100% ursprüngliches Schlüssel-Windows Server 2019 Standard Geschlechtskrankheits-Computer-Software System

Standard SQL des 100% Vorlagen-Schlüsselsql-server-2019 Geschlechtskrankheits-Computer-Software System 2019

Neue Eigenschaften von SQL-Server 2019

Große Datengruppe

SQL-Server 2019 macht es einfacher, die große Datenumwelt zu handhaben. Er liefert die Schlüsselelemente des Daten Sees - Dateisystem verteiltes Hadoop (HDFS), Funken und Analysewerkzeuge - die tief mit SQL-Server integriert werden und völlig durch Microsoft gestützt. Einfache Entwicklung unter Verwendung Linux-Behälter auf den Gruppen gehandhabt durch kubernetes.

Kritische Verfügbarkeit des Auftrags - Hochverfügbarkeit

Erhöhte Verfügbarkeit, einschließlich automatische Umlenkung von Verbindungen zum Primärserver basiert auf Lese-Schreibabsicht.

Sie können das AlwaysOn-Verfügbarkeitsgruppen der kubernetes verwenden, um der Hochverfügbarkeit Konfiguration des SQL-Servers zu ermöglichen laufend in Behälter.

On-line-Indizes Resumable stützen Schaffungsoperationen und umfassen Datenbankanwendungsbereichsnichterfüllungen.

Leistungsverbesserung - intelligente Datenbank

Die intelligente Frage, die Reihenfunktionen verarbeitet, basieren auf der anpassungsfähigen Frage, die in sqlserver2017, einschließlich Reihenmodus-Gedächtnisfeedback, ungefähres countdistinct, Stapelbetrieb auf Reihenspeicher und verzögerte Zusammenstellung von Tabellenvariablen verarbeitet.

Software-Vorteil

1. Microsofts Fokus auf Datenwissenschaftsszenario ist mit der intelligenten Wolke der Firma/intelligenten der Randstrategie sehr in Einklang. Daten sind für errichtende Lernfähigkeit- einer Maschinewerkzeuge sehr wichtig. Indem Sie r- und Pythonschlangencode in der Datenbank laufen lassen, vor dem Einsetzen und dem Betrieb des Codes können Sie komplexe Fragen von der SQL-Server-Befehlszeile zur Verfügung stellen und vertraute Werkzeuge benutzen, um den Code aufzubauen und zu prüfen. Microsoft stellt Beispielcode durch GitHub zur Verfügung, um zu zeigen, wie man Verwandtschaftsdaten mit großen Daten mischt. Es teilt auch die Beispielarchitektur, um Ihnen zu zeigen, wie man sie als Grundlage für die GebäudeLernfähigkeit- einer Maschinesysteme verwendet, die auf anderen Technologien der offenen Quelle wie Kafka basieren.

Datenverarbeitung der Skala 2.Large ist immer ein Problem gewesen. Wenige Datenbankmaschinen sind als Teil der verteilten Architektur entworfen. Unter Verwendung sqlserver2019 können Sie die vorhandene POLYBASE-Funktion des SQL-Servers jetzt verwenden, um zu errichten, was Microsoft große Datengruppen nennt, indem es die Mischung des SQL-Server- und Apache-Funkens Behälter auf kubernetes verwendet. Wenn die allgemeine Wolke lokale kubernetes stützt, sind Sie in der Lage, große Datengruppen auf Azurblau, AWS, GCP und Ihrer eigenen Infrastruktur einzusetzen. Integration mit azurblauen Daten-Studiowerkzeugen macht es einfacher zu errichten, zu laufen und teilt komplexe Fragen.

neue Eigenschaften 3.Other, wie feste Datenmaskierung, Fokus auf Daten schützen und aufräumen, um ihn ohne auswirkende Befolgung zu benutzen. Das Anwenden von den festen Daten, die an den Spalten in einem Datenbankexport maskieren, erlaubt Entwicklern, tatsächliche Daten beim Verhindern der Freigabe der vertraulicher Information zu verwenden. Es gibt keine Weise, die ursprünglichen Daten zurückzuholen, weil es ein Einwegprozeß ist. Frühere Versionen des SQL-Servers stellten die dynamischen abschirmenden Daten vor, die auf die ursprüngliche Datenbank nur anwendbar ist. Durch statischen Schildexport sind Entwickler unvorsichtig oder haben nicht das Risiko des Herausstellens oder des Beeinflussens von Echtzeitdaten und lassen sie Code erzeugen, der in Produktion ohne irgendeine Änderung gesetzt werden kann.

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