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SQL Server 2016 : décryptage Performances et Business Intelligence

Data - Par Jean-Pierre Riehl - Publié le 21 mars 2016
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Notre série « SQL Server 2016 : décryptage » se poursuit. Après l’aspect Sécurité, abordons la Performance et la Business Intelligence …

SQL Server 2016 : décryptage Performances et Business Intelligence

Operational Analytics

Dans le registre des performances, Microsoft annonce les Operational Analytics. Sur le papier, Microsoft nous promet de pouvoir mixer des workloads OLTP et Datawarehouse sur la même base de données, sur le même schéma avec des bonnes performances pour chacun.

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Ce sujet revient régulièrement, on se souvient de l’UDM en 2005, sans vraiment réussir la conciliation des performances. Alors, qu’est ce qui ferait qu’avec SQL Server 2016 l’ambition devienne réalité ?

Ces dernières années, dans le domaine des performances, Microsoft a innové en proposant des technologies In-Memory : l’indexation orientée colonnes (ColumnStore Index ou CSI) et les tables in-memory (plus connues sous le nom Hekaton).

La première améliore grandement les requêtes de type Datawarehouse, la seconde améliore grandement les tables à forte transactionnalité.

Le problème étant que ces 2 technologies, en plus d’avoir leurs limitations propres, ne fonctionnaient pas en même temps sur la même table.

La version 2016 gomme en grande partie ces lacunes avec comme aboutissement la possibilité de combiner les 2 technologies : mettre des index columnstore sur des tables in-memory, le tout en gardant toute la transactionnalité de la table.

Certes, il reste encore quelques limitations mais les avancées sont impressionnantes, permettant de (re)considérer fortement ces outils dans vos architectures.

Quant à la question de l’universalité d’un modèle de données pour de l’OLTP et du Datawarehousing, il est certainement trop tôt pour dire si ce scénario d’usage est pertinent. D’autant plus que le principe même de construire un datawarehouse (et plus généralement une solution BI) est de répondre à des questions auxquelles l’OLTP ne sait pas répondre, en ajoutant une touche “d’intelligence” avec la gestion des référentiels, de la qualité de données, de calculs ou de croisement spécifiques, etc. 

Gageons toutefois que cette nouvelle possibilité dans notre boîte à outils réponde à certains patterns, qu’ils soient BI ou non.

(Les nouveautés in-memory ont été présentées par David Barbarin et Frédéric Pichaut lors d’une session des Journées SQL Server enregistrée)

Encore des nouveautés

Nous venons de balayer 7 grandes nouveautés du moteur relationnel de SQL Server 2016. Mais, il y a d’autres fonctionnalités dont nous aurions pu parler comme le Dynamic Data Masking qui anonymise les données à la volée, comme Polybase qui arrive dans les éditions “classiques” de SQL Server et qui permet de faire des jointures entre vos bases de données et un cluster Hadoop, ou encore comme les Live Query Statistics et plein d’autres améliorations.

Business Intelligence

C’est pourtant loin d’être terminé car Microsoft a (re)mis l’investissement sur les fonctionnalités de Business Intelligence pour la version 2016. Arrivées avec les versions 2000 et 2005, on entend trop souvent que les briques SSIS, SSAS, SSRS n’ont que très peu évolué depuis…

Microsoft a annoncé fièrement au dernier PASS Summit : “The Box is Back”, la box faisant référence à la version boîte de SQL Server, par opposition au Cloud sur lequel Microsoft a concentré ses investissements ces dernières années.

 

 

 

 

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