SQL Server 2017 (15.x) baut auf früheren Versionen auf und erweitert SQL Server als Plattform, die eine Auswahl an Entwicklungssprachen, Datentypen, On-Premises- oder Cloud-Umgebungen und Betriebssystemen bietet. SQL Server 2017 (15.x) führt Big Data Clusters für SQL Server ein. Außerdem bietet es zusätzliche Funktionen und Verbesserungen für die SQL Server-Datenbank-Engine, SQL Server Analysis Services, SQL Server Machine Learning Services, SQL Server auf Linux und SQL Server Master Data Services.
SQL Server 2017-Funktionen:
- SQL Server Database Engine. Die SQL Server Database Engine umfasst die Database Engine, den Kerndienst für Datenspeicherung, -verarbeitung und -schutz, Replikation, Volltextsuche, relationale und XML-Datenverwaltungstools, Datenbankanalytik-Integration und PolyBase-Integration für den Zugriff auf Hadoop und andere heterogene Datenquellen sowie Machine Learning Services für die Ausführung von Python- und R-Skripten mit relationalen Daten.
- Analyse-Dienste. Analysis Services umfasst Tools für die Erstellung und Verwaltung von OLAP- (Online Analytical Processing) und Data-Mining-Anwendungen.
- Berichtsdienste. Reporting Services umfasst Server- und Client-Komponenten zum Erstellen, Verwalten und Verteilen von Tabellen-, Matrix-, grafischen und Freiform-Berichten. Reporting Services ist auch eine erweiterbare Plattform, die für die Entwicklung von Berichtsanwendungen verwendet werden kann.
- Integrationsdienste. Die Integration Services sind eine Reihe von grafischen Werkzeugen und programmierbaren Objekten zum Verschieben, Kopieren und Umwandeln von Daten. Dazu gehört auch die Komponente Data Quality Services (DQS) für Integration Services.
- Stammdaten-Dienste. Master Data Services (MDS) ist die Lösung von SQL Server für die Verwaltung von Stammdaten. MDS kann für die Verwaltung beliebiger Domänen (Produkte, Kunden, Konten) konfiguriert werden und umfasst Hierarchien, granulare Sicherheit, Transaktionen, Datenversionierung und Geschäftsregeln sowie ein Add-in für Excel, das für die Datenverwaltung verwendet werden kann.
- Dienste für maschinellesLernen(datenbankintern) Machine Learning Services (In-Database) unterstützt verteilte und skalierbare Lösungen für maschinelles Lernen unter Verwendung von Unternehmensdatenquellen. In SQL Server 2016 wurde die Sprache R unterstützt. SQL Server 2017 (15.x) unterstützt R und Python.
- Machine Learning Server (Standalone). Machine Learning Server (Standalone) unterstützt die Bereitstellung verteilter und skalierbarer Lösungen für maschinelles Lernen auf mehreren Plattformen und unter Verwendung mehrerer Unternehmensdatenquellen, einschließlich Linux und Hadoop. In SQL Server 2016 wurde die Sprache R unterstützt. SQL Server 2017 (15.x) unterstützt R und Python.
Die SQL Server 2017 Standard Edition bietet Abteilungen und kleinen Organisationen eine grundlegende Datenverwaltungs- und Business-Intelligence-Datenbank für die Ausführung von Anwendungen und unterstützt gängige Entwicklungstools für lokale und Cloud-Umgebungen, die eine effektive Datenbankverwaltung mit minimalen IT-Ressourcen ermöglichen.
- Plattform
- Windows
- Prozessor
- x64 Prozessor: AMD Opteron, AMD Athlon 64, Intel Xeon mit Intel EM64T Unterstützung, Intel Pentium IV mit EM64T Unterstützung /
- Speicherplatz
- Mindestens 6 GB
- RAM
- Minimum: 1 GB Empfohlen: mindestens 4 GB, die mit zunehmender Größe der Datenbank erhöht werden müssen, um eine optimale Leistung zu gewährleisten.
- Kompatibilität des Systems
- Windows 10 TH1 1507 oder höher. Windows Server 2016 oder höher.
- Anforderungen an das Netzwerk
- Zu den unterstützten Betriebssystemen für SQL Server gehört integrierte Netzwerksoftware. Benannte und Standardinstanzen einer eigenständigen Installation unterstützen die folgenden Netzwerkprotokolle: Gemeinsamer Speicher, Named Pipe und TCP/IP.
- Andere Anforderungen
- Die Betriebssysteme müssen mindestens .NET Framework enthalten.
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