SQL Server 2016 : Everything built-in

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Consistent experience from on-premises to cloud

Microsoft Tableau Oracle

$120

$480

$2,230

Self-service BI per user

In-memory across all workloads

built-inbuilt-in built-in built-in built-in

TPC-H non-clustered results as of 04/06/15, 5/04/15, 4/15/14 and 11/25/13, respectively. http://www.tpc.org/tpch/results/tpch_perf_results.asp?resulttype=noncluster

at massive scale

0 14

0 03

3429

22

15

5

22

6

43

20

69

18

49

3

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2010 2011 2012 2013 2014 2015

SQL Server Oracle MySQL2 SAP HANA TPC-H

Oracle is #5#2

SQL Server

#1

SQL Server

#3

SQL Server

National Institute of Standards and Technology Comprehensive Vulnerability Database update 5/4/2015

SQL Server 2016 : Everything built-in

성능및확장성

향상된인메모리 OLTP,

DW

AlwaysOn 가용성그룹Stretch Database

리포팅서비스

모바일중심의 BI

고급분석

PolyBase

R Service

보안

행수준보안항시암호화동적데이터마스킹

3

4

AlwaysOn

가용성그룹

In-memory OLTP

& DWStretch Database

• 최대 3개의동기모드의장애조치노드구성가능

• 보조서버간라운드로빈방식으로로드밸런싱

• 데이터베이스상태에따른자동장애초치

• 온프레미스의이력데이터를 Azure로자연스럽게이관하여저장비용절감

• 상시암호화및행수준보안유지가능

• 메모리최적화된데이터베이스크기증가

• T-SQL지원범위확장• 병렬처리및 TDE 지원

성능및확장성

In-Memory OLTP & DW

5

Management studio SQL Server 2005

Compression / Policy-based mgmt. / Programmability

PowerPivot (In-Memory) / SharePoint integration / Master data services

AlwaysOn / In-Memory ColumnStore / Data quality services / Power View / Cloud

In-memory across workloads / Performance & scale / Hybrid cloud optimized / HDInsight service / Cloud BI

Operational Analytics / Structured & unstructured data / Built-in advanced analytics / Rich visualizations for BI / Security / Hybrid Hyperscale

SQL Server 2008

SQL Server 2008 R2

SQL Server 2012

SQL Server 2014

Performance &

productivityMission critical Self-service BI Cloud-ready

Mission critical &

cloud performance

Advanced analytics

& rich visualizations

SQL Server 2016

SQL Server 인메모리 기술

IIS Server

데이터분석일반사용자

일반적인 OLTP/DW 시스템 구성

복잡한시스템구성도

즉각적인분석의어려움

Row header Payload(table column)

Begin Ts End Ts StmtId IdxLinkcount

해쉬타입의인덱스

R1 R2

R3

In-memory OLTP

ProductID OrderDate Cost

310 2014-10-01 2171.29

311 2014-10-01 415.09

312 2014-10-20 1919.03

313 2014-10-20 1295.00

ProductID OrderDate Cost

314 2015-03-01 641.22

315 2015-03-01 798.09

316 2015-03-01 1433.03

317 2016-04-06 2016.00

RowStore Index

ProductID OrderDate Cost

310 2014-10-01 2171.29

311 2014-10-01 415.09

312 2014-10-20 1919.03

313 2014-10-20 1295.00

ProductID OrderDate Cost

314 2015-03-01 641.22

315 2015-03-01 798.09

316 2015-03-01 1433.03

317 2016-04-06 2016.00

ProductID

310

311

312

313

314

315

316

317

OrderDate

2014-10-01

--

2014-10-20

--

2015-03-01

--

--

2016-04-06

Cost

2171.29

415.09

1919.03

1295.00

641.22

798.09

1433.03

2016.00

• 메모리및디스크모두사용

• 기존하드웨어사용가능

• 10~100배속도개선

• 디자인변경최소화

• 각각의페이지는단일컬럼데이터저장

• 높은압축률 (더많은데이터의메모리로드가능)

• 필요한컬럼만을접근하여 Disk I/O의최소화

• 배치, 푸시다운실행으로리소스사용최적화

ColumnStore Index

인메모리 기술 향상으로 인한 Operational Analytics 가능

IIS Server

데이터분석일반사용자 데이터분석일반사용자

IIS Server

AlwaysOn 가용성그룹

12

Azure VMs

Mart Backup

Replica3Primary

Async

Sync

Auto Failover

Report

Replica2Replica1

AlwaysOn 가용성 그룹

복제본개수증가

최대 8개의보조복제본3개의동기모드복제본

.

