Short Scripts – Março 2017


Hoje é sexta – feira, sexta – feira…

Salve, salve comunidade e amantes de bancos de dados e SQL Server, Tudo bem? Mais uma final de semana próximo após uma longa semana de muito trabalho, se eu for falar de muito trabalho, sinceramente  esta semana foi complicada, repleta de novidades e muita troca de conhecimento.

Conforme o prometido no final de 2016, estou retornando com o primeiro post da sessão Short Scripts, sessão criada a alguns anos no meu blog que lentamente esta conseguindo ajudar diversos profissionais da área de banco de dados na busca por exemplos de códigos que possam solucionar ou elucidar na resolução de um determinado problema.

O post de hoje

Como já destaquei acima, este é o primeiro post de 2017 dedicado exclusivamente a sessão Short Scripts, na relação de scritps selecionados para hoje, você vai poder encontrar códigos relacionados com os seguintes assuntos:

  • Auditoria,
  • Comando Intersect,
  • Comando OpenQuery,
  • Comando Order By,
  • Datatype Char,
  • Datatype Int,
  • DMF Sys.dm_exec_sessions,
  • DMV Sys.system_internals_partitions,
  • DMV Sys.system_internals_allocation_units,
  • Função Substring,
  • Índices,
  • Informações sobre conexão de usuário,
  • Páginas de Dados,
  • Trigger, e
  • Variáveis.

Então mãos no teclado, a seguir apresento os códigos e exemplos selecionados para o Short Script – Março 2017. Vale ressaltar que todos os scripts publicados nesta sessão são devidamente testados antes de serem publicados, mas isso não significa que você pode fazer uso dos mesmo em seu ambiente de produção, vale sim todo cuidado possível para evitar maiores problemas. Fique a vontade para compartilhar, comentar, melhorar cada um destes códigos.

Short Scripts

— Short Script 1 – Realizando Auditoria in Live —

SELECT [Spid] = session_Id
, ecid
, [Database] = DB_NAME(sp.dbid)
, [User] = nt_username
, [Status] = er.status
, [Wait] = wait_type
, [Individual Query] = SUBSTRING (qt.text,
er.statement_start_offset/2,
(CASE WHEN er.statement_end_offset = -1
THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), qt.text)) * 2
ELSE er.statement_end_offset END –
er.statement_start_offset)/2)
,[Parent Query] = qt.text
, Program = program_name
, Hostname
, nt_domain
, start_time
FROM sys.dm_exec_requests er
INNER JOIN sys.sysprocesses sp ON er.session_id = sp.spid
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(er.sql_handle)as qt
WHERE session_Id > 50              — Ignore system spids.
AND session_Id NOT IN (@@SPID)     — Ignore this current statement.
ORDER BY 1, 2
Go

