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Pool SQL dedicado (anteriormente SQL DW) nas notas de versão do Azure Synapse Analytics

Este artigo resume os novos recursos e melhorias nas versões recentes do pool SQL dedicado (anteriormente SQL DW) no Azure Synapse Analytics. O artigo também lista atualizações de conteúdo notáveis que não estão diretamente relacionadas ao lançamento, mas publicadas no mesmo período. Para obter melhorias em outros serviços do Azure, consulte Atualizações de serviço.

Verifique sua versão dedicada do pool SQL (anteriormente SQL DW)

À medida que as novas funcionalidades são implementadas em todas as regiões, verifique a versão implementada na instância e as notas de versão mais recentes para obter a disponibilidade da funcionalidade. Para verificar a versão, conecte-se ao seu pool SQL dedicado (anteriormente SQL DW) por meio do SQL Server Management Studio (SSMS) e execute SELECT @@VERSION; para retornar a versão atual. Use esta versão para confirmar qual versão foi aplicada ao seu pool SQL dedicado (anteriormente SQL DW). A data na saída identifica o mês da versão aplicada ao seu pool SQL dedicado (anteriormente SQL DW). Isso se aplica apenas a melhorias de nível de serviço.

Para melhorias nas ferramentas, certifique-se de ter a versão correta instalada especificada na nota de versão.

Nota

O nome do produto retornado pelo SELECT @@VERSION mudará do Microsoft Azure SQL Data Warehouse para o Microsoft Azure Synapse Analytics. Enviaremos um aviso prévio antes que a alteração seja feita. Essa alteração é relevante para clientes que analisam o nome do produto a partir do resultado do @@VERSION SELECT em seu código de aplicativo. Para evitar alterações no código do aplicativo devido à mudança de marca do produto, use estes comandos para consultar SERVERPROPERTY para obter o nome e a versão do produto do banco de dados: Para retornar o número de versão XX.X.XXXXX.X (sem nome do produto) use este comando:

SELECT SERVERPROPERTY('ProductVersion')

--To return engine edition, use this command that returns 6 for Azure Synapse Analytics:

SELECT SERVERPROPERTY('EngineEdition')

Dez 2020

Melhorias no serviço Detalhes
Procedimento armazenado sp_rename para colunas (visualização) Renomear uma coluna sem um CTAS ficou mais simples. O Azure Synapse SQL agora passou a suportar o procedimento armazenado do sistema sp_rename (versão de visualização) para renomear uma coluna não distributiva numa tabela de utilizador. Este recurso está atualmente em fase de pré-visualização e será suportado em ferramentas na versão geral (GA). Para obter detalhes, consulte sp_rename.
Parâmetro adicional para T-SQL Predict Com esta nova versão, um parâmetro adicional necessário chamado 'RUNTIME' é adicionado para a instrução T-SQL PREDICT existente. Para atualizar seus scripts existentes, consulte exemplos em T-SQL PREDICT.

Outubro de 2020

Melhorias no serviço Detalhes
Funções T-SQL com Valor de Tabela Inline (pré-visualização) Com esta versão, agora você pode criar funções com valor de tabela embutido com o Transact-SQL e consultar seus resultados como faria com uma tabela. Este recurso está atualmente em fase de pré-visualização e será suportado em ferramentas na versão geral (GA). Para obter mais informações, consulte CREATE FUNCTION (Azure Synapse Analytics).
Comando MERGE (pré-visualização) Agora você pode executar operações de inserção, atualização ou exclusão em uma tabela de destino a partir dos resultados de uma associação com uma tabela de origem. Por exemplo, você pode sincronizar duas tabelas inserindo, atualizando ou excluindo linhas em uma tabela com base nas diferenças encontradas na outra tabela. Verifique MERGE para obter detalhes.

Agosto de 2020

Melhorias no serviço Detalhes
Gerenciamento de carga de trabalho – Experiência no portal Os usuários podem definir e gerenciar suas configurações de gerenciamento de carga de trabalho por meio do portal do Azure. É possível configurar grupos de carga de trabalho e classificadores de carga de trabalho com importância.
Visualização melhorada do catálogo de mapeamentos de tabela A nova exibição de catálogo sys.pdw_permanent_table_mappings mapeia object_ids de tabelas permanentes de utilizadores aos seus nomes físicos de tabela.

Julho de 2020

Melhorias no serviço Detalhes
Criptografia em nível de coluna (visualização pública) Proteja informações confidenciais em seu Azure Synapse Analytics aplicando criptografia simétrica a uma coluna de dados usando Transact-SQL. A criptografia em nível de coluna tem funções internas que você pode usar para criptografar dados usando chaves simétricas que são protegidas com um certificado, senha, chave simétrica ou chave assimétrica. Para obter mais informações, visite Criptografar uma coluna de dados. Este recurso está agora disponível para o público em geral.
Suporte de nível de compatibilidade (GA) Com esta versão, os usuários agora podem definir o nível de compatibilidade de um banco de dados para obter a linguagem Transact-SQL e os comportamentos de processamento de consultas de uma versão específica do mecanismo Synapse SQL. Para obter mais informações, consulte sys.database_scoped_configurations e alterar a configuração do escopo do banco de dados.
Segurança a Nível de Linha Esta versão inclui uma melhoria nas operações de atualização e eliminação em linhas com RLS aplicado. Com esta versão, as operações de atualização e exclusão com funções intrínsecas como 'is_rolemember' terão sucesso se o intrínseco não fizer referência a nenhuma coluna na tabela de destino DML. Antes desta melhoria, estas operações falharam devido a limitações nas operações DML subjacentes.
DBCC SHRINKDATABASE (GA) Agora você pode reduzir o tamanho dos dados e arquivos de log no banco de dados especificado. Para obter mais informações, consulte a documentação.

