Novedades de SQL Server 2017

Artículo
04/03/2023

Se aplica a: SQL Server 2017 (14.x) y versiones posteriores

SQL Server 2017 representa un paso importante hacia la conversión de SQL Server en una plataforma que proporcione opciones de lenguajes de desarrollo, tipos de datos, ya sean locales o en la nube, y sistemas operativos con la eficacia de SQL Server en Linux, contenedores de Docker basados en Linux y Windows. En este tema se resumen las novedades de determinadas áreas de características y se incluyen vínculos a información adicional. Para más información relacionada con SQL Server en Linux, vea SQL Server on Linux Documentation.

Pruébelo: descargue la versión SQL Server 2017 de octubre de 2017.

Nota

Además de los cambios siguientes, se publican actualizaciones acumulativas a intervalos regulares después del lanzamiento de GA. Estas actualizaciones acumulativas proporcionan muchas mejoras y correcciones. Para más información sobre la versión de la última actualización acumulativa (CU), vea Actualizaciones acumulativas de SQL Server 2017.

Motor de base de datos de SQL Server 2017

SQL Server 2017 incluye muchas mejoras de rendimiento, perfeccionamiento y características de Motor de base de datos.

Ahora los ensamblados CLR se pueden agregar a una lista de ensamblados de confianza, como solución alternativa para la característica clr strict security descrita en CTP 2.0. sp_add_trusted_assembly, sp_drop_trusted_assembly y sys.trusted_asssemblies se agregan para admitir la lista de ensamblados de confianza (RC1).
La recompilación de índices en línea reanudable reanuda una operación de recompilación de índices en línea desde donde se detuvo después de un error (como una conmutación por error en una réplica o espacio en disco insuficiente), o bien pausa y reanuda más adelante una operación de recompilación de índices en línea. Vea ALTER INDEX y Directrices para operaciones de índices en línea. (CTP 2.0)
La opción IDENTITY_CACHE de ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION permite evitar lagunas en los valores de columnas e identidad si un servidor se reinicia inesperadamente o realiza conmutación por error en un servidor secundario. Vea ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION. (CTP 2.0)
Una nueva generación de mejoras de procesamiento de consultas que adapta las estrategias de optimización a las condiciones de tiempo de ejecución de la carga de trabajo de la aplicación. En esta primera versión de la familia de características de procesamiento de consultas adaptable se incluyen tres nuevas mejoras: combinaciones adaptables del modo por lotes, comentarios de concesión de memoria del modo por lotes y ejecución intercalada para funciones con valores de tabla de varias instrucciones. Vea Procesamiento de consultas inteligentes en bases de datos SQL.
El ajuste automático de bases de datos proporciona información de los posibles problemas de rendimiento de las consultas, recomienda soluciones y puede corregir automáticamente los problemas identificados. Consulte Ajuste automático. (CTP 2.0)
Las nuevas funcionalidades de base de datos de gráficos para modelar relaciones varios a varios incluyen una nueva sintaxis de CREATE TABLE para crear tablas de nodos y perimetrales, y la palabra clave MATCH para consultas. Consulte Procesamiento de gráficos con SQL Server 2017. (CTP 2.0)
Una opción de sp_configure llamada clr strict security se habilita de manera predeterminada para mejorar la seguridad de los ensamblados CLR. Consulte Seguridad estricta de CLR. (CTP 2.0)
El programa de instalación ahora permite especificar el tamaño de archivo tempdb inicial hasta 256 GB (262 144 MB) por archivo, con una advertencia si el tamaño del archivo es mayor que 1 GB y si IFI no está habilitado. (CTP 2.0)
