Database servers in linux

SQL Server on Linux

Applies to: SQL Server (all supported versions) — Linux

Starting with SQL Server 2017, SQL Server runs on Linux. It’s the same SQL Server database engine, with many similar features and services regardless of your operating system.

SQL Server 2019 is available! To find out what’s new for Linux in the latest release, see What’s new in SQL Server 2019 for Linux.

SQL Server 2019 runs on Linux. It’s the same SQL Server database engine, with many similar features and services regardless of your operating system. To find out more about this release, see What’s new in SQL Server 2019 for Linux.

Install

To get started, install SQL Server on Linux using one of the following quickstarts:

Docker itself runs on multiple platforms, which means that you can run the Docker image on Linux, Mac, and Windows.

Connect

After installation, connect to the SQL Server instance on your Linux machine. You can connect locally or remotely and with a variety of tools and drivers. The quickstarts demonstrate how to use the sqlcmd command-line tool. Other tools include the following:

Tool	Tutorial
Visual Studio Code (VS Code)	Use VS Code with SQL Server on Linux
SQL Server Management Studio (SSMS)	Use SSMS on Windows to connect to SQL Server on Linux
SQL Server Data Tools (SSDT)	Use SSDT with SQL Server on Linux

Explore

SQL Server 2017 has the same underlying database engine on all supported platforms, including Linux. Therefore, many existing features and capabilities operate the same way on Linux. This area of the documentation exposes some of these features from a Linux perspective. It also calls out areas that have unique requirements on Linux.

If you are already familiar with SQL Server, review the Release notes for general guidelines and known issues for this release. Then look at what’s new for SQL Server on Linux as well as what’s new for SQL Server 2017 overall.

SQL Server 2019 (15.x) has the same underlying database engine on all supported platforms, including Linux. Therefore, many existing features and capabilities operate the same way on Linux. This area of the documentation exposes some of these features from a Linux perspective. It also calls out areas that have unique requirements on Linux.

If you are already familiar with SQL Server on Linux, review the Release notes for general guidelines and known issues for this release. Then look at what’s new for SQL Server 2019 on Linux.

All versions of SQL Server

SQL Server 2017 and SQL Server 2019 (15.x) have the same underlying database engine on all supported platforms, including Linux. Therefore, many existing features and capabilities operate the same way on Linux. This area of the documentation exposes some of these features from a Linux perspective. It also calls out areas that have unique requirements on Linux.

If you are already familiar with SQL Server on Linux, review the release notes:

Then look at what’s new:

For answers to frequently asked questions, see the SQL Server on Linux FAQ.

Get help

Contribute to SQL documentation

Did you know that you can edit SQL content yourself? If you do so, not only do you help improve our documentation, but you also get credited as a contributor to the page.

Источник

List of Linux Databases and Database Related Links

Free Open Source as well as industrial strength Oracle, DB2, Informix and Sybase commercially supported databases are available for Linux. This has thrust Linux into the large enterprise data centers.

Related YoLinux Tutorials:

• Oracle: Oracle currently makes their database server software products and support fully available on Linux. The latest trend is to support blade computing on Linux. Oracle supports a procedural extension to SQL called PL/SQL which adds capability and advantages when used with triggers and database scripts. Oracle also has a full suite of development tools as well as remote access administration tools. (Free trial download)
  • Oracle Products Documentation — Table of Contents
    • Oracle on Linux
  • Oracle Professional magazine
  • Oracle on SUSE
• IBM DB2 universal database for Linux: This is IBM’s flagship database used in large enterprise data centers. (Free trial download)
  • DB2mag.com — DB2 Magazine
• IBM/Informix — Informix introduced many of the latest database technologies and was considered the most advanced. They were also a case study in poor marketing and were eventually purchased by IBM to save themselves from going under. It may also save IBM from falling too far behind. Informix for Linux is now available from IBM.
• Borland Interbase — FireBird (now open source and called FireBird)
• Empress: Embedded Database
• Adabas (from Germany)
• MIMER SQL DBMS — ISO PSM standard used for stored procedures.
• Clustrix — highly parallel, distributed, scalable and fault tollerant SQL database for big data applications.
• Pervasive — SQL 2000 server database and and SDK. Supports JDBC, ODBC
• MySQL: (commercial extensions to the open source MySQL database)
  • DBshards — distributed query, sharding and scaling for MySQL. Includes drivers for Java, PHP, Python, Ruby.
• Raima for Linux — distributed database with mirroring, replication, partitioning. SQL, low level C/C++ and Labview APIs.
• Sybase for Linux