Maio de 2020

Melhorias no serviço Detalhes
Isolamento da carga de trabalho (GA) O isolamento da carga de trabalho está agora disponível de forma geral. Através de grupos de carga de trabalho, você pode reservar e conter recursos. A capacidade de configurar tempos limite de consulta para cancelar consultas intermináveis também está disponível.
Experiência no Portal de Gerenciamento de Carga de Trabalho (Visualização) Os usuários podem definir e gerenciar suas configurações de gerenciamento de carga de trabalho por meio do portal do Azure. É possível configurar grupos de carga de trabalho e classificadores de carga de trabalho com importância.
Alterar grupo de carga de trabalho A capacidade de usar o comando ALTER WORKLOAD GROUP já está disponível. Use alter para alterar a configuração de um grupo de carga de trabalho existente.
Deteção automática de esquema para ficheiros Parquet com o comando COPY (pré-visualização) O comando COPY agora suporta a deteção automática do esquema ao carregar ficheiros Parquet. O comando detetará automaticamente o esquema do arquivo Parquet e criará a tabela antes do carregamento. Entre em contato com a seguinte lista de distribuição de e-mail para habilitar esse recurso: sqldwcopypreview@service.microsoft.com.
Carregue tipos de dados complexos do Parquet com o comando COPY (visualização) O comando COPY agora admite o carregamento de tipos complexos de Parquet. Você pode carregar tipos complexos, como Mapas e Listas, em colunas de cadeia de caracteres. Entre em contato com a seguinte lista de distribuição de e-mail para habilitar esse recurso: sqldwcopypreview@service.microsoft.com.
Deteção de compressão automática de arquivos Parquet com o comando COPY O comando COPY agora suporta a detecção automática do método de compressão para o(s) ficheiro(s) Parquet. Entre em contato com a seguinte lista de distribuição de e-mail para habilitar esse recurso: sqldwcopypreview@service.microsoft.com.
Recomendações de carga adicional As recomendações de carregamento estão agora disponíveis para o Synapse SQL. Receberá notificações proativas quando for necessário dividir os seus ficheiros para maximizar a largura de banda, alocar a sua conta de armazenamento com o pool SQL dedicado (anteriormente SQL DW) ou aumentar o tamanho do lote ao utilizar ferramentas de carregamento, como a API SQLBulkCopy ou o BCP.
Coluna de distribuição atualizável T-SQL (GA) Os usuários agora podem atualizar os dados armazenados na coluna de distribuição. Consulte as orientações para criar tabelas distribuídas no pool SQL dedicado (anteriormente SQL DW) para obter detalhes.
T-SQL Atualização/Exclusão de... Join (GA) Atualizar e eliminar com base em resultados obtidos pela junção com outra tabela está agora disponível. Consulte a documentação de Atualizar e Eliminar para obter detalhes.
T-SQL PREDICT (Pré-visualização) Agora você pode prever modelos de aprendizado de máquina em seu data warehouse, evitando a necessidade de movimentação de dados grandes e complexas. A função T-SQL PREDICT depende da estrutura de modelo aberto e usa dados e modelo de aprendizado de máquina como entrada para gerar previsões. Para obter mais informações, consulte a documentação.

Abril de 2020

Melhorias no serviço Detalhes
Nível de compatibilidade do banco de dados (Visualização) Com esta versão, os usuários agora podem definir o nível de compatibilidade de um banco de dados para obter a linguagem Transact-SQL e os comportamentos de processamento de consultas de uma versão específica do mecanismo Synapse SQL. Para obter mais informações, consulte sys.database_scoped_configurations e alterar a configuração do escopo do banco de dados.
Sp_describe_undeclared_parameters Permitir que os usuários vejam os metadados sobre parâmetros não declarados em um lote Transact-SQL. Para obter mais informações, consulte sp_describe_undeclared_parameters.




Melhorias nas ferramentas Detalhes
Visual Studio 16.6 Preview 5 - SSDT (SQL Server Data Tools) Esta versão inclui as seguintes melhorias para o SSDT:

- Descoberta e classificação de dados
- COPIAR declaração
- Tabelas com restrições únicas
- Tabelas com um Índice Columnstore Clusterizado ordenado

Esta versão inclui as seguintes correções para o SSDT:

- Ao alterar o tipo de dados da coluna de distribuição, o script de atualização gerado pelo SSDT executará uma operação CTAS e RENAME em vez de descartar e recriar a tabela.

Março de 2020

Melhorias nas ferramentas Detalhes
Visual Studio 16.6 Preview 2 - SSDT (SQL Server Data Tools) Esta versão inclui as seguintes melhorias e correções para o SSDT:

- Resolvido um problema em que a alteração de uma tabela referenciada por uma MV (Materialized View) faz com que instruções Alter View sejam geradas que não são suportadas para MVs

- Implementei uma alteração para garantir que a operação de comparação de esquema não falhe quando objetos de segurança em nível de linha estão presentes no banco de dados ou projeto. Atualmente, não há suporte para objetos de segurança em nível de linha para SSDT.

