Notas de la versión del grupo de SQL dedicado (anteriormente SQL DW) en Azure Synapse Analytics

Tip

Microsoft Fabric Data Warehouse es un almacenamiento relacional de escala empresarial en una base de lago de datos, con una arquitectura lista para el futuro, inteligencia artificial integrada y nuevas características. Si no está familiarizado con el almacenamiento de datos, comience con Fabric Data Warehouse. Las cargas de trabajo del grupo de SQL dedicadas pueden actualizarse a Fabric para acceder a nuevas funcionalidades en ciencia de datos, análisis en tiempo real e informes.

En este artículo se resumen las nuevas características y mejoras de las versiones recientes del grupo de SQL dedicado (anteriormente SQL DW) en Azure Synapse Analytics. En el artículo también se enumeran las actualizaciones importantes de contenido que no están directamente relacionadas con la versión, pero que se publican en el mismo período de tiempo. Para obtener información sobre las mejoras en otros servicios de Azure, consulte Actualizaciones del servicio.

Comprobación de la versión del grupo de SQL dedicado (anteriormente SQL DW)

Puesto que se lanzan nuevas características en todas las regiones, compruebe la versión implementada en su instancia y las notas de la versión más recientes para ver la disponibilidad de las características. Para comprobar la versión, conéctese a su grupo de SQL dedicado (anteriormente SQL DW) a través de SQL Server Management Studio (SSMS) y ejecute SELECT @@VERSION; para devolver la versión actual. Use esta versión para confirmar qué versión se ha aplicado al grupo de SQL dedicado (anteriormente SQL DW). La fecha en la salida identifica el mes de la versión que se aplica al grupo de SQL dedicado (anteriormente SQL DW). Esto solo se aplica a las mejoras de nivel de servicio.

Para obtener mejoras de las herramientas, asegúrese de tener instalada la versión correcta especificada en las notas de la versión.

Nota

El nombre del producto que devuelve SELECT @@VERSION cambiará de Microsoft Azure SQL Data Warehouse a Microsoft Azure Synapse Analytics. Se enviará un aviso por adelantado antes de realizar el cambio. Este cambio es importante para los clientes que analizan el nombre del producto a partir del resultado deSELECT @@VERSION en su código de aplicación. Para evitar cambios en el código de la aplicación debido al cambio de marca del producto, use estos comandos para consultar el nombre de producto y la versión de la base de datos en SERVERPROPERTY: Para devolver el número de versión XX.X.XXXXX.X (sin nombre de producto), use este comando:

SELECT SERVERPROPERTY('ProductVersion')

--To return engine edition, use this command that returns 6 for Azure Synapse Analytics:

SELECT SERVERPROPERTY('EngineEdition')

Diciembre 2020

Mejoras en el servicio Detalles
Procedimiento sp_rename almacenado para columnas (vista previa) Renombrar una columna sin usar CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) acaba de volverse más sencillo. Azure Synapse SQL soporta el procedimiento sp_rename almacenado del sistema (preview) para renombrar una columna que no es de distribución en una tabla de usuario. Esta funcionalidad actualmente está en su versión preliminar. Para más información, consulte sp_rename.
Parámetro adicional de la instrucción PREDICT de T-SQL Con esta nueva versión, se agrega un parámetro adicional necesario denominado "RUNTIME" para la instrucción PREDICT de T-SQL existente. Para actualizar los scripts existentes, puede ver distintos ejemplos en PREDICT de T-SQL.

Octubre de 2020

Mejoras en el servicio Detalles
Funciones con valores de tabla insertados de T-SQL (versión preliminar) Con esta versión puede crear funciones con valores de tabla insertadas mediante Transact-SQL y consultar sus resultados como lo haría con una tabla. Esta característica se encuentra actualmente en versión preliminar y se admitirá en las herramientas de GA. Para obtener más información, consulte CREACIÓN DE UNA FUNCIÓN (Azure Synapse Analytics).
Comando MERGE (versión preliminar) Con este comando puede ejecutar operaciones de inserción, actualización o eliminación en una tabla de destino a partir de los resultados de una combinación con una tabla de origen. Por ejemplo, puede sincronizar dos tablas insertando, actualizando o eliminando las filas de una tabla según las diferencias que se encuentren en la otra. Consulte MERGE para obtener más detalles.

Agosto de 2020

Mejoras en el servicio Detalles
Administración de cargas de trabajo: experiencia del portal Configura y gestiona la configuración de gestión de cargas de trabajo en el portal de Azure. Puedes configurar grupos de carga de trabajo y clasificadores de carga de trabajo con importancia.
Vista de catálogo de asignaciones de tablas mejorada La nueva vista de catálogo sys.pdw_permanent_table_mappings asigna object_ids de las tablas de usuario permanentes a sus nombres de tabla físicos.