— Short Script 2 – Utilizando comando Intersect com Datatypes Char e Int —

Create Table #A (x Char(2));
Go
Insert Into #A Values (‘1’);
Insert Into #A Values (‘6’);
Insert Into #A Values (‘2’);
Insert Into #A Values (‘3’);
Insert Into #A Values (‘5’);
Insert Into #A Values (‘5’);
Insert Into #A Values (‘6’);
Insert Into #A Values (‘9’);
Go
Create Table #B (M BigInt);
Go
Insert Into #B Values(5);
Insert Into #B Values(5);
Insert Into #B Values(6);
Insert Into #B Values(7);
Insert Into #B Values(7);
Go
— (Select #1)
SELECT x AS ‘Select #1’ FROM #A
INTERSECT SELECT M FROM #B
Go
— (Select #2)
SELECT DISTINCT(x) AS ‘Select #2’
FROM #A LEFT OUTER JOIN #B
ON #A.x = #B.M
Go
— (Select #3)
SELECT DISTINCT(x) AS ‘Select #3’
FROM #A LEFT OUTER JOIN #B
ON #A.x = #B.M
Go
— (Select #4)
SELECT DISTINCT(x) AS ‘Select #4’
FROM #A INNER JOIN #B
ON #A.x = #B.M
Go
— (Select #5)
SELECT x AS ‘Select #5’
FROM #A INNER JOIN #B
ON #A.x = #B.M
Go
— Short Script 3 – Utilizando comando OpenQuery com variáveis —
— Valores Básicos —
DECLARE @TSQL varchar(8000), @VAR char(2)
SELECT  @VAR = ‘teste’
SELECT  @TSQL = ‘SELECT * FROM OPENQUERY(MeuLinkedServer,”SELECT * FROM MinhaTabela WHERE User = ””’ + @VAR + ”””’)’
EXEC (@TSQL)
Go
— Query Complexa —
DECLARE @OPENQUERY nvarchar(4000), @TSQL nvarchar(4000), @LinkedServer nvarchar(4000)
SET @LinkedServer = ‘MyLinkedServer’
SET @OPENQUERY = ‘SELECT * FROM OPENQUERY(‘+ @LinkedServer + ‘,”’
SET @TSQL = ‘SELECT au_lname, au_id FROM pubs..authors”)’
EXEC (@OPENQUERY+@TSQL)
— Use o Sp_executesql procedimento armazenado —
DECLARE @VAR char(2)
SELECT  @VAR = ‘CA’
EXEC MyLinkedServer.master.dbo.sp_executesql
N’SELECT * FROM pubs.dbo.authors WHERE state = @state’,
N’@state char(2)’,
@VAR
Go
— Short Script 4 – Realizando order by com base na função SubString —
Declare @Tabela Table
(Codigo VarChar(15))
Insert Into @Tabela Values(‘191-XXX-003’)
Insert Into @Tabela Values(‘192-XXX-003’)
Insert Into @Tabela Values(‘193-XXX-003’)
Insert Into @Tabela Values(‘194-XXX-003’)
Insert Into @Tabela Values(‘195-XXX-003’)
Insert Into @Tabela Values(‘191-XXX-001’)
Insert Into @Tabela Values(‘192-XXX-001’)
Insert Into @Tabela Values(‘193-XXX-001’)
Insert Into @Tabela Values(‘194-XXX-001’)
Insert Into @Tabela Values(‘195-XXX-001’)
Insert Into @Tabela Values(‘191-XXX-002’)
Insert Into @Tabela Values(‘192-XXX-002’)
Insert Into @Tabela Values(‘193-XXX-002’)
Insert Into @Tabela Values(‘194-XXX-002’)
Insert Into @Tabela Values(‘195-XXX-002’)
Select * from @Tabela
Order By SubString(codigo,Len(Codigo)-2,3) Asc
Go
— Short Script 5 – Monitorando querys em execução —
SELECT
DES.SESSION_ID,
DES.CPU_TIME,
DES.READS,
DES.WRITES,
DES.LOGICAL_READS,
DES.ROW_COUNT,
DER.SESSION_ID,
DES.STATUS,
DES.HOST_NAME,
DES.PROGRAM_NAME,
DES.LOGIN_NAME,
DES.ORIGINAL_LOGIN_NAME,
DEC.CLIENT_NET_ADDRESS,
DEC.AUTH_SCHEME,
DEC.NET_TRANSPORT,
SUBSTRING(T.[TEXT], DER.[STATEMENT_START_OFFSET] / 2,
COALESCE(NULLIF(DER.[STATEMENT_END_OFFSET], – 1) / 2, 2147483647)) AS COMANDO
FROM
SYS.DM_EXEC_SESSIONS AS DES
INNER JOIN SYS.DM_EXEC_REQUESTS DER
ON DER.BLOCKING_SESSION_ID = DES.SESSION_ID
INNER JOIN SYS.DM_EXEC_CONNECTIONS DEC
ON DEC.SESSION_ID = DES.SESSION_ID
INNER JOIN SYS.DM_EXEC_REQUESTS DER2
ON DER2.SESSION_ID = DES.SESSION_ID
CROSS APPLY SYS.DM_EXEC_SQL_TEXT(DER.[SQL_HANDLE]) AS T
GO
— Short Script 6 – Identificando tabelas e suas respectivas páginas de dados —
— Exemplo 1: —
SELECT P.partition_id,
OBJECT_NAME(P.object_id) As ObjectName,
U.allocation_unit_id,
SU.First_Page,
SU.Root_Page,
SU.First_IAM_Page
From Sys.Partitions As P INNER JOIN Sys.Allocation_Units As U
ON P.hobt_id = U.container_id
Inner Join Sys.system_internals_allocation_units SU
On u.allocation_unit_id = su.allocation_unit_id
Go
— Exemplo 2: —
SELECT SIP.partition_id,
OBJECT_NAME(SIP.object_id) As ObjectName,
sip.rows,
SU.First_Page,
SU.Root_Page,
SU.First_IAM_Page
From Sys.system_internals_partitions As SIP Inner Join Sys.system_internals_allocation_units SU
On sip.partition_id = su.allocation_unit_id
Go
— Short Script 7 – Identificando índices com Escrita Excessiva —
— Quantidade de Índices com Escrita Excessiva em comparação a leitura —
SELECT  OBJECT_NAME(s.object_id),
i.name,
i.type_desc
FROM    sys.dm_db_index_usage_stats s WITH ( NOLOCK ) Inner JOIN sys.indexes i WITH (NOLOCK)
ON s.index_id = i.index_id
AND s.object_id = i.object_id
WHERE OBJECTPROPERTY(s.[object_id], ‘IsUserTable’) = 1
AND s.database_id = DB_ID()
AND s.user_updates > ( s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups )
AND s.index_id > 1
Go
— Quantidade de Índices com Escrita Excessiva —
SELECT  COUNT(*)
FROM    sys.dm_db_index_usage_stats s WITH ( NOLOCK )
WHERE   OBJECTPROPERTY(s.[object_id], ‘IsUserTable’) = 1
AND s.database_id = DB_ID()
AND s.user_updates > ( s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups )
AND s.index_id > 1
Go
— Short Script 8 – Identificando o espaço ocupado por conexões em uso —
SELECT A.session_id,
B.host_name, B.Login_Name ,
(user_objects_alloc_page_count + internal_objects_alloc_page_count)*1.0/128 as TotalalocadoMB,
D.Text
FROM sys.dm_db_session_space_usage A Inner JOIN sys.dm_exec_sessions B
ON A.session_id = B.session_id
Inner JOIN sys.dm_exec_connections C
ON C.session_id = B.session_id
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(C.most_recent_sql_handle) As D
WHERE A.session_id > 50
and (user_objects_alloc_page_count + internal_objects_alloc_page_count)*1.0/128 > 100 — Ocupam mais de 100 MB
ORDER BY totalalocadoMB desc
COMPUTE sum((user_objects_alloc_page_count + internal_objects_alloc_page_count)*1.0/128)
Go
— Short Script 9 – Obtendo a diferença de datas entre registro anterior e o próximo registro —
Create Table Datas
(ID Int Identity(1,1),
DataInicio Date,
DataFinal Date)
Go
Insert Into Datas Values (GETDATE(), GETDATE()+30)
Insert Into Datas Values (GETDATE()+1, GETDATE()+20)
Insert Into Datas Values (GETDATE()+2, GETDATE()+10)
Insert Into Datas Values (GETDATE(), GETDATE()+5)
Go
— Exemplo 1 —
Select I.ID, I.DataInicio, F.DataFinal,
DateDiff(D, I.DataInicio, F.DataFinal) As Intervalo
From Datas I Left Join Datas F
On I.ID = F.ID + 1

