Neues in SQL Server 2017

Gilt für: SQL Server 2017 (14.x) und höher

SQL Server 2017 ist ein wichtiger Schritt zur Erweiterung von SQL Server auf eine Plattform, die Ihnen verschiedene Auswahlmöglichkeiten bietet: Wählen Sie zwischen verschiedenen Entwicklungssprachen und Datentypen, zwischen lokaler Ausführung oder Ausführung in der Cloud sowie zwischen verschiedenen Betriebssystemen, indem die Leistungsfähigkeit von SQL Server für Linux, Linux-basierte Container und Windows bereitgestellt wird. Im Folgenden werden die Neuerungen für bestimmte Funktionsbereiche zusammengefasst und Links mit zusätzlichen Details zur Verfügung gestellt. Weitere Informationen zu SQL Server für Linux finden Sie unter SQL Server für Linux.

Ausprobieren:SQL Server 2017 – Release von Oktober 2017 herunterladen.

SQL Server 2017-Datenbank-Engine

SQL Server-2017 umfasst viele neue Datenbank-Engine-Funktionen, Verbesserungen und Leistungsverbesserungen.

• CLR-Assemblys können jetzt einer Liste von vertrauenswürdigen Assemblys hinzugefügt werden, als Problemumgehung für die in CTP 2.0 beschriebene Funktion clr strict security. sp_add_trusted_assembly, sp_drop_trusted_assembly und sys.trusted_asssemblies werden hinzugefügt, um die Liste von vertrauenswürdigen Assemblys zu unterstützen (RC1).
• Fortsetzbare Online-Indexneuerstellung setzt den Vorgang einer Online-Indexneuerstellung dort fort, wo es nach einem Fehler aufgehört hat (z.B. einem Failover in einem Replikat oder nicht genügend Speicherplatz), oder es pausiert und der Vorgang einer Online-Indexneuerstellung wird später fortgeführt. Finden Sie unter ALTER INDEX und Richtlinien für Onlineindexvorgänge. (CTP 2.0)
• Mit der Option IDENTITY_CACHE für ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION können Sie Lücken in den Werten von Identitätsspalten vermeiden, wenn ein Server unerwartet neu startet oder ein Failover zu einem sekundären Server ausführt. Finden Sie unter ALTER ausgelegte DATENBANKKONFIGURATION. (CTP 2.0)
• Eine neue Generation von Verbesserungen bei der Abfrageverarbeitung, durch die Optimierungsstrategien auf die Laufzeitbedingungen Ihrer Anwendungsworkload angewendet werden. In dieser ersten Version der Featurefamilie für die adaptive Abfrageverarbeitung gibt es drei neue Verbesserungen: Adaptive Joins im Batchmodus, Feedback zur Speicherzuweisung im Batchmodus und überlappende Ausführung für Tabellenwertfunktionen mit mehreren Anweisungen. Weitere Informationen finden Sie unter Intelligente Abfrageverarbeitung in SQL-Datenbanken.
• Die Automatische Datenbankoptimierung bietet einen Einblick in die potentiellen Abfrageleistungsprobleme, empfiehlt Lösungen und kann identifizierte Probleme automatisch beheben. Weitere Informationen finden Sie unter Automatische Optimierung. (CTP 2.0)
• Neue Graph-Datenbankfunktionen für das Modellieren von m:n-Beziehungen beinhalten die Syntax CREATE TABLE zum Erstellen von Knoten und Edge-Tabellen und das Schlüsselwort MATCH für Abfragen. Weitere Informationen finden Sie unter Graph Processing with SQL Server 2017 (Graph-Verarbeitung mit SQL Server-2017). (CTP 2.0)
• Eine Option sp_configure mit dem Namen clr strict security ist standardmäßig aktiviert, um die Sicherheit der CLR-Assemblys zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter CLR strict security (strikte Sicherheit der CLR). (CTP 2.0)
• Setup ermöglicht jetzt das Angeben der ersten tempdb-Dateigröße bis zu 256 GB (262.144 MB) pro Datei, mit einer Warnung, wenn die Dateigröße größer als 1 GB festgelegt ist und IFI nicht aktiviert ist. (CTP 2.0)
• Die Spalte modified_extent_page_count in sys.dm_db_file_space_usage verfolgt differenzielle Änderungen in jeder Datenbankdatei und aktiviert dabei intelligente Sicherungslösungen, die eine differenzielle Sicherung oder eine vollständige Sicherung basierend auf dem Prozentsatz der geänderten Seiten in der Datenbank ausführen. (CTP 2.0)
• Die T-SQL-Syntax SELECT INTO unterstützt jetzt das Laden einer Tabelle in eine andere Dateigruppe als die Standarddateigruppe des Benutzers mithilfe des ON-Schlüsselworts. (CTP 2.0)
• Nun werden datenbankübergreifende Transaktionen zwischen Datenbanken unterstützt, die Teil der Always On-Verfügbarkeitsgruppe sind, einschließlich Datenbanken, die Teil derselben Instanz sind. Weitere Informationen finden Sie unter Transactions - Always On Availability Groups and Database Mirroring (Transaktionen – Always On-Verfügbarkeitsgruppen und Datenbankspiegelung) (CTP 2.0)
