Azure Synapse Analytics 中的專用 SQL 集區 (先前稱為 SQL DW) 版本資訊

本文摘要說明 Azure Synapse Analytics 中最近發行專用 SQL 集區 (先前稱為 SQL DW)新功能和改進。 本文也會列出值得注意的內容更新,這些更新不會與發行直接相關,而是在同一時間範圍內發佈。 如需其他 Azure 服務的改善,請參閱 服務更新

注意

如需 Azure Synapse Analytics 的最新發行更新,包括專用 SQL 集區,請參閱 Azure Synapse Analytics 部落格Azure Synapse Analytics 的新功能?,或 Azure 入口網站 中的 Synapse Studio 首頁。

檢查您的專用 SQL 集區 (先前稱為 SQL DW) 版本

新功能會推出到所有區域,請檢查部署至您執行個體的版本和最新版本資訊是否提供此功能。 若要檢查版本,請透過 SQL Server Management Studio (SSMS) 連線到您的專用 SQL 集區(先前稱為 SQL DW),然後執行 SELECT @@VERSION; 以傳回目前的版本。 使用此版本來確認哪些版本已套用至您的專用 SQL 集區(先前稱為 SQL DW)。 輸出中的日期會識別套用至您專用 SQL 集區之發行的月份(先前稱為 SQL DW)。 這隻適用於服務層級的改善。

若要改善工具,請確定您已在版本附註中指定的正確版本。

注意

SELECT @@VERSION傳回的產品名稱將會從 Microsoft Azure SQL 數據倉儲變更為 Microsoft Azure Synapse Analytics。 我們會在進行變更之前傳送進階通知。 這項變更與從應用程式程式代碼中 SELECT @@VERSION 結果剖析產品名稱的客戶相關。 若要避免因產品重新命名而變更應用程式程式代碼,請使用下列命令來查詢資料庫產品名稱和版本的 SERVERPROPERTY:若要傳回版本號碼 XX.X.X.XXXXX.X(不含產品名稱)請使用此命令:

SELECT SERVERPROPERTY('ProductVersion')

--To return engine edition, use this command that returns 6 for Azure Synapse Analytics:

SELECT SERVERPROPERTY('EngineEdition')

2020 年 12 月

服務改善 詳細資料
資料列的預存程式sp_rename (預覽) 重新命名沒有 CTAS 的數據行變得更加簡單。 Azure Synapse SQL 現在已新增系統預存程式sp_rename (預覽) 的支援,以重新命名使用者數據表中的非散發數據行。 這項功能目前處於預覽狀態,且將在 GA 的工具中受到支援。 如需詳細資訊,請參閱 sp_rename
T-SQL Predict 的其他參數 有了這個新版本,現有的 T-SQL PREDICT 語句會新增名為 『RUNTIME』 的必要額外參數。 如需更新現有的腳本,請參閱 T-SQL PREDICT 中的範例。

2020 年 10 月

服務改善 詳細資料
T-SQL 內嵌資料表值函式 (預覽) 在此版本中,您現在可以使用 Transact-SQL 建立內嵌數據表值函式,並查詢其結果,就像是數據表一樣。 這項功能目前處於預覽狀態,且將在 GA 的工具中受到支援。 如需詳細資訊,請參閱 CREATE FUNCTION (Azure Synapse Analytics)
MERGE 命令 (預覽) 您現在可以從與源數據表聯結的結果,對目標數據表執行插入、更新或刪除作業。 例如,您可以藉由根據另一個數據表中發現的差異,插入、更新或刪除一個數據表中的數據列,來同步處理兩個數據表。 如需詳細數據,請參閱 MERGE

2020 年 8 月

服務改善 詳細資料
工作負載管理 – 入口網站體驗 用戶可以透過 Azure 入口網站 設定和管理其工作負載管理設定。 您可以設定 具有重要性的工作負載群組工作負載分類器
改善的數據表對應目錄檢視 新的目錄檢視sys.pdw_permanent_table_mappings會將永久用戶數據表object_ids對應至其實體數據表名稱。

