Microsoft hatte mit dem letzten Update seiner führenden Datenbanktechnologie in 2016 einen beeindruckenden Entwicklungssprung vorgelegt. Entsprechend hoch sind die Erwartungen an den SQL Server 2017. In wie weit diese erfüllt werden, beantwortet unser Experte Stefan Grigat.

Stefan, was sind aus Deiner Sicht die wichtigsten Neuerungen beim SQL Server 2017?

Da gibt es verschiedenes. Nachdem R als Abfragesprache beim SQL Server 2016 integriert wurde, kommt beim SQL Server 2017 nun auch Python hinzu. Python ist eine kraftvolle Abfragesprache, die Wert auf hohe Lesbarkeit legt. Gerade bei der Analyse großer Datenmengen lässt es sich gut mit den Stärken von T-SQL kombinieren.

Daneben wurden die Reporting Services aus dem SQL-Server-Setup herausgelöst. Sie lassen sich jetzt also getrennt installieren. Auf diese Weise werden kürzere Update-Zyklen und eine schnellere Weiterentwicklung ermöglicht. Auch können Power-BI-Berichte nun OnPremise gepeichert und dargestellt werden. Und: Reports können native DAX-Queries gegen die tabulare Variante der Analysis Services senden. Das heißt: Die Data Tools bieten jetzt auch für DAX eine direkte Unterstützung durch den Query Designer.

Mein persönliches Highlight ist aber, dass die Integration Services in einer Hochverfügbarkeitslösung installiert werden können. Dabei verteilt ein Master-Server die Last auf mehrere Worker-Server und steuert parallele Beladungen. Dies führt gerade bei großen Data-Warehouse-Projekten mit vielen, umfangreichen Tabellen zu einer deutlichen Verkürzung der Beladezeiten.

Für wen lohnt sich der neue SQL Server aus BI-Sicht?

Das ist sehr breitgefächert. Allein die hohe Lesbarkeit von Python adressiert ganz unterschiedliche Anwendergruppen, angefangen beim IT-Administrator über den Entwickler bis hin zu Data Scientists und Analysten. Die Herauslösung der Reporting Services ermöglicht einen flexiblen Einsatz der verschiedenen Formate in einer Installation und Plattform. So können nicht nur pixelgenaue Reports für PDF und Excel-Exporte gehostet und für den Zugriff auf interne Quellen genutzt werden, sondern auch mobile Reports mit deren besonderen Anforderungen sowie moderne, interaktive Power-BI-Berichte. Und selbstverständlich sind auch Hochverfügbarkeit und Parallelität in der Datenbeladung mit ihrem resultierenden Performance- und Zeitgewinn ein Thema, bei dem alle Prozessbeteiligten – vom Entwickler bis zum Berichtskonsumenten – profitieren.

Welchen Stellenwert hat der SQL Server 2017 für die BI-Entwicklung?

Einen Großen. Sowohl die Integration von Python als auch der direkte DAX-Support machen die Entwicklung flexibler und einem noch größeren Nutzerkreis zugänglich. Und nachdem zuletzt die Datenhaltung mit AlwaysON und Clustering eine echte Hochverfügbarkeit erhalten hat, ist nun als nächster logischer Schritt die Datenversorgung und -beladung in die Hochverfügbarkeit integriert worden.