Dica do Mês – Restrições de Integridade para Banco de Dados


Fala galera, bom dia.

Tudo bem?

Estou um pouco ausente neste mês devido as correrias da minha vida profissional e acadêmica, mas sempre que possível compartilhando com vocês um pouco do meu conhecimento e experiência.

O post de hoje poderia ser diferente dos outros, na sessão Dica do Mês vou apresentar um pouco mais sobre os conceitos básicos de banco de dados voltados para área de modelagem, estou me referindo as chamadas Restrições de Integridade (RI), algo bastante útil e importante quando estamos realizando as definições da estrutura lógica para armazenamento de dados em qualquer banco de dados. Então vamos começar a falar um pouco mais sobre este conceito também criado na década dos anos 70 por Edgar Frank Codd.


Falando um pouco sobre integridade…

A integridade de dados é uma das características essenciais da segurança da informação, e garante que as informações não sofreram alterações que não foram autorizadas ou que são impróprias. Utilizada para assegurar que um documento não é alterado depois de ter sido assinado.

Quando vamos projetar um banco de dados, imaginamos as possíveis formas para que nossa aplicação grave os dados corretamente no banco de dados, mas as vezes, esquecemos de definir, a nível de banco, quais as validações que devem ser feitas para evitar inconsistências nos dados e que, futuramente, se tornariam dores de cabeça.

No contexto de bancos de dados relacional é comum falar de integridade referencial, que tem como objetivo conservar as relações existentes entre tabelas quando algumas linhas são inseridas ou eliminadas.

Restrições de Integridade….

As chamadas RIs possuem o objetivo de garantir a exatidão e a consistência dos dados em uma Banco de dados relacional. Ou seja, garantir que dados representem assertivamente a realidade modelada. A integridade dos dados é tratada nas bases de dados através do conceito de integridade relacional e é garantida pelo próprio SGDB.

Existem vários tipos de restrições de integridade. Codd, inicialmente definiu 2 tipos de restrições, mas na sua segunda versão do modelo relacional ele definiu 5 tipos de restrições de integridade.

Mas antes de conhecer este tipos, vamos entender um pouco o conceito de domínio dos atributos: O domínio indica os possíveis valores de um atributo. A integridade de domínio verifica se os dados são do tipo permitido (alfanumerico, numerico,etc), tamanho do campo, se ele pode ser nulo ou não. Por exemplo, é possível definir que um atributo “idade” de um funcionário é sempre um valor inteiro positivo.

Os cinco tipos de restrições…

Restrição de Chave: Impede que uma chave primária se repita. Um campo chave primária diferencia de forma única os registros (linhas) de uma relação (tabela).

Restrição de Domínio: Impede que uma chave primária receba como valor NULL (nulo).

Integridade de vazio: Verifica se um campo pode ou não receber valor NULL. Sub-item da integridade de domínio.

Integridade referencial: Uma chave estrangeira de uma relação tem que coincidir com uma chave primária da sua tabela “pai” a que a chave estrangeira se refere. Ou seja, não só deve existir o atributo (campo), como também, o valor referenciado.

Integridade definida pelo usuário: Permite definir regras comerciais que não se encaixam em outras categorias de integridade.

Elementos que formam as Restrições de Integridade…

Integridade Semântica: Garante que o dado inserido em uma linha da tabela seja um valor válido. Para esse valor ser válido deve ser do mesmo tipo de dados definido na especificação da coluna na tabela.

Imagine o atributo de uma determinada entidade definido como DATA, por padrão este atributo deverá conter somente dados relativos a DATA. É justamente esta definição que nos permite ter a certeza que no campo DATA_CONTRATACAO só terá datas válidas.

Caso um SGDB permita a inserção de um outro tipo de dado diferente do definido, a integridade semântica será violada. A integridade semântica em um SGDB é aplicada com a utilização de constraints.

Constraints: Pode ser definido resumidamente como uma regra que limita o valor que pode ser inserido, modificado ou eliminado em uma tabela. Na linguagem SQL temos os seguintes tipos de constraints:

  • Constraint de dados;
  • Constraint NOT NULL (não nulo);
  • Constraint única; e
  • Constraint de validação (check constraint).

Constraints de Dados: Esse tipo de constraint pode ser considerado o mais simples e por muitas vezes ignorado como um constraint. Ele é o que delimita o tipo de dado de cada coluna em uma tabela.