2020 年 7 月

服務改善 詳細資料
資料行層級加密 (公開預覽) 使用 Transact-SQL 將對稱加密套用至數據行,以保護 Azure Synapse Analytics 中的敏感性資訊。 數據行層級加密具有內建函式,您可以使用使用受憑證、密碼、對稱密鑰或非對稱密鑰進一步保護的對稱密鑰來加密數據。 如需詳細資訊,請流覽 加密數據行。 這項功能現已正式推出。
相容性層級支援 (GA) 在此版本中,用戶現在可以設定資料庫的相容性層級,以取得 Synapse SQL 引擎特定版本的 Transact-SQL 語言和查詢處理行為。 如需詳細資訊,請參閱 sys.database_scoped_configurations改變資料庫範圍組態
數據列層級安全性 此版本包含更新和刪除數據列上強制執行 RLS 的改善。 在此版本中,如果內部函數未參考 DML 目標數據表中的任何數據行,則使用 『is_rolemember』 等內建函式更新和刪除作業將會成功。 在這項改進之前,這些作業因基礎 DML 作業的限制而失敗。
DBCC SHRINKDATABASE (GA) 您現在可以壓縮指定資料庫中資料和記錄檔的大小。 如需詳細資訊,請參閱

2020 年 5 月

服務改善 詳細資料
工作負載隔離 (GA) 工作負載隔離 現已正式推出。 透過 工作負載群組 ,您可以保留並包含資源。 您也可以設定查詢逾時來取消失控查詢的能力。
工作負載管理入口網站體驗 (預覽) 用戶可以透過 Azure 入口網站 設定及管理其工作負載管理設定。 您可以設定 具有重要性的工作負載群組工作負載分類器
改變工作負載群組 現在可以使用 ALTER WORKLOAD GROUP 命令。 使用alter來變更現有 工作負載群組的組態。
具有 COPY 命令之 Parquet 檔案的自動架構偵測 (預覽) COPY 命令現在支援載入 Parquet 檔案時自動架構偵測。 此命令會自動偵測 Parquet 檔案架構,並在載入之前建立資料表。 請連絡下列電子郵件通訊組清單,以啟用此功能: sqldwcopypreview@service.microsoft.com。
使用 COPY 命令載入複雜的 Parquet 資料類型 (預覽) COPY 命令現在支援載入複雜的 Parquet 類型。 您可以將複雜類型,例如 地圖 和清單載入字串數據行。 請連絡下列電子郵件通訊組清單,以啟用此功能: sqldwcopypreview@service.microsoft.com。
使用 COPY 命令自動壓縮 Parquet 檔案的偵測 COPY 命令現在支援自動偵測 Parquet 檔案的壓縮方法。 請連絡下列電子郵件通訊組清單,以啟用此功能: sqldwcopypreview@service.microsoft.com。
其他負載建議 Synapse SQL 現在提供負載建議 。 當您應該分割檔案以取得最大輸送量時,取得主動式通知、使用專用 SQL 集區共置記憶體帳戶(先前稱為 SQL DW),或使用 SQLBulkCopy API 或 BCP 等載入公用程式時增加批次大小
T-SQL 可更新散發數據行 (GA) 用戶現在可以更新儲存在散發數據行中的數據。 如需詳細資訊,請參閱在專用 SQL 集區中設計分散式數據表的指引(先前稱為 SQL DW)。
T-SQL Update/Delete from...加入 (GA) 現已提供根據與另一個數據表聯結的結果來更新和刪除。 如需詳細資訊,請參閱 更新刪除 檔。
T-SQL PREDICT (預覽) 您現在可以預測數據倉儲內的機器學習模型,以避免需要大型且複雜的數據移動。 T-SQL PREDICT 函式依賴開放式模型架構,並將數據和機器學習模型當做輸入來產生預測。 如需詳細資訊,請參閱 XML 文件

2020 年 4 月

服務改善 詳細資料
資料庫相容性層級 (預覽) 在此版本中,用戶現在可以設定資料庫的相容性層級,以取得 Synapse SQL 引擎特定版本的 Transact-SQL 語言和查詢處理行為。 如需詳細資訊,請參閱 sys.database_scoped_configurations改變資料庫範圍組態
Sp_describe_undeclared_parameters 允許使用者在 Transact-SQL 批次中查看有關未宣告參數的元數據。 如需詳細資訊,請參閱 sp_describe_undeclared_parameters




工具改進 詳細資料
Visual Studio 16.6 Preview 5 - SQL Server Data Tools (SSDT) 此版本包含 SSDT 的下列改善:

- 資料探索和分類
- COPY 語句
- 具有唯一條件約束的數據表
- 具有已排序叢集數據行存放區索引的數據表

此版本包含 SSDT 的下列修正:

