Neuerungen in SQL Server 2016

Schneller, sicherer, mobiler

von Thomas Joos

Neben Windows Server 2016 und Exchange Server 2016 arbeitet Microsoft auch an der Fertigstellung von SQL Server 2016. Im Fokus stehen Mobilität und Cloud-Nutzung sowie die Geschwindigkeit. Hierfür hat Microsoft bereits vorhandene Funktionen verbessert, etwa die In-Memory-Verarbeitung. Nachgelegt haben die Entwickler außerdem bei der Sicherheit. Wir werfen einen ersten Blick auf die Technology Preview.

Aus IT-Administrator 12/2015

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Für SQL Server 2016 steht bereits eine recht stabile Community Technology Preview in Version 2.2 zur Verfügung. Mit dem neuen Release möchte Microsoft vor allem Features optimieren, die schon seit SQL Server 2014 an Bord sind, und dem Server Beine machen. Microsoft legt in der neuen Version viel Wert darauf, die Datenbanken schnell und effizient für Analysen zur Verfügung zu stellen. Dazu gehört etwa die In-Memory-Verarbeitung von Daten. Dabei legt SQL Server häufig verwendete Tabellen für einen schnelleren Zugriff direkt im Arbeitsspeicher ab. Auch sollen sich künftig Echtzeitdaten besser und schneller verarbeiten lassen.

Neben der Echtzeitverarbeitung hat Microsoft auch an der Verfügbarkeit der Daten gearbeitet und die Business Intelligence-Möglichkeiten entsprechend ausgebaut. Nutzen Sie bislang ein Business Intelligence-System auf Basis von SQL Server, erhält dieses in den meisten Fällen seine Daten zur Verarbeitung nur zu bestimmten Zeiten – häufig nur einmal pro Tag. Setzen Sie das BI-System etwa für die Analyse von Bezahlvorgängen ein, konnten die Analysen bisher nur dann mit produktiven Daten durchgeführt werden, wenn diese zum Server übertragen wurden. In SQL Server 2016 haben Sie die Möglichkeit, bereits in Echtzeit auf Basis von In-Memory-ColumnStore und In-Memory OLTP auf die Quelldaten des Data Warehouse zuzugreifen. Eine Analyse dieser Daten im BI-System ist daher in Echtzeit möglich. Dieser Einsatz ist natürlich nur ein Beispiel von vielen.

Generell möchte Microsoft mit SQL Server 2016 die Analysen von Echtzeitdaten sowie Transaktionen enorm beschleunigen und vielen Anwendungen die Möglichkeit geben, Daten In-Memory zu speichern. Applikationen, die auf dieser Datenbank aufbauen, um die Daten beispielsweise zu analysieren, nutzen diese Features transparent. Die Analyse-Anwendungen selbst müssen den Echtzeitanalyse-Prozess also nicht unterstützen, da die zugrundeliegende Datenbank die Technik selbst verwaltet.

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