SQL 2017——新功能

背景

介绍

identity_cache

自适应查询处理的改进

自动调整

图数据库

始终可用（跨数据库访问）

DTA的改进

新的字符串成员（函数）

SQL 2017中的SSRS（Reporting Services）新增功能

SQL 2017中SSIS（集成服务）的新增功能

SQL 2017中的SSAS（Analysis Services）新增功能

机器学习

Linux支援

背景

SQL Server 2017（一般可用性版本）于2017年10月发布（真的吗？我们只是想了解SQL 2016的功能，好吧，开个玩笑:)）SQL 2017分部分发布，其第一部分即SQL 2017 CTP 1.0（ SQL版本14.0.1.246）于2016年11月发布（如何在2016年发布2017版本？）。到目前为止，SQL 2017推出了10个发行版，当前发行版是SQL 2017 Release GA（SQL版本14.0.1000.169）（请参见此处），以获取2017年10月可用的版本。

（**有关SQL 2016的新增功能，请参见此处。）

介绍

此版本的SQL主要连接到Linux，并将SQL的功能带到Linux。简而言之，现在您可以在Linux上安装SQL 2017（这是一个很好的举措），此外SQL也可以在基于Linux的Docker容器中使用。在此构建中，SQL为您提供了开发语言选择，您可以在内部部署或基于云进行开发。

在此版本中，SQL还在其各个部分（如数据库引擎，集成服务，主数据服务，分析服务等）中提高了性能、可伸缩性和功能。在本文中，我们将逐一介绍它们。

以下是一些数据库引擎的新功能。

identity_cache

如果服务器意外关闭或发生任何故障转移，甚至切换到某些辅助服务器，此选项还可以帮助您避免标识列的值出现差异。该选项与“ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION ”语句一起使用。该语句用于启用数据库配置设置。语法如下：

ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION
{      
     {  [ FOR SECONDARY] SET   }  
}
| CLEAR PROCEDURE_CACHE
| SET < set_options >
[;]  

< set_options > ::=  
{
    MAXDOP = {  | PRIMARY}  
    | LEGACY_CARDINALITY_ESTIMATION = { ON | OFF | PRIMARY}  
    | PARAMETER_SNIFFING = { ON | OFF | PRIMARY}  
    | QUERY_OPTIMIZER_HOTFIXES = { ON | OFF | PRIMARY}
    | IDENTITY_CACHE = { ON | OFF }
}

自适应查询处理的改进

您是否要提高查询执行性能？然后，此功能将为您提供帮助。SQL Server和Azure SQL数据库支持此功能。

您知道SQL查询执行的正常优化流程吗？如果否，请检查以下步骤：

最初，查询优化器为给定查询计算所有可行的查询执行计划。
然后，它获得最低的成本/最快的计划。
最后，优化器将选择最低的估计计划来执行查询，然后开始执行。

现在，在此过程中，存在一些缺点：

如果最低的估计执行计划可能出错，那么它将影响性能。
如果没有足够的内存分配给处理，则会导致溢出到磁盘。
如果分配的内存大小不正确，则会导致内存浪费。

要解决所有这些问题，您可以使用此SQL 2017功能。

1.批处理模式内存授予反馈

此反馈（技术）重新计算（实际上）执行计划所需的内存，并从缓存中授予它

2.批处理模式自适应联接

为了更快地执行计划，它具有哈希联接和嵌套循环联接，在扫描执行计划的第一个输入后，它决定使用哪个联接以最佳速度产生输出。

3.交错执行

在交错执行中，如果遇到多语句表值函数，则在优化执行计划中需要“暂停 ”。然后，它只计算完美基数，然后恢复优化。

自动调整

顾名思义，此功能可检查出查询性能中的问题，找出问题并使用建议的解决方案进行修复。此功能提供了两种自动调整技术：

自动校正（计划）
自动管理（索引）

自动校正（计划）

该计划在SQL 2017 DB中可用，它基本上会扫描有问题的计划（明智的执行），然后使用推荐的解决方案进行修复

自动管理（索引）

SQL 2017 Azure DB中提供了此功能，此处它基本上标识并更正了索引的顺序。删除的索引和添加的索引。

图数据库

图数据库功能是SQL 2017中新引入的。

什么是图数据库？

基本上，它是边和节点的集合，其中边是节点之间的关系，而节点只是一个实体，因此单个边可以连接多个节点。Graph db的行为就像关系数据库一样，在以下情况下可以使用Graph db：

如果您具有分层格式的数据，并且想要为一个节点保存多个父级
如果需要检查和分析相互关联的关系和数据
如果您有许多关系

此处，关键字MATCH用于查询图表并对数据进行排序，仅需单个查询，用户便可以查询图和关系数据，有关更多详细信息，请参见 [ here ]。

始终可用（跨数据库访问）

借助此功能，现在可以针对不同的SQL实例进行跨数据库事务（同一SQL实例可以连接到不同的实例）。它还支持数据库分布式事务。[SQL 2016还支持跨数据库访问，但仅适用于同一SQL Server实例。]

DTA的改进

在SQL 2017中，数据库调整顾问（DTA）的性能得到了改进，其中包含调整顾问的其他选项。

**对于那些不知道什么是数据库调优顾问的人：

它是一个数据库引擎，它检查查询（已处理的查询），然后以可以改善查询性能的方式提出（可能是通过更改数据库结构（例如，索引，键））。有几种使用方式：

使用GUI（界面）
使用命令实用程序

如果您想了解更多，可以在这里查看。

新的字符串成员（函数）

SQL 2017年引入了一些新string功能，如TRANSLATE，CONCAT_WS，STRING_AGG，TRIM。让我们一一看一下。

TRANSLATE

基本上需要一个 string作为输入，然后用一些新字符转换字符，请参见以下语法：

TRANSLATE ( inputString, characters, translations)