- 變更散發數據行數據類型時,SSDT 所產生的更新腳本會執行 CTAS 和 RENAME 作業,而不是卸除和重新建立數據表。

2020 年 3 月

工具改進 詳細資料
Visual Studio 16.6 Preview 2 - SQL Server Data Tools (SSDT) 此版本包含 SSDT 的下列改進和修正:

- 已解決變更具體化檢視所參考數據表的問題,導致產生不支援 MV 的 Alter View 語句

- 已實作變更,以確保當資料庫或專案中有數據列層級安全性物件時,架構比較作業不會失敗。 SSDT 目前不支援資料列層級安全性物件。

- SQL Server 物件總管 逾時閾值已增加,以避免在資料庫中列出大量物件時發生逾時

- 優化 SQL Server 物件總管 擷取資料庫物件清單的方式,以減少不穩定,並在填入物件總管時提高效能

2020 年 1 月

服務改善 詳細資料
工作負載管理入口網站計量 (預覽) 隨著過去 10 月預覽的 工作負載隔離 發行,用戶可以建立自己的 工作負載群組 ,以有效率地管理系統資源,並確保符合商務 SLA。 作為 Azure Synapse Analytics 整體工作負載管理增強功能的一部分,現在已有新的工作負載管理監視計量可供使用。

監視工作負載現在具有下列計量的更深入解析:
- 有效上限資源百分比 - 有效最小資源百
分比
- 工作負載群組使用中查詢
- 工作負載群組配置最大資源百分比 - 工作負載群組配置依系統百分比

- 工作負載群組查詢逾時
- 工作負載群組佇列查詢

使用這些計量來識別工作負載群組瓶頸或以使用量過低工作負載隔離設定的工作負載群組。 這些計量可用於允許依工作負載群組分割的 Azure 入口網站。 篩選並釘選您最愛的圖形到儀錶板,以快速存取深入解析。
入口網站監視計量 下列計量已新增至入口網站以監視整體查詢活動:
- 作用中查詢 - 佇列查詢


這些計量會與監視資源使用率和查詢活動檔中
的現有計量一起描述。

2019 年 10 月

服務改善 詳細資料
複製 (預覽) 我們很高興宣布公開預覽簡單且彈性的 COPY 語句來擷取數據。 只有一個語句,您現在可以順暢地擷取具有額外彈性的數據,而不需要高許可權的使用者。 如需詳細資訊,請參閱 COPY 命令檔
工作負載隔離 (預覽) 為了在客戶將數據倉儲大眾化時支援客戶,我們宣佈了智慧型手機工作負載管理的新功能。 新的 工作負載隔離 功能可讓您管理異質工作負載的執行,同時提供對數據倉儲資源的彈性和控制。 這會導致改善執行可預測性,並增強滿足預先定義 SLA 的能力。
除了工作負載隔離之外,其他選項現在也可供 工作負載分類使用。 除了登入分類之外, 建立工作負載分類器 語法還提供根據查詢標籤、會話內容和一天中的時間來分類要求的功能。
PREDICT (預覽) 您現在可以對數據倉儲內的機器學習模型評分,以避免需要大型和複雜的數據移動。 T-SQL PREDICT 函式依賴開放式模型架構,並將數據和機器學習模型當做輸入來產生預測。
SSDT CI/CD (GA) 今天,我們很高興宣佈 SQL Analytics – SQL Server Data Tools (SSDT) 資料庫專案的正式推出最要求功能。 此版本包含搭配 Visual Studio 2019 的 SSDT 支援,以及原生平臺與 Azure DevOps 的整合,為企業層級部署提供內建的持續整合和部署 (CI/CD) 功能。
具體化檢視 (GA) 具體化檢視會保存從檢視定義查詢傳回的資料,並在底層資料表中的資料變更時自動取得更新。 它可以改進複雜查詢 (通常是具有聯結與會總的查詢) 的效能,同時提供簡單的維護作業。 如需詳細資訊,請參閱 使用具體化檢視的效能微調。 安裝 SQL Server Management Studio 18.4 或更新版本 ,以編寫具體化檢視的腳本。
動態資料遮罩 (GA) 動態資料遮罩 (DDM) 可防止其他人未經授權存取您資料倉儲中的敏感性資料,做法是根據您定義的遮罩規則,即時在查詢結果中混淆這項資料。 如需詳細資訊,請參閱 SQL 資料庫 動態數據遮罩
讀取認可快照集隔離 (GA) 您可以使用 ALTER DATABASE 來啟用或停用使用者資料庫的快照集隔離。 若要避免對目前工作負載造成影響,您可能會想要在資料庫維護期間設定此選項,或等到沒有其他作用中資料庫連線為止。 如需詳細資訊,請參閱 改變資料庫集選項
已排序的叢集資料行存放區索引 (GA) 資料行存放區對於儲存及有效率地查詢大量資料至關重要。 已排序叢集資料行存放區索引透過有效率地刪除分割,進一步將查詢執行最佳化。   如需詳細資訊,請參閱使用已排序的叢集資料行存放區索引進行效能微調
結果集快取 (GA) 啟用結果集快取時,查詢結果會自動在用戶資料庫中快取以供重複使用。 這可讓後續的查詢執行直接從保存快取取得結果,因此不需要重新計算。 結果集快取可改善查詢效能,並減少計算資源使用量。 此外,使用快取結果集的查詢不會使用任何並行位置,因此不會計入現有的並行限制。 基於安全性,使用者只有在擁有與建立快取結果的使用者相同的數據訪問許可權時,才能存取快取的結果。 如需詳細資訊,請參閱 使用結果集快取進行效能微調。 適用於 10.0.10783.0 版或更高版本。

