SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) の新機能What's new in SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x)

適用対象: yesSQL Server noAzure SQL Database noAzure Synapse Analytics (SQL DW) noParallel Data Warehouse APPLIES TO: yesSQL Server noAzure SQL Database noAzure Synapse Analytics (SQL DW) noParallel Data Warehouse

SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) は以前のリリースに基づいて構築され、開発言語、データ型、オンプレミスまたはクラウド環境、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。builds on previous releases to grow SQL Server as a platform that gives you choices of development languages, data types, on-premises or cloud environments, and operating systems.

この記事では、SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) の新機能と拡張機能について要約します。This article summarizes the new features and enhancements for SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x).

詳細および既知の問題については、「SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) リリース ノート」を参照してください。For more information and known issues, see SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) release notes.

SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) 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。For the best experience with SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x), use the latest tools.

SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) では、SQL ServerSQL Server 用の ビッグ データ クラスターBig Data Clusters が導入されています。introduces ビッグ データ クラスターBig Data Clusters for SQL ServerSQL Server. また、SQL Server データベース エンジン、SQL Server Analysis Services、SQL Server Machine Learning Services、SQL Server on Linux、SQL Server マスター データ サービスに対する追加機能と機能強化も提供されています。It also provides additional capability and improvements for the SQL Server database engine, SQL Server Analysis Services, SQL Server Machine Learning Services, SQL Server on Linux, and SQL Server Master Data Services.

以下のセクションでは、これらの機能の概要について説明します。The following sections provide an overview of these features.

データの仮想化と SQL Server 2019 ビッグ データ クラスターSQL Server 2019 Big Data ClustersData virtualization and SQL Server 2019 ビッグ データ クラスターSQL Server 2019 Big Data Clusters

現代の企業はしばしば、データという財産を大量に管理しています。その財産はさまざまなデータ セットからなりますが、サイロ化されたデータ ソースでホストされるデータ セットは会社全体で増加の一途をたどります。Businesses today often preside over vast data estates consisting of a wide array of ever-growing data sets that are hosted in siloed data sources across the company. SQL Server 2019 SQL Server 2019 ビッグ データ クラスターSQL Server 2019 Big Data Clusters を利用すると、機械学習機能や AI 機能など、大量のデータ セットを処理できる環境を実現し、あらゆるデータから分析情報をほぼリアルタイムで取得できます。Gain near real-time insights from all your data with SQL Server 2019 SQL Server 2019 ビッグ データ クラスターSQL Server 2019 Big Data Clusters, which provide a complete environment for working with large sets of data, including machine learning and AI capabilities.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
スケーラブルなビッグ データ ソリューションScalable big data solution Kubernetes で実行している SQL Server、Spark、HDFS コンテナーのスケーラブルなクラスターを配置しますDeploy scalable clusters of SQL Server, Spark, and HDFS containers running on Kubernetes.

Transact-SQL または Spark からビッグ データの読み取り、書き込み、処理を行います。Read, write, and process big data from Transact-SQL or Spark.

大量のビッグ データを使用して、価値の高いリレーショナル データを簡単に組み合わせて分析します。Easily combine and analyze high-value relational data with high-volume big data.

外部データ ソースを照会します。Query external data sources.

SQL Server によって管理される HDFS にビッグ データを格納します。Store big data in HDFS managed by SQL Server.

クラスターを介して複数の外部データ ソースからデータを照会します。Query data from multiple external data sources through the cluster.

AI、機械学習、その他の分析タスクにデータを使用します。Use the data for AI, machine learning, and other analysis tasks.

ビッグ データ クラスターBig Data Clustersアプリケーションをデプロイして実行しますDeploy and run applications in ビッグ データ クラスターBig Data Clusters.

SQL Server マスター インスタンスは、Always On 可用性グループ テクノロジを利用した、あらゆるデータベースを対象とする高可用性とディザスター リカバリーを備えています。The SQL Server master instance provides high availability and disaster recovery for all databases by using Always On availability group technology.
PolyBase によるデータ仮想化Data virtualization with PolyBase 外部の SQL Server、Oracle、Teradata、MongoDB、ODBC データ ソースと外部のテーブルのデータのクエリを実行します。現在、UTF-8 エンコード対応になりました。Query data from external SQL Server, Oracle, Teradata, MongoDB, and ODBC data sources with external tables, now with UTF-8 encoding support. 詳細については、「PolyBase とは」を参照してください。For more information, see What is PolyBase?.
   

詳細については、「SQL Server ビッグ データ クラスターBig Data Clustersとは」を参照してください。For more information, see What are SQL Server ビッグ データ クラスターBig Data Clusters?.

