1. Sql Server упрощает развертывание, передачу и интеграцию больших данных
Решение для обработки больших данных на основе Kubernetes, встроенное в SQL Server, позволяет легко развернуть кластер больших данных и работать с ним. Kubernetes обеспечивает развертывание хранилищ HDFS, реляционного модуля SQL Server и средств аналитики Spark в виде контейнеров в рамках одного удобного пакета.
В состав SQL Server 2019 входят Spark и HDFS, которые позволяют выполнять чтение и запись непосредственно в HDFS, используя SQL Server или Spark. Архитектура Kubernetes обеспечивает гибкое масштабирование вычислительных мощностей и хранилищ по запросу
2. Интеграция структурированных и неструктурированных данных
Сегодняшние объемы данных делают неразумным и невыгодным конвертацию всех доступных данных в реляционные таблицы для хранения в СУБД. Еще 2 года назад Microsoft представила технологию PolyBase, позволяющую экземпляру SQL Server обрабатывать запросы Transact-SQL, которые обращаются к данным Hadoop и объединять данные из Hadoop и SQL Server. В SQL Server внешняя таблица или внешний источник данных обеспечивает соединение с Hadoop, виртуализируя внешние источники данных без необходимости их прямого импорта в реляционную базу, и потом позволяет обращаться к этим данным с запросами.
Таким образом, данные накапливаются в своем естественном формате, не обязательно реляционном, но могут быть представлены в виде виртуальной таблицы. Виртуализация позволяет интегрировать данные разного формата, из разнородных источников и мест хранения без их репликации и перемещения, создавая единую виртуальную матрицу данных.
3. Высокая производительность
Не первый год Microsoft подтверждает высокую производительность SQL Server транзакционными тестам и тестами производительности хранилищ данных. Версия 2019 отмечена отличными результатами в следующих тестах:
производительность OLTP;
производительность DW для 1 ТБ, 10 ТБ и 30 ТБ;
соотношение цены и производительности OLTP;
соотношение цены и производительности DW для 1 ТБ, 10 ТБ и 30 ТБ.
4. Поддержка постоянной памяти (рмем)
Постоянная память (Persistent Memory, PMEM) – это быстрая память, обладающая возможностью хранить данные после отключения питания. Она позволяет обрабатывать данные in-memory, избавляя от необходимости передавать данные по каналам передачи и ускоряя обработку запросов на 30% для интенсивных рабочих нагрузок ввода-вывода.
Любой файл SQL Server, помещенный на устройство PMM, теперь доступен напрямую, минуя стек хранения операционной системы, используя эффективные операции memcpy.
5. Гибридная транзакционная/аналитическая обработка (нтар)
Модель HTAP позволяет одновременно осуществлять операционные транзакции и аналитику на одних и тех же данных в одной и той же памяти, также реализуя подход in memory.
6. Интеллектуальная обработка запросов
Параллелизация запросов и улучшенное масштабирование частых запросов благодаря механизмам интеллектуальной обработки запросов делают производительность значительно выше. Отложенная компиляция табличных переменных более чем на 50% ускоряет обработку запросов.
Семейство функций интеллектуальной обработки запросов
Приложения и инструменты аналитики работают со всеми реляционными и большими данными через ведущий экземпляр SQL Server при помощи T-SQL