2019 年 9 月

服務改善 詳細資料
Azure Private Link (預覽版) 使用 Azure Private Link,您可以在 虛擬網絡 (VNet) 中建立私人端點,並將其對應至您的專用 SQL 集區。 這些資源接著可透過 VNet 中的私人 IP 位址存取,透過 Azure ExpressRoute 私人對等互連和/或 VPN 網關從內部部署啟用連線。 整體來說,這不需要您將網路設定開啟為公用IP位址,即可簡化網路設定。 這也可讓您防範數據外泄風險。 如需詳細資訊,請參閱 概觀SQL 分析檔
資料探索與分類 (GA) 數據探索和分類 功能現已正式推出。 此功能提供探索 、分類、標記及保護 資料庫中敏感數據的進階功能。
Azure Advisor 單鍵整合 Azure Synapse 中的 SQL 分析現在會直接與 [概觀] 刀鋒視窗中的 Azure Advisor 建議整合,並提供單鍵體驗。 您現在可以在 [概觀] 刀鋒視窗中探索建議,而不是流覽至 Azure Advisor 刀鋒視窗。 在這裡深入了解建議
讀取認可快照集隔離 (預覽) 您可以使用 ALTER DATABASE 來啟用或停用使用者資料庫的快照集隔離。 若要避免對目前工作負載造成影響,您可能會想要在資料庫維護期間設定此選項,或等到沒有其他作用中資料庫連線為止。 如需詳細資訊,請參閱 改變資料庫集選項
EXECUTE AS (Transact-SQL) EXECUTE AS T-SQL 支援現在可供客戶將會話的執行內容設定為指定的使用者。
其他 T-SQL 支援 Synapse SQL 的 T-SQL 語言介面區已擴充為支援:
- FORMAT (Transact-SQL)TRY_PARSE (Transact-SQL) -
TRY_CAST (Transact-SQL)
- TRY_CONVERT (Transact-SQL
-
- sys.user_token (Transact-SQL)

2019 年 7 月

服務改善 詳細資料
具體化檢視 (預覽) 具體化檢視會保存從檢視定義查詢傳回的資料,並在底層資料表中的資料變更時自動取得更新。 它可以改進複雜查詢 (通常是具有聯結與會總的查詢) 的效能,同時提供簡單的維護作業。 如需詳細資訊,請參閱:
- SYNapse SQL 中支援的 CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT (Transact-SQL)
- ALTER MATERIALIZED VIEW (Transact-SQL)
- T-SQL 語句
其他 T-SQL 支援 Synapse SQL 的 T-SQL 語言介面區已擴充為支援:
- AT TIME ZONE (Transact-SQL)
-
STRING_AGG (Transact-SQL)
結果集快取 (預覽) 已新增 DBCC 命令來管理先前宣告的結果集快取。 如需詳細資訊,請參閱:
- DBCC DROPRESULTSETCACHE (Transact-SQL)
- DBCC SHOWRESULTCACHESPACEUSED (Transact-SQL)