インテリジェント データベースIntelligent Database

SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) は、以前のバージョンのイノベーションに基づいており、既定の設定で業界をリードするパフォーマンスを実現できます。builds on innovations in previous versions to provide industry-leading performance out of the box. インテリジェントなクエリ処理から永続メモリ デバイスのサポートまで、SQL ServerSQL Server のインテリジェント データベース機能を利用することで、アプリケーションやデータベースの設計を変更することなく、すべてのデータベース ワークロードのパフォーマンスとスケーラビリティが向上します。From Intelligent Query Processing to support for persistent memory devices, the SQL ServerSQL Server Intelligent Database features improve performance and scalability of all your database workloads without any changes to your application or database design.

インテリジェントなクエリ処理Intelligent Query Processing

インテリジェントなクエリ処理を使用すると、大規模な処理時に重要な並列ワークロードが改善されることがわかります。With Intelligent Query Processing, you know that critical parallel workloads improve when they're running at scale. 同時に、絶えず変化するデータの世界に常に対応することができます。At the same time, they remain adaptive to the constantly changing world of data. インテリジェントなクエリ処理は、最新のデータベース互換性レベル設定に基づいて既定で使用できます。また、最小限の実装作業で既存のワークロードのパフォーマンスが向上する幅広い影響をもたらします。Intelligent Query Processing is available by default on the latest database compatibility level setting, delivering broad impact that improves the performance of existing workloads with minimal implementation effort.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
行モード メモリ許可フィードバックRow mode memory grant feedback 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で、バッチ モード メモリ許可フィードバックの機能が拡張されます。Expands on the batch mode memory grant feedback feature by adjusting memory grant sizes for both batch and row mode operators. この調整により、メモリが無駄になり、同時実行性が低下する原因となる過剰な許可が自動的に修正されます。This adjustment can automatically correct excessive grants, which result in wasted memory and reduced concurrency. また、メモリ許可が不十分なためにディスクへの負荷が高くなる問題も修正できます。It can also correct insufficient memory grants that cause expensive spills to disk. 行モード メモリ許可フィードバック」を参照してください。See Row mode memory grant feedback.
行ストアでのバッチ モードBatch mode on rowstore 列ストア インデックスを使用せずにバッチ モードを実行できます。Enables batch mode execution without requiring columnstore indexes. バッチ モードの実行では、分析ワークロードの間の CPU 使用効率が向上しますが、SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) までは、クエリに列ストア インデックスを使用する操作が含まれている場合にのみ使用されました。Batch mode execution uses CPU more efficiently during analytical workloads but, until SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x), it was used only when a query included operations with columnstore indexes. ただし、一部のアプリケーションでは、列ストア インデックスでサポートされていない機能が使用されている可能性があるため、バッチ モードを利用できませんでした。However, some applications might use features that aren't supported with columnstore indexes and, therefore, can't leverage batch mode. SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) 以降では、任意の種類のインデックス (行ストアまたは列ストア) を使用する操作がクエリに含まれる適格な分析ワークロードで、バッチ モードが有効になります。Starting with SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x), batch mode is enabled on eligible analytical workloads whose queries include operations with any type of index (rowstore or columnstore). 行ストアでのバッチ モード」を参照してください。See Batch mode on rowstore.
スカラー UDF のインライン化Scalar UDF Inlining スカラー 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。Automatically transforms scalar UDFs into relational expressions and embeds them in the calling SQL query. この変換により、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。This transformation improves the performance of workloads that take advantage of scalar UDFs. スカラー UDF のインライン化に関するページを参照してください。See Scalar UDF Inlining.
テーブル変数の遅延コンパイルTable variable deferred compilation 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。Improves plan quality and overall performance for queries that reference 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 propagates cardinality estimates that are based on actual table variable row counts. この正確な行数の情報によって、ダウンストリーム プラン操作が最適化されます。This accurate row count information optimizes downstream plan operations. テーブル変数の遅延コンパイル」を参照してください。See Table variable deferred compilation.
APPROX_COUNT_DISTINCT による概数クエリ処理Approximate query processing with APPROX_COUNT_DISTINCT 絶対精度は重要でないが応答性は重要であるシナリオでは、優れたコンカレンシーのための COUNT(DISTINCT()) よりリソース使用量が少ない APPROX_COUNT_DISTINCT で大規模なデータセットを集計します。For scenarios when absolute precision isn't important but responsiveness is critical, APPROX_COUNT_DISTINCT aggregates across large datasets while using fewer resources than COUNT(DISTINCT()) for superior concurrency. 概数クエリ処理」を参照してください。See Approximate query processing.
   

