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Sessão dedicada a apresentar posts selecionados como dicas para o mês ao qual o mesmo foi publicado.

Dica do Mês – Elaborando um rodízio de alunos para volta as aulas na pandemia através do Microsoft SQL Server 2019

Olá, muito bom dia, em especial a você amante de banco de dados relacional, principalmente ao Microsoft SQL Server.

Que bom lhe encontrar aqui em mais um post da sessão Dica do Mês, a qual está passando por algumas mudanças de layout e dinâmica no seu conteúdo para tentar neste momento em que estamos todos em casa oferecer algo mais simples, prático e direto as suas necessidades, tornando a leitura mais direta.

Você já deve ter notado em posts de outras sessões, algumas novidades, como o uso de imagens que se relacionam com o tema, a possibilidade de download do conteúdo do post em arquivo .PDF, o acréscimo da sessão links relacionados ao tema, enfim, alguns ajustes e melhorias que vão sendo realizados ao longo do tempo, de acordo com as sugestões, críticas e observações enviadas diariamente pelos mais de 1200 seguidores aqui presentes neste momento.

Para os posts da sessão Dica do Mês, você vai observar outras novidades, além do conteúdo compartilhado em arquivo .PDF, em adicional uma versão do código fonte compartilhada no formato .TXT, em paralelo a este conteúdo disponibilizado para que você possa trabalhar offline, os códigos fontes aqui presentes no post, serão publicados no formato de imagens (no post versão web, já o arquivo no formato .PDF terá todo o conteúdo do código fonte adicionado no formato original), contendo números de linhas de forma sequência, ao invés de postados de forma separada em blocos de código que as vezes se tornam ilegíveis ou de difícil compreensão, por fim, o uso das imagens é uma forma de lhe proporcionar uma navegação mais limpa, colorida e organizada.

Entretanto, o post continuará sendo dividido com pequenas subdivisões, mas com novas nomenclaturas, dentre elas destaco: Introdução, Materiais e Métodos, Resultados e Conclusões, etc… Enfatizo também o surgimento da subdivisão Código Fonte que vai contemplar a apresentar de todo código fonte em uma única área do post.

Outra mudança já implementada foi a remoção das costumeiras enquetes que antes eram sempre adicionadas ao post como uma forma de contar com a sua participação.

Então vamos em frente! Seja bem-vindo ao post – Elaborando um rodízio de alunos para volta as aulas na pandemia através do Microsoft SQL Server 2019.

Introdução

Estamos vivendo um momento em que toda população mundial está tendo que se adaptar devido as mudanças provocadas pelo já tão falado e temido COVID-19, eu mesmo venho em vários posts debatendo sobre este assunto.

O post de hoje surgiu da necessidade da minha esposa Fernanda Galvão, a qual neste momento está exercendo a função de Diretora Pedagógica na escola em que trabalha aqui na cidade de São Roque, interior do Estado de São Paulo. Dentre o conjunto de responsabilidades, a criação do Rodízio de Alunos é uma das atividades mais importantes para este momento.

De acordo com o conhecimento que ela possui, limitando-se as regras da Secretaria de Educação, Secretaria de Saúde e principalmente respeitando os protocolos criados para se combater e prevenir o Covid-19.

Começamos a criar diretamente no Microsoft Excel toda estrutura base, levando-se ao pé da letra, questões como o número de alunos que devem ir presencialmente a escola, em conjunto com os demais que estão em casa.

Olhando um para o outro, tivemos a real sensação que o buraco começou a ficar mais profundo, complexo e até mesmo cansativo para ser construído manualmente, devido a quantidade de alunos existentes na Escola, ainda mais a forma de se estabelecer a quantidade de dias presentes, foi então que ela com o seu jeitinho me falou: “Pe você não poderia me ajudar, será que não seria possível criar algo que já montasse o rodízio mensal e depois eu somente deixava ela bonitinho….”. E pra variar não tem como falar não!

Não é mesmo…. kkkkkkkkkk

Desta forma, pensei em porque não elaborar algum tipo de código, algoritmo ou até mesmo função que fosse possível definir os alunos e seus respectivos dias da semana, de acordo a regra:

Semanas 1, 3 e 5 – Dias da Semana: Segundas, Quartas e Sextas-Feiras;
Semanas 2 e 4 – Dias da Semana: Terças e Quintas-Feiras.

Em adicional, para se estabelecer de forma mensal um rodízio justo para todos, estabelecemos outra regra condicional:

Semanas 1, 3 e 5 – Alunos com números impares de acordo com a lista de presença; e
Semanas 2 e 4 – Alunos com números pares de acordo com a lista de presença.

De posse destas definições e outras considerações foi definida a elaboração do Rodízio, implementado basicamente como:

Mensal, considerado somente os dias úteis da semana;
O dia base da semana sendo sempre a segunda-feira, independente da data;
Consideração o período de cinco semanas para todo mês; e
A demarcação do dia em que o aluno vai para escola informado através da letra “X” e o dia em que se encontra em cada em branco.

No que se refere aos resultados e forma de apresentação, estarei abordando posteriormente.

Rodízio de Alunos

Pelo menos até o final do mês de fevereiro, as escolas da rede municipal de São Paulo vão continuar funcionando com apenas 35% da capacidade de alunos. Segundo o Estadão apurou, o poder municipal vai reavaliar esse porcentual apenas no início de março. Até lá, vale a regra dos 35%.

De acordo com decreto do governador João Doria (PSDB-SP), as escolas podem receber até 70% de alunos quando as cidades estiverem na fase amarela do plano de flexibilização da quarentena. A partir de segunda-feira, dia 8, a capital paulista ingressa exatamente nesta fase. Os municípios que discordam do avanço na flexibilização precisam publicar decretos informando uma eventual restrição. No dia 27 de janeiro, decreto municipal fixa em 35% a capacidade máxima de alunos.

Em nota ao Estadão, o poder municipal informa que “a cidade permite, neste momento, capacidade máxima de 35% até que as autoridades de saúde permitam a ampliação”. A intenção da prefeitura de São Paulo é “segurar” o porcentual de 35%, mesmo diante da pressão de representantes das instituições particulares.

A volta às aulas ocorre em meio à segunda onda da pandemia de covid-19 no Brasil. O Estado de São Paulo registra nesta sexta-feira, dia 5, o total de 54.324 óbitos e 1.833.163 casos confirmados durante toda a pandemia. Por isso, o posicionamento da Secretaria de Saúde será fundamental na decisão da prefeitura. “As diretrizes para abertura das escolas da rede municipal estão sendo pautadas por estudos realizados pelas autoridades de saúde, como os inquéritos sorológicos”, diz outro trecho da nota da prefeitura.

Rede estadual

As aulas presenciais nas escolas da rede estadual paulista começam nesta segunda-feira, em sistema de rodízio. Cada unidade poderá definir como vai realizar o rodízio e a presença dos estudantes será opcional. Mas o sindicato dos professores aprovou na sexta-feira uma greve contra o retorno. Segundo a Apeoesp, a decisão teve apoio de 81,8% dos professores.

O retorno foi adiado em uma semana. Segundo o secretário estadual da Educação, Rossieli Soares, o adiamento foi definido para facilitar o planejamento das escolas. Rossieli também retirou a obrigatoriedade de os alunos frequentarem as aulas na escola. O retorno passou a ser facultativo nas fases laranja e vermelha.

Vamos avançar mais um pouco em nosso post, conhecer os Materiais e Métodos vamos utilizar para construção do nosso cenário de testes e aplicação do Rodízio de Alunos.

Materiais e Métodos

Como de costume em todas as dicas do mês tenho sempre o cuidado em elaborar um cenário de uso simples e específico para demonstrar como podemos fazer uso de determinadas funcionalidades e características existentes no Microsoft SQL Server sem provocar qualquer tipo de impacto ao seu atual ambiente, este foi e sempre será o meu compromisso.

Destaco a seguir, todos os recursos e configurações necessárias para a construção e execução do post, com uma abordagem, simples e enxuta.

Materiais:

Instância ou Servidor SQL Server instalado Localmente, Virtualizado ou Cloud;
Utilização do SQL Server Management Studio ou Azure Data Studio;
Utilização do Microsoft Excel 2016 ou 2019;
Acesso ao banco de dados Master;
Permissão para criação de tabelas; e
Permissão para alteração do idioma do usuário em tempo de execução.