另請參閱sys.dm_pdw_exec_requests新的result_set_cache數據行,該數據行會顯示執行查詢何時使用結果集快取。
已排序的叢集資料行存放區索引 (預覽) 新增至 sys.index_columns 的新數據行column_store_order_ordinal,以識別已排序叢集數據行存放區索引中的數據行順序。

2019 年 5 月

服務改善 詳細資料
動態資料遮罩 (預覽) 動態資料遮罩 (DDM) 可防止其他人未經授權存取您資料倉儲中的敏感性資料,做法是根據您定義的遮罩規則,即時在查詢結果中混淆這項資料。 如需詳細資訊,請參閱 SQL 資料庫 動態數據遮罩
工作負載重要性現已正式推出 工作負載管理分類和重要性可讓您影響查詢的執行順序。 如需工作負載重要性的詳細資訊,請參閱文件中的 Classification (分類) 和 Importance (重要性) 概觀文章。 另請參閱 CREATE WORKLOAD CLASSIFIER 文件。

請參閱下列影片中的工作負載重要性:
-工作負載管理概念
-工作負載管理案例
其他 T-SQL 支援 Synapse SQL 的 T-SQL 語言介面區已擴充為包含下列 TRIM 支援:
- TRIM
JSON 函式 商務分析師現在可以使用熟悉的 T-SQL 語言來查詢及操作使用下列新的 JSON 函式格式化為 JSON 數據的檔:
- ISJSON -
JSON_VALUE
- JSON_QUERY
- JSON_MODIFY
- OPENJSON
結果集快取 (預覽) 結果集快取可啟用立即查詢回應時間,同時減少商務分析師和報告使用者的深入解析時間。 如需詳細資訊,請參閱:
- ALTER DATABASE (Transact-SQL)ALTER DATABASE SET 選項 (Transact SQL) -

- SET RESULT SET CACHING (Transact-SQL)
- SET 語句 (Transact-SQL)
- sys.databases (Transact-SQL)
已排序的叢集資料行存放區索引 (預覽) 資料行存放區對於儲存及有效率地查詢大量資料至關重要。 針對每個資料表,它會將傳入的資料分割成資料列群組,而且資料列群組的每個資料行會構成磁碟上的一個分割。 已排序叢集資料行存放區索引透過有效率地刪除分割,進一步將查詢執行最佳化。   如需詳細資訊,請參閱:
- CREATE TABLE -
CREATE COLUMNSTORE INDEX (Transact-SQL)。

2019 年 3 月

服務改善 詳細資料
數據探索與分類 Synapse SQL 現在提供公開預覽版的數據探索和分類。 保護敏感數據和客戶隱私權非常重要。 隨著您的企業和客戶數據資產成長,探索、分類和保護您的數據變得無法管理。 我們在 Synapse SQL 原生引進的數據探索和分類功能,可協助保護數據更容易管理。 這個功能的整體優點包括:
• 符合數據隱私權標準和法規合規性需求。
• 限制存取並強化包含高度敏感數據的數據倉儲安全性。
• 監視和警示敏感數據的異常存取。
• Azure 入口網站 中央儀錶板中的敏感數據視覺效果。

數據探索和分類適用於所有 Azure 區域,它是進階數據安全性的一部分,包括弱點評估和威脅偵測。 如需數據探索與分類的詳細資訊,請參閱 部落格文章 和我們的在線
GROUP BY ROLLUP ROLLUP 現在是支援的 GROUP BY 選項。 GROUP BY ROLLUP 會為每個數據行表達式的組合建立群組。 GROUP BY 也會將結果「匯總」成小計和總計。 GROUP BY 函式會從右至左處理,減少其建立群組和匯總的數據行表達式數目。 資料行順序會影響 ROLLUP 的輸出,也會影響結果集中的資料列數。