- O limite de tempo limite do Pesquisador de Objetos do SQL Server foi aumentado para evitar tempos limite ao listar um grande número de objetos no banco de dados

- Otimizado a maneira como o SQL Server Object Explorer recupera a lista de objetos de banco de dados para reduzir a instabilidade e aumentar o desempenho ao preencher o explorador de objetos

Janeiro de 2020

Melhorias no serviço Detalhes
Métricas do Portal de Gerenciamento de Carga de Trabalho (Visualização) Com o lançamento do Isolamento de carga de trabalho para visualização em outubro passado, os utilizadores podem criar os seus próprios grupos de carga de trabalho para gerenciar com eficiência os recursos do sistema e garantir que os SLAs de negócios sejam cumpridos. Como parte dos aprimoramentos gerais de gerenciamento de carga de trabalho para o Azure Synapse Analytics, novas métricas de monitoramento de gerenciamento de carga de trabalho agora estão disponíveis.

Monitorizar a sua carga de trabalho agora oferece informações mais detalhadas com as seguintes métricas:
- Percentagem efetiva de recurso limitado
- Percentagem efetiva de recurso mínimo
- Consultas ativas no grupo de carga de trabalho - Alocação do grupo de carga de trabalho por percentagem máxima de recurso
- Alocação do grupo de carga de trabalho por percentagem do sistema
- Tempos limite de consulta no grupo de carga de trabalho - Consultas enfileiradas no grupo de carga de trabalho



Use essas métricas para identificar gargalos no grupo de carga de trabalho ou grupos de carga de trabalho configurados com isolamento de carga de trabalho subutilizada. Essas métricas podem ser usadas no portal do Azure que permite a divisão por grupo de carga de trabalho. Filtre e fixe seus gráficos favoritos em um painel para acesso rápido a insights.
Métricas de monitoramento do portal As seguintes métricas foram adicionadas ao portal para monitorar a atividade geral de consulta:
- Consultas
ativas - Consultas

em fila Essas métricas são descritas juntamente com as métricas existentes na documentação Monitorando a utilização de recursos e a atividade de consulta.

Outubro de 2019

Melhorias no serviço Detalhes
Copiar (Pré-visualização) Temos o prazer de anunciar a visualização pública de uma declaração COPY simples e flexível para ingestão de dados. Com apenas uma instrução, agora você pode ingerir dados sem problemas com flexibilidade adicional e sem a necessidade de usuários altamente privilegiados. Para obter mais informações, consulte a documentação do comando COPY.
Isolamento de carga de trabalho (Pré-visualização) Para apoiar os clientes à medida que democratizam seus data warehouses, estamos anunciando novos recursos para gerenciamento inteligente de carga de trabalho. A nova funcionalidade de isolamento de carga de trabalho permite gerenciar a execução de cargas de trabalho heterogêneas e, ao mesmo tempo, fornecer flexibilidade e controle sobre os recursos do data warehouse. Isso leva a uma melhor previsibilidade de execução e aumenta a capacidade de satisfazer SLAs predefinidos.
Além do isolamento da carga de trabalho, opções adicionais agora estão disponíveis para a Classificação da Carga de Trabalho. Além da classificação de login, a sintaxe Criar Classificador de Carga de Trabalho fornece a capacidade de classificar solicitações com base no rótulo da consulta, no contexto da sessão e na hora do dia.
PREDICT (Pré-visualização) Agora você pode pontuar modelos de aprendizado de máquina em seu data warehouse, evitando a necessidade de movimentação de dados grandes e complexas. A função T-SQL PREDICT depende da estrutura de modelo aberto e usa dados e modelo de aprendizado de máquina como entrada para gerar previsões.
SSDT CI/CD (GA) Hoje temos o prazer de anunciar a disponibilidade geral do recurso mais solicitado para projetos de banco de dados SQL Analytics – SQL Server Data Tools (SSDT). Esta versão inclui suporte para SSDT com Visual Studio 2019, juntamente com integração de plataforma nativa com o Azure DevOps, fornecendo recursos internos de integração contínua e implantação (CI/CD) para implantações de nível empresarial.
Visão Materializada (GA) Uma Vista Materializada persiste os dados devolvidos da consulta de definição de vista e é automaticamente atualizada à medida que os dados são alterados nas tabelas subjacentes. Ele melhora o desempenho de consultas complexas (normalmente consultas com junções e agregações) enquanto oferece operações de manutenção simples. Para obter mais informações, consulte Ajuste de desempenho com vistas materializadas. Instale o SQL Server Management Studio 18.4 ou posterior para criar scripts de Exibições Materializadas.
Mascaramento dinâmico de dados (GA) A Máscara de Dados Dinâmica (DDM) previne acessos não autorizados aos seus dados confidenciais no seu armazém de dados ao ofuscá-lo imediatamente nos resultados das consultas com base nas regras de máscara que definir. Para obter mais informações, consulte Mascaramento dinâmico de dados do Banco de dados SQL.
Ler isolamento de instantâneo confirmado (GA) Pode utilizar ALTER DATABASE para ativar ou desativar o isolamento de instantâneos para uma base de dados de utilizador. Para evitar impacto na carga de trabalho atual, convém definir essa opção durante a janela de manutenção do banco de dados ou aguardar até que não haja outra conexão ativa com o banco de dados. Para obter mais informações, consulte Alterar opções de conjunto de banco de dados.
Índice de Armazenamento em Coluna Agrupado Ordenado (GA) O Columnstore é um ativador de chaves para armazenar e consultar eficientemente grandes quantidades de dados. Os índices columnstore em cluster ordenados otimizam ainda mais a execução de consultas ao permitir a eliminação eficiente de segmentos.   Para obter mais informações, consulte Ajuste de desempenho com índice columnstore agrupado ordenado.
Cache do conjunto de resultados (GA) Quando o cache do conjunto de resultados está habilitado, os resultados da consulta são automaticamente armazenados em cache no banco de dados do usuário para uso repetitivo. Isso permite que as execuções de consulta subsequentes obtenham resultados diretamente do cache persistente, portanto, a recomputação não é necessária. O cache do conjunto de resultados melhora o desempenho da consulta e reduz o uso de recursos de computação. Além disso, as consultas que usam o conjunto de resultados em cache não usam nenhum slot de simultaneidade e, portanto, não contam para os limites de simultaneidade existentes. Por motivos de segurança, os usuários só podem acessar os resultados armazenados em cache se tiverem as mesmas permissões de acesso a dados que os usuários que criam os resultados armazenados em cache. Para obter mais informações, consulte Ajuste de desempenho com cache de conjunto de resultados. Aplica-se à versão 10.0.10783.0 ou superior.