Métodos:

Criação do banco de dados Aulas;
Criação da Tabela Alunos;
Inserção de dez linhas de registros lógicos na tabela Alunos;
Atualização dos dados armazenados na coluna NomeAluno existente na Tabela Alunos;
Definição das CTEs:
- CTECalendarioMensal;
- CTEDiasDaSemana;
- CTESemana1;
- CTESemana2;
- CTESemana3;
- CTESemana4; e
- CTESemana5.

Código Fonte

A seguir apresento todo código fonte elaborado diretamente no Microsoft SQL Server 2019 através do uso do SQL Server Management Studio 18.7.1 e testado também no Azure Data Studio release de Janeiro 2021:

Observação: Aqui estão os trechos de código fonte elaborados para este post, os quais como eu já destaquei também serão compartilhados em sua integra e formato original no arquivo em .PDF e .TXT.

Estamos caminhando para o término do nosso post, agora vamos conhecer os resultados obtidos após a execução do código fonte aqui compartilhado.

Resultados

Seguindo neste novo formato que estou adotando deste o post anterior, você vai poder observar os resultados obtidos após o processamento do código fonte compartilhado acima.

Para ilustrar e elucidar o que o Microsoft SQL Server nos apresentou de resultado, estarei fazendo uso do Microsoft Excel como recurso adicional de exportação do resultado gerado pelo Management Studio, conforme apresentam as Figuras 1 e 2 respectivamente abaixo:

Figura 1 – Rodízio de alunos elaborado e exportado para o Microsoft Excel.

Figura 2 – Rodízio de alunos apresentado no Microsoft SQL Server Management Studio.

Importante: Gostaria de destacar que a forma de apresentação dos dados, em adicional as nomenclaturas adotadas, estão respeitando as regras utilizadas pela Escola a qual minha esposa trabalha.

Como já abordado anteriormente, a escolha de quais os alunos devem inicialmente ir para Escola e quais devem ficar em casa, foram tratados como requisitos obrigatórios neste momento para elaboração desta primeira versão do rodízio, sabendo-se que a cada nova deliberação do Governo do Estado de São Paulo, teremos da necessidade de se adotar outras regras e definições para criação de um novo rodízio.

Para este momento foi aplicado a chamada regra: 3 por 2, três dias presencialmente na escola e dois de forma remota. No mais, todo código aqui implementado poderá ser adaptado as outras estratégias de rodízio, dentre elas: 2 por 3, 4 por 1 ou 2 por 2.

Em suma, chegamos ao final deste post, espero para que você tenha gostado, do que foi compartilhado. Ressalto que o mesmo surgiu da necessidade de se tentar de forma rápida estabelecer um recurso computacional capaz de automatizar esta necessidade.

Todavia, esta é a primeira versão considerada usual, todo ambiente para alimentar o banco de dados com os dados de alunos, turmas, horários, professores, enfim todo ambiente Escolar está sendo criado, que posteriormente será incorporado a este código.

Versão em PDF e TXT

Agora você vai poder também baixar este post diretamente para seu device, fazer uso do mesmo no momento em que desejar, o qual poderá ser compartilhado livremente ou impresso.

Basta clicar nas opções de imagens abaixo para escolher o formato do arquivo desejado:

Por questões de compatibilidade com a plataforma WordPress, o arquivo .txt foi renomeado, também o acréscimo da extensão .docx, sendo assim, após a realização do download a mesma deve ser removida.

Referências

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Conclusão

Mais uma vez fico surpreendido com toda a capacidade de processamento, flexibilidade e principalmente o potencial existente na linguagem Transact-SQL, a qual nos permite implementar as mais diversas formas se encontrar possíveis soluções ou adaptações as necessidades do dia-a-dia.

Este é o fantástico Microsoft SQL Server, produto tão fascinante que a cada dia eu não consigo deixar de querer estudar, que nos possibilita aprender sempre, transformando conceitos e conhecimentos bem difundidos em fontes de sabedoria e alternativas modernas para a solução de problemas.

Agradecimentos

Agradeço a você por sua atenção e visita ao meu blog. Fique à vontade para enviar suas críticas, sugestões, observações e comentários.

Nos encontramos no próximo post da sessão Dica do Mês a ser publicado em breve.

Um forte abraço.

Até mais.

Dica do Mês – Conhecendo o Intelligent Query Processing através da Scalar User Defined Function Inlining no Microsoft SQL Server 2019

Boa tarde, boa tarde a todos, em especial a você amante de banco de dados relacional, principalmente ao Microsoft SQL Server.

Que bom lhe encontrar aqui em mais um post da sessão Dica do Mês, a qual também está passando por algumas mudanças de layout e dinâmica no seu conteúdo para tentar neste momento em que estamos todos em casa oferecer algo mais simples, prático e direto as suas necessidades, bem como, tornando a leitura mais direta ao assunto sem mais enrolações.

Para os posts da sessão Dica do Mês, você vai poder observar também algumas novidades, além do conteúdo compartilhado em arquivo .PDF, teremos adicionalmente uma versão do código fonte compartilhada no formato .TXT, em paralelo a este conteúdo disponibilizado para que você possa trabalhar offline, os códigos fontes aqui presentes no post, serão publicados no formato de imagens (no post versão web, já o arquivo no formato .PDF terá todo o conteúdo do código fonte adicionado no formato original), contendo números de linhas de forma sequência, ao invés de postados de forma separada em blocos de código que as vezes se tornam ilegíveis ou de difícil compreensão, por fim, o uso das imagens é uma forma de lhe proporcionar uma navegação mais limpa, colorida e organizada.

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Dica do Mês – Concatenando a relação de municípios por Estados através do uso da função Stuff()

Bom dia, boa tarde, boa noite…. Olá pessoal!

Tudo bem? Estou de volta neste finalzinho de férias de começo de ano, com mais um post da sessão Dica do Mês. Você já está preparado para volta as aulas?

Com certeza, todo meu planejamento de atividades, provas, exercícios, seminários, entre outros estão prontos, dediquei os primeiros dias deste mês de janeiro justamente para isso, gosto de me antecipar justamente para ter tempo hábil caso seja necessário fazer alguma alteração.

A primeira dica do mês de 2020 não se relaciona com volta as aulas, na verdade ela surgiu nos últimos dias devido a um estudo que estou fazendo para minha dissertação de mestrado, algo que ainda se encontra meio nebuloso na minha cabeça.

Venho desde o ano de 2017 acompanhando mudanças climáticas nas regiões, estados e municípios do nosso Brasil, o que me fez em 2018 montar um ambiente de estudo com dados reais e hipotéticos para aplicar alguns modelos matemáticos afim de obter dados que possam ser estudados em relação as queimadas ocorridas em pontos específicos.

Dentre estes dados armazenados tenho uma tabela que contempla um pequeno cadastro de Estado, Municípios e Regiões que utilizo em um outro ambiente de Data Warehouse, com base, na metodologia ROLAP (Relational On Line Analitical Processing), técnica que possibilita construir uma estrutura baseada no conceito relacional aplicada a forma de processamento analítica.

Foi baseado mais uma vez neste cenário, em conjunto com os estudos que constantemente venho fazendo que elaborei a ideia para ser apresentada neste post, o qual tem o objetivo básico de demonstrar como podemos fazer uso da função para trabalhar com caracteres string Stuff() existente no Microsoft SQL Server 2008 como podemos concatenar para cada linha de Estados armazenados em minha respectiva tabela a sua lista de municípios, em adicional a quantidade de municípios existentes nesta relação de acordo com o respectivo estado.

Desta forma, sem mais delongas, espero conseguir mitigar a sua curiosidade e apresentar algo interessante. Seja bem-vindo ao post – Dica do Mês – Concatenando a relação de municípios por Estados através do uso da função Stuff().

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Dica do Mês – Identificando os números ausentes em uma sequência numérica

Olá pessoal, bom dia.

Tudo bem? Estamos no ultimo final de semana do mês de Setembro, a primavera chegou, já estamos vivendo a última estação do ano, 2019 voando, passando de forma extremamente rápida, o que muitas vezes não nos deixa perceber o quanto nossa vida é uma correria.

Mesmo com este correira, temos que tentar aproveitar todo tempo disponível dentro das 24 horas diárias para se dedicar também ao que gostamos de fazer, e por isso estou aqui novamente em mais um post do meu blog, que honra ter encontrar aqui neste sábado, sua presença é muito importante.