La columna modified_extent_page_count en sys.dm_db_file_space_usage hace seguimiento de los cambios diferenciales en cada archivo de base de datos, lo que habilita soluciones de copia de seguridad inteligentes que realizan copia de seguridad diferencial o copia de seguridad completa según el porcentaje de páginas modificadas en la base de datos. (CTP 2.0)
La sintaxis SELECT INTO T-SQL ahora admite la carga de una tabla en un grupo de archivos distinto del grupo de archivos predeterminado d el usuario mediante la palabra clave ON. (CTP 2.0)
Ahora se admiten las transacciones entre bases de datos entre todas las bases de datos que forman parte de un grupo de disponibilidad AlwaysOn, incluidas las bases de datos que son parte de la misma instancia. Consulte Transactions - Always On Availability Groups and Database Mirroring (Transacciones: grupos de disponibilidad AlwaysOn y creación de reflejo de la base de datos) (CTP 2.0)
La nueva funcionalidad de los grupos de disponibilidad incluye la compatibilidad de escalado de lectura sin clúster, la configuración de grupos de disponibilidad de confirmación de réplica mínima y migraciones y pruebas entre distintos sistemas operativos Windows y Linux. (CTP 1.3)
Nuevas vistas de administración dinámica:
- sys.dm_db_log_stats expone atributos a nivel de resumen e información sobre los archivos de registro de transacciones, lo que resulta útil para supervisar el estado de los registros de transacciones. (CTP 2.1)
- sys.dm_tran_version_store_space_usage hace seguimiento del uso del almacén de versiones por base de datos, lo que resulta útil para planear de manera proactiva el dimensionamiento de tempdb según el uso del almacén de versiones por base de datos. (CTP 2.0)
- sys.dm_db_log_info expone información de VLF para supervisar, alertar y evitar posibles problemas con los registros de transacciones. (CTP 2.0)
- sys.dm_db_stats_histogram es una nueva vista de administración dinámica para examinar estadísticas. (CTP 1.3)
- sys.dm_os_host_info proporciona información de sistema operativo para Windows y Linux. (CTP 1.0)
El Asesor de optimización de base de datos (DTA) tiene opciones adicionales y mejor rendimiento. (CTP 1.2)
Las mejoras en memoria incluyen compatibilidad con columnas calculadas en tablas optimizadas para memoria, compatibilidad total con funciones JSON en módulos de compilación nativa y el operador CROSS APPLY en módulos de compilación nativa. (CTP 1.1)
Las nuevas funciones de cadena son CONCAT_WS, TRANSLATE y TRIM, y WITHIN GROUP ahora es compatible con la función STRING_AGG. (CTP 1.1)
Hay nuevas opciones de acceso masivo (BULK INSERT y OPENROWSET(BULK...) ) para archivos CSV y de Azure Blob. (CTP 1.1)
Las mejoras de objetos optimizados para memoria incluyen sp_spaceused y la eliminación de la limitación de ocho índices en las tablas optimizadas para memoria, sp_rename para tablas optimizadas para memoria y módulos T-SQL de compilación nativa y CASE y TOP (N) WITH TIES para módulos T-SQL de compilación nativa. Los archivos de grupos de archivos con optimización para memoria ahora se pueden almacenar, se puede crear una copia de seguridad de ellos y se pueden restaurar en Azure Storage. (CTP 1.0)
DATABASE SCOPED CREDENTIAL es una nueva clase de protegible, que admite los permisos CONTROL, ALTER, REFERENCES, TAKE OWNERSHIP y VIEW DEFINITION. ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS ahora es visible en sys.fn_builtin_permissions. (CTP 1.0)
Se agregó COMPATIBILITY_LEVEL 140 de base de datos. (CTP 1.0)

SQL Server 2017 Integration Services (SSIS)

