Microsoft SQL Server 2016
Mission-critical performance Operational analytics In-Memory OLTP Query Store Native JSON Temporal Tables
Performance
Always encrypted Row-level security Dynamic data masking
AlwaysOn Avaiability Groups
TempDB configuration
Security
Availability
Scalability
2
Deeper insights across data Polybase Enhanced SSIS Access any data
Enhanced Analysis Services Data Tools in Visual Studio Enhanced MDS
Datazen Enhanced Reporting Services
R integration Analytics libraries
Scale and manage
Mobile BI and RS
Advanced analytics
3
Instalace MS SQL 2016 Novinky a změny
• PolyBase Query Service for External Data • Vyžaduje JRE 7.51 nebo vyšší
PolyBase Novinky a změny
Se zvyšujícím se objemem nestrukturovaných nebo jen částečně strukturovaných dat volí zákazníci cenově dostupnou variantu distribuovaných a škálovatelných systémů jak Hadoop nebo různá Cloud řešení (např. Azure Storage)
PolyBase • Umožňuje integraci externích dat s SQL Serverem • PolyBase je T-SQL front end, který umožňuje dotazování dat uložených v Hadoop nebo Azure Blob Storage
PolyBase Jak začít ? 1. http://hortonworks.com/sandbox • Download Virtual Machine (Hyper-V, Vmware, VirtualBox) 2. Nebo Microsoft Azure Blob Storage 3. Změna uživatelského účtu dle technologie v konfiguračním souboru a restart služeb (Hadoop.config) C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL13.MSSQLSERVER\MSSQL\Binn\Polybase\Settings\Hadoop.config
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE hadoop_eds WITH ( TYPE = HADOOP, LOCATION = 'hdfs://192.168.56.101:8050' ); CREATE EXTERNAL FILE FORMAT CSV WITH ( FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT, FORMAT_OPTIONS ( FIELD_TERMINATOR = '\t', DATE_FORMAT = 'MM/dd/yyyy' ) );
PolyBase CREATE EXTERNAL TABLE sample_07 ( code nvarchar(255), description nvarchar(255), total_emp int, salary nvarchar(255) ) WITH ( LOCATION = '/apps/hive/warehouse/sample_07', DATA_SOURCE = hadoop_eds, FILE_FORMAT = CSV )
SELECT * FROM dbo.Sample_07
Instalace MS SQL 2016 Novinky a změny
• Number of Temp DB files • Initial Size • Autogrowth
• Analysis Services • PowerPivot Mode
Upgrade Advisor 2016 Preview 1.1
• Oproti předchůdcům je k dispozici v dostatečném předstihu
• Nová grafika • Scenarios
• Active
Stretch Database Advisor Database Upgrade Analyzer Analysis Services Upgrade Advisor Integration Services Upgrade Advisor Reporting Services Upgrade Advisor
Seznam probíhajících nebo ukončených analýz
Management Studio 2016 • Automatic / Manual Update check
• Edit Top 200 Rows lze i z pohledu • Dříve často končilo chybou
• Možnost vypnutí varovné zprávy o neuložených dotazech při vypnutí SSMS
• Activity Monitor – Active Expensive Queries • Informace čte ze systémového pohledu sys.dm_exec_requests
Management Studio 2016 – Live Query Statistics
Při ladění výkonu dotazu často vyžaduje analýzu exekučního plánu. Problém : •
Který z operátorů exekučního plánu je náročný na zdroje systému (CPU, IO, Time)?
Management Studio 2016 – Live Query Statistics
• Tool bar – Include Live Query Statistics • Slouží pro ladění výkonu dotazů a debugging
• Zobrazuje průběh vykonávaného dotazu • Tečkované spojnice pro vykonávané operace • Plné spojnice označují dokončené operace
• Používá systémový pohled sys.dm_exec_query_profiles • Dostupný od MS SQL 2014 a proto lze tuto funkci využít i oproti starší verzi • Použití vyžaduje SET STATISTICS PROFILE ON nebo SET STATISTICS XML ON
• Přesnost zobrazených informací je závislá na Estimated Number of Rows
Maintenance Plans SQL 2000-2014
SQL 2016
Maintenance Plans
Maintenance Plans
Query Store Pro každý spuštěný dotaz je vytvořen plán, ve kterém je obsažen postup (operace, pořadí, předpoklad) fyzického vykonání dotazu. Tento plán je uložen o paměti pro další použití. Problém : • Plán se může měnit nebo může být z paměti odstraněn •
Změnou objektu (tabulka, index), změnou statistik, nedostatkem paměti
• V paměti je uložen vždy poslední plán a informace o jeho použití • Jak zjistit podobu předchozích plánů a výkon dotazu s jejich použitím ? • Jak vynutit předchozí optimální plán ?