メモリ内データベースIn-Memory Database

SQL ServerSQL Server メモリ内データベース テクノロジでは、最新のハードウェア イノベーションを活用して、高度なパフォーマンスとスケールを実現しています。In-Memory Database technologies leverage modern hardware innovation to deliver unparalleled performance and scale. SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) は、メモリ内オンライン トランザクション処理 (OLTP) など、この分野の先行するイノベーションに基づいており、すべてのデータベース ワークロードにわたって新しいレベルのスケーラビリティを実現します。builds on earlier innovations in this area, such as in-memory online transaction processing (OLTP), to unlock a new level of scalability across all your database workloads.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
ハイブリッド バッファー プールHybrid buffer pool 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 SQL Server データベース エンジンSQL Server Database Engine の新機能。New feature of the SQL Server データベース エンジン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」を参照してください。See Hybrid buffer pool.
メモリ最適化 TempDB メタデータMemory-optimized TempDB metadata SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) では、メモリ内データベース機能ファミリの一部として、メモリ最適化 TempDB メタデータという新機能が導入されています。この機能により、効果的にこのボトルネックが除去され、TempDB が多用されるワークロードに対して新たなレベルのスケーラビリティが実現されます。introduces a new feature that is part of the In-Memory Database feature family, memory-optimized TempDB metadata, which effectively removes this bottleneck and unlocks a new level of scalability for TempDB heavy workloads. SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) では、一時テーブルのメタデータの管理に関連するシステム テーブルを、ラッチ フリーの非持続的メモリ最適化テーブルに移動できます。In SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x), the system tables involved in managing temporary table metadata can be moved into latch-free non-durable memory-optimized tables. メモリ最適化 TempDB メタデータ」をご覧ください。See Memory-Optimized TempDB Metadata.
データベース スナップショットのためのメモリ内 OLTP サポートIn-Memory OLTP support for Database Snapshots SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) では、メモリ最適化されたファイルグループが含まれるデータベースのデータベース スナップショットを作成するためのサポートが導入されました。introduces support for creating Database Snapshots of databases that include memory-optimized filegroups.
   

インテリジェントなパフォーマンスIntelligent performance

SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) は以前のリリースのインテリジェント データベースのイノベーションに基づいて構築されており、さらに高速な実行が保証されています。builds on Intelligent Database innovations in previous releases to ensure that it just runs faster. こうした機能強化により、既知のリソースのボトルネックを克服できます。また、すべてのワークロードにわたって予測可能なパフォーマンスを実現するようにデータベース サーバーを構成するオプションが用意されています。These improvements help overcome known resource bottlenecks and provide options for configuring your database server to provide predictable performance across all your workloads.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
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、SQL Server データベース エンジンSQL Server Database Engine 内での最適化を有効にします。Turns on an optimization within the SQL Server データベース エンジンSQL Server 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, which is typically seen with indexes that have a sequential key, such as an identity column, sequence, or date/time column. CREATE INDEX」を参照してください。See CREATE INDEX.
高速順方向カーソルと静的カーソルを強制するForcing 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クエリ ストア プランが用意されています。Provides 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に関するページを参照してください。See Plan forcing support for fast forward and static cursors.
リソース管理Resource governance CREATE WORKLOAD GROUPALTER WORKLOAD GROUPREQUEST_MAX_MEMORY_GRANT_PERCENT オプションの構成可能値が整数から float データ型に変更されており、メモリ上限をさらに細かく制御できます。The configurable value for the REQUEST_MAX_MEMORY_GRANT_PERCENT option of CREATE WORKLOAD GROUP and ALTER WORKLOAD GROUP has been changed from an integer to a float data type, to allow more granular control of memory limits. ALTER WORKLOAD GROUP」と「CREATE WORKLOAD GROUP」を参照してください。See ALTER WORKLOAD GROUP and CREATE WORKLOAD GROUP.
ワークロードの再コンパイルの削減Reduced recompilations for workloads 不要な再コンパイルを減らすことにより、複数のスコープで一時テーブルを使用する場合のパフォーマンスが向上します。Improves performance when using temporary tables across multiple scopes by reducing unnecessary recompilations. ワークロードの再コンパイルの削減に関するページを参照してください。See Reduced recompilations for workloads.
間接チェックポイントのスケーラビリティ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に関するページを参照してください。See Improved indirect checkpoint scalability.
PFS の同時更新Concurrent PFS updates Page Free Space (PFS) ページはデータベース ファイル内の特別なページであり、オブジェクト用の領域を割り当てるときに空き領域を探すために SQL Server によって使用されます。Page Free Space (PFS) pages are special pages within a database file that SQL Server uses to help locate free space when it allocates space for an object. PFS ページでのページ ラッチの競合は、一般に TempDB に関連していますが、多数の同時オブジェクト割り当てスレッドがあるときは、ユーザー データベースでも発生する可能性があります。Page latch contention on PFS pages is commonly associated with TempDB, but it can also occur on user databases when there are many concurrent object allocation threads. この機能強化により、PFS の更新でのコンカレンシー管理方法が変更され、排他的ラッチではなく共有ラッチで更新できるようになります。This improvement changes the way that concurrency is managed with PFS updates so that they can be updated under a shared latch, rather than an exclusive latch. この動作は、SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) 以降のすべてのデータベース (TempDB など) で、既定でオンになります。This behavior is on by default in all databases (including TempDB) starting with SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x).
Scheduler worker の移行Scheduler worker migration worker の移行ではアイドル状態のスケジューラを利用し、同じ NUMA ノード上の別のスケジューラの実行可能キューから worker を移行し、移行された worker のタスクをすぐに再開できます。Worker migration allows an idle scheduler to migrate a worker from the runnable queue of another scheduler on the same NUMA node and immediately resume the task of the migrated worker. この機能強化により、実行時間が長いタスクが偶然同じスケジューラに割り当てられる状況で、よりバランスのとれた CPU 使用率を実現できるようになります。This enhancement provides more balanced CPU usage in situations where long-running tasks happen to be assigned to the same scheduler. 詳細については、「SQL Server 2019 のインテリジェント パフォーマンス - worker の移行」を参照してください。See SQL Server 2019 Intelligent Performance - Worker Migration for more information.
   

