Архив объявлений о CTP-версиях SQL Server 2019SQL Server 2019 CTP announcement archive

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: даSQL Server нетБаза данных SQL AzureнетХранилище данных SQL AzureнетParallel Data WarehouseAPPLIES TO: yesSQL Server noAzure SQL Database noAzure SQL Data Warehouse noParallel Data Warehouse

В этой статье содержится архив объявлений о функциях SQL Server 2019SQL Server 2019 из выпусков CTP.This article provides an archive of feature announcements from SQL Server 2019SQL Server 2019 (CTP) releases. Он предоставляется для исторических целей, но не применяется к рабочей или текущей предварительной версии SQL Server 2019SQL Server 2019.It is provided for historical purposes, but does not apply to production, or current pre-release versions of SQL Server 2019SQL Server 2019.

Эта статья будет удалена после выпуска SQL Server 2019SQL Server 2019 в рабочей среде.This article will be removed as SQL Server 2019SQL Server 2019 releases to production.

Актуальные сведения см. в статье Новые возможности в SQL Server 2019.For the current information, see What's New in SQL Server 2019.

CTP 3.2 — июль 2019 г.CTP 3.2 July 2019

Новые возможности для кластеров больших данныхNew in big data clusters

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Общедоступная предварительная версияPublic preview До CTP-версии 3.2 кластер больших данных SQL Server был доступен для зарегистрированных ранних последователей.Prior to CTP 3.2, SQL Server big data cluster was available to registered early adopters. Этот выпуск позволяет любому пользователю работать с кластерами больших данных SQL Server.This release allows anyone to experience the features of SQL Server Big data clusters.

См. статью Начало работы с кластерами больших данных SQL Server.See Get started with SQL Server big data clusters.
azdata В CTP 3.2 представлена azdata — служебная программа командной строки на языке Python, которая позволяет администраторам кластера провести начальную загрузку и управлять кластером больших данных с помощью интерфейсов API.CTP 3.2 introduces azdata - a command-line utility written in Python that enables cluster administrators to bootstrap and manage the big data cluster via REST APIs. azdata заменяет собой mssqlctl.azdata replaces mssqlctl. См. раздел Установка azdata.See Install azdata.
PolyBasePolyBase Имена столбцов внешней таблицы теперь используются для запроса источников данных SQL Server, Oracle, Teradata, MongoDB и ODBC.External table column names are now used for querying SQL Server, Oracle, Teradata, MongoDB, and ODBC data sources. В предыдущих выпусках CTP столбцы были привязаны только по порядковому номеру назначения, а имена столбцов в определении внешней таблицы не использовались.In previous CTP releases, the columns were bound only based on ordinal on the destination and column names in external table definition was not used.
Обновление распределения по уровням HDFSHDFS tiering refresh Представлена функция обновления для распределения по уровням HDFS, чтобы можно было обновить существующее подключение на основе последнего моментального снимка удаленных данных.Introducing refresh functionality for HDFS tiering so that an existing mount can be refreshed for the latest snapshot of the remote data. См. раздел Распределение по уровням HDFS.See HDFS tiering
Устранение неполадок на основе записных книжекNotebook-based troubleshooting В CTP 3.2 введены записные книжки Jupyter для помощи в развертывании и обнаружении, диагностике и устранении неполадок для компонентов кластера больших данных SQL Server.CTP 3.2 introduces Jupyter notebooks to assist with deployment and discovery, diagnosis, and troubleshooting for components in a SQL Server big data cluster.
   

Новые возможности в службах Analysis ServicesNew in Analysis Services

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Параметр управления для обновлений кэша Power BI.Governance setting for Power BI cache refreshes. Служба Power BI кэширует данные плиток панелей мониторинга и отчетов для начальной загрузки отчетов Live Connect, что приводит к чрезмерному увеличению числа запросов кэша к службам SSAS, и в экстремальных случаях сервер оказывается перегружен.The Power BI service caches dashboard tile data and report data for initial load of Live Connect report, causing an excessive number of cache queries being submitted to SSAS, and in extreme cases overload the server. В этом выпуске вводится свойство ClientCacheRefreshPolicy.This release introduces the ClientCacheRefreshPolicy property. Оно позволяет переопределить это поведение на уровне сервера.This property allows you to override this behavior at the server level. Дополнительные сведения см. в разделе Общие свойства.To learn more, see General Properties.
Интерактивное подключениеOnline attach Эта функция предоставляет возможность присоединить табличную модель в интерактивном режиме.This feature provides the ability to attach a tabular model as an online operation. Такое подключение можно использовать для синхронизации реплик только для чтения в локальных средах масштабирования запросов.Online attach can be used for synchronization of read-only replicas in on-premises query scale-out environments. Дополнительные сведения см. в разделе Интерактивное подключение.To learn more see Online attach in Details.
   

Новые расширения языкаNew in Language extensions

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Новая среда выполнения Java по умолчаниюNew default Java Runtime SQL Server теперь включает поддержку Zulu Embedded for Java от Azul System во всем продукте.SQL Server now includes Azul System's Zulu Embedded for Java support throughout the product. Дополнительные сведения см. в статье Теперь в SQL Server 2019 доступна бесплатная поддерживаемая версия Java.For more information, see Free supported Java in SQL Server 2019 is now available.

Новые возможности SQL Server в LinuxNew in SQL Server on Linux

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Поддержка системы отслеживания измененных данных (CDC)Change Data Capture (CDC) support Система отслеживания измененных данных (CDC) теперь поддерживается в Linux для SQL Server 2019.Change Data Capture (CDC) is now supported on Linux for SQL Server 2019.

Ознакомительная версия для сообщества 3.1 (июнь 2019 г.)CTP 3.1 June 2019

Кластеры больших данныхBig data clusters

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Команда mssqlctl изменена.mssqlctl command changes Команды mssqlctl cluster переименованы в mssqlctl bdc.mssqlctl cluster commands have been renamed to mssqlctl bdc. См. подробнее в справочнике по mssqlctl.For more information, see the mssqlctl reference.
Новые команды состояния для mssqlsctl.New status commands for mssqlsctl mssqlctl добавляет новые команды, чтобы дополнить существующие команды мониторинга.mssqlctl adds new commands to complement existing monitoring commands. Они заменяют средства портала администрирования кластера (в этом выпуске портал не используется).These replace the cluster administration portal - which is removed in this release.
Пул вычислительных ресурсов SparkSpark compute pools Вы можете создавать дополнительные узлы для увеличения вычислительной мощности Spark без необходимости масштабировать хранилище.Create additional nodes to increase Spark compute power without having to scale up storage. Кроме того, вы можете запускать узлы пула хранилища, которые не используются для Spark.In addition, you can start storage pool nodes that aren't used for Spark. Spark и хранилище используются раздельно.Spark and storage are decoupled. См. подробнее о настройке хранилища без Spark.For more information, see Configure storage without spark.
Соединитель MSSQL SparkMSSQL Spark connector Поддержка операций чтения и записи для внешних таблиц пула данных.Support for read/write to data pool external tables. В предыдущих выпусках эти операции поддерживались только для таблиц главного экземпляра.Previous releases supported read/write to MASTER instance tables only. См. подробнее об операциях чтения и записи для SQL Server из Spark с помощью соединителя Spark MSSQL.For more information, see How to read and write to SQL Server from Spark using the MSSQL Spark Connector.
Использование Машинного обучения с MLeapMachine Learning using MLeap Вы можете обучать модель машинного обучения MLeap в Spark и оценивать ее в SQL Server с помощью расширения языка Java.Train an MLeap machine learning model in Spark and score it in SQL Server using the Java language extension.
   

Ядро СУБДDatabase engine

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Индексирование зашифрованных столбцовIndex encrypted columns Вы можете индексировать столбцы, зашифрованные с помощью случайного шифрования и ключей с поддержкой анклава, чтобы повысить производительность полнофункциональных запросов (с помощью операторов LIKE и операторов сравнения).Create indexes on columns encrypted using randomized encryption and enclave-enabled keys, to improve the performance of rich queries (using LIKE and comparison operators). См. подробнее об использовании Always Encrypted с безопасными анклавами.See Always Encrypted with Secure Enclaves.
Настройка значений памяти сервера MIN и MAX при установкеSet MIN and MAX server memory values at setup Во время установки вы можете настроить значения памяти сервера.During setup, you can set server memory values. Используйте значения по умолчанию и вычисляемые рекомендуемые значения или вручную указывайте собственные значения, выбрав параметр Рекомендуется в разделе с параметрами конфигурации памяти сервера.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.
Новая функция графа: SHORTEST_PATHNew graph function - SHORTEST_PATH Вы можете использовать SHORTEST_PATH в MATCH для поиска кратчайшего пути между любыми двумя узлами в графе или выполнения обходов произвольной длины.Use SHORTEST_PATH inside MATCH to find the shortest path between any 2 nodes in a graph or to perform arbitrary length traversals.
Использование таблиц разделов и индексов для графовых баз данныхPartition tables and indexes for graph databases Данные секционированных таблиц и индексов разделены на блоки, которые могут распределяться между несколькими файловыми группами в графовой базе данных.The data of partitioned tables and indexes is divided into units that can be spread across more than one filegroup in a graph database.
Новый параметр для индексов: OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEYNew option for indexes - OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY Включение оптимизации в ядре СУБД, что позволяет повысить пропускную способность для операций вставки с высокой степенью параллелизма в индекс.Turns on an optimization within the database engine that helps improve throughput for high-concurrency inserts into the index. Этот параметр предназначен для индексов с состоянием состязания, возникающим при операциях вставки последней страницы (это характерно для индексов с последовательным ключом, включая столбец идентификаторов, последовательность или столбец даты и времени).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. См. подробнее о CREATE INDEX.See CREATE INDEX for more information.
   

SQL Server в LinuxSQL Server on Linux

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Улучшения tempdbTempdb improvements По умолчанию новая установка SQL Server в Linux создает несколько файлов данных tempdb на основе числа логических ядер (до 8 файлов данных).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). Это не применимо к обновлениям основной или дополнительной версии на месте.This does not apply to in-place minor or major version upgrades. Размер каждого файла tempdb составляет 8 МБ с возможностью автоматического увеличения до 64 МБ.Each tempdb file is 8 MB with an auto growth of 64 MB. Это поведение аналогично поведению установки SQL Server по умолчанию в Windows.This behavior similar to the default SQL Server installation on Windows.
   

CTP 3.0, май 2019 г.CTP 3.0 May 2019

Кластеры больших данныхBig data clusters

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Обновления mssqlctlmssqlctl updates Несколько обновлений команд и параметров mssqlctl.Several mssqlctl command and parameter updates. Сюда входит обновление команды mssqlctl login, которая теперь использует имя пользователя и конечную точку контроллера.This includes an update to the mssqlctl login command, which now targets the controller username and endpoint.
Усовершенствования хранилищаStorage enhancements Поддержка разных конфигураций хранилища для журналов и данных.Support for different storage configurations for logs and data. Кроме того, было уменьшено количество утверждений постоянного тома для больших кластеров данных.Also, the number of persistent volume claims for a big data cluster has been reduced.
Несколько экземпляров вычислительного пулаMultiple compute pool instances Поддержка нескольких экземпляров вычислительного пула.Support for multiple compute pool instances.
Новые возможности и поведение пуловNew pool behavior and capabilities Теперь вычислительный пул используется по умолчанию для операций с пулом носителей и пулом данных только при распределении ROUND_ROBIN.The compute pool is now used by default for storage pool and data pool operations in a ROUND_ROBIN distribution only. Пул данных теперь может использовать новый тип распределения REPLICATED, то есть одни и те же данные присутствуют во всех экземплярах пула данных.The data pool can now use a new REPLICATED distribution type, which means that the same data is present on all the data pool instances.
Усовершенствования внешних таблицExternal table improvements Внешние таблицы, имеющие тип источника данных HADOOP, теперь поддерживают чтение строк размером до 1 МБ.External tables of HADOOP data source type now supports reading rows up to 1 MB in size. Внешние таблицы (ODBC, пул носителей, пул данных) теперь поддерживают строки шириной с таблицу SQL Server.External tables (ODBC, storage pool, data pool) now support rows as wide as a SQL Server table.
   