如需 GROUP BY ROLLUP 的詳細資訊,請參閱 GROUP BY (Transact-SQL)
改善 DWU 使用和 CPU 入口網站計量的精確度 Synapse SQL 可大幅增強 Azure 入口網站 的計量精確度。 此版本包含 CPU 和 DWU 已使用計量定義的修正,以正確反映所有計算節點的工作負載。 在此修正之前,計量值會低於報告。 預期會在 Azure 入口網站 中看到 DWU 使用和 CPU 計量增加。
數據列層級安全性 我們在 2017 年 11 月引進了數據列層級安全性功能。 我們現在也已將此支援延伸至外部數據表。 此外,我們也新增了在定義安全性篩選述詞所需的內嵌數據表值函式中呼叫不具決定性函式的支援。 此新增可讓您在安全性篩選述詞中指定IS_ROLEMEMBER()、USER_NAME() 等。 如需詳細資訊,請參閱數據列層級安全性檔中範例。
其他 T-SQL 支援 Synapse SQL 的 T-SQL 語言介面區已擴充,以包含對 STRING_SPLIT (Transact-SQL) 的支援
查詢優化器增強功能 查詢優化是任何資料庫的重要元件。 最佳選擇如何最好地執行查詢,可能會產生顯著的改善。 在分散式環境中執行複雜的分析查詢時,所執行的作業數目很重要。 藉由產生更好的質量計劃來增強查詢效能。 這些計劃會將昂貴的數據傳輸作業和重複的子查詢等備援計算降到最低。 如需詳細資訊,請參閱此 Azure Synapse 部落格文章

文件改善

文件改善 詳細資料

2019 年 1 月

服務改善

服務改善 詳細資料
依優化傳回順序 選擇。。。ORDER BY 查詢在此版本中獲得效能提升。 現在,所有計算節點都會將其結果傳送至單一計算節點。 此節點會合併並排序結果,並將其傳回給使用者。 當查詢結果集包含大量數據列時,合併單一計算節點會產生顯著的效能提升。 先前,查詢執行引擎會在每個計算節點上排序結果。 結果會串流至控制節點。 然後控制節點會合併結果。
PartitionMove 和 BroadcastMove 的數據移動增強功能 ShuffleMove 類型的數據移動步驟,使用立即數據移動技術。 如需詳細資訊,請參閱 效能增強功能部落格。 在此版本中,PartitionMove 和 BroadcastMove 現在由相同的立即數據移動技術所提供。 使用這些類型的數據移動步驟的用戶查詢將會以改善的效能執行。 不需要變更程序代碼,即可利用這些效能改善。
值得注意的錯誤 不正確的 Azure Synapse 版本 - SELECT @@VERSION 可能會傳回不正確的版本 10.0.9999.0。 目前版本的正確版本是 10.0.10106.0。 此錯誤已回報且正在檢閱中。

文件改善

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none

2018 年 12 月

服務改善

服務改善 詳細資料
虛擬網絡 服務端點正式推出 此版本包含所有 Azure 區域中 AZURE Synapse 中 SQL Analytics 虛擬網絡 (VNet) 服務端點的正式運作。 VNet 服務端點可讓您隔離伺服器與虛擬網路內指定子網或一組子網的連線。 從 VNet 傳送至 Azure Synapse 的流量一律會保留在 Azure 骨幹網路內。 此直接路由會優先於透過虛擬設備或內部部署採取因特網流量的任何特定路由。 透過服務端點進行虛擬網路存取時,不需額外計費。 Azure Synapse目前定價模式會依現狀套用。

在此版本中,我們也透過 Azure Blob 文件系統 (ABFS) 驅動程式啟用與 Azure Data Lake 儲存體 Gen2 (ADLS) 的 PolyBase 連線。 Azure Data Lake 儲存體 Gen2 帶來分析數據完整生命週期所需的所有品質,以 Azure 儲存體。 這兩個現有 Azure 記憶體服務的功能,Azure Blob 儲存體 和 Azure Data Lake 儲存體 Gen1 都會交集。 Azure Data Lake 儲存體 Gen1 的功能,例如文件系統語意、檔案層級安全性和規模,會結合來自 Azure Blob 儲存體 的低成本、階層式記憶體和高可用性/災害復原功能

使用 Polybase,您也可以將數據匯入 Azure Synapse 中的 SQL Analytics,從保護至 VNet Azure 儲存體。 同樣地,也透過Polybase支援將資料從 Azure Synapse 導出至 Azure 儲存體 保護至 VNet。

如需 Azure Synapse 中 VNet 服務端點的詳細資訊,請參閱 部落格文章
自動 效能監視器 (預覽) 查詢存放區 現在可在 Azure Synapse 中的 SQL Analytics 預覽中取得。 查詢存放區 旨在透過追蹤查詢、查詢計劃、運行時間統計數據和查詢歷程記錄,協助您監視數據倉儲的活動和效能,協助您進行查詢效能疑難解答。 查詢存放區 是一組內部存放區和動態管理檢視(DMV),可讓您:

• 識別及調整耗用查詢的最上層資源
• 識別及改善非計劃性工作負載
• 透過統計資料、索引或系統大小變更來評估查詢效能並影響計畫 (DWU 設定)
• 檢視執行之所有查詢的完整查詢文字

查詢存放區 包含三個實際商店:
• 儲存執行計劃資訊的計劃存放區
• 用來儲存執行統計數據資訊的運行時間統計資料存放區
• 保存等候統計數據資訊的等候統計數據存放區。

Azure Synapse 中的 SQL 分析會自動管理這些存放區,並提供過去七天內的無限數目查詢,不需額外費用。 啟用 查詢存放區 就像執行 ALTER DATABASE T-SQL 語句一樣簡單:
sql ----ALTER DATABASE [DatabaseName] SET QUERY_STORE = ON;------- 如需 查詢存放區 的詳細資訊,請參閱使用 查詢存放區 監視效能一文,以及 查詢存放區 DMV,例如sys.query_store_query。 如需歷程記錄查詢分析的詳細資訊,請參閱 Azure Synapse Analytics 中的歷程記錄查詢記憶體和分析。
SQL 分析的計算層級較低 Azure Synapse 中的 SQL 分析現在支援較低的計算層。 客戶可以從 100 cDWU(數據倉儲單位)開始體驗 Azure Synapse 的領先效能、彈性和安全性功能,並在幾分鐘內調整為 30,000 cDWU。 從 2018 年 12 月中旬開始,客戶可以受益於 Gen2 效能和彈性,並在區域中具有較低的計算層級,以及 2019 年提供的其他區域。

藉由卸除新一代數據倉儲的進入點,Microsoft 會為想要評估安全高效能數據倉儲的所有優點的客戶敞開大門,而不需要猜測哪一個試用環境最適合它們。 客戶可能從目前的 500 cDWU 進入點開始為 100 cDWU。 SQL 分析會繼續支持暫停和繼續作業,而不只是計算的彈性。 Gen2 也支援無限制的數據行存放區記憶體容量,以及每個查詢的 2.5 倍記憶體,最多 128 個並行查詢和 自適性快取 功能。 相較於 Gen1 上的相同數據倉儲單位,這些功能的平均效能會提高五倍。 異地備援備份是 Gen2 的標準,內建保證數據保護。 Azure Synapse 中的 SQL 分析已準備好在進行時進行調整。
數據行存放區背景合併 根據預設,Azure SQL 數據會以單欄格式儲存數據,並具有稱為 數據列群組的微分割區。 有時候,由於索引建置或數據載入時間的記憶體限制,數據列群組可能會壓縮成小於1百萬個數據列的最佳大小。 數據列群組也可能因為刪除而變得分散。 小型或分散的數據列群組會導致較高的記憶體耗用量,以及效率不佳的查詢執行。 在此版本中,數據行存放區背景維護工作會合併小型壓縮的數據列群組,以建立較大的數據列群組,以更好地利用記憶體並加速查詢執行。

2018 年 10 月

服務改善

服務改善 詳細資料
適用於 資料倉儲的 DevOps Azure Synapse 中 Synapse SQL 的高要求功能現在處於預覽狀態,Visual Studio 中支援 SQL Server Data Tool (SSDT! 開發人員小組現在可以透過單一版本控制的程式代碼基底共同作業,並快速將變更部署到世界上的任何實例。 有興趣加入嗎? 這項功能目前可供預覽! 您可以流覽 Visual Studio SQL Server Data Tools (SSDT) - 預覽註冊表單來註冊。 鑒於高需求,我們正管理接受預覽,以確保客戶的最佳體驗。 註冊之後,我們的目標是在七個工作天內確認您的狀態。
數據列層級安全性正式推出 Azure Synapse 中的 Synapse SQL 現在支援資料列層級安全性 (RLS), 新增強大的功能來保護敏感數據。 透過 RLS 的引進,您可以實作安全策略來控制數據表中數據列的存取,就像誰可以存取哪些數據列一樣。 RLS 可讓您進行更細緻的訪問控制,而不需要重新設計您的數據倉儲。 RLS 可簡化整體安全性模型,因為存取限制邏輯位於資料庫層本身,而不是遠離另一個應用程式中的數據。 RLS 也不需要引進檢視來篩選出訪問控制管理的數據列。 此企業級安全性功能對於我們所有的客戶來說,並不需要額外的成本。
Advanced Advisors Azure Synapse 中 Synapse SQL 的進階微調,只是透過其他數據倉儲建議和計量變得更簡單。 您可以透過 Azure Advisor 提供額外的進階效能建議,包括:

1.自適性快取 – 建議何時調整以優化快取使用率。
2.數據表散發 – 判斷何時復寫數據表以減少數據移動並增加工作負載效能。
3. Tempdb – 瞭解何時調整及設定資源類別以減少 tempdb 爭用。

數據倉儲計量與 Azure 監視器 有更深入的整合,包括概觀刀鋒視窗中近乎即時計量的增強可自定義監視圖表。 當您監視使用量,或是驗證並套用資料倉儲建議時,不再需要離開資料倉儲概觀刀鋒視窗,即可存取 Azure 監視器計量。 此外,還有新的計量可供使用,例如tempdb和調適型快取使用率,以補充您的效能建議。
使用整合式建議程序進行進階微調 Azure Synapse 的進階微調,只需使用其他數據倉儲建議和計量,以及重新設計入口網站概觀刀鋒視窗,即可提供 Azure Advisor 和 Azure 監視器的整合式體驗。
加速資料庫復原 (ADR) Azure Synapse 加速資料庫復原 (ADR) 現在處於公開預覽狀態。 ADR 是新的 SQL Server 引擎,可藉由從頭完全重新設計目前的復原程式,大幅改善資料庫可用性,特別是在長時間執行的交易中。 ADR 的主要優點是快速且一致的資料庫復原和即時交易回復。
Azure 監視器資源記錄 Azure Synapse 現在透過直接與 Azure 監視器資源記錄整合,來增強分析工作負載的深入解析。 這項新功能可讓開發人員分析長時間的工作負載行為,並針對查詢優化或容量管理做出明智的決策。 我們現在已透過 Azure 監視器資源記錄 引進外部記錄程式,以提供數據倉儲工作負載的其他深入解析。 透過單鍵按鈕,您現在可以使用Log Analytics 來設定歷史查詢效能疑難解答功能的資源記錄。 Azure 監視器資源記錄支援可自定義的保留期間,方法是將記錄儲存至記憶體帳戶以供稽核之用、將記錄串流至事件中樞近乎即時遙測深入解析的功能,以及使用 Log Analytics 搭配記錄查詢分析記錄的能力。 資源記錄包含數據倉儲的遙測檢視,相當於 Azure Synapse 中 SQL Analytics 最常使用的效能疑難解答 DMV。 在此初始版本中,我們已針對下列系統動態管理檢視啟用檢視:

sys.dm_pdw_exec_requests
sys.dm_pdw_request_steps
sys.dm_pdw_dms_workers
sys.dm_pdw_waits
sys.dm_pdw_sql_requests
數據行存放區內存管理 隨著壓縮的數據行存放區數據列群組數目增加,管理這些數據列群組之內部數據行區段元數據所需的記憶體會增加。 因此,針對某些數據行存放區動態管理檢視 (DMV) 執行的查詢效能和查詢可能會降低。 此版本中所做的改進,可將這些案例的內部元數據大小優化,進而改善這類查詢的體驗和效能。
Azure Data Lake 儲存體 Gen2 整合 (GA) Synapse Analytics 現在已與 Azure Data Lake 儲存體 Gen2 原生整合。 客戶現在可以使用從 ABFS 的外部數據表將數據載入專用 SQL 集區(先前稱為 SQL DW)。 這項功能可讓客戶與 Data Lake 儲存體 Gen2 中的數據湖整合。
值得注意的錯誤 DW2000 等數據倉儲中小型資源類別中的 CETAS 到 Parquet 失敗 - 此修正會正確識別建立外部數據表 As 到 Parquet 程式代碼路徑中的 Null 參考。

識別數據行值在某些 CTAS 作業中可能會遺失 - 當 CTASed 到另一個數據表時,識別數據行的值可能不會保留。 在部落 中回報。

在某些情況下,當查詢仍在執行時終止會話時,內部失敗 - 如果查詢仍在執行時終止會話,此修正程式會觸發 InvalidOperationException。

(部署於 2018 年 11 月)當嘗試使用Polybase從ADLS(Gen1) 載入多個小型檔案時,客戶遇到次佳效能。 - AAD 安全性令牌驗證期間系統效能發生瓶頸。 藉由啟用安全性令牌的快取來減輕效能問題。

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