Go

— Exemplo 2 —
SELECT
[current].Id,
[current].Time CurrentValue,
[next].Time          NextValue
FROM #temp AS [current] LEFT JOIN #temp AS [next]
ON [next].Id = (SELECT MIN(Id) FROM #temp

                                 WHERE Id > [current].Id)
Go
— Short Script 10 – Criando um trigger condicional —
–Criando a Table de Novos Produtos–
Create Table NovosProdutos
(Codigo Int Identity(1,1),
Descricao VarChar(10))
–Criando a Table de Histórico Novos Produtos–
Create Table HistoricoNovosProdutos
(Codigo Int,
Descricao VarChar(10))
Go
–Inserindo valores —
Insert Into Novosprodutos Values(‘Arroz’)
Insert Into Novosprodutos Values(‘Arroz1’)
Insert Into Novosprodutos Values(‘Arroz2’)
Insert Into Novosprodutos Values(‘Arroz3’)
Go
–Criando a Trigger para controle de histórico–
Create TRIGGER T_Historico
ON NovosProdutos
for update
AS
IF (Select Descricao from Inserted) <> (Select Descricao from Deleted)
BEGIN
INSERT Into HistoricoNovosProdutos (Codigo, Descricao)
SELECT Codigo, Descricao FROM INSERTED
END
Go
–Fazendo os teste —
Update NovosProdutos
Set Descricao=’Arroz 4′
Where Codigo = 1
Go
Update NovosProdutos
Set Descricao=’Arroz1′
Where Codigo = 2
Go
Select * from NovosProdutos
Go

Muito bem, mais uma relação de short scripts acaba de ser compartilhada, mesmo sendo denominados short entre aspas “pequenos”, posso garantir que todos estes exemplos são de grande importância e apresentam um valor e conhecimento do mais alto nível.


Chegamos ao final de mais um Short Scripts, espero que este material possa lhe ajudar, ilustrando o uso de alguns recursos e funcionalidades do Microsoft SQL Server.

Acredito que você tenha observado que estes códigos são bastante conhecidos em meu blog, todos estão relacionados aos posts dedicados ao Microsoft SQL Server publicados no decorrer dos últimos anos.

Boa parte deste material é fruto de um trabalho dedicado exclusivamente a colaboração com a comunidade, visando sempre encontrar algo que possa ser a solução de um determinado problema, bem como, a demonstração de como se pode fazer uso de um determinado recurso.