Os tipos de informações disponíveis na maioria dos SGDBs existentes pode ser dividia em:

  • Numérico;
  • Alfanumérico ou caracteres;
  • Data e tempo; e
  • Grandes objetos.

Constraints Not Null: O conceito de nulo é utilizado quando uma determinada coluna ou atributo de uma linha na tabela não possui valor ou este valor é desconhecido. Por outro lado, existem colunas / atributo que obrigatoriamente precisam de valor informado.

Por exemplo, em uma tabela chamada FUNCIONARIO, onde estão dados de funcionários, o atributo NUMERO_FUNCIONARIO é obrigatório. Nesse caso é possível utilizar a constraint NOT NULL para garantir que haverá informação nessa coluna.

Importante frisar que NULO é diferente de brancos e zeros. Temos que lembrar também que tanto branco quanto zero são valores válidos e que são levados em conta em funções de coluna, tais como média, somatório, máximo, mínimo. Sendo que o NULO é desconsiderado nessas funções.

Constraints Única (Unique): Reconhecida e tratata como uma regra única que garante e não permite a existência de valores duplicados da mesma coluna ou em um conjunto de colunas na mesma tabela.

Usando o mesmo exemplo da tabela FUNCIONARIO, podemos utilizar uma constraint única na coluna NUMERO_FUNCIONARIO para garantir que dois ou mais funcionários possuam o mesmo número de identificação.

Podemos considerar que a chave primaria (primary key), que será explicada mais adiante, é um tipo de constraint única. Lembrando que uma tabela pode ter apenas uma chave primária, porém diversas constraint únicas.

Constraints de Validação (Check): Esta constraint determina um conjunto de valores permitidos para uma determinada coluna na tabela. Através deste tipo de constraints podemos definir de forma explícita através da linguagem DDL (Data Definition Language) de uma tabela com expressões Booleanas similares a clausula WHERE da linguagem Transact-SQL.

Uma constraint de validação é forçada em qualquer inserção ou atualização da coluna. Caso a inserção ou atualização da coluna não esteja de acordo com a definição da constraint, a mesma não será executada.

Por exemplo, vamos supor que a tabela FUNCIONARIO possua uma coluna SALARIO e que o valor do salário de cada funcionário não possa ser maior que 50.000,00, é possível criar uma constraint para erra regra:

CREATE TABLE FUNCIONARIO

(NUMERO_FUNCIONARIO SMALLINT NOT NULL,

SALARIO DECIMAL (9,2) NOT NULL CHECK SALARIO >= 50.000);

Observações: Uma constraint de validação pode ser muito útil para garantir regras de negócio, pois ela não pode ser sobreposta. Uma vez definida é dada a garantia que a regra será respeitada.

Utilizar esse tipo de integridade torna as suas aplicações mais robustas, consistentes e simples, pois não é necessário controlar as regras dentro do próprio código de programação ou utilizando uma subrotina. Dessa maneira é isolada em apenas um lugar a regra de negócio; e

Havendo a necessidade de mudar alguma regra de negócio, basta apenas alterar a constraint de validação na tabela ao invés de sair alterando códigos e mais códigos de programação uma vez que a mesma regra pode estar replicada em diversos pontos da sua aplicação.

Realizando uma prática…

Após conhecermos um pouco sobre o conceito e elementos que formam as restrições de integridade, vamos então colocar “a mão na massa” ou melhor como eu sempre digo no teclado e construir um simples exemplo de como podemos fazer uso de forma mais coerente e organizada do uso da restrição de integridade em nossas tabelas. Para tal utilizaremos o Bloco de Código 1 apresentado abaixo:

