Durant l’édition 2018 la conférence Ignite, qui a commencé aujourd’hui et va s’achever vendredi 28 septembre, Microsoft a annoncé la disponibilité de la préversion de SQL Server 2019. SQL Server existe depuis 1989, et la version la plus récente est conçue pour les clients qui gèrent leurs propres serveurs et souhaitent intégrer certaines des principales applications de données volumineuses dans leur mélange.SQL Server 2019 peut être utilisé pour divers projets de données allant du traitement transactionnel en ligne (OLTP) au Data Warehousing en passant par la Business Intelligence (BI), sans oublier une application à l'IA ainsi qu’à l'analyse avancée.
Grâce à une refonte complète du moteur de stockage de la base de données phare et de sa technologie PolyBase, SQL Server cherche à devenir une véritable plateforme Big Data, notamment par l'intégration de HDFS (Hadoop Distributed Filing System) et Apache Spark. SQL Server pourra désormais utiliser HDFS pour le stockage et va exploiter éventuellement Spark pour l’ingénierie des données et les tâches d’apprentissage automatique. Il faut noter qu’il pourra lui-même fonctionner avec une architecture distribuée.
L’intégration de Spark et du système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) va permettre aux utilisateurs d’intégrer, de stocker et d’analyser de grandes quantités de données. Microsoft a également inclus de nouveaux connecteurs permettant d’interroger d’autres bases de données telles que Oracle, Teradata et MongoDB directement à partir de SQL Server.
SQL Server va continuer également de fonctionner dans son architecture SMP conventionnelle et les améliorations apportées à PolyBase sont elles aussi disponibles. Ces améliorations incluent la possibilité de se connecter à Oracle, Teradata, MongoDB, aux sources de données ODBC génériques et même à d'autres instances SQL Server, en plus du support continu du stockage Azure et des clusters Hadoop Cloudera et Hortonworks.
Et ce n'est pas tout. SQL Server 2019 apporte des fonctionnalités améliorées aux fonctionnalités de traitement de graphes introduites dans SQL Server 2017. Il ajoute également la prise en charge de l'exécution in-place du code Java, en utilisant la même infrastructure qui permet au code R et Python de s’exécuter dans la base de données et faciliter le composant Machine Learning Services du produit, qui s'exécutera désormais sur des instances SQL Server Linux ainsi que sur celles exécutées sous Windows.
En savoir plus sur SQL Server 2019Source : Microsoft
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