SQL Server 2017 Developer是一個全功能免費版本，許可在非生產(chǎn)環(huán)境下用作開發(fā)和測試數(shù)據(jù)庫。SQL Server 2017 跨出了重要的一步，它力求通過將 SQL Server 的強大功能引入 Linux、基于 Linux 的 Docker 容器和 Windows，使用戶可以在 SQL Server 平臺上選擇開發(fā)語言、數(shù)據(jù)類型、本地開發(fā)或云端開發(fā)，以及操作系統(tǒng)開發(fā)。 本主題概括了特定功能區(qū)域的新增功能，并包括指向其他詳細信息的鏈接。

SQL Server 2017 增加了一些最新的數(shù)據(jù)服務和分析功能，包括強大的AI功能、對R和Python的支持。當技術主管為公司定義其分析策略時，大多數(shù)人認為AI、機器學習、自然語言處理和數(shù)據(jù)挖掘是這些計劃的關鍵組成部分。在過去幾年中，許多分析功能很受歡迎，但它們?nèi)匀皇菑碗s、昂貴，并且有一些特殊的功能是很難使用的。

Microsoft最近對SQL Server的更新突顯了其獨特的解決方案和視角，解決了客戶在訪問AI和其它分析服務時面臨的一些挑戰(zhàn)。通過將AI直接引入到整個數(shù)據(jù)生命周期，BI專家現(xiàn)在可以執(zhí)行高級查詢，包括簡單或高級算法的應用，并且直接看到分析結(jié)果。

以下是SQL Server 2017 新功能看點，將對企業(yè)的分析策略產(chǎn)生積極影響：

1、公司可以存儲和管理更智能的數(shù)據(jù)

SQL Server 2017改變了我們查看數(shù)據(jù)的方式。事實上平臺的新功能將使數(shù)據(jù)科學家和企業(yè)通過數(shù)據(jù)進行交互的時候，能夠檢索不同的算法來應用和查看已經(jīng)被處理和分析的數(shù)據(jù)。

Microsoft將其AI功能與下一代SQL Server引擎集成，可以實現(xiàn)更智能地數(shù)據(jù)傳輸。

2、跨平臺提供更多的靈活性

SQL Server 2017現(xiàn)在無論是一個大型Linux商店，還是只需要在Mac上使用SQL Server做數(shù)據(jù)庫引擎的開發(fā)，新一代的SQL Server都可以支持，它現(xiàn)在可以在Linux上完全運行、完全安裝，或運行在macOS的Docker容器上。SQL Server的跨平臺支持將為許多使用非Windows操作系統(tǒng)的公司提供機會，來部署數(shù)據(jù)庫引擎。

3、先進的機器學習功能

SQL Server 2017支持Python，希望利用機器學習的高級功能的企業(yè)可以使用Python和R語言。（譯者注： SQL Server用戶可以在安裝過程中下載并安裝標準的開源Python interpreter版本3.5和一些常見的Python包。Microsoft只支持解釋器3.5版。根據(jù)Microsoft，選擇該版本是想避免較新版本的Python interpreter中存在的一些兼容性問題。）

這為數(shù)據(jù)科學家提供了利用所有現(xiàn)有算法庫或在新系統(tǒng)中創(chuàng)建新算法庫的機會。集成是非常有價值的，這樣企業(yè)不需要支持多個工具集，以便通過數(shù)據(jù)完成其高級分析目標。

4、增強數(shù)據(jù)層的安全性

在SQL Server的新版本，企業(yè)可以直接在數(shù)據(jù)層上增加新的增強型數(shù)據(jù)保護功能。行級別安全控制，始終加密和動態(tài)數(shù)據(jù)屏蔽在SQL Server 2016中已經(jīng)存在，但是許多工具進行了改進，包括企業(yè)不僅可以確保行級別，而且還可以確保列級別。

5、提高了BI分析能力

分析服務也有改進。企業(yè)通常使用這些服務來處理大量數(shù)據(jù)。 一些新功能包括新的數(shù)據(jù)連接功能，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能，Power Query公式語言的混搭，增強了對數(shù)據(jù)中的不規(guī)則層級（Ragged Hierarchies）的支持，并改進了使用的日期/時間維度的時間關系分析。

企業(yè)客戶認識到圍繞BI的戰(zhàn)略和通過數(shù)據(jù)獲取洞察力需要對高級分析數(shù)據(jù)平臺進行大量投資。 獲取數(shù)據(jù)，管理它，對其應用高級預測算法并將其數(shù)據(jù)可視化工具的過程，時間太長并且復雜。

因此，類似于Microsoft在SQL Server 2017中突出顯示的整合解決方案可能是一個很好的案例，可以最終改善和簡化從數(shù)據(jù)中獲取結(jié)果的過程，而不會太復雜。