微软SQL Server 2019 全新发布,更新内容亮点都在这里了

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IT之家11月7日消息 在Microsoft Ignite 2019 大会上,微软正式公布了新一代数据库产物SQL Server 2019。利用同一的数据平台实现营业转型SQL Server 2019 附带 Apache Spark 和 Hadoop Distributed File System(HDFS),可实现所稀有据的智能化。

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SQL Server 2019 的亮点

SQL Server 2019 为所稀有据工作负载带来了创新的平安性和合规性功用、业界领先的性能、使命关键型可用性和高级分析,现在还支持内置的大数据。

任何数据的智能化

SQL Server 是数据集成的中心。经过 SQL server 和 Spark 的气力为结构化和非结构化数据供给转型洞察力。

支持多种说话战争台

操纵您挑选的说话战争台构建具有创新功用的现代化利用法式。现在可以在 Windows、Linux 和容器上利用。

业界领先的性能

充实操纵使命关键型智能利用法式、数据仓库和数据湖的冲破性的可扩大性、性能和可用性。

先辈的平安功用

庇护静态和利用中的数据。据 NIST 缝隙数据库统计,SQL Server 已经成为曩昔 8 年内最不轻易蒙受进犯的数据库。

更快速地做出更好的决议

Power BI 报表办事器使您的用户可以拜候丰富的交互式 Power BI 报表以及 SQL Server Reporting Services 的企业报告功用。

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SQL Server2019大数据集群

SQL Server大数据集群答利用户摆设运转在Kubernetes上的SQL Server、Spark和HDFS容器的可伸缩集群。这些组件并交运转,利用户可以从Transact-SQL或Spark中读取、写入和处置大数据,从而利用户可以轻松地将高代价的关系数据与高容量的大数据组合起来停止分析和利用。

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利用处景

    经过数据虚拟化打破数据孤岛, 经过操纵SQL Server PolyBase, SQL Server大数据集群可以在不移动或复制数据的情况下查询内部数据源。SQL Server 2019引入了到数据源的新毗连器。

    在SQL Server中构建数据湖,SQL Server大数据集群包括一个可伸缩的HDFS存储池。它可以用来存储大数据,这些数据能够来自多个内部来历。一旦大数据存储在大数据集群中的HDFS中,您便可以对数据停止分析和查询,并将其与关系兴数据连系起来利用。

    扩大数据市场,SQL Server大数据集群供给向外扩大的计较和存储,以进步分析任何数据的性能。来自各类数据源的数据可以被摄取并散布在数据池节点上,作为进一步分析的缓存。

    野生智能与机械进修相连系,SQL Server大数据集群可以对存储在HDFS存储池和数据池中的数据履行野生智能和机械进修使命。用户可以利用Spark以及SQL Server中的内置AI工具,比如R、Python、Scala或Java

    利用法式摆设,利用摆设答利用户将利用法式作为容器摆设到SQL Server大数据集群中。这些利用法式公布为web办事,供给用法式利用。用户摆设的利用法式可以拜候存储在大数据集群中的数据,而且可以很轻易地停止监控

利用SQL Server 2019,用户现在可以做哪些之前不能做的工作?

    升级到SQL Server 2019,用户可以将一切大数据工作负载转移到SQL Server。在SQL Server 2019之前,用户将基于Cloudera、Map R等prem平台在Hadoop中治理他们的大数据工作负载。现在,他们可以将一切现有的大数据工作负载带到SQL Server 2019。

    用户的另一个关键场景是利用数据虚拟化特征查询内部数据库的才能。利用内建的毗连器,用户可以间接查询 (Oracle、Mongo DB、Teradata、Azure Data Lake、HDFS),而不需要移动或复制数据。

    用户只需升级到SQL Server 2019,无需停止任何利用法式变动,即可实现庞大的性能提升,具有智能查询处置、数据库加速规复等功用。
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已有(4)人评论

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为探看旱 发表于 2020-5-24 19:42:38
sql server现在没有mysql\这些火的原因就是服务器不支持linux的操作,这是一大缺点。要知道现在网络方面,java占据一定的优势,其它火的都是基于linux的运行平台,不过现在sql server支持linux也晚了。
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假大空上费 发表于 2020-5-24 19:45:33
支持容器和linux很重要
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肌肤相亲挝 发表于 2020-5-24 19:49:31
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复杂的时尚们 发表于 2020-5-24 19:52:45
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