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Nouveautés de SQL Server 2017

S’applique à : SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures

SQL Server 2017 représente une étape majeure pour faire de SQL Server une plateforme qui vous donne des choix de langages de développement, de types de données, de systèmes d’exploitation locaux ou cloud, et de systèmes d’exploitation en mettant à disposition sql Server sur Linux, des conteneurs Linux et Windows. Cet article récapitule ce qui est nouveau pour des domaines de fonctionnalités spécifiques et inclut des liens vers plus de détails. Pour plus d’informations sur SQL Server sur Linux, consultez Qu’est-ce que SQL Server sur Linux ?

Télécharger SQL Server version 2017 - octobre 2017

Remarque

Outre les modifications répertoriées dans cet article, les mises à jour cumulatives sont publiées à intervalles réguliers après la publication en disponibilité générale. Ces mises à jour cumulatives fournissent de nombreuses améliorations et correctifs. Pour plus d’informations sur la dernière version de CU, voir les versions de build de SQL Server 2017.

Moteur de base de données SQL Server 2017

SQL Server 2017 inclut de nombreuses nouvelles fonctionnalités du moteur de base de données, des perfectionnements et des améliorations des performances.

  • Les assemblages CLR peuvent désormais être ajoutés à une liste d'assemblages approuvés, en tant que solution de contournement pour la clr strict security fonctionnalité. sp_add_trusted_assembly, sp_drop_trusted_assembly et sys.trusted_assemblies sont ajoutés pour prendre en charge la liste des assemblys approuvés.
  • La reconstruction d’index en ligne pouvant être reprise reprend une opération de reconstruction d’index en ligne là où elle s’est arrêtée après un échec (par exemple, un basculement vers un réplica ou un espace disque insuffisant), ou s’arrête et reprend ultérieurement une opération de reconstruction d’index en ligne. Consultez ALTER INDEX (Transact-SQL) et Instructions pour les opérations d’index en ligne.
  • L’option IDENTITY_CACHE permettant ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION d’éviter les lacunes dans les valeurs des colonnes d’identité si un serveur redémarre de manière inattendue ou bascule vers un serveur secondaire. Consultez ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION (Transact-SQL).
  • Une nouvelle génération d’améliorations du traitement des requêtes qui adaptent les stratégies d’optimisation aux conditions d’exécution de votre charge de travail d’application. Pour cette première version de la famille de fonctionnalités de traitement adaptatif des requêtes, nous avons trois nouvelles améliorations : jointures adaptatives en mode batch, retour d’allocation de mémoire en mode batch et exécution entrelacée pour les fonctions table à instructions multiples. Consultez Traitement de requêtes intelligent dans les bases de données SQL.
  • Le paramétrage de base de données automatique permet de connaître les éventuels problèmes de performances des requêtes, recommande des solutions et peut corriger automatiquement les problèmes identifiés. Consultez Paramétrage automatique.
  • Les nouvelles fonctionnalités de base de données de graphe pour la modélisation de relations plusieurs-à-plusieurs incluent une nouvelle syntaxe CREATE TABLE (SQL Graph) pour la création de tables de nœud et de périphérie, ainsi que le mot clé MATCH (Transact-SQL) pour les requêtes. Consultez le traitement graph avec SQL Server et Azure SQL Database.
  • Une sp_configure option appelée clr strict security est activée par défaut pour améliorer la sécurité des assemblys CLR. Consultez la configuration du serveur : sécurité stricte clr.
  • Le programme d’installation permet désormais de spécifier la taille initiale tempdb du fichier jusqu’à 256 Go (262 144 Mo) par fichier, avec un avertissement si la taille du fichier est définie sur plus de 1 Go avec IFI non activé.
  • La colonne modified_extent_page_count dans sys.dm_db_file_space_usage effectue le suivi des modifications différentielles dans chaque fichier de base de données, en activant des solutions Smart Backup qui effectuent une sauvegarde différentielle ou complète basée sur le pourcentage de pages modifiées dans la base de données.
  • SELECT - CLAUSE INTO (Transact-SQL) La syntaxe T-SQL prend désormais en charge le chargement d’une table dans un Groupe de fichiers autre que la valeur par défaut de l’utilisateur à l’aide du ON mot clé.
  • Les transactions entre bases de données sont désormais prises en charge parmi toutes les bases de données qui font partie d’un groupe de disponibilité Always On, y compris les bases de données qui font partie de la même instance. Voir Transactions - Groupes de disponibilité et mise en miroir de bases de données
  • La nouvelle fonctionnalité Groupes de disponibilité comprend la prise en charge avec échelle de lecture sans cluster, le paramètre de groupes de disponibilité à validation de réplica minimale ainsi que les migrations et les tests entre systèmes d’exploitation Windows-Linux.
  • Nouvelles vues de gestion dynamique :
    • sys.dm_db_log_stats expose des informations et des attributs de niveau résumé sur les fichiers journaux des transactions, utiles pour surveiller l’intégrité du journal des transactions.
    • sys.dm_tran_version_store_space_usage effectue le suivi de l’utilisation du magasin de versions par base de données, utile pour planifier tempdb de manière proactive le dimensionnement en fonction de l’utilisation du magasin de versions par base de données.
    • sys.dm_db_log_info expose les informations du fichier journal virtuel pour surveiller, signaler et éviter les éventuels problèmes liés aux journaux des transactions.
    • sys.dm_db_stats_histogram est une nouvelle vue de gestion dynamique pour l’examen des statistiques.
    • sys.dm_os_host_info fournit des informations sur le système d’exploitation pour Windows et Linux.
  • L’Assistant Paramétrage de base de données (DTA) offre davantage d’options et améliore les performances.
  • Les améliorations apportées à la mémoire incluent la prise en charge des colonnes calculées dans les tables optimisées en mémoire, la prise en charge complète des fonctions JSON dans les modules compilés en mode natif et l’opérateur CROSS APPLY dans les modules compilés en mode natif.
  • Les nouvelles fonctions de chaîne sont CONCAT_WS, TRANSLATEet , et TRIMWITHIN GROUP sont désormais prises en charge pour la STRING_AGG fonction.
  • Il existe de nouvelles options d’accès en bloc (BULK INSERT et OPENROWSET(BULK...)) pour les fichiers BLOB CSV et Azure.
  • Les améliorations apportées aux objets optimisés en mémoire incluent sp_spaceused et l’élimination de la limitation d’index 8 pour les tables optimisées en mémoire, sp_rename pour les tables optimisées en mémoire et les modules T-SQL compilés en mode natif, et CASETOP <n> WITH TIES pour les modules T-SQL compilés en mode natif. Les fichiers de groupe de fichiers à mémoire optimisée peuvent désormais être stockés, sauvegardés et restaurés sur stockage Azure.
  • DATABASE SCOPED CREDENTIAL est une nouvelle classe d’éléments sécurisables, prenant en charge CONTROL, ALTER, REFERENCES, TAKE OWNERSHIPet VIEW DEFINITION des autorisations. ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS est désormais visible dans sys.fn_builtin_permissions.
  • La base de données COMPATIBILITY_LEVEL 140** est ajoutée.

SQL Server 2017 Integration Services (SSIS)