上面的'characters'语法长度应与'translations'相同，否则上面的函数将返回错误。

例如

TRANSLATE ('6*{10+10}/[6-4]','[]{}','()()')

上面示例的输出将是 6*(10+10)/(6-4)。

因此，我们可以看到大括号和中括号被转换为圆括号。

[此功能的作用与REPLACE相同，但比REPLACE起使用更简单，如果我们希望使用REPLACE，则需要如下编写，这很难理解：

SELECT REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE('6*{10+10}/[6-4]','{','('), '}', ')'), '[', '('), ']', ')');

CONCATE_WS

它只是用指定的输入分隔符连接所有输入参数。参见以下语法：

CONCAT_WS ( separator, argument1, argument1 [, argumentN]… )

它通过在分隔符的帮助下将所有参数连接在一起来产生单个string参数，它至少需要2个参数才能产生输出，否则将引发错误：

例如：

SELECT CONCAT_WS(',','Count numers', 'one', 'two', 'three', 'four' ) AS counter;

上面语法的输出将是：

one, two, three, four

您也可以使用数据库列名来代替硬编码的string。

TRIM

（最终:)）SQL 2017引入了此新功能。它仅用作C＃修剪函数，从string中删除所有开头和结尾的空格。语法如下：

SELECT TRIM('     trim me    ') AS result;

上面语法的输出将是：

trim me

此功能不会删除string之间的空格。

STRING_AGG

它将借助分隔符将string值连接起来，并且不会在string末尾添加分隔符。输入可以是VARCHAR，也可以NVARCHAR，选择在WITHIN GROUP子句的帮助下指定结果的顺序。

请参见以下语法：

STRING_AGG ( expression, separator ) [  ]

 ::=  
    WITHIN GROUP ( ORDER BY  [ ASC | DESC ] )

查看以下示例：

SELECT city,
    STRING_AGG (name, ';') WITHIN GROUP (ORDER BY name ASC) AS names
FROM Students GROUP BY city;

在上面的示例中，我们串联了所有用分号（;）分隔的名称，以WITHIN GROUP帮助我们使它order by。输出将显示如下：

市

名字

City 1

name1; name2; name3; name4; name5;

City 2

name1; name2; name3; name4;

SQL 2017中的SSRS（Reporting Services）新增功能

从现在开始，SQL Server安装程序中没有可用的SSRS安装程序，您需要从下载中心[ 这里 ] 下载它。
现在，查询设计器已支持DAX，现在可以针对SSAS（分析服务）创建本机DAX查询，该查询属于最新版的SQL工具和报表生成器
SSRS现在支持RESTful API，支持OpenAPI兼容，可以找到该API
现在，您可以在评论中添加附件。
您可以在报告中添加评论。
Reporting Services Web门户的改进（此功能已在SQL 2016中提供）

SQL 2017中SSIS（集成服务）的新增功能

现在，您可以在Linux上执行SSIS包，此外，现在可以在Linux上加载、提取和转换数据
横向扩展功能允许以高性能的程序包执行复杂地集成到多台机器，甚至可以执行多个程序包执行请求。在横向扩展母版和横向扩展工作者的帮助下，进行横向扩展管理的所有操作，有关更多详细信息，请单击此处
Microsoft DAX和CRM Online在线现在获得ODataConnection管理器和支持oDataSource

SQL 2017中的SSAS（Analysis Services）新增功能

SQL 2017中引入了新的Get Data接口，类似于MS Excel，power BI，它还提供了数据转换和数据混搭功能，您可以使用查询生成器和M表达式来实现
SSAS的Tabular 模式在SQL 2012中引入，现在在SQL 2017中变得更加强大
SQL 2017提供了新的“编码提示 ”功能，该功能用于优化大型内存表格数据
电源PIVOT的性能改进

有关SQL 2017中SSAS的更多信息，请在此处切换。

机器学习

我们知道SQL 2016现在支持R服务，它现在已重命名为SQL Server Machine Learning服务。借助于此，您可以使用SQL Server轻松使用R或Python脚本。

在此新功能中，Python可以在存储过程中运行，甚至您可以使用SQL Server远程执行它，这对Python开发人员来说确实有帮助。

目前，Linux不支持此功能，我们需要等待下一个版本发布。

为了以智能和强大的方式使用机器学习，SQL使用以下解决方案。

revoscalepy
microsoftml

revoscalepy是新的库，它为高性能算法、计算和远程上下文提供基础，它基本上是基于RevoScaleR（它是R服务的包）。

microsoftml 是支持机器语言算法的Microsoft R服务器软件包，Microsoft开发了此库用于内部机器学习，但是多年来，它已得到改进并支持快速数据流、大文本转换等。

Linux支援

基本上，此构建的主要目标是在Linux上发布产品，此SQL版本的名称为“在Linux和Windows上的SQL 2017”，以下是“在Linux上的SQL”的一些关键功能：

核心数据库引擎功能
支持IPV6
NFS支持
Linux上的AD身份验证
支持加密
可以在Linux上安装SSIS软件包
配置工具（命令行）可用MSSQL-conf
无缝和无人值守安装
用于Visual Studio代码的SQL（Linux上已提供VS Code）
跨平台脚本生成器

要了解有关Linux上SQL的更多信息，请在此处切换。

参考文献

MSDN和Microsoft网站

最后

有关SQL Server的讨论和学习很多，我们将在本文的下一个版本中继续此过程，然后继续学习。

SQL 2017——新功能

最近更新

热门博客

[ 申请 ]友情链接：