Setembro de 2019

Melhorias no serviço Detalhes
Azure Private Link (Pré-visualização) Com o Azure Private Link, pode criar um ponto de extremidade privado na sua Rede Virtual (VNet) e mapeá-lo para o seu pool SQL dedicado. Esses recursos são então acessíveis por meio de um endereço IP privado na sua VNet, permitindo a conectividade a partir de instalações locais por meio do emparelhamento privado do Azure ExpressRoute e/ou gateway de VPN. No geral, isso simplifica a configuração da rede, não exigindo que você a abra para endereços IP públicos. Isso também permite a proteção contra riscos de exfiltração de dados. Para obter mais detalhes, consulte Visão geral e documentação do SQL Analytics.
Descoberta de dados e classificação (GA) O recurso de descoberta e classificação de dados agora está disponível em geral. Esse recurso fornece recursos avançados para descobrir, classificar, rotular e proteger dados confidenciais em seus bancos de dados.
Integração com um clique do Azure Advisor O SQL Analytics no Azure Synapse agora se integra diretamente às recomendações do Azure Advisor na folha de visão geral, além de fornecer uma experiência de um clique. Agora você pode descobrir recomendações na folha de visão geral em vez de navegar até a folha do consultor do Azure. Saiba mais sobre recomendações aqui.
Leitura de Isolamento de Instantâneos Confirmada (Prévia) Pode utilizar ALTER DATABASE para ativar ou desativar o isolamento de instantâneos para uma base de dados de utilizador. Para evitar impacto na carga de trabalho atual, convém definir essa opção durante a janela de manutenção do banco de dados ou aguardar até que não haja outra conexão ativa com o banco de dados. Para obter mais informações, consulte Alterar opções de conjunto de banco de dados.
EXECUTAR COMO (Transact-SQL) O suporte a EXECUTE AS T-SQL agora está disponível, permitindo que os clientes definam o contexto de execução de uma sessão para o usuário especificado.
Suporte adicional a T-SQL A área de superfície da linguagem T-SQL para Synapse SQL foi estendida para incluir suporte para:
- FORMAT (Transact-SQL)
- TRY_PARSE (Transact-SQL)
- TRY_CAST (Transact-SQL)
- TRY_CONVERT (Transact-SQL)
- sys.user_token (Transact-SQL)

Julho de 2019

Melhorias no serviço Detalhes
Vista Materializada (Pré-visualização) Uma Vista Materializada persiste os dados devolvidos da consulta de definição de vista e é automaticamente atualizada à medida que os dados são alterados nas tabelas subjacentes. Ele melhora o desempenho de consultas complexas (normalmente consultas com junções e agregações) enquanto oferece operações de manutenção simples. Para obter mais informações, consulte:
- CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT (Transact-SQL)
- ALTER MATERIALIZED VIEW (Transact-SQL)
- instruções T-SQL suportadas no Synapse SQL
Suporte adicional a T-SQL A área de superfície da linguagem T-SQL para Synapse SQL foi estendida para incluir suporte para:
- AT TIME ZONE (Transact-SQL)
- STRING_AGG (Transact-SQL)
Cache do conjunto de resultados (Visualização) Comandos DBCC adicionados para gerenciar o cache do conjunto de resultados anunciado anteriormente. Para obter mais informações, consulte:
- DBCC DROPRESULTSETCACHE (Transact-SQL)
- DBCC SHOWRESULTCACHESPACEUSED (Transact-SQL)

Consulte também a nova coluna result_set_cache no sys.dm_pdw_exec_requests que mostra quando uma consulta executada usou o cache do conjunto de resultados.
Índice de columnstore ordenado agrupado (Pré-visualização) Nova coluna, column_store_order_ordinal, adicionada ao sys.index_columns para identificar a ordem das colunas em um índice columnstore agrupado ordenado.