— Bloco de Código 1 — Aplicando o conceito de restrições de integridade —

— Criando o Banco de Dados —
Create Database RI
Go
— Acessando o Banco de Dados —
Use RI
Go
— Criando a Tabela Funcionarios utilizando Constrainst – Not Null, Null, Check, Default e Unique —
Create Table Funcionarios
(Codigo Int Primary Key Identity(1,1),
Nome Varchar(80) Not Null,
Sexo Char(1) Check (Sexo = ‘F’ or Sexo = ‘M’),
RG Int Not Null Unique NonClustered,
CPF Int Not Null Unique NonClustered,
DataNascimento Date Check (DataNascimento >= ‘1950-01-01’),
DataCadastro DateTime Default GetDate(),
Email Varchar(100) Null)
Go
— Criando a Tabela Clientes utilizando Constrainst – Not Null, Null, Check, Default e Unique —
Create Table Clientes
(Codigo Int Identity(1,1),
Nome Varchar(80) Not Null,
Sexo Char(1),
RG Int Not Null,
CPF Int Not Null,
DataNascimento Date,
 DataCadastro DateTime Constraint DF_Clientes_DataCadastro Default GetDate(),
Email Varchar(100) Null
  Constraint PK_Clientes_Codigo Primary Key (Codigo),
  Constraint CK_Clientes_Sexo Check (Sexo = ‘F’ or Sexo = ‘M’),
  Constraint UQ_Clientes_RG Unique NonClustered (RG),
  Constraint UQ_Clientes_CPF Unique NonClustered (CPF),
  Constraint CK_Clientes_DataNascimento Check (DataNascimento >= ‘1950-01-01’))
Go
— Adicionando uma nova Constraint —
Alter Table Clientes
Add Constraint DF_Clientes_Sexo Default ‘M’ for Sexo
Go
— Removendo uma Constraint já existente —
Alter Table Clientes
Drop Constraint CK_Clientes_DataNascimento
Go
— Adicionando uma nova Constraint do tipo Check —
Alter Table Clientes
Add Constraint CK_Clientes_DataNascimento
Check(DataNascimento >=’1900-01-01′)
Go

Perfeito, após executarmos este bloco de código temos nosso ambiente totalmente criado seguindo as definições de restrições de integridade que aplicamos no script.

Você pode estar se perguntando mas o que existe de diferença entre criar uma tabela sem definir o nome dados constraints em comparação com uma tabela que possui o nome das constraints definidas. A resposta para esta sua dúvida será respondida através da Figura 1 apresentada abaixo:

constraints
Figura 1 – Restrições de integridade criadas em cada tabela.

Analisando a Figura 1 podemos notar claramente a diferença, quando definimos um nome para nossas constrainst o Microsoft SQL Server atribui exatamente o nome de definimos no momento da crição da tabela, com isso, teremos mais facilidade para realizar uma manutenção nestes objetos, bem como, toda documentação e apresentação da estrutura do nosso banco de dados será mais limpa e organizada.


 

Sendo assim chegamos ao final de mais uma dica do mês.

O conhecimento técnico é muito importante para qualquer profissional, mas não podemos deixar de lado o conhecimento acadêmico adquirido ao longo dos anos dentro das instituições de ensino.

Este é um ponto fundamental, valorizar e conhecer a diferença entre um bom profissional e o profissional reconhecido e respeitado no mercado de trabalho, está justamente ligado na capacidade do mesmo em saber aliar o conhecimento teórico com o conhecimento prático, como muitos costumam dizer aliar a téoria a prática, sendo este o objetivo deste post.

Espero que você tenha gostado, que as informações e exemplos publicadas possam de alguma maneira ajudar e colaborar com suas atividades diárias, profissionais e ou acadêmicas.

Desejo um forte abraço, agradeço mais uma vez a sua visita.

Até mais.

Anúncios

#08 – Para que serve


Boa noite comunidade, boa noite amantes do SQL Server e Banco de Dados…..

Hoje dia 03 de Setembro começo de noite de mais um sabádão, estamos vivendo os primeiros dias de mais um mês e se aproximando do final de 2016. Antes de começar a falar sobre o post de hoje, gostaria de compartilhar mais algumas conquistas obtidas neste últimos dias, bem como uma outra que esta por vir.

Há primeira conquista se refere aos meus alunos do Curso de Sistemas de Informação para Internet da Fatec São Roque, tive o imenso prazer em poder lecionar para esta fantástica turma nos últimos 4 semestre, desejo a vocês tudo de bom, felicidades e muitas conquistas.

A próxima ainda mais importante é o aniversário do meu filho mais velho Eduardo Galvão que no próximo dia 06 de Setembro estará completando 15 anos de vida, com certeza um dos momentos mais felizes e esplêndidos da minha vida. Desejo a você meu pequeno grande menino um futuro fantástico, muito saúde, felicidades e alegrias.

Vamos em frente, voltando ao post de hoje da sessão Para que serve, conforme prometido vou dar continuidade ao post anterior onde começamos a conhecer um pouco sobre o conceito de Índice Hipotéticos. Caso você não tenha acessado o post anterior não perca tempo clique no link acima e conheça um pouco sobre este conceito tão surpreende quando a sua forma de uso.