Ainda mais na sessão Dica do Mês, a qual foi criada á alguns anos com objetivo de compartilhar algo que possa ser considerada como uma dica ou melhores práticas para se trabalhar na área de banco de dados, mais especificamente com o Microsoft SQL Server.

A dica de hoje esta envolvida diretamente com os dados manipulados diariamente por empresas, instituições ou organizações públicas e privadas, me refiro a lançamento feitos através de um SIG – Sistema de Informação Gerencial ou ERP – Enterprise Resource Planning, que muitas vezes utilizamos para dar entrada em lançamento contábeis, movimentações fiscais e financeiras, ou “basicamente” cadastrar uma nota fiscal de recebimento de produto no almoxarifado da empresa.

Para facilitar o entendimento, e server como base de exemplo para nossa dica, dentre as mais diversas áreas, setores e departamentos que constituem uma empresa, selecione para esta dica, uma das mais tradicionais áreas conhecida por muitos como Controle de Estoque vinculado com os lançamentos contábeis.

Mais ainda não ficou claro o objetivo desta dica, não é mesmo? Tenho a certeza que não, mas tenha calma, você vai descobrir a seguir o que estou querendo te apresentar.

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Dica do Mês – Analisando o comportamento do comando DBCC CleanTable.

Olá, bom dia. Tudo bem?

O frio já chegou na sua região? Aqui em São Roque, interior de São Paulo, hoje esta manhã esta sendo considerada até o presente momento a mais fria do ano (eu particularmente adoro o frio).

Fico extremamente contente e honrado com a sua visita ao meu blog, mesmo com todo este frio ter a sua presença aqui é muito importante, ainda mais neste post da sessão Dica do Mês, a qual foi criada á alguns anos com objetivo de compartilhar algo que possa ser considerada como uma dica ou melhores práticas para se trabalhar na área de banco de dados, mais especificamente falando relacionadas ao Microsoft SQL Server.

Posso dizer que o post de hoje é algo bastante simples, vamos conhecer um pouco mais sobre um dos mais tradicioais comandos pertencentes a categoria DBCC – Database Command Console existente no Microsoft SQL Server desde suas versões iniciais.

Estou me referindo ao comando DBCC CleanTable, considerado por muitos DBAs o “Veja, aquele produto de limpeza que utilizamos para tirar a gordura dos fogões e panelas”, ele faz basicamente isso em nossas tabelas. No decorrer deste post vou tentar mostrar como Podemos fazer isso.

Sendo assim, sem mais delongas, vamos em frente, vou tentar mitigar a sua curiosidade e ao mesmo também satisfazer os meus objetivos. Seja bem-vindo ao post – Dica do Mês – Analisando o comportamento do comando DBCC Clean Table.

Introdução

O Microsoft SQL Server apresenta em sua galeria de comandos um conjunto muito particular e exclusivo denominado DBCC – Database Command Console em uma possível tradução para o Português “Comandos de Console de Banco de Dados“, pois bem, este conjunto com categoria de comandos é composta por uma relação bem interessante e diversificada que nos permite fazer uso em diversos cenários, dentre eles por exemplos os comandos: DBCC CheckDB ou DBCC ShrinkFile, ambos muito conhecidos pelos DBAs e Administradores de Banco de Dados, caso você ainda não conheça, com certeza em algum momento terá a oportunidade.

Como já destaquei nesta relação exclusiva de comandos, podemos se deparar com um deles que nos permite aplicar sem qualquer tipo de alteração de configuração, ou mudanças drásticas na estrutura de nosso banco de dados, o que chamamos de remover a gordura de nossas tabelas, talvez você não consiga ou não esteja entendendo o que eu estou definindo como “gordura”, na verdade me refiro por exemplo a aquelas colunas do tipo de dados VarChar, criadas inicialmente em nossas tabelas, mas que ao longo do tempo se tornam colunas praticamente consideradoras espúrias (algo sem sentido ou desnecessário), é ai que entra o nosso amigo DBCC CleanTable, ele tem um papel único e específico justamente para este tipo de cenário, que daqui a pouco eu vou demonstrar, mas antes vamos conhecer um pouquinho sobre este comando.

DBCC CleanTable

Adicionado ao Microsoft SQL Server a partir da edição 2008, o comando DBCC CleanTable possui como papel principal a capacidade de recuperar e liberar o espaço ocupado por colunas existentes em uma tabela consideradas colunas com comprimento variável quando utilizam os seguintes tipos de dados:

Varchar;
Nvarchar;
Varchar(max);
Nvarchar(max);
Varbinary;
Varbinary(max);
Text;
Ntext;
Image;
Sql_variant; e
XML.

Ele recupera espaço anteriormente ocupado por um destes tipos de dados, depois que uma coluna de comprimento variável é descartada, mas não recupera espaço depois que uma coluna de comprimento fixo é descartada.

Mesmo não tem a capacidade de recuperar o espaço ocupado em disco logo após este limpeza na estrutura da tabela, o comando DBCC CleanTable, pode ajudar a melhorar ou até mesmo zerar taxas de fragmentação que possam estar sendo apresentadas justamente em uma tabela devido a utilização destas colunas com comprimentos variáveis.

Considerações

As colunas descartadas forem armazenadas em linha, DBCC CLEANTABLE recuperará espaço da unidade de alocação IN_ROW_DATA da tabela.
Quando as colunas forem armazenadas fora de linha, o espaço será recuperado da unidade de alocação LOB_DATA ou ROW_OVERFLOW_DATA, dependendo do tipo de dados da coluna descartada.Se o espaço recuperado de uma página ROW_OVERFLOW_DATA ou LOB_DATA resultar em uma página vazia, DBCC CLEANTABLE removerá a página. DBCC CLEANTABLE executa como uma ou mais transações.
O espaço recuperado de uma página ROW_OVERFLOW_DATA ou LOB_DATA resultar em uma página vazia, DBCC CLEANTABLE removerá a página. DBCC CLEANTABLE executa como uma -ou mais transações.
Caso não especificado um tamanho de lote, o comando processará a tabela inteira em uma transação e a tabela será bloqueada exclusivamente durante a operação. Para algumas tabelas grandes, o comprimento da única transação e o espaço do log requeridos podem ser muito grandes. Se um tamanho de lote for especificado, o comando executará em uma série de transações, cada qual incluindo o número especificado de linhas.
O comando DBCC CLEANTABLE não pode ser executado como uma transação dentro de outra transação. Essa operação é totalmente registrada. Não há suporte para DBCC CLEANTABLE para uso em tabelas do sistema, tabelas temporárias ou a parte do índice columnstore xVelocity de memória otimizada de uma tabela.

Evite utilizar

O comando DBCC CLEANTABLE não deve ser executado como uma tarefa de manutenção de rotina. Ao invés disso, utilize o DBCC CLEANTABLE depois de fazer mudanças significativas em colunas de comprimento variável em uma tabela ou exibição indexada e necessita recuperar o espaço sem-uso (considerada como área não alocada) prontamente.

Alternativas para o uso do DBCC CleanTable

Uma das possíveis alternativas quando desejamos recuperar o espaço ocupado por colunas de comprimemto variável aplica-se a reconstrução de índices em tabelas ou visões indexadas, mas este recurso pode ser considerado custoso no que se relaciona ao tempo de processamento ou até mesmo alocação de recursos durante sua execução.

Pois bem, agora que já conhecemos um pouco sobre este comando, suas considerações, o quando usar e não usar, vamos avançar um pouco este post, dando início a nosso cenário de estudos afim de analisarmos de uma forma bem simples e artificial como o DBCC CleanTable pode nos ser útil.

NOSSO AMBIENTE

Como de costume vamos utilizar um ambiente isolado dos demais bancos de dados que você possa conter, desta maneira nosso cenário será constituído dos seguintes elementos:

Banco de Dados: TesteDBCCCleanTable;
Arquivo Texto: QueimadasCleanTable (100 MBs – Dados – Queimadas 2002); e
Tabela: QueimadasCleanTable.