• Data Collector, Plan Guide… ale…
Query Store • •
Automaticky monitoruje a ukládá výkonnostní informace o T-SQL dotazech a jejich plánech Slouží především pro : • Analýzu použitých zdrojů dotazy na úrovni konkrétní databáze (CPU, IO, Memory) • Identifikace náročných dotazů v daném časovém rámci • Zjištění frekvence vykonání jednotlivých dotazů • Nalezení příčiny výkonnostních problémů dotazu, porovnání různých plánů daného dotazu, vynucení použití plánu
Query Store
Query Store
Temporal Tables •
Po spuštění příkazu SELECT je vrácen jeho výsledek zpracovaný z dat, která se v době vykonávaného dotazu nacházela v tabulce.
Problém : • • • •
Jaký by byl výsledek příkazu SELECT, který by byl spuštěn před hodinou, včera, před týdnem ? Jak se změnila datová množina za uplynulou hodinu ? Které ze zákazníků změnil svou adresu za uplynulý rok ? Jak rychle opravit „omylem“ změněné řádný na předchozí stav ?
Řešení : • •
Dříve - Change Data Capture, Change Tracking, Database Snapshot, Restore Database… ale… MS SQL 2016 - Temporal Tables
Temporal Tables • •
Jedná se o tabulku, která automaticky zaznamenává životní cyklus každého řádku Umožňuje vykonání dotazu nad verzí řádků, která se v tabulce nacházela v definovaném čase
Použití : • • • • •
Porozumění trendům v čase Sledování změn v datech Audit Správa slowly changing dimension Rychlá obnova řádků při chybě aplikace/uživatele
DDL
CREATE TABLE… ALTER TABLE…
DML
INSERT UPDATE DELETE MERGE
Temporal
Query
Query
SELECT * FROM temporal • • • •
FOR SYSTEM_TIME AS OF FROM…TO BETWEEN…AND CONTANED IN
Temporal Tables Základní fakta
Temporal Table
Nasazení
Omezení
Uložení
Historická tabulka: •
Nemá PRIMARY KEY
•
Nemá IDENTITY
•
Nemá triggery
•
Nemá FOREIGN KEY
•
Nelze TRUNCATE pokud je temporal zapnuto
•
Omezené replikace
Podpora
Query
Temporal Tables Temporal table (actual)
Temporal table (history)
Old versions
UPDATE DELETE
Temporal query
Temporal Tables
CREATE TABLE dbo.Products (ProductID int PRIMARY KEY, Name varchar(50), ListPrice decimal(8,2), Color varchar(30), StartTime datetime2 GENERATED ALWAYS AS ROW START NOT NULL, EndTime datetime2 GENERATED ALWAYS AS ROW END NOT NULL, PERIOD FOR SYSTEM_TIME (StartTime, EndTime) ) WITH (SYSTEM_VERSIONING = ON (HISTORY_TABLE = dbo.ProductsHistory)); GO
Temporal Tables •
V SSMS není historická tabulka zobrazena samostatně • Pouze pokud je SYSTEM_VERSIONING = OFF
•
Aktuální a historická tabulka mají vlastní a samostatné: • Indexy • Statistiky • Check constrainty (nelze u historické tabuky) • Triggery (nelze u historické tabuky, u aktuální pouze AFTER) • Partition configuration • Oprávnění
Temporal Tables Temporal Query
…FROM dbo.Products FOR SYSTEM_TIME AS OF @datetime Row Start
Row End
@datetime
RowStart <= @datetime AND RowEnd > @datetime
FROM dbo.Products FOR SYSTEM_TIME FROM @datetime1 TO @datetime2
Row Start
@datetime1
@datetime2
Row End
RowStart < @datetime2 AND RowEnd > @datetime1 26
Temporal Tables Temporal Query
FROM dbo.Products FOR SYSTEM_TIME BETWEEN @datetime1 AND @datetime2
Row Start
@datetime1
Row End
@datetime2
RowStart <= @datetime2 AND RowEnd > @datetime1
FROM dbo.Products FOR SYSTEM_TIME CONTAINED IN (@datetime1, @datetime2)
@datetime1
Row Start
Row End
RowStart >= @datetime1 AND RowEnd <= @datetime2
@datetime2
27
Dynamic Data Masking Telefonicky kontaktujete svou banku a operátor Vás pro ověření totožnosti požádá o poslední číslice z rodného čísla.