Começa agora o #08 – Para que serve – Índices Hipotéticos – Parte II.

No #08 – Para que serve, daremos início ao processo de criação do nosso ambiente de banco de dados com objetivo de construir um estrutura específica para conhecermos e simularmos o uso dos índices hipotéticos. É isso siga-me os bons, mãos no teclado, acompanhe a sequência de passos apresentandos abaixo:

— Passo 1 – Criando o Banco de Dados HypotheticalDB —

CREATE DATABASE [HypotheticalDB]
ON  PRIMARY
(NAME = ‘HypotheticalDB-Data’,
 FILENAME = ‘C:\SQLServer2016\Data\HypotheticalDB_Data.mdf’ ,
 SIZE = 4MB ,
 MAXSIZE = 4096MB,
 FILEGROWTH = 2MB )
LOG ON
(NAME = ‘HypotheticalDB-Log’,
 FILENAME = ‘C:\SQLServer2016\Log\HypotheticalDB_Log.ldf’ ,
 SIZE = 8MB ,
 MAXSIZE = 2GB ,
 FILEGROWTH = 4MB)
GO

— Passo 2 – Acessando o Banco de Dados —
Use HypotheticalDB
Go
— Passo 3 – Criando as Tabelas —
Drop Table If Exists dbo.Clientes
CREATE TABLE Clientes
(Codigo  INT Identity(1,1) NOT NULL Primary Key Clustered,
 CodigoCategoria TinyInt NOT NULL,
 Nome  VARCHAR(60) NOT NULL,
 Endereco VARCHAR(80) NOT NULL,
 Estado  CHAR(2) NOT NULL,
 DataUltimaCompra  DATETIME)
Go
Drop Table If Exists dbo.ClientesCategorias
CREATE TABLE ClientesCategorias
(Codigo TinyInt NOT NULL,
 Descricao VARCHAR(20) NOT NULL)
Go

Nota: Observe que no passo 3 estamos utilizando uma nova instrução introduzida no Microsoft SQL Server 2016, estou me referindo ao Drop If Exists uma das mais esperadas melhorias a serem adicionados ao Microsoft SQL Server que por muitos anos estava sendo aguardada.

— Passo 4 – Inserindo dados na Tabela ClientesCategorias —
INSERT Into ClientesCategorias (Codigo, Descricao)
 Values (1, ‘Premier’),
             (2, ‘Advanced’),
             (3, ‘Special’)
Go
— Passo 5 – Inserindo dados na Tabela Clientes —
Insert Into Clientes (CodigoCategoria, Nome, Endereco, Estado, DataUltimaCompra)
Values (3, ‘José Bonito’,’Rua A’,’SP’,GETDATE()-30),
            (1, ‘Dassaev Silva’,’Rua B’,’SP’,GETDATE()-120),
            (3, ‘Viewer Partes’,’Rua 123′,’RJ’,GETDATE()-720),
            (1, ‘Dino Silva Sauros’,’Avenida Parque dos Dinassauros’,’AM’,GETDATE()-240),
            (2, ‘Fernandino Campos Boyd’,’Estrada Velha’,’MG’,GETDATE()-5),
            (1, ‘Katrina Tornado’,’Rua Storm’,’RG’,GETDATE()-300),
            (2, ‘Washington Wizard’,’Place 1′,’PR’,GETDATE()-1024),
            (3, ‘Chicago Bulls’,’Place 2′,’PR’,GETDATE()-89),
            (2, ‘Denver Nuggets’,’Place 3′,’PR’,GETDATE()-289),
            (2, ‘Los Angeles Lakers’,’Place 4′,’PR’,GETDATE()-390)
Go
— Passo 6 – Consultando os dados —
Select Codigo, Descricao From ClientesCategorias
Go
Select Codigo, CodigoCategoria, Nome, Endereco, Estado, DataUltimaCompra From Clientes
Go
Até aqui nada muito diferente do que normalmente utilizamos em nosso dia-á-dia, talvez o uso da Drop If Exists possa ser um diferencial. Dando continuidade os dois próximos passos serão de extrema importância para nosso ambiente, estaremos justamente realizando a criação de três índices:
  • IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas;
  • IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas; e
  • IND_ClientesCategorias_Clusterizado_CodigoComEstatisticas.