Ядро СУБДDatabase engine

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Расширения языка SQL-Server — расширение языка JavaSQL Server Language Extensions - Java language extension Пакет Microsoft SDK расширяемости для Java для Microsoft SQL Server теперь имеет открытый код и доступен на GitHub.The Microsoft Extensibility SDK for Java for Microsoft SQL Server is now open sourced and available on GitHub.
Регистрация внешних языковRegister external languages Новый DDL CREATE EXTERNAL LANGUAGE регистрирует внешние языки, такие как Java, в SQL Server.New DDL, CREATE EXTERNAL LANGUAGE, registers external languages, like Java, in SQL Server. См. раздел CREATE EXTERNAL LANGUAGE.See CREATE EXTERNAL LANGUAGE.
Дополнительные поддерживаемые типы данных для JavaMore supported data types for Java См. раздел Типы данных Java.See Java data types.
Пользовательская политика записи для хранилища запросовCustom capture policy for the Query Store Если этот параметр включен, для нового параметра политики записи хранилища запросов доступны дополнительные конфигурации хранилища запросов, что позволяет тонко настраивать сбор данных на конкретном сервере.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. Дополнительные сведения см. в описании параметров ALTER DATABASE SET.For more information, see ALTER DATABASE SET Options.
Выполняющаяся в памяти база данных добавляет новый синтаксис DDL для управления гибридным буферным пулом.In-memory database adds new DDL syntax to control the hybrid buffer pool. 22 Благодаря гибридному буферному пулу доступ к страницам базы данных, хранящимся в файлах базы данных и помещенным в устройство постоянной памяти (PMEM), осуществляется напрямую, если это необходимо.With hybrid buffer pool, database pages sitting on database files placed on a persistent memory (PMEM) device will be directly accessed when required.
Добавлена новая функция выполняющейся в памяти базы данных — оптимизированные для памяти метаданные tempdb.New in-memory database feature, memory-optimized tempdb metadata added. См. раздел Оптимизированные для памяти метаданные TempDBSee Memory-Optimized TempDB Metadata
Связанные серверы поддерживают кодировку UTF-8.Linked Servers support UTF-8 character encoding. Поддержка параметров сортировки и ЮникодаCollation and Unicode Support
Имя параметров сортировки BIN2_UTF8 изменено на Latin1_General_100_BIN2_UTF8.BIN2_UTF8 collation name changed to Latin1_General_100_BIN2_UTF8. Поддержка параметров сортировки и ЮникодаCollation and Unicode Support
Программа установки SQL Server включает в себя рекомендации MaxDOP, которые следуют указаниям в документации.SQL Server Setup includes MaxDOP recommendations that follow the documented guidelines. Настройка параметра конфигурации сервера max degree of parallelismConfigure the max degree of parallelism Server Configuration Option
sys.dm_exec_query_plan_stats возвращает дополнительные сведения о степени параллелизма и временно предоставляемых буферах памяти для планов запросов.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 Эта функция активируется явным образом и требует включения флага трассировки 2451.1 This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled.

2 Флаг трассировки больше не требуется для включения гибридного буферного пула.2 A trace flag is no longer required to enable the hybrid buffer pool.

Службы Master Data ServicesMaster Data Services

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
SQL Server 2019SQL Server 2019 Службы Master Data ServicesMaster Data Services поддерживает базы данных Управляемого экземпляра базы данных SQL Azure.Службы Master Data ServicesMaster Data Services supports Azure SQL Database managed instance databases. Размещение Службы Master Data ServicesMaster Data Services на управляемом экземпляре.Host Службы Master Data ServicesMaster Data Services on a managed instance. См. раздел Установка и настройка Службы Master Data ServicesMaster Data Services.See Службы Master Data ServicesMaster Data Services installation and configuration.
   

Службы Analysis ServicesAnalysis Services

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Поддержка запросов многомерных выражений для табличных моделей с использованием групп вычислений.MDX query support for tabular models with calculation groups. В этом выпуске убрано действовавшее ранее ограничение для групп вычислений.This release removes an earlier limitation in calculation groups.
Динамическое форматирование мер с помощью групп вычислений.Dynamic formatting of measures using calculation groups. Эта функция позволяет условно изменять строки формата для мер с помощью групп вычислений.This feature allows you to conditionally change format strings for measures with calculation groups. Например, благодаря преобразованию валюты меры можно отобразить с использованием разных форматов иностранных валют.For example, with currency conversion, a measure can be displayed using different foreign currency formats.
   

CTP-версия 2.5, апрель 2019 г.CTP 2.5 April 2019

Кластеры больших данныхBig data clusters

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Профили развертыванияDeployment profiles Используйте стандартные и настраиваемые JSON-файлы конфигурации развертывания для развертывания кластера больших данных вместо переменных среды.Use default and customized deployment configuration JSON files for big data cluster deployments instead of environment variables.
Развертывания с подсказкамиPrompted deployments mssqlctl cluster create теперь запрашивает все необходимые параметры для развертывания по умолчанию.mssqlctl cluster create now prompts for any necessary settings for default deployments.
Изменение имен конечной точки службы и podService endpoint and pod name changes Дополнительные сведения см. в Заметках о выпуске кластера больших данных.For more information, see the big data cluster release notes.
Улучшения mssqlctlmssqlctl improvements Используйте mssqlctl для перечисления внешних конечных точек и проверяйте версию mssqlctl с помощью параметра --version.Use mssqlctl to list external endpoints and check the version of mssqlctl with the --version parameter.
Автономная установкаOffline install Руководство для развертывания автономного кластера больших данных.Guidance for offline big data cluster deployments.
Усовершенствования распределения по уровням HDFSHDFS tiering improvements HDFS, распределение по уровням в службе хранилища Amazon S3.HDFS tiering against Amazon S3 storage. Поддержка OAuth для ADLS 2-го поколения.OAuth support for ADLS Gen2. Функции кэширования для повышения производительности.Caching functionality for better performance. Дополнительные сведения см. в разделе Распределение по уровням HDFS.For more information, see HSDFS Tiering
Соединитель Spark и SQL ServerSpark to SQL Server connector Чтение и запись в SQL Server из Spark с помощью соединителя JDBC MSSQLRead and write to SQL Server from Spark using the MSSQL JDBC Connector
   

Ядро СУБДDatabase engine

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
PolyBase на компьютерах под управлением Linux.PolyBase on Linux. Установка PolyBase в Linux для соединителей вне Hadoop.Install PolyBase on Linux for non-Hadoop connectors.

Сопоставление типов PolyBase.PolyBase type mapping.
Новый пакет Java SDK для SQL Server.New Java language SDK for SQL Server. Упрощает разработку приложений Java, которые могут выполняться из SQL Server.Simplifies development of Java programs that can be run from SQL Server. См. раздел Новые возможности служб машинного обучения SQL Server.See What's new in SQL Server Machine Learning Services.
Расширена область планов, доступных в DMF sys.dm_exec_query_plan_stats.Expanded the scope of plans available in DMF sys.dm_exec_query_plan_stats. См. раздел sys.dm_exec_query_plan_stats1See sys.dm_exec_query_plan_stats1
Новая конфигурация области базы данных LAST_QUERY_PLAN_STATS для включения sys.dm_exec_query_plan_stats.New LAST_QUERY_PLAN_STATS database scoped configuration to enable sys.dm_exec_query_plan_stats. См. раздел ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION.See ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION
Новые идентификаторы пространственных ссылок (SRID).New spatial reference identifiers (SRIDs). Australian GDA2020 предоставляет более надежный и точный элемент данных, который в большей степени подходит для глобальных навигационных систем.Australian GDA2020 provides more robust and accurate datum which is more closely aligned to global positioning systems. Ниже приведены новые идентификаторы SRID:The new SRIDs are:

— 7843 — географические двумерные;- 7843 - geographic 2D
— 7844 — географические трехмерные.- 7844 - geographic 3D

Представление sys.spatial_reference_systems содержит определения новых SRID.sys.spatial_reference_systems view contains definitions of new SRIDs.
   

1 Это дополнительная функция, требующая включения флага трассировки 2451 или параметра LAST_QUERY_PLAN_STATS в конфигурации уровня базы данных.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-версия 2.4, март 2019 г.CTP 2.4 March 2019

Кластеры больших данныхBig data clusters

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Руководство по использованию GPU для выполнения глубокого обучения с помощью библиотеки TensorFlow в Spark.Guidance on GPU support for running deep learning with TensorFlow in Spark. Развертывание кластера больших данных с поддержкой GPU и запуск TensorFlow.Deploy a big data cluster with GPU support and run TensorFlow.
Источники данных SqlDataPool и SqlStoragePool больше не создаются по умолчанию.SqlDataPool and SqlStoragePool data sources are no longer created by default. Создайте их вручную при необходимости.Create these manually as needed. Ознакомьтесь с известными проблемами.See the known issues.
Поддержка INSERT INTO SELECT для пула данных.INSERT INTO SELECT support for the data pool. Пример см. в разделе Учебник. Прием данных в пул данных SQL Server с помощью Transact-SQL.For an example, see Tutorial: Ingest data into a SQL Server data pool with Transact-SQL.
Параметры FORCE SCALEOUTEXECUTION и DISABLE SCALEOUTEXECUTION.FORCE SCALEOUTEXECUTION and DISABLE SCALEOUTEXECUTION option. См. Заметки о выпуске кластера больших данных.See Big data clusters release notes.
Обновленные рекомендации по развертыванию AKS.Updated AKS deployment recommendations. При анализе кластеров больших данных в AKS теперь рекомендуется использовать один узел размера Standard_L8s.When evaluating big data clusters on AKS, we now recommend using a single node of size Standard_L8s.
Обновление среды выполнения Spark до версии Spark 2.4.Spark runtime upgrade to Spark 2.4.
   

Ядро СУБДDatabase engine

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Сообщение об ошибке усечения по умолчанию включает имена таблицы и столбца, а также усеченное значение.Truncation error message defaults to include table and column names, and truncated value. VERBOSE_TRUNCATION_WARNINGSVERBOSE_TRUNCATION_WARNINGS
Новая функция динамического управления sys.dm_exec_query_plan_stats возвращает эквивалент последнего известного действительного плана выполнения для большинства запросов.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
Новое расширенное событие query_post_execution_plan_profile служит для сбора эквивалента действительного плана выполнения на основе упрощенного, а не стандартного профилирования, как в случае с событием query_post_execution_showplan.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. Инфраструктура профилирования запросовQuery profiling infrastructure
Приостановка и возобновление сканирования прозрачного шифрования данных (TDE).Transparent Data Encryption (TDE) scan - suspend and resume. Приостановка и возобновление сканирования прозрачного шифрования данных (TDE)Transparent Data Encryption (TDE) scan - suspend and resume
   

1 Эта функция активируется явным образом и требует включения флага трассировки 2451.1 This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled.

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

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Связи "многие ко многим" в табличных моделях.Many-to-many relationships in tabular models. Связи "многие ко многим" в табличных моделяхMany-to-many relationships in tabular models
Настройка свойств для регуляции ресурсов.Property settings for resource governance. Настройка свойств для регуляции ресурсовProperty settings for resource governance
   

CTP-версия 2.3, февраль 2019 г.CTP 2.3 February 2019

Кластеры больших данныхBig data clusters

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Отправка заданий Spark в кластерах больших данных в IntelliJ.Submit Spark jobs on big data clusters in IntelliJ. Отправка заданий Spark в кластерах больших данных SQL Server 2019 в IntelliJSubmit Spark jobs on SQL Server big data clusters in IntelliJ
Общий интерфейс командной строки для развертывания приложений и управления кластерами.Common CLI for application deployment and cluster management. Развертывание приложения в кластере больших данных SQL Server 2019 (предварительная версия)How to deploy an app on SQL Server 2019 big data cluster (preview)
Расширение VS Code для развертывания приложений в кластере больших данных.VS Code extension to deploy applications to a big data cluster. Как использовать VS Code для развертывания приложений в кластерах больших данных SQL ServerHow to use VS Code to deploy applications to SQL Server big data clusters
Изменения в использовании команды mssqlctl.Changes to the mssqlctl tool command usage. Дополнительные сведения см. в разделе Известные проблемы mssqlctl.For more details see the known issues for mssqlctl.
Использование Sparklyr в кластерах больших данных.Use Sparklyr in big data cluster. Использование Sparklyr в кластерах больших данных SQL Server 2019Use Sparklyr in SQL Server 2019 big data cluster
Подключение внешнего HDFS-совместимого хранилища к кластеру больших данных с распределением HDFS по уровням.Mount external HDFS-compatible storage into big data cluster with HDFS tiering. См. раздел Распределение по уровням HDFS.See HDFS tiering.
Новые возможности единого подключения для главного экземпляра SQ Server и шлюза HDFS или Spark.New unified connection experience for the SQL Server master instance and the HDFS/Spark Gateway. См. раздел Главный экземпляр SQL Server и шлюз HDFS или Spark.See SQL Server master instance and the HDFS/Spark Gateway.
При удалении кластера с помощью команды mssqlctl cluster delete теперь удаляются только объекты в пространстве имен, которые были частью кластера больших данных.Deleting a cluster with mssqlctl cluster delete now deletes only the objects in the namespace that were part of the big data cluster. Пространство имен не удаляется.The namespace is not deleted. Однако в более ранних выпусках эта команда удаляла все пространство имен.However, in earlier releases this command did delete the entire namespace.
Имена конечных точек безопасности были изменены и консолидированы.Security endpoint names have been changed and consolidated. Точки service-security-lb и service-security-nodeport были объединены в конечной точке endpoint-security.service-security-lb and service-security-nodeport have been consolidated into the endpoint-security endpoint.
Имена конечных точек прокси были изменены и консолидированы.Proxy endpoint names have been changed and consolidated. Точки service-proxy-lb и service-proxy-nodeport были объединены в конечной точке endpoint-service-proxy.service-proxy-lb and service-proxy-nodeport have been consolidated into the endpoint-service-proxy endpoint.
Имена конечных точек контроллера были изменены и консолидированы.Controller endpoint names have been changed and consolidated. Точки service-mssql-controller-lb и service-mssql-controller-nodeport были объединены в конечную точку endpoint-controller.service-mssql-controller-lb and service-mssql-controller-nodeport have been consolidated into the endpoint-controller endpoint.
   

