O primeiro SQL Server a ser executado nativamente no Linux — trazendo bancos de dados de grafos, processamento adaptativo de consultas e aprendizado de máquina com R e Python para ambientes multiplataforma.
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O Microsoft SQL Server 2017 Standard é o lançamento marcante que tornou o SQL Server um motor de banco de dados verdadeiramente multiplataforma, introduzindo suporte nativo ao Linux pela primeira vez na história do produto. Organizações que executam Ubuntu, Red Hat Enterprise Linux ou SUSE Linux podem agora implantar o motor completo do SQL Server com paridade de funcionalidades em relação ao Windows, abrindo a plataforma de banco de dados da Microsoft para o vasto ecossistema de servidores Linux.
O Processamento Adaptativo de Consultas representa uma mudança fundamental na forma como o SQL Server otimiza consultas em tempo de execução. Em vez de depender apenas de estimativas em tempo de compilação, o processador de consultas agora ajusta as estratégias de execução durante a execução da consulta com base nas contagens reais de linhas. As junções adaptativas alternam entre junções de loop aninhado e hash durante a execução, a execução intercalada fornece estimativas precisas de cardinalidade para funções de valor de tabela com várias instruções, e o feedback de concessão de memória corrige automaticamente alocações de memória superdimensionadas ou subdimensionadas em execuções subsequentes.
O suporte a banco de dados de grafos adiciona capacidades nativas de processamento de grafos diretamente no SQL Server, permitindo modelar e consultar relacionamentos complexos muitos-para-muitos usando tabelas NODE e EDGE com sintaxe MATCH. Redes sociais, motores de recomendação, sistemas de detecção de fraudes e análise de topologia de rede beneficiam-se de consultas de grafos que exigiriam CTEs recursivas complexas ou múltiplos self-joins em modelos relacionais tradicionais.
O SQL Server 2017 introduziu aprendizado de máquina no banco de dados com integração de R e Python. O recurso Machine Learning Services executa scripts R e Python diretamente dentro do motor de banco de dados, trazendo modelos preditivos para os dados em vez de extrair dados para ferramentas externas. Isso elimina a latência de movimentação de dados e os riscos de segurança associados à cópia de dados de produção para estações de trabalho analíticas.
O ajuste automático de banco de dados monitora continuamente o desempenho de consultas e cria, valida e aplica automaticamente índices de cobertura quando detecta padrões repetidos de regressão de desempenho. O sistema também pode forçar o último plano de execução conhecido como bom quando uma regressão de plano é detectada, corrigindo problemas de desempenho sem intervenção do DBA.
A reconstrução de índice online retomável permite pausar e retomar operações de manutenção de índice entre janelas de manutenção, eliminando a necessidade de reiniciar reconstruções de índice de várias horas do zero quando uma janela de manutenção expira. Isso é inestimável para tabelas grandes onde a manutenção de índice não pode ser concluída dentro de uma única janela noturna.
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O SQL Server 2017 Standard suporta até 128 GB de RAM e 24 núcleos, com suporte estendido da Microsoft até outubro de 2027.