Analytic DB:

Non-SQL DB:

Other:

• OpenLink Software: Virtuoso — SQL, XML, WebDAV, SOAP, WSDL, ODBC, JDBC web services, middleware products

• MySQL — Official Home Page
  • YoLinux Tutorial: MySQL and Linux — Installation, configuration, use and administration.
  • MySQL.com: Manual
  • PHP and MySQL — W.J.Gilmore
  • InfiniDB — scalable database engine for data warehousing and analytic store. Column-oriented DBMS plugin for MySQL. Designed for fast queries against large data stores. Community and commercial editions.
  • InfoBright — MySQL based column-oriented relational database focused on computer generated data (web logs, network logs, sensor data). Sold as a bundled hardware/software appliance. High availability, self tuning, backup/restore.
  • Percona Server — fully compatible, enhanced, open source drop-in replacement for MySQL. Also have DB backup and cluster software.
  • MariaDB — enhanced MySQL fork
• PostgresSQL — included on Redhat distro
  • YoLinux Tutorial: PostgreSQL and Linux — Installation, configuration, use and administration.
• Drizzle — Streamlined MySQL with features stripped (no views, no triggers, no stored procedures, no ACL, . ) to support massive concurrency
• SQLite: Embed a SQL engine in your application. Public domain.
• VoltDB: In memory, high speed, high throughput SQL database. Uses precompiled Java stored procedures. Community GPL and commercial editions.
• SapDb — SAP released open source database
• Actian: Ingres Open Source Database
• GigaBASE: For large (Tbyte) file based databases. C++ API. Inherits most of the features of FastDB.
• FastDB: Tight integration with C++.

Java based DB Software Products:

• Apache Derby: open source relational database implemented entirely in Java. Derby is small enough to be embedded in Java applications or it can accessed in client/server mode using JDBC.
• H2: JDBC API, in-memory embedded and server modes.
• HSQLDB: HyperSQL Java Database — multi-threaded. Can be embedded within an application.
  HSQL Sourceforge
• MckoiDDB Distributed SQL Database: Supports transactions, triggers. GPL open source.

Other:

• GNU: gdbm — extensible hashing (clone of UNIX dbm)

• Cassandra: multi-master high speed parallel and fault tolerant data store. Open sourced by Facebook.
• Apache Spark: standalone or on Hadoop HDFS. Distributed Map-reduce data store.
• Apache HBase: Distributed fault-tolerant database used in the Hadoop framework. Uses HDFS (Hadoop Distributed Filesystem). Java
• Apache Hadoop: Hadoop framework based on Hadoop Distributed File System (HDFS) and Map-Reduce parallel distributed processing against the data store. Framework includes «Zookeeper» to support high availability through redundant services.
  SQL front-ends to Hadoop:
  • Presto (released by Facebook, fast, ANSI SQL)
  • Hive (SQL like)
  • Hortonworks Stinger (a faster version of Hive)
  • Cloudera Impala
• Kai: open source clone of Amazon’s closed source Dynamo NoSQL cloud storage. Erlang
• Kademlia: distributed hash table for clusters.
• Hypertable: modeled after Google’s «Bigtable» database.
• High Performance Computing Cluster (HPCC): LexisNexis parallel map-reduce data store. C++.