• Die neue Funktionalität der Verfügbarkeitsgruppen umfasst Unterstützung für Leseskalierung ohne Cluster, die Einstellung der Mindestreplikate für Commitverfügbarkeitsgruppen, betriebssystemübergreifende Migrationen von Windows zu Linux und Tests. (CTP 1.3)
• Neue dynamische Verwaltungssichten:
  • sys.dm_db_log_stats macht zusammenfassende Ebenenattribute und Informationen zu den Transaktionsprotokolldateien verfügbar. Dies ist hilfreich für die Überwachung der Integrität des Transaktionsprotokolls. (CTP 2.1)
  • sys.dm_tran_version_store_space_usage verfolgt die Versionsspeichernutzung pro Datenbank, was für die proaktive Planung der tempdb-Größenanpassung basierend auf der Versionspeichernutzung pro Datenbank hilfreich ist. (CTP 2.0)
  • sys.dm_db_log_info macht VLF-Informationen verfügbar, um potenzielle Transaktionsprotokollprobleme zu überwachen, davor zu warnen oder diese zu vermeiden. (CTP 2.0)
  • sys.dm_db_stats_histogram ist eine neue dynamische Verwaltungsansicht zum Untersuchen der Statistiken. (CTP 1.3)
  • sys.dm_os_host_info stellt Systeminformationen sowohl für Windows als auch für Linux bereit. (CTP 1.0)
• Der Datenbankoptimierungsratgeber (DTA) verfügt über zusätzliche Optionen und eine verbesserte Leistung. (CTP 1.2)
• In-Memory-Erweiterungen umfassen auch die Unterstützung für berechnete Spalten in speicheroptimierten Tabellen, die vollständige Unterstützung für JSON-Funktionen in nativ kompilierten Modulen und den CROSS APPLY-Operator in nativ kompilierten Modulen. (CTP 1.1)
• Neue Zeichenfolgenfunktionen sind CONCAT_WS, TRANSLATE und TRIM, und WITHIN GROUP wird jetzt für die STRING_AGG-Funktion unterstützt. (CTP 1.1)
• Es gibt neue Massenzugriffsoptionen (BULK INSERT und OPENROWSET(Bulk…)) für CSV und Azure-BLOB-Dateien. (CTP 1.1)
• Speicheroptimierte Objektverbesserungen umfassen sp_spaceused und die Löschung der acht Indexeinschränkungen für speicheroptimierte Tabellen, sp_rename für speicheroptimierte Tabellen und nativ kompilierte T-SQL-Module und CASE und TOP (N) WITH TIES für nativ kompilierte T-SQL-Module. Speicheroptimierte Dateigruppendateien können jetzt auf Azure Storage gespeichert, gesichert und wiederhergestellt werden. (CTP 1.0)
• DATABASE SCOPED CREDENTIAL ist eine neue Klasse der sicherungsfähigen, unterstützenden Berechtigungen CONTROL, ALTER, REFERENCES, TAKE OWNERSHIP und VIEW DEFINITION. ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS ist jetzt in sys.fn_builtin_permissions sichtbar. (CTP 1.0)
• Die Datenbank COMPATIBILITY_LEVEL 140 wurde hinzugefügt. (CTP 1.0).

SQL Server 2017 Integration Services (SSIS)

• Die neue Scale Out-Funktion in SSIS weist die folgenden neuen und geänderten Funktionen auf. Weitere Informationen finden Sie unter What's New in Integration Services in SQL Server 2017 (Neues in Integration Services in SQL Server 2017). (RC1)
  • Scale Out-Master unterstützt jetzt Hochverfügbarkeit.
  • Die Failoverbehandlung der Ausführungsprotokolle aus Scale-Out-Workern wurde verbessert.
  • Der Parameter runincluster der gespeicherten Prozedur [catalog].[create_execution] wird hinsichtlich Konsistenz und Lesbarkeit in runinscaleout umbenannt.
  • Der SSIS-Katalog verfügt über eine neue globale Eigenschaft, um den Standardmodus für das Ausführen von SSIS-Paketen anzugeben.
• In der neuen Funktion Scale Out können Sie jetzt den Parameter Use32BitRuntime verwenden, wenn Sie die Ausführung auslösen. (CTP 2.1)
• Der Integration Services (SSIS) von SQL Server 2017 unterstützt jetzt auch SQL Server unter Linux, und mit einem neuen Paket können Sie die SSIS-Pakete auf Linux über die Befehlszeile ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter dem Blogpost, der die SSIS-Unterstützung für Linux ankündigt. (CTP 2.1)
• Die neue Funktion Scale Out für SSIS macht es viel einfacher, SSIS auf mehreren Computern auszuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Integration Services Scale Out (CTP 1.0).
• OData-Quelle und der OData-Verbindungs-Manager unterstützen jetzt Verbindungen mit den OData-Feeds von Microsoft Dynamics AX Online und Microsoft Dynamics CRM Online. (CTP 1.0)