監視Monitoring

監視機能が強化され、必要なときにデータベースのワークロードに関するパフォーマンスの分析情報が得られるようになりました。Monitoring improvements unlock performance insights over any database workload, just when you need them.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH sys.dm_os_wait_stats 動的管理ビューの新しい待機の種類。A new wait type in 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に関するページを参照してください。See sys.dm_os_wait_stats.
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 Query Store このポリシーを有効にすると、新しいクエリ ストア キャプチャ ポリシーの設定で追加のクエリ ストア構成を使用して、特定のサーバーでのデータ収集を微調整することができます。When this policy is enabled, additional Query Store configurations are available under a new Query Store Capture Policy setting, to fine-tune data collection in a specific server. ALTER DATABASE の SET オプション」を参照してください。See ALTER DATABASE SET options.
LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING 新しいデータベース スコープの構成。A new database scoped configuration. LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILINGに関するページを参照してください。See LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING.
command 列の sys.dm_exec_requestssys.dm_exec_requests column command SELECT で、クエリの実行を続行する前に、同期統計の更新操作の完了を待機している場合、SELECT (STATMAN) が表示されます。Shows SELECT (STATMAN) if a SELECT is waiting for a synchronous statistics update operation to finish before it continues the query execution. sys.dm_exec_requestsに関するページを参照してください。See sys.dm_exec_requests.
sys.dm_exec_query_plan_stats すべてのクエリに対して、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新しい動的管理関数 (DMF)。A new dynamic management function (DMF) that returns the equivalent of the last known actual execution plan for all queries. sys.dm_exec_query_plan_stats に関するページを参照してください。See sys.dm_exec_query_plan_stats.
LAST_QUERY_PLAN_STATS sys.dm_exec_query_plan_stats を有効にする新しいデータベーススコープの構成。A new database-scoped configuration that enables sys.dm_exec_query_plan_stats. ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION (ALTER データベース スコープ ベースの構成)」を参照してください。See ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION.
query_post_execution_plan_profile 標準プロファイリングを使用する query_post_execution_showplan とは異なり、軽量の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が収集される拡張イベント。An extended event that collects the equivalent of an actual execution plan that's 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に関するページを参照してください。See Query profiling infrastructure.
sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) データベースのページに関する情報が返される新しい DMF。A new DMF that returns information about a page in a database. sys.dm_db_page_info (Transact-SQL)」を参照してください。See sys.dm_db_page_info (Transact-SQL).
   

開発者エクスペリエンスDeveloper experience

SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) は、グラフおよび空間データ型の機能強化、UTF-8 のサポート、新しい拡張フレームワークを備えた世界クラスの開発者エクスペリエンスを提供し続けており、開発者は好みの言語を使ってあらゆるデータの分析情報を得ることができます。continues to provide a world-class developer experience with enhancements to graph and spatial data types, UTF-8 support, and a new extensibility framework that allows developers to use the language of their choice to gain insights across all their data.

グラフGraph

新機能または更新New feature or update 詳細Details
エッジ制約のカスケード削除アクションEdge constraint cascade delete actions 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できるようになりました。You can now define cascaded delete actions on an edge constraint in a graph database. エッジ制約」を参照してください。See Edge constraints.
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ことや、任意の長さのトラバーサルを実行することができるようになりました。You can now use SHORTEST_PATH inside MATCH to find the shortest path between any two nodes in a graph or to perform arbitrary length traversals.
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Partition tables and indexes グラフ テーブルでテーブルとインデックスのパーティション分割がサポートされるようになりました。Graph tables now support table and index partitioning.
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 グラフ一致クエリに関するページを参照してください。See Graph match query.
   

Unicode のサポートUnicode support

複数の国や地域にまたがるビジネスをサポートします。このような場合、顧客の要求に応え、特定の市場規制に準拠する上で、グローバルな多言語データベース アプリケーションとサービスを提供するという要件が重要です。Support businesses across different countries and regions, where the requirement of providing global multilingual database applications and services is critical to meeting customer demands and complying with specific market regulations.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
UTF-8 文字エンコードのサポートSupport for UTF-8 character encoding インポートおよびエクスポートのエンコード時と、文字列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 UTF-8 がサポートされるようになりました。Supports UTF-8 for import and export encoding, and as database-level or column-level collation for string data. サポートには、PolyBase 外部テーブルと Always Encrypted (Enclaves で使用しない場合) が含まれます。Support includes PolyBase external tables, and Always Encrypted (when not used with Enclaves). 照合順序と Unicode のサポートに関するページを参照してください。See Collation and Unicode Support.
   