Julio de 2020

Mejoras en el servicio Detalles
Cifrado de nivel de columna (Versión preliminar pública) Proteja la información confidencial en su instancia de Azure Synapse Analytics mediante la aplicación de cifrado simétrico a una columna de datos con Transact-SQL. El cifrado de nivel de columna tiene funciones integradas que se pueden usar para cifrar datos mediante claves simétricas que se protegen todavía más con un certificado, una contraseña, una clave simétrica o una clave asimétrica. Para obtener más información, visite Cifrado de una columna de datos. Esta característica ya está disponible con carácter general.
Nivel de soporte de compatibilidad (GA) Con esta versión, los usuarios ya pueden establecer un nivel de compatibilidad de la base de datos para obtener los comportamientos de procesamiento de consultas y lenguaje de Transact-SQL de una versión específica del motor de SQL de Synapse. Para obtener más información, consulte sys.database_scoped_configurations y el comando Alter Database Scoped Configuration.
Seguridad a nivel de fila Esta versión incluye una mejora de las operaciones de actualización y eliminación de filas en las que se ha aplicado RLS. Con esta versión, las operaciones de actualización y eliminación con funciones intrínsecas como "is_rolemember" se realizarán correctamente si la función intrínseca no hace referencia a ninguna columna de la tabla de destino de DML. Antes de esta mejora, estas operaciones fallaban debido a la limitación de las operaciones DML subyacentes.
DBCC SHRINKDATABASE (GA) Ya puede reducir el tamaño de los archivos de datos y de registro en la base de datos especificada. Para más información, consulte la documentación.

Mayo de 2020

Mejoras en el servicio Detalles
Aislamiento de cargas de trabajo (GA) El aislamiento de grupos de carga de trabajo de Azure Synapse Analytics ya está generalmente disponible. A través de grupos de cargas de trabajo puede reservar y contener recursos. También puedes configurar tiempos de espera de consulta para cancelar consultas incontrolables.
Experiencia del portal de administración de cargas de trabajo (versión preliminar) Los usuarios pueden configurar y administrar su configuración de administración de cargas de trabajo a través de Azure Portal. Puedes configurar grupos de carga de trabajo y clasificadores de carga de trabajo con importancia.
Alterar grupo de cargas de trabajos Ahora puedes usar el comando ALTER WORKLOAD GROUP. Utilice alter para cambiar la configuración de un grupo de cargas de trabajo existente.
Detección automática de esquemas para archivos de Parquet con el comando COPY (versión preliminar) Ahora el comando COPY admite la detección automática de esquemas al cargar archivos de Parquet. El comando detectará automáticamente el esquema del archivo de Parquet y creará la tabla antes de la carga. Póngase en contacto con la lista de distribución de correo electrónico siguiente para habilitar esta característica: sqldwcopypreview@service.microsoft.com.
Carga de tipos de datos complejos de Parquet con el comando COPY (en vista previa) Ahora el comando COPY admite la carga de tipos de Parquet complejos. Puede cargar tipos complejos, como Mapas y Listas, en columnas de cadena. Póngase en contacto con la lista de distribución de correo electrónico siguiente para habilitar esta característica: sqldwcopypreview@service.microsoft.com.
Detección automática de compresión de archivos de Parquet con el comando COPY Ahora el comando COPY admite la detección automática del método de compresión para los archivos de Parquet. Póngase en contacto con la lista de distribución de correo electrónico siguiente para habilitar esta característica: sqldwcopypreview@service.microsoft.com.
Recomendaciones de carga adicionales Las recomendaciones de Azure Advisor para pool SQL dedicado en Azure Synapse Analytics ya están disponibles para Synapse SQL. Obtenga notificaciones proactivas cuando tenga que dividir los archivos para obtener el máximo rendimiento, colocar la cuenta de almacenamiento con el grupo de SQL dedicado (anteriormente SQL DW), o bien aumentar el tamaño del lote cuando se usan utilidades de carga como la API SQLBulkCopy o BCP
Columna de distribución actualizable de T-SQL (GA) Ahora puedes actualizar los datos almacenados en la columna de distribución. Consulte Instrucciones para diseñar tablas distribuidas en un grupo de SQL dedicado (anteriormente SQL DW) para obtener más información.
Actualización o eliminación de T-SQL desde...Join (GA) Ahora se pueden realizar tareas de actualización y eliminación en función de los resultados de la combinación con otra tabla. Vea la documentación de UPDATE y DELETE para obtener más información.
PREDICT de T-SQL (versión preliminar) Ahora puede predecir los modelos de Machine Learning en el almacenamiento de datos y así evitar la necesidad de trasladar datos grandes y complejos. La función de PREDICCIÓN de T-SQL se basa en el marco de modelo abierto y toma datos y el modelo de aprendizaje automático como entrada para generar predicciones. Para obtener más información, vea la documentación.

Abril de 2020

Mejoras en el servicio Detalles
Nivel de compatibilidad de la base de datos (versión preliminar) Con esta versión, los usuarios ya pueden establecer un nivel de compatibilidad de la base de datos para obtener los comportamientos de procesamiento de consultas y lenguaje de Transact-SQL de una versión específica del motor de SQL de Synapse. Para obtener más información, consulte sys.database_scoped_configurations y el comando Alter Database Scoped Configuration.
Sp_describe_undeclared_parameters Permite que los usuarios vean los metadatos de los parámetros sin declarar en un lote de Transact-SQL. Para obtener más información, consulte sp_describe_undeclared_parameters.




Mejoras en las herramientas Detalles
Visual Studio 16.6 Preview 5 - SQL Server Data Tools (SSDT) Esta versión incluye las siguientes mejoras para SSDT:

- Clasificación y detección de datos
-Instrucción COPY
- Tablas con unas restricciones únicas
-Tablas con un índice de almacén de columnas ordenado

Esta versión incluye las siguientes correcciones para SSDT:

- Al cambiar el tipo de datos de la columna de distribución, el script de actualización generado por SSDT realizará una operación CTAS y RENAME en lugar de quitar y volver a crear la tabla.