Problém : • Rodné číslo, číslo OP, pasu, číslo zdravotního pojištění, platební karty a další, jsou bezpečnostně citlivé informace. • Tato citlivá data jsou často uložena v databázi • Zpřístupnění citlivých informací je bezpečnostní riziko • Aplikace při práci s daty musí dodržovat bezpečnostní standardy
Řešení : • •
Aplikačně zajistit zobrazení pouze části, nutné pro identifikaci (funkce, procedura apod.) Dynamic Data Masking
28
Dynamic Data Masking SELECT FirstName, LastName, EmailAddress, NationalIDNumber, LoginID, PhoneNumber FROM [dbo].[Customers]
Telefonicky kontaktujete svou banku a operátor Vás pro ověření totožnosti požádá o poslední číslice z rodného čísla.
Dynamic Data Masking
ALTER TABLE dbo.Customers ALTER COLUMN NationalIDNumber ADD MASKED WITH (FUNCTION = 'partial(0,"XXXXXXXX",3)');
Dynamic Data Masking
ALTER TABLE dbo.Customers ALTER COLUMN EmailAddress ADD MASKED WITH (FUNCTION = 'email()');
Dynamic Data Masking
ALTER TABLE dbo.Customers ALTER COLUMN LoginID ADD MASKED WITH (FUNCTION = 'default()');
Dynamic Data Masking Odstranění maskování sloupce : ALTER TABLE dbo.Customers ALTER COLUMN EmailAddress DROP MASKED;
Oprávnění : GRANT UNMASK TO AppOperator REVOKE UNMASK TO AppOperator Omezení datových typů : • (var)binary, image • xml • uniqueidentifier, sql_variant • rowversion (timestamp), hierarchyid • geometry, geography
Jason Voorhees fiktivní hororová postava z filmu Pátek třináctého
Podpora JSON SELECT * FROM dbo.Orders FOR XML AUTO
SELECT * FROM dbo.Orders FOR JSON AUTO [
{ "SalesOrderID":43659, "CustomerID":29825, "OrderDate":"2011-05-31T00:00:00", "ProductID":776, "OrderQty":1, "LineTotal":2024.994000 }, { "SalesOrderID":43662, "CustomerID":29994, "OrderDate":"2011-05-31T00:00:00", "ProductID":764, "OrderQty":3, "LineTotal":1258.376700 } ] 35
JSON • •
•
Dostupnost ve všech edicích Oproti XML není v MS SQL 2016 datový typ a nemá speciální indexy • Ukládáme ho jako tradiční string (char/varchar)
[ { "SalesOrderID":43659, "CustomerID":29825, "OrderDate":"2011-05-31T00:00:00", "ProductID":776, "OrderQty":1, "LineTotal":2024.994000
Rozšířená podpora v T-SQL • FOR JSON AUTO, FOR JSON PATH • ISJSON() • JSON_QUERY() • JSON_VALUES() • JSON_MODIFY() • OPENJSON()
}, { "SalesOrderID":43662, "CustomerID":29994, "OrderDate":"2011-05-31T00:00:00", "ProductID":764, "OrderQty":3, "LineTotal":1258.376700
} ]
JSON
SELECT * FROM Orders FOR JSON AUTO
[ { "SalesOrderID":43659, "CustomerID":29825, "OrderDate":"2011-05-31T00:00:00", "ProductID":776, "OrderQty":1, "LineTotal":2024.994000 }, {
SELECT * FROM OPENJSON(@json)
"SalesOrderID":43662, "CustomerID":29994, "OrderDate":"2011-05-31T00:00:00", "ProductID":764, "OrderQty":3, "LineTotal":1258.376700 } ]
Row-Level Security Při konfiguraci oprávnění máme možnost v případě tabulky přidělit SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE. V případě SELECT a UPDATE můžeme přidělit oprávnění na konkrétní sloupce. Nelze však uživatelům přidělit oprávnění na úroveň řádků. Problém : • Zdravotnickému personálu, který používá aplikaci pro správu pacientů, chceme zpřístupnit pouze řádky s pacienty, o které se starají