言語拡張機能Language extensions

新機能または更新New feature or update 詳細Details
新しい Java 言語 SDKNew Java language SDK SQL Server から実行できる Java プログラムの開発が簡略化されます。Simplifies the development of Java programs that can be run from SQL Server. SQL Server 用の Microsoft Extensibility SDK for Java」を参照してください。See Microsoft Extensibility SDK for Java for SQL Server.
Java 言語の SDK はオープンソースですJava language SDK is open source 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 source and available on GitHub.
Java データ型のサポートSupport for Java data types 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.
新しい既定の Java RuntimeNew default Java Runtime SQL Server には、製品全体での Java サポート用に Azul Systems Zulu Embedded が含まれようになりました。SQL Server now includes Azul Systems Zulu Embedded for Java support throughout the product. Free supported Java in SQL Server 2019 is now available」(SQL Server 2019 で無料サポートの Java が利用可能に) を参照してください。See Free supported Java in SQL Server 2019 is now available.
SQL Server 言語拡張機能SQL Server Language Extensions 拡張性フレームワークで外部コードを実行します。Execute external code with the extensibility framework. SQL Server 言語拡張機能」を参照してください。See SQL Server Language Extensions.
外部言語を登録するRegister external languages 新しいデータ定義言語 (DDL) である CREATE EXTERNAL LANGUAGE では、Java などの外部言語が SQL Server に登録されます。A new Data Definition Language (DDL), CREATE EXTERNAL LANGUAGE, registers external languages, such as 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.
   

空間インデックスSpatial

新機能または更新New feature or update 詳細Details
新しい Spatial Reference Identifier (SRID)New spatial reference identifiers (SRIDs) オーストラリアの GDA2020 は、グローバル測位システムとより密接に連携した、さらに堅牢で正確なデータムを提供します。Australian GDA2020 provides a more robust and accurate datum that's more closely aligned with global positioning systems. 新しい SRID は次のとおりです。The new SRIDs are:
  • 地理 2D 用の 78437843 for geographic 2D
  • 地理 3D 用の 78447844 for geographic 3D
新しい SRIDs の定義については、sys.spatial_reference_systems ビューを参照してください。For definitions of new SRIDs, see sys.spatial_reference_systems view.
   

エラー メッセージError messages

ソースとターゲットでデータ型や長さが一致しないために抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスが失敗した場合、これまではトラブルシューティングには時間がかかりました。大規模なデータセットでは特にそうです。When an extract, transform, and load (ETL) process fails because the source and the destination don't have matching data types and/or length, troubleshooting used to be time-consuming, especially in large datasets. SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) を使用すると、データの切り捨てエラーを迅速に分析できます。allows faster insights into data truncation errors.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
詳細な切り捨ての警告Verbose truncation warnings データの切り捨てエラー 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ようになりました。The data truncation error message defaults to include table and column names, and the truncated value. VERBOSE_TRUNCATION_WARNINGSに関するページを参照してください。See VERBOSE_TRUNCATION_WARNINGS.
   

ミッションクリティカル セキュリティMission-critical security

SQL ServerSQL Server には、データベース管理者と開発者が安全なデータベース アプリケーションを作成し、脅威に対抗できるように設計されたセキュリティ アーキテクチャが用意されています。provides a security architecture that's designed to allow database administrators and developers to create secure database applications and counter threats. SQL ServerSQL Server の各バージョンには新しい機能が導入され、以前のバージョンよりも改良されています。また、SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) もこのストーリーに基づいて引き続き構築されています。Each version of SQL ServerSQL Server has improved on previous versions with the introduction of new features and functionality, and SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) continues to build on this story.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
セキュア エンクレーブを使用する Always EncryptedAlways Encrypted with secure enclaves Always Encrypted、インプレース暗号化、さまざまな計算法を基盤に拡張し、サーバー側のセキュア エンクレーブ内でプレーンテキスト データの計算を可能にします。Expands upon Always Encrypted with in-place encryption and rich computations by enabling computations on plaintext data inside a server-side secure enclave. インプレース暗号化では、データをデータベースの外に移動することが回避されるため、暗号操作 (列の暗号化、列のローテーション、暗号化鍵など) の性能と信頼度が上がります。In-place encryption improves the performance and the reliability of cryptographic operations (encrypting columns, rotating columns, encryption keys, and so on), because it avoids moving data out of the database.