Marzo de 2020

Mejoras en las herramientas Detalles
Visual Studio 16.6 Preview 2 - SQL Server Data Tools (SSDT) Esta versión incluye las siguientes mejoras y correcciones para SSDT:

- Se resolvió un problema en el que cambiar una tabla referenciada por una vista materializada (MV) causaba que se generaran instrucciones ALTER VIEW, lo cual no está permitido para MVs.

-Se ha implementado un cambio para garantizar que la operación Comparación de esquemas no produzca errores cuando existan objetos de seguridad de nivel de fila en la base de datos o el proyecto. Los objetos de seguridad de nivel de fila no se admiten actualmente en SSDT.

-Se ha aumentado el umbral de tiempo de espera del Explorador de objetos de SQL Server para evitar tiempos de espera al enumerar una gran cantidad de objetos en la base de datos.

-Se ha optimizado el modo en que el Explorador de objetos de SQL Server recupera la lista de objetos de base de datos para reducir la inestabilidad y aumentar el rendimiento al rellenar el explorador de objetos.

Enero de 2020

Mejoras en el servicio Detalles
Métricas del portal de administración de cargas de trabajo (versión preliminar) Utilizando la función de aislamiento de grupos de carga de trabajo de Azure Synapse Analytics en la vista previa, puedes crear tus propios grupos de carga de trabajo para gestionar eficientemente los recursos del sistema y garantizar que se cumplan los SLA empresariales. Como parte de las mejoras globales de la administración de cargas de trabajo de Azure Synapse Analytics, ya están disponibles nuevas métricas de supervisión de la administración de cargas de trabajo.

La supervisión de la carga de trabajo ahora tiene una mayor información con las siguientes métricas:
- Porcentaje máximo de recursos efectivo
- Porcentaje mínimo de recursos efectivo
- Consultas activas de grupo de cargas de trabajo
- Asignación de grupos de cargas de trabajo por porcentaje máximo de recursos
- Asignación de grupos de cargas de trabajo por porcentaje del sistema
- Tiempos de espera de consulta de grupo de cargas de trabajo
- Consultas en cola del grupo de cargas de trabajo

Use estas métricas para identificar los cuellos de botella del grupo de cargas de trabajo o los grupos de cargas de trabajo que están configurados con aislamiento de cargas de trabajo infrautilizado. Puedes usar estas métricas en el portal de Azure, que permite dividir por grupo de carga de trabajo. Filtre y ancle sus gráficos favoritos a un panel para obtener un acceso rápido a la información.
Métricas de supervisión del portal Se añadieron las siguientes métricas al portal para monitorizar la actividad general de consultas:
- Consultas activas
- Consultas

en cola Para saber más sobre estas métricas, consulte Monitorizar la utilización de recursos y la actividad de consultas en Azure Synapse Analytics.

Octubre de 2019

Mejoras en el servicio Detalles
Copiar (versión preliminar) Nos complace anunciar la versión preliminar pública de una instrucción de COPIA sencilla y flexible para la ingesta de datos. Con solo una instrucción, ahora puede ingerir datos sin problemas con flexibilidad adicional y sin necesidad de usuarios con privilegios elevados. Para más información, consulte Documentación del comando COPIAR.
Aislamiento de cargas de trabajo (versión preliminar) Para apoyar a los clientes en la democratización de sus almacenes de datos, Microsoft está lanzando nuevas funciones para la gestión inteligente de cargas de trabajo. Al utilizar la nueva funcionalidad de aislamiento de grupos de carga de trabajo de Azure Synapse Analytics, puedes gestionar la ejecución de cargas de trabajo heterogéneas mientras ofreces flexibilidad y control sobre los recursos del almacén de datos. Esta capacidad conduce a una mejor previsibilidad de ejecución y mejora la capacidad de cumplir con los SLA predefinidos.
Además del aislamiento de cargas de trabajo, ahora hay más opciones disponibles para la clasificación de cargas de trabajo en pool SQL dedicado en Azure Synapse Analytics. Más allá de la clasificación de inicio de sesión, la sintaxis Create Workload Classifier ofrece la capacidad de clasificar solicitudes según la etiqueta de consulta, el contexto de la sesión y la hora del día.
PREDICCIÓN (versión preliminar) Ahora puede evaluar los modelos de aprendizaje automático dentro de su almacén de datos, evitando la necesidad de un movimiento de datos extenso y complejo. La función de PREDICCIÓN de T-SQL se basa en el marco de modelo abierto y toma datos y el modelo de aprendizaje automático como entrada para generar predicciones.
SSDT CI/CD (GA) Los proyectos de base de datos de SQL Server Data Tools (SSDT) ya están disponibles de forma general para SQL Analytics. Esta versión incluye compatibilidad con SSDT con Visual Studio 2019 junto con la integración de plataforma nativa con Azure DevOps que proporciona capacidades integradas de integración e implementación continuas (CI/CD) para implementaciones de nivel empresarial.
Vista materializada (GA) Una vista materializada conserva los datos que ha devuelto la consulta de visualización de definición y se actualiza automáticamente a medida que cambian los datos en las tablas subyacentes. Mejora el rendimiento de las consultas complejas (por lo general, consultas con combinaciones y agregaciones), a la vez que ofrece operaciones de mantenimiento simples. Para más información, consulte Ajuste del rendimiento con vistas materializadas. Instale SQL Server Management Studio 18.4 o posterior para el scripting de vistas materializadas.
Enmascaramiento dinámico de datos (GA) Enmascaramiento dinámico de datos (DDM) impide el acceso no autorizado a los datos confidenciales de su almacenamiento de datos ocultándolos sobre la marcha en los resultados de las consultas, según las reglas de enmascaramiento que usted defina. Para obtener más información, consulte Enmascaramiento dinámico de datos.
Aislamiento de instantánea de lectura confirmada (disponibilidad general) Puede usar ALTER DATABASE para habilitar o deshabilitar el aislamiento de instantáneas en una base de datos de usuario. Para evitar un impacto en tu carga de trabajo actual, considera configurar esta opción durante la ventana de mantenimiento de la base de datos o espera hasta que no haya otra conexión activa a la base de datos. Para obtener más información, consulte Opciones de ALTER DATABASE SET.
Índice de almacén de columnas agrupado ordenado (disponibilidad general) El almacenamiento en columna es un habilitador clave para almacenar y consultar de manera eficaz grandes cantidades de datos. Los índices de almacén de columnas agrupados ordenados optimizan aún más la ejecución de consultas porque habilitan la eliminación eficaz de segmentos. Para más información, consulta Performance tuning with ordered clustered columnstore index en Azure Synapse Analytics.
Caché del conjunto de resultados (GA) Cuando se habilita el almacenamiento en caché del conjunto de resultados, los resultados de la consulta se almacenan automáticamente en caché en la base de datos del usuario para usarlos repetidamente. Esto permite que las ejecuciones posteriores de la consulta obtengan los resultados directamente de la memoria caché persistente, por lo que no es necesario volver a realizar el proceso. La copia en caché del conjunto de resultados mejora el rendimiento de las consultas y reduce la utilización de recursos de proceso. Además, las consultas que usan conjuntos de resultados en la memoria caché no usan ningún espacio de simultaneidad y, por lo tanto, no cuentan para los límites de simultaneidad existentes. Por seguridad, los usuarios solo pueden acceder a los resultados en la memoria caché si tienen los mismos permisos de acceso a los datos que los usuarios que crearon estos resultados. Para más información, consulte Optimización del rendimiento con almacenamiento en caché del conjunto de resultados. Se aplica a la versión: 10.0.10783.0 o superior.