La nueva característica Escalabilidad horizontal de SSIS tiene las siguientes características nuevas y modificadas. Para más información, consulte Novedades de Integration Services en SQL Server 2017. (RC1)
- Patrón de escalabilidad horizontal ahora admite alta disponibilidad.
- Se mejoró el control de conmutación por error de los registros de ejecución de Trabajadores de escalabilidad horizontal.
- Se cambió el nombre del parámetro runincluster del procedimiento almacenado [catálogo].[create_execution] a runinscaleout para mejorar la coherencia y la legibilidad.
- El catálogo de SSIS tiene una nueva propiedad global para especificar el modo predeterminado de ejecución de los paquetes de SSIS.
En la nueva característica Escalabilidad horizontal de SSIS, ahora puede usar el parámetro Use32BitRuntime cuando desencadena la ejecución. (CTP 2.1)
SQL Server 2017 Integration Services (SSIS) ahora admite SQL Server en Linux y un paquete nuevo le permite ejecutar paquetes de SSIS en Linux desde la línea de comandos. Para más información, consulte la entrada de blog que anuncia la compatibilidad de SSIS con Linux. (CTP 2.1)
La nueva característica Escalabilidad horizontal de SSIS facilita en gran medida la ejecución de SSIS en varias máquinas. Vea Escalabilidad horizontal de Integration Services (CTP 1.0).
Origen OData y Administrador de conexiones OData ahora admiten la conexión a fuentes de OData de Microsoft Dynamics AX Online y Microsoft Dynamics CRM Online. (CTP 1.0)

Para más información, consulte Novedades de Integration Services en SQL Server 2017.

SQL Server 2017 Master Data Services (MDS)

La experiencia y el rendimiento mejoran al actualizar de SQL Server 2012, SQL Server 2014 y SQL Server 2016 a SQL Server 2017 Master Data Services.
Ahora puede ver las listas ordenadas de entidades, colecciones y jerarquías en la página del Explorador de la aplicación web.
Se ha mejorado el rendimiento del almacenamiento provisional de millones de registros con el procedimiento almacenado de almacenamiento provisional.
Se ha mejorado el rendimiento al expandir la carpeta Entidades de la página Administrar grupos para asignar permisos de modelos. La página Administrar grupos se encuentra en la sección Seguridad de la aplicación web. Para obtener más información sobre las mejoras de rendimiento, vea https://support.microsoft.com/help/4023865?preview. Para más información sobre cómo asignar permisos, vea Assign Model Object Permissions (Master Data Services) [Asignar permisos de objeto de modelo (Master Data Services)].

SQL Server 2017 Analysis Services (SSAS)

SQL Server Analysis Services 2017 presenta muchas mejoras para los modelos tabulares. Entre ellas se incluyen las siguientes:

Modo tabular como opción de instalación predeterminada para Analysis Services. (CTP 2.0)
Seguridad de nivel de objeto para proteger los metadatos de los modelos tabulares. (CTP 2.0)
Relaciones de fecha para crear fácilmente relaciones basadas en los campos de fecha. (CTP 2.0)
Compatibilidad de los nuevos orígenes de datos Get Data (Power Query) y los orígenes de datos DirectQuery existentes con consultas M. (CTP 2.0)
Editor DAX para SSDT. (CTP 2.0)
Sugerencias de codificación, una característica avanzada para optimizar la actualización de datos de modelos tabulares en memoria de gran tamaño. (CTP 1.3)
Compatibilidad con el nivel de compatibilidad 1400 para modelos tabulares. Para crear proyectos de modelos tabulares con el nivel de compatibilidad 1400 o actualizar proyectos existentes a dicho nivel, descargue e instale SQL Server Data Tools (SSDT) 17.0 RC2. (CTP 1.1)
Una experiencia Get Data moderna para los modelos tabulares en el nivel de compatibilidad 1400. Consulte el blog del equipo de Analysis Services. (CTP 1.1)
Propiedad Ocultar miembros para ocultar los miembros en blanco de jerarquías desiguales. (CTP 1.1)
Nueva acción Filas de detalles del usuario final para mostrar detalles de la información agregada. Funciones SELECTCOLUMNS y DETAILROWS para crear expresiones de Filas de detalles. (CTP 1.1)
Operador DAX IN para especificar varios valores. (CTP 1.1)

Para más información, consulte Novedades de SQL Server Analysis Services.

