SQL Server 2017 Standard

SQL Server 2017 Standard : Performance Optimisée pour une Utilisation Efficace

La licence SQL Server 2017 Standard est conçue pour offrir une efficacité maximale. Sa compatibilité avec Linux et les plateformes Docker certifiées en fait une solution flexible et fonctionnelle. Les nombreuses nouveautés apportées par cette version améliorent les points forts des éditions précédentes, vous permettant de tirer pleinement parti de SQL Server 2017 pour vos projets.

Nouveautés de SQL Server 2017 Standard

Les petites et moyennes entreprises bénéficient des fonctionnalités offertes par l'édition Standard de SQL Server 2017, idéale pour le développement et l'exploitation d'applications adaptées à des data marts de taille moyenne. Cette édition garantit une grande évolutivité, des performances fiables et une virtualisation avancée. Elle inclut des fonctionnalités de haute disponibilité pour le basculement, l'OLTP amélioré, et le columnstore en mémoire, permettant l'analyse opérationnelle en temps réel. Grâce à PolyBase, SQL Server 2017 Standard intègre les données relationnelles et volumineuses, facilitant leur utilisation multiple.

Les fonctionnalités mises à jour en Business Intelligence permettent d'analyser de grandes quantités de données grâce aux modèles multidimensionnels et tabulaires de base, avec des options de stockage en mémoire et des capacités de reporting et d'analyse améliorées. SQL Server Machine Learning Services prend désormais en charge l'intégration de l'apprentissage automatique avec des scripts R et Python, offrant ainsi une plateforme cohérente pour Windows, Linux, et Docker, ainsi que le traitement hybride des transactions et des analyses en temps réel.

SQL Server 2017 Standard est également compatible avec de nombreux outils de développement, que ce soit en local ou dans le cloud, incluant T-SQL et SQL CLR. Côté sécurité, la fonction Always Encrypted renforce la protection des données, soutenue par la haute disponibilité Always On et les capacités de récupération après sinistre, disponibles aussi bien pour Windows que pour Linux.

Détails des nouveautés par domaine fonctionnel :

Moteur de Base de Données SQL

Le moteur de base de données de SQL Server 2017 a été amélioré pour offrir des performances accrues et des fonctions avancées pour les analyses complexes. Le traitement adaptatif des requêtes a été optimisé, avec des améliorations pour les jointures adaptatives et le feedback sur l'allocation de mémoire en mode batch. Les assemblages CLR peuvent désormais être gérés via une liste positive, et des fonctions de valeur de table à instructions multiples sont prises en charge. De nouvelles vues de gestion dynamique, dont l'optimisation automatique, améliorent les performances en signalant les problèmes de requêtes et en proposant des solutions appropriées mises en œuvre automatiquement.

SQL Server Analysis Services (SSAS)

SQL Server 2017 apporte des mises à jour aux fonctionnalités existantes et des améliorations aux modèles tabulaires. Le mode tabulaire est désormais une option d'installation par défaut. L'interface utilisateur modernisée de Get Data prend en charge de nombreuses sources de données et propose des fonctions de transformation avancées, intégrant les sources de données existantes de Power BI pour les requêtes dans le langage de formule M de Power Query.

Services d'Intégration SQL Server (SSIS)

La connectivité améliorée permet désormais de connecter les flux OData de Microsoft Dynamics AX Online et Microsoft Dynamics CRM Online à l'aide de composants OData mis à jour. La fonction Scale Out simplifie l'exécution des paquets SSIS sur plusieurs machines, avec une gestion centralisée des exécutions et des workers depuis un maître Scale Out, qui prend également en charge la haute disponibilité et la gestion optimisée du basculement des exécutions.

Compatibilité Linux

SQL Server 2017 Standard permet désormais l'utilisation de Linux pour accéder à SQL Server via l'interface Open Database Connectivity, supportant les applications Linux et C++. Les services d'intégration sont aussi disponibles sous Linux, permettant l'exécution de paquets SSIS sur des machines Linux. Le pilote Java Database Connectivity a également été optimisé pour les applications Java. Notez cependant que certaines fonctionnalités, comme les SQL Server Reporting Services, SQL Server Analysis Services, Machine Learning Services, PolyBase, et Stretch Database, ne sont pas disponibles sous Linux.

SQL Server Machine Learning Services

Anciennement connu sous le nom de SQL Server R Services, ce domaine a été renommé SQL Server Machine Learning Services pour refléter le support additionnel de Python, en plus du langage R. Les développeurs peuvent ainsi utiliser des scripts R ou Python selon leurs besoins. L'installation du serveur Microsoft Machine Learning est requise pour déployer des modèles R et Python, et l'accès aux bibliothèques ML et IA pour Python est disponible via l'environnement open source.

Configuration requise pour SQL Server 2017 Standard :

• Mémoire : 1 Go pour les éditions Standard et Entreprise.
• Système de fichiers : NTFS ou ReFS (les systèmes de fichiers tels que FAT32 ne sont pas pris en charge).
• Espace disque : Minimum de 6 Go d'espace libre.
• Vitesse du processeur : Vitesse d'horloge de 2 GHz ou plus, avec un minimum de 1,4 GHz.
• Cœurs de processeur : 2 cœurs (virtuels ou physiques).
• Type de processeur : Processeur AMD ou Intel 64 bits compatible x64.

Questions Fréquemment Posées