Septiembre de 2019

Mejoras en el servicio Detalles
Azure Private Link (Versión preliminar) Mediante Azure Private Link, puede crear un punto de conexión privado en su red virtual (VNet) y asignarlo a su grupo de SQL dedicado. Puedes acceder a estos recursos a través de una dirección IP privada en tu VNet, lo que permite la conectividad desde las instalaciones a través de peering privado de Azure ExpressRoute y/o gateway VPN. En general, esta función simplifica la configuración de la red al no requerir tener que exponerla a direcciones IP públicas. Esta función también protege contra riesgos de exfiltración de datos. Para más información, consulta overview y Azure Private Link for Azure Synapse Analytics.
Detección y clasificación de datos (GA) La característica Detección y clasificación de datos ya está disponible con carácter general. Esta característica ofrece funcionalidades avanzadas integradas para detectar, clasificar, etiquetar y proteger información confidencial de las bases de datos.
Integración con un clic de Azure Advisor SQL Analytics en Azure Synapse se integra ahora directamente con recomendaciones de Azure Advisor en la hoja de información general, además de ofrecer una experiencia de un solo clic. Ahora puede descubrir recomendaciones en el panel de información general en lugar de navegar al panel de Azure Advisor. Obtenga aquí más información sobre recomendaciones.
Aislamiento de instantánea de lectura confirmada (versión preliminar) Utiliza ALTER DATABASE para habilitar o desactivar el aislamiento de instantáneas en una base de datos de usuario. Para evitar un impacto en tu carga de trabajo actual, considera configurar esta opción durante la ventana de mantenimiento de la base de datos o espera hasta que no haya otra conexión activa a la base de datos. Para obtener más información, consulte Opciones de ALTER DATABASE SET.
EJECUTAR COMO (Transact-SQL) La compatibilidad con EXECUTE AS de T-SQL está ahora disponible, lo que permite a los clientes establecer el contexto de ejecución de una sesión para el usuario especificado.
Compatibilidad con T-SQL adicional El área de superficie del lenguaje T-SQL para Synapse SQL se ha ampliado para incluir compatibilidad con:
- FORMAT (Transact-SQL)
- TRY_PARSE (Transact-SQL)
- TRY_CAST (Transact-SQL)
- TRY_CONVERT (Transact-SQL)
- sys.user_token (Transact-SQL)

Julio de 2019

Mejoras en el servicio Detalles
Vista materializada (versión preliminar) Una vista materializada conserva los datos que ha devuelto la consulta de visualización de definición y se actualiza automáticamente a medida que cambian los datos en las tablas subyacentes. Mejora el rendimiento de las consultas complejas (por lo general, consultas con combinaciones y agregaciones), a la vez que ofrece operaciones de mantenimiento simples. Para más información, véase:
- CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT (Transact-SQL)
- ALTER MATERIALIZED VIEW (Transact-SQL)
- Sentencias T-SQL soportadas para pool SQL dedicado en Azure Synapse Analytics
Compatibilidad con T-SQL adicional El área expuesta del lenguaje T-SQL para SQL de Synapse se ha ampliado para incluir compatibilidad con:
- AT TIME ZONE (Transact-SQL)
- STRING_AGG (Transact-SQL)
Almacenamiento en caché del conjunto de resultados (versión preliminar) Comandos DBCC agregados para administrar la caché del conjunto de resultados anunciada previamente. Para más información, consulte:
- DBCC DROPRESULTSETCACHE (Transact-SQL)
- DBCC SHOWRESULTCACHESPACEUSED (Transact-SQL)

Vea también la nueva columna result_set_cache de sys.dm_pdw_exec_requests, que muestra cuándo una consulta ejecutada ha usado la caché de conjuntos de resultados.
Índice de almacén de columnas agrupado ordenado (versión preliminar) Se ha agregado una nueva columna, column_store_order_ordinal, a sys.index_columns para identificar el orden de las columnas en un índice de almacén de columnas en clúster ordenado.