• Redis: key-value store for data structures (keys can contain strings, hashes, lists, sets. Speed comes from use of an in-memory dataset and is written in C. Supports master-slave replication, transactions.
• Memcached:
• Infinispan: in-memory. Includes JCACHE (Temporary Caching for Java)

The following are NoSQL document data stores:

• MongoDB: JSON style document storage, Supports replication and high availability, sharding, querying, map-reduce and gridFS
• Apache CouchDB: document-oriented database that can be queried and indexed in a MapReduce fashion using JavaScript. Provides a RESTful JSON API via HTTP requests. Erlang
• Apache Lucene: indexing/search of structured text data. Typically used with the Solr search platform.
• Terrastore: scalable and elastic (add/remove nodes dynamically). Based on Terracotta Java clustering technology. Google code
• OrientDB: scalable Document-Graph DBMS. JSON document import/export. Web management interface. Supports database structure, management of the schema, a subset of SQL queries (even though it is built upon graph relationships), RAW RESTful commands. Java

Graph databases store data in node based directed hypergraphs. Use a graph database if your data contains many-to-many relationships, and the primary objective is to find patterns and relationships. The following are NoSQL graph data stores:

• GraphQL: powers Facebook apps.
• Neo4j: Object oriented, disk-based transactional graph database. REST. Java.
• Apache Giraph: highly scalable
• Apache TinkerPop: framework for graph DB (OLTP) and analytics (OLAP)
• Apache Jena: Java framework for building Semantic Web and Linked Data applications. Uses SPARQL RDF semantic query language
• BlazeGraph: distributed database architecture, RDF database supporting RDFS and limited OWL inference. SPARQL. Java
• InfiniteGraph: distributed graph analytics, and parallel processes.
• HyperGraphDB: distributed, embeddable. Supports an RDF storage and API, OWL (Ontology Web Language), reasoning over hypergraphs through Prolog, XML, topic maps, . Java
• Franz.com: AllegroGraph: graph database for RDF and the semantic web. Supports SPARQL, RDFS and Prolog. Commercial product.

The following are NoSQL XML native data stores:

• eXist-DB: Store XML data, index-based XQuery processing. HTTP interfaces: REST, WebDAV, SOAP, XML-RPC and Atom (RSS feeds). Persistent DOM storage. Java
• Sedna: ACID transactions, security, hot backup, XQuery. Java/C/PHP/Python/Ruby/Perl/Delphi/C#
• BaseX: XPath/XQuery processor, GUI front-end

• Inoflex: SqlFlex, Queryflex, 4GL, AccountFlex — Report Writer for Non-programmers. Lots of Informix like tools. Accounting systems
• Unify — J2EE enterprise application support, Shopping carts and e-commerce solutions, 4GL.
• DataModes: TM4 — Integrated data processing solution. Applications include Wholesale Distribution (mail order), Equipment Sales and Service, Manufacturing and Chemical, Pharmaceutical, Food.
• PlugSys: Max, MSP, OxBC — Connects to FoxPro, dBase, CA-Clipper. Application development for text and web applications.
• OpenLink Software: Virtuoso — Virtual Database. Derive data from heterogeneous data sources. XML based e-business solutions.
• Herrin Software — Faunix: Veterinary practice management
  • Qddb Database Suite
  • Qddb Users Guide
• EasySoft ODBC-ODBC, JDBC-ODBC bridge and SQL engine — Unix ODBC driver manager to multiple ODBC sources
• PlugSys International: MAX and MSP — Generates character based applications and dynamic web applications.
• Automation Technology: Open RDA — ODBC driver for Linux

Other and MS/Windows:

• Embarcadero — Tools for DBA’s to design and manage a database. ER/Studio, GDPro, Rapid SQL, DBArtisan. — Windows only products.
• KE Software — Database and Collection Management Software. Electronic Museum, Vital Statistics, Texpress Object Oriented Database and Software Library Databases.

Источник

Microsoft SQL Server для Linux: мост между мирами Linux и Windows

Система управления реляционными базами данных Microsoft SQL Server имеет давнюю историю – идея продукта зародилась еще в середине 80-ых, а первая версия появилась в 1988 году. Его основой стал язык запросов Transact-SQL, созданный совместно Microsoft и Sybase. Стратегия дальнейшего развития Microsoft SQL Server приобрела цельный и завершенный вид в 2010 году. Тогда было объявлено, что SQL Server будет представлять собой единый продукт, реализуемый в настольных системах, в центрах обработки данных и в облаке (в 32- и 64- разрядном вариантах).