Links

Caso você queira acessar os últimos posts desta sessão, não perca tempo acesse os links listados abaixo:

Agradecimento

Mais uma vez obrigado por sua visita, um forte abraço…

Nos encontramos em breve nos próximos posts desta e outras sessões do meu blog, valeu.

#13 – Para que serve


Muito boa noite galera, tudo bem?

Noite de sábado, temperatura agradável, galera curtindo uma pizza, balada entre outras coisas e eu estou aqui para compartilhar com você mais um post da minha sessão Para que serve, hoje o post de número 13. Você esta pensando, post de número 13 não é nada muito “ospicioso” como diária um personagem de novela (kkkkk).

Que nada vamos em frente não se preocupe com este número, tenho a certeza que este post será muito legal e apresentará informações de alto astral relacionada ao novo Microsoft SQL Server 2016.

Como você já deve ter percebido os posts relacionados a esta sessão tem o objetivo de apresentar ou demonstrar como  códigos de exemplo, aplicativos, utilitários, enfim recursos relacionados diretamente á banco de dados ou gerenciadores de bancos de dados podem ser utilizados como uma possível solução de problemas, bem como, orientar na sua forma de utilização.

Após esta tradicional saudação, chegou a hora de falar sobre o #13 – Para que serve de hoje, tenho a certeza que você vai gostar.

No post de hoje, vou a destacar uma das mais aguardados melhorias relacionadas ao SQL Server, estou me referindo a capacidade de consultor os histogramas de estatísticas de processamento de forma programada, isso mesmo, agora a partir da nova atualização cumulativa do SQL Server 2016 SP1, conhecida como Cumulative Update 2, temos duas novas DMF – Dynamic Management Function – Função de Gerenciamento Dinâmico que nos permitem de forma direta através do uso do comando Select obter informações sobre os histogramas e dados estatísticos.

Vou fazer um pequeno suspense, não vou revelar o nome de ambas as DMFs, somente no decorrer deste post você vai conhece-las.

Muito bem, após deixar este gostinho de quero mais, chegou a hora de conhecer estas novas funcionalidades e ver como podemos aplicar isso no nosso ambiente.

Como aqui o #13 – Para que serve – Uma nova e mais fácil maneira de obter informações sobre o histograma de estatísticas no Microsoft SQL Server 2016 SP1 –

Introdução

Quando se referimos a estatísticas de bancos de dados, estatísticas de processamento ou estatísticas de consumo de operadores do plano de execução, estamos na verdade se referindo ao bom e velho conceito de estatísticas, o qual devemos voltar no tempo para entender melhor se realmente quisermos saber a importância deste assunto, para este post este não é o foco, na verdade o que eu quero é mostrar que a partir da nova atualização cumulativa aplicada para o Service Pack 1 do SQL Server 2016 os times de engenheiros e desenvolvedores do SQL Server introduziram no produto duas novas DMF denominadas sys.dm_db_stats_histogram e sys.dm_db_stats_properties, onde através do uso destas novas DMFs podemos obter todas as informações relacionadas as estatísticas de processamento de nossas querys e principalmente o histograma de maneira mais rápida, fácil e principalmente legível, pois particularmente falando ler o histograma através do comando DBCC Show_Statistics não era nada fácil(kkkkk).

Vamos conhecer um pouco mais sobre cada DMF para entender melhor seu funcionamento:

sys.dm_db_stats_histogram: Retorna o histograma de estatísticas para o objeto de banco de dados especificado (tabela ou exibição indexada) no atual SQL Server banco de dados. Semelhante ao DBCC SHOW_STATISTICS WITH HISTOGRAM.

Ao executar esta nova DMF o Microsoft SQL Server 2016 apresentará uma tabela de resultado contendo o seguinte conjunto de colunas, conforme a Tabela 1 ilustra:

Nome da coluna

Column name
Tipo de dados Description
object_id int ID do objeto (tabela ou exibição indexada) para o qual as propriedades do objeto de estatísticas serão retornadas.
stats_id int ID do objeto de estatísticas. É exclusiva na tabela ou exibição indexada. Para obter mais informações, veja sys.stats.
step_number int O número da etapa do histograma.
range_high_key sql_variant Valor da coluna associada superior de uma etapa do histograma. O valor da coluna também será denominado um valor de chave.
range_rows real Número estimado de linhas cujo valor de coluna fica dentro de uma etapa do histograma, excluindo-se o limite superior.
equal_rows real Número estimado de linhas cujo valor de coluna é igual ao limite superior da etapa do histograma.
distict_range_rows bigint Número estimado de linhas com um valor de coluna distinto dentro de uma etapa do histograma, excluindo-se o limite superior.
average_range_rows real Número médio de linhas com valores de colunas duplicados em uma etapa de histograma, exceto o limite superior (RANGE_ROWS / DISTINCT_RANGE_ROWS para DISTINCT_RANGE_ROWS > 0).

sys.dm_db_stats_properties: Retorna propriedades de estatísticas para o objeto de banco de dados especificado (tabela ou exibição indexada) no banco de dados do SQL Server atual. Para tabelas particionadas, consulte a DMF sys.dm_db_incremental_stats_properties.