  • La nouvelle fonctionnalité Scale Out dans SSIS présente les fonctions nouvelles et modifiées suivantes. Pour plus d’informations, consultez Nouveautés d’Integration Services dans SQL Server 2017.
    • Scale Out Master prend désormais en charge la haute disponibilité.
    • La gestion de basculement des journaux d’exécution des Scale Out Workers est améliorée.
    • Le paramètre runincluster de la procédure stockée [catalog].[create_execution] est renommé en runinscaleout pour des raisons de cohérence et de lisibilité.
    • Le catalogue SSIS a une nouvelle propriété globale afin de spécifier le mode par défaut pour l’exécution de packages SSIS.
  • Dans la nouvelle fonctionnalité Scale Out pour SSIS, vous pouvez maintenant utiliser le paramètre Use32BitRuntime quand vous déclenchez l’exécution.
  • SQL Server 2017 Integration Services (SSIS) prend désormais en charge SQL Server sur Linux et un nouveau package vous permet d’exécuter des packages SSIS sur Linux à partir de la ligne de commande. Pour plus d’informations, consultez le billet de blog annonçant la prise en charge de SSIS pour Linux.
  • La nouvelle fonctionnalité Scale Out pour SSIS facilite grandement l’exécution de SSIS sur plusieurs ordinateurs. Consultez Integration Services (SSIS) Scale Out.
  • OData Source et le gestionnaire de connexions OData prennent désormais en charge la connexion aux flux OData de Microsoft Dynamics AX Online et Microsoft Dynamics CRM Online.

Pour plus d’informations, consultez Nouveautés d’Integration Services dans SQL Server 2017.

SQL Server 2017 Master Data Services (MDS)

  • L’expérience et les performances ont été améliorées lors de la mise à niveau à partir de SQL Server 2012, SQL Server 2014 et SQL Server 2016 vers SQL Server 2017 Master Data Services.
  • Vous pouvez maintenant afficher les listes triées d’entités, de collections et de hiérarchies dans la page Explorateur de l’application web.
  • Les performances sont meilleures lors de la mise en lots de millions d’enregistrements suivant la procédure stockée de mise en lots.
  • Les performances sont aussi meilleures lors du développement du dossier Entités de la page Gérer les groupes pour attribuer les autorisations de modèle. La page Gérer les groupes se trouve dans la section Sécurité de l’application Web. Pour plus d’informations sur l’amélioration des performances, consultez https://support.microsoft.com/help/4023865?preview. Pour plus d’informations sur l’attribution d’autorisations, consultez la page Attribuer des autorisations d’objet de modèle (Master Data Services).

SQL Server 2017 Analysis Services (SSAS)

SQL Server Analysis Services 2017 introduit de nombreuses améliorations pour les modèles tabulaires. Il s’agit notamment des paramètres suivants :

  • Mode tabulaire comme option d’installation par défaut pour Analysis Services.
  • Sécurité au niveau objet pour sécuriser les métadonnées des modèles tabulaires.
  • Relations de dates pour créer facilement des relations basées sur les champs de date.
  • Les nouvelles sources de données Obtenir des données (Power Query) et sources de données DirectQuery existantes prennent en charge les requêtes M.
  • Éditeur DAX pour SSDT.
  • Indications de codage, une fonctionnalité avancée qui permet d’optimiser l’actualisation des données des modèles tabulaires en mémoire volumineux.
  • Prise en charge du niveau de compatibilité 1400 pour les modèles tabulaires. Pour créer des projets de modèles tabulaires ou mettre à niveau des projets de modèles tabulaires existants vers le niveau de compatibilité 1400, téléchargez et installez SQL Server Data Tools (SSDT) 17.0 RC2.
  • Expérience Obtenir des données moderne pour les modèles tabulaires au niveau de compatibilité 1400. Consultez le blog de l’équipe Analysis Services.
  • Propriété Masquer des membres pour masquer les membres vides dans les hiérarchies irrégulières.
  • Nouvelle action de l’utilisateur final Lignes de détails pour Afficher les détails des informations globales. SELECTCOLUMNS et DETAILROWS fonctions pour la création d’expressions De lignes de détail.
  • Opérateur DAX IN pour spécifier plusieurs valeurs.

Pour plus d’informations, consultez Nouveautés de SQL Server Analysis Services.

SQL Server 2017 Reporting Services (SSRS)

SQL Server Reporting Services n’est plus disponible pour une installation via le programme d’installation de SQL Server. Accédez au Centre de téléchargement Microsoft pour télécharger Microsoft SQL Server 2017 Reporting Services.