Ядро СУБДDatabase engine

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Ускорение восстановления базы данных может быть включено для отдельных баз данных.Enable accelerated database recovery can be enabled per-database. Ускоренное восстановление баз данныхAccelerated database recovery
План Query Store форсирует поддержку для перемотки вперед и статических курсоров.Query Store plan forcing support for fast forward and static cursors. План форсирует поддержку для перемотки вперед и статических курсоровPlan forcing support for fast forward and static cursors
Сокращение повторных компиляций для рабочих нагрузок с использованием темпоральных таблиц в нескольких областях.Reduced recompilations for workloads using temporary tables across multiple scopes. Сокращение повторных компиляций для рабочих нагрузокReduced recompilations for workloads
Улучшена масштабируемость косвенных контрольных точек.Improved indirect checkpoint scalability. Улучшена масштабируемость косвенных контрольных точекImproved indirect checkpoint scalability
Добавлена поддержка использования кодировки UTF-8 с параметрами сортировки BIN2 (UTF8_BIN2).Adds support to use UTF-8 character encoding with a BIN2 collation (UTF8_BIN2). Поддержка параметров сортировки и ЮникодаCollation and Unicode Support
Определение каскадных действий удаления для ограничения ребер в базе данных графов.Define cascaded delete actions on an edge constraint in a graph database. Ограничения реберEdge constraints
Включение или отключение LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING с учетом новой конфигурации уровня базы данных.Enable or disable LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING with the new database scoped configuration. LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING
   

ИнструментыTools

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Azure Data Studio поддерживает Azure Active Directory.Azure Data Studio supports Azure Active Directory. Azure Data StudioAzure Data Studio
Представление пользовательского интерфейса записной книжки было перемещено в ядро Azure Data Studio.Notebook view UI has moved into Azure Data Studio core. Как управлять записными книжками в Azure Data StudioHow to manage notebooks in Azure Data Studio
Добавлен новый мастер создания внешних источников данных из распределенной файловой системы Hadoop (HDFS) в кластере больших данных SQL Server.Added new wizard to create external data sources from Hadoop Distributed File System (HDFS) to SQL Server Big Data Cluster. ИнструментыTools
Улучшен пользовательский интерфейс средства просмотра записной книжки.Improved Notebook viewer UI. ИнструментыTools
Добавлены новые интерфейсы API записной книжки.Added new Notebook APIs. ИнструментыTools
Добавлена команда "Переустановить зависимости записной книжки" с обновлениями пакета Python.Added "Reinstall Notebook dependencies" command to assist with Python package updates. ИнструментыTools
Запустить Azure Data Studio можно из SSMS.Launch Azure Data Studio from SSMS. ИнструментыTools
   

Службы Analysis ServicesAnalysis services

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Группы вычисления в табличных моделях.Calculation groups in tabular model. Группы вычисления в табличных моделяхCalculation groups in tabular model
   

CTP-версия 2.2, декабрь 2018 г.CTP 2.2 December 2018

Кластеры больших данныхBig data clusters

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Использование SparkR из Azure Data Studio в кластерах больших данных.Use SparkR from Azure Data Studio on a big data cluster.
Развертывание приложений Python и R.Deploy Python and R apps. Развертывание приложений с помощью mssqlctlDeploy applications using mssqlctl
   

Ядро СУБДDatabase engine

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Добавлена поддержка использования кодировки UTF-8 с репликацией SQL Server.Adds support to use UTF-8 character encoding with SQL Server Replication. Поддержка параметров сортировки и ЮникодаCollation and Unicode Support
   

SQL Server в LinuxSQL Server on Linux

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Группа доступности AlwaysOn в контейнерах Docker с Kubernetes.Always On Availability Group on Docker containers with Kubernetes. Группы доступности AlwaysOn для контейнеровAlways On Availability Groups for containers
   

CTP-версия 2.1, ноябрь 2018 г.CTP 2.1 November 2018

Ядро СУБДDatabase engine

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Добавлена возможность выбора параметров сортировки UTF-8 по умолчанию во времяAdds support to select UTF-8 collation as default during. настройки SQL Server 2019SQL Server 2019.SQL Server 2019SQL Server 2019 setup. Поддержка параметров сортировки и ЮникодаCollation and Unicode Support
Функция масштабируемого встраивания определяемых пользователем функций автоматически преобразует скалярные функции, определяемые пользователем (UDF), в реляционные выражения и внедряет их в вызывающий SQL-запрос.Scalar UDF inlining automatically transforms scalar user-defined functions (UDF) into relational expressions and embeds them in the calling SQL query. Встраивание скалярных определяемых пользователем функцийScalar UDF Inlining
В динамическом административном представлении sys.dm_exec_requests столбец command отображает SELECT (STATMAN), если SELECT ожидает завершения синхронной операции обновления статистики, прежде чем продолжить выполнение запроса.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
Отображается новый тип ожидания WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH в динамическом административном представлении sys.dm_os_wait_stats.The new wait type WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH is surfaced in the sys.dm_os_wait_stats dynamic management view. Он отображает суммарное время на уровне экземпляра, затраченное на синхронные операции обновления статистики.It shows the accumulated instance-level time spent on synchronous statistics refresh operations. sys.dm_os_wait_stats
Гибридный буферный пул — это новая возможность ядра СУБД SQL Server, когда доступ к страницам базы данных, хранящимся в файлах базы данных и помещенным в устройство постоянной памяти (PMEM), осуществляется напрямую при необходимости.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. Гибридный буферный пулHybrid buffer pool
Использование псевдонимов производной таблицы или представления для графовых запросов MATCHUse derived table or view aliases in graph match query Ограничения ребер графаGraph Edge Constraints
   

SQL Server в LinuxSQL Server on Linux

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Новый реестр контейнеров для SQL Server.New container registry for SQL Server. Начало работы с контейнерами SQL Server в DockerGet started with SQL Server containers on Docker
   

ИнструментыTools

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Azure Data Studio поддерживает подключение и управление кластерами больших данных SQL Server 2019SQL Server 2019.Azure Data Studio supports Connect and manage SQL Server 2019SQL Server 2019 big data clusters.
   

CTP-версия 2.0, октябрь 2018 г.CTP 2.0 October 2018

Кластеры больших данныхBig data clusters

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Развертывание кластера больших данных с использованием контейнеров Linux Spark и SQL ServerSQL Server в Kubernetes.Deploy a Big Data cluster with SQL ServerSQL Server and Spark Linux containers on Kubernetes.
Доступ к большим данным из HDFS.Access your big data from HDFS.
Выполнение функций расширенной аналитики и машинного обучения с помощью Spark.Run Advanced analytics and machine learning with Spark.
Использование потоковой передачи данных Spark в пулы данных SQL.Use Spark streaming to data to SQL data pools.
Запуск книг запросов, обеспечивающих условия работы с записной книжкой в Azure Data Studio.Run Query books that provide a notebook experience in Azure Data Studio. Проектирование данныхData engineering
   

Ядро СУБДDatabase engine

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Добавлен уровень совместимости 150 для базы данных.Database COMPATIBILITY_LEVEL 150 is added. Уровень совместимости инструкции ALTER DATABASE (Transact-SQL)ALTER DATABASE Compatibility Level (Transact-SQL)
Возобновляемое создание индексов в подключенном режиме.Resumable Online Index Create. Инструкция CREATE INDEX (Transact-SQL)CREATE INDEX (Transact-SQL)
Обратная связь по временно предоставляемому буферу памяти в строковом режиме.Row mode memory grant feedback. Обратная связь по временно предоставляемому буферу памяти в строковом режимеRow mode memory grant feedback
Приблизительные значения COUNT DISTINCT.Approximate COUNT DISTINCT. Приблизительная обработка запросовApproximate query processing
Пакетный режим для данных rowstore.Batch mode on rowstore. Пакетный режим для данных rowstoreBatch mode on rowstore
Отложенная компиляция табличных переменных.Table variable deferred compilation. Отложенная компиляция табличных переменныхTable variable deferred compilation
Расширение языка Java.Java language extension. Расширение языка JavaJava language extension
Объедините текущие данные графа из таблиц узлов или ребер с новыми данными с помощью предикатов MATCH в инструкции MERGE.Merge your current graph data from node or edge tables with new data using the MATCH predicates in the MERGE statement.
Ограничения ребер.Edge constraints. Ограничения ребер графаGraph edge constraints
Параметр по умолчанию на уровне базы данных для возобновляемых операций DDL и операций DDL в подключенном режиме.Database scoped default setting for online and resumable DDL operations.
Группы доступности поддерживают до пяти синхронных вторичных реплик.Availability groups support up to 5 synchronous secondary replicas. Группы доступностиAvailability groups
Перенаправление подключения с правами на чтение и запись с вторичной на первичную репликуSecondary to primary replica read/write connection redirection Перенаправление подключения с правами на чтение и запись с вторичной на первичную реплику (группы доступности Always On)Secondary to primary replica read/write connection redirection-Always On Availability Groups
Обнаружение и классификация данных SQL.SQL Data Discovery and Classification. Обнаружение и классификация данных SQLSQL Data Discovery & Classification
Расширенная поддержка устройств с постоянной памятью.Expanded support for persistent memory devices. Гибридный буферный пулHybrid Buffer Pool
Поддержка статистики columnstore в DBCC CLONEDATABASE.Support for columnstore statistics in DBCC CLONEDATABASE BLOB-объект статистики для индексов columnstoreStats blob for columnstore indexes
В sp_estimate_data_compression_savings появились COLUMNSTORE и COLUMNSTORE_ARCHIVE.sp_estimate_data_compression_savings introduces COLUMNSTORE and COLUMNSTORE_ARCHIVE. Рекомендации для индексов columnstoreConsiderations for Columnstore Indexes
Службы машинного обучения поддерживаются в отказоустойчивом кластере Windows Server.Machine Learning services supported on Windows Server Failover Cluster. Новые возможности — службы машинного обучения SQL ServerWhat's new - SQL Server Machine Learning Services
Поддержка машинного обучения для моделирования на основе секций.Machine Learning support for partition-based modeling. Новые возможности — службы машинного обучения SQL ServerWhat's new - SQL Server Machine Learning Services
Упрощенная инфраструктура профилирования запросов включена по умолчаниюLightweight query profiling infrastructure enabled by default Упрощенная инфраструктура профилирования статистики выполнения запросов версии 3Lightweight query execution statistics profiling infrastructure v3
Новые соединители PolyBase для SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata и MongoDB.New PolyBase connectors for SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata, and MongoDB. Что такое PolyBase?What is PolyBase?
sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) возвращает сведения о странице в базе данных.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)
Always Encrypted с безопасными анклавами.Always Encrypted with secure enclaves. Always Encrypted с безопасными анклавамиAlways Encrypted with secure enclaves
Сборка и перестройка кластеризованных индексов columnstore в подключенном режиме.Build and rebuild online clustered columnstore index. Выполнение операции с индексами в сетиPerform Index Operations Online
   

SQL Server в LinuxSQL Server on Linux

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Поддержка репликации.Replication support Репликация SQL Server в LinuxSQL Server Replication on Linux
Поддержка координатора распределенных транзакций Майкрософт (MSDTC).Support for the Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC) Настройка MSDTC на платформе LinuxHow to configure MSDTC on Linux
Поддержка OpenLDAP для сторонних поставщиков Active Directory.OpenLDAP support for third-party AD providers Учебник. Использование проверки подлинности Azure Active Directory с SQL Server на LinuxTutorial: Use Active Directory authentication with SQL Server on Linux
Поддержка машинного обучения в Linux.Machine Learning on Linux Настройка машинного обучения в LinuxConfigure Machine Learning on Linux
   

Службы Master Data ServicesMaster Data Services

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Теперь портал Master Data Services (MDS) не зависит от Silverlight.The Master Data Services (MDS) portal no longer depends on Silverlight. Все прежние компоненты Silverlight заменены элементами управления HTML.All the former Silverlight components have been replaced with HTML controls.
   

безопасностьSecurity

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Управление сертификатами в диспетчере конфигурации SQL Server.Certificate management in SQL Server Configuration Manager Управление сертификатами (диспетчер конфигурации SQL Server)Certificate Management (SQL Server Configuration Manager)
   

ИнструментыTools

Новые функции или обновленияNew feature or update СведенияDetails
Azure Data Studio поддерживает подключение и управление кластерами больших данных SQL Server 2019SQL Server 2019.Azure Data Studio supports Connect and manage SQL Server 2019SQL Server 2019 big data clusters. Что такое Azure Data StudioWhat is Azure Data Studio
Поддержка сценариев, в которых используется кластер больших данных SQL Server.Supports scenarios using SQL Server big data clusters. Расширение SQL Server 2019 (предварительная версия)SQL Server 2019 extension (preview)
SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (предварительная версия) : поддерживает SQL Server 2019SQL Server 2019.SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (preview): Supports SQL Server 2019SQL Server 2019.
Поддержка функции Always Encrypted с безопасными анклавами.Support for Always Encrypted with secure enclaves. Always Encrypted с безопасными анклавамиAlways Encrypted with Secure Enclaves
   

Другие службыOther services

Начиная с версии CTP 2.4 в SQL Server 2019SQL Server 2019 не были добавлены новые возможности для следующих служб:As of CTP 2.4, SQL Server 2019SQL Server 2019 does not introduce new features for the following services:

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

СведенияDetails

Кластеры больших данныхBig data clusters

Кластеры больших данных (SQL Server 2019SQL Server 2019) позволяют реализовать новые сценарии, включая следующие:SQL Server 2019SQL Server 2019 Big data clusters enables new scenarios including the following:

Примечание

Релиз-кандидат SQL Server 2019 доступен в общедоступной предварительной версии.SQL Server 2019 release candidate is available as public preview. Выпуски общедоступных предварительных версий SQL Server 2019 включают CTP 3.2 и этот релиз-кандидат.Public preview releases of SQL Server 2019 include CTP 3.2 and this release candidate. До версии SQL Server 2019 CTP 3.2 кластеры больших данных SQL Server были доступны в виде ограниченной общедоступной предварительной версии в рамках программы раннего внедрения SQL Server 2019.Prior to SQL Server 2019 CTP 3.2, SQL Server big data clusters was available as a limited public preview through the SQL Server 2019 Early Adoption Program.

