Microsoft SQL Server 2019 - Microsoft выпустила в публичный доступ систему управления реляционными базами данных SQL Server 2019
Microsoft SQL Server 2019 - Microsoft выпустила в публичный доступ систему управления реляционными базами данных SQL Server 2019
Microsoft выпустила в публичный доступ систему управления реляционными базами данных SQL Server 2019. Соответствующий анонс был сделан в рамках конференции Ignite 2019 в Орландо (штат Флорида, США).
Поддержка постоянной памяти (РМЕМ)
PMEM — это быстрая память для хранения данных после отключения питания. Она позволяет обрабатывать данные in-memory, избавляя от необходимости передавать данные по каналам передачи и ускоряя обработку запросов на 30% для интенсивных рабочих нагрузок ввода-вывода.
Кластеры больших данных
Как сообщили в Microsoft, в SQL Server 2019 управлять средой для больших данных стало гораздо проще. Этот продукт содержит основные элементы озера данных — распределенную файловую систему Hadoop (HDFS), Spark и инструменты анализа. Все они тесно интегрированы с SQL Server и поддерживаются Microsoft.
Scalar UDF Inlining
В SQL Server 2019 появилась функция Scalar UDF Inlining — встраивание скалярных пользовательских функций. Вместо отдельной обработки функции, она встраивается в общий план что приводит к значительному повышению производительности.
Интеллектуальная обработка запросов
Параллелизация запросов и улучшенное масштабирование частых запросов благодаря механизмам интеллектуальной обработки запросов делают производительность значительно выше. Отложенная компиляция табличных переменных более чем на 50% ускоряет обработку запросов.
Интеграция структурированных и неструктурированных данных
SQL Server 2019 позволяет компаниям получать ценную информацию из структурированных и неструктурированных данных, объединяя мощь новых кластеров больших данных с улучшенной виртуализацией данных, отметил руководитель направления Azure Data & AI.
По его словам, новые функции в SQL Server позволяют не только хранить и запрашивать большие данные в масштабе предприятия, но и объединять их со структурированными данными в любой базе данных, в которой они могут находиться, например, в SQL Server, Oracle, MongoDB и PostgreSQL