В числе приоритетных направлений — бизнес-аналитика (BI) и разработка соответствующих инструментов, развитие экосистемы облачных вычислений с переносом средств бизнес-аналитики в облако, расширение возможностей работы SQL Server Management Studio со средой SQL Azure. Значительное внимание было уделено вопросам масштабирования СУБД, виртуализации приложений в среде баз данных, а также пространственному представлению данных.

Эволюция Microsoft SQL Server. В последних версиях разработчики акцентировали внимание на обработке данных в оперативной памяти (in-memory) и работе с большими данными.

В качестве достоинства СУБД от Microsoft заказчики отмечают простоту внедрения, управления, программирования и обновления.

Microsoft SQL Server 2016

2016 год стал годом очередной смены версий – перехода с Microsoft SQL Server 2005 на Microsoft SQL Server 2016. Ее новые функции и усовершенствования обеспечивают более высокую производительность, усиленную безопасность и полноценные интегрированные возможности в области отчетности и аналитики. Это не радикальная «смена вех», но эксперты называют Microsoft SQL Server 2016 самым значительным обновлением за всю историю продукта. Он включает инструменты расширенной аналитики, машинного обучения, а также новые возможности для анализа и визуализации информации на любых устройствах.

Новая версия Microsoft SQL Server позволяет создавать критически важные приложения для оперативной обработки транзакций (OLTP) с улучшенной масштабируемостью, производительностью при выполнении в памяти и высокой доступностью. При этом обеспечивается согласованность локальной и облачной среды: SQL Server позволяет клиентам получать доступ к данным на локальных серверах и в облаке.

Перечислим некоторые ключевые особенности Microsoft SQL Server 2016:

Новая технология постоянного шифрования (Always Encrypted) защищает данные при хранении и перемещении без снижения производительности БД. Безопасность особенно важна при переносе данных в облако, и постоянное шифрование призвано решить эту проблему.

Технология Stretch Database позволяет динамически переносить «горячие» и «холодные» данные из SQL Server в облако Azure. Для чего это нужно? В частности, по мере накопления в базе исторических данных возрастает сложность и стоимость ее эксплуатации. Автоматический перенос архивных данных в облако по мере их устаревания — разумное решение. Такие данные перемещаются в фоновом режиме. На приложения и запросы это не влияет.

Функция Row Level Security (RLS) позволяет администраторам контролировать доступ пользователей к тем или иным данным и управлять им. Это особенно полезно в ситуациях, когда требуется детальное разграничение доступа, например, в некоторых госструктурах или медицинских учреждениях.

Согласованность локальной и облачной среды. Независимо от того, где находятся данные — в корпоративном центре обработки данных, в частном облаке или в облаке Microsoft Azure, — обеспечивается согласованная работа как для сервера, так и для базы данных, предоставляемой в качестве услуги. Поддержка гибридного облака дает возможность распределять нагрузку между локальной и облачной средой. Это означает экономию и гибкость.

Высокая производительность Data Warehousing — №1, №2 и №3 в тесте TPC-H 10 Terabyte для некластерных сред и №1 в тесте SAP SD Two-Tier в среде Windows.

Поддержка структурированных и неструктурированных данных: запросы PolyBase для данных Hadoop. Можно выполнять запросы реляционных и нереляционных данных, используя простой T-SQL с помощью PolyBase. При этом отдельный Microsoft SQL Server 2016 Enterprise Edition используется в качестве головного узла, а масштабирование осуществляется с помощью нескольких вычислительных узлов Standard Edition.

Комплексная мобильная бизнес-аналитика помогает преобразовать данные в полезную информацию, получая ценные сведения на любом устройстве (как с подключением к интернету, так и без него) в виде отчетов. Предлагается более 250 встроенных аналитических функций.

Расширенная аналитика в базе данных дает возможность анализировать операционные данные в режиме реального времени и с требуемым масштабом непосредственно в базе данных SQL Server. Тем самым устраняется потребность в их перемещении. Анонсированный Microsoft R Server использует технологии приобретенной компании Revolution Analytics для поддержки Hadoop и Teradata.