Ядро СУБДDatabase Engine

SQL Server 2019SQL Server 2019 обеспечивает реализацию или оптимизацию перечисленных ниже новых функций для Компонент SQL Server Database EngineSQL Server Database Engine.introduces or enhances the following new features for the Компонент SQL Server Database EngineSQL Server Database Engine.

Новое расширенное событие query_post_execution_plan_profile (CTP 2.4)New query_post_execution_plan_profile Extended Event (CTP 2.4)

Новое расширенное событие query_post_execution_plan_profile служит для сбора эквивалента действительного плана выполнения на основе упрощенного, а не стандартного профилирования, как в случае с событием query_post_execution_showplan.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. Дополнительные сведения см. в статье Инфраструктура профилирования запросов.For more information, see Query profiling infrastructure.

Пример 1. Сеанс расширенных событий на основе стандартного профилированияExample 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);
Пример 2. Сеанс расширенных событий на основе упрощенного профилированияExample 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);

Новая функция динамического управления sys.dm_exec_query_plan_stats (CTP 2.4)New DMF sys.dm_exec_query_plan_stats (CTP 2.4)

Новая функция динамического управления sys.dm_exec_query_plan_stats возвращает эквивалент последнего известного действительного плана выполнения для большинства запросов на основе упрощенного профилирования.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. Дополнительные сведения см. в разделах sys.dm_exec_query_plan_stats и Инфраструктура профилирования запросов.For more information, see sys.dm_exec_query_plan_stats and Query profiling infrastructure. Рассмотрите следующий сценарий в качестве примера: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

Эта функция активируется явным образом и требует включения флага трассировки 2451.This is an opt-in feature and requires trace flag 2451 to be enabled.

Приостановка и возобновление сканирования прозрачного шифрования данных (TDE) (CTP 2.4)Transparent Data Encryption (TDE) scan - suspend and resume (CTP 2.4)

Чтобы включить прозрачное шифрование данных (TDE) для базы данных, SQL ServerSQL Server должен выполнить сканирование шифрования. При этом каждая страница считывается из файлов данных в буферный пул, после чего зашифрованные страницы записываются обратно на диск.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. Для предоставления пользователю большего контроля над сканированием шифрования в SQL Server 2019SQL Server 2019 появился синтаксис приостановки и возобновления сканирования TDE. Он позволяет приостанавливать сканирование, когда система сильно загружена, или в критически важные периоды времени, а затем возобновлять сканирование.To provide the user with more control over the encryption scan, SQL Server 2019SQL Server 2019 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.

Чтобы приостановить сканирование шифрования TDE, используйте следующий синтаксис:Use the following syntax to pause the TDE encryption scan:

ALTER DATABASE <db_name> SET ENCRYPTION SUSPEND;

Чтобы возобновить сканирование шифрования TDE, используйте следующий синтаксис:Similarly, the following syntax resumes the TDE encryption scan:

ALTER DATABASE <db_name> SET ENCRYPTION RESUME;

Для определения текущего состояния сканирования шифрования в динамическое административное представление sys.dm_database_encryption_keys добавлен столбец encryption_scan_state.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. Кроме того, появился столбец encryption_scan_modify_date, который содержит дату и время последнего изменения состояния сканирования шифрования.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. Кроме того, обратите внимание на то, что если экземпляр SQL ServerSQL Server перезапускается, когда сканирование шифрования приостановлено, при запуске в журнал ошибок записывается сообщение о том, что имеется приостановленное сканирование.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.

Ускоренное восстановление баз данных (CTP-версия 2.3).Accelerated database recovery (CTP 2.3)

Ускорение восстановления баз данных значительно повышает доступность баз данных, особенно при наличии продолжительных транзакций, за счет перепроектирования процесса восстановления ядра базы данных SQL Server.Accelerated database recovery greatly improves database availability, especially in the presence of long running transactions, by redesigning the SQL Server database engine recovery process. Восстановление базы данных — это процесс, который SQL Server использует в каждой базе данных для ее запуска в транзакционно-согласованном (чистом) состоянии.Database recovery is the process SQL Server uses for each database to start at a transactionally consistent - or clean - state. Базы данных при включении ускоренного восстановления значительно быстрее восстанавливаются после отработки отказа или других вариантов завершения работы в "грязном" состоянии.A database, with accelerated database recovery enabled, completes recovery significantly faster after a fail over or other non-clean shutdown. С CTP-версии 2.3 можно включить ускоренной восстановление для каждой базы данных отдельно с помощью следующего синтаксиса: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}

Примечание

Этот синтаксис не требуется, чтобы воспользоваться преимуществами этой функции в БД SQL Azure, в которой она включается по запросу на период действия общедоступной предварительной версии.This syntax is not required to take advantage of this feature in Azure SQL DB, where it is enabled by request during public preview. После активации функция включена по умолчанию.After it is enabled, the feature is on by default.

При наличии важных баз данных, в которых могут происходить большие транзакции, поэкспериментируйте с этой функцией на этапе предварительной версии.If you have critical databases that are prone to large transactions, experiment with this feature during the preview. Отправьте отзыв SQL ServerSQL Server разработчикам.Provide feedback to SQL ServerSQL Server team.

План Query Store форсирует поддержку для перемотки вперед и статических курсоров (CTP-версия 2.3).Query Store plan forcing support for fast forward and static cursors (CTP 2.3)

Query Store теперь поддерживает возможность форсирования планов выполнения запросов с перемоткой вперед и статическими курсорами в T-SQL и API.Query Store now supports the ability to force query execution plans for fast forward and static T-SQL and API cursors. Форсирование теперь поддерживается через sp_query_store_force_plan или с помощью отчетов SQL Server Management Studio Query Store.Forcing is now supported via sp_query_store_force_plan or through SQL Server Management Studio Query Store reports.

Сокращение повторных компиляций для рабочих нагрузок с использованием темпоральных таблиц в нескольких областях (CTP-версия 2.3).Reduced recompilations for workloads using temporary tables across multiple scopes (CTP 2.3)

До этого выпуска при ссылке на временную таблицу в инструкции на языке обработки данных DML (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), если таблица была создана пакетом во внешней области, происходила повторная компиляция инструкции DML при каждом выполнении.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. В рамках этого улучшения SQL Server выполняет дополнительные упрощенные проверки, чтобы избежать ненужных перекомпиляций:With this improvement, SQL Server performs additional lightweight checks to avoid unnecessary recompilations:

  • Проверяет, совпадает ли модуль внешней области, использованный для создания темпоральной таблицы во время компиляции, с используемым для последующих выполнений.Check if the outer-scope module used for creating the temporary table at compile time is the same one used for consecutive executions.
  • Отслеживает все изменения языка DDL определения данных, сделанные при первичной компиляции, и сравнивает их с операциями DDL в последующих запусках.Keep track of any data definition language (DDL) changes made at initial compilation and compare them with DDL operations for consecutive executions.

Конечным результатом является снижение числа лишних перекомпиляций и нагрузки на ЦП.The end result is a reduction in extraneous recompilations and CPU-overhead.

Улучшена масштабируемость косвенных контрольных точек (CTP-версия 2.3).Improved indirect checkpoint scalability (CTP 2.3)

В предыдущих версиях SQL ServerSQL Server пользователи могут сталкиваться с ошибками невыполнения в планировщике при наличии базы данных, которая создает большое количество "грязных" страниц, такой как tempdb.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. В SQL Server 2019SQL Server 2019 улучшена масштабируемость косвенных контрольных точек, что должно помочь избежать подобных ошибок в базах данных с высокой рабочей нагрузкой вида UPDATE или INSERT.SQL Server 2019SQL Server 2019 introduces improved scalability for Indirect Checkpoint, which should help avoid these errors on databases that have a heavy UPDATE/INSERT workload.

Поддержка UTF-8 (CTP 2.3)UTF-8 support (CTP 2.3)

Полная поддержка широко используемой кодировки символов UTF-8 как кодировки импорта или экспорта или как параметров сортировки на уровне столбцов и базы данных для текстовых данных.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. Кодировка символов UTF-8 допускается в типах данных CHAR и VARCHAR. Она активируется при создании параметров сортировки с суффиксом UTF8 или изменении существующих параметров на такие.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.

Например, LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC меняется на LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC_UTF8.For example,LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC to LATIN1_GENERAL_100_CI_AS_SC_UTF8. UTF-8 доступна только для параметров сортировки Windows, которые поддерживают дополнительные символы, представленные в SQL Server 2012 (11.x)SQL Server 2012 (11.x).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 и NVARCHAR допускают только кодирование UTF-16 и остаются неизменными.NCHAR and NVARCHAR allow UTF-16 encoding only, and remain unchanged.

Эта функция может обеспечить значительную экономию места в хранилище в зависимости от используемой кодировки.This feature may provide significant storage savings, depending on the character set in use. Например, изменение имеющегося типа данных столбца со строками в кодировке ASCII (латинская) с NCHAR(10) на CHAR(10) с использованием параметров сортировки для UTF-8 на 50 % снижает требования к хранению.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. Это снижение связано с тем, что NCHAR(10) требует для хранения 20 байт, тогда как CHAR(10) требует 10 байт для той же строки Юникод.This reduction is because NCHAR(10) requires 20 bytes for storage, whereas CHAR(10) requires 10 bytes for the same Unicode string.

Дополнительные сведения см. в статье Collation and Unicode Support.For more information, see Collation and Unicode Support.

В CTP 2.1 добавлена возможность выбора параметров сортировки UTF-8 по умолчанию во время настройки SQL Server 2019SQL Server 2019.CTP 2.1 Adds support to select UTF-8 collation as default during SQL Server 2019SQL Server 2019 setup.

В CTP 2.2 добавлена поддержка использования кодировки UTF-8 с репликацией SQL Server.CTP 2.2 Adds support to use UTF-8 character encoding with SQL Server Replication.

В CTP 2.3 добавлена поддержка использования кодировки UTF-8 с параметрами сортировки BIN2 (UTF8_BIN2).CTP 2.3 Adds support to use UTF-8 character encoding with a BIN2 collation (UTF8_BIN2).

Масштабируемое встраивание определяемых пользователем функций (CTP 2.1)Scalar UDF inlining (CTP 2.1)

Функция масштабируемого встраивания определяемых пользователем функций автоматически преобразует скалярные функции, определяемые пользователем (UDF), в реляционные выражения и внедряет их в вызывающий SQL-запрос. Это повышает производительность рабочих нагрузок, использующих скалярные функции, определяемые пользователем.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. Скалярное встраивание определяемых пользователем функций упрощает оптимизацию на основе коэффициентов стоимости в этих функциях. Это позволяет создать эффективные планы с использованием наборов и параллельного выполнения вместо неэффективных планов с последовательным итеративным выполнением.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. Эта функция включена по умолчанию на уровне совместимости базы данных 150.This feature is enabled by default under database compatibility level 150.

Дополнительные сведения см. в разделе Встраивание скалярных функций, определяемых пользователем.For more information, see Scalar UDF inlining.

Улучшенное сообщение об ошибке усечения, которое включает имена таблицы и столбца, а также усеченное значение (CTP 2.1)Truncation error message improved to include table and column names, and truncated value (CTP 2.1)

Сообщение об ошибке с идентификатором 8152 String or binary data would be truncated знакомо многим разработчикам и администраторам SQL ServerSQL Server, которые разрабатывают или поддерживают рабочие нагрузки по перемещению данных. Эта ошибка возникает при передаче данных между исходной и целевой таблицами с различными схемами, когда размер исходных данных превышает размер целевого типа данных.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. Устранение подобных ошибок может занимать много времени.This error message can be time-consuming to troubleshoot. В SQL Server 2019SQL Server 2019 добавлено новое, более конкретное сообщение об ошибке (2628) для подобного сценария:SQL Server 2019SQL Server 2019 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'.

Новое сообщение об ошибке 2628 содержит больше сведений о проблеме с усечением данных, что упрощает процесс устранения ошибки.The new error message 2628 provides more context for the data truncation problem, simplifying the troubleshooting process.