Maio de 2019

Melhorias no serviço Detalhes
Mascaramento dinâmico de dados (Pré-visualização) A Máscara de Dados Dinâmica (DDM) previne acessos não autorizados aos seus dados confidenciais no seu armazém de dados ao ofuscá-lo imediatamente nos resultados das consultas com base nas regras de máscara que definir. Para obter mais informações, consulte Mascaramento dinâmico de dados do Banco de dados SQL.
Importância da carga de trabalho agora disponível ao público em geral A Classificação de Gestão e a Importância das Cargas de Trabalho oferecem a possiblidade de influenciar a ordem de execução das consultas. Para obter mais informações sobre a importância das cargas de trabalho, veja os artigos de descrição geral da Classificação e da Importância. Veja também o documento CREATE WORKLOAD CLASSIFIER (CRIAR CLASSIFICADOR DE CARGAS DE TRABALHO)

Veja a importância da carga de trabalho em ação nos vídeos abaixo:
- Conceitos de gerenciamento de carga de trabalho
- Cenários de gerenciamento de carga de trabalho
Suporte adicional a T-SQL A área de superfície da linguagem T-SQL para Synapse SQL foi estendida para incluir suporte para:
- TRIM
Funções JSON Os analistas de negócios agora podem usar a linguagem T-SQL familiar para consultar e manipular documentos formatados como dados JSON usando as seguintes novas funções JSON:
- ISJSON
- JSON_VALUE
-
-
Cache do conjunto de resultados (Visualização) O cache do conjunto de resultados permite tempos de resposta de consulta instantâneos e, ao mesmo tempo, reduz o tempo para obter insights para analistas de negócios e os utilizadores de relatórios. Para obter mais informações, consulte:
- ALTER DATABASE (Transact-SQL)
- ALTER DATABASE SET Options (Transact-SQL)
- SET RESULT SET CACHING (Transact-SQL)
- SET Statement (Transact-SQL)
- sys.databases (Transact-SQL)
Índice de columnstore ordenado agrupado (Pré-visualização) O Columnstore é um ativador de chaves para armazenar e consultar eficientemente grandes quantidades de dados. Em cada tabela, divide os dados recebidos em Grupos de Linhas e cada coluna de um Grupo de Linhas forma um Segmento num disco. Os índices columnstore em cluster ordenados otimizam ainda mais a execução de consultas ao permitir a eliminação eficiente de segmentos.   Para obter mais informações, consulte:
- CREATE COLUMNSTORE INDEX (Transact-SQL).

Março de 2019

Melhorias no serviço Detalhes
Deteção e Classificação de Dados O Data Discovery & Classification está agora disponível em pré-visualização pública para Synapse SQL. É fundamental proteger dados confidenciais e a privacidade de seus clientes. À medida que os ativos de dados da sua empresa e dos seus clientes crescem, torna-se impossível detetar, classificar e proteger os seus dados. O recurso de descoberta e classificação de dados que estamos introduzindo nativamente com o Synapse SQL ajuda a tornar a proteção de seus dados mais gerenciável. No geral, esta capacidade permite:
• Cumprimento das normas de privacidade de dados e requisitos de conformidade regulamentar.
• Restringir o acesso e reforçar a segurança dos armazéns de dados que contêm dados altamente sensíveis.
• Monitorização e alerta sobre acessos anómalos a dados sensíveis.
• Visualização de dados confidenciais em um painel central no portal do Azure.

A Deteção de Dados e a Classificação estão disponíveis em todas as regiões do Azure, fazem parte da Segurança Avançada de Dados, incluindo a Avaliação de Vulnerabilidades e a Deteção de Ameaças. Para obter mais informações sobre Data Discovery & Classification, consulte a postagem no blog e nossa documentação on-line.
GRUPO POR ROLLUP ROLLUP é agora uma opção GROUP BY suportada. GROUP BY ROLLUP cria um grupo para cada combinação de expressões de coluna. GROUP BY também "acumula" os resultados em subtotais e totais gerais. A função GROUP BY processa da direita para a esquerda, diminuindo o número de expressões de colunas sobre as quais cria grupos e agregações. A ordem das colunas afeta a saída ROLLUP e pode afetar o número de linhas no conjunto de resultados.