Ao executar esta nova DMF o Microsoft SQL Server 2016 apresentará uma tabela de resultado contendo o seguinte conjunto de colunas, conforme a Tabela 2 ilustra:

Nome da coluna Tipo de dados Description
object_id int ID do objeto (tabela ou exibição indexada) para o qual as propriedades do objeto de estatísticas serão retornadas.
stats_id int ID do objeto de estatísticas. É exclusiva na tabela ou exibição indexada. Para obter mais informações, veja sys.stats.
last_updated datetime2 Data e hora da última atualização do objeto de estatísticas.
rows bigint O número total de linhas da tabela ou exibição indexada na última atualização das estatísticas. Se as estatísticas forem filtradas ou corresponderem a um índice filtrado, o número de linhas talvez seja menor do que o número de linhas na tabela.
rows_sampled bigint O número total de linhas amostradas para cálculos de estatísticas.
etapas int O número de etapas no histograma. Para obter mais informações, veja DBCC SHOW_STATISTICS.
unfiltered_rows bigint O número total de linhas da tabela antes da aplicação da expressão de filtro (para estatísticas filtradas). Se as estatísticas não forem filtradas, unfiltered_rows será igual ao valor retornado na coluna de linhas.
modification_counter bigint Número total de modificações da coluna de estatísticas principal (a coluna em que o histograma é criado) desde que as últimas estatísticas de tempo foram atualizadas.

Essa coluna não mantém informações para tabelas com otimização de memória.

Agora que o segredo foi revelado, podemos começar a pensar na maneira que estas novas DMFs podem ser utilizadas, para tal vamos fazer uso do banco de dados analítico: AdventureworksDW2016CTP3 disponível para download através do link: http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=49502

Utilizando as novas DMFs

Seguindo em frente vamos começar nossa prática, para tal a primeira coisa a fazer é executar o bloco de código 1 declarado abaixo, antes clique no botão Include Actual Execution Plan em seu Management Studio, pois vamos realizar uma análise após a execução.

— Bloco de Código 1 —

Figura 1 – Instrução select declarada para o bloco de código 1.

Após a execução deste bloco de código obtemos o seguinte conjunto de dados relacionados ao operador Clustered Index Scan, conforme a Figura 2 apresentada abaixo:

Figura 2 – Dados relacionadas ao operador Clustered Index Scan.

Note que estou destacando na figura os dados referentes aos seguintes elementos:

  • Number of Rows Read;
  • Actual Number of Rows;
  • Estimated Number of Rows; e
  • Estimated Number of Rows to be Read.

Você pode estar se perguntando, o porque o Junior Galvão acabou destacados estes valores na Figura 2? A resposta é muito simples, uma das maneiras para tentar entender o comportamento do SQL Server no processamento de seus operadores e procurar ter uma ideia de estatísticas de processamento é justamente através da leitura e entendimento destes quatro conjunto de dados, o que posso dizer que não é a melhor forma para se encontrar informações sobre processamento e estatísticas.

Agora imagine que todas as vezes que você desejar obter informações sobre as estatísticas de processamento e como elas estão armazenadas e seus status, pois bem, é justamente neste ponto que agora no novo SQL Server 2016 SP1 CU 2 você terá facilmente a capacidade de fazer isso acontecer, para tal vamos executar o bloco de código 2 fazendo uso da nova DMF, sys.dm_db_status_histogram.

— Bloco de Código 2 —

Figura 3 – Bloco de código 2.

Observe que estamos fazendo uso da nova DMF sys.dm_db_status_histogram e neste momento nosso Management Studio deverá ter retornado um conjunto de linhas conforme a Figura 4 abaixo ilustra:

Figura 4 – Conjunto de dados estatísticas referentes ao processamento do bloco de código 2.

Ao analisarmos a Figura 4 podemos notar facilmente o conjunto de linhas de retornado contendo todas as informações relacionadas ao histograma da estatísticas de número 2 para a tabela [dbo].[FactResellerSales]. Tenho a certeza que você tão surpreso quanto eu quando executei pela primeira vez este mesmo bloco de código, realmente é assustador a facilidade que temos agora em entender o histograma.