CTP 2.1 и CTP 2.2 Это сообщение об ошибке активируется явным образом и требует включения флага трассировки 460.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 При уровне совместимости базы данных 150 сообщение об ошибке 2628 становится сообщением об усечении по умолчанию, заменяя сообщение об ошибке 8152.CTP 2.4 Error message 2628 becomes the default truncation message and replaces error message 8152 under database compatibility level 150. Введена новая конфигурация уровня базы данных VERBOSE_TRUNCATION_WARNINGS, позволяющая переключаться между сообщениями об ошибках 2628 и 8152 при уровне совместимости базы данных 150.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. Дополнительные сведения см. в статье ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION.For more information, see ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION. Для уровня совместимости базы данных 140 или более низкого сообщение об ошибке 2628 активируется явным образом и требует включения флага трассировки 460.For database compatibility level 140 or lower, error message 2628 remains an opt-in error message that requires trace flag 460 to be enabled.

Улучшенные данные диагностики для блокирующих операций получения статистики (CTP 2.1)Improved diagnostic data for stats blocking (CTP 2.1)

SQL Server 2019SQL Server 2019 предоставляет улучшенные данные диагностики для длительных запросов, которые ожидают завершения синхронных операций обновления статистики.provides improved diagnostic data for long-running queries that wait on synchronous statistics update operations. В динамическом административном представлении sys.dm_exec_requests столбец command отображает SELECT (STATMAN), если SELECT ожидает завершения синхронной операции обновления статистики, прежде чем продолжить выполнение запроса.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. Дополнительно отображается новый тип ожидания WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH в динамическом административном представлении sys.dm_os_wait_stats.Additionally, the new wait type WAIT_ON_SYNC_STATISTICS_REFRESH is surfaced in the sys.dm_os_wait_stats dynamic management view. Он отображает суммарное время на уровне экземпляра, затраченное на синхронные операции обновления статистики.It shows the accumulated instance-level time spent on synchronous statistics refresh operations.

Гибридный буферный пул (CTP 2.1)Hybrid buffer pool (CTP 2.1)

Гибридный буферный пул — это новая возможность ядра СУБД SQL Server, когда доступ к страницам базы данных, хранящимся в файлах базы данных и помещенным в устройство постоянной памяти (PMEM), осуществляется напрямую при необходимости.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. Поскольку устройства PMEM обеспечивают очень низкую задержку при доступе к данным, ядро может не создавать копию данных в области "чистых таблиц" буферного пула, а просто обращаться к странице напрямую в PMEM.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. Доступ осуществляется с использованием операций ввода-вывода с привязкой в памяти, подобно компоненту паравиртуализации.Access is performed using memory mapped I/O, as is the case with enlightenment. Это увеличивает производительность за счет исключения операции копирования страницы в динамическую память и обращения к стеку ввода-вывода операционной системы при доступе к странице в постоянном хранилище.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. Эта возможность доступна в SQL Server на Windows и Linux.This feature is available on both SQL Server on Windows and SQL Server on Linux.

Дополнительные сведения см. в статье о гибридном буферном пуле.For more information, see Hybrid buffer pool

Статическое маскирование данных (CTP 2.1)Static data masking (CTP 2.1)

В SQL Server 2019SQL Server 2019 вводится статическое маскирование данных.SQL Server 2019SQL Server 2019 introduces static data masking. Статическое маскирование данных используется для очистки конфиденциальных данных в копиях баз данных SQL Server.You can use static data masking to sanitize sensitive data in copies of SQL Server databases. Статическое маскирование данных позволяет создать очищенную копию базы данных, в которой все конфиденциальные сведения изменены таким образом, чтобы к этой копии можно было предоставить совместный доступ пользователям вне рабочей среды.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. Статическое маскирование данных можно использовать для разработки, тестирования, аналитики, бизнес-отчетности, соблюдения нормативных требований, устранения неполадок и других сценариев, при которых определенные данные нельзя копировать в другие среды.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.

Статическое маскирование данных применяется на уровне столбцов.Static data masking operates at the column level. Выберите столбцы для маскирования и для каждого выбранного столбца укажите функцию маскирования.Select which columns to mask, and for each column selected, specify a masking function. Операция статического маскирования создает копию базы данных, а затем применяет указанные функции маскирования к столбцам.Static data masking copies the database and then applies the specified masking functions to the columns.

Отличие статического маскирования данных от динамическогоStatic data masking vs. dynamic data masking

Маскирование данных — это процесс применения маски к базе данных, чтобы скрыть конфиденциальные сведения либо заменить их новыми или очищенными данными.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. В продуктах Майкрософт поддерживаются две операции маскирования — статическое и динамическое маскирование данных.Microsoft offers two masking options, static data masking and dynamic data masking. Динамическое маскирование данных было добавлено в SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x).Dynamic data masking was introduced in SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x). В следующей таблице сравниваются два решения:The following table compares these two solutions:

Статическое маскирование данныхStatic data masking Динамическое маскирование данныхDynamic data masking
Выполняется с копией базы данных.Happens on a copy of the database

Исходные данные не извлекаются.Original data not retrievable

Маскирование выполняется на уровне хранилища.Mask occurs at the storage level

Все пользователи имеют доступ к тем же маскированным данным.All users have access to the same masked data

Предназначено для непрерывного доступа для всех членов команды.Geared toward continuous team-wide access
Выполняется с исходной базой данных.Happens on the original database

Исходные данные не затрагиваются.Original data intact

Маскирование выполняется оперативно во время исполнения запроса.Mask occurs on-the-fly at query time

Маска зависит от разрешений пользователя.Mask varies based on user permission

Предназначено для точного соблюдения прав доступа определенных пользователей.Geared toward punctual user-specific access

Уровень совместимости базы данных (CTP 2.0)Database compatibility level (CTP 2.0)

Добавлен уровень совместимости 150 для базы данных.Database COMPATIBILITY_LEVEL 150 is added. Чтобы включить этот уровень совместимости для отдельной пользовательской базы данных, выполните команду ниже:To enable for a specific user database, execute:

ALTER DATABASE database_name SET COMPATIBILITY_LEVEL =  150;

Возобновляемое создание индексов в подключенном режиме (CTP 2.0)Resumable online index create (CTP 2.0)

Благодаря возобновляемому созданию индексов в подключенном режиме операцию создания можно остановить и возобновить позже из той точки, где она была приостановлена или завершилась сбоем, а не перезапускать.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.

Возобновляемое создание индексов в подключенном режиме поддерживает следующие сценарии:Resumable online index create supports the follow scenarios:

  • Возобновление операции создания индекса после сбоя, например после отработки отказа базы данных или заполнения дискового пространства.Resume an index create operation after an index create failure, such as after a database failover or after running out of disk space.
  • Остановка текущей операции создания индекса и последующее ее восстановление, позволяющее временно освободить системные ресурсы по мере необходимости, а затем восстановить операцию.Pause an ongoing index create operation and resume it later allowing to temporarily free system resources as required and resume this operation later.
  • Создание больших индексов без использования большого пространства журнала и длительных транзакций, из-за которых блокируются другие действия по обслуживанию и допускается усечение журнала.Create large indexes without using as much log space and a long-running transaction that blocks other maintenance activities and allowing log truncation.

В случае сбоя создания индекса без функции возобновляемости операцию создания индекса в подключенном режиме нужно снова выполнить и полностью перезапустить.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.

В этом выпуске мы расширим возобновляемые функции, добавив эту функцию в доступную перестройку возобновляемого индекса в подключенном режиме.With this release, we extend the resumable functionality adding this feature to available resumable online index rebuild.

Кроме того, эту функцию можно установить по умолчанию для конкретной базы данных с помощью стандартного параметра на уровне базы данных для возобновляемых операций DDL и операций DDL в подключенном режиме.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.

Дополнительные сведения см. в разделе о возобновляемых операциях создания индекса в подключенном режиме.For more information, see Resumable Online Index Create.

Сборка и перестройка кластерных индексов columnstore в подключенном режиме (CTP 2.0)Build and rebuild clustered columnstore indexes online (CTP 2.0)

Преобразуйте таблицы rowstore в формат columnstore.Convert row-store tables into columnstore format. Создание кластеризованных индексов columnstore (CCI) было автономным процессом в предыдущих версиях SQL ServerSQL Server, что требовало приостановки всех изменений во время создания CCI.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 2019SQL Server 2019 и База данных SQL AzureAzure SQL Database позволяют создать или повторно создать CCI в Интернете.With SQL Server 2019SQL Server 2019 and База данных SQL AzureAzure SQL Database you can create or re-create CCI online. Рабочая нагрузка не будет заблокирована, и все изменения, реализованные в базовых данных, будут прозрачно добавлены в целевую таблицу columnstore.Workload will not be blocked and all changes made on the underlying data are transparently added into the target columnstore table. Примеры новых инструкций Transact-SQLTransact-SQL, которые можно использовать, приведены ниже.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);

Always Encrypted с безопасными анклавами (CTP 2.0)Always Encrypted with secure enclaves (CTP 2.0)

К Always Encrypted добавляется функция шифрования на месте и полнофункциональные вычисления.Expands upon Always Encrypted with in-place encryption and rich computations. Эти расширения связаны с активацией выполнения вычислений с данными в виде открытого текста внутри безопасного анклава на стороне сервера.The expansions come from the enabling of computations on plaintext data, inside a secure enclave on the server side.

Криптографические операции включают шифрование столбцов и смену ключей шифрования столбцов.Cryptographic operations include the encryption of columns, and the rotating of column encryption keys. Эти операции теперь можно запустить с помощью Transact-SQLTransact-SQL, и они не требуют перемещения данных из базы данных.These operations can now be issued by using Transact-SQLTransact-SQL, and they do not require that data be moved out of the database. Безопасные анклавы обеспечивают шифрование Always Encrypted для более широкого набора сценариев, которые включают следующие требования:Secure enclaves provide Always Encrypted to a broader set of scenarios that have both of the following requirements:

  • Требование защитить конфиденциальные данные от неавторизованных пользователей с привилегиями высокого уровня, включая администраторов баз данных, системных администраторов и операторов облаков, или вредоносных программ.The demand that sensitive data are protected from high-privilege, yet unauthorized users, including database administrators, system administrators, cloud operators, or malware.
  • Требование того, чтобы в системе базы данных для защищенных данных поддерживались полнофункциональные вычисления.The requirement that rich computations on protected data be supported within the database system.

Дополнительные сведения см. в статье Always Encrypted с безопасными анклавами.For details, see Always Encrypted with secure enclaves.

Примечание

Шифрование Always Encrypted с безопасными анклавами доступно только в ОС Windows.Always Encrypted with secure enclaves is only available on Windows OS.

Интеллектуальная обработка запросов (CTP 2.0)Intelligent query processing (CTP 2.0)

  • Обратная связь с временно предоставляемым буфером памяти в строковом режиме — это расширение функции обратной связи с временно предоставляемым буфером памяти, реализованное в SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) путем настройки размеров временно предоставляемого буфера памяти для операторов пакетного и строкового режимов.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. Для чрезмерных временно предоставляемых буферов памяти, когда предоставленный объем памяти больше чем в два раза превышает объем фактической используемой памяти, функция обратной связи пересчитывает временно предоставляемый буфер памяти.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. Последовательные выполнения затем будут запрашивать меньше памяти.Consecutive executions will then request less memory. Для недостаточных временно предоставляемых буферов памяти, которые приводят к временной записи на диск, обратная связь по временно предоставляемому буферу памяти активирует пересчет буфера.For an insufficiently sized memory grant that results in a spill to disk, memory grant feedback will trigger a recalculation of the memory grant. Последовательные выполнения затем будут запрашивать больше памяти.Consecutive executions will then request more memory. Эта функция включена по умолчанию на уровне совместимости базы данных 150.This feature is enabled by default under database compatibility level 150.

  • Функция приблизительного COUNT DISTINCT возвращает приблизительное количество уникальных ненулевых значений в группе.Approximate COUNT DISTINCT returns the approximate number of unique non-null values in a group. Эта функция предназначена для использования в сценариях больших данных.This function is designed for use in big data scenarios. Она оптимизирована для запросов, если выполняются все приведенные ниже условия:This function is optimized for queries where all the following conditions are true:

    • Доступ к наборам данных, содержащим не менее миллиона строк.Accesses data sets of at least millions of rows.
    • Агрегирование столбца или столбцов с большим количеством различных значений.Aggregates a column or columns that have a large number of distinct values.
    • Скорость реагирования более важна, чем абсолютная точность.Responsiveness is more critical than absolute precision.
      • Функция APPROX_COUNT_DISTINCT возвращает результаты, которые обычно отклоняются от точного ответа где-то на 2 %.APPROX_COUNT_DISTINCT returns results that are typically within 2% of the precise answer.
      • Также эта функция возвращает приблизительный ответ за небольшую часть времени, необходимую для точного ответа.And it returns the approximate answer in a small fraction of the time needed for the precise answer.
  • Пакетный режим для данных rowstore больше не требует индекса columnstore для обработки запроса в пакетном режиме.Batch mode on rowstore no longer requires a columnstore index to process a query in batch mode. Пакетный режим позволяет операторам запросов работать с набором строк, а не одной строкой за раз.Batch mode allows query operators to work on a set of rows, instead of just one row at a time. Эта функция включена по умолчанию на уровне совместимости базы данных 150.This feature is enabled by default under database compatibility level 150. Пакетный режим улучшает скорость запросов, обращающихся к таблицам rowstore, если выполняются все приведенные ниже условия:Batch mode improves the speed of queries that access rowstore tables when all the following are true:

    • В запросе используются аналитические операторы, такие как соединения или агрегирования.The query uses analytic operators such as joins or aggregation operators.
    • Запрос включает в себя 100 000 или более строк.The query involves 100,000 or more rows.
    • Запрос ограничен ресурсами ЦП, а не данными ввода и вывода.The query is CPU bound, rather than input/output data bound.
    • Создание и использование индекса columnstore включает один из следующих недостатков:Creation and use of a columnstore index would have one of the following drawbacks:
      • Слишком большая нагрузка для запроса.Would add too much overhead to the query.
      • Или же действия не представляются возможными, потому что приложение зависит от функции, которая еще не поддерживается индексами columnstore.Or, is not feasible because your application depends on a feature that is not yet supported with columnstore indexes.
  • Отложенная компиляция табличных переменных позволяет оптимизировать план и повысить общую производительность для запросов, ссылающихся на табличные переменные.Table variable deferred compilation improves plan quality and overall performance for queries referencing table variables. Во время оптимизации и первичной компиляции эта функция будет распространять оценки кратности, основанные на фактическом количестве строк табличной переменной.During optimization and initial compilation, this feature will propagate cardinality estimates that are based on actual table variable row counts. Эти точные сведения о количестве строк будут использоваться для оптимизации нижестоящих операций планирования.This accurate row count information will be used for optimizing downstream plan operations. Эта функция включена по умолчанию на уровне совместимости базы данных 150.This feature is enabled by default under database compatibility level 150.