Observe que serão criados dois índices não-clusterizados e um índice clusterizado, todos vinculados a tabela ClientesCategorias para coluna Codigo, onde você vai poder notar que dois índices devem ser criados sem estatísticas o que indica para o SQL Server que este será um índice hipotético existindo somente de maneira lógica e não terá nenhum tipo de vínculo ou estrutura física criada. Então siga em frente, mãos no teclado, a seguir os passos 7 e 8:

— Passo 7 – Criando índices hipotéticos não-clusterizado na tabela ClientesCategorias —
CREATE INDEX IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas
 ON ClientesCategorias (Codigo) With Statistics_Only = 0
CREATE INDEX IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas
 ON ClientesCategorias (Codigo) With Statistics_Only = -1
Go
— Passo 8 – Criando índices hipotéticos clusterizado na tabela ClientesCategorias —
CREATE CLUSTERED INDEX IND_ClientesCategorias_Clusterizado_CodigoComEstatisticas
 ON ClientesCategorias (Codigo) With Statistics_Only = -1
Go
Antes de continuarmos vou apresentar a Figura 1 que ilustra a criação destes índices dentro da estrutura da tabela ClientesCategorias, você vai poder notar na figura que somente existe estatísticas para estes objetos as guias Keys e Indexes estão vazias:
HypotheticalIndex

Figura 1 – Estrutura da Tabela ClientesCategorias.

Vamos que vamos estamos quase lá, falta pouco, agora vamos executar o passo 9 em duas etapas a primeira será a execução do system stored procedure sp_helpindex responsável em apresentar a estrutura de índices existente em uma determinada tabela, neste caso estou me referindo a tabela ClientesCategorias, sendo assim, vamos realizar esta execução:

 

— Passo 9 – Obtendo informações sobre os índices —
Exec sp_helpindex ClientesCategorias
Go

Após a execução o Management Studio vai retornar nossos três índices criados anteriormente, podemos observar a existência de uma coluna chamada index_description, verifique que todos os índices apresentam a seguinte informação: nonclustered, hypothetical

Você pode estar se perguntando, mas nos não criamos um índice clusterizado? A resposta seria sim, criamos ele continua sendo clusterizado, mas como este não apresenta um estrutura física o mesmo é reconhecido e tratado pelo SQL Server como índice não-clusterizado neste momento, a Figura 2 apresentada este resultado:

HypotheticalIndex2

Figura 2 – Relação de índices hipotéticos pertencentes a table ClientesCategorias.

O próximo passo e realizar a segunda parte do passo 9,  onde faremos a execução do comando DBCC Show_Statistics responsável em apresentar informações sobre as estruturas físicas e lógicas vinculadas a estatísticas de um índice, no nosso caso vamos utilizar os índices:

  • IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas; e
  • IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas.

Vamos então executar o bloco de código abaixo:

DBCC SHOW_STATISTICS (ClientesCategorias, IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas)

DBCC SHOW_STATISTICS (ClientesCategorias, IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas)
Go

Observando  a Figura 3 a seguir fica mais fácil  entender que o índice: IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas não apresenta nenhuma informação relacionada a estatísticas, ao contrário do índice:

IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas, onde o SQL Server após o procedimento de crição do mesmo já estabeleceu alguns dados estatísticos que posteriormente será utilizados no processamento das querys de acordo com sua necessidade. Segui a seguir a Figura 3:

HypotheticalIndex3

Figura 3 – Comparativo entre as estruturas dos índices IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas  e IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas.

Falta pouco, pouco mesmo, prometo que estamos no final, vamos executar o passo de número 10, onde estaremos obtendo as informações sobre nossos índices através da catalog view sys.sysindexes, onde nosso índice IND_ClientesCategorias_Clusterizado_CodigoComEstatisticas agora será apresentado como um índice clusterizado, isso nos faz entender que em alguns momentos o SQL Server acaba mudando um pouco o seu comportamento de acordo com a forma de obtenção de informações sobre as estruturas de nossos índices, sinceramente não saberia dizer se isso pode ser considerado uma falha ou até mesmo um possível bug.