읽기전용

읽기전용라우터목록을통한로드밸런싱장애조치중에도읽기전용연결지속

AD없이가용성그룹구성가능

Window Server 2016부터가능

.

AlwaysOn 가용성 그룹

스트레치데이터베이스

15

온프렘& 클라우드용

BI 통합

Cold/마감데이터

OrdersIn-memoryOLTP 테이블

Hot/활성데이터

Order history늘어난테이블

소량의데이터이동과원격쿼리처리

온프레미스 Azure

스트레치 데이터베이스

데이터베이스

운영데이터베이스에서과거데이터의가용성을경제적으로확보가능

쿼리가능

응용프로그램의변경없이단일테이블처럼쿼리및변경가능

안정성

상시암호와와행수준암호화지원

스트레치 데이터베이스

“

6년연속가장적은취약점

0 2

118

0 14

0 03

69

53 53 55

3429

22

15

5

22

5

2825

29

21

6

13

30

6

16 16

9 8 6

43

20

69

18

49

3

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

SQL Server Oracle DB2 MySQL SAP HANA

보안계층

데이터보호

• 상시암호화

• 투명한데이터암호화

상태모니터

• 위협감지

• SQL 서버감사

접근통제

• 윈도우인증

• 행수준 보안

• 동적 데이터 마스킹

보안

18

19

상시암호화 행수준보안 동적데이터마스킹

서버와클라이언트라이브러리향상으로최소한의응용프로그램변경

정적에따른상세보안설정민감한데이터를클라이언트단에서암호화하며 DBMS에서는복호화불가능

보안

20

상시암호화Always Encrypted

dbo.Patients

Jane Doe

Name

243-24-9812

SSN

USA

Country

Jim Gray 198-33-0987 USA

John Smith 123-82-1095 USA

dbo.Patients

Jane Doe

Name

1x7fg655se2e

SSN

USA

Jim Gray 0x7ff654ae6d USA

John Smith 0y8fj754ea2c USA

Country

결과집합

Jim Gray

Name

Jane Doe

Name

1x7fg655se2e

SSN

USA

Country

Jim Gray 0x7ff654ae6d USA

John Smith 0y8fj754ea2c USA

dbo.Patients

SQL Server

Query

신뢰구간응용프로그램

SELECT Name FROM

Patients WHERE SSN=@SSN

@SSN='198-33-0987'

결과집합

Jim Gray

Name

SELECT Name FROM

Patients WHERE SSN=@SSN

@SSN=0x7ff654ae6d

Column Encryption

Key

향상된ADO.NET

라이브러리

ColumnMasterKey

클라이언트단

암호문

ADO.NET 라이브러리가투명한클라이언트단의암호화제공

상시 암호화란?

데이터노출방지

민감한데이터를클라이언트단에서암호화. 사용된키는DBMS로보내지지않음.

암호화된데이터에쿼리

JOIN, Group by, distinct 등의등가비교지원.

응용프로그램의투명성

서버와클라이언트라이브러리향상으로최소한의응용프로그램변경.