Para obter mais informações sobre GROUP BY ROLLUP, consulte GROUP BY (Transact-SQL)
Precisão melhorada para uso de DWU e métricas do portal de CPU O Synapse SQL melhora significativamente a precisão da métrica no portal do Azure. Esta versão inclui uma correção na definição da métrica de CPU e DWU Used para refletir adequadamente a sua carga de trabalho em todos os nós de computação. Antes dessa correção, os valores métricos estavam sendo subnotificados. Espere ver um aumento nas métricas de DWU usadas e CPU no portal do Azure.
Segurança a Nível de Linha Introduzimos o recurso de segurança em nível de linha em novembro de 2017. Agora estendemos esse suporte também para tabelas externas. Além disso, adicionamos suporte para chamar funções não determinísticas nas funções com valor de tabela em linha (TVFs em linha) necessárias para definir um predicado de filtro de segurança. Esta adição permite especificar IS_ROLEMEMBER(), USER_NAME() etc. no predicado do filtro de segurança. Para obter mais informações, consulte os exemplos na documentação de Segurança em nível de linha.
Suporte adicional a T-SQL A área de superfície da linguagem T-SQL para Synapse SQL foi estendida para incluir suporte para STRING_SPLIT (Transact-SQL).
Aprimoramentos do Otimizador de Consultas A otimização de consultas é um componente crítico de qualquer banco de dados. Fazer escolhas ideais sobre a melhor forma de executar uma consulta pode gerar melhorias significativas. Ao executar consultas analíticas complexas em um ambiente distribuído, o número de operações executadas é importante. O desempenho da consulta foi melhorado através da criação de planos de melhor qualidade. Esses planos minimizam operações dispendiosas de transferência de dados e cálculos redundantes, como subconsultas repetidas. Para obter mais informações, consulte esta postagem do blog do Azure Synapse.

Melhorias na documentação

Melhorias na documentação Detalhes

Janeiro de 2019

Melhorias no serviço

Melhorias no serviço Detalhes
Pedido de devolução por otimização SELECT... As consultas ORDER BY recebem uma melhoria de desempenho nesta versão. Agora, todos os nós de computação enviam seus resultados para um único nó de computação. Este nó mescla e classifica os resultados e retorna-os ao utilizador. A mesclagem através de um único nó de computação resulta em um ganho de desempenho significativo quando o conjunto de resultados da consulta contém um grande número de linhas. Anteriormente, o mecanismo de execução de consulta ordenava os resultados em cada nó de computação. Os resultados seriam então transmitidos para o nó de controle. O nó de controlo então mesclaria os resultados.
Aprimoramentos de movimentação de dados para PartitionMove e BroadcastMove As etapas de movimentação de dados do tipo ShuffleMove utilizam técnicas de movimentação instantânea de dados. Para obter mais informações, consulte o blog de aprimoramentos de desempenho. Com esta versão, PartitionMove e BroadcastMove agora são alimentados pelas mesmas técnicas de movimento instantâneo de dados. As consultas do usuário que usam esses tipos de etapas de movimentação de dados serão executadas com melhor desempenho. Nenhuma alteração de código é necessária para aproveitar essas melhorias de desempenho.
Bugs notáveis Versão incorreta do Azure Synapse - SELECT @@VERSION pode retornar a versão incorreta, 10.0.9999.0. A versão correta para a versão atual é 10.0.10106.0. Este bug foi relatado e está sob revisão.

Melhorias na documentação

Melhorias na documentação Detalhes
nenhum

Dezembro de 2018

Melhorias no serviço

Melhorias no serviço Detalhes
Pontos de extremidade do serviço de rede virtual disponíveis de forma geral Esta versão inclui a disponibilidade geral dos Pontos de Extremidade de Serviço da Rede Virtual (VNet) para SQL Analytics no Azure Synapse em todas as regiões do Azure. Os Pontos de Extremidade de Serviço da VNet permitem isolar a conectividade com o seu servidor de uma determinada sub-rede ou conjunto de sub-redes na sua rede virtual. O tráfego para o Azure Synapse da sua rede virtual sempre permanecerá na rede de backbone do Azure. Essa rota direta será preferida em relação a quaisquer rotas específicas que recebam tráfego da Internet por meio de dispositivos virtuais ou locais. Não é cobrada nenhuma taxa adicional pelo acesso à rede virtual por meio de pontos de extremidade de serviço. O modelo de preços atual do Azure Synapse aplica-se tal como está.

Com esta versão, também habilitámos a conectividade do PolyBase ao Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS) através do driver Sistema de Ficheiros de Blobs do Azure (ABFS). O Azure Data Lake Storage Gen2 traz todas as qualidades necessárias para o ciclo de vida completo dos dados de análise para o Armazenamento do Azure. Os recursos dos dois serviços de armazenamento existentes do Azure, o Armazenamento de Blobs do Azure e o Azure Data Lake Storage Gen1, são convergentes. Os recursos do Azure Data Lake Storage Gen1, como a semântica do sistema de arquivos, segurança a nível de arquivo e escala, são combinados com armazenamento em camadas de baixo custo e recursos de alta disponibilidade/recuperação de desastres do Armazenamento de Blobs do Azure.

Usando o Polybase, o utilizador também pode importar dados para o SQL Analytics no Azure Synapse do Armazenamento do Azure assegurado à VNet. Da mesma forma, a exportação de dados do Azure Synapse para Armazenamento do Azure protegido com VNet também é suportada via Polybase.

Para obter mais informações sobre pontos de extremidade de serviço VNet no Azure Synapse, consulte o artigo do blog ou a documentação.
Monitoramento automático de desempenho (visualização) Query Store está agora disponível em Pré-visualização no SQL Analytics no Azure Synapse. O Repositório de Consultas foi projetado para ajudá-lo com a solução de problemas de desempenho de consultas, rastreando consultas, planos de consulta, estatísticas de tempo de execução e histórico de consultas para ajudá-lo a monitorar a atividade e o desempenho do seu data warehouse. O Repositório de Consultas é um conjunto de armazenamentos internos e DMVs (Vistas de Gestão Dinâmica) que permitem:

• Identificar e ajustar as principais consultas consumidoras de recursos
• Identificar e melhorar cargas de trabalho não planejadas
• Avaliar o desempenho da consulta e o impacto no plano por alterações nas estatísticas, índices ou tamanho do sistema (configuração DWU)
• Veja o texto completo da consulta para todas as consultas executadas

O Repositório de Consultas contém três repositórios reais:
• Um repositório de planos para persistir as informações do plano de execução
• Um armazenamento de estatísticas de execução para manter as informações de desempenho
• Um armazenamento de estatísticas de espera para informações de estatísticas de espera persistentes.