Чтобы использовать интеллектуальные функции обработки запросов, установите для базы данных уровень COMPATIBILITY_LEVEL = 150.To use intelligent query processing features, set database COMPATIBILITY_LEVEL = 150.

Расширения программирования для языка Java (CTP 2.0)Java language programmability extensions (CTP 2.0)

  • Расширение языка Java (предварительная версия) : используйте расширение языка Java для выполнения кода Java в SQL ServerSQL Server.Java language extension (preview): Use the Java language extension to execute Java code in SQL ServerSQL Server. В SQL Server 2019SQL Server 2019 это расширение устанавливается при добавлении в экземпляр SQL ServerSQL Server функции "Службы машинного обучения (в базе данных)".In SQL Server 2019SQL Server 2019, this extension is installed when you add the feature 'Machine Learning Services (in-database)' to your SQL ServerSQL Server instance.

Функции графа SQL (CTP 2.3)SQL Graph features (CTP 2.3)

  • Использование псевдонимов производной таблицы или представления в графовых запросах MATCH (CTP 2.1) Графовые запросы в SQL Server 2019SQL Server 2019 (предварительная версия) поддерживают использование псевдонимов для представления и производной таблицы в синтаксисе MATCH.Use derived table or view aliases in graph match query (CTP 2.1) Graph queries on SQL Server 2019SQL Server 2019 preview support using view and derived table aliases in the MATCH syntax. Чтобы использовать псевдонимы в MATCH, представления и производные таблицы нужно создать в наборе узловых таблиц либо в наборе таблиц ребер при помощи оператора UNION ALL.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. Использование фильтров в узловых таблицах или таблицах ребер не имеет значения.The node or edge tables may or may not have filters on it. Возможность использовать псевдонимы производных таблиц и представлений в запросах MATCH может оказаться полезной в сценариях, когда нужно выполнять запросы по разнородным сущностям или разнородным связям между двумя или несколькими сущностями в графе.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.

  • Поддержка MATCH в MERGE языка DML (CTP 2.0) позволяет задавать взаимосвязи графа в одной инструкции вместо отдельных инструкций INSERT, UPDATE или DELETE.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. Объедините текущие данные графа из таблиц узлов или ребер с новыми данными с помощью предикатов MATCH в инструкции MERGE.Merge your current graph data from node or edge tables with new data using the MATCH predicates in the MERGE statement. Эта функция позволяет использовать сценарии UPSERT в таблицах ребер.This feature enables UPSERT scenarios on edge tables. Теперь пользователи могут использовать одну инструкцию слияния для вставки нового ребра или обновления имеющегося между двумя узлами.Users can now use a single merge statement to insert a new edge or update an existing one between two nodes.

  • Ограничения ребер (CTP 2.0) добавлены для таблиц ребер в SQL Graph.Edge constraints (CTP 2.0) are introduced for edge tables in SQL Graph. Таблицы ребер могут соединять любой узел с любым другим узлом в базе данных.Edge tables can connect any node to any other node in the database. С введением ограничений ребер вы теперь можете применить некоторые ограничения для этого поведения.With introduction of edge constraints, you can now apply some restrictions on this behavior. Новое ограничение CONNECTION можно использовать для указания типа узлов, которые таблица ребер сможет соединять в схеме.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) Расширяя эту функцию далее, можно определить действия каскадного удаления для ограничения ребер.(CTP 2.3) Extending this feature further, you can define cascaded delete actions on an edge constraint. Можно определить действия, которые будет предпринимать ядро базы данных, если пользователь удаляет узлы, которые соединяет указанная граница.You can define the actions that the database engine takes when a user deletes the node(s), that a given edge connects.

Параметр по умолчанию на уровне базы данных для возобновляемых операций языка DDL и операций языка DDL в подключенном режиме (CTP 2.0)Database scoped default setting for online and resumable DDL operations (CTP 2.0)

  • Параметр по умолчанию на уровне базы данных для возобновляемых операций DDL и операций DDL в подключенном режиме позволяет задать параметр поведения по умолчанию для операций индекса ONLINE и RESUMABLE на уровне базы данных, а не определять эти параметры для каждой отдельной инструкции языка DDL, например создания или перестройки индекса.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.

  • Установите эти значения по умолчанию с помощью параметров конфигурации на уровне базы данных: ELEVATE_ONLINE и ELEVATE_RESUMABLE.Set these defaults using the ELEVATE_ONLINE and ELEVATE_RESUMABLE database scoped configuration options. Оба параметра предписывают ядру автоматически перевести поддерживаемые операции в режим выполнения индекса "в сети" или режим возобновляемого выполнения.Both options will cause the engine to automatically elevate supported operations to index online or resumable execution. Вы можете включить следующие варианты поведения, используя эти параметры:You can enable the following behaviors using these options:

    • Параметр FAIL_UNSUPPORTED позволяет выполнить все операции с индексом (в подключенном режиме или возобновляемые), а операции, которые не поддерживают эти возможности, завершаются сбоем.FAIL_UNSUPPORTED option allows all index operations online or resumable and fail index operations that are not supported for online or resumable.
    • Параметр WHEN_SUPPPORTED позволяет выполнить поддерживаемые операции (в подключенном режиме или возобновляемые), а также запустить операции, которые не поддерживают эти возможности.WHEN_SUPPPORTED option allows supported operations online or resumable and run index unsupported operations offline or non-resumable.
    • Параметр OFF разрешает текущее поведение выполнения всех операций индекса в автономном режиме и невозобновляемых операций, если в инструкции языка DDL явно не указано другое.OFF option allows the current behavior of executing all index operations offline and non-resumable unless explicitly specified in the DDL statement.

Чтобы переопределить параметр по умолчанию, включите параметр ONLINE или RESUMABLE в командах создания и перестройки индекса.To override the default setting, include the ONLINE or RESUMABLE option in the index create and rebuild commands.

Без этой функции вам необходимо указывать параметры возобновляемых операций и операций в подключенном режиме непосредственно в операторе индекса DDL (например, создание и перестроение индекса).Without this feature, you have to specify the online and resumable options directly in the index DDL statement such as index create and rebuild.

Дополнительные сведения о возобновляемых операциях с индексами см. в разделе Возобновляемое создание индексов в подключенном режиме.For more information on index resumable operations, see Resumable Online Index Create.

Группы доступности Always On — больше синхронных реплик (CTP 2.0)Always On Availability Groups - more synchronous replicas (CTP 2.0)

  • До пяти синхронных реплик. В SQL Server 2019SQL Server 2019 максимальное количество синхронных реплик увеличено до пяти, по сравнению с тремя в SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x).Up to five synchronous replicas: SQL Server 2019SQL Server 2019 increases the maximum number of synchronous replicas to 5, up from 3 in SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x). Вы можете настроить эту группу из пяти реплик для автоматического перехода на другой ресурс в пределах группы.You can configure this group of five replicas to have automatic failover within the group. Предоставляется одна первичная реплика и четыре синхронные вторичные реплики.There is one primary replica, plus four synchronous secondary replicas.

  • Перенаправление подключения от вторичной реплики к первичной: Позволяет направлять подключения клиентских приложений к первичной реплике независимо от целевого сервера, указанного в строке подключения.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. Эта возможность обеспечивает перенаправление подключения без прослушивателя.This capability allows connection redirection without a listener. Перенаправление подключения от вторичной реплики к первичной можно использовать в следующих случаях:Use secondary-to-primary replica connection redirection in the following cases:

    • Кластерная технология не предоставляет функцию прослушивателя.The cluster technology does not offer a listener capability.
    • Выполняется конфигурация нескольких подсетей, в рамках которой процесс перенаправления усложняется.A multi subnet configuration where redirection becomes complex.
    • Сценарии аварийного восстановления или горизонтального масштабирования для чтения с типом кластера NONE.Read scale-out or disaster recovery scenarios where cluster type is NONE.

Дополнительные сведения см. в статье Перенаправление подключения с правами на чтение и запись с вторичной на первичную реплику (группы доступности AlwaysOn).For details, see Secondary to primary replica read/write connection redirection (Always On Availability Groups).

Обнаружение и классификация данных (CTP 2.0)Data discovery and classification (CTP 2.0)

Обнаружение и классификация данных предоставляют расширенные возможности, изначально встроенные в SQL ServerSQL Server.Data discovery and classification provides advanced capabilities that are natively built into SQL ServerSQL Server. Возможность классификации самых важных конфиденциальных данных и присваивания для них меток предоставляет следующие преимущества.Classifying and labeling your most sensitive data provides the following benefits:

  • Позволяет соблюдать стандарты в сфере конфиденциальности данных и нормативных требований.Helps meet data privacy standards and regulatory compliance requirements.
  • Поддерживает сценарии безопасности, такие как мониторинг (аудит) и оповещение о необычном доступе к конфиденциальным данным.Supports security scenarios, such as monitoring (auditing), and alerting on anomalous access to sensitive data.
  • Упрощает определение размещения конфиденциальных данных в организации, благодаря чему администраторы могут предпринимать необходимые меры для защиты базы данных.Makes it easier to identify where sensitive data resides in the enterprise, so that administrators can take the right steps to secure the database.

Дополнительные сведения см. в статье Обнаружения и классификация данных SQL.For more information, see SQL Data Discovery and Classification.

Возможности аудита также были расширены. Теперь в журнал аудита добавлено новое поле под названием data_sensitivity_information, в котором указывается классификация конфиденциальности (метки) фактических данных, возвращенных запросом.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. Дополнительные сведения и примеры см. в статье о добавлении классификации конфиденциальности.For details and examples, see Add sensitivity classification.

Примечание

Условия включения аудита не изменились.There are no changes in terms of how audit is enabled. К записям аудита добавлено новое поле (data_sensitivity_information), в котором указывается классификация конфиденциальности (метки) фактических данных, возвращенных запросом.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. Дополнительные сведения см. в разделе, посвященном контролю за доступом к конфиденциальным данным.See Auditing access to sensitive data.

Расширенная поддержка устройств с постоянной памятью (CTP 2.0)Expanded support for persistent memory devices (CTP 2.0)

Любой файл SQL ServerSQL Server, размещенный в постоянной памяти устройства, теперь может работать в режиме паравиртуализации.Any SQL ServerSQL Server file that is placed on a persistent memory device can now operate in enlightened mode. SQL ServerSQL Server напрямую получает доступ к устройству путем обхода стека хранилища операционной системы с помощью эффективных операций memcpy.directly accesses the device, bypassing the storage stack of the operating system using efficient memcpy operations. Этот режим повышает производительность, так как при его использовании сокращается задержка операций ввода-вывода на таких устройствах.This mode improves performance because it allows low latency input/output against such devices. - Примеры файлов SQL ServerSQL Server:Examples of SQL ServerSQL Server files include: - Файлы баз данныхDatabase files - Файлы журнала транзакцийTransaction log files - Файлы контрольных точек OLTP, выполняющейся в памяти.In-Memory OLTP checkpoint files - Постоянная память также называется памятью класса хранилища.Persistent memory is also known as storage class memory. - На некоторых веб-сайтах сторонних производителей постоянную память иногда неформально называют pmem.Persistent memory is occasionally referred to informally as pmem on some non-Microsoft websites.

Примечание

В этой предварительной версии компонент паравиртуализации файлов в постоянной памяти доступен только для Linux.For this preview release, enlightenment of files on persistent memory devices is only available on Linux. SQL ServerSQL Server в Windows поддерживает устройства постоянной памяти начиная с SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x).on Windows supports persistent memory devices starting with SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x).

