不管我们是否准备好了，微软公司还在持续狂热的开发步伐，按计划在今年夏天发布了SQL Server 2017，距离去年发布的SQL Server 2016也只有一年时间。企业对于核心IT基础设施产品的升级通常会稍微滞后一点，要紧跟微软快速发布的步伐稍显吃力。 SQL Server 2017有许多新特性是非常值得我们升级并体验的。最主要的新特性就是SQL Server支持Linux。 毋庸置疑，SQL Server 2017最大的亮点是增加了对Linux系统环境下部署SQL Server的支持。为了做到这一点，微软增加了平台抽象层支持Windows代码在Linux上执行。微软公司未来将会把SQL Server所有版本都改造为支持Linux部署，与Windows版本下的授权模式完全一致。最开始支持的Linux发布版包括：Red Hat Enterprise Linux 7.2, Ubuntu Linux 16.04 和 SUSE Enterprise Server v12 SP2.

SQL Server 2017 尚未基于Linux实现所有功能

我们大概也可以想到，当前阶段刚刚支持Linux环境运行的SQL Server还不能具备像在Windows环境下运行所具备的所有功能。很显然，现在Linux环境下还不支持SQL Server分析服务，报表服务或机器学习服务（数据库内置的）——后者已更名并扩展版本，以前叫R服务。此外，不是所有的核心数据库引擎功能都支持。例如：FileTables, Stretch Database, PolyBase 和 R 集成目前都不支持。 除了数据库引擎自身的基本功能，SQL Server 2017主要的功能在Linux版本中都支持，包括：.NET框架、内存中联机事务处理引擎、列存储索引、分区和数据压缩，SQL Server查询存储，支持Transact-SQL（T-SQL），扩展标记语言和JavaScript对象标记符。支持安全工具和函数，包括：保持加密、行级安全、动态数据屏蔽和透明数据加密。 为了实现高可用，Linux版SQL Server 2017支持实例级别的故障恢复和“Always ON”高可用组，可以保护多个数据库，使用动态故障恢复支持同步和异步的次级数据库。这些功能都是通过使用Linux Pacemaker插件实现的，提供了与Windows环境下基本同类功能。SQL Server还支持混合Windows和Linux的高可用组，不过目前不支持运行在Linux和Windows上的不同实例之间自动故障切换。

新数据库引擎及商业智能特性

SQL Server 2017并不是只针对Linux的发布。微软公司还在该版本数据库系统中提供了其它方面的许多功能增强。SQL Server 2017还有一项新增特性是“自适应查询处理”，该功能可以识别查询执行计划中设计糟糕的数据连接方案，然后动态切换为更好的连接策略。 SQL Server 2017中数据库引擎还有一个联机索引重建功能，该功能可以把暂停索引重建操作恢复执行，从中断的地方继续执行而不是完全重新执行整个操作。它还支持非集群高可用组，支持图数据库功能用图形化方式展示数据元素之间的关系，针对高端服务器上的小数据库备份功能也有提升，还有其它一些增强功能。 新的商业智能和分析功能是SQL Server 2017 Windows版的主要功能。最知名的要数对Python编程语言的支持。Python集成包扩展了SQL Server 2016中对R语言的支持，Python是使用非常广泛的开源语言，有非常强大的脚本能力，支持扩展统计报和数学分析库，可以用于做数据分析。 与对R语言的支持类似，Python脚本可以直接在数据库服务器上运行，或者被T-SQL调用。如上所述，随着SQL Server 2017的发布，SQL Server R服务已经被更名为机器学习服务（数据库内置），可以运行R应用和Python应用。

重新审视报表服务

SQL Server 2017还提供了新的报表服务门户界面，替代了以前各种版本中的报表管理工具。如图1：新页面使用率HTML5渲染引擎并整合了关键性能指标、移动报表、标页报表，还有Excel和Power BI桌面文件。你可以使用你公司logo和色调定制门户界面，也可以使用微软预置的风格。

图1：SQL Server 2017中报表服务新门户界面

此外，Power BI移动APP针对iPad和iPhone的iOS版本限制也可以显示SQL Server移动报表，报表托管在本地报表服务器上。SQL Server 2017中还有一个与报表相关的功能：PowerPoint（PPTX）格式报表服务渲染扩展。该功能支持从报表构建器、报表设计器和网页门户中把报表导出为PPTX格式。在SQL Server分析服务中，我们还可以使用报表构建器和SQL Server数据工具针对tabular数据模型创建本地数据分析表达式查询。 尽管许多企业都表示在刚刚升级到SQL Server 2016之后很快在选择2017会有一些麻烦，但是毫无疑问微软公司确实在2017版中提供了一些有吸引力的新功能。旧版本用户会找到升级拥有新功能特性的理由。如果你正好考虑替换基于Linux的Oracle系统或者希望使用基于Linux容器的SQL Server DevOps，SQL Server 2017正是你所期待的。