SQL Server 2017 Reporting Services (SSRS)

SQL Server Reporting Services ya no está disponible para instalarse mediante el programa de instalación de SQL Server. Vaya al Centro de descarga de Microsoft para descargar Microsoft SQL Server 2017 Reporting Services.

Ahora hay comentarios disponibles para los informes a fin de agregar perspectivas y colaborar con otros usuarios. También puede incluir archivos adjuntos con los comentarios.
En las versiones más recientes del Generador de informes y SQL Server Data Tools, puede crear consultas DAX nativas sobre los modelos de datos tabulares de SQL Server Analysis Services si arrastra y coloca los campos deseados en los diseñadores de consultas. Consulte el blog de Reporting Services.
Para habilitar el desarrollo y la personalización de aplicaciones modernas, SSRS ahora admite una API de RESTful totalmente compatible con OpenAPI. La especificación y la documentación completas de la API se pueden encontrar en swaggerhub.

Para más información, consulte Novedades de SQL Server Reporting Services (SSRS).

Machine Learning en SQL Server 2017

SQL Server R Services ahora se llama SQL Server Machine Learning Services para reflejar la nueva compatibilidad con Python además del lenguaje R. Puede usar Machine Learning Services (en base de datos) para ejecutar scripts de R o Python en SQL Server, o bien instalar Microsoft Machine Learning Server (independiente) para implementar y usar modelos de R y Python que no requieren SQL Server.

Ahora, los desarrolladores de SQL Server tienen acceso a las bibliotecas ampliadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial de Python que están disponibles en el ecosistema de código abierto, junto con las últimas innovaciones de Microsoft:

revoscalepy: este equivalente de Python de RevoScaleR incluye algoritmos paralelos para regresiones logísticas y lineales, árboles de decisiones, árboles mejorados y bosques aleatorios, así como un conjunto enriquecido de API para realizar la transformación y el movimiento de datos, contextos de equipos remotos y orígenes de datos.
microsoftml: este paquete innovador de transformaciones y algoritmos de aprendizaje automático con enlaces de Python incluye redes neuronales profundas, árboles de decisiones rápidos y bosques de decisiones, y algoritmos optimizados para regresiones lineales y logísticas. También obtendrá modelos con aprendizaje incluido basados en modelos de ResNet que puede usar para extraer imágenes o analizar sentimientos.
Operacionalización de Python con T-SQL: implemente fácilmente código de Python con el procedimiento almacenado sp_execute_external_script. Obtenga un gran rendimiento transmitiendo datos de SQL a procesos de Python y con paralelización de anillos de MPI.
Contextos de cálculo de Python en SQL Server: los desarrolladores y los científicos que trabajan con datos pueden ejecutar código de Python de forma remota desde sus entornos de desarrollo para explorar datos y desarrollar modelos sin mover datos.
Puntuación nativa: la función PREDICT de Transact-SQL puede usarse para realizar la puntuación en cualquier instancia de SQL Server 2017, incluso si no está instalado R. Tan solo hay que entrenar el modelo con uno de los algoritmos RevoScaleR y revoscalepy admitidos y guardarlo en un nuevo formato binario compacto.
Administración de paquetes: T-SQL ahora es compatible con la instrucción CREATE EXTERNAL LIBRARY para poder proporcionar a los administradores de bases de datos mayor capacidad de administración en los paquetes de R. Use roles para controlar el acceso privado o compartido a los paquetes, almacene paquetes de R en la base de datos y compártalos con los usuarios.
Mejoras de rendimiento: el procedimiento almacenado sp_execute_external_script se ha optimizado para admitir la ejecución en modo por lotes en los datos de almacén de columnas.

Para más información, consulte Novedades de SQL Server Machine Learning Services.

Pasos siguientes

Consulte las notas de la versión de SQL Server 2017.
Averigüe las novedades de SQL Server 2017 en Linux.
Averigüe las novedades de SQL Server 2016.

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