.net column

.NET開発者のためのブログメディア
ビッグデータ

SQL Server 2019の概要と新機能を解説【ビッグデータ対応が加速】

2020年04月01日

昨今よく耳にするワードで「ビッグデータ」があります。いずれ、機械学習がより盛んになって、ビッグデータを有効に活用できる企業は生き残り、できない企業は淘汰される時代が訪れるでしょう。データを保管し有効に活用するためのツールとして注目が集まっているのが、「SQL Server 2019」です。SQL Server 2019で新しく追加された機能などをここで確認してみましょう。

SE
ビッグデータは機械学習には欠かすことができない要素ですね。SQL Server 2019では、このビッグデータ対応がひとつのテーマになっていますよね?
PM
はい、その通りです。これからの時代はビッグデータに対応できるデータベースが生き残っていくでしょう。SQL Server 2019も来るべきAIが世界を席巻する時代に備えて、着々と進化していますね。

SQL Server 2019の概要について

SQL Server 2019で主に機能強化に努められたのが、「ビッグデータへの対応」と「データの仮想化」、「機械学習の組み込み」といった分野です。

これらの他には、2017から引き続きLinuxとDockerへの対応強化もポイントとして挙げられます。LinuxとWindowsで動作できるハイブリッドなソフトウェアを開発する場合、魅力的なデータベースであることは間違いありません。
また、大切な企業のデータを守るため、今までリリースしてきたSQL Serverとの互換性の保持もされています。

各エディションの構成は従来通り、「Enterprise」/「Standard」/「Web」/「Developer」/「Express」のパターンが用意されています。無料でまず利用したい場合は、「Express」を活用するようにしましょう。

SQL Server 2019の新機能について

「ビックデータクラスタ」がSQL Serverの最大の目玉です。このビッグデータクラスタを理解するためには、データ仮想化とApache Sparkを知る必要があります。

データ仮想化については、外部データソースからデータを読み取るためのTransact-SQLを処理することができるPolyBase技術と、データソースとのコネクタにより、Oracleなどの他社データベースとの連携が可能になりました。これは、ユーザーが基幹システムなどにアクセスし、様々なデータをひとつのアクションで取得できるようになったといえます。
また、Apache Sparkのサポートにより、Transact-SQLだけでなくSparkを使用してのデータへのアクセスも可能となりました。

機械学習サービスにおいては、RとPythonが2017までサポートされていましたが、2019では新たにJavaが加わりました。Javaが扱えるようになったので、今まで以上にSQL Serverでの機械学習に取り組める開発者の数も増えることが予想されます。

SE
これからもSQL Serverは進化していきそうですね。どんな風に進化していくのか、システムエンジニアとしてワクワクしちゃいます。
PM
SQL Server 2019を180日間だけですが利用できる評価版のダウンロードもできます。自分の目で操作面や新規追加された機能などを積極的に触って確認してみるのも良いでしょう。

データサイエンティストが求められる時代

システムエンジニアは、今でも多くの現場で活躍しているかと思います。これとは別にビッグデータを分析する仕事として、データサイエンティストの求人も上昇傾向にあります。システムエンジニアとデータサイエンティストでは、考え方も仕事へのアプローチ方法も全然違いますが、データを扱うということでは同じです。SQL Server 2019はどちらの職業にも必要となるツールですので、活用できるように学習しておくと良いでしょう。


.NET分野でのキャリアアップをお考えの方は、現在募集中の求人情報をご覧ください。

求人一覧

また、直接のエントリーも受け付けております。

エントリー(応募フォーム)