
微软周二宣布,关系数据库软件SQL Server的最新升级版2012已进入量产阶段。该软件将在4月1日开始向用户销售。
随着这一软件的发布,微软将把SQL Server定位于帮助机构分析大量的非结构化数据的工具。这种日益流行的做法叫作大数据。
微软商务平台营销总经理道格·利兰(Doug Leland)称,随着存储和计算成本不断下降,我们已经进入了机构有能力存储一切数据的时代。当然,这个挑战是如何从所有这些信号中提取有用的东西。
这次更新是2010年发布SQL Server 2008 R2以来这个数据库软件包的首次重大更新。微软曾表示这个发布版有三个方面的进步:更好的重要任务准备、更好的商务智能工具和更好地与云计算兼容。
此外,在发布这个软件之后,微软将把SQL Server作为帮助机构实施大数据分析的重要工具加以推广。SQL Server能够作为连接Hadoop等非结构化数据平台与微软提供的传统的数据库商务智能工具的桥梁。
SQL Server 2012已经进行了修改以便能够与微软的基于Azure的Hadoop部署一起应用。去年10月,微软推出了在Azure云中的Hadoop服务预览版。对于SQL Server 2012发布版来说,Hadoop Azure服务用户已经从最初发布时的400个增加到了2000个。微软计划在6月底全面发布这个服务。
利兰表示,用户不必支付在数据中心部署Hadoop的费用。他们可以注册管理的服务产品。微软还将发布一个连接器,让SQL Server通过Windows Server 8访问Hadoop。微软还在研制Windows Server的Hadoop服务器发布版。用户可以在自己的数据中心使用这个软件。
把SQL Server 2012用于大数据任务的一个早期用户是社交网络分析服务公司Klout。Klout使用Hadoop每天处理大约350GB社交网络数据。这家公司使用微软SQL Server分析服务每天准备Hadoop的Hive数据仓库组件的5亿行数据供人们查询。
并非每一个人都认为SQL Server是大数据分析的重要工具。Monash Research分析师科特·莫纳什(Curt Monash)称,发布这个软件之后,微软正在追赶大数据的趋势。SQL Server将非常适合目前使用微软软件的企业。然而,与其它关系数据库产品相比,微软仅为不使用微软软件的企业提供了很少的独特的功能。
莫纳什称,如果你不在意被锁定到微软的堆栈,微软的SQL Server是一个充分的产品。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10