さまざまな計算法 (パターン一致や比較演算) がサポートされることで、機密データの保護が求められ、同時に Transact-SQL クエリで豊富な機能性が求められる幅広いシナリオや用途に Always Encrypted が対応できます。Support for rich computations (pattern matching and comparison operations) unlocks Always Encrypted to a much broader set of scenarios and applications that demand sensitive data protection, while also requiring richer functionality in Transact-SQL queries. 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.
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) に関するページを参照してください。See Certificate Management (SQL Server Configuration Manager).
データの検出と分類Data Discovery & Classification データの検出と分類には、データベース内の機密データを分類、ラベル付け、および保護するために、SQL Server にネイティブに組み込まれている高度な機能が用意されています。Data Discovery & Classification provides advanced capabilities natively built into SQL Server for classifying, labeling & protecting the sensitive data in your databases. 最も機密性の高いデータ (ビジネス、財務、医療、PII など) の分類は、組織の情報保護の達成において極めて重要な役割を果たすことができます。Classifying your most sensitive data (business, financial, healthcare, PII, etc.) can play a pivotal role in your organizational information protection stature. 次のような場合にインフラストラクチャとして使用できます。It can serve as infrastructure for:
  • データのプライバシー基準と規制のコンプライアンス要件を満たせるようにする。Helping 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、さまざまなセキュリティ シナリオ。Various security scenarios, such as monitoring (auditing) and alerting on anomalous access to sensitive data
  • 管理者が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るように、企業内で機密データが存在する場所を識別しやすくする。Making it easier to identify where sensitive data resides in the enterprise so admins can take the right steps securing the database
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.
   

高可用性High availability

SQL ServerSQL Server を展開する誰もが考慮する必要がある一般的なタスクの 1 つは、すべてのミッションクリティカルな SQL ServerSQL Server インスタンスとその中のデータベースを、ビジネスおよびエンド ユーザーが必要なときにいつでも利用できるようにすることです。One common task that everyone who deploys SQL ServerSQL Server has to account for is making sure that all mission critical SQL ServerSQL Server instances and the databases within them are available whenever the business and end users need them. 可用性は SQL ServerSQL Server プラットフォームの重要な柱であり、SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) では、企業がデータベース環境の高可用性を確保できる多くの新機能と機能強化が導入されています。Availability is a key pillar of the SQL ServerSQL Server platform, and SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) introduces many new features and enhancements that allow businesses to ensure that their database environments are highly available.

可用性グループAvailability Groups

新機能または更新New feature or update 詳細Details
最大 5 つの同期レプリカUp to five synchronous replicas SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) では 3 つであった同期レプリカの最大数が、SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) では 5 つに増加します。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.
セカンダリからプライマリ レプリカへの接続のリダイレクトSecondary-to-primary replica connection redirection 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。Allows client application connections to be directed to the primary replica regardless of the target server specified in the connection string. 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).
HADR の利点HADR Benefits SQL Server のいずれのソフトウェア アシュアランスをご利用のお客様でも、Microsoft が現在サポートしているすべての SQL Server リリースについて、3 つの強化された利点を使用できます。Every Software Assurance customer of SQL Server will be able to use three enhanced benefits for any SQL Server release that is still supported by Microsoft. 詳細については、こちらのお知らせを参照してください。For details, see our announcement here.
   

RecoveryRecovery

新機能または更新New feature or update 詳細Details
高速データベース復旧Accelerated database recovery 高速データベース復旧 (ADR) を使用すると、再起動後、または実行時間が長いトランザクションのロールバック後の復旧時間が短縮されます。Reduce the time to recover after a restart or a long-running transaction rollback with accelerated database recovery (ADR). 高速データベース復旧に関するページを参照してください。See Accelerated database recovery.
   

再開可能な操作Resumable operations

新機能または更新New feature or update 詳細Details
オンラインでのクラスター化列ストア インデックスのビルドとリビルドOnline clustered columnstore index build and rebuild オンラインでのインデックス操作の実行に関するページを参照してください。See Perform Index Operations Online.
再開可能なオンライン行ストア インデックスのビルドResumable online rowstore index build オンラインでのインデックス操作の実行に関するページを参照してください。See Perform Index Operations Online.
Transparent Data Encryption (TDE) に対する初期スキャンの一時停止および再開Suspend and resume initial scan for Transparent Data Encryption (TDE) Transparent Data Encryption (TDE) スキャンの一時停止と再開に関するページを参照してください。See Transparent Data Encryption (TDE) scan - suspend and resume.
   

プラットフォームの選択肢Platform choice

SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) は、SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) で導入されたイノベーションに基づいており、お客様が選択したプラットフォーム上で、これまでよりも多くの機能とセキュリティを備えた SQL ServerSQL Server を実行できます。builds on the innovations that were introduced in SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) to allow you to run SQL ServerSQL Server on your platform of choice with more functionality and security than ever before.