С помощью SQL Server 2016 можно получать ценные сведения из транзакционных и аналитических данных в режиме реального времени. Продукт позиционируется как безопасная и масштабируемая платформа баз данных, которая предоставляет все необходимое — от расширенной аналитики до высокой производительности обработки любых нагрузок в оперативной памяти.

Оперативная аналитика в реальном времени позволяет быстрее принимать решения.

SQL Server 2016 работает значительно быстрее прежних версий: на том же оборудовании запросы выполняются примерно на 25% быстрее, а при использовании некоторых новых средств SQL Server 2016 с обработкой в памяти выигрыш достигает 30 раз для OLTP-транзакций и 100 раз для запросов (данные Microsoft). Однако и требования к аппаратному обеспечению в новой версии выросли.

Функциональные отличия разных редакций SQL Server 2016.

Функциональные возможности SQL Server 2016

Производительность	Выполнение OLTP в памяти
Хранение столбцов в памяти
Операционная аналитика в реальном времени
Регулятор ресурсов
Хранение запросов
Доступность	AlwaysOn
Расширенная поддержка визуализации и динамическая миграция
Безопасность	Постоянное шифрование
Прозрачное шифрование данных
Безопасность на уровне строк
Динамическая маскировка данных
Поддержка шифрования резервного копирования
Детальный аудит
Разделение обязанностей
Программируемость	Поддержка JSON
Запросы PolyBase для данных Hadoop
Temporal
Готовность к использованию в облаке	Stretch Database
Архивирование в Azure
Аварийное восстановление в Azure
Оптимизированные образы виртуальных машин в коллекции Azure
Управление	Распределенное воспроизведение
Управление на основе политик
Бизнес-аналитика	Усовершенствованные отчеты
Мобильная бизнес-аналитика
Сервисы интеграции, управляемые в качестве сервера
Закрепление отчетов в Power BI
Многомерные семантические модели
Усовершенствованные табличные семантические модели бизнес-аналитики
Сервисы основных данных
Сервисы качества данных
Расширенная аналитика	Расширенная аналитика в базе данных с помощью служб R Services
Многопоточная обработка запросов R и потоковая обработка в памяти

(красным выделены новые возможности, отсутствующие в SQL Server 2014).

В последние годы Microsoft расширила спектр своих предложений. Наряду с SQL Server в ее арсенале есть также Azure SQL Database («СУБД как сервис») и два облачных noSQL-решения — Azure DocumentDB и Azure Tables. В 2016 году корпорация Microsoft сделала еще один важный анонс — представила SQL Server для Linux. Ее платформа для управления данными и бизнес-аналитики стала еще более универсальной, расширив возможности для работы с данными и приложениями с применением разных инструментов, языков и систем в облачной, гибридной или локальной среде. Это еще один шаг в сторону упрощения SQL Server и повышения его доступности. Релиз этой версии ожидается в середине 2017 года.

Встречайте SQL Server для Linux

SQL Server для Linux, созданный на основе SQL Server 2016, предоставляет возможность разработки и развертывания интеллектуальных приложений на единой платформе для управления данными и бизнес-аналитики. Объявленная Microsoft поддержка операционных систем семейства Linux в новой версии SQL Server — очередной шаг корпорации по выходу на рынок Linux-систем после заключения партнерского соглашения с RedHat и Canonical.

C выпуском SQL Server для Linux разработчики получат широкие возможности выбора платформы для приложений, а пользователи виртуальных серверов (VPS) смогут развертывать SQL Server не только под Windows. Приложения SQL Server можно будет запускать в контейнерах Docker.

В частности, некоторые заказчики уже используют сервисы Azure Data Lake на Ubuntu. Теперь разработчики смогут создавать новые приложения со всеми возможностями SQL Server. А сотрудничество с Red Hat означает перенос SQL Server на платформу Red Hat Enterprise: заказчики получат еже более широкие возможности выбора ОС. На сайте SQL Server также уже появилась информация относительно новых возможностей СУБД.