Mayo de 2019

Mejoras en el servicio Detalles
Enmascaramiento dinámico de datos (versión preliminar) Enmascaramiento dinámico de datos (DDM) impide el acceso no autorizado a los datos confidenciales de su almacenamiento de datos ocultándolos sobre la marcha en los resultados de las consultas, según las reglas de enmascaramiento que usted defina. Para obtener más información, consulte Enmascaramiento dinámico de datos.
La importancia de la carga de trabajo ya está en disponibilidad general Las categorías de clasificación y prioridad en la gestión de la carga de trabajo permiten influenciar el orden de ejecución de las consultas. Para más información sobre la importancia de la carga de trabajo, consulte los artículos de introducción Clasificación de la carga de trabajo para el grupo de SQL dedicado en Azure Synapse Analytics y Importancia de la carga de trabajo de Azure Synapse Analytics en la documentación. Eche un vistazo también al documento CREATE WORKLOAD CLASSIFIER.

Consulta la importancia de la carga de trabajo en acción en los siguientes vídeos:
- Workload Management concepts (Conceptos sobre administración de cargas de trabajo)
- Workload Management scenarios (Escenarios de administración de cargas de trabajo)
Compatibilidad con T-SQL adicional El área expuesta del lenguaje T-SQL para SQL de Synapse se ha ampliado para incluir la compatibilidad con:
- TRIM
Funciones JSON Los analistas empresariales ya pueden usar el lenguaje T-SQL que ya conocen para consultar y manipular documentos con el formato de datos JSON mediante las nuevas funciones de JSON:
- ISJSON
- JSON_VALUE
- JSON_QUERY
- JSON_MODIFY
- OPENJSON
Almacenamiento en caché del conjunto de resultados (versión preliminar) El almacenamiento en caché del conjunto de resultados permite responder a las consultas de inmediato y reducir el tiempo que los analistas empresariales y los usuarios de informes necesitan para obtener conclusiones. Para más información, consulte:
- ALTER DATABASE (Transact-SQL)
- ALTER DATABASE SET Options (Transact SQL)
- SET RESULT SET CACHING (Transact-SQL)
- SET Statement (Transact-SQL)
- sys.databases (Transact-SQL)
Índice de almacén de columnas agrupado ordenado (versión preliminar) El almacenamiento en columna es un habilitador clave para almacenar y consultar de manera eficaz grandes cantidades de datos. Para cada tabla, divide los datos entrantes en grupos de filas y cada columna de un grupo de filas forma un segmento en un disco. Los índices de almacén de columnas agrupados ordenados optimizan aún más la ejecución de consultas porque habilitan la eliminación eficaz de segmentos. Para más información, consulte:
- CREATE TABLE
- CREATE COLUMNSTORE INDEX (Transact-SQL).

Marzo de 2019

Mejoras en el servicio Detalles
Clasificación y detección de datos: La clasificación y detección de datos se encuentra en versión preliminar pública para SQL de Synapse. Es crítico para proteger los datos confidenciales y la privacidad de sus clientes. A medida que crecen sus negocios y los activos de datos de clientes, se vuelve inmanejable descubrir, clasificar y proteger sus datos. La característica de clasificación y detección de datos que estamos introduciendo de forma nativa con SQL de Synapse facilita la administración de la protección de datos. Las ventajas generales de esta funcionalidad son las siguientes:
• Cumplir los requisitos de cumplimiento normativo y los estándares relacionados con la privacidad de datos.
• Restricción del acceso y mejora de la seguridad de los almacenes de datos que contienen información altamente confidencial.
• Supervisión y alerta del acceso anómalo a datos confidenciales.
• Visualización de datos confidenciales en un panel central de Azure Portal.

Clasificación y detección de datos está disponible en todas las regiones de Azure. Forma parte de Advanced Data Security e incluye Evaluación de vulnerabilidades y Detección de amenazas. Para más información sobre Clasificación y detección de datos, consulte la entrada de blog y nuestra documentación en línea.
AGRUPAR POR ROLLUP ROLLUP es ahora una opción admitida de GROUP BY. GROUP BY ROLLUP crea un grupo para cada combinación de expresiones de columna. GROUP BY también "acumula" los resultados en subtotales y totales generales. La función GROUP BY procesa de derecha a izquierda, disminuyendo el número de expresiones de columna sobre las cuales crea grupos y agregaciones. El orden de las columnas afecta a la salida de ROLLUP y puede afectar al número de filas del conjunto de resultados.