Řešení : • •
Filtrování řádků tabulky na programové úrovni (View, Stored Procedure, Function, aplikačně) SQL Server 2016 Row-Level Security
38
Row-Level Security
Row-Level Security
CREATE FUNCTION dbo.LimitPacientsAccess(@NurseID int) RETURNS TABLE WITH SCHEMABINDING …
PF
P CREATE SECURITY POLICY PacientsPolicy ADD FILTER PREDICATE dbo.LimitPacientsAccess(NurseID) ON dbo.Pacients, ADD FILTER PREDICATE dbo.LimitPacientsAccess(NurseID) ON dbo.Person WITH (STATE = ON);
SP
Row-Level Security CREATE FUNCTION dbo.LimitPacientsAccess(@NurseID int) RETURNS TABLE WITH SCHEMABINDING AS RETURN ( SELECT 1 AS OK FROM dbo.Person WHERE ( NurseID = @NurseID AND Name = USER_NAME() ) OR IS_MEMBER(N'HeadNurse') = 1 OR IS_SRVROLEMEMBER(N'sysadmin') = 1 );
Row-Level Security Problémy : • Uživatel může provést INSERT řádku, který mu díky Security Policy nebude zpřístupněn • Vhodně napsaným dotazem můžeme dedukovat, jaká data jsou v nepřístupných řádcích • Pozor na CONTEXT_INFO() při použití v Predicate funkci • Dochází ke změně exekučního plánu vlivem vykonání tabulkové funkce a tím možnému ovlivnění výkonu • Predicate Function je vytvořena s WITH SCHEMABINDING • Nejprve je u dotazu vyhodnocena klauzule WHERE a pak je na výsledek aplikována Security Policy •
Momentálně není podpora pro : • Indexované pohledy nad tabulkou se Security Policy • Nelze aplikovat na In-Memory OLTP tabulky • Change Data Capture funguje ale podpora bude pravděpodobně odstraněna
Always Encrypted V případě uložení senzitivních dat do databáze je často požadována jejich ochrana formou šifrování. Otázka :
•
Jaké máme možnosti šifrování dat v SQL Serveru ?
Odpověď : • Transparent Data Encryption (TDE) • Šifrovací funkce EncryptBy a DecryptBy • SQL Server 2016 Always Encrypted
43
Always Encrypted
Always Encrypted •
Column Master Key • Encryption Key, který chrání column encryption key
•
Column Encryption Key • Šifruje data ve zvolených sloupcích
•
Konfigurace šifrování sloupce tabulky • Deterministic • Totožná data mají totožnou šifrovanou podobu • Možno využít při spojování, indexování, lookup operace • Randomized • Totožná data mají vždy rozdílnou šifrovanou podobu • Bezpečnější, ale s omezeným použitím (nelze indexovat apod.)
•
Connection String - .NET Framework 4.6 • Column Encryption Setting = enabled;
Always Encrypted CREATE COLUMN MASTER KEY DEFINITION [AlwaysEncryptedMasterKey] WITH ( KEY_STORE_PROVIDER_NAME = N'MSSQL_CERTIFICATE_STORE', KEY_PATH = N'LocalMachine/My/4AD6DFD1466078C3DBF1EC11E4076488C08AE684' )
CREATE COLUMN ENCRYPTION KEY [AlwaysEncryptedColumnKey] WITH VALUES ( COLUMN MASTER KEY DEFINITION = [AlwaysEncryptedMasterKey], ALGORITHM = 'RSA_OAEP', ENCRYPTED_VALUE = 0x01700000016C006F006... )
Always Encrypted LastName NVARCHAR(32) COLLATE Latin1_General_BIN2 ENCRYPTED WITH ( ENCRYPTION_TYPE = DETERMINISTIC, ALGORITHM = 'AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_256', COLUMN_ENCRYPTION_KEY = AlwaysEncryptedColumnKey ) NOT NULL,