Weitere Informationen finden Sie unter What's New in Integration Services in SQL Server 2017 (Neues in Integration Services in SQL Server 2017).

SQL Server 2017 Master Data Services (MDS)

• Das Erlebnis und die Leistung werden deutlich verbessert, wenn Sie ein Upgrade von SQL Server 2012, 2014 und 2016 auf SQL Server 2017 Master Data Services durchführen.
• Sie können sich jetzt die sortierte Liste von Entitäten, Sammlungen und Hierarchien auf der Explorer-Seite der Webanwendung anschauen.
• Die Leistung für das Bereitstellen von Millionen von Zeilen mit der entsprechenden gespeicherten Prozedur wurde verbessert.
• Die Leistung beim Erweitern des Ordners Entitäten auf der Seite Gruppen verwalten zum Zuweisen von Modellberechtigungen wurde verbessert. Die Seite Gruppen verwalten befindet sich im Abschnitt Sicherheit der Webanwendung. Weitere Informationen zur Leistungsoptimierung finden Sie unter https://support.microsoft.com/help/4023865?preview. Weitere Informationen zum Zuweisen von Berechtigungen finden Sie unter Assign Model Object Permissions (Master Data Services) (Zuweisen von Modellobjektberechtigungen (Master Data Services).

SQL Server 2017 Analysis Services (SSAS)

SQL Server Analysis Services 2017 führt zahlreiche Verbesserungen für tabellarische Modelle ein. Dazu zählen unter anderem folgende Einstellungen:

• Tabellarischer Modus als die Standardinstallationsoption für Analysis Services. (CTP 2.0)
• Sicherheit der Objektebene zum Sichern der Metadaten von tabellarischen Modellen. (CTP 2.0)
• Datumsbeziehungen, um einfach Beziehungen basierend auf Datumsfeldern zu erstellen. (CTP 2.0)
• Neue Datenquellen Get Data (Power Query) und die vorhandene Unterstützung der DirectQuery-Datenquellen für M-Abfragen. (CTP 2.0)
• DAX-Editor für SSDT. (CTP 2.0)
• Codierungshinweise, eine erweiterte Funktion für die Optimierung der Datenaktualisierung von großen tabellarischen In-Memory-Modellen. (CTP 1.3)
• Unterstützung für den 1400 Kompatibilitätsgrad für tabellarische Modelle. Um neue Tabellenmodellprojekte zu erstellen oder vorhandene Projekte auf den Kompatibilitätsgrad 1400 zu aktualisieren, müssen Sie SQL Server Data Tools (SSDT) 17.0 RC2 herunterladen und installieren. (CTP 1.1)
• Eine moderne Get Data-Erfahrung für tabellarische Modelle mit dem Kompatibilitätsgrad 1400. Weitere Informationen finden Sie unter Analysis Services-Teamblog. (CTP 1.1)
• Eigenschaft Elemente ausblenden, um leere Elemente in unregelmäßigen Hierarchien auszublenden. (CTP 1.1)
• Neue Detailzeilen-Endbenutzeraktion, um für aggregierte Informationen Details anzeigen zu können. Die Funktionen SELECTCOLUMNS und DETAILROWS zum Erstellen von Detailzeilenausdrücken. (CTP 1.1)
• Der Operator DAX IN für die Angabe mehrerer Werte. (CTP 1.1)

Weitere Informationen finden Sie unter Neues in SQL Server Analysis Services.

SQL Server 2017 Reporting Services (SSRS)

SQL Server Reporting Services kann nicht mehr über das SQL Server-Setup installiert werden. Wechseln Sie zum Microsoft Download Center, um Microsoft SQL Server 2017 Reporting Services herunterzuladen.

• Kommentare sind jetzt für Berichte verfügbar, um Perspektive und Zusammenarbeit mit anderen Benutzern hinzuzufügen. Sie können auch die Anlagen mit Ihren Kommentar einschließen.
• In den neuesten Versionen von Berichts-Generator und SQL Server Data Tools können Sie native DAX-Abfragen für unterstützte Tabellendatenmodelle von SQL Server Analysis Services erstellen, indem Sie die gewünschten Felder in den Abfrage-Designer ziehen und ablegen. Weitere Informationen finden Sie unter Reporting Services-Blog.
• SSRS unterstützt eine vollständige, mit OpenAPI kompatible RESTful-API, um die Entwicklung von modernen Anwendungen und Anpassungen zu ermöglichen. Die vollständige API-Spezifikation und -Dokumentation finden Sie im SwaggerHub.