Para más información sobre GROUP BY ROLLUP, consulte GROUP BY (Transact-SQL).
Precisión mejorada en las métricas de DWU usadas y del portal de CPU SQL de Synapse mejora considerablemente la precisión de las métricas en Azure Portal. Esta versión incluye una corrección para la definición de métricas de CPU y DWU usadas para reflejar correctamente la carga de trabajo en todos los nodos de proceso. Antes de esta corrección, los valores de las métricas no se notificaban correctamente. Se puede esperar un aumento en las métricas de DWU usadas y CPU en Azure Portal.
Seguridad a nivel de fila Introdujimos la capacidad de Seguridad de nivel de fila en noviembre de 2017. Ahora también hemos ampliado la compatibilidad con esta funcionalidad a las tablas externas. Además, hemos agregado compatibilidad con la llamada a funciones no deterministas en las funciones con valores de tabla en línea (TVF en línea) necesarias para definir un predicado de filtro de seguridad. Esta adición permite especificar IS_ROLEMEMBER(), USER_NAME(), etc., en el predicado de filtro de seguridad. Para más información, vea los ejemplos de la documentación de Seguridad a Nivel de Fila.
Compatibilidad con T-SQL adicional El área expuesta del lenguaje T-SQL para SQL de Synapse se ha ampliado para incluir la compatibilidad con STRING_SPLIT (Transact-SQL).
Mejoras del optimizador de consultas La optimización de consultas es un componente crítico de cualquier base de datos. Tomar decisiones óptimas sobre cómo ejecutar una consulta puede generar mejoras significativas. Al ejecutar consultas analíticas complejas en un entorno distribuido, el número de operaciones ejecutadas es importante. El rendimiento de las consultas se ha mejorado gracias a la generación de planes de mejor calidad. Estos planes minimizan costosas operaciones de transferencia de datos y cálculos redundantes como subconsultas repetidas. Para obtener más información, consulte esta entrada de blog de Azure Synapse.

Mejoras en la documentación

Mejoras en la documentación Detalles

Enero de 2019

Mejoras en el servicio

Mejoras en el servicio Detalles
Optimización de la opción "Ordenar por" en los resultados devueltos SELECT...ORDER BY Las consultas obtienen una mejora de rendimiento en esta versión. Ahora, todos los nodos de proceso envían sus resultados a un solo nodo de proceso. Este nodo combina y ordena los resultados y los devuelve al usuario. La combinación a través de un único nodo de ejecución da lugar a una mejora significativa del rendimiento si el conjunto de resultados de la consulta contiene un número elevado de filas. Anteriormente, el motor de ejecución de consultas ordenaba los resultados en cada nodo de cálculo. Los resultados se transmitieron al nodo de control. El nodo de control fusionó los resultados.
Mejoras del movimiento de datos para PartitionMove y BroadcastMove Los pasos de movimiento de datos del tipo ShuffleMove emplean técnicas de transferencia de datos instantánea. Para más información, consulte el blog de mejoras de rendimiento. En esta versión, PartitionMove y BroadcastMove ahora también cuentan con las mismas técnicas de movimiento de datos instantáneo. Las consultas de usuario que usan estos tipos de pasos de movimiento de datos se ejecutarán con una mejora del rendimiento. No se requiere ningún cambio en el código para aprovechar las ventajas de estas mejoras de rendimiento.
Errores importantes Versión incorrecta de Azure Synapse - SELECT @@VERSION podría devolver la versión incorrecta, 10.0.9999.0. La versión correcta de la versión actual es 10.0.10106.0. Este error está reportado y en revisión.

Mejoras en la documentación

Mejoras en la documentación Detalles
Ninguno

Diciembre de 2018

Mejoras en el servicio

Mejoras en el servicio Detalles
Puntos de conexión de servicio de red virtual disponibles con carácter general Esta versión incluye la disponibilidad general de los puntos de conexión de servicio de red virtual (VNet) para SQL Analytics en Azure Synapse en todas las regiones de Azure. Los puntos de conexión de servicio de red virtual le permiten aislar la conectividad con el servidor desde una subred o un conjunto de subredes concretos dentro de la red virtual. El tráfico hacia Azure Synapse desde tu VNet siempre permanece dentro de la red backbone de Azure. Esta ruta directa se prefiere a cualquier ruta específica que lleve el tráfico de Internet a través de aplicaciones virtuales o entornos locales. No se realiza ningún cargo adicional por el acceso a la red virtual a través de los puntos de conexión de servicio. El modelo de precios vigente para Azure Synapse se aplica tal cual.

Con esta versión también se habilitó la conectividad de PolyBase a Introducción a Azure Data Lake Storage (ADLS) a través del controlador Azure Blob File System (ABFS): un controlador de Azure Storage dedicado para Hadoop (ABFS). Azure Data Lake Storage Gen2 incluye todas las cualidades necesarias para el ciclo de vida completo de los datos de análisis en Azure Storage. Las características de los dos servicios de almacenamiento de Azure existentes, Azure Blob Storage y Azure Data Lake Storage Gen1, convergen. Características de Azure Data Lake Storage Gen1, como la semántica del sistema de archivos, la seguridad a nivel de archivo y la escala, se combinan con capacidades de almacenamiento escalonado, de bajo coste y de alta disponibilidad y recuperación ante desastres de Introduction to Azure Blob Storage.

Con PolyBase también puede importar datos a SQL Analytics en Azure Synapse desde Azure Storage protegido con una VNet. De manera similar, la exportación de datos de Azure Synapse a Azure Storage protegido en una VNet también está soportada mediante PolyBase.

Para más información sobre VNet Service Endpoints in Azure Synapse, consulte VNet Service Endpoints in Azure Synapse o la documentación Virtual Network Service endpoint.
Supervisión de rendimiento automática (versión preliminar) El Almacén de consultas ya está disponible en versión preliminar en SQL Analytics en Azure Synapse. Almacén de consultas está diseñado para ayudarle a solucionar problemas de rendimiento de las consultas mediante el seguimiento de consultas, planes de consulta, estadísticas de tiempo de ejecución e historial de consultas para ayudarle a supervisar la actividad y el rendimiento de su almacén de datos. Almacén de consultas es un conjunto de almacenes internos y de vistas de administración dinámica (DMV) que le permiten lo siguiente:

• Identificar y optimizar las consultas que consumen más recursos.
• Identificar y mejorar las cargas de trabajo no planeadas.
• Evaluar el rendimiento de las consultas y el impacto en el plan mediante cambios en las estadísticas, los índices o el tamaño del sistema (configuración de DWU).
• Ver el texto de consulta completo para todas las consultas ejecutadas.