상시 암호화 효과

23

행수준보안Row Level Security

정책관리자 –필터조건자와보안정책을 T-SQL로생성, 조건자를환자테이블에연결앱사용자(예: 간호사)는환자테이블조회보안정책이필터조건자적용을위한쿼리를투명하게재작성

Database 정책관리자

CREATE FUNCTION dbo.fn_securitypredicate(@wing int)

RETURNS TABLE WITH SCHEMABINDING AS

return SELECT 1 as [fn_securitypredicate_result] FROM

StaffDuties d INNER JOIN Employees e

ON (d.EmpId = e.EmpId)

WHERE e.UserSID = SUSER_SID() AND @wing = d.Wing;

CREATE SECURITY POLICY dbo.SecPol

ADD FILTER PREDICATE dbo.fn_securitypredicate(Wing) ON Patients

WITH (STATE = ON)

Filter

Predicate:

INNER

JOIN…

보안정책

응용프로그램

Patients

간호사

SELECT * FROM Patients

SELECT * FROM Patients

SEMIJOIN APPLY dbo.fn_securitypredicate(patients.Wing);

SELECT Patients.* FROM Patients,

StaffDuties d INNER JOIN Employees e ON (d.EmpId = e.EmpId)

WHERE e.UserSID = SUSER_SID() AND Patients.wing = d.Wing;

행 수준 보안

미세접근통제

다중테넌트디비를안전하게유지하여, 같은테이블을사용하는다른사용자의접근제한

응용프로그램투명성

• 행수준보안은쿼리수행시투명하게동작하여,

앱을변경불필요• 다른제품들에서도행수준보안사용가능

중앙집중식보안로직

강제로직은디비내에보관스키마-바운드테이블로더나은보안제공

행 수준 보안 효과

26

동적데이터마스킹Dynamics Data Masking

1) 보안담당자가, Employee테이블의민감한컬럼에동적데이터마스킹정책을 T-SQL로정의2) 앱사용자가, Employee테이블에서필요한데이터요청3) 동적데이터마스킹정책이, 쿼리결과에서민감한데이터를알아볼수없게처리

SELECT [Name],

[SocialSecurityNumber],

[Email],

[Salary]

FROM [Employee]

관리자1 로그인다른로그인

업무용앱

업무용앱

ALTER TABLE [Employee] ALTER COLUMN [SocialSecurityNumber]ADD MASKED WITH (FUNCTION = ‘SSN()’)

ALTER TABLE [Employee] ALTER COLUMN [Email]ADD MASKED WITH (FUNCTION = ‘EMAIL()’)

ALTER TABLE [Employee] ALTER COLUMN [Salary] ADD MASKED WITH (FUNCTION = ‘RANDOM(1,20000)’)

GRANT UNMASK to admin1

보안담당자

동적 데이터 마스킹

규제준수

규제기관에서제안하는프라이버시요건을충족하기위해응용프로그램에꼭필요한요건

민감한데이터보호

응응프로그램에서민감한데이터에접근하는비인가사용자나운영DB에접근하는개발자나DBA로부터데이터보호.

신속함 & 투명성

기반데이터는온전하게유지되는채로, 민감한데이터만언제어디서나마스킹된상태로노출

동적 데이터 마스킹 효과

29

PolybaseR

통계분석언어 R 서로다른두플랫폼을연결해주는기술

고급분석

30

분석을위한 R

31

R이란?

Open source “사실상 표준어”

분석, 컴퓨팅, 모델링

글로벌 커뮤니티

수백만 명의사용자

7,000+ 패키지

생태계

https://azure.microsoft.com/ko-kr/documentation/learning-paths/cortana-analytics-process/

예측 모델링 절차

$?

기업 관점에서TCO와 ROI에 대한불확실성

(오픈소스 프로젝트관리를 위한인력구성, 교육, 기술지원 영역)

체계적인 관리가되지 않을 경우, 데이터 인프라와통합이 복잡하고Silo를 방지하기쉽지 않음

스케일과 성능 문제 데이터 이동으로인하여 효율적인데이터 모델링이방해받음

오픈소스 R의 한계

In-database 고급 분석 with SQL Server 2016

데이터 사이언티스트

데이터와 직접 상호작용

SQL 개발자 및 DBA데이터와 분석로직을

함께 관리

확장모듈

010010

100100

010101

관계형 데이터

Analytics libraryT-SQL 인터페이스

R 통합모듈

데이터를 이동할 필요 없이실시간으로 운영데이터 분석

R과 인메모리 고성능 분석을 동시에병렬 쓰레드/프로세싱 R 함수 활용

35

기존 R 스크립트:

IrisPredict <- function(data, model){library(e1071)predicted_species <- predict(model, data)return(predicted_species)

}

library(RODBC)conn <- odbcConnect("MySqlAzure", uid = myUser, pwd = myPassword);Iris_data <-sqlFetch(conn, "Iris_Data");Iris_model <-sqlQuery(conn, "select model from my_iris_model");IrisPredict (Iris_data, model);

SQL Server에서의 R 스크립트 실행:

/* Input table schema */create table Iris_Data (name varchar(100), length int, width int);/* Model table schema */create table my_iris_model (model varbinary(max));

declare @iris_model varbinary(max) = (select model from my_iris_model);exec sp_execute_external_script@language = 'R'

, @script = 'IrisPredict <- function(data, model){library(e1071)predicted_species <- predict(model, data)return(predicted_species)

}IrisPredict(input_data_1, model);', @parallel = default, @input_data_1 = N'select * from Iris_Data', @params = N'@model varbinary(max)', @model = @iris_modelwith result sets ((name varchar(100), length int, width int, species varchar(30)));

yellow : Original R script내에포함된 SQL Queryaqua : SQL variable에 Bind된 R variable

SQL Server 내에서의 R 스크립트 실행

SQL Server 2016 R 서비스

친숙한툴제공

데이터분석가들이나DBA들이원하는툴로친숙하게사용가능

데이터이관작업최소화

데이터베이스와 R이같은엔진에위치함으로써이관작업최소화

빠른처리가능

오픈소스 R 대비(싱글스레드)

빠른병렬처리성능(ScaleR-

RevoScaleR, RevoPemaR)

37

플랫폼연결을위한 PolyBase

서로 다른 두 플랫폼을 연결하는 기술

T-SQL을 이용하여 양쪽의 데이터를 연계/분석하고 데이터이동을 쉽게 해주는 확장성 있는 쿼리 처리 프레임웍

쿼리

결과

PolyBase

Hadoop

Azure Blob

Storage

PolyBase란?

Hadoop 데이터에 대한 고성능 데이터 조회

RDBMS 데이터를 Hadoop 으로 Archiving (move)

RDBMS 데이터를 Hadoop 으로 Export (copy)

Hadoop 데이터를 RDBMS 로 Import (copy)

PolyBase 사용 시나리오

PolyBase 사용 시나리오 – 하둡 데이터에 의한 고성능 데이터 조회

하둡 데이터 소스 및 테이블 생성

-- Create an external data source.-- LOCATION (Required) : Hadoop Name Node IP address and port.-- RESOURCE MANAGER LOCATION (Optional): Hadoop Resource Manager location to enable pushdown computation.-- CREDENTIAL (Optional): the database scoped credential, created above.

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE MyHadoopCluster WITH (TYPE = HADOOP, LOCATION ='hdfs://10.xxx.xx.xxx:xxxx', RESOURCE_MANAGER_LOCATION = '10.xxx.xx.xxx:xxxx', CREDENTIAL = HadoopUser1

);

-- Create an external table pointing to data stored in Hadoop.-- LOCATION: path to file or directory that contains the data (relative to HDFS root).

CREATE EXTERNAL TABLE [dbo].[CarSensor_Data] ([SensorKey] int NOT NULL, [CustomerKey] int NOT NULL, [GeographyKey] int NULL, [Speed] float NOT NULL, [YearMeasured] int NOT NULL

)WITH (LOCATION='/Demo/',

DATA_SOURCE = MyHadoopCluster,FILE_FORMAT = TextFileFormat

);

정형 데이터

SELECT InsuranceCustomers.FirstName, InsuranceCustomers.LastName, SensorData.Speed

