新しい CUI ツール mssql-cli の使い方

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和 SQL Server 2017 では Windows 以外に Linux や コンテナ への対応を行いましたので、マルチプラットフォームに対応したクライアント ツールの整備を急ピッチで行っております。 今回は SQL Server の新たな CUI ツール である mssql-cli についてご紹介いたします。 クライアントツールのプラットフォーム対応状況 mssql-cliとは CUI には 繰り返しの処理実行や正確性( GUI ツールでの押し間違いなど)、実行履歴を保持できる、少ないリソースで動作できる、などGUI にはない多くのメリットがあります。 SQL Server のCUIツールとしては 従来より sqlcmd がご利用いただけますが、Oracle や OSS DB 等他のDB製品をお使いになられている方々には、少し使い勝手が悪く感じられるところがあるかもしれません。また、SQL Server 2017 では、Linux や コンテナなどマルチプラットフォームに対応したこともあり、普段 Linux で CUI をお使いになっている方には、GUI…

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Azure Database Migration Service を使って SQL Server を Azure SQL Database に持っていこう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 岩淵 健 これまでプレビュー版としてのご提供でした Azure Database Migration Service (Azure DMS) が 2018/5/7 より GA としてリリースされました。Azure DMS をご利用いただくことでオンプレミスの SQL Server データベースを Azure SQL Database へスムーズに移行することができます。特に、他の移行ツールと比較して、大規模なデータベースの移行に適していますので是非ともご利用ください。

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データベースの GDPR 準拠に向けて

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和 前回 Azure SQL Database のセキュリティ新機能についてご紹介いたしましたが、今回も同様にセキュリティ・コンプライアンスに関する内容で、データベースのGDPR 対応に関する情報をお伝えいたします。 GDPR とは EU (欧州連合)において、個人情報保護に関する新しい法律「EU 一般データ保護規制 (GDPR)」が施行され、2018 年 5 月 25 日 より運用開始となる予定です。 GDPR が与える影響 GDPR は個人のプライバシー権利の強化やデータ保護義務の厳格化などに関する要件が盛り込まれており、EU 圏内に所属する組織だけでなく、EU と取引のある全ての組織が対象となり、法令に準拠していない組織に対して厳しい制裁措置が課せられます。 GDPR 準拠に向け4つのステップ GDPR に準拠するためには、個人データを扱うデータベースに対して安全対策を講じるとともに、適切に維持管理を行っていく必要があります。 マイクロソフトでは、GDPR 準拠のための 4 つのステップによる取り組みをご案内しており、Microsoft データ プラットフォーム においても、この 4 つのステップを進めていくために、役立つ様々な機能をご提供しております。 検出 ー 管理されている個人データとその保存場所を特定します。 ・クエリとカタログ ビューへのクエリを使用して、個人データを検索して特定できます。 ・SQL Server テーブルに格納された文字ベースのデータに対してフルテキスト クエリを使用できます。 ・拡張プロパティ機能を使用して、データ分類ラベルを作成し、それを個人の機密情報に適用して、データ分類をサポートします。…

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SQL Database Managed Instance が始まります

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和 Azure SQL Database Managed Instance (以降、Managed Instance) の Public Preview が始まりました。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-database/sql-database-managed-instance 本記事では、Managed Instance の特徴と、ご評価を開始する手順についてご紹介いたします。   ◆ Managed Instance の特長 ・フルマネージ サービス Managed Instance は、SQL Server のリレーショナル データベース サービスが提供する、ほぼ全ての機能を提供するフルマネージサービスとなります。 Azure SQL Database と同様に、PaaSの特性(修正プログラムやバージョンの更新管理、自動バックアップ、高可用性構成)を生かしながら、SQL Serverが持つほぼ全ての機能を活用することが出来るので、オンプレミスにある既存の SQL Server をクラウドへ移行する際には最善の移行先となります。 IaaS (SQL Server) / PaaS (Managed Instance) / PaaS (SQL…

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2019年7月 SQL Server 2008 の延長サポートが終了します。

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大林裕明 ご存じの方も多いと思いますが、SQL Server 2008 の延長サポートが 2019年7月9日で終了します。 サポート期間が終了した製品はマイクロソフトによる修正プログラムの提供が受けられなくなります。 すでにバージョンアップの計画を立てて、実施されている方もいらっしゃると思います。 バージョンアップに最新の SQL Server 2017 を選択していただければ、メインストリームサポートは2022年10月、延長サポートは2027年10月までになります。 折角最新の SQL Server 2017 にするのであれば、パフォーマンスやセキュリティ、高度な分析などの新機能を利用することを検討いただければと思います。