Sensacional, mas como o SQL Server consegui apresentar estes dados desta maneira? Como de costume a resposta é simples, através da capacidade de utilizar em tempo de execução uma Table Valued Function denominada DM_DB_STATS_HISTOGRAM, ou seja, uma função que armazena valores em uma determinada tabela utilizada especificamente para esta nova DMF, a comprovação disso esta na Figura 5 que ilustra o plano de execução utilizado para o processamento do bloco de código 2.

Figura 5 – Plano de execução gerado para o processamento do bloco de código 2.

Continuando nossa jornada, o próximo passo é fazer uso da outra DMF, no caso a sys.dm_db_stats_properties, onde a qual vamos nos permitir obter o mesmo conjunto de valores referente ao cabeçalho da estatística o mesmo realizado através do comando DBCC SHOW_STATISTICS com a opção WITH STATS_HEADER.

Vamos então executar o bloco de código 3 apresentado a seguir:

Figura 7 – Bloco de código 3.

E qual será o resultado obtido após o processamento do bloco de código 3? A resposta é apresentada na Figura 7 a seguir:

Figura 7 – Resultado do processamento do bloco de código 3.

Show de bola, temos exatamente o mesmo conjunto de dados retornados pela DMF sys.dm_db_stats_properties da mesma forma que teríamos se estivéssemos utilizando do bom e velho DBCC SHOW_STATISTICS, não é realmente fantástico, só de imaginar a capacidade de possibilidades que teremos de utilizar estes dados a partir de agora realmente é algo surreal.

Da mesma forma que o SQL Server 2016 SP1 CU2 utiliza uma Table Valued Function para armazenar e apresentar os consumidos e coletados pelo processamento da sys.dm_db_status_histogram, também é utilizada uma outra Table Valued Function para o processamento da sys.dm_db_stats_properties denominada DM_DB_STATS_PROPERTIES.

Para finalizar nossa brincadeira e mostrar como estas novas funcionalidades podem nos ajudar, vamos utilizar o bloco de código 4 para através dele conseguir especificar uma determinada range_key existe em nossas estatísticas. Poxa vida especificar em um comando select qual determinada faixa de valores estatísticas nós queremos obter dados realmente é acima do que estávamos pensando, por incrível que isso possa parecer, é totalmente possível de ser feito a partir de agora.

— Bloco de Código 4 —

Figura 8 – Retorno de dados referentes ao filtro da faixa de valores.

Putz, que coisa louco, meu deus, temos com base no bloco de código 4 a comprovação que podemos através do uso de outras DMFs inline retornado dados estatísticos com base em filtros ou predicados declarados na cláusula where existente na linha 26 onde, a coluna sh.range_high_key é justamente uma coluna pertencente a nova DMF sys.dm_db_stats_histogram.

Que loucura isso, fora de série esta nova capacidade do SQL Server, fantástico, inimaginável, fora do comum o que o time de engenheiros do SQL Server fizeram desta vez, show.

Referências

https://msdn.microsoft.com/library/mt794645.aspx

https://blogs.msdn.microsoft.com/sql_server_team/easy-way-to-get-statistics-histogram-programmatically/

https://support.microsoft.com/en-us/help/4013106/cumulative-update-2-for-sql-server-2016-sp1

http://msdn.microsoft.com/library/jj553546.aspx

http://msdn.microsoft.com/library/ms174384.aspx

https://msdn.microsoft.com/pt-br/library/mt761751.aspx

https://msdn.microsoft.com/pt-br/library/ms177623.aspx

Links

Caso você ainda não tenha acessado os posts anteriores desta sessão, fique tranquilo é fácil e rápido, basta selecionar um dos links apresentados a seguir:

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/01/23/12-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/12/16/11-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/11/15/10-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/10/08/09-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/08/06/07-para-que-serve/

Conclusão

A maneira como nossos dados estão constantemente sendo processados é algo que a cada dia um DBA ou profissional de banco de dados se pergunta. Saber em qual momento uma determinada query, transação ou simplesmente um comando select pode ocasionar algo tipo de impacto em nosso ambiente ainda é mais preocupante. Foi justamente pensando nisso que a Microsoft e seu time de profissionais que trabalham com o SQL Server buscaram responder a partir da disponibilidade das duas novas DMFs: sys.dm_db_stats_histogram e sys.dm_db_stats_properties recursos adicionados na versão 2016 SP1 e disponível também para próximas versão do SQL Server, dentre elas a SQL Server vNext.
Esta nova maneira de acessar e consultar os dados coletados e armazenados no histograma poderá ajudar em muito os profissionais de banco de dados e desenvolvedores a entender como seus estatísticas de processamento de dados estão sendo afetadas com base nos processos de manipulação.
Neste post você pode mais uma vez observar que o Microsoft SQL Server esta em constante evolução, um dos produtos mais prestigiados pela Microsoft, buscando sempre trazer melhorais e inovações, algo de extrema importância para qualquer profissional que trabalha com esta tecnologia.

Agradecimentos

Mais uma vez obrigado por sua visita, agradeço sua atenção, fique a vontade para enviar suas críticas, sugestões, observações e comentários.

Nos encontramos em breve, até lá…..

Azure SQL Data Warehouse agora está disponível em 27 regiões


A Microsoft anunciou nesta semana em seu blog que o Azure SQL Data Warehouse agora está disponível em 27 regiões em todo o mundo.

As quatro novas regiões onde o banco de dados está disponível são: Germany Central, Germany Northeast, Korea Central e Korea South.

Em setembro de 2016 a empresa anunciou a disponibilidade no Brasil e em mais três regiões (North Europe, Japan East e Australia Southeast), elevando o total de regiões  época para 18.

Azure SQL Data Warehouse

De acordo com a Microsoft, o Azure SQL Data Warehouse é um banco de dados baseado em nuvem e expansível com capacidade de processar volumes imensos de dados, relacionais e não relacionais. Criado em arquitetura MPP (processamento paralelo maciço), o SQL Data Warehouse pode lidar com sua carga de trabalho corporativa.

– Combina o banco de dados relacional do SQL Server com os recursos de expansão na nuvem do Azure. Você pode aumentar, diminuir, pausar ou retomar a computação em segundos. Você economiza custos expandindo a CPU quando for necessário e cortando o uso durante os horários de pico.

Azure SQL Data Warehouse agora está disponível em 27 regiões

– Aproveita a plataforma do Azure. É fácil de implantar, apresenta uma manutenção tranquila e é totalmente tolerante a falhas graças aos backups automáticos.

– Complementa o ecossistema do SQL Server. Você pode desenvolver com o T-SQL (Transact-SQL) do SQL Server e ferramentas conhecidas.

Saiba mais sobre o Azure SQL Data Warehouse aqui e confira os preços clicando aqui.

Fontes e Direitos Autorais: Baboo.com –

Atualização Cumulativa 8 para SQL Server 2012 SP3


A Microsoft disponibilizou para download nesta semana a Atualização Cumulativa 8 para SQL Server 2012 SP3. O Service Pack 3 (ou SP3) foi lançado em novembro de 2015.

O SP3 trouxe novidades como:

• Aprimoramentos de escalabilidade e desempenho para o mecanismo de armazenamento.

• Melhorias no desempenho da verificação de consistência.

• Dicas de consulta para fornecer controle granular enquanto estiver usando o Resource Governor.

• Adicionais recursos por meio de melhorias na DMV, Extended Events e planos de consulta de monitoramento.

• Melhorias no desempenho ao abrir e ler arquivos XEL usando leitor XEvent Linq.

De acordo com a Microsoft, a Atualização Cumulativa 8 contém as correções para problemas encontrados depois do lançamento do SP3.

As atualizações cumulativas do SQL Server são certificadas com os mesmos níveis de confiabilidade dos Service Packs e podem ser instaladas sem maiores problemas nas empresas.

Atualização Cumulativa 8 para SQL Server 2012 SP3

Entre os bugs corrigidos por esta atualização estão um que faz com que um vazamento de memória no SQLWEP cause erros no processo Wmiprvse.exe, um que faz com que o Erro 5262 seja exibido quando você executa DBCC CHECKDB na réplica primária no SQL Server e um que faz com que o erro  “Partition cannot contain column segments of different data versions” seja exibido durante o processamento de dados em uma partição em certos cenários.

A lista completa os bugs corrigidos pode ser encontrada no artigo KB4013104 publicado no site de suporte da Microsoft.

Atualização Cumulativa 8 para SQL Server 2012 SP3
A Microsoft disponibilizou para download nesta semana a Atualização Cumulativa 8 para SQL Server 2012 SP3. O Service Pack 3 (ou SP3) foi lançado em novembro de 2015

A Atualização Cumulativa 8 para SQL Server 2012 SP3 está disponível para download aqui.

Fontes e Direitos Autorais: Baboo.com –

Atualização Cumulativa 2 para SQL Server 2016 SP1


A Microsoft disponibilizou para download nesta segunda-feira a Atualização Cumulativa 2 para SQL Server 2016 SP1.

O primeiro Service Pack do SQL Server 2016 foi lançado pela empresa em 17 de novembro de 2016 e está disponível para download aqui.

SQL Server 2016

O SQL Server 2016 traz recursos críticos inovadores com desempenho em memória e análise operacional integrada. Os recursos de segurança abrangentes, como a tecnologia de criptografia ininterrupta (Always Encrypted), ajudam a proteger seus dados fixos e em movimento, e uma solução avançada de alta disponibilidade e recuperação de desastres acrescenta novos aprimoramentos à tecnologia AlwaysOn.

As organizações terão visões mais aprofundadas de todos os seus dados com novos recursos que vão além da business intelligence, executando a análise avançada diretamente dentro de seus bancos de dados e apresentando visualizações avançadas para oferecer visões de negócios de qualquer dispositivo.

Atualização Cumulativa 2 para SQL Server 2016 SP1

Você também pode se beneficiar da nuvem em hiperescala, com novos cenários híbridos habilitados pela nova tecnologia de banco de dados elástico (Stretch Database), que permite expandir dinamicamente seus dados transacionais a quente e a frio até o Microsoft Azure de forma segura, para que seus dados estejam sempre à disposição para consultas, independentemente do tamanho.

O SQL Server 2016 também oferece uma plataforma de banco de dados completa para a nuvem híbrida, permitindo criar, implantar e gerenciar facilmente soluções que abrangem instalações locais e na nuvem.

Saiba mais sobre ele aqui.

Atualização Cumulativa 2 para SQL Server 2016 SP1

De acordo com a Microsoft, a Atualização Cumulativa 2 para SQL Server 2016 SP1 contém correções para problemas encontrados depois do lançamento do SQL Server 2016 SP1.

Essa atualização cumulativa também inclui todas as correções de todas as atualizações cumulativas anteriores.

O artigo KB4013106 contendo mais informações sobre o que foi corrigido por esta atualização ainda não foi publicado pela Microsoft. Ele estará disponível em breve aqui.

A Atualização Cumulativa 2 para SQL Server 2016 SP1 está disponível para download aqui. Já quem usa o SQL Server 2016 sem o SP1 pode fazer o download da Atualização Cumulativa 5 aqui.

Fontes e Direitos Autorais: Baboo.com –

Microsoft anuncia máquinas virtuais L Series do Azure


A Microsoft anunciou nesta semana novas máquinas virtuais L Series do Azure. Elas são otimizadas para armazenamento e voltadas para aplicações que requerem baixa latência, como bancos de dados NoSQL (como (Cassandra, MongoDB, Cloudera e Redis).

As máquinas virtuais oferecem até 32 núcleos de processamento utilizando processadores da família Intel Xeon E5 v3.

As novas máquinas virtuais L Series do Azure estão disponíveis com quatro tamanhos. A mais básica (Standard_L4s) oferece 4 núcleos de processamento, 32GB de memória e SSD com 678GB.

As máquinas virtuais estão disponíveis inicialmente nas seguintes regiões:

– East US 2
– West US
– Southeast Asia
– Canada Central
– Canada East
– Australia East

Confira os preços clicando aqui.

Máquinas virtuais L Series do Azure:

Microsoft anuncia máquinas virtuais L Series do Azure
Novas máquinas virtuais são otimizadas para armazenamento e voltadas para aplicações que requerem baixa latência, como bancos de dados NoSQL (como (Cassandra, MongoDB, Cloudera e Redis)

Fontes e Direitos Autorais: Baboo.com.br – 

Windows Server Premium Assurance e SQL Server Premium Assurance já estão disponíveis


Anunciados em dezembro passado, os planos Windows Server Premium Assurance e SQL Server Premium Assurance já estão disponíveis para empresas que precisam de mais tempo de suporte para o Windows Server e SQL Server.

Windows Server Premium Assurance e a SQL Server Premium Assurance

De acordo com a Microsoft, estes planos adicionam mais seis anos de suporte para o Windows Server e para o SQL Server. Com isso o tempo mínimo de suporte para estes produtos passa a ser de 16 anos: cinco anos da fase de suporte padrão ou mainstream, cinco anos da fase de suporte estendido e o período extra de seis anos oferecido via Premium Assurance:

Este período adicional de suporte oferece atualizações de segurança classificadas como críticas e como importantes para o Windows Server e SQL Server.

De acordo com o anúncio da Microsoft, as empresas podem comprar os planos Windows Server Premium Assurance e SQL Server Premium Assurance juntos ou separadamente.

Windows Server Premium Assurance e SQL Server Premium Assurance já estão disponíveis

Os dois novos planos já estão disponíveis e os primeiros produtos cobertos por eles são o SQL Server 2008 e 2008 R2, que terão sua fase de suporte estendido encerrada em julho de 2019, e Windows Server 2008 e 2008 R2, que terão sua fase de suporte estendido encerrada em janeiro de 2020.

As ofertas Windows Server Premium Assurance e SQL Server Premium Assurance também são vendidas como complementos para produtos com Software Assurance.

Saiba mais sobre estes planos clicando aqui.

Fontes e Direitos Autorais: Baboo.com –