FROM InsuranceCustomers INNER JOIN SensorDataON InsuranceCustomers.CustomerKey = SensorData.CustomerKeyWHERE SensorData.Speed > 65 ORDER BY SensorData.Speed DESC

yellow : 하둡비정형데이터aqua : SQL Server 정형데이터

PolyBase

고유성

빅데이터전문어플라이언스APS와 SQL Server 2016

Microsoft만이가진고유기능

정형/비정형연계분석

정형, 비정형데이터를 T-

SQL을사용하여조회및분석이가능

양방향

하둡에서 SQL Server로의Import 뿐만아니라Hadoop으로의 Export 지원

“

쉽고빠르게

어느플랫폼에서나

리포팅서비스

42

43

보고서 / 대시보드게시

클라우드

Reporting Services

모바일대시보드및 정형

보고서를하나의포털에서

온프레미스

보고서 / 대시보드소비

안드로이드 폰용 앱

정형보고서개발툴형보고서개발툴

Power BI 전용보고서작성툴

보고서 / 대시보드작성

마이크로소프트엑셀

모바일대시보드개발툴

SharePoint

엑셀보고서의웹 게시 가능

엑셀이중요한요건인 경우

온프레미스

Power BI

구독형태로 바로생성

관리요소 최소화

모바일전용 앱 (Power BI 앱)

윈도우 폰용 앱

안드로이드 폰용 앱

iOS 용앱

인터넷 브라우저

웹 포털

리포팅 서비스 로드맵

게시

Reporting Services

제작

Mobile Report Publisher

소비

Reporting Services 웹 포털Power BI 모바일 앱

리포팅 서비스 보고서 제작 과정

리포팅 서비스

생산성

드래드앱드롭방식으로쉬운보고서작성및대시보드구축가능

세련된그래프및UI

모던한디자인으로변경및

다양한그래프추가

하나의포털

모바일 대시보드 및 정형

보고서를 하나의 포털에서

소비 가능

SQL Server

2016

Everything Built-in

46

R, Polybase를이용한빅데이타접근및 분석이가능합니다.

가장안전한데이터베이스로써사용자의정보를지킵니다.

미션크리티컬한데이터베이스로성능및고가용성을제공합니다.

SQL Server 2016

가치있는비즈니스인사이트를쉽게발굴해낼수있습니다.

Express Standard Enterprise1

Maximum number of cores New 4 cores 24 cores Unlimited

Maximum memory utilized per instance 1 GB 128 GB OS Max

Maximum size 10 GB 524 PB 524 PB

Basic OLTP

Manageability (Management Studio, Policy-Based Management)

Basic high availability (2-node single database failover, non-readable secondary) New

Enterprise data management (Master Data Services, Data Quality Services)

Advanced OLTP (In-memory OLTP, Operational analytics) New

Advanced HA (Always On - multi-node, multi-db failover, readable secondaries)

SecurityBasic security (Row-level security, data masking, basic auditing, separation of duties) New

Advanced security (Transparent Data Encryption, Always Encrypted) New

Data warehousingAdvanced data integration (Fuzzy grouping and look ups, change data capture)

Data warehousing (In-Memory ColumnStore, Partitioning) New

Business

intelligence

Programmability & developer t ools (T-SQL, CLR, Data Types, FileTable, JSON) New

Basic reporting & analytics

Basic data integration (SSIS, built-in connectors)

Basic Corporate Business Intelligence (Multi-dimensional models, Basic tabular model) New

Mobile BI (Datazen) New

Advanced Corporate Business Intelligence (Advanced tabular model, Direct query,

in-memory analytics, advanced data mining)New

Advanced analyticsBasic “R” integration (Connectivity to R Open, Limited parallelism for RRE) New

Advanced “R” integration (Full parallelism for RRE) New

Hybrid cloud Stretch Database New

1 SQL Server 2016 Developer Edition offers the full feature set of SQL Server 2016 Enterprise Edition, but Developer Edition is for development and test only, and not for production environments or use with production data.

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SQL Server 2016 features by edition

SQL Server 설치• SQL Server 2016

https://www.microsoft.com/ko-kr/events/2016/sqlserver_launch

https://www.microsoft.com/en-us/server-cloud/products/sql-server-2016/default.aspx

어떻게시작하나요?Next steps

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SQL Server 블로그

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