SELECT ID, LastName,Salary
Salary int ENCRYPTED WITH (COLUMN_ENCRYPTION_KEY = AlwaysEncryptedColumnKey, ENCRYPTION_TYPE = Randomized, ALGORITHM = 'AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_256') NOT NULL,
FROM dbo.EncryptedTable
Always Encrypted Data size (MB) 20
Encrypted
18 16
17,5
Unencrypted
14 12
180 160
Encrypted
166
140
Unencrypted
120 100
10
80
8
98
60
6 4
Duration (sec)
5,3
51
40
2
20
0
0
Insert 100k řádků
46
Random Read
AlwaysOn Avalability Groups
49
AlwaysOn Avalability Groups •
AlwaysOn AG podporuje Standard edice MS SQL 2016 s následujícím omezením : • Pouze jedna databáze v Availability Group • Databáze nemůže být na Secondary replice read-only a není podporován Listener
•
Load Balancing Listener
•
1 primary replica, 8 secondary replicas, 3 synchronnous, 3 automatic failover • 2012 : 1 primary replica, 4 secondary replicas, 2 synchronnous, 1 automatic failover • 2014 : 1 primary replica, 8 secondary replicas, 2 synchronnous, 1 automatic failover
•
Podpora pro Distribued Transaction Coordinator (MSDTC) • Vyžaduje Windows Server 2016 Technival Preview 2 • AG musí být vytvořena s WITH DTC_SUPPORT = PER_DB a takto nastavit existující
•
Podpora pro SSIS Catalog 50
AlwaysOn Avalability Groups
In-Memory OLTP Přehled rozdílů verzí
SQL Server 2014
SQL Server 2016
256 GB
2 TB
Nelze
Ano
Transparent Data Encryption (TDE)
Ne
Ano
Checkpoint Threads
1
1 pro kontainer
ALTER PROCEDURE / sp_recompile
Nelze
Ano
Nested native stored procedure calls
Nelze
Ano
Natively compiled scalar functions
Nelze
Ano
ALTER TABLE
Nelze (DROP/CREATE)
Částečně podporováno (offline, 2 x memory)
DML Triggers
Nelze
Částečně podporováno
Index nad NULLable sloupcem
Nelze
Ano
Non-BIN2 collation v klíči indexu
Nelze
Ano
Maximální velikost LOB datové typy (varbinary(max), [n]varchar(max))
52
In-Memory OLTP Přehled rozdílů verzí
SQL Server 2014
SQL Server 2016
Foreign Keys
Nelze
Ano
Check a UNIQUE constraints
Nelze
Ano
Ne
Ano
Nelze
Ano
MARS
Ne
Ano
Management Studio Table Designer
Ne
Ano
Subqueries ve všech klauzulích SELECT
Ne
Ano
Podpora bulit-in matematických funkcí
Omezená
Všechny
Parallelism OUTER JOIN, OR, NOT, UNION, DISTINCT, EXISTS, IN
53
Real-Time Operational Analytics Aneb proč to říci jednoduše, když to lze skrýt za obecný název ?
Tabulka v databázi může být často předmětem jak OLTP operací tak analytických dotazů. Oba typy operací se zásadně liší ve způsobu práce s daty a je tedy obtížné zajistit výkon obou typů operací. Problém : Rowstore vs. Columnstore • Rowstore • Rowstore (btree) indexy jsou vhodné pro OLTP operace, kdy se pracuje s filtry (seek) • Nadměrné množství rowstore indexů zpomaluje modifikace • Pokus o indexování obou typů operací končí často degradací výkonu • Columnstore • Optimální pro velké datové objemy a analytické operace (výpočty, agregace, scan operace) • Znemožňují existenci Rowstore indexů nebo vynucují Read-only stav tabulky • Nepodporují seek operace
•
Jak optimalizovat oba typy přístupů k jediné tabulce ?