Поддержка статистики columnstore в DBCC CLONEDATABASE (CTP 2.0)Support for columnstore statistics in DBCC CLONEDATABASE (CTP 2.0)

DBCC CLONEDATABASE позволяет создать копию только схемы базы данных, содержащую все элементы, необходимые для устранения проблем с производительностью запросов без копирования данных.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. В предыдущих версиях SQL ServerSQL Server эта команда не копировала данные статистики, необходимые для точного устранения неполадок с запросами индекса columnstore, и для получения этих сведений требовалось выполнять некоторые действия вручную.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. В этой версии SQL Server 2019SQL Server 2019 DBCC CLONEDATABASE автоматически собирает большие двоичные объекты статистики индексов columnstore, что позволяет не выполнять дополнительные действия вручную.Now in SQL Server 2019SQL Server 2019, DBCC CLONEDATABASE automatically captures the stats blobs for columnstore indexes, so no manual steps will be required.

К sp_estimate_data_compression_savings добавлены новые параметры (CTP 2.0)New options added to sp_estimate_data_compression_savings (CTP 2.0)

sp_estimate_data_compression_savings возвращает текущий размер запрошенного объекта и оценивает размер объекта для запрошенного состояния сжатия.sp_estimate_data_compression_savings returns the current size of the requested object and estimates the object size for the requested compression state. Сейчас эта процедура поддерживает три параметра: NONE, ROW и PAGE.Currently this procedure supports three options: NONE, ROW, and PAGE. В SQL Server 2019SQL Server 2019 представлены два новых параметра: COLUMNSTORE и COLUMNSTORE_ARCHIVE.SQL Server 2019SQL Server 2019 introduces two new options: COLUMNSTORE and COLUMNSTORE_ARCHIVE. Эти новые параметры позволят оценить экономию места при создании индекса columnstore в таблице, для которой применяется стандартное или архивное сжатие данных columnstore.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.

Отказоустойчивые кластеры Служб машинного обучения SQL Server и моделирование на основе разделов (CTP 2.0)SQL Server Machine Learning Services failover clusters and partition based modeling (CTP 2.0)

  • Моделирование на основе разделов. Обработка внешних сценариев на каждый раздел данных с использованием новых параметров, добавленных в sp_execute_external_script.Partition-based modeling: Process external scripts per partition of your data using the new parameters added to sp_execute_external_script. Эта функция поддерживает обучение нескольких небольших моделей (одна модель на раздел данных) вместо одной большой.This functionality supports training many small models (one model per partition of data) instead of one large model.

  • Отказоустойчивый кластер Windows Server: Настройка высокого уровня доступности для Служб машинного обучения в отказоустойчивом кластере Windows Server.Windows Server Failover Cluster: Configure high availability for Machine Learning Services on a Windows Server Failover Cluster.

Дополнительные сведения см. в статье Новые возможности служб машинного обучения SQL Server.For detailed information, see What's new in SQL Server Machine Learning Services.

Упрощенная инфраструктура профилирования запросов включена по умолчанию (CTP 2.0)Lightweight query profiling infrastructure enabled by default (CTP 2.0)

Упрощенная инфраструктура профилирования запросов (LWP) предоставляет более эффективные данные производительности запросов по сравнению со стандартными механизмами профилирования.The lightweight query profiling infrastructure (LWP) provides query performance data more efficiently than standard profiling mechanisms. Сейчас упрощенное профилирование включено по умолчанию.Lightweight profiling is now enabled by default. Эта возможность представлена в SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x) с пакетом обновления 1.It was introduced in SQL Server 2016 (13.x)SQL Server 2016 (13.x) SP1. Упрощенное профилирование предоставляет механизм сбора статистики выполнения запросов с ожидаемыми издержками ресурсов ЦП 2 %, по сравнению с издержками ЦП до 75 % для стандартного механизма профилирования запросов.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. В предыдущих версиях эта функция была выключена по умолчанию.On previous versions, it was OFF by default. Администраторы баз данных могут включить ее с помощью флага трассировки 7412.Database administrators could enable it with trace flag 7412.

Дополнительные сведения об облегченном профилировании см. в разделе Инфраструктура профилирования запросов.For more information on lightweight profiling, see Query Profiling Infrastructure.

В CTP 2.3 введена новая конфигурация уровня базы данных LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING, позволяющая включить или отключить инфраструктуру профилирования упрощенных запросов.CTP 2.3 A new database scoped configuration LIGHTWEIGHT_QUERY_PROFILING is introduced to enable or disable the lightweight query profiling infrastructure.

Новые соединители PolyBaseNew PolyBase connectors

  • Новые соединители для SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata и MongoDB. В SQL Server 2019SQL Server 2019 вводятся новые соединители с внешними данными для SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata и MongoDB.New connectors for SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata, and MongoDB: SQL Server 2019SQL Server 2019 introduces new connectors to external data for SQL ServerSQL Server, Oracle, Teradata, and MongoDB.

Новая системная функция sys.dm_db_page_info возвращает сведения о странице (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) возвращает сведения о странице в базе данных.sys.dm_db_page_info(database_id, file_id, page_id, mode) returns information about a page in a database. Эта функция возвращает строку, содержащую данные заголовка страницы, включая object_id, index_id и partition_id.The function returns a row that contains the header information from the page, including the object_id, index_id, and partition_id. В большинстве случаев эта функция заменяет потребность в использовании DBCC PAGE.This function replaces the need to use DBCC PAGE in most cases.

Чтобы упростить устранение задержек, связанных со страницей, к sys.dm_exec_requests и sys.sysprocesses также добавлен новый столбец с именем page_resource.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. Этот новый столбец позволяет объединить sys.dm_db_page_info с этими представлениями с помощью другой новой системной функции — sys.fn_PageResCracker.This new column allows you to join sys.dm_db_page_info to these views via another new system function - sys.fn_PageResCracker. Рассмотрите следующий сценарий в качестве примера: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 на LinuxSQL Server on Linux

  • Группа доступности AlwaysOn в контейнерах Docker с Kubernetes (CTP 2.2) : Kubernetes позволяет управлять контейнерами, в которых запущены экземпляры SQL ServerSQL Server, для обеспечения высокой доступности набора баз данных с помощью групп доступности SQL Server AlwaysOn.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. Оператор Kubernetes развертывает набор с отслеживанием состояния, включая контейнер с контейнером mssql-server и монитор работоспособности.A Kubernetes operator deploys a StatefulSet including a container with mssql-server container, and a health monitor.

  • Новый реестр контейнеров (CTP 2.1) : Все образы контейнеров для SQL Server 2019SQL Server 2019, а также SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) теперь находятся в реестре контейнеров Майкрософт.New container registry (CTP 2.1): All container images for SQL Server 2019SQL Server 2019 as well as SQL Server 2017 (14.x)SQL Server 2017 (14.x) are now located in the Microsoft Container Registry. Реестр контейнеров Майкрософт — это официальный реестр контейнеров для распределения контейнеров продукта корпорации Майкрософт.Microsoft Container Registry is the official container registry for the distribution of Microsoft product containers. Кроме того, теперь опубликованы сертифицированные образы на основе Red Hat Enterprise Linux (RHEL).In addition, certified RHEL-based images are now published.

    • Реестр контейнеров Майкрософт: mcr.microsoft.com/mssql/server:vNext-CTP2.0Microsoft Container Registry: mcr.microsoft.com/mssql/server:vNext-CTP2.0
    • Сертифицированные образы контейнеров на основе RHEL: mcr.microsoft.com/mssql/rhel/server:vNext-CTP2.0Certified RHEL-based container images: mcr.microsoft.com/mssql/rhel/server:vNext-CTP2.0
  • Поддержка репликации (CTP 2.0) : SQL Server 2019SQL Server 2019 поддерживает репликацию SQL Server на платформе Linux.Replication support (CTP 2.0): SQL Server 2019SQL Server 2019 supports SQL Server Replication on Linux. Виртуальная машина Linux с установленным агентом SQL может быть издателем, распространителем или подписчиком.A Linux virtual machine with SQL Agent can be a publisher, distributor, or subscriber.

    Создайте следующие типы публикаций:Create the following types of publications:

    • ТранзакционнаяTransactional
    • Моментальный снимокSnapshot
    • ОбъединитьMerge

    Настройте репликацию SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio или используйте хранимые процедуры репликации.Configure replication SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio or use replication stored procedures.

  • Поддержка координатора распределенных транзакций (Майкрософт) (MSDTC) (CTP 2.0) . Эта служба поддерживается в SQL Server 2019SQL Server 2019 на платформе Linux.Support for the Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC) (CTP 2.0): SQL Server 2019SQL Server 2019 on Linux supports the Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC). Дополнительные сведения см. в статье о настройке MSDTC на платформе Linux.For details, see How to configure MSDTC on Linux.

  • Поддержка OpenLDAP для сторонних поставщиков AD (CTP 2.0) : SQL Server 2019SQL Server 2019 в Linux поддерживает OpenLDAP, что позволяет сторонним поставщикам использовать Active Directory.OpenLDAP support for third-party AD providers (CTP 2.0): SQL Server 2019SQL Server 2019 on Linux supports OpenLDAP, which allows third-party providers to join Active Directory.

  • Машинное обучение в Linux (CTP 2.0) . Теперь службы машинного обучения SQL Server 2019SQL Server 2019 (в базе данных) поддерживаются и в Linux.Machine Learning on Linux (CTP 2.0): SQL Server 2019SQL Server 2019 Machine Learning Services (In-Database) is now supported on Linux. Предусмотрена также поддержка хранимой процедуры sp_execute_external_script.Support includes sp_execute_external_script stored procedure. Инструкции по установке служб машинного обучения на платформе Linux см. в статье Установка служб машинного обучения SQL Server 2019SQL Server 2019 с поддержкой R и Python на платформе Linux.For instructions on how to install Machine Learning Services on Linux, see Install SQL Server 2019SQL Server 2019 Machine Learning Services R and Python support on Linux.

Master Data ServicesMaster Data Services

  • Элементы управления Silverlight заменены элементами HTML (CTP 2.0) : Теперь портал Master Data Services (MDS) не зависит от Silverlight.Silverlight controls replaced with HTML (CTP 2.0): The Master Data Services (MDS) portal no longer depends on Silverlight. Все прежние компоненты Silverlight заменены элементами управления HTML.All the former Silverlight components have been replaced with HTML controls.

безопасностьSecurity

  • Управление сертификатами в диспетчере конфигурации SQL Server (CTP 2.0) : Сертификаты SSL/TLS широко используются для обеспечения безопасного доступа к экземплярам SQL Server.Certificate management in SQL Server Configuration Manager (CTP 2.0): SSL/TLS certificates are widely used to secure access to SQL Server instances. Управление сертификатами интегрировано в диспетчер конфигурации SQL Server, что упрощает выполнение таких распространенных задач:Certificate management is now integrated into the SQL Server Configuration Manager, simplifying common tasks such as:

    • Просмотр и проверка сертификатов, установленных в экземпляре SQL ServerSQL Server.Viewing and validating certificates installed in a SQL ServerSQL Server instance.
    • Просмотр сертификатов, срок действия которых истекает.Viewing certificates close to expiration.
    • Развертывание сертификатов на компьютерах, участвующих в группах доступности AlwaysOn (из узла, содержащего первичную реплику).Deploy certificates across machines participating in Always On Availability Groups (from the node holding the primary replica).
    • Развертывание сертификатов на компьютерах, участвующих в экземпляре отказоустойчивого кластера (из активного узла).Deploy certificates across machines participating in a failover cluster instance (from the active node).

    Примечание

    Пользователю необходимо предоставить разрешения администратора на всех узлах кластера.User must have administrator permissions on all the cluster nodes.

ИнструментыTools

  • Azure Data Studio: Ранее выпущенное в режиме предварительной версии под названием SQL Operations Studio средство Azure Data Studio представляет собой современный упрощенный кроссплатформенный рабочий стол с открытым исходным кодом для выполнения самых распространенных задач в области разработки и администрирования данных.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. С помощью Azure Data Studio и расширения предварительной версии SQL Server 2019SQL Server 2019 можно подключаться к SQL Server в локальной среде и в облаке на платформах Windows, macOS и Linux.With Azure Data Studio and the SQL Server 2019SQL Server 2019 Preview extension you can connect to SQL Server on premises and in the cloud on Windows, macOS, and Linux. Azure Data Studio позволяет:Azure Data Studio allows you to:

  • Использовать AAD.AAD is now supported. (CTP-версия 2.3)(CTP 2.3)
  • Представление пользовательского интерфейса записной книжки было перемещено в ядро Azure Data Studio.Notebook view UI has moved into Azure Data Studio core. (CTP-версия 2.3)(CTP 2.3)
  • Добавлен новый мастер создания внешних источников данных из распределенной файловой системы Hadoop (HDFS) в кластере больших данных SQL Server.Added new wizard to create external data sources from Hadoop Distributed File System (HDFS) to SQL Server Big Data Cluster. (CTP-версия 2.3)(CTP 2.3)
  • Улучшен пользовательский интерфейс средства просмотра записной книжки.Improved Notebook viewer UI. (CTP-версия 2.3)(CTP 2.3)
  • Добавлены новые интерфейсы API записной книжки.Added new Notebook APIs. (CTP-версия 2.3)(CTP 2.3)
  • Добавлена команда "Переустановить зависимости записной книжки" с обновлениями пакета Python.Added "Reinstall Notebook dependencies" command to assist with Python package updates. (CTP-версия 2.3)(CTP 2.3)
  • Подключение и управление для кластеров больших данных в SQL Server 2019SQL Server 2019.Connect and manage SQL Server 2019SQL Server 2019 big data clusters. (CTP 2.1)(CTP 2.1)
  • Редактировать и выполнять запросы в современной среде разработки с помощью невероятно быстрой функции Intellisense, фрагментов кода и путем интеграции управления исходным кодом.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)
  • Быстро визуализировать данные с помощью встроенных диаграмм результирующих наборов.Quickly visualize data with built-in charting of your result sets. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Создавать настраиваемые панели мониторинга для серверов и баз данных с помощью настраиваемых мини-приложений.Create custom dashboards for your servers and databases using customizable widgets. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Легко управлять более широкими средами с помощью встроенного терминала.Easily manage your broader environment with the built-in terminal. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Анализировать данные, работая с записной книжкой, интегрированной в Jupyter.Analyze data in an integrated notebook experience built on Jupyter. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Улучшить работу с пользовательскими расширениями и темами (CTP 2.0).Enhance your experience with custom theming and extensions.(CTP 2.0)
  • Изучить ресурсы Azure с помощью встроенных подписки и обозревателя ресурсов.And explore your Azure resources with a built-in subscription and resource browser. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Поддерживать сценарии, в которых используется кластер больших данных SQL Server.Supports scenarios using SQL Server big data cluster. (CTP 2.0)(CTP 2.0)

Совет

Наиболее актуальные улучшения Azure Data Studio см. в разделе Заметки о выпуске Azure Data Studio.For the latest improvements to Azure Data Studio, see the Azure Data Studio release notes.

  • SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (предварительная версия) : поддерживает SQL Server 2019SQL Server 2019.SQL Server Management Studio (SSMS) 18.0 (preview): Supports SQL Server 2019SQL Server 2019.

    • Запустить Azure Data Studio можно из SSMS.Launch Azure Data Studio from SSMS. (CTP-версия 2.3)(CTP 2.3)
    • Поддержка функции Always Encrypted с безопасными анклавами.Support for Always Encrypted with secure enclaves. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • Более компактный файл для скачивания.Smaller download size. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • Теперь работает на основе изолированной оболочки Visual Studio 2017.Now based on the Visual Studio 2017 Isolated Shell. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
    • Полный список см. в разделе, посвященном изменениям SSMS.For a complete list, see the SSMS changelog. (CTP 2.0)(CTP 2.0)
  • Модуль SQL Server PowerShell: Модуль SqlServer PowerShell позволяет разработчикам SQL Server, администраторам и специалистам по BI автоматизировать развертывание баз данных и управление серверами.SQL Server PowerShell module: The SqlServer PowerShell module allows SQL Server developers, admins, and BI professionals to automate database deployment and server administration.

    • Обновите версию 21.0 до 21.1 для поддержки SMO версии 150.Upgrade from 21.0 to 21.1 to support SMO v150.
    • Обновлен поставщик SQL Server (SQLRegistration) для отображения групп IS, AS и RS.Updated SQL Server provider (SQLRegistration) to display AS/IS/RS groups.
    • Устранена проблема в командлете New-SqlAvailabilityGroup при разработке для SQL Server 2014.Fixed issue in New-SqlAvailabilityGroup cmdlet when targeting SQL Server 2014.
    • Добавлен параметр –LoadBalancedReadOnlyRoutingList в Set-SqlAvailabilityReplica и New-SqlAvailabilityReplica.Added –LoadBalancedReadOnlyRoutingList parameter to Set-SqlAvailabilityReplica and New-SqlAvailabilityReplica.
    • Командлет AnalysisService обновлен, чтобы можно было использовать кэшированный токен входа из Login-AzureAsAccount для служб Azure Analysis Services.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)

Интерактивное подключение (CTP 3.2)Online attach (CTP 3.2)

CTP-версия 3.2 предоставляет возможность присоединить табличную модель в интерактивном режиме.CTP 3.2 introduces the ability to attach a tabular model as an online operation. Интерактивное подключение можно использовать для синхронизации реплик только для чтения в локальных средах масштабирования запросов. Чтобы выполнить операцию интерактивного подключения, используйте параметр AllowOverwrite команды Attach XMLA.Online attach can be used for synchronization of read-only replicas in on-premises query scale out environments.To perform an online-attach operation, use the AllowOverwrite option of the Attach XMLA command.

<Attach xmlns="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/engine"> 
  <Folder>C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSAS15\OLAP\Data\AdventureWorks.0.db\</Folder> 
  <AllowOverwrite>True</AllowOverwrite> 
</Attach> 

Эта операция может потребовать удвоения памяти модели, чтобы старая версия оставалась доступна при загрузке новой версии.This operation may require double the model memory to keep the old version online while loading the new version.

Стандартный шаблон использования может выглядеть следующим образом:A typical usage pattern could be as follows:

  1. База данных 1 (версия 1) уже подключена на сервере Б, доступном только для чтения.DB1 (version 1) is already attached on read-only server B.

  2. База данных 1 (версия 2) обрабатывается на сервере А, доступном для записи.DB1 (version 2) is processed on the write server A.

  3. База данных 1 (версия 2) отсоединяется и размещается в расположении, доступном серверу Б (через общее расположение, с помощью robocopy и т. д.).DB1 (version 2) is detached and placed on a location accessible to server B (either via a shared location, or using robocopy, etc.).

  4. Команда с AllowOverwrite = true выполняется на сервере Б с новым расположением базы данных 1 (версия 2).The command with AllowOverwrite=True is executed on server B with the new location of DB1 (version 2).

Без этой функции администраторам сначала требуется отсоединить базу данных, а затем присоединить новую версию базы данных.Without this feature, admins are first required to detach the database and then attach the new version of the database. Это приводит к простою в течение времени, когда база данных недоступна для пользователей, и запросы к ней завершатся ошибкой.This leads to downtime when the database is unavailable to users, and queries against it will fail.

Если указан этот новый флаг, версия 1 базы данных удаляется атомарно в рамках той же транзакции без простоя.When this new flag is specified, version 1 of the database is deleted atomically within the same transaction with no downtime. Однако цена за это — одновременное присутствие обеих баз данных в памяти.However, it comes at the cost of having both databases loaded into memory simultaneously.

Связи "многие ко многим" в табличных моделях (CTP 2.4)Many-to-many relationships in tabular models (CTP 2.4)

Эта функция позволяет устанавливать связи "многие ко многим" между неуникальными столбцами в разных таблицах.This feature allows many-to-many relationships between tables where both columns are non-unique. Связь можно определить между измерением и таблицей фактов со степенью детализации выше, чем ключевой столбец измерения.A relationship can be defined between a dimension and fact table at a granularity higher than the key column of the dimension. Это избавляет от необходимости нормализовать таблицы измерений и повышает удобство работы для пользователей, так как итоговая модель содержит меньше таблиц, а столбцы в них логически сгруппированы.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. В этом выпуске CTP 2.4 связи "многие ко многим" представляют собой функцию на уровне ядра.For this CTP 2.4 release, many-to-many relationships are engine-only features.

Для связей "многие ко многим" требуются модели на уровне совместимости 1470. В настоящее время они поддерживаются только в SQL Server 2019SQL Server 2019 CTP 2.3 и более поздних версиях.Many-to-many relationships require models be at the 1470 compatibility level, which is currently supported only in SQL Server 2019SQL Server 2019 CTP 2.3 and later. В этом выпуске CTP 2.4 связи "многие ко многим" можно создавать с помощью API табличной модели объектов (TOM), языка скриптов табличной модели (TMSL) и редактора табличных моделей с открытым кодом.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. Поддержка в SQL Server Data Tools (SSDT) будет добавлена в будущем выпуске, как и документация.Support in SQL Server Data Tools (SSDT) will be included in a future release, as will documentation. Дополнительные сведения об этом и других выпусках компонентов CTP-версии будут предоставляться в блоге служб Analysis Services.Additional information for this and other CTP feature releases will be provided in the Analysis Services blog.

Параметры памяти для регуляции ресурсов (CTP 2.4)Memory settings for resource governance (CTP 2.4)

Описанные здесь параметры памяти уже доступны в Azure Analysis Services.The memory settings described here are already available in Azure Analysis Services. Начиная с версии CTP 2.4 они также поддерживаются службами SQL Server 2019SQL Server 2019 Analysis Services.Beginning with CTP 2.4, they are now also supported by SQL Server 2019SQL Server 2019 Analysis Services.

  • Memory\QueryMemoryLimit — с помощью этого свойства памяти можно ограничивать очереди памяти, которые создаются запросами DAX к модели.Memory\QueryMemoryLimit - This memory property can be used to limit memory spools built by DAX queries submitted to the model.
  • DbpropMsmdRequestMemoryLimit — с помощью этого свойства XMLA можно переопределять значение свойства сервера Memory\QueryMemoryLimit для подключения.DbpropMsmdRequestMemoryLimit - This XMLA property can be used to override the Memory\QueryMemoryLimit server property value for a connection.
  • OLAP\Query\RowsetSerializationLimit — это свойство сервера ограничивает количество строк, возвращаемых в наборе строк, защищая ресурсы сервера от чрезмерно интенсивного использования экспорта данных.OLAP\Query\RowsetSerializationLimit - This server property limits the number of rows returned in a rowset, protecting server resources from extensive data export usage. Оно применимо как к запросам DAX, так и к запросам многомерных выражений.This property applies to both applies to both DAX and MDX queries.

Эти свойства можно задавать с помощью последней версии SQL Server Management Studio (SSMS).These properties can be set by using the latest version of SQL Server Management Studio (SSMS). Дополнительные сведения об этой функции будут предоставлены в блоге служб Analysis Services.Additional information for this feature will be provided in the Analysis Services blog.

Группы вычисления в табличных моделях (CTP-версия 2.3).Calculation groups in tabular models (CTP 2.3)

Группы вычисления решают распространенную проблему в сложных моделях, где может присутствовать большое число мер на основе одних и тех же вычислений, таких как логика операций со временем.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. Группы вычисления отображаются в клиентских отчетах как таблица с одним столбцом.Calculation groups are shown in reporting clients as a table with a single column. Каждое значение в столбце представляет многократно используемое вычисление, или элемент вычисления, которое может применяться к любой из мер.Each value in the column represents a reusable calculation, or calculation item, that can be applied to any of the measures.

Группа вычисления может содержать любое число элементов вычисления.A calculation group can have any number of calculation items. Каждый элемент вычисления определяется с помощью выражения DAX.Each calculation item is defined by a DAX expression. Добавлены три новые функции DAX для работы с группами вычисления.Three new DAX functions are introduced to work with calculation groups:

  • SELECTEDMEASURE() — возвращает ссылку на меру в текущем контексте.SELECTEDMEASURE() - Returns a reference to the measure currently in context.

  • SELECTEDMEASURENAME() — возвращает строку, содержащую имя меры в текущем контексте.SELECTEDMEASURENAME() - Returns a string containing the name of the measure currently in context.

  • ISSELECTEDMEASURE(M1, M2, …) — возвращает логическое значение, указывающее, является ли мера в текущем контексте одной из тех, что заданы в качестве аргумента.ISSELECTEDMEASURE(M1, M2, …) - Returns a Boolean indicating whether the measure currently in context is one of those specified as an argument.

Помимо новых функций DAX, представлены два новых динамических административных представления:In addition to new DAX functions, two new Dynamic Management Views are introduced:

  • TMSCHEMA_CALCULATION_GROUPS
  • TMSCHEMA_CALCULATION_ITEMS
Ограничения в этом выпуске:Limitations in this release:
  • Функция ALLSELECTED DAX пока не поддерживается.The ALLSELECTED DAX function is not yet supported.
  • Безопасность на уровне строк в таблице групп вычисления пока не поддерживается.Row Level Security defined on the calculation-group table is not yet supported.
  • Безопасность на уровне объектов в таблице групп вычисления пока не поддерживается.Object Level Security defined on the calculation-group table is not yet supported.
  • Выражения DetailsRows, ссылающиеся на элементы вычисления, пока не поддерживаются.DetailsRows expressions referring to calculation items are not yet supported.
  • MDX пока не поддерживается.MDX is not yet supported.
Известные проблемы в этом выпуске:Known issues in this release:
  • Наличие групп вычисления в модели может приводить к возвращению мерами типов данных variant, из-за чего могут происходить сбои обновления вычисляемых столбцов и таблиц, которые ссылаются на меры.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.
Уровень совместимостиCompatibility level

Для групп вычисления требуются модели на уровне совместимости 1470. В настоящее время они поддерживаются только в SQL Server 2019SQL Server 2019 CTP 2.3 и более поздних версиях.Calculation groups require models be at the 1470 compatibility level, which is currently supported only in SQL Server 2019SQL Server 2019 CTP 2.3 and later. На текущий момент группы вычисления могут создаваться с помощью API табличной модели объектов (TOM), языка скриптов табличной модели (TMSL) и редактора табличных моделей с открытым кодом.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. Поддержка в SQL Server Data Tools (SSDT) будет добавлена в будущем выпуске, как и документация.Support in SQL Server Data Tools (SSDT) will be included in a future release, as will documentation. Дополнительные сведения об этом и других выпусках компонентов CTP-версии будут предоставляться в блоге служб Analysis Services.Additional information for this and other CTP feature releases will be provided in the Analysis Services blog.

См. также разделSee also

Следующие шагиNext steps

info_tip СправкаGet Help