В марте 2016 года была выпущена предварительная ознакомительная версия SQL Server для Linux, содержащая базовые функции системы управления реляционными базами данных. Как ожидается, Linux-версия SQL Server будет иметь уровень производительности, необходимый для решения критически важных задач, низкий показатель TCO (совокупную стоимость владения), высокий уровень безопасности и поддержку технологий гибридных облаков, включая как Stretch Database.
Microsoft подошла к принятию открытого кода еще в 2008 году, когда корпорация присоединилась к фонду Apache Software Foundation. В 2009 году она внесла один из наиболее крупных вкладов в разработку Linux благодаря коду, обеспечивающему виртуализацию на базе гипервизора Hyper-V.
Начиная с 2014 года Microsoft стала еще активнее поддерживать сообщество разработчиков открытого программного обеспечения. Был полностью или частично открыт код платформы .Net, компиляторов С# и Visual Basic, браузера Edge и некоторых других продуктов. Microsoft стала платиновым участником Linux Foundation наравне с Fujitsu, HP, Cisco, Huawei, IBM, Intel, Samsung, NEC, Qualcomm и Oracle. Сегодня она участвует во многих проектах Open Source, которые ведет Linux Foundation, включая CII, node.js Foundation, OpenAPI и OpenDaylight.

Поэтому и поддержка ядра Linux не стала для отрасли неожиданностью. Microsoft не только еще раз продемонстрировала, что играет важную роль в движении Open Source. Выпуск SQL Server для Linux имеет целью расширение рынка: корпорация не желает упускать те 15% мирового рынка СУБД, которые занимают Linux-продукты Oracle и IBM. По данным IDC, Microsoft принадлежит более половины мирового рынка СУБД для Windows. Однако на других платформах лидирует Oracle, доля которой приближается к 50%.

По мнению аналитиков, решение Microsoft может быть выбрано не только в силу привлекательной стоимости, но и потому, что оно содержит ряд встроенных функций, которые отсутствуют в конкурирующих продуктах или предлагаются за дополнительную плату, и совместимо с Microsoft Excel .

Microsoft объявила, что заказчики бесплатно смогут приобрести лицензии на SQL Server при условии, что они решат отказаться от СУБД Oracle. «Перестаньте зависеть от Oracle. Перенесите свои базы данных Oracle на SQL Server и получите соответствующие временные лицензии SQL Server совершенно бесплатно вместе с Software Assurance», — призывает Microsoft на своем сайте. Корпорация даже разработала онлайн-тренинг: «Преобразование бизнеса путем перехода с Oracle на SQL Server».

Компания Canonical уже сделала SQL Server для Linux доступным в образах ОС Ubuntu, которую пользователи устанавливают в Microsoft Azure. Это позволяет им гибко использовать вычислительные ресурсы и недорогое дисковое хранилище. Такой вариант резко снижает общую стоимость платформы. Кроме того, в облачных средах ресурсы оптимизированы под рост рабочих нагрузок. Используя Docker и инструменты оркестрации Canonical, можно гибко наращивать производительность в соответствии с нагрузкой. Azure и контейнерные технологии в среде Linux позволяют реализовать сложные и высоконагруженные проекты без покупки дополнительного оборудования.

По данным опроса администраторов баз данных, Microsoft SQL Server уже используется в большинстве организаций.

Выпуск SQL Server для Linux означает, что Microsoft становится поставщиком кроссплатформенных решений. Ранее Microsoft уже перенесла свой Office и Office 365 на платформы iOS и Android. Такие продукты как Microsoft Intune и Azure AD также поддерживают разные устройства.

Проект Microsoft под кодовым наименованием Helsinki предполагает перенос SQL Server на несколько дистрибутивов Linux, включая Ubuntu, Red Hat Enterprise Linux и SUSE Linux Enterprise Server. Это логично дополняет и облачную стратегию корпорации — поддержку IaaS VM в Microsoft Azure для разных дистрибутивов Linux (CentOS, openSUSE, Oracle Linux, SUSE Linux Enterprise Server, Red Hat Enterprise Linux и Ubuntu). При покупке лицензий SQL Server (в расчете на сервер или на ядро процессора) заказчик сможет использовать одну и ту же лицензию в Windows Server и Linux. По программе Software Assurance можно бесплатно получать будущие версии продукта.