  • Des commentaires sont maintenant disponibles pour les rapports, pour ajouter une perspective et collaborer avec d’autres utilisateurs. Vous pouvez également inclure des pièces jointes avec des commentaires.
  • Dans les dernières versions du Générateur de rapports et SQL Server Data Tools, vous pouvez créer des requêtes DAX natives sur des modèles de données tabulaires SQL Server Analysis Services pris en charge en faisant glisser les champs voulus dans les concepteurs de requêtes. Consultez le blog de Reporting Services.
  • Pour permettre le développement d’applications modernes et la personnalisation, SSRS prend désormais en charge une API RESTful entièrement conforme à OpenAPI. La spécification et la documentation complètes de l’API se trouvent désormais sur swaggerhub.

Pour plus d’informations, consultez Nouveautés de SQL Server Reporting Services (SSRS).

Machine Learning dans SQL Server 2017

SQL Server R Services a été renommé SQL Server Machine Learning Services pour refléter la prise en charge de Python en plus du langage R. Vous pouvez utiliser Machine Learning Services (en base de données) pour exécuter des scripts R ou Python dans SQL Server, ou installer Microsoft Machine Learning Server (autonome) pour déployer et utiliser des modèles R et Python qui ne nécessitent pas SQL Server.

Les développeurs SQL Server ont désormais accès aux bibliothèques Python ML et AI complètes qui sont disponibles dans l’écosystème open source, ainsi qu’aux dernières innovations de Microsoft :

  • revoscalepy : cet équivalent Python de RevoScaleR inclut des algorithmes parallèles pour les régressions linéaires et logistiques, arbres de décision, arbres amplifiés et forêts aléatoires, ainsi qu’un vaste ensemble d’API pour la transformation et le déplacement des données, les contextes de calcul distants et les sources de données.
  • microsoftml : ce package de pointe d’algorithmes et de transformations Machine Learning avec des liaisons Python inclut des réseaux neuronaux profonds, des arbres de décision et des forêts d’arbres décisionnels rapides, ainsi que des algorithmes optimisés pour les régressions linéaires et logistiques. Vous obtenez également des modèles préentraînés basés sur des modèles ResNet que vous pouvez utiliser pour l’extraction d’images ou l’analyse des sentiments.
  • Mise en œuvre de Python avec T-SQL : déployez facilement du code Python à l’aide de la procédure stockée sp_execute_external_script. Bénéficiez d’excellentes performances en diffusant par streaming des données provenant de SQL à destination de processus Python et en utilisant la parallélisation des anneaux MPI.
  • Python dans les contextes de calcul SQL Server : les scientifiques des données et les développeurs peuvent exécuter du code Python à distance à partir de leurs environnements de développement pour explorer des données et développer des modèles sans déplacer les données.
  • Calcul de score en natif : la fonction PREDICT dans Transact-SQL peut être utilisée pour effectuer le calcul de score dans n’importe quelle instance de SQL Server 2017, même si R n’est pas installé. Il vous suffit d’effectuer l’apprentissage du modèle à l’aide d’un des algorithmes RevoScaleR et revoscalepy pris en charge, et d’enregistrer le modèle dans un nouveau format binaire compact.
  • Gestion des packages - T-SQL prend désormais en charge l’instruction CREATE EXTERNAL LIBRARY , afin de donner aux administrateurs de base de données une meilleure gestion sur les packages R. Utilisez les rôles pour contrôler l’accès à un package privé ou partagé, stocker des packages R dans la base de données et les partager entre les utilisateurs.
  • Améliorations des performances : la procédure stockée sp_execute_external_script a été optimisée pour prendre en charge l’exécution en mode de traitement par lots pour les données columnstore.

Pour plus d’informations, consultez Nouveautés de SQL Server Machine Learning Services.

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