54
Columnstore Index Přehled rozdílů verzí
SQL Server 2012
SQL Server 2014
SQL Server 2016
Bach mode paralelních operací
Ano
Ano
Ano
Bach mode single-thread operací
Ne
Ne
Ano
Archivní komprese
Ne
Ano
Ano
Snapshot/Read Committed Snapshot transakce
Ne
Ne
Ano
Columnstore index v rámci definice tabulky
Ne
Ne
Ano
AlwaysOn podpora columnstore
Ano
Ano
Ano
AlwaysOn readable secondary podpora read-only columnstore
Ano
Ano
Ano
AlwaysOn readable secondary podpora updatable columnstore
Ne
Ne
Ano
Read-only nonclustered columnstore
Ano
Ano
Ano* (*read-only FG)
Updatable clustered columnsotre
Ne
Ano
Ano
Rowstore a clustered columnstore index společně nad tabulkou
Ne
Ne
Ano
Columnstore Index Přehled rozdílů verzí
SQL Server 2012
SQL Server 2014
SQL Server 2016
Columnstore nad memory-optimized tabulkou
N/A
Ne
Ano
Nonclustered columnstore s filtrem
Ne
Ne
Ano
• • • •
Nad tabulkou může být vytvořen jeden updatable nonclustered columnstore index Memory-optimized tabulka může mít jeden columnstore index Tabulka může mít PRIMARY KEY i FOREIGN KEY zároveň s clustered columnstore indexem Pro odstranění smazaných řádků z columnstore indexu postačí operace REORGANIZE (online)
•
Zvýšení výkonu při práci s columnstore indexy • SORT, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX atd. • String compare
Real-Time Operational Analytics
Strech Database • •
•
Automaticky umísťuje data z tabulky do Azure SQL Database Komunikace zajištěna přes LinkedServer
Verze CTP 2 • Kopíruje celou tabulku • Časté chyby v SSMS • Velké množství omezení
58
Strech Database EXEC sp_configure 'remote data archive',1 RECONFIGURE
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'Pa$$w0rd'
Strech Database
Strech Database
Strech Database
Přehled novinek v oblasti BI – Reporting Services Nové typy grafů
Tree Map Chart
Sunburst Chart
63
Přehled novinek v oblasti BI – Reporting Services
Přizpůsobení zobrazení parametrů v reportu
64
Přehled novinek v oblasti BI – Reporting Services Export do PowerPoint
HTML 5 Rendering Engine
65
Přehled novinek v oblasti BI – Integration Services •
Vlastní úroveň logování balíčků v SSIS katalogu • RuntimeLineage loging level • Lze vybrat logované události
66
Přehled novinek v oblasti BI – Integration Services •
Podpora AlwaysOn AG • Databáze SSIS katalogu (SSISDB) může být součástí AlwaysOn Availability Group a tím zrcadlena na sekundární servery
•
Incremental package deployment • Lze nasazovat pouze jeden nebo několik SSIS balíčků namísto nasazení celého projektu
•
Jména sloupců, ve kterých vznikla chyba při Data Flow • Při směrování Error výstupu v rámci Data Flow byl dostupný pouze číselný identifikátor sloupce, ve kterém nastala chyba • Nově je několik metod, jak zjistit jméno sloupce (Script, DiagnosticEx logging atd.)
•
Nová role pro čtení výstupu logování • Pouze členové role ssis_admin měli přístup k výstupu logování • K tomuto účelu je k dispozici nová role ssis_logreader
•
Podpora pro OData V4 a Power Query Data source 67
Přehled novinek v oblasti BI – Analysis Services •
DAX variables mohou ukládat výsledek výrazu v pojmenované proměnné • Tato proměnná pak může být použita jako argument dalších výrazů
•
DirectQuery generuje jednodušší dotazy, které mají vyšší výkon
•
Paralelní zpracování tabulek s dvěma a více částmi (partitions) • Cílem je zvýšení výkonu
•
Snazší instalace Analysis Services Power Pivot Mode for Sharepoint
•
NUMA optimalizace pro Tabular model
68
Přehled novinek v oblasti BI – Analysis Services Nové Date a Time funkce • CALENDAR, CALENDARAUTO, DATEDIFF • Nové Filter funkce • ADDMISSINGITEMS, SUBSTITUTEWITHINDEX • Nové informační funkce • ISONORAFTER • Nové matematické funkce • ACOS, ACOSH, ASIN, ASINH, ATAN, ATANH, COS, COSH, RADIANS, DEGREES, PI • COMBIN, COMBINA, EVEN, EXP, GCD, ISO.CEILING, LCM, MROUND, ODD, PRODUCT, PRODUCTX, QUOTIENT • Nové statistické funkce • BETA.DIST, BETA.INV, CHISQ.INV, CHISQ.INV.RT, CONFIDENCE.NORM, CONFIDENCE.T • EXPON.DIST, GEOMEAN, GEOMEANX, MEDIAN, MEDIANX • PERCENTILE.EXC, PERCENTILE.INC, PERCENTILEX.EXC, PERCENTILE.INC • SIN, SINH, SQRTPI, TAN, TANH, XIRR, XNPV • Ostatní nové funkce • CONCATENATEX, GROUPBY, INTERSECT, ISEMPTY, NATURALINNERJOIN, NATURALLEFTOUTERJOIN • SUMMARIYECOLUMNS, UNION 69