Pisando fundo em nosso “acelerador” execute o passo 10 apresenta logo a seguir:

— Passo 10 – Obtendo informações sobre a relação de índices —

SELECT object_id,
             OBJECT_NAME(object_id) AS ‘Tabelas’ ,
             name As ‘Nome do Índice’,
             type_desc,
             is_hypothetical As ‘Índice Hipotético = 1 Não-Hipotético=0’
FROM sys.indexes
WHERE object_id in (object_id(‘ClientesCategorias’), object_id(‘Clientes’))
Go

E agora o tão esperado momento, vamos realmente fazer uso de nossos índices hipotéticos através da execução dos passos 11 e 12 teremos a capacidade técnica de entender o comportamento do SQL Server, principalmente através da comparação dos planos de execução gerados para cada query processada, sendo assim, vamos começar executando o passo 11 a seguir:

— Passo 11 – Executando o Select de maneira clássica sem a diretiva SET AUTOPILOT —
SET SHOWPLAN_XML ON
Go
Select C.Codigo,
          Cc.Codigo As ‘Categoria do Cliente’,
    C.Nome,
    C.Endereco,
    C.Estado,
    C.DataUltimaCompra
From Clientes C Inner Join ClientesCategorias CC
                           On C.CodigoCategoria = CC.Codigo
Where C.Estado = ‘SP’
GO
SET SHOWPLAN_XML OFF
Go
Observe que solicitamos ao Management Studio para realizar o plano de execução da nossa query através da diretiva SET SHOWPLAN_XML, onde o mesmo deverá ser gerado no formato XML, recomendo que você salve este plano de execução para que possamos fazer uso do mesmo no último. Agora execute o passo 12, salve o plano de execução gerado em xml e apresentado de forma gráfica.
— Passo 12 – Executando o Select de maneira personalizada ativando a diretiva SET AUTOPILOT  —
SET AUTOPILOT ON — Ativando a diretiva —
Go
Select C.Codigo,
          Cc.Codigo As ‘Categoria do Cliente’,
    C.Nome,
    C.Endereco,
    C.Estado,
    C.DataUltimaCompra
From Clientes C Inner Join ClientesCategorias CC
                           On C.CodigoCategoria = CC.Codigo
Where C.Estado = ‘SP’
Go
SET AUTOPILOT OFF — Desativando a diretiva —
GO
Muito bem, conseguimos executar nossos dois selects, espero que você tenha salvado os respectivos planos de execução, agora após a execução do passo 12 você deverá esta visualizando o plano de execução deste select, clique com o botão da direita na parte branca e escolha a opção Comparative ShowPlan, selecione o arquivo que representa o plano de execução criado após a execução do passo 11 em seguida o mesmo deverá ser aberto, conforme a Figura 4 a seguir apresenta:
HypotheticalIndex4
Figura 4 – Comparação entre os planos de execução gerados durante a execução dos passos 11 e 12.
Podemos observar que os dois planos de execução são praticamentes idênticos de maneira geral, mas se realmente analisarmos cada um dos operadores, será possível notar um uma pequena diferença no operador Select, onde a instrução CompileMemory nos mostra uma diferença de 8(oito) compilações a menos realizada no passo 11 em comparação com o passo 12, conforme ilustra a Figura 5 abaixo:
HypotheticalIndex5
Figura 5 – Comparativo de resultados apresentados na instrução CompileMemory.
Poxa vida, analisando friamente esta é uma diferença tão pequena que talvez não seja necessário se preocupar ou até mesmo querer entender o que pode ter acontecido. Mas DBA que é DBA de verdade não gosta de se deparar com estas situações em seu ambiente, menos ficar sem uma possível resposta, por mais que muitas vezes ela até mesmo não exista.
Então se você quiser realmente saber o que pode ter influenciado o SQL Server mais especificamente o Database Engine e seus componentes dentre eles o Query Optimizer e o Execution Plan a apresentar este resultado não deixe de acessar o próximo post dedicado aos índices hipotéticos, então nos vemos no #09 Para que serve.
Até lá………..

É isso ai galera, chegamos ao final de mais post da sessão Para que serve!

Espero que você tenha gostado, que as informações compartilhadas aqui possam lhe ajudar a se tornar cada vez um profissional de banco de dados reconhecido e valorizado, um dos papéis na área de tecnologia mais importantes para qualquer empresa.

Reconher o verdadeiro papel de um DBA dentro de sua estrutura, é reconhecer o verdadeiro valor de seus dados e como eles podem se tornar uma infomação valiosa para sua tomada de decisão.

Caso deseje acessar os posts anteriores desta sessão, utilize os links listados abaixo: