Windows に加えて Linux や Docker 上でも動作し、オンプレミスからクラウド、ハイブリッドでの動作まで幅広くサポートする SQL Server の最新バージョン SQL Server 2017 が 10 月 2 日から一般提供開始となりました。
SQL Server の Linux 対応の意向表明から 18ヶ月の間で、Active Directory 認証から暗号化、Always On 可用性グループに至るまでのエンタープライズデータベース機能において WindowsとLinuxで同等、かつ互換性を持たせることに注力してきました。SQL Server 2017は、Red Hat Enterprise Linux、SUSE Linux Enterprise Server、およびUbuntuをサポートしています。
この記事では、マイクロソフトが業界を牽引するモメンタム、SQL Server 2017 の優位点の概要、そして主な新機能のリストについてまとめました。
マイクロソフトデータプラットフォームのモメンタム～業界を牽引
マイクロソフト データプラットフォーム(*)は、いままでも大規模企業から中堅中小規模企業まで、ISV のアプリケーションパッケージからSI 案件まであらゆる業種、業態のお客様に利用されてきました。
マイクロソフトは国内における RDBMS 市場、ベンダー別売上金額シェアにおいて 41.1% (**) のシェアを獲得し、3 年連続 (***) No.1 シェア、かつシェアは年々増加傾向にあります。(出典: ITR Market View：DBMS／BI市場2017)
* マイクロソフト データプラットフォームには、SQL Server や Azure SQL Database が含まれます。** 2016年度 (予測)の数字です。*** 2014～2016年度 (予測)の数字です。
また、マイクロソフトは業界でのベンダーの位置づけを評価する Gartner の Magic Quadrant においても、データプラットフォーム関連の 4 つの領域でリーダーやビジョナリーリーダーポジションを獲得しています。特に、Operational Database Management Systems の分野では 4 年連続で業界をけん引しています。
Linux にも対応する SQL Server 2017 がリリースされたことで、いままでカバーがされていなかった Linux サーバーの領域でも、今後導入が進むことが期待されます。
SQL Server 2017 の優位点 (1)～最も安全なデータベース
SQL Server は過去 7 年間を通して最もセキュリティの優位性を評価されたデータベースです。アメリカ国立標準技術研究所 (NIST) から報告されたセキュリティ脆弱性の数を見ると、SQL Server はシェアが高くよく使われているにもかかわらず、他社のデータベースと比べて圧倒的に脆弱性の報告が少なく、最も安全なデータベースです。
SQL Server 2017 の優位点 (2)
～最高性能のデータウェアハウス
SQL Server 2017 は、データ ウェアハウジングのワークロードに関する標準的なベンチマークである TPC-H の非クラスタ部門において30TB、10TB、1TB の結果で No.1 を取得しています。
SQL Server 2017 の優位点 (3)
～わずかなコストで実現できる BI
他のセルフ サービス ソリューションの 5 分の 1 のコストで、生データをあらゆるデバイスで利用できる意味のあるレポートへと変換します。
SQL Server 2017 の優位点 (4)
～アドバンストアナリティクスもすべてビルトイン
SQL Server 2017 において、ついに Python と R が統合されました。インメモリテクノロジーにより、1 秒あたり最大 100 万件の分析を実現。業界をリードする SQL Server のパフォーマンスとセキュリティを好みのプラットフォームで活用しながら、リアルタイムのインテリジェンスをお客様のシステムで実現いただくことが可能になりました。
また、SQL Server 2017 では、ビッグデータ、アドバンストアナリティクス、AIなどのモジュールはすべて同製品にビルドインされているため、ほかの製品を組み合わせて運用する必要がありません。このことは、実行環境での安定した稼働やサポートの面で大きく有利に働きます。
SQL Server 2017 の新機能
SQL Server 2017 にはこれまでにない最高のリリースと思われるいくつかの新機能があります。いくつかの例を以下に並べます。
- コンテナーのサポートにより、SQL Serverコンテナーをすばやく準備/起動し、終了時にそれらを取り除くことができるため、開発とDevOpsシナリオがシームレスに容易になります。SQL Serverは、Docker Enterprise Edition、KubernetesおよびOpenShift Container Platformをサポートしています。
- AIとRおよびPythonアナリティクスを使用すると、スケーラブルでGPUアクセラレーションで並列化されたRおよび、今バージョンから Python によるアナリティクスをデータベースで実行して、インテリジェントなアプリケーションを構築できます。
- グラフデータ分析により、高度に相互接続されたデータの新しい種類の関係を発見するために、グラフ固有のクエリ構文にグラフデータストレージとクエリ言語拡張を使用することができます。
- アダプティブ クエリ処理は、データベースパフォーマンスにインテリジェンスをもたらすSQL Serverの新機能です。たとえば、SQL Serverのアダプティブ メモリ許可は、特定のクエリで使用されているメモリ量から適切なサイズのメモリ割当量を学習します。
- 自動プラン修正は、パフォーマンス低下を見つけて修正することにより、継続的なパフォーマンスを保証します。
これらの目玉機能に加えて、まだまだ多くの機能拡張があります。
- 再開可能なオンラインインデックスの再構築により、インデックスのメンテナンスを停止および開始できます。これにより、長いメンテナンス期間を待たずに、頻繁にインデックスを再作成してインデックスのパフォーマンスを最適化することができます。また、データベースサービスが中断した場合に、中断した箇所をすぐに拾うことができます。
- 列ストア インデックスのLOB圧縮。以前は、サイズのために列ストアインデックスにLOBを含むデータを含めることは困難でした。これで、これらのLOBを圧縮することができ、LOBをより簡単に操作でき、列ストア機能の適用範囲を広げることができます。
- クラスターレス可用性グループを使用すると、基盤となるクラスターを使用せずに、常に可用性グループを構築して読み取りをスケールアウトできます。
- 列ストア、メモリー内OLTP、およびクエリオプティマイザーなどの主要パフォーマンス機能の継続的な改善により、新しいレコード設定パフォーマンスが向上しました。
- T-SQLのネイティブスコアリングを使用すると、モデルにアクセスするための機械学習ライブラリをロードする必要がないため、高度な分析を使用して操作データをほぼリアルタイムでスコアリングすることができます。
- SQL Server Integration Services（SSIS）のスケールアウトにより、実行を複数のコンピュータに分散することで、パッケージの実行パフォーマンスを向上させることができます。これらのパッケージは、スケールアウトモードで並列に実行されます。
- SQL Server Analysis Servicesには以下ような多くの機能が強化されました。
- Oracle、MySQL、Sybase、Teradataなど、多数の新しいコネクタを備えた最新の「get data」エクスペリエンス。新しい変換により、取り込まれるデータを表形式のモデルにマッシュアップすることができます。
- 表および列のオブジェクト・レベルのセキュリティ。
- 詳細行と不揃いの階層がサポートされているため、表形式モデルの追加のドリルダウン機能が有効になります。
- SQL Server Reporting Servicesの機能拡張も行われました。
- SQL Serverデータベースまたは他のSQL Server機能に影響を与えない軽量インストーラ。
- レポート、KPI、データソースなどにプログラムでアクセスするためのREST API。
- コメントを報告し、ユーザーがレポートに関する議論に参加できるようにする。
既存のSQL Serverを2017にアップグレードする機能に加えて、ソフトウェアアシュアランスの更新でさらにいくつかのメリットが得られます。
- Machine Learning Server for Hadoop (旧称R Server) は 、RおよびPythonベースのスケーラブルな分析機能をHadoopおよびSpark環境に提供します。このサーバーはソフトウェアアシュアランスのメリットとしてSQL Server Enterprise Editionのお客様に提供されています。
- SQL Server Enterprise Editionソフトウェアアシュアランスのメリットにより、Power BI Report Serverを実行することもできます。Power BIレポートサーバーでは、Power BIレポートとともにSQL Server Reporting Services（SSRS）レポートを管理できるため、セルフサービスBIおよびエンタープライズレポートを1つのソリューションで実行できます。Power BI Report Serverは、Power BI Premiumを購入することでも利用できます。
また、SQL Serverのサービシングモデルが新しくなりました。SQL Server 2017 以降の新しいサービシングモデル (Modern Servicing Model) についてはこちらの記事 (英語) を参照してください。
関連情報
- SQL Server 2017 の詳細
- SQL Server 2017 の新機能
- SQL Server 2017 の 180 日無料試用版、Developer エディション、Express エディションのダウンロード
- SQL Server 2017 の Azure 仮想マシンを作成する
- 2017/10/2: SQL Server 2017 on Windows Linux and Docker is now generally available (英語)
- 2017/2: ITR Market View：DBMS／BI市場2017
Gartner Magic Quadrant
以下の業界でリーダーポジションにつけています。
- Gartner's Magic Quadrant for Operational Database Management Systems
- Gartner's Magic Quadrant for Data Warehouse and Data Management Solutions for Analytics
- Gartner's Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms
以下の業界でビジョナリーリーダーポジションにつけています。