted with secure enclaves. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • ダウンロード サイズが小さくなりました。Smaller download size. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • Visual Studio 2017 Isolated Shell に基づくようになりました。Now based on the Visual Studio 2017 Isolated Shell. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • 完全な一覧については、SSMS の変更ログに関する記事をご覧ください。For a complete list, see the SSMS changelog. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • SQL Server PowerShell モジュール: SQL Server の開発者、管理者、BI 専門家は、SqlServer PowerShell モジュールを使用して、データベースの配置とサーバーの管理を自動化できます。SQL Server PowerShell module: The SqlServer PowerShell module allows SQL Server developers, admins, and BI professionals to automate database deployment and server administration.

    • 21.0 から 21.1 にアップグレードして SMO v150 をサポートします。Upgrade from 21.0 to 21.1 to support SMO v150.
    • AS/IS/RS グループを表示するように SQL Server プロバイダー (SQLRegistration) が更新されました。Updated SQL Server provider (SQLRegistration) to display AS/IS/RS groups.
    • SQL Server 2014 を対象にしたときの New-SqlAvailabilityGroup コマンドレットの問題を修正しました。Fixed issue in New-SqlAvailabilityGroup cmdlet when targeting SQL Server 2014.
    • Set-SqlAvailabilityReplicaNew-SqlAvailabilityReplica–LoadBalancedReadOnlyRoutingList パラメーターが追加されました。Added –LoadBalancedReadOnlyRoutingList parameter to Set-SqlAvailabilityReplica and New-SqlAvailabilityReplica.
    • Azure Analysis Services に対して AnalysisService からキャッシュされたログイン トークンを使用するように Login-AzureAsAccount コマンドレットが更新されました。Updated AnalysisService cmdlet to use cached login token from Login-AzureAsAccount for Azure Analysis Services.

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

表形式モデルの多対多リレーションシップ (CTP 2.4)Many-to-many relationships in tabular models (CTP 2.4)

この機能では、両列が一意でない場合の多対多リレーションシップが許可されます。This feature allows many-to-many relationships between tables where both columns are non-unique. ディメンションのキー列よりも高い粒度でディメンションとファクト テーブル間のリレーションシップを定義できます。A relationship can be defined between a dimension and fact table at a granularity higher than the key column of the dimension. これにより、ディメンション テーブルを正規化せずに済み、結果のモデルが、論理的にグループ化された列を持つより少数のテーブルのものとなるので、ユーザー エクスペリエンスを向上できます。This avoids having to normalize dimension tables and can improve the user experience because the resulting model has a smaller number of tables with logically grouped columns. この CTP 2.4 リリースでは、多対他リレーションシップはエンジンに限定された機能です。For this CTP 2.4 release, many-to-many relationships are engine-only features.

多対多リレーションシップでは、モデルは 1470 互換性レベルである必要があり、これは現在 SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview CTP 2.3 以降でのみサポートされています。Many-to-many relationships require models be at the 1470 compatibility level, which is currently supported only in SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview CTP 2.3 and later. この CTP 2.4 リリースでは、多対多リレーションシップは、Tabular Object Model (TOM) API、テーブル モデル スクリプト言語 (TMSL)、およびオープン ソースの表形式エディター ツールを使用して作成できます。For this CTP 2.4 release, many-to-many relationships can be created by using the Tabular Object Model (TOM) API, Tabular Model Scripting Language (TMSL), and the open-source Tabular Editor tool. SQL Server Data Tools (SSDT) でのサポートは、将来のリリースとドキュメントで組み込まれます。Support in SQL Server Data Tools (SSDT) will be included in a future release, as will documentation. この機能および他の CTP 機能のリリースに関する追加情報は、Analysis Services のブログで提供されます。Additional information for this and other CTP feature releases will be provided in the Analysis Services blog.

リソース ガバナンスのメモリ設定 (CTP 2.4)Memory settings for resource governance (CTP 2.4)

ここで説明するメモリ設定は、Azure Analysis Service で既に使用できます。The memory settings described here are already available in Azure Analysis Services. CTP 2.4 以降では、SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview の Analysis Services でもサポートされるようになりました。Beginning with CTP 2.4, they are now also supported by SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview Analysis Services.

  • Memory\QueryMemoryLimit: このメモリ プロパティは、モデルに送信された DAX クエリによって構築されたメモリ スプールを制限するために使用できます。Memory\QueryMemoryLimit - This memory property can be used to limit memory spools built by DAX queries submitted to the model.
  • DbpropMsmdRequestMemoryLimit: この XMLA プロパティは、接続用の Memory\QueryMemoryLimit サーバー プロパティ値をオーバーライドするために使用できます。DbpropMsmdRequestMemoryLimit - This XMLA property can be used to override the Memory\QueryMemoryLimit server property value for a connection.
  • OLAP\Query\RowsetSerializationLimit: このサーバー プロパティは、行セットで返される行数を制限するために使用でき、サーバー リソースが広範なデータ エクスポートの用途に使用されるのを防ぎます。OLAP\Query\RowsetSerializationLimit - This server property limits the number of rows returned in a rowset, protecting server resources from extensive data export usage. このプロパティは、DAX クエリと MDX クエリの両方に適用されます。This property applies to both applies to both DAX and MDX queries.