LinuxLinux

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 Server のレプリケーション」を参照してください。See 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」を参照してください。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」を参照してください。See Tutorial: Use Active Directory authentication with SQL Server on Linux.
Linux 上の Machine Learning ServicesMachine Learning Services on Linux Linux に SQL Server Machine Learning Services (Python と R) をインストールする」を参照してください。See Install SQL Server Machine Learning Services (Python and R) on Linux.
TempDB の機能強化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 eight 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 doesn't 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 is similar to the default SQL Server installation on Windows.
Linux での PolyBasePolyBase on Linux 非 Hadoop コネクタ向けの「Linux への PolyBase のインストール」を参照してください。See Install PolyBase on Linux for non-Hadoop connectors.

PolyBase の型マッピングに関するページを参照してください。See PolyBase type mapping.
変更データ キャプチャ (CDC) のサポートChange Data Capture (CDC) support SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) では、変更データ キャプチャ (CDC) が Linux でサポートされるようになりました。Change Data Capture (CDC) is now supported on Linux for SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x).
   

[SSIS ログの構成]Containers

SQL ServerSQL Server を使い始める最も簡単な方法は、コンテナーを使用することです。The easiest way to get started working with SQL ServerSQL Server is to use containers. SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) は、以前のバージョンで導入されたイノベーションに基づいており、より安全な方法で、より多くの機能を備えた SQL ServerSQL Server コンテナーを新しいプラットフォームに展開できます。builds on the innovations introduced in earlier versions to enable you to deploy SQL ServerSQL Server containers on new platforms, in a safer manner, and with more functionality.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
Microsoft Container RegistryMicrosoft Container Registry Microsoft Container Registry では、SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) など、Microsoft の新しい公式コンテナー イメージのために Docker Hub が取り替えられます。The Microsoft Container Registry now replaces Docker Hub for new official Microsoft container images, including SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x).
ルート以外のコンテナーNon-root containers SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) では、既定でルート以外のユーザーとして SQL ServerSQL Server を起動することで、より安全なコンテナーを作成できるようになりました。introduces the ability to create safer containers by starting the SQL ServerSQL Server process as a non-root user by default. 非ルート ユーザーとして SQL Server コンテナーを作成して実行する方法に関する記事を参照してください。See build and run SQL Server containers as a non-root user.
Red Hat 認定コンテナー イメージRed Hat certified container images SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) 以降、Red Hat Enterprise Linux 上で SQL Server コンテナーを実行できるようになりました。Starting with SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x), you can run SQL Server containers on Red Hat Enterprise Linux.
PolyBase と Machine Learning のサポートPolyBase and Machine Learning support SQL Server 2019 (15.x)SQL Server 2019 (15.x) では、Machine Learning Services や PolyBase など、SQL Server コンテナーの新しい使用方法が導入されました。introduces new ways to work with SQL Server Containers such as Machine Learning Services and PolyBase. コンテナー GitHub リポジトリ内の SQL Server の例を参照してください。Check out some examples in the SQL Server in container GitHub repository.
   

セットアップ オプションSetup options

新機能または更新New feature or update 詳細Details
新しいメモリ セットアップ オプションNew memory setup options インストール中に "最小サーバー メモリ (MB) " および "最大サーバー メモリ (MB) " のサーバー構成を設定します。Sets the min server memory (MB) and max server memory (MB) server configurations during installation. [データベース エンジンの構成] - [メモリ] ページ」および「コマンド プロンプトからの SQL Server のインストール」の USESQLRECOMMENDEDMEMORYLIMITSSQLMINMEMORYSQLMAXMEMORY パラメーターを参照してください。See Database Engine Configuration - Memory page and the USESQLRECOMMENDEDMEMORYLIMITS, SQLMINMEMORY, and SQLMAXMEMORY parameters in Install SQL Server from the Command Prompt. 提案される値は、「サーバー メモリ構成オプション」のメモリ構成ガイドラインに沿っています。The proposed value aligns with the memory configuration guidelines in Server Memory Configuration Options.
新しい並列処理セットアップ オプションNew parallelism setup options インストールの間に "並列処理の最大限度" サーバー構成オプションを設定します。Sets the max degree of parallelism server configuration during installation. [データベース エンジンの構成] - [MAXDOP] ページ」および「コマンド プロンプトからの SQL Server のインストール」の SQLMAXDOP パラメーターを参照してください。See Database Engine Configuration - MaxDOP page and the SQLMAXDOP parameter in Install SQL Server from the Command Prompt. 既定値は、「max degree of parallelism サーバー構成オプションの構成」の並列処理の最大限度ガイドラインに沿っています。The default value aligns with the max degree of parallelism guidelines in Configure the max degree of parallelism Server Configuration Option.
   

SQL Server Machine Learning ServicesSQL Server Machine Learning Services

新機能または更新New feature or update 詳細Details
パーティション ベースのモデリングPartition-based modeling sp_execute_external_script に追加された新しいパラメーターを使用して、データのパーティションごとに外部スクリプトを処理できます。You can process external scripts per partition of your data by 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. パーティション ベースのモデルの作成に関する記事を参照してください。See Create partition-based models.
Windows Server フェールオーバー クラスターWindows Server Failover Cluster Windows Server フェールオーバー クラスター上の Machine Learning Services に高可用性を構成できます。You can configure high availability for Machine Learning Services on a Windows Server Failover Cluster.
   