Weitere Informationen finden Sie unter Neues in SQL Server Reporting Services (SSRS).

Machine Learning in SQL Server 2017

SQL Server R Services wurde umbenannt in SQL Server-Machine Learning-Dienste, entsprechend der Unterstützung für Python zusätzlich zur R-Programmiersprache. Sie können Machine Learning-Dienste (datenbankintern) zum Ausführen von R- oder Python-Skripts in SQL Server verwenden, oder Sie installieren den Microsoft Machine Learning-Server (eigenständig) zum Bereitstellen und Nutzen von R- und Python-Modellen, die keinen SQL Server erfordern.

Entwickler von SQL Server haben jetzt Zugriff auf die umfangreichen ML- und KI-Bibliotheken für Python, die in der Open-Source-Umgebung zusammen mit den neuesten Innovationen von Microsoft zur Verfügung stehen:

• revoscalepy: Diese Python-Entsprechung zu RevoScaleR enthält parallele Algorithmen für lineare und logistische Regressionen, Entscheidungsstrukturen, verstärkte Strukturen und zufällige Gesamtstrukturen sowie einen umfangreichen Satz an APIs für die Übertragung und Verschiebung von Daten, Remoterechenkontexte und Datenquellen.
• microsoftml: Dieses moderne Paket von ML-Algorithmen und -Transformationen mit Python-Bindungen enthält tiefgreifende neuronale Netzwerke, schnelle Entscheidungsstrukturen und Entscheidungsgesamtstrukturen sowie optimierte Algorithmen für lineare und logistische Regressionen. Darüber hinaus erhalten Sie vorgegebene, auf ResNet-Modellen basierende Modelle, die Sie zur Imageextraktion oder Standpunktanalyse verwenden können.
• Operationalisierung von Python mit T-SQL: Stellen Sie Python-Code ganz leicht mithilfe der gespeicherten Prozedur sp_execute_external_script bereit. Profitieren Sie von hervorragender Leistung, indem Sie Daten aus SQL an Python-Prozesse streamen und MPI-Ringparallelisierung verwenden.
• Python in Computekontexten von SQL Server: Datenanalysten und Entwickler können Python-Code remote aus ihrer Entwicklungsumgebung ausführen, um Daten- und Entwicklungsmodelle auszuprobieren, ohne dabei Daten zu verschieben.
• Native Bewertung: Die PREDICT-Funktion in Transact-SQL kann in jeder Instanz von SQL Server 2017 zum Durchführen von Bewertungen verwendet werden, auch wenn R nicht installiert ist. Sie müssen nur das Modell mit einem der unterstützten RevoScaleR- und revoscalepy-Algorithmen trainieren und es in einem neuen, kompakten Binärformat speichern.
• Paketverwaltung: T-SQL unterstützt jetzt die CREATE EXTERNAL LIBRARY-Anweisung, um Datenbankadministratoren bessere Verwaltungsfunktionen für R-Pakete zu bieten. Verwenden Sie Rollen, um den Zugriff auf private oder freigegebene Pakete zu steuern, speichern Sie R-Pakete in der Datenbank, und geben Sie diese für Benutzer frei.
• Leistungsverbesserungen: Die gespeicherte Prozedur sp_execute_external_script wurde optimiert und unterstützt jetzt die Batchmodusausführung für columnstore-Daten.

Weitere Informationen finden Sie unter What's new in SQL Server Machine Learning Services (Neues in SQL Server-Machine Learning-Services).

Nächste Schritte

• Lesen Sie sich den Artikel Versionsanmerkungen zu SQL Server 2017 durch.
• Finden Sie heraus, was es Neues in SQL Server 2017 unter Linux gibt.
• Lesen Sie sich den Artikel Neues in SQL Server 2016 durch.

Hilfe erhalten

• Ideen für SQL: Haben Sie Vorschläge zur Verbesserung von SQL Server?
• Microsoft Q & A (SQL Server)
• DBA-Stapelaustausch (tag sql-server): Stellen von Fragen zu SQL Server
• Stack Overflow (tag sql-server): Antworten auf SQL-Entwicklungsfragen
• Reddit: allgemeine Erläuterung zu SQL Server
• Lizenzbedingungen und -informationen zu Microsoft SQL Server
• Supportoptionen für Geschäftsbenutzer
• Microsoft kontaktieren
• Zusätzliche SQL Server-Hilfe und Feedback

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