SQL Server 2019

SQL Server 2019官方版是由微软推出的一款高性能、安全可靠的关系型数据库管理系统。SQL Server 2019官方版具有强大的数据处理和分析功能，可以帮助用户更好地管理和利用企业内部数据资源。SQL Server 2019支持多种操作系统平台，如Windows、Linux等，并提供了丰富的开发工具和API接口，方便用户进行二次开发和集成。

SQL Server 2019软件特色

      选择您的语言和平台

      通过开源支持，您可以灵活选择语言和平台。在支持 Kubernetes 的 Linux 容器上或在 Windows 上运行 SQL Server。

      依靠行业领先的性能

      利用突破性的可扩展性和性能，改善数据库的稳定性并缩短响应时间，而无需更改应用程序。让任务关键型应用程序、数据仓库和数据湖实现高可用性。

      安全性九年来持续领先，值得信赖

      该数据库过去九年来被评为漏洞最少的数据库，可实现您的安全性和合规性目标。您可使用内置功能进行数据分类、数据保护以及监控和警报，快人一步。

      分析所有类型的数据

      使用内置有 Apache Spark 的 SQL Server 2019，跨关系、非关系、结构化和非结构化数据进行查询，从所有数据中获取见解，从而全面了解您的业务情况。

      更快速地做出更好的决策

      使用 SQL Server Reporting Services 的企业报告功能在数据中找到问题的答案，并通过随附的 Power BI 报表服务器，使您的用户可以在任何设备上访问丰富的交互式 Power BI 报表。

SQL Server 2019软件功能

      任何数据的智能化

      SQL Server 是数据集成的中心。通过 SQL server 和 Spark 的力量为结构化和非结构化数据提供转型洞察力。

      支持多种语言和平台

      利用您选择的语言和平台构建具有创新功能的现代化应用程序。现在可以在 Windows、Linux 和容器上使用。

      业界领先的性能

      充分利用任务关键型智能应用程序、数据仓库和数据湖的突破性的可扩展性、性能和可用性。

      先进的安全功能

      保护静态和使用中的数据。据 NIST 漏洞数据库统计，SQL Server 已经成为过去 8 年内最不容易遭受攻击的数据库。

      更快速地做出更好的决策

      Power BI 报表服务器使您的用户可以访问丰富的交互式 Power BI 报表以及 SQL Server Reporting Services 的企业报告功能。

      大数据群集

      SQL Server 2019 使管理大数据环境变得更加容易。它提供了数据湖的关键元素——Hadoop Distributed File System(HDFS)、Spark 和 分析工具——与 SQL Server 深度集成，并得到 Microsoft 的完全支持。在 Kubernetes 管理的集群上使用 Linux 容器轻松部署。

      数据虚拟化

      在 SQL Server 2016，PolyBase 使您能够在 SQL Server 中运行 T-SQL 查询，以提取Hadoop 的数据并以结构化格式返回——完全无需移动或复制数据。现在，我们正在将数据虚拟化的概念扩展到其他数据源，包括 Oracle、Teradata、MongoDB 和其他 SQL Server。

SQL Server 2019新版功能

      大数据群集

      GPU 支持在 Spark 中使用 TensorFlow 运行深度学习。

      Spark 运行时升级到 Spark 2.4。

      数据池的 INSERT INTO SELECT 支持。

      适用于外部表查询的 FORCE SCALEOUTEXECUTION 和 DISABLE SCALEOUTEXECUTION 选项子句。

      在 IntelliJ 中的 SQL Server 2019(预览版)大数据群集上提交 Spark 作业。

      各种数据相关应用的应用程序部署和管理体验，包括使用 R 和 Python 操作化器学习模型、运行 SQL Server Integration Services (SSIS) 作业等。 (CTP 2.3)

      在 SQL Server 2019(预览版)大数据群集中使用 Sparklyr。

      通过 HDFS 分层将兼容 HDFS 的外部存储装入大数据群集。

      在大数据群集上使用 Azure Data Studio 中的 SparkR。

      部署 Python 和 R 应用

      在 Kubernetes 上部署带 SQL Server 和 Spark Linux 容器的大数据群集。

      从 HDFS 访问大数据。

      使用 Spark 运行高级分析和机器学习。

      使用 Spark 将数据流式传输到 SQL 数据池。

      在 Azure Data Studio 中运行提供 notebook 体验的查询书籍。

      数据库引擎

      SQL Server 2019(预览版)为 SQL Server 数据库引擎 引入或强化了以下新功能。

      新的 query_post_execution_plan_profile 扩展事件

      新的 query_post_execution_plan_profile 扩展事件基于轻型分析收集实际执行计划的等效项，与使用标准分析的 query_post_execution_showplan 不同。

1.修复BUG，新版体验更佳

2.更改了部分页面