El Almacén de consultas contiene tres repositorios reales:
• Un almacén de planes para conservar la información del plan de ejecución.
• Un almacén de estadísticas de ejecución para conservar la información de estadísticas de ejecución.
• Un almacén de estadísticas de espera para conservar la información de estadísticas de espera.

SQL Analytics en Azure Synapse administra estos almacenes de forma automática y proporciona un número ilimitado de consultas almacenadas en los últimos siete días sin costo adicional. Habilitar Almacén de consultas es tan sencillo como ejecutar la instrucción ALTER DATABASE de T-SQL:
sql ----ALTER DATABASE [DatabaseName] SET QUERY_STORE = ON;-------Para obtener más información sobre el Almacén de consultas, consulte el artículo Supervisión del rendimiento mediante el almacén de consultas y las DMV del Almacén de consultas, como sys.query_store_query. Para obtener más información sobre el análisis del historial de consultas, consulte Almacenamiento y análisis del historial de consultas en Azure Synapse Analytics.
Niveles de proceso menores para SQL Analytics SQL Analytics en Azure Synapse ahora admite menores niveles de proceso. Los clientes pueden experimentar las principales características de rendimiento, flexibilidad y seguridad de Azure Synapse a partir de 100 cDWU (unidades de almacenamiento de datos de proceso) y escalar a 30 000 cDWU en cuestión de minutos. A partir de mediados de diciembre de 2018, los clientes pueden beneficiarse del rendimiento y la flexibilidad de Gen2 con niveles de proceso más bajos en regiones, mientras que el resto de las regiones estarán disponibles durante 2019.

Al eliminar el punto de entrada para el almacenamiento de datos de próxima generación, Microsoft abre las puertas a los clientes que desean evaluar todos los beneficios de un almacenamiento de datos seguro y de alto rendimiento sin tener que adivinar cuál es el mejor entorno de pruebas para ellos. Los clientes pueden empezar desde tan solo 100 cDWU, frente al punto de entrada actual de 500 cDWU. SQL Analytics sigue admitiendo las operaciones de pausa y reanudación y va más allá de la flexibilidad en el proceso. Gen2 también admite una capacidad de almacenamiento ilimitada en almacenamiento en columnas junto con 2,5 veces más memoria por consulta, hasta 128 consultas simultáneas y características de almacenamiento en caché adaptativo. Estas características, como promedio, proporcionan cinco veces más rendimiento en comparación con la misma unidad de almacenamiento de datos en la Gen1 al mismo precio. Las copias de seguridad con redundancia geográfica son estándar para Gen2 con protección de datos garantizada integrada. SQL Analytics en Azure Synapse está listo para escalar cuando lo necesite.
Fusión en segundo plano del almacén de columnas De forma predeterminada, Azure SQL Data almacena datos en formato de columnas, con microparticiones denominadas grupos de filas. A veces, debido a limitaciones de memoria en la compilación del índice o en la carga de datos, los grupos de filas pueden comprimirse con un tamaño inferior al óptimo de un millón de filas. Los grupos de filas también pueden fragmentarse debido a eliminaciones. Los grupos de filas pequeños o fragmentados dan como resultado un mayor consumo de memoria, así como una ejecución de consultas ineficaz. Al usar esta versión, la tarea de mantenimiento en segundo plano del almacén de columnas fusiona pequeños grupos de filas comprimidos para crear grupos de filas más grandes, con el fin de aprovechar mejor la memoria y acelerar la ejecución de consultas.

Octubre de 2018

Mejoras en el servicio

Mejoras en el servicio Detalles
DevOps para almacenamiento de datos La muy esperada característica para SQL de Synapse en Azure Synapse ya está en versión preliminar con compatibilidad para SQL Server Data Tools (SSDT) en Visual Studio. Ahora los equipos de desarrolladores pueden colaborar mediante un único código base con control de versiones e implementar cambios rápidamente en cualquier instancia del mundo. Esta función está disponible para vista previa. Dada la gran demanda, estamos administrando la aceptación para probar la versión preliminar a fin de garantizar la mejor experiencia para nuestros clientes. Una vez inscrito, nuestro objetivo es confirmar su estado en un plazo de siete días laborables.
Disponibilidad general de seguridad a nivel de fila SQL de Synapse en Azure Synapse ahora es compatible con la seguridad de nivel de fila (RLS), lo que agrega una funcionalidad eficaz para proteger su información confidencial. Con la introducción de RLS, puede implementar directivas de seguridad para controlar el acceso a las filas de las tablas, por ejemplo para determinar quién puede acceder a qué filas. RLS hace posible este control pormenorizado del acceso sin necesidad de rediseñar el almacén de datos. La RLS simplifica el modelo de seguridad global, porque la lógica de restricción del acceso se encuentra en el propio nivel de la base de datos y no en otra aplicación apartada de los datos. RLS elimina también la necesidad de incluir vistas para filtrar filas con el fin de administrar el control del acceso. Esta característica de seguridad de nivel empresarial para todos nuestros clientes no acarrea costos adicionales.
Asesores avanzados La optimización avanzada de SQL de Synapse en Azure Synapse ahora es aún más sencilla gracias a nuevas métricas y recomendaciones de almacenamiento de datos. En Azure Advisor dispone de más recomendaciones avanzadas de rendimiento, como las siguientes:

1. Caché adaptable: reciba un aviso cuando sea necesario escalar los recursos para optimizar el uso de la memoria caché.
2. Distribución de tablas: determine cuándo deben replicarse tablas para reducir el movimiento de los datos y aumentar el rendimiento de la carga de trabajo.
3. Tempdb – Entender cuándo escalar y configurar las clases de recursos para reducir tempdb la contención.

