SQL 2019 Les nouveautés et les retours d’experience

Comme prévu Microsoft nous l’avait annoncé il y a quelque temps une nouvelle version de SQL Server est bientôt prête à arriver.

A l’heure actuelle, où j’écris ces lignes, nous en sommes à la version CTP 2.1

Au menu plein de petites nouveautés :

  • Du Machine Learning
    • Possibilité de créer un cluster Spark Big Data
      • Déployer des applications Python et R
    • Déployer un cluster Big Data avec des conteneurs SQL et Spark Linux sur Kubernetes
    • Accéder à votre Big Data à partir de HDFS
    • Exécuter l’analytique avancée et le Machine Learning avec Spark
    • Utiliser Spark Streaming pour envoyer des données aux pools de données SQL
    • Utiliser Azure Data Studio pour exécuter des livres de requêtes qui procurent une expérience de bloc-notes
  • Moteur de base de données
    • Traitement des requêtes intelligent avec la fonction inlining de fonction UDF
    • Amélioration de la gestion des erreurs en incluant les noms de tables de colonnes ainsi que les valeurs tronquées (pour les erreurs de troncations)
    • Prise en charge de l’UTF 8 à l’installation
    • Utilisation d’alias de tables dérivées ou de vues dans les requêtes de correspondance de graphe
    • Amélioration des données de diagnostic pour le blocage des statistiques
    • Pool de mémoires tampons hybride
    • Masquage statique des données
  • Linux
    • Prise en charge de la réplication
    • Prise en charge de MSDTC (Microsoft Distributed Transaction Coordinator)
    • Groupe de disponibilité Always On sur des conteneurs Docker avec Kubernetes
    • Prise en charge d’OpenLDAP pour les fournisseurs AD tiers
    • Machine Learning sur Linux
    • Nouveau registre de conteneurs
    • Nouvelles images conteneur basées sur RHEL
    • Notification de sollicitation de la mémoire
  • Outil
    • Azure Data Studio
      • Mise a jour pour SQL 2019
      • Nouvel outil SQL Server

 

Retour d’experience :

Après avoir testé rapidement cette nouvelle version, j’ai eu quelques déboires avec PolyBase sans doute dû à des problèmes de drivers HDFS qui ont changé avec l’arrivée de la nouvelle version…

J’ai pu tester la mise en place de cluster Spark et vérifier l’intérêt de celui ci On-prem avant de diffuser sur un vrai cluster Spark en ligne sur Azure par exemple.

Il a un autre intérêt, il permet de travailler les données en amont de leur intégration et peut venir remplacer un ETL comme SSIS lors de la phase de Data Prep cela peut donc devenir une alternative intéressante. SQL2019

 

Sources :

https://docs.microsoft.com/fr-fr/sql/sql-server/what-s-new-in-sql-server-ver15?view=sqlallproducts-allversions

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