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SQL Server 2019: Die neue Generation des Datenbankservers
Die neue Version des Microsoft SQL Server bietet einige Verbesserungen und vielfältige Installationsvarianten. Die wichtigsten Funktionen im Überblick.
Microsoft stellt regelmäßig neue Version der Customer Technical Preview (CTP) von SQL Server 2019 zur Verfügung. Mit dieser Version können bereits die ersten Neuerungen von SQL Server 2019 und dessen Einsatzmöglichkeiten getestet werden.
In der neuen Version verbessert Microsoft vor allem die Datenanalyse durch die SQL Server Analysis Services und die Zusammenarbeit mit Big-Data-Lösungen, wie zum Beispiel Apache Spark und Hadoop. Spark Jobs lassen sich zusammen mit SQL Server 2019 erstellen und umsetzen. SQL Server 2019 kann also strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten und zusammen mit anderen Serverlösungen, die nicht von Microsoft stammen, analysieren.
SQL Server 2019 kann auf Windows- und auf Linux-Servern betrieben werden. Zusätzlich lässt sich SQL Server 2019 auch als Container über Docker verwenden. Hier ist Windows Server 2019 eine geeignete Grundlage, da Docker und Kubernetes gemeinsam genutzt werden können. Beide Systeme sind die von Microsoft empfohlene Lösungen, um SQL Server 2019 als Container zu betreiben. Auf diesem Weg lassen sich Always-On-Gruppen auch in Containern auf Basis von Docker betreiben und mit Kubernetes verwalten.
Apache Spark und Hadoop mit SQL Server 2019 nutzen
Immer mehr Unternehmen nutzen Big Data zur Datenanalyse. Daher muss auch Microsoft seinen Datenbankserver fit für dieses Thema machen. In der neuen Version lassen sich Daten mit den SQL Server Analysis Services wesentlich effektiver untersuchen. Außerdem können Daten aus SQL Server 2019 in Apache Spark und mit dem Hadoop Distributed File System (HDFS) zusammen genutzt und verarbeitet werden. Microsoft bewirbt mit SQL Server einen neuen Single Virtual Data Layer der Daten aus SQL Server 2019 in nahezu alle Arten von Software exportieren und importieren kann.
Bereits mit der aktuellen CTP-Version lassen sich Big-Data-Cluster aufsetzen. Hier kann SQL Server 2019 auch Deep-Learning-Workloads darstellen und TensorFlow-Bibliotheken nutzen – zusammen mit Apache Spark. Dazu kann SQL Server 2019 nicht nur mit Apache Spark und dem Hadoop Distributed File System (HDFS) zusammenarbeiten, sondern die beiden Produkte sind direkt in SQL Server 2019 integriert. Bereits in der aktuellen CTP wurde Spark 2.4 integriert.
Konnektoren zu anderen Datenbanken
SQL Server 2019 bietet Konnektoren für MongoDB, Teradata- und Oracle-Datenbanken an. Mit diesen lassen sich Daten in SQL Server 2019 importieren und dann über Apache Spark und HDFS speichern, analysieren und weiter nutzen.
Für diesen Prozess müssen die Daten nicht kompliziert bewegt oder repliziert werden. Die Konnektoren ermöglichen eine direkte Verbindung zu den Datenbanken dieser Systeme. Die darin gespeicherten Daten lassen sich so in SQL Server 2019 einbinden, dass auch Spark und HDFS einsetzbar sind. Es besteht aber auch die Möglichkeit, die Daten mit SQL Server Analysis Services zu verarbeiten.
Schnelle Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Machine Learning
Durch die Verbindungsmöglichkeiten zu anderen Datenbanken und der direkten Anbindung an SQL Server 2019 sind keine Data Warehouses mehr notwendig, um Daten effektiv zu verwalten. SQL Server 2019 liest die Daten aus den externen Datenbanken aus, speichert sie für Spark/HDFS zwischen und ermöglicht die Analyse direkt auf dem Server, ohne weitere Server einbinden zu müssen.
Microsoft zeigt die Möglichkeiten in einer Demo:
SQL Server 2019 kann auch KI- und Machine-Learning-Workloads darstellen. Dazu lassen sich KI-Lernmodelle mit SQL Server 2019 umsetzen, indem auf SQL Server ML Services oder auf Spark ML gesetzt wird. Außerdem kann SQL Server 2019 zusammen mit Azure Data Studio Notebooks eingesetzt werden.
Datenverschlüsselung und Sicherheit
SQL Server 2019 verfügt über eine transparente Datenverschlüsselung (TDE). Diese bietet zusätzlich Suspend- und Resume-Funktionen. Einfach ausgedrückt, lassen sich laufende Transaktionen anhalten, wenn der Server durch die Verschlüsselung zu stark belastet wird, und danach wieder fortführen.
In SQL Server 2019 können tabellarische Modelle neue Beziehungen nutzen. Die Spalten müssen dazu nicht eindeutig sein. Hinzu kommen neue Einstellungsmöglichkeiten, um die Ressourcen von Servern bei sehr großen Benutzerabfragen zu schonen. Microsoft hat hierfür in SQL Server 2019 auch die In-Memory-Technologien verbessert.