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

このリリースでは、パフォーマンス、リソース ガバナンス、およびクライアント サポートの新機能と機能強化が導入されました。This release introduces new features and improvements for performance, resource governance, and client support.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
表形式モデルでの計算グループCalculation groups in tabular models 計算グループを使用すると、一般的なメジャー式を計算品目としてグループ化することにより、冗長なメジャーの数を大幅に削減できます。Calculation groups can significantly reduce the number of redundant measures by grouping common measure expressions as calculation items. 詳細については、表形式モデルの計算グループに関する記事を参照してください。To learn more, see Calculation groups in tabular model.
クエリ インターリーブQuery interleaving クエリ インターリーブは、同時実行性の高いシナリオでユーザー クエリの応答時間を向上させることができる表形式モードのシステム構成です。Query interleaving is a tabular mode system configuration that can improve user query response times in high-concurrency scenarios. 詳細については、「クエリ インターリーブ」を参照してください。To learn more, see Query interleaving.
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 両列が一意でない場合の多対多リレーションシップを使用できます。Allows many-to-many relationships between tables where both columns are non-unique. 詳細については、表形式モデルでのリレーションシップに関する記事を参照してください。To learn more, see 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 このリリースでは、新しいメモリ設定が追加されました: リソース ガバナンス用の Memory\QueryMemoryLimit、DbpropMsmdRequestMemoryLimit、OLAP\Query\RowsetSerializationLimit。This release includes new memory settings: Memory\QueryMemoryLimit, DbpropMsmdRequestMemoryLimit, and OLAP\Query\RowsetSerializationLimit for resource governance. 詳細については、メモリの設定に関する記事を参照してください。To learn more, see Memory settings.
Power BI キャッシュの更新に対するガバナンス設定Governance setting for Power BI cache refreshes このリリースでは、ClientCacheRefreshPolicy プロパティが導入されました。これを使うと、Power BI サービスによるライブ接続レポートの初期読み込み時に、ダッシュボード タイル データとレポート データのキャッシュがオーバーライドされます。This release introduces the ClientCacheRefreshPolicy property, which overrides caching dashboard tile data and report data for initial load of Live connect reports by the Power BI service. 詳細については、「全般プロパティ」を参照してください。To learn more, see General Properties.
オンラインのアタッチOnline attach オンラインのアタッチは、オンプレミスのクエリ スケールアウト環境で読み取り専用レプリカを同期するために使用できます。Online attach can be used for synchronization of read-only replicas in on-premises query scale-out environments. 詳細については、「オンラインのアタッチ」を参照してください。To learn more, see Online attach.
   

SQL Server Integration ServicesSQL Server Integration Services

このリリースでは、ファイル操作を改善する新機能が導入されています。This release introduces new features to improve file operations.

新機能または更新New feature or update 詳細Details
柔軟なファイル タスクFlexible file task ローカルファイルシステム、Azure Blob Storage、および Azure Data Lake Storage Gen2 でファイル操作を実行します。Perform file operations on Local File System, Azure Blob Storage, and Azure Data Lake Storage Gen2. 柔軟なファイル タスク」を参照してください。See Flexible File Task.
柔軟なファイルの変換元と変換先Flexible file source and destination Azure Blob Storage、および Azure Data Lake Storage Gen2 のデータの読み取りと書き込みを行います。Read and write data for Azure Blob Storage, and Azure Data Lake Storage Gen2. 柔軟なファイルの変換元」と「柔軟なファイルの変換先」を参照してください。See Flexible File Source and Flexible File Destination.

SQL Server マスター データ サービスMaster Data ServicesSQL Server 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
Azure SQL Database Managed Instance データベースのサポートSupport for 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.
新しい HTML コントロールNew HTML controls HTML コントロールでは、以前の Silverlight コンポーネントがすべて置き換えられます。HTML controls replace all former Silverlight components. Silverlight の依存関係が削除されました。Silverlight dependency removed.
   

SQL Server Reporting Services (SQL Server Reporting Services)SQL Server Reporting Services

このリリースの SQL Server Reporting Services では、Azure SQL Database Managed Instance、Power BI Premium データセット、強化されたアクセシビリティ、Azure Active Directory アプリケーション プロキシ、Transparent Data Encryption がサポートされています。This release of SQL Server Reporting Services features support for Azure SQL Managed Instances, Power BI Premium datasets, enhanced accessibility, Azure Active Directory Application Proxy, and Transparent Database Encryption. また、Microsoft レポート ビルダーの更新プログラムも提供されます。It also brings an update to Microsoft Report Builder. 詳細については、SQL Server Reporting Services の新機能に関する記事を参照してください。See What's new in SQL Server Reporting Services for details.

参照See also

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