これらのプロパティは、SQL Server Management Studio (SSMS) の最新バージョンを使用して設定できます。These properties can be set by using the latest version of SQL Server Management Studio (SSMS). この機能の追加情報は、Analysis Services のブログで提供します。Additional information for this feature will be provided in the Analysis Services blog.

テーブル モデルでの計算グループ (CTP 2.3)Calculation groups in tabular models (CTP 2.3)

計算グループは、タイム インテリジェンスのような、同じ計算を使用するメジャーの数が増加する可能性のある複雑なモデルで一般的な問題に対処します。Calculation groups address a common issue in complex models where there can be a proliferation of measures using the same calculations, such as time-intelligence. 計算グループは、レポート クライアントでは 1 つの列を含むテーブルとして示されます。Calculation groups are shown in reporting clients as a table with a single column. 列内の各値は、メジャーに適用できる再利用可能な計算または計算アイテムを表します。Each value in the column represents a reusable calculation, or calculation item, that can be applied to any of the measures.

計算グループは任意の数の計算アイテムを保持できます。A calculation group can have any number of calculation items. 各計算アイテムは DAX 式によって定義されます。Each calculation item is defined by a DAX expression. 計算グループを操作するため、次の 3 つの新しい DAX 関数が導入されています。Three new DAX functions are introduced to work with calculation groups:

  • SELECTEDMEASURE() - 現在コンテキスト内にあるメジャーへの参照を返します。SELECTEDMEASURE() - Returns a reference to the measure currently in context.

  • SELECTEDMEASURENAME() - 現在コンテキスト内にあるメジャーの名前を含む文字列を返します。SELECTEDMEASURENAME() - Returns a string containing the name of the measure currently in context.

  • ISSELECTEDMEASURE(M1, M2, …) - 現在コンテキスト内にあるメジャーが引数として指定されているメジャーの 1 つかどうかを示すブール値を返します。ISSELECTEDMEASURE(M1, M2, …) - Returns a Boolean indicating whether the measure currently in context is one of those specified as an argument.

新しい DAX 関数に加えて、次の 2 つの新しい動的管理ビューが導入されています。In addition to new DAX functions, two new Dynamic Management Views are introduced:

  • TMSCHEMA_CALCULATION_GROUPS
  • TMSCHEMA_CALCULATION_ITEMS
このリリースの制限:Limitations in this release:
  • ALLSELECTED DAX 関数はまだサポートされません。The ALLSELECTED DAX function is not yet supported.
  • 計算グループ テーブルで定義された行レベル セキュリティは、まだサポートされていません。Row Level Security defined on the calculation-group table is not yet supported.
  • 計算グループ テーブルで定義されたオブジェクト レベル セキュリティは、まだサポートされていません。Object Level Security defined on the calculation-group table is not yet supported.
  • 計算アイテムを参照する DetailsRows 式は、まだサポートされていません。DetailsRows expressions referring to calculation items are not yet supported.
  • MDX はまだサポートされていません。MDX is not yet supported.
このリリースの既知の問題:Known issues in this release:
  • モデルに計算グループが存在する場合、メジャーがバリアント データ型を返す場合があります。これにより、メジャーを参照する計算済みの列と表の更新が失敗します。The presence of calculation groups in a model may cause measures to return variant data types, which can cause refresh failures for calculated columns and tables that refer to measures.
互換性レベルCompatibility level

計算グループでは、モデルは 1470 互換性レベルである必要があり、これは現在 SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview CTP 2.3 以降でのみサポートされています。Calculation groups require models be at the 1470 compatibility level, which is currently supported only in SQL Server 2019 プレビューSQL Server 2019 preview CTP 2.3 and later. 現時点では、計算グループは、Tabular Object Model (TOM) API、テーブル モデル スクリプト言語 (TMSL)、およびオープン ソースの表形式エディター ツールを使用することによって作成できます。At this time, calculation groups can be created by using the Tabular Object Model (TOM) API, Tabular Model Scripting Language (TMSL), and the open-source Tabular Editor tool. SQL Server Data Tools (SSDT) でのサポートは、将来のリリースとドキュメントで組み込まれます。Support in SQL Server Data Tools (SSDT) will be included in a future release, as will documentation. この機能および他の CTP 機能のリリースに関する追加情報は、Analysis Services のブログで提供されます。Additional information for this and other CTP feature releases will be provided in the Analysis Services blog.

参照See also

次の手順Next steps

info_tip ヘルプの参照Get Help