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Kubernetes クラスタで SQL Server コンテナを動かしてみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 Linux 版 SQL Server の Docker コンテナ対応によって 過去のブログ でもご紹介したように、高いポータビリティや柔軟性の恩恵を十分に得ることが出来るとお伝えしましたが、Docker コンテナの普及とともに、コンテナをクラスタ化した際の運用管理ツールの重要性も高まってきています。そこで今回 はコンテナの運用管理機能を提供する Kubernetes を Azure Container Service (AKS) の Managed Kubernetes クラスター環境で SQL Server を 以降 ステップバイステップで動かしてみたいと思います。 1. Azure Portal から Red Hat Enterprise 7.3 の仮想マシンを作成します。 今回 仮想マシンの OS として Red Hat Enterprise を使用していますが、SUSE などお好みの Linux を選択頂いても構いません。…

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2017 年 Azure データ関連サービス振り返り

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大蔵 一功 2017 年も残り数日となりました。本年最後の投稿となりますので、2017 年に発表された Azure の データに関連するサービスを列挙したいと思います。こちらの Blog ページから、データに関連するサービスのみ抜粋しました。 2017 年 1 月 – 3 月 Azure SQL Database is increasing read and write performance New Azure Storage Release – Larger Block Blobs, Incremental Copy, and more! SQL Database Query Editor available in Azure Portal Enhanced Automated Backup…

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Data Factory による SQL Server と Cosmos DB のデータ連携

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team     森本 信次   今回は、クラウドベースのデータ統合サービス Azure Data Factory (以降 ADF) を使って Azure IaaS 環境の SQL Server のデータを Cosmos DB へコピーする手順を、Step 1 ~ 6 に沿ってご紹介します。ADF を使えば、データの移動や変換をオーケストレート自動化を、データが存在する場所(クラウド、オンプレミス)、データ型やデータ ソース(SQL, NoSQL, Hadoop 等)を意識することなくデータ統合を簡単に実現できます。 データ統合のシナリオの全体感としては下図のようになります。 Step 1. Azure Data Factory (v2) を作成し、統合ランタイムを設定 まず始めに Azure Portal から ADF を作成し、統合ランタイムの設定を行います。今回使用する Azure Data Factory バージョン…

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テクニカル ドキュメントが便利になりました

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤   https://docs.microsoft.com は、開発者と IT プロフェッショナル向けの Microsoft テクニカル ドキュメント、API リファレンス、コード サンプル、クイックスタート、チュートリアルのホームです。今まで製品ごとにバラバラに提供していた情報をこちらに統合しています。まだ https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/ のリンクは変更されていませんが、Power BI のドキュメントもこちらで公開しています。他の製品でも同様ですが、今回は Power BI のドキュメントを使ってご紹介します。  

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SQL Server 2017 自習書、関連技術資料の公開

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤 秀和 SQL Server 2017 関連の技術資料が公開されましたので、皆様にお知らせいたします。 今回公開されました技術資料は、”自習書シリーズ” と ”Oracle から SQL Server への移行ガイド” の2種類となります。   ◆ 自習書 SQL Server 2017 自習書シリーズ No.1:SQL Server 2017 の新機能の概要 SQL Server 2017 自習書シリーズ No.2:SQL Server 2017 on Linux SQL Server 2017 自習書シリーズ No.3:SQL Server 2017 Machine Learning Services こちらの資料は、いつも自習書シリーズを執筆頂いている SQL Quality さんに、今回もご対応頂きました。いつも通り丁寧な内容で読みやすく解説して下さっています。SQL…

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Azure Machine Learning に 内部ネットワークに配置された SQL Server からデータを取り込む方法

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 機械学習は先ずデータを取り込むところから始まりますが、Azure Machine Learning (以降、AzureMLと称す) では様々なデータソースからデータを取り込むことが可能となっております。但し、PaaS などからデータを取り込むのとは違い、お客様ネットワークのような内部ネットワークにあるデータソースからデータを取り込むためには少し追加の構成が必要となります。今回は、Azure の VNET 内に配置された IaaS 上の SQL Server から AzureML にデータを取り込む方法についてご紹介いたします。

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Visual Studio 2017 で Python 環境を構成し、SQL Server 、 Azure Data Services(Azure SQL Database 、 Cognitive Services 等 ) にアクセスしてみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。以前の投稿では、 Visual Studio 2015 で Python 環境を構成しましたが、今回は、 Visual Studio 2017 で Python 環境を構成し、 SQL Server  、 Azure Data Services(Azure SQL Database 、 Cognitive Services 等 ) にアクセスする際の手順、ポイントをお伝えします。