Observações

Estaremos fazendo uso de um arquivo texto, o qual é parte importante para nossa análise. O mesmo possui os dados que serão importados para o Microsoft SQL Server, contendo com conjunto real de valores coletados através do portal do INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Especiais, através de seu Banco de Dados de análise de queimadas ocorridas no Brasil ao longo dos últimos 70 anos, sendo considerada uma das mais importantes fontes de dados abertos do Brasil, disponível para qualquer tipo de análise. Particularmente falando, sou um grande admirador do trabalho realizado pelo INPE, o qual eu comecei em 2017 a estudar para um dos meus projetos no mestrado e diretamente relacionados com a minha nova área de estudos: Data Warehouse, Data Mining e BI.
A estrutura apresentada no arquivo texto, não tem por finalidade ou regra ser considerada uma estrutura padronizada, como também, algo que atenda as regras da Normalização, longe disso, todo conjunto de dados, tipos de dados, nomes das colunas e sua composição física e lógica foi definida e criada para atender as regras de negócio muito específicas de um trabalho de mestrado acadêmico, o qual não faz parte deste estudo ou análise.
O objetivo deste post não se realiza a apresentar, demonstrar ou orientar como realizar o procedimento de importação de dados para o Microsoft SQL Server, sendo assim, caso você tenha dúvidas ou dificuldades para realizar este procedimento, acesse: Import and Export Data with the SQL Server Import and Export Wizard.
Logo após a execução do processo de importação dos dados, você notará que nossa tabela e sua estrutura foi criada sem respeitar uma análise de uso de tipos de dados, criação de chaves primárias ou outras considerações que podemos definir como melhores práticas de modelagem de banco de dados. Não foi fique preocupado, pois estaremos realizando toda esta reestruturação logo na sequência.

Avançando mais um pouco, vamos criar nosso banco de dados e logo na sequência começaremos nossa análise, para tais procedimentos, utilizaremos o Bloco de Código 1 abaixo:

— Bloco de Código 1 – Criando nosso cenário —

— Criando o Banco de Dados —

Create Database TesteDBCCCleanTable
Go

— Acessando o Banco de Dados —

Use TesteDBCCCleanTable
Go

Presumo que neste momento você já tenha feito download do arquivo QueimadasTableCleanTable.txt, como também, já tenha realizado a importação dos dados e criação da tabela,.

Ótimo, espero que todo processo de importação de dados tenha ocorrido corretamente, agora com a estrutura criada e acessível, teremos a possibilidade de começar a realizar nossa análise, nosso próximo passo será reestrutura a tabela QueimadasCleanTable, definindo sua chave primária, alterando tipos de dados em determinadas colunas, removendo outras, enfim colocando um pouco de ordem na casa.

Desta forma, vamos utilizar o Bloco de Código 2 a seguir:

— Bloco de Código 2 – Reestruturando a Tabela QueimadasCleanTable —

— Remover a Anulabilidade da coluna CodigoQueimada —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column CodigoQueimada Int Not Null
Go

— Adicionar a coluna chave primária na Tabela QueimadasCleanTable —
Alter Table QueimadasCleanTable
Add Constraint [PK_QueimadasCleanTable_Codigo]
Primary Key (CodigoQueimada)
Go

— Alterando o Tamanho e Tipo de Dados da Coluna Pais —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Pais Char(6) Not Null
Go

— Alterando os tipos de dados e tamanho da coluna Satelite —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Satelite Varchar(10) Not Null
Go

— Alterando os tipos de dados e tamanho das colunas —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Municipio Varchar(40) Not Null
Go

Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Estado Varchar(20) Not Null
Go

Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Bioma Varchar(15) Not Null
Go

— Alterando o formato do dado armazenado na coluna DataHora —
Update QueimadasCleanTable
Set DataHora=Convert(DateTime, DataHora, 102)
Go

— Alterando a Coluna DataHora —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column DataHora DateTime Not Null
Go

— Alterando a Coluna Longitude —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Longitude Numeric(10,5) Not Null
Go

— Alterando a Coluna Latitude —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Latitude Numeric(10,5) Not Null
Go

Ufa, após este longo caminho percorrido, nossa tabela QueimadasCleanTable, deve estar apresentando uma estrutura similar a Figura 1:

Figura 1 – Banco de Dados TesteDBCCCleanTable e Tabela QueimadasCleanTable criados.

Sensacional, agora a brincadeira vai começar, devemos ter basicamente 752.252 (Setecentas e cinquenta e duas mil, duzentas e cinquenta e duas) linhas de registros lógicos inseridas nesta tabela, uma massa de dados interessante e bem diversificada para nosso estudo, afim de confirmarmos nossas massa de dados, vamos executar o Bloco de Código 3 a seguir, para retornarmos em tela uma pequena porção de dados:

— Bloco de Código 3 – Validando uma porção de dados da Tabela QueimadasCleanTable —

Select Top 1000 DataHora,
Satelite,
Pais,
Estado,
Municipio
From QueimadasCleanTable
Go

Após a execução do Bloco de Código 3, você deverá ter obtido em tela, um resultado similar ao apresentado abaixo pelo Figura 2:

Figura 2 – Dados coletados e apresentados em tela após a execução do Bloco de código 3.

Por enquanto nenhuma novidade, nada em especial foi apresentado, não é mesmo? Eu acredito que sim. Agora que toda estrutura da tabela foi refeita, nossos dados foram validados, o que pode estar faltando para fazermos uso do comando DBCC CleanTable?

A resposta é simples, falta identificar quais são as colunas de comprimento variável existentes em nossa tabela que poderemos utilizar para entender o comportamento deste comando, sendo assim, nosso próximo passo será identificar quais seriam as colunas e seus respectivos tipos de dados que formam a estrutura da tabela QueimadasCleanTable, através da execução do Bloco de Código 4 apresentado abaixo:

— Bloco de Código 4 – Identificando as colunas de comprimento variável —

Select st.name As ‘TableName’,
sc.name As ‘ColumnName’,
sc.column_id As ‘ColumnID’,
sty.name As ‘DataType’,
sc.max_length As ‘MaxLength’
from sys.tables st Inner Join sys.columns sc
on st.object_id = sc.object_id
Inner Join sys.systypes sty
on sc.system_type_id = sty.xtype
Where st.name = ‘QueimadasCleanTable’
And sty.name = ‘VarChar’
Order By st.Name Asc, sc.column_id Asc
Go

Note que estamos fazendo uso das conhecidas e tradicionais tabelas de sistema:

sys.tables;
sys.columns; e
sys.systypes.

A execução do Bloco de Código 4 é simples e rápida, a Figura 3 abaixo, deve ilustrar o resultado obtido após sua execução:

Figura 3 – Relação de colunas que utilizam o tipo de dados Varchar() com tamanho variáveis.

Estamos quase lá, já sabemos da existência de 7(sete) colunas que neste momento fazem parte da estrutura da nossa tabela QueimadasCleanTable que nos possibilitam serem utilizadas.

Como eu destaquei anteriormente o comando DBCC CleanTable tem como papel principal recuperar o espaço ocupado por estas colunas, quando as mesmas venham a ser removidas ou sofram alterações em seus tamanhos.

Para que possamos entender de forma clara e didática como o DBCC CleanTable trabalha, temos a necessidade de identificar os espaços ocupados neste momento por nossa tabela, e obrigatoriamente as taxas de alocação e fragmentação de dados, vamos então executar o Bloco de Código 5, o qual vai nos ajudar a identificar o espaçamento ocupado por nossa tabela:

— Bloco de Código 5 – Identificando o espaço e áreas de alocação ocupadas pela Tabela QueimadasCleanTable —

— Identificando os espaços ocupados —

sp_spaceused ‘QueimadasCleanTable’
Go

— Identificando as taxas de alocação, fragmentação e distribuição de registros —

Select object_name(ddips.object_id) As ‘Tabela’,
si.name As ‘Índice’,
convert(decimal(5,2),isnull(ddips.avg_fragmentation_in_percent,0)) As ‘% Média de Fragmentação’,
convert(decimal(5,2),isnull(ddips.avg_page_space_used_in_percent,0)) As ‘% Média de Espaço utilizado’,
ddips.page_count As ‘Páginas’,
ddips.compressed_page_count As ‘Páginas compactadas’,
ddips.record_count As ‘Registros’,
ddips.ghost_record_count As ‘Registros Fantasmas’
From sys.dm_db_index_physical_stats(db_id(), object_id(‘QueimadasCleanTable’),null, null, ‘detailed’) ddips Inner Join sys.indexes si
on si.object_id = ddips.object_id
Go

Acredito que você deve ter observado que o Bloco de Código 5 foi dividido em duas partes, a primeira fazendo uso da System Stored Procedure: SP_SpaceUsed, e a segunda, através da DMF – Dynamic Management Function – sys.dm_db_index_physical_stats.