Конкурентный анализ рынка РСУБД за последние 30 лет показывает уверенный рост Microsoft SQL Server, особенно после выпуска SQL Server 2000. С поддержкой Linux этот рост мог бы быть еще значительнее. В настоящее время Linux, ПО виртуализации, контейнеризации, оркестрации, прикладные и связующие среды с открытым кодом играют важную роль в публичном облаке. Кроме того, по данным IDC, почти 40% серверов x86 продаются с ОС Linux и треть из них используются как серверы баз данных. Конечно, Microsoft SQL Server не станет продуктом с открытым исходным кодом, но, предлагая его как компонент стека Open Source, Microsoft существенно увеличит число инсталляций. Это серьезный вызов Oracle и IBM DB2 – также проприетарных СУБД для сред Open Source.

Каким он будет?

Следующая версия SQL Server под условным названием SQL Server v.Next предоставит экосистеме Linux возможности СУБД Microsoft, включая SQL Server Agent, аутентификацию в Active Directory, средства обеспечения высокой доступности и аварийного восстановления, безопасности и защиты данных. Предварительная версия SQL Server для Linux уже доступна для Red Hat Enterprise Linux (RHEL), SUSE Linux Enterprise Server (SLES), Ubuntu, а также облачных и контейнерных платформ, таких как OpenStack, Docker Swarm, Kubernetes и Mesosphere D/C OS.

Знакомьтесь: SQL Server для Linux. В него будут включены все основные средства SQL Server 2016.

SQL Server для Linux включает также такие средства SQL Server 2016 как хранение столбцов в памяти, что повышает производительность при выполнении запросов до 10 раз, In-Memory OLTP, благодаря чему скорость по сравнению с хранением таблиц на диске увеличивается до 2,5 раз. А Row-Level Security и Dynamic Data Masking защищают данные на сервере от несанкционированного доступа без внесения изменений в клиентские приложения.

При инсталляции SQL Server 2016 применяются стандартные для Linux методы: yum для дистрибутивов Fedora и apt-get для Debian. Поддерживается запуск по systemd, пути файлов Linux в операторах T-SQL и скриптах. Кластерами высокой доступности можно управлять с помощью таких популярных Linux-инструментов как Pacemaker и Corosync.

Microsoft предлагает также кросс-платформенные инструменты для SQL Server в Linux или Windows, такие как SQL Server Management Studio (SSMS), SQL Server Data Tools (SSDT), PowerShell (sqlps) и недавно анонсированное Visual Studio Code Extension для SQL Server. Поддерживаются также средства Microsoft Migration Assistant для переноса нагрузок. С помощью кросс-платформенных инструментов организации могут уже сейчас начать миграцию на SQL Server для Linux, а в 2017 году перейти на коммерческую версию v.Next.

Непрерывная интеграция и доставка (Continuous integration and continuous delivery, CI/CD) – практика DevOps, которая ускоряет внесение исправлений и изменений, позволяет выпускать продукты на рынок, повышать их качество и надежность.

Благодаря поддержке контейнеров в Windows и Linux ПО SQL Server будет работать под управлением оркестраторов Docker Swarm, Red Hat Open Shift, Mesosphere DC/OS и Kubernetes. С помощью Management Pack for SQL Server для Linux организации смогут использовать System Center Operations Manager для комплексного мониторинга – от аппаратных средств до экземпляров баз данных.

Поскольку SQL Server теперь доступен и для контейнеров, в разработке приложений можно применять некоторые практики DevOps, например, создать образ контейнера для использования в разных ОС. С помощью оркестраторов типа Docker Swarm или Red Hat Open Shift можно быстро обновлять контейнеры в тестовой и рабочей среде.

С выпуском SQL Server для Linux можно использовать базы данных в гетерогенной среде – как на собственных серверах, так и в виртуальных машинах в частных/публичных облаках и у провайдеров услуг VPS/VDS.

Источник