O SQL Analytics no Azure Synapse gerencia essas lojas automaticamente e fornece um número ilimitado de consultas realizadas nos últimos sete dias sem custo adicional. Habilitar o Repositório de Consultas é tão simples quanto executar uma instrução ALTER DATABASE T-SQL:
sql ----ALTER DATABASE [DatabaseName] SET QUERY_STORE = ON;-------Para obter mais informações sobre o Repositório de Consultas, consulte o artigo Monitorando o desempenho usando o Repositório de Consultas e os DMVs do Repositório de Consultas, como sys.query_store_query. Para obter mais informações sobre análise de consulta histórica, consulte Armazenamento e análise de consultas históricas no Azure Synapse Analytics.
Camadas de computação mais baixas para o SQL Analytics O SQL Analytics no Azure Synapse agora oferece suporte a camadas de computação mais baixas. Os clientes podem experimentar os principais recursos de desempenho, flexibilidade e segurança do Azure Synapse, começando com 100 cDWU (unidades de data warehouse) e escalando para 30.000 cDWU em minutos. A partir de meados de dezembro de 2018, os clientes podem se beneficiar do desempenho e da flexibilidade do Gen2 com níveis de computação mais baixos nas regiões, com o restante das regiões disponíveis durante 2019.

Ao abandonar o ponto de entrada para o armazenamento de dados de próxima geração, a Microsoft abre as portas para clientes orientados por valor que desejam avaliar todos os benefícios de um data warehouse seguro e de alto desempenho sem adivinhar qual ambiente de avaliação é melhor para eles. Os clientes podem começar com apenas 100 cDWU, em vez do atual ponto de entrada de 500 cDWU. O SQL Analytics continua a oferecer suporte a operações de pausa e retomada e vai além da flexibilidade na computação. O Gen2 também suporta capacidade ilimitada de armazenamento no formato de colunas, junto com 2,5 vezes mais memória por consulta, até 128 consultas simultâneas e funcionalidades de cache adaptativo. Esses recursos, em média, trazem cinco vezes mais desempenho em comparação com a mesma unidade de armazém de dados no Gen1 pelo mesmo preço. Os backups com redundância geográfica são padrão para o Gen2 com proteção de dados garantida integrada. O SQL Analytics no Azure Synapse está preparado para escalar quando estiver.
Mesclagem de plano de fundo Columnstore Por padrão, o Azure SQL Data armazena dados em formato colunar, com micropartições chamadas rowgroups. Às vezes, devido a restrições de memória na compilação do índice ou no tempo de carregamento de dados, os grupos de linhas podem ser compactados com menos do que o tamanho ideal de um milhão de linhas. Os grupos de linhas também podem ficar fragmentados devido a exclusões. Grupos de linhas pequenos ou fragmentados resultam em maior consumo de memória, bem como execução de consulta ineficiente. Com esta versão, a tarefa de manutenção em segundo plano do armazém de colunas mescla pequenos grupos de linhas compactados para criar grupos de linhas maiores, a fim de utilizar melhor a memória e acelerar a execução de consultas.

Outubro de 2018

Melhorias no serviço

Melhorias no serviço Detalhes
DevOps para armazenamento de dados O recurso altamente solicitado para Synapse SQL no Azure Synapse agora está em pré-visualização com o suporte para SQL Server Data Tools (SSDT) no Visual Studio! As equipes de desenvolvedores agora podem colaborar em uma única base de código controlada por versão e implantar rapidamente alterações em qualquer instância do mundo. Interessado em participar? Este recurso está disponível para visualização hoje! Você pode se registrar acessando o Formulário de Inscrição para Visual Studio SQL Server Data Tools (SSDT) - Preview. Dada a alta demanda, estamos a gerir o acesso à pré-visualização de forma a garantir a melhor experiência para os nossos clientes. Depois de se inscrever, o nosso objetivo é confirmar o seu estado no prazo de sete dias úteis.
Segurança em nível de linha geralmente disponível Synapse SQL no Azure Synapse agora oferece suporte à segurança em nível de linha (RLS), adicionando um recurso poderoso para proteger seus dados confidenciais. Com a introdução da RLS, você pode implementar políticas de segurança para controlar o acesso a linhas em suas tabelas, como em quem pode acessar quais linhas. A RLS permite esse controle de acesso refinado sem ter que redesenhar seu data warehouse. A RLS simplifica o modelo de segurança geral, pois a lógica de restrição de acesso está localizada na própria camada de banco de dados, em vez de longe dos dados em outro aplicativo. A RLS também elimina a necessidade de introduzir visualizações para filtrar linhas para gerenciamento de controle de acesso. Não há custo adicional para este recurso de segurança de nível empresarial para todos os nossos clientes.
Consultores Avançados O ajuste avançado para Synapse SQL no Azure Synapse ficou mais simples com recomendações e métricas adicionais de data warehouse. Existem recomendações de desempenho avançadas adicionais através do Azure Advisor à sua disposição, incluindo:

1. Cache adaptável – Receba conselhos sobre quando escalar para otimizar a utilização do cache.
2. Distribuição de tabelas – Determine quando replicar tabelas para reduzir a movimentação de dados e aumentar o desempenho da carga de trabalho.
3. Tempdb – Entenda quando dimensionar e configurar classes de recursos para reduzir a contenção no tempdb.

