db tech showcase 2015 TOKYO における SQL Server 2016 のセッションで使用した資料です。CTP2 リリース時点での情報をベースとしていますので、掲載されている内容は製品リリース時までに予告なく変更される可能性があります。

1. SQL Server Evolution
New innovations
北川 剛
Executive Product Manager, Microsoft Japan
1

2. モバイルレポート 自然言語検索
ダッシュ
ボード
アプリ
ケーション
StreamingRelational
ファイア
ウォールの
内と外

Non-relational NoSQL
オーケスト
レーション 機械学習モデル作成履歴管理
複合
イベント処理
The Microsoft
data platform
2

3. Speed
Agility
Proven
Feedback
クラウド ファースト
3

4. Announcing
SQL Server 2016
クラウドで得た知見から
SQL Server を強化
4

5. Do more. Achieve more.
5

6. Enhanced in-memory
ColumnStore
In-memory OLTP
Analysis Services
in-memory
PowerPivot in-memory
for Excel
In-memory in the cloud
Analysis Services
in-memory
In-memory ColumnStore
PowerPivot in-memory
for Excel
PowerPivot in-memory
for Excel
SQL Server
2008 R2
SQL Server
2012
SQL Server
2014
Enhanced in-memory
ColumnStore
In-memory OLTP
Analysis Services
in-memory
PowerPivot in-memory
for Excel
In-memory in the cloud
IaaS & PaaS
In-memory OLTP for
greater number of apps
Operational Analytics on
in-memory OLTP
インメモリへの取組み
SQL Server
2016
6

7. SQL Server 2016 での拡張
インメモリ エンジンの拡張
リアルタイム レポート
(パフォーマンス劣化なし)
より多くのアプリケーションに
対応
In-memory
OLTP
30x トランザクション
7

8. SQL Server 2016 での拡張
列ストア インデックス
• 非クラスタ化列ストアインデックス
• 更新操作
• フィルター選択
• 共通
• バッチモード性能向上
• オンライン再構築
• 集計関数プッシュダウン
• AlwaysOn Secondary Replica を
使用したレポートクエリのオフ
ロード
• クラスタ化列ストアインデックス
• セカンダリインデックス
• 主キー/外部キー
8

9. 0100101010110 SQL Server
OLTP
SQL Server
data warehouse
ETL
In-memory
ColumnStore
In-memory
OLTP
Real-time fraud
detection
Operational analytics によるパフォーマンスの改善
インメモリ エンジンの拡張
Fraud detected
2-24
hrs
9

10. クエリ実行プラン安定化の戦い
クエリ ストア
懸念事項の数々
10

11. クエリ実行プラン安定化の戦い
クエリ ストア
11

12. 過去の実行履歴を保存し効率的な実行プランを強制
クエリ ストア
Benefits
12

13. クエリストアの動作
動作の仕組:
13

14. 効率的な管理
14

15. 履歴に基づいた問い合わせを可能に
Temporal データベース
Temporal データベースで実現:
15

16. Temporal データベースの動作
16

17. Temporal データベースの動作
Insert/Update/Delete
17

18. Temporal データベースの動作
タイムトラベルクエリ
(as of, between,…)
最新データ/履歴
データが混在する
結果セット
18

19. dbo.Patients
Jane Doe
Name
243-24-9812
SSN
USA
Country
Jim Gray 198-33-0987 USA
John Smith 123-82-1095 USA
dbo.Patients
Jane Doe
Name
1x7fg655se2e
SSN
USA
Jim Gray 0x7ff654ae6d USA
John Smith 0y8fj754ea2c USA
Country
Result Set
Jim Gray
Name
Jane Doe
Name
1x7fg655se2e
SSN
USA
Country
Jim Gray 0x7ff654ae6d USA
John Smith 0y8fj754ea2c USA
dbo.Patients
SQL Server
ciphertext
Query
データを暗号化したまま利用
Always Encrypted
TrustedApps
SELECT Name FROM
Patients WHERE SSN=@SSN
@SSN='198-33-0987'
Result Set
Jim Gray
Name
SELECT Name FROM
Patients WHERE SSN=@SSN
@SSN=0x7ff654ae6d
Column
Encryption
Key
Enhanced
ADO.NET
Library
Column
Master
Key
Client side
19

20. より高いパフォーマンスを実現するために
AlwaysOn 可用性グループの拡張
20

21. ミッション クリティカル パフォーマンス
Performance
Operational Analytics
In-memory OLTP の
拡張
Query Store
Temporal
データベース
JSON 形式のクエリ
Security
Always
Encrypted
行レベル
セキュリティ
動的
データマスク
Availability
AlwaysOn の拡張
オンライン処理の
拡張
Scalability
キャッシュの拡張
Windows Server
2016 対応
• 12TBmemorysupport
21

22. Do more. Achieve more.
22

23. Business Intelligence を超えて
Advanced Analytics
Source: Gartner
従来の BI Advanced Analytics
VALUE
DIFFICULTY
Predictive
Analytics
Prescriptive
Analytics
Diagnostic
Analytics
Descriptive
Analytics
どうやったら
起こせるのか
何が
起きるか
何故
起きたか
何が
起きたか
23

24. 定型/非定型データを T-SQL で処理
PolyBase
T-SQL クエリ
SQL Server Hadoop
Quote:
************************
**********************
*********************
**********************
***********************
$658.39
Jim Gray
Name
11/13/58
DOB
WA
State
Ann Smith 04/29/76 ME
24