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Docker で SQL Server 2017 を走らせよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 阪本 真悟   はじめに SQL Server 2017 から Windows 環境だけではなく、Linux 環境でも SQL Server のデータベースエンジンが動作するようになりました。これまで本ブログでも裏側のアーキテクチャや、Linux 環境での可用性構成(AlwaysOn 可用性グループ)、SQL Server に包含される ETL ツールである SQL Server Integration Services の Linux 対応についてご紹介してきました。   Linux 版 SQL Server は Docker コンテナにも対応しています。 SQL Server のような標準的なワークロードは Docker コンテナを活用することで高いポータビリティや柔軟性の恩恵を十分に得ることが出来ます。今回は Docker コンテナ環境での SQL Server 活用についてご紹介します。

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Power BI Premium および Power BI Report Server の一般提供が開始 (GA) されました

Power BI
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 先週シアトルにて開催された Microsoft Data Insight Summit では数多くの発表がありました。 本日はその中から表題のとおり、Power BI Premium と Power BI Report Server の GA についてお知らせと各種情報のありかをご案内します。 ちなみにセッションの動画は こちら の YouTube チャンネルから参照いただけます。

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SQL Server 2017 In-Database Python を使ってみた

4月19日の Data Amp で SQL Server 2017 の Python Integration が正式に発表されました。これは SQL Server 2016 で機能追加された SQL Server 2016 R Services を SQL Server 2017 Machine Learning Services に拡張し、R に加えて Python による Advanced Analytics を利用可能にするという内容です。 そこで今回は Python を T-SQL を用いて実行する In-Database Python を試してみようと思います。

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SQL Server Integration Services ( SSIS ) Scale Out

sql server
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 SQL Server の ETL ツールとして提供してきました SQL Server Integration Services (以降 SSIS と称す) ですが、SQL Server 2017 にて Scale Out という機能拡張が行われました。今回はその Scale Out という機能についてご紹介します。

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Power BI Report Server とは

Power BI
Power BI

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 —– 本記事は 2017/5/3 (日本時間 2017/5/2) に Power BI Blog で 発表された下記記事の抄訳 + 一部サマリ情報を追記したものとなります。 https://blogs.msdn.microsoft.com/sqlrsteamblog/2017/05/03/introducing-power-bi-report-server-for-on-premises-power-bi-report-publishing/ 記事投稿時点での情報となり、内容が変更される可能性がございます。最新の情報は Power BI Blog を参照ください。 —– 前回の記事 で Power BI Premium の発表 について触れました。 本記事では Power BI Premium の特典のひとつである、Power BI Report Server について説明します。

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Graph Database in SQL Server

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 SQL Server はこれまでもデータを格納するだけでなくデータの利活用を促進するために Integration Services、Analysis Services、Reporting Services といった機能を Enterprise Edition にて標準機能として提供してきました。 更に SQL Server 2016 ではデータの利活用を促進すべく Json 対応や R Services ( SQL Server 2017 では Machine Learning Services ) といった機能まで実装されました。そして次のバージョンである SQL Server 2017 では Graph Database の機能も実装されるとアナウンスされました。そこで今回は SQL Server に実装される Graph Database についてご紹介します。

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de:code 2017 Data Platform 関連セッションのご紹介 (2017/05/23-24 開催)

イベント概要 de:code 2017 は、マイクロソフト テクノロジのビジョンと、「クラウド」「モバイル」を最大限に活かせる最新テクノロジをすべての IT エンジニアの皆様にご紹介するイベントです。Microsoft Azure や Windows Mixed Reality などの最新情報をはじめ、5 月 10 日から 5 月 12 日の 3 日間、米国シアトルで開催される Build 2017 で発表される内容も合わせて、IT に関わるすべてのエンジニアの皆様に役立つ情報をお届けします。

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SQL Server on Linux でも AlwaysOn!

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 SQL Server on Linux に多くの反響をいただいております。 ただ、Linux 上で SQL Server が動いたとしても、本番環境に採用するには性能もさることながら可用性構成が取れるのかというのも大きなハードルの一つであるかと思います。SQL Server on Linux では、これまで実装されていた高可用性・災対向け機能の AlwaysOn を on Windows 同様にご利用いただけます。今回は AlwaysOn の中でも Availability Group(以降 AG と称す) にフォーカスしてご紹介いたします。 (AlwaysOn AGって何?という方はこちらをご参照ください)

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