Hay una integración mayor entre las métricas de almacenamiento de datos y Azure Monitor, incluido un gráfico de supervisión personalizable mejorado para disponer de métricas casi en tiempo real en la hoja de información general. Ya no es necesario salir de la hoja de información general de almacenamiento de datos para acceder a las métricas de Azure Monitor cuando se está supervisando el uso o validando y aplicando recomendaciones de almacenamiento de datos. Además, hay nuevas métricas disponibles, como tempdb y la utilización adaptativa de la caché, para complementar tus recomendaciones de rendimiento.
Optimización avanzada con asesores integrados La optimización avanzada de Azure Synapse ahora es aún más sencilla gracias a nuevas métricas y recomendaciones de almacenamiento de datos y a un nuevo diseño de la hoja de información general del portal que proporciona una experiencia integrada con Azure Advisor y Azure Monitor.
Recuperación de base de datos acelerada (ADR) La recuperación de base de datos acelerada (ADR) de Azure Synapse está ahora disponible en versión preliminar pública. ADR es un nuevo motor de SQL Server que mejora considerablemente la disponibilidad de la base de datos, en especial en presencia de transacciones de ejecución prolongada, al rediseñar por completo el proceso de recuperación actual desde cero. Las principales ventajas de ADR son una recuperación de base de datos rápida y coherente y una reversión de transacción instantánea.
Registros de recursos de Azure Monitor Ahora Azure Synapse ofrece conclusiones mejoradas de las cargas de trabajo analíticas porque se integra directamente con los registros de recursos de Azure Monitor. Esta nueva funcionalidad permite a los desarrolladores analizar el comportamiento de las cargas de trabajo a lo largo de un extenso período de tiempo y tomar decisiones informadas para la optimización de las consultas o la administración de la capacidad. Se ha incorporado un proceso de registro externo mediante registros de recursos de Azure Monitor que proporcionan información adicional sobre la carga de trabajo del almacenamiento de datos. Ahora puede configurar registros de recursos para las capacidades de solución de problemas del rendimiento histórico de las consultas mediante Log Analytics. Los registros de recursos de Azure Monitor admiten períodos de retención personalizables debido a que se guardan en una cuenta de almacenamiento para fines de auditoría, a la capacidad de transmitir los registros a centros de eventos para obtener conclusiones de telemetría casi en tiempo real y a la capacidad de analizar los registros en Log Analytics mediante consultas de registro. Los registros de recursos constan de vistas de telemetría del almacenamiento de datos equivalentes a las DMV de solución de problemas de rendimiento más usadas para SQL Analytics en Azure Synapse. En esta versión inicial, se han habilitado las siguientes vistas de administración dinámica de sistemas:

• sys.dm_pdw_exec_requests
• sys.dm_pdw_request_steps
• sys.dm_pdw_dms_workers
• sys.dm_pdw_waits
• sys.dm_pdw_sql_requests
Administración de memoria de Columnstore A medida que aumenta el número de grupos de filas del almacén de columnas comprimidos, aumenta la memoria necesaria para administrar los metadatos internos del segmento de columnas de esos grupos de filas. Como resultado, el rendimiento de las consultas y las consultas ejecutadas en algunas de las vistas de administración dinámica (DMV) del almacén de columnas pueden verse degradados. Se realizaron mejoras en esta versión para optimizar el tamaño de los metadatos internos en estos casos, lo que ha dado lugar a una experiencia y un rendimiento mejorados de dichas consultas.
Integración de Azure Data Lake Storage Gen2 (GA) Synapse Analytics ahora tiene integración nativa con Azure Data Lake Storage Gen2. Los clientes ahora pueden cargar datos mediante tablas externas desde ABFS en el grupo de SQL dedicado (anteriormente SQL DW). Esta funcionalidad permite a los clientes realizar la integración con sus lagos de datos en Data Lake Storage Gen2.
Errores importantes Errores de CETAS en Parquet en clases de recursos pequeñas en almacenes de datos de DW2000 y más: esta corrección identifica correctamente una referencia nula en la ruta de acceso del código de Create External Table As en Parquet.

Es posible que el valor de la columna de identidad se pierda en algunas operaciones CTAS. El valor de una columna de identidad puede no conservarse al utilizar CTAS en otra tabla.

Error interno en algunos casos cuando se termina una sesión mientras aún se está ejecutando una consulta: esta corrección activa una InvalidOperationException si se termina una sesión cuando todavía se está ejecutando la consulta.

(Implementado en noviembre de 2018) Los clientes experimentaban un rendimiento subóptimo al intentar cargar varios archivos pequeños desde ADLS (Gen1) con Polybase. El rendimiento del sistema experimentaba cuellos de botella durante la validación del token de seguridad de AAD. Los problemas de rendimiento se mitigaron al habilitar el almacenamiento en caché de los tokens de seguridad.

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