Há uma integração mais profunda das métricas do data warehouse com o Azure Monitor , incluindo um gráfico de monitoramento personalizável aprimorado para métricas quase em tempo real na folha de visão geral. Agora já não precisa de sair do painel de descrição geral do armazém de dados para aceder às métricas do Azure Monitor ao monitorizar a utilização ou ao validar e aplicar recomendações do armazém de dados. Além disso, há novas métricas disponíveis, como tempdb e utilização de cache adaptável para complementar suas recomendações de desempenho.
Afinação avançada com orientadores integrados O ajuste avançado para o Azure Synapse tornou-se mais simples com recomendações e métricas adicionais de data warehouse, além de um redesign do painel de visão geral do portal que fornece uma experiência integrada com o Azure Advisor e o Azure Monitor.
Recuperação acelerada de banco de dados (ADR) O Azure Synapse Accelerated Database Recovery (ADR) está agora em Pré-visualização Pública. O ADR é um novo Mecanismo do SQL Server que melhora muito a disponibilidade do banco de dados, especialmente na presença de transações de longa execução, redesenhando completamente o processo de recuperação atual desde o início. Os principais benefícios do ADR são a recuperação rápida e consistente do banco de dados e a reversão instantânea de transações.
Logs de recursos do Azure Monitor O Azure Synapse agora permite insights aprimorados sobre cargas de trabalho analíticas integrando-se diretamente aos logs de recursos do Azure Monitor. Esse novo recurso permite que os desenvolvedores analisem o comportamento da carga de trabalho durante um longo período de tempo e tomem decisões informadas sobre otimização de consultas ou gerenciamento de capacidade. Introduzimos agora um processo de registo externo através dos registos de recursos do Azure Monitor que fornecem informações adicionais sobre a carga de trabalho do seu armazém de dados. Com um simples clique, agora pode configurar logs de recursos para a solução de problemas de desempenho histórico de consultas usando Log Analytics. Os logs de recursos do Azure Monitor dão suporte a períodos de retenção personalizáveis ao salvar os logs numa conta de armazenamento para fins de auditoria, com a capacidade de transmitir logs para hubs de eventos, oferecendo insights de telemetria quase em tempo real, e permitindo a análise de logs usando o Log Analytics com consultas de log. Os logs de recursos consistem em visualizações de telemetria do seu data warehouse, equivalentes aos DMVs mais usados para a solução de problemas de desempenho no SQL Analytics do Azure Synapse. Para esta versão inicial, habilitamos visualizações para as seguintes exibições de gerenciamento dinâmico do sistema:

• sys.dm_pdw_exec_requests
• sys.dm_pdw_request_steps
• sys.dm_pdw_dms_workers
• sys.dm_pdw_waits
• sys.dm_pdw_sql_requests
Gestão de memória de Columnstore À medida que o número de grupos de linhas de armazenamento de colunas compactadas aumenta, a memória necessária para gerenciar os metadados do segmento de coluna interna para esses grupos de linhas aumenta. Como resultado, o desempenho das consultas e as consultas executadas em algumas das Vistas de Gestão Dinâmica (DMVs) do Columnstore podem degradar-se. Foram feitas melhorias nesta versão para otimizar o tamanho dos metadados internos para esses casos, levando a uma melhor experiência e desempenho para essas consultas.
Integração do Azure Data Lake Storage Gen2 (GA) O Synapse Analytics agora tem integração nativa com o Azure Data Lake Storage Gen2. Os clientes agora podem carregar dados usando tabelas externas do ABFS em um pool SQL dedicado (anteriormente SQL DW). Essa funcionalidade permite que os clientes se integrem com os seus data lakes no Data Lake Storage Gen2.
Bugs notáveis CETAS para falhas de Parquet em pequenas classes de recursos em armazéns de dados de DW2000 e mais - Esta correção identifica corretamente uma referência nula no caminho de código Criar tabela externa quanto ao parquet.

O valor da coluna de identidade pode ser perdido em alguma operação CTAS - O valor de uma coluna de identidade pode não ser preservado quando copiada para outra tabela usando CTAS.

Falha interna em alguns casos quando uma sessão é encerrada enquanto uma consulta ainda está em execução - Essa correção dispara uma InvalidOperationException se uma sessão for encerrada quando a consulta ainda estiver em execução.

(Implantado em novembro de 2018) Os clientes estavam experimentando um desempenho abaixo do ideal ao tentar carregar vários arquivos pequenos do ADLS (Gen1) usando o Polybase. - O desempenho do sistema foi estrangulado durante a validação do token de segurança do AAD. Os problemas de desempenho foram atenuados ao habilitar o cache de tokens de segurança.

Próximos passos

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