SQL Server 2019 CTP v2.1 官方中文版

SQL Server 2019 CTP新版已经发布，它是一款专业全新的数据库平台，拥有集成化的商业智能数据管理系统，非常适合企业用户使用，它位关系型数据和结构化数据提供更为安全稳定的存储功能，新版拥有许多增强功能和新特性，可用性强，有需要的伙伴们可以下载!

新功能特性：

SQL Server 2019的新CTP版本2.1现在可以帮助您在生产环境之外评估和测试下一个版本。与之前的版本一样，它也有Windows和Linux版本，不过现在增加了对容器和Kubernetes的支持。添加容器的支持是一个有趣的功能，因为它允许您将SQL Server构建为基于Kubernetes的大型分析引擎，这些引擎使用Apache Spark在Azure托管的数据湖中工作。

目前的预览版安装程序为您提供了基本安装、快速安装或自定义安装选项。*个选项占用较少的磁盘空间，因为它是运行该基本安装所需的文件。对于大多数基础的开发人员任务，基本安装就足够了。如果您计划在多台计算机上进行安装以评估SQL Server的群集功能，也可以下载安装。

下载媒体后，SQL Server安装程序将引导您完成选择选项，检查先决条件以及需要进行的任何配置更改的过程。这过程简单，只要您配置了您选择的选项，安装快速而简单。我们能够在20分钟内启动并运行独立的测试系统。

机器学习是SQL Server 2019的重要组成部分，现在它包含用于构建和测试机器学习模型的集成工具。您可以通过支持流行的R和Python语言来安装它，因此您的数据科学团队可以在数据库内部工作，准备和测试模型，然后再对数据进行培训。微软正在使用自己的 R Open发行版和Anaconda数据科学Python环境，其中包括其他数值分析库，其中包括流行的NumPy。

还可以选择将SQL Server 2019安装为独立的机器学习开发环境。开发人员工作站上的SQL Server本地实例将能够使用熟悉的R和Python工具直接处理培训数据集，而不会影响生产系统或使用服务器资源。

大规模处理数据一直是一个问题，很少有数据库引擎被设计为分布式架构的一部分。使用SQL Server 2019，您现在可以使用SQL Server现有的PolyBase功能，在Kubernetes之上使用SQL Server和Apache Spark容器的混合构建Microsoft称之为 大数据集群的内容。借助支持本地Kubernetes的公共云，您将能够在Azure，AWS，GCP以及您自己的基础架构上部署大数据集群。与Azure Data Studio工具集成可以更轻松地构建，运行和共享复杂查询。

微软对数据科学场景的关注与公司的智能云/智能边缘策略非常吻合 。数据对于构建机器学习工具至关重要，通过在数据库中运行R和Python代码，您可以从SQL Server命令行提供复杂查询，使用熟悉的工具在部署和运行代码之前构建和测试代码。微软正在通过GitHub提供示例代码，展示如何将关系数据与大数据混合。它还共享示例架构，向您展示如何使用它作为基于其他开源技术(如Kafka)构建机器学习系统的基础。

表面下也有很多变化，对SQL Server数据库引擎进行了改进。可能看起来微不足道的是对UTF-8的支持 。需要存储非英语字符集的早期版本必须使用UTF-16，这意味着Unicode字符串数据每个字符需要22个字节。切换到UTF-8仍支持大多数Unicode，但会将存储要求降低到每个字符12个字节。如果您要存储大量字符串数据，那么现在需要更少的磁盘空间 - 您可以使用熟悉的CHAR数据类型而不是NCHAR。

其他新功能(如静态数据屏蔽)专注于保护和清理数据，以便在不影响法规遵从性的情况下使用它。将静态数据屏蔽应用于数据库导出中的列允许开发人员使用实际数据，同时防止敏感信息泄漏。没有办法检索原始数据，因为它是一个单向过程。早期版本的SQL Server引入了动态数据屏蔽，仅适用于原始数据库。通过静态屏蔽导出，开发人员不小心或不存在暴露或影响实时数据的风险，同时让他们生成可以无需任何更改即可投入生产的代码。

在数据库级别，当您构建索引时，您现在可以停止并启动。如果磁盘正在填充，您可以暂停索引操作，向卷添加更多存储，然后从中断处继续。您无需从头开始，节省时间和计算。还可以选择在失败后重新启动，一旦纠正导致索引操作崩溃的错误，再次节省时间。

跨平台数据库

SQL Server不再仅仅是一个Windows工具，它的Linux版本正在为此版本提供大量新功能。最重要的更新可能是对SQL Server Replication的支持 ，它允许您更有效地构建分布式SQL数据库，尤其是与分布式事务处理协调器的Linux发行版一起使用时。随着越来越多的现代应用程序基于Kubernetes构建，这些工具简化了扩展。

工具仍然很重要，并且有一个新的 SQL Server Management Studio版本。数据库管理员会发现它支持新的安全功能，具有熟悉的外观。然而，现在可能是时候开始研究新的Azure Data Studio，它可以在内部部署和云实例中使用，包括开发和管理工具以及监控仪表板。数据科学家可以使用其内置的笔记本工具来试验查询，就像开源Jupyter笔记本一样。还可以选择使用Azure Data Studio来管理和运行新的SQL Server方案，例如Big Data Clusters。

使用SQL Server 2019，Microsoft证明即使关系数据库已经存在很长时间，仍然存在改进和创新的空间。通过构建一个像过去每个SQL Server一样工作的数据库引擎，同时支持使用机器学习和大规模大数据，它提供了一个工具，可以升级你所拥有的并支持你您可以安全地在本地和公共云中处理数据。您需要做的就是下载它，看看它能为您做些什么。