25. データ サイエンティスト
直接データを操作する
SQL Server に組み込み
データ管理者/DBA
データを管理し
分析を支援する
例
• 売り上げ予測
• 在庫最適化
• 予兆保守
リレーショナル
データ
分析ライブラリ
T-SQL 言語
拡張性
?
R
R統合
010010
100100
010101
Microsoft Azure
Marketplace
R スクリプト
010010
100100
010101
010010
100100
010101
010010
100100
010101
010010
100100
010101
010010
100100
010101
• 信用リスク管理
スケーラビリティのために Advanced Analytics をデータベースに内包
Advanced Analytics の統合
25

26. モバイル対応
あらゆるデバイス上で表現力豊かなレポートを
通してデータ分析を可能に
26

27. データを通じた深い洞察
Access any data
PolyBase
Power Query の
広範な適用
SSIS の拡張
• デザイナーサポート
• PowerQueryのサポート
Scale and manage
Analysis Services の拡張
Visual Studio 2015 での SSDT
のサポート
MDS の拡張
• Excel add-inを15倍高速に
• より柔軟なセキュリティロール
• トランザクションログにおけるアーカイブオ
プションの追加
• エンティティの再利用
Powerful insights
Advanced Analytics の
データベースへの組込み
モバイルデバイスの
サポート
Reporting Services の拡張
27

28. Do more. Achieve more.
28

29. Order history
Name SSN Date
Jane Doe cm61ba906fd 2/28/2005
Jim Gray ox7ff654ae6d 3/18/2005
John Smith i2y36cg776rg 4/10/2005
Bill Brown nx290pldo90l 4/27/2005
Sue Daniels ypo85ba616rj 5/12/2005
Sarah Jones bns51ra806fd 5/22/2005
Jake Marks mci12hh906fj 6/07/2005
Order history
Name SSN Date
Jane Doe cm61ba906fd 2/28/2005
Jim Gray ox7ff654ae6d 3/18/2005
John Smith i2y36cg776rg 4/10/2005
Bill Brown nx290pldo90l 4/27/2005
Customer data
Product data
Order History
Stretch to cloud
Warm/Cold データを Azure 上に格納しリモート クエリで処理
SQL Server を Azure に拡張
App
クエリ
Microsoft Azure

Jim Gray ox7ff654ae6d 3/18/2005
29

30. ハイパー スケール クラウド
Hybrid solutions
ストレッチ テーブル
Power BI からオンプレミスの
データを利用
SSIS のクラウド サポート
Backup to Azure の拡張
Simplicity
オンプレミスの SQL Server の
クラウド化を容易に
レプリカ ウィザードの拡張
Consistency
開発・管理・認証の共通化
一貫した操作体系の提供
30

31. Data Platform on Azure
Microsoft Power BI
データの活用Hot Path（リアルタイム・ストリーミングプロセス）
Cold Path（バッチプロセス）
Data Streaming
（リアルタイム利用）
Data Lake（蓄積）
Data
Warehouse（保管）Curation（加工）
Data Mart（成型）
すぐに利用
取りたい
データを何でも
利用
取りやすい形で
利用
Azure Data Factory Azure SQL Data
Warehouse
Azure SQL Database
Azure Data Lake
Microsoft Account
Purchases
$1.00 Halo Spartan Assault
$1.00 Halo Spartan Assault
データの源泉
Azure Event Hub /
Azure Stream Analytics
Azure Machine
Learning
31

32. Azure SQL Data Warehouse
マイクロソフトにより提供される Data Warehouse as a Service
企業での利用に不可欠な豊富な機能と高い拡張性を提供
小規模から大規模までサポートすると同時にクエリも高速化
32

33. Azure SQL Data Warehouse with APS
SQL Server
Parallel Data
Warehouse
Microsoft
HDInsight
(Hadoop)
PolyBase
Azure ML
Azure Event Hub
Azure HDInsight
Azure
SQL Data Warehouse
APS でオンプレミスに展開
する前に Azure SQL Data
Warehouse で試してみる
大規模並列処理のメリット
を維持したまま履歴データ
を Azure SQL Data
Warehouse に退避可能
Age Data
Company
Policy
Restrictions
Test/Dev
クラウド上への格納がポリ
シー上禁じられているデー
タはオンプレミスの APS に
格納
Analytics Platform System
DR 環境として Azure SQL
Data Warehouse および APS
を相互に利用可能
Disaster
Recovery
33

34. SQL Server 2016
34

35. モバイルレポート 自然言語検索
ダッシュ
ボード
アプリ
ケーション
StreamingRelational
ファイア
ウォールの
内と外

Non-relational NoSQL
オーケスト
レーション 機械学習モデル作成履歴管理
複合
イベント処理
The Microsoft
data platform
35

36.  SQL Server 2016 CTP2 をお試しください
 Azure SQL Data Warehouse Preview に事前
登録ください
 https://www.microsoft.com/ja-jp/server-cloud/products/sql-server-2016/
 https://technet.microsoft.com/ja-jp/evalcenter/mt130694
 http://azure.microsoft.com/ja-jp/campaigns/sql-data-warehouse/
36

37. © 2015 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft、Windows、Windows Vista、お
よびその他の製品名は、米国およびその他の国における登録商標または商標です。ここに記
載されている内容は情報の提供のみを目的としており、このプレゼンテーションの発表時に
おける Microsoft Corporation の見解を示すものです。マイクロソフトは市場の変化に対応
する必要があるため、この資料の情報は、マイクロソフトの確約とは見なされないものとし
ます。マイクロソフトは、このプレゼンテーションの発表日以降に提供される情報の正確性
を保証するはできません。明示、黙示または法律の規定にかかわらず、マイクロソフトは、
このプレゼンテーションに関する一切の保証を行いません。
37