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SQL Server 2017 跨出了重要的一步，它力求通过将 SQL Server 的强大功能引入 Linux、基于 Linux 的 Docker 容器和 Windows，使用户可以在 SQL Server 平台上选择开发语言、数据类型、本地开发或云端开发，以及操作系统开发。 本主题概括了特定功能区域的新增功能，并包括指向其他详细信息的链接。

SQL Server 2017 增加了一些最新的数据服务和分析功能，包括强大的AI功能、对R和Python的支持。当技术主管为公司定义其分析策略时，大多数人认为AI、机器学习、自然语言处理和数据挖掘是这些计划的关键组成部分。在过去几年中，许多分析功能很受欢迎，但它们仍然是复杂、昂贵，并且有一些特殊的功能是很难使用的。

Microsoft最近对SQL Server的更新突显了其独特的解决方案和视角，解决了客户在访问AI和其它分析服务时面临的一些挑战。通过将AI直接引入到整个数据生命周期，BI专家现在可以执行高级查询，包括简单或高级算法的应用，并且直接看到分析结果。

以下是SQL Server 2017 新功能看点，将对企业的分析策略产生积极影响：

1、公司可以存储和管理更智能的数据

SQL Server 2017改变了我们查看数据的方式。事实上平台的新功能将使数据科学家和企业通过数据进行交互的时候，能够检索不同的算法来应用和查看已经被处理和分析的数据。

Microsoft将其AI功能与下一代SQL Server引擎集成，可以实现更智能地数据传输。

2、跨平台提供更多的灵活性

SQL Server 2017现在无论是一个大型Linux商店，还是只需要在Mac上使用SQL Server做数据库引擎的开发，新一代的SQL Server都可以支持，它现在可以在Linux上完全运行、完全安装，或运行在macOS的Docker容器上。SQL Server的跨平台支持将为许多使用非Windows操作系统的公司提供机会，来部署数据库引擎。

3、先进的机器学习功能

SQL Server 2017支持Python，希望利用机器学习的高级功能的企业可以使用Python和R语言。（译者注： SQL Server用户可以在安装过程中下载并安装标准的开源Python interpreter版本3.5和一些常见的Python包。Microsoft只支持解释器3.5版。根据Microsoft，选择该版本是想避免较新版本的Python interpreter中存在的一些兼容性问题。）

这为数据科学家提供了利用所有现有算法库或在新系统中创建新算法库的机会。集成是非常有价值的，这样企业不需要支持多个工具集，以便通过数据完成其高级分析目标。

4、增强数据层的安全性

在SQL Server的新版本，企业可以直接在数据层上增加新的增强型数据保护功能。行级别安全控制，始终加密和动态数据屏蔽在SQL Server 2016中已经存在，但是许多工具进行了改进，包括企业不仅可以确保行级别，而且还可以确保列级别。

5、提高了BI分析能力

分析服务也有改进。企业通常使用这些服务来处理大量数据。 一些新功能包括新的数据连接功能，数据转换功能，Power Query公式语言的混搭，增强了对数据中的不规则层级（Ragged Hierarchies）的支持，并改进了使用的日期/时间维度的时间关系分析。

企业客户认识到围绕BI的战略和通过数据获取洞察力需要对高级分析数据平台进行大量投资。 获取数据，管理它，对其应用高级预测算法并将其数据可视化工具的过程，时间太长并且复杂。

因此，类似于Microsoft在SQL Server 2017中突出显示的整合解决方案可能是一个很好的案例，可以最终改善和简化从数据中获取结果的过程，而不会太复杂。