Como uma forma de ajudar a identificar e entender os dados coletados após a execução deste bloco de código, apresenta abaixo a Tabela 1 com os dados coletados através SP_SpaceUsed e Tabela 2 com os dados coletados através sys.dm_db_index_physical_stats.

Tabela 1 – SP_SpaceUsed – Espaços Ocupados
name	rows	reserved	data	index_size	unused
QueimadasCleanTable	752252	81736 KB	81272 KB	312 KB	152 KB

Ao realizarmos uma breve análise, podemos observar através dos resultados apresentados na Tabela 1, que nosso tabela QueimadasCleanTable, neste momento esta ocupando uma área em disco de quase 82Mbs (Megabytes), sendo 81.2Mbs para dados e 312Kbs (Kilobytes) para índices, com uma área não alocada de 152Kbs.

Tabela 2 – Sys.dm_db_index_physical_stats – Taxas de Fragmentação, Distribuição de Páginas de Dados e Registros
Tabela	Índice	% Média de Fragmentação	% Média de Espaço utilizado	Páginas	Páginas compactadas	Registros	Registros Fantasmas
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.01	99.34	10159	0	752252	0
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.00	44.07	37	0	10159	0
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.00	5.92	1	0	37	0

Já os dados apresentados pela Tabela 2, mostram uma pequena taxa de fragmentação de 0,01 % para nosso índice chave primária: PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable, em sua área de alocação de dados, composta por 10.159 páginas de dados.

Estamos próximos da hora da verdade, com todo esta conjunto de dados coletados, poderemos comprovar como o DBCC CleanTable pode nos ajudar, através do Bloco de Codigo 6, realizaremos a exclusão de 4 (Municipio, Bioma, AreaIndu e FRP) das 7 colunas listadas anteriormente, logo na sequência vamos repetir a execução do Bloco de Código 5 para comprovar que as áreas e espaços ocupados continuam apresentando os mesmos valores, e nosso ultimo passo será executar o DBCC Clean Table.

— Bloco de Código 6 – Removendo as colunas Municipio, Bioma, AreaIndu e FRP —

Alter Table QueimadasCleanTable
Drop Column Municipio, Bioma, AreaIndu, FRP
Go

As colunas foram removidas corretamente, agora vamos repetidar a execução do Bloco de Código 5 na sequência.

— Executar novamente o Bloco de Código 5 —

— Identificando os espaços ocupados —

sp_spaceused ‘QueimadasCleanTable’
Go

— Identificando as taxas de alocação, fragmentação e distribuição de registros —

A Figura 4, vai ilustrar e comprovar que os valores apresentados após a nova execução do Bloco de Código 5, são os mesmos obtidos em sua primeira execução:

Figura 4 – Valores obtidos após a segunda execução do Bloco de Código 5.

E agora chegou o grande momento, vamos executar o Bloco de Código 7, o qual terá a responsabilidade de executar o comando DBCC CleanTable, logo na sequência vamos executar novamente o Bloco de Código 5, e ai sim teremos uma surpresa:

— Bloco de Código 7 – Executando o comando DBCC CleanTable —

Dbcc CleanTable(TesteDBCCCleanTable,’dbo.QueimadasCleanTable’)
Go

Por padrão como boa parte dos comandos DBCCs, o CleanTable, vai retornar na guia de mensagens a seguinte frase:

“DBCC execution completed. If DBCC printed error messages, contact your system administrator.”

Agora repita novamente a execução do Bloco de Código 5, e observe que teremos um novo conjunto de valores apresentados.

— Executar novamente o Bloco de Código 5 —

— Identificando os espaços ocupados —

sp_spaceused ‘QueimadasCleanTable’
Go

— Identificando as taxas de alocação, fragmentação e distribuição de registros —

As tabelas 3 e 4 apresentadas na sequência, vamos nos ajudar a identificar estes novos valores apresentados após a execução do Bloco de Código 7:

Tabela 3 – SP_SpaceUsed – Espaços Ocupados
name	rows	reserved	data	index_size	unused
QueimadasCleanTable	752252	81736 KB	81272 KB	312 KB	152 KB

Ao analisarmos os valores apresentados na Tabela 3, inicialmente podemos ficar surpresos por não ocorreram mudanças, na verdade não vai ocorrer mesmo, pois como destacado no início deste post o DBCC CleanTable não tem a função de liberar o espaço físico e lógico ocupado pela tabela e suas estruturas.

Tabela 4 – Sys.dm_db_index_physical_stats – Taxas de Fragmentação, Distribuição de Páginas de Dados e Registros
Tabela	Índice	% Média de Fragmentação	% Média de Espaço utilizado	Páginas	Páginas compactadas	Registros	Registros Fantasmas
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.01	80.99	10159	0	752252	0
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.00	44.07	37	0	10159	0
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.00	5.92	1	0	37	0

Por outro lado, a Tabela 4 nos apresenta uma pequena mudança na coluna % Média de Espaço Utilizado que agora é de 80,99 % e antes era de 99,34%, ou seja, ao realizarmos a execução das colunas: Municipio, Bioma, AreaIndu e FRP o DBCC CleanTable realizou uma pequena recuperação de espaço que estava sendo ocupados por estas colunas em suas respectivas linhas de registro lógicos.

Isso não é algo fora do comum, conseguir reaproveitar as áreas que estavam sendo ocupadas anteriormente sem precisar realizar qualquer tipo de reconstrução ou mudanças de configuração. Eu acredito que sim.

Seguindo a tradição dos posts desta sessão, antes de encerrarmos, gostaria de contar com a sua participação neste post, respondendo a enquete abaixo:

Quero propor um desafio

Elabore um cenário similar ao apresentado aqui, e utilize os comandos Delete e Truncate Table em conjunto com o DBCC CleanTable, faça uma análise comparativa, tenho a certeza que este desafio vai lhe ajudar a entender de forma simples e objetiva as diferenças entre o Delete e o Truncate, sendo esta, uma das dúvidas mais recorrentes que podemos encontrar na internet.

Com isso chegamos ao final de mais um post da sessão Dica do Mês, espero que você tenha gostado, eu como de costume gostei muito.

REFERÊNCIAS

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/database-console-commands/dbcc-cleantable-transact-sql

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/relational-databases/system-stored-procedures/sp-spaceused-transact-sql

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/relational-databases/system-stored-procedures/sp-columns-transact-sql

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-dynamic-management-views/sys-dm-db-index-physical-stats-transact-sql

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-compatibility-views/sys-systypes-transact-sql

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/data-types/data-types-transact-sql

POSTS ANTERIORES

CONCLUSÃO

Como de costume, tenho um imenso prazer em poder compartilhar um pouco das minhas experiências, estudos e conhecimentos que estou diariamente formando sobre este fantástico Sistema Gerenciador de Banco de Dados chamado Microsoft SQL Server.

Neste post, tivemos a possibilidade de relembrar um pouco sobre os comandos DBCCs, mais especificamente o DBCC CleanTable, conhecido como o “Veja, desengordurante, das estruturas de tabelas e visões índexadas” existente no Microsoft SQL Server.

O uso desta comando pode ser aplicado, como uma ferramenta de apoio quando temos a necessidade de reaproveitar o espaço antes ocupado por áreas que pertenciam a uma ou mais colunas que venham a utilizar tipos de dados com tamanhos variáveis.

O comando DBCC CLEANTABLE não deve ser executado como uma tarefa de manutenção de rotina, mas sim, como um recurso aplicado em momento específicos e não de uso contínuo.

Através do cenário aqui apresentado, foi possível observar, como este comando é capaz de resdistribuir e aproveitar o espaço ocupado internamente, sem nos forçar a realizar alterações drásticas em nossas tabelas, bem como, mudanças nas configurações do nosso banco de dados ou SQL Server.

Este é o fantástico Microsoft SQL Server, produto tão fascinante que a cada dia eu não consigo deixar de querer estudar e conhecer mais ainda.

Agradecimentos

Agradeço a você por sua atenção e visita ao meu blog. Fique à vontade para enviar suas críticas, sugestões, observações e comentários.

Nos encontramos no próximo post da sessão Dica do Mês a ser publicado em breve.

Um forte abraço.

Até mais.

Dica do Mês – Como ficar “quase louco” utilizando análise combinatória no Microsoft SQL Server

Olá, boa noite.

Estamos no mês de março, carnaval já passou, o primeiro trimestre de 2019 está acabando, e para minha alegria te encontro mais uma vez no meu blog, caso esta seja a sua primeira visita ou acesso, fico mais feliz ainda, seja muito bem-vindo.

Este é mais um post da sessão Dica do Mês, sessão dedicada a compartilhar bimestralmente dicas, novidades, curiosidades e demais assuntos, conteúdos e informações relacionadas ao Microsoft SQL Server, Banco de Dados e Tecnologias de Banco de Dados.

No post de hoje, quero compartilhar com vocês a minha mais nova “loucura” criada em meus ambientes de estudos acadêmicos para ser utilizada no Microsoft SQL Server através do uso da Análise Combinatória, isso mesmo mais uma vez a matemática esta presente em nossas vidas e desta vez foi justamente para permitir a criação de um script que permite criar todas as sequência de combinações de letras e números afim de construir um gerador de placas de carros para todos os estados brasileiros.

Não parece realmente coisa de louco, minha esposa disse que sim, eu também acho (kkkkk).

Pois bem, ficou curioso para saber como eu criei mais esta “loucura”? Calma, daqui a pouco eu conto mais sobre isso para você.

Sendo assim, sem mais delongas, vamos em frente, vou tentar mitigar a sua curiosidade e ao mesmo também satisfazer os meus objetivos. Seja bem-vindo ao post – Dica do Mês – Como ficar “quase louco” utilizando análise combinatória no Microsoft SQL Server.

Introdução

Muito se fala que a área de banco de dados, e posteriormente os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBDs) nasceram dos métodos, técnicas e também das teorias existentes na Matemática.

A cada dia eu tenho mais certeza que esta analogia é verdadeira, e neste post, eu pretendo justamente mostrar como mais uma vez esta fantástica e grandiosa área de estudos e conhecimentos pode nos ajudar a transformar algo que parece ter um nível de raciocínio tão complexo ou talvez impossível, em algo na verdade simples, fácil e de rápida compreensão.

Para ser mais direto, estou me referindo a análise combinatória, uma das mais variadas áreas de conhecimento e aprendizado existentes na Matemática e que este mero ser humano demorou um bom tempo para conseguir entender de verdade e aplicar de forma bem racional.

ANÁLISE COMBINATÓRIA

Podemos determinar a análise combinatória como sendo um conjunto de possibilidades constituídos por elementos finitos, a mesma baseia-se em critérios que possibilitam a contagem. Realizamos o seu estudo na lógica matemática, analisando possibilidades e combinações.

Por exemplo: Descubra quantos números com 3 algarismos conseguimos formar com o conjunto numérico {1, 2, 3}, olha a teoria de conjuntos aí gente….

Conjunto de elementos finito: {1, 2, 3}.
Conjunto de possibilidades de números com 3 algarismos: {123, 132, 213, 231, 312, 321}.

A análise combinatória estuda os seguintes conteúdos:

Princípio fundamental da contagem;
Fatorial;
Permutação simples;
Permutação com repetição;
Arranjo simples; e
Combinação simples.

Não vou abortar todos estes conteúdos de estudo utilizado pela análise combinatória neste post, mas sim o que mais entendo como importante e de extrema necessidade para o cenário que estaremos utilizando a posterior, sendo estes:

Permutação Simples; e
Permutação com repetição.

Permutação simples

Na permutação os elementos que compõem o agrupamento mudam de ordem, ou seja, de posição. Determinamos a quantidade possível de permutação dos elementos de um conjunto, com a seguinte expressão:

P_n = n!
P_n = n . (n-1) . (n-2) . (n-3)…..1!

Exemplo: Em uma eleição para representante de sala de aula, 3 alunos candidataram-se: Fernanda, Eduardo e Malú. Quais são os possíveis resultados dessa eleição?

Fernanda (F);
Eduardo (E); e
Malú (M).

Os possíveis resultados dessa eleição podem ser dados com uma permutação simples, acompanhe:

n = 3 (Quantidade de candidatos concorrendo a representante)

P_n = n!

P_n = 3 . 2 . 1!
P_n = 6

Para a eleição de representante, temos 6 possibilidades de resultado, em relação a posição dos candidatos, ou seja, 1º, 2º e 3º lugar.

Veja a seguir os possíveis resultados dessa eleição:

Resultado 1	Resutado 2	Resultado 3	Resultado 4	Resultado 5	Resultado 6
FEM	FME	EFM	EMF	MEF	MFE

Permutação com repetição

Nessa permutação alguns elementos que compõem o evento experimental são repetidos, quando isso ocorrer devemos aplicar a seguinte fórmula:

Pn(n1,n2,n3…nk)=n!n1!⋅n2!⋅n3!…nk!

Pn(n1,n2,n3…nk) = permutação com repetição
n! = total de elemetos do evento
n1!⋅n2!⋅n3!…nk! = Elementos repetidos do evento

Exemplo: Quantos anagramas são possíveis formar com a palavra CASA. A palavra CASA possui:
4 letras (n) e duas vogais que se repetem (n₁).

n! = 4!
n₁! = 2!

Pn(n1)=n!n1!

Pn(n1)=4!2!

Pn(n1)=4⋅3⋅2⋅1!2⋅1!

Pn(n1)=242=12

Anagramas da palavra CASA sem repetição
CASA	ACSA	ASCA	ASAC	SCAA	CSAA
AASC	AACS	CAAS	SAAC	SACA	ACAS

Bom, agora que conhecemos um pouco destes conceitos, você pode estar se perguntando:

“O que o Microsoft SQL Server tem haver com isso?”.

Então, tudo, pois ele faz justamente uso destes elementos e dos demais quando queremos realizar as combinações das mais variadas possíveis que envolvem letras, letras e números, ou somente números.

E aí, até aqui tudo tranquilo? Espero que sim, pois daqui em diante começaremos a preparar nosso ambiente e aplicaremos a análise combinatória e as permutações para colocarmos em funcionamento a minha “loucura”.

Para você ter a ideia do nível de loucura que estaremos trabalhando, ao realizar o uso das vinte e seis letras do alfabeto em nosso idioma da língua portuguesa teremos basicamente a seguinte permutação com repetição:

n! = 3!
n₁! = 26!

Ou seja, de forma mais simples, vamos permutar: 26 letras * 26 letras * 26 letras, o que não apresentara um total de: 17.756 (Dezessete Mil, Setecentos e Cinquenta e Seis) combinações de letras distintas.

Mas não terminamos isso nossa caminhada, depois de realizar estas combinações de letras (17.756), vamos fazer uso dos arranjos (este conteúdo eu não abordei), que nos permitirá criar em tempo real todos os agrupamentos entre letras e números (de 0 até 9999), estabelecendo a seguinte fórmula:

Arranjos = LetrasCombinadas(17756) * Numeracao(0…9999) = 177.542.244

os anagramas que vimos apouco, como por exemplo: AAA-0001, o qual vai nos permitir obter um total de: 177.542.244 (Cento e Setenta e Sete Milhões, Quinhentos e Quarente e Dois Mil, Duzentas e Quarenta e Quatro) agrupamentos ou arranjos únicos e distintos que teremos a disposição para serem armazenados.

Não é algo de louco mesmo?

NOSSO AMBIENTE

Como de costume vamos utilizar um ambiente isolado dos demais bancos de dados que você possa conter, desta maneira nosso cenário será constituído dos seguintes elementos:

Banco de Dados: GeradorDePlacas;
Tabelas: LetrasCombinadas, Numeracao, Placas e FaixasDePlacasPorEstado;
CTEs: CTEMeuAlfabeto; e
Stored Procedure: P_PesquisarPlacas.

Criando o ambiente

Através do Bloco de Código 1 apresentado abaixo, vamos realizar a criação dos respectivos elementos destacados anteriormente:

— Bloco de Código 1 —

— Criando o Banco de Dados —

Create Database GeradorDePlacas

— Acessando o Banco de Dados —

Use GeradorDePlacas

— Desativando a contagem de linhas —

Set NoCount On

— Criando a Tabela LetrasCombinadas para armazenar todas as combinações de Letras —

Create Table LetrasCombinadas

(CodigoSequencialLetrasCombinadas SmallInt Primary Key Identity(1,1) Not Null,

SequencialDeLetrasCombinadas Char(3) Not Null)

— Criando a Tabela Numeracao para armazenar a faixa numérica de 1 até 9999 —

Create Table Numeracao

(CodigoNumeracao SmallInt Primary Key Identity(1,1) Not Null)

— Criando a Tabela Placas para armazenar o CodigoSequencialLetrasCombinadas e o número da Placa —

Create Table Placas

(CodigoSequencialPlacas Int Primary Key Identity(1,1) Not Null,

CodigoSequencialLetrasCombinadas SmallInt Not Null,

CodigoSequencialNumeroPlacas SmallInt Not Null)

— Criando a Tabela FaixasDeFaixasDePlacasPorEstado para armazenar as faixas de placas por Estado —

Create Table FaixasDePlacasPorEstado

(CodigoSequencialFaixasDePlacasPoEstado TinyInt Primary Key Identity(1,1) Not Null,

CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosInicial Char(7) Not Null,

CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosFinal Char(7) Not Null,

FaixasDePlacasPorEstadoNomeDoEstado Varchar(30) Not Null)

— Inserindo a distribuição de Faixas de Placas Por Estado —

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘AAA0001′,’BEZ9999′,’Paraná’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘BFA0001′,’GKI9999′,’São Paulo’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘GKJ0001′,’HOK9999′,’Minas Gerais’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘HOL0001′,’HQE9999′,’Maranhão’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘HQF0001′,’HTW9999′,’Mato Grosso do Sul’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘HTX0001′,’HZA9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘HZB0001′,’IAP9999′,’Sergipe’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘IAQ0001′,’JDO9999′,’Rio Grande do Sul’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘JDP0001′,’JKR9999′,’Distrito Federal’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘JKS0001′,’JSZ9999′,’Bahia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘JTA0001′,’JWE9999′,’Pará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘JWF0001′,’JXY9999′,’Amazonas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘JXZ0001′,’KAU9999′,’Mato Grosso’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘KAV0001′,’KFC9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘KFD0001′,’KME9999′,’Pernambuco’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘KMF0001′,’LVE9999′,’Rio de Janeiro’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘LVF0001′,’LWQ9999′,’Piauí’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘LWR0001′,’MMM9999′,’Santa Catarina’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MMN0001′,’MOW9999′,’Paraíba’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MOX0001′,’MTZ9999′,’Espírito Santo’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MUA0001′,’MVK9999′,’Alagoas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MVL0001′,’MXG9999′,’Tocantins’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MXH0001′,’MZM9999′,’Rio Grande do Norte’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MZN0001′,’NAG9999′,’Acre’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NAH0001′,’NBA9999′,’Roraima’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NBB0001′,’NEH9999′,’Rondônia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NEI0001′,’NFB9999′,’Amapá’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NFC0001′,’NGZ9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NHA0001′,’NHT9999′,’Maranhão’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NHU0001′,’NIX9999′,’Piauí’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NIY0001′,’NJW9999′,’Mato Grosso’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NJX0001′,’NLU9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NLV0001′,’NMO9999′,’Alagoas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NMP0001′,’NNI9999′,’Maranhão’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NNJ0001′,’NOH9999′,’Rio Grande do Norte’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NOI0001′,’NPB9999′,’Amazonas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NPC0001′,’NPQ9999′,’Mato Grosso’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NPR0001′,’NQK9999′,’Paraíba’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NQL0001′,’NRE9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NRF0001′,’NSD9999′,’Mato Grosso do Sul’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NSE0001′,’NTC9999′,’Pará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NTD0001′,’NTW9999′,’Bahia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NTX0001′,’NUG9999′,’Mato Grosso’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NUH0001′,’NUL9999′,’Roraima’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NUM0001′,’NVF9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NVG0001′,’NVN9999′,’Sergipe’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NVO0001′,’NWR9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NWS0001′,’NXQ9999′,’Maranhão’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NXR0001′,’NXT9999′,’Acre’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NXU0001′,’NXW9999′,’Pernambuco’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NXX0001′,’NYG9999′,’Minas Gerais’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NYH0001′,’NZZ9999′,’Bahia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OAA0001′,’OAO9999′,’Amazonas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OAP0001′,’OBS9999′,’Mato Grosso’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OBT0001′,’OCA9999′,’Pará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OCB0001′,’OCU9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OCV0001′,’ODT9999′,’Espírito Santo’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘ODU0001′,’OEI9999′,’Piauí’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OEJ0001′,’OES9999′,’Sergipe’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OET0001′,’OFH9999′,’Paraíba’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OFI0001′,’OFW9999′,’Pará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OFX0001′,’OGG9999′,’Paraíba’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OGH0001′,’OHA9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OHB0001′,’OHK9999′,’Alagoas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OHL0001′,’OHW9999′,’Rondônia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OHX0001′,’OIQ9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OIR0001′,’OJK9999′,’Maranhão’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OJR0001′,’OKC9999′,’Rio Grande do Norte’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OKI0001′,’OLG9999′,’Bahia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OLH0001′,’OLN9999′,’Tocantins’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OLO0001′,’OMH9999′,’Minas Gerais’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OMI0001′,’OOF9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OOG0001′,’OOU9999′,’Mato Grosso do Sul’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OOV0001′,’ORC9999′,’Minas Gerais’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘ORD0001′,’ORM9999′,’Alagoas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘ORN0001′,’OSV9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OSW0001′,’OTZ9999′,’Pará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OUA0001′,’OUE9999′,’Piauí’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OUF0001′,’OVD9999′,’Bahia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OVE0001′,’OWC9999′,’Espírito Santo’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OWD0001′,’OYG9999′,’Santa Catarina’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘PEE0001′,’PFQ9999′,’Pernambuco’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘PFR0001′,’PGK9999′,’Pernambuco’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘PGL0001′,’PHE9999′,’Pernambuco’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘SAV0001′,’SAV9999′,’São Paulo’)

— Validando os dados inseridos na Tabela FaixasDePlacasPorEstado —

Select * From FaixasDePlacasPorEstado
Go

— Inserindo 9999 linhas de registros lógicos na Tabela Numeracao —

Insert Into Numeracao Default Values

Go 9999

— Validando os dados inseridos na Tabela Numeracao —

Select * From Numeracao

Muito bem, agora que temos nossa estrutura quase toda montada, vamos avançar mais um pouco e fazer uso da análise combinatória, conforme o Bloco de Código 2 declarado abaixo:

— Bloco de Código 2 —

— Montando a CTE Recursiva para Gerar todas as combinações de Letras —

;With CTEMeuAlfabeto

(Select * From (Values (‘A’),(‘B’),(‘C’),(‘D’),(‘E’),(‘F’),(‘G’),(‘H’),(‘I’),(‘J’),(‘K’),

(‘L’),(‘M’),(‘N’),(‘O’),(‘P’),(‘Q’),(‘R’),(‘S’),(‘T’),(‘U’),(‘V’),

(‘W’),(‘X’),(‘Y’),(‘Z’)) As Alfabeto (LetrasDoAlfabeto)

)

— Inserindo as combinações de letras na Tabela LetrasCombinadas —

Insert Into LetrasCombinadas

Select Distinct Concat(A1.LetrasDoAlfabeto, A2.LetrasDoAlfabeto, A3.LetrasDoAlfabeto) As ConcatenacaoLetrasCombinadas

From CTEMeuAlfabeto A1

Cross Join CTEMeuAlfabeto A2 — Aqui que a mágia acontece —

Cross Join CTEMeuAlfabeto A3 — O cross join vai cruzar e combinar todas as letras —

Order By ConcatenacaoLetrasCombinadas Asc

— Validando os dados inseridos na Tabela LetrasCombinadas —

Select * From LetrasCombinadas

Nosso Bloco de Código 2 já deve ter sido processado, pois ele é especificamente o centro das atenções para conseguirmos criar todas as combinações possíveis de letras do nosso alfabeto, que estará criando em poucos segundos um total de: 17.756 (Dezessete Mil, Setecentos e Cinquenta e Seis) combinações de letras distintas.

Ufa, estamos avançando, você vai poder notar neste post, que estou fazendo uso de diversos comandos e técnicas existentes no SQL Server desde as primeiras versões como também outros implementados nas versões mais atuais, dentre eles destaco o uso de Tabela Derivada conforme o comando Select From (Values()) existente desde a versão 2000, e também da CTE – Common Table Expression adicionado ao Microsoft SQL Server a partir da versão 2005.

Vamos avançar mais ainda, pois o objetivo deste post não é mostrar somente o uso da análise combinatória, ao contrário, o estudo aqui criado, me permitiu elaborar alguns cenários que me permitiram adotar formas e técnicas diferentes de realizar todas as combinações entre letras e números afim de processar, criar e armazenar todas as placas criadas justamente na tabela denominada placas.

Destaco que foram criados 3 (três) cenários de estudo de acordo com percepções e análises que realizei, fazendo uso de recursos e técnicas distintas visando identificar o que poderia ser melhor utilizada:

Cenário 1 – Inserindo dados na Tabela de Placas através de Loop Condicional;
Cenário 2 – Inserindo dados na Tabela de Placas através de CTE Recursiva com Junção Cruzada; e
Cenário 3 – Inserindo dados na Tabela de Placas através de Junção Cruzada.

Nota: Tenho a certeza que você vai poder criar outros cenários e novas análises, como também, utilizar os mais variados recursos e funcionalidades existentes no Microsoft SQL Server, reforço mais uma vez que estes cenários são meras amostras de estudo e comparações do meu entendimento.

O objetivo de ter criado estes cenários, possibilitou realizarmos comparações de tempo de processamento no que relaciona ao uso da CPU e consumo de memória RAM para cada um dos cenários.

A Tabela 1 declarada abaixo apresenta um resumo dos valores obtidos durante 5 rodadas de processamento executadas em meu ambiente:

Teste nº	Média de Uso de CPU	Média de Uso de Memória em GBs	Média de Uso de Disco Rígido	Tempo Mínimo de execução	Tempo Máximo de execução
01	77%	4.5 Gbs	75%	19hrs e 23min	21hrs e 18min
02	54%	3.7 Gbs	58%	1hr e 33min	1hr, 42 min e 27s
03	*22%*	*2.2 Gbs*	*42%*	*48 min e 13s*	*59 min e 25s*

Tabela 1 – Resumo comparativo do uso médio de CPU, Memória RAM e Disco Rígido, em conjunto com os tempos de processamento demandados para cada cenário.

Show, agora que temos este pequeno resumo dos tempos de processamento e uso dos principais recursos de hardware, já podemos conhecer cada um dos cenários elaborados abaixo, conforme apresenta o Bloco de Código 3 a seguir:

— Bloco de Código 3 —

— Cenário 1 –

— Inserindo dados na Tabela de Placas através de Loop Condicional – 19Hrs e 33s de processamento —

— Limpando a Tabela de Placas —

Truncate Table Placas

— Declarando as variáveis de controle —

Declare @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas Int = 1,

@ContadorSequencialParcialPlacasInseridas Int = 1,

@CodigoSequencialLetrasCombinadas Int = 1

— Abrindo o Loop de Inserção —

While @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas <=(Select Max(CodigoSequencialLetrasCombinadas) From LetrasCombinadas)

Begin

Set @CodigoSequencialLetrasCombinadas=(Select CodigoSequencialLetrasCombinadas From LetrasCombinadas

Where CodigoSequencialLetrasCombinadas = @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas)

While @ContadorSequencialParcialPlacasInseridas <=9999 — Contador a cada 9999 incrementa a variável @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas

Begin

Insert Into Placas (CodigoSequencialLetrasCombinadas, CodigoSequencialNumeroPlacas)

Values (@CodigoSequencialLetrasCombinadas, @ContadorSequencialParcialPlacasInseridas)

Set @ContadorSequencialParcialPlacasInseridas +=1

End

Set @ContadorSequencialParcialPlacasInseridas = 1

Set @CodigoSequencialLetrasCombinadas +=1

Set @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas +=1

End

— Cenário 2 –

— Inserindo dados na Tabela de Placas através de CTE Recursiva com Junção Cruzada — 33 minutos e 40s de processamento —

— Limpando a Tabela de Placas —

Truncate Table Placas

— Declarando as variáveis de controle —

Declare @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas Int = 1,

@CodigoSequencialLetrasCombinadas SmallInt = 1

While @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas <=(Select Max(CodigoSequencialLetrasCombinadas) From LetrasCombinadas)

Begin

— Realizando a Junção Cruzada entre as Tabelas LetrasCombinadas x CTENumeracao —

;With CTENumeracao

(Select 1 As Numero

Union All

Select Numero + 1 From CTENumeracao

Where Numero <=9998

)

Insert Into Placas (CodigoSequencialLetrasCombinadas, CodigoSequencialNumeroPlacas)

Select LC.CodigoSequencialLetrasCombinadas, N.Numero

From LetrasCombinadas LC Cross Join — Aqui acontece a mágia

CTENumeracao N — Cross Joi vai combinar todas as Letras com 9999 números —

Where CodigoSequencialLetrasCombinadas = @CodigoSequencialLetrasCombinadas

Option (MaxRecursion 0)

Set @CodigoSequencialLetrasCombinadas +=1

Set @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas +=1

End

— Cenário 3 –

— Inserindo dados na Tabela de Placas através de Junção Cruzada – 10 minutos e 27s de processamento —

— Limpando a Tabela de Placas —

Truncate Table Placas

— Declarando as variáveis de controle —

Declare @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas Int = 1,

@CodigoSequencialLetrasCombinadas SmallInt = 1

While @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas <=(Select Max(CodigoSequencialLetrasCombinadas) From LetrasCombinadas)

Begin

— Realizando a Junção Cruzada entre as Tabelas LetrasCombinadas x Numeracao —

Insert Into Placas (CodigoSequencialLetrasCombinadas, CodigoSequencialNumeroPlacas)

Select LC.CodigoSequencialLetrasCombinadas, N.CodigoNumeracao

From LetrasCombinadas LC Cross Join — Aqui acontece a mágia

Numeracao N — Cross Joi vai combinar todas as Letras com 9999 números —

Where CodigoSequencialLetrasCombinadas = @CodigoSequencialLetrasCombinadas

Set @CodigoSequencialLetrasCombinadas +=1

Set @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas +=1

End

Show, show, e show, nossos três cenários de estudo e testes já estão apresentados, basta você escolher qual deseja brincar, executar, encontrar as melhorias e possíveis falhas que podem existir.

Pra finalizar nossa longa caminhada, apresento o Bloco de Código 4, o qual vai ilustrar como podemos consultar nossas tabelas e obter os dados já inseridos após o processamento de um dos cenários, e por fim o Bloco de Código 5 que apresenta o código utilizado no Bloco de Código 4 transformado em uma Stored Procedure denominada: P_PesquisarPlacas.

— Bloco de Código 4 —

— Apresentando as 100 primeiras Placas Geradas —

Select Top 100 Concat(LC.SequencialDeLetrasCombinadas,’-‘,

Convert(Char(4),Case

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 1 And 9 Then Concat(‘000’,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 10 And 99 Then Concat(’00’,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 100 And 999 Then Concat(‘0’,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 1000 And 9999 Then Convert(Char(4),P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

End)) As ‘Placa’,

IsNull(F.FaixasDePlacasPorEstadoNomeDoEstado,’Sequência não atribuída…’) As ‘Nome do Estado’

From LetrasCombinadas LC Inner Join Placas P

On LC.CodigoSequencialLetrasCombinadas = P.CodigoSequencialLetrasCombinadas

Left Join FaixasDePlacasPorEstado F

On LC.SequencialDeLetrasCombinadas Between SubString(F.CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosInicial,1,3)

And SubString(F.CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosFinal,1,3)

A Figura 1 apresentada abaixo, ilustra o possível resultado obtido após a execução do Bloco de Código 4:

Figura 1 – Relação das 100 primeiras placas de carros criadas e inseridas na tabela Placas.

— Bloco de Código 5 —

— Criando uma Stored Procedure para pesquisa de placas —

Create or Alter Procedure P_PesquisarPlacas @LetrasCombinadas Char(3), @SequenciaNumerica SmallInt = Null

Begin

Set NoCount On

Select Concat(LC.SequencialDeLetrasCombinadas,’-‘,

Convert(Char(4),Case

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 1 And 9 Then Concat(‘000′,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 10 And 99 Then Concat(’00’,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 100 And 999 Then Concat(‘0’,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 1000 And 9999 Then Convert(Char(4),P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

End)) As ‘Placa’,

IsNull(F.FaixasDePlacasPorEstadoNomeDoEstado,’Sequência não atribuída…’) As ‘Nome do Estado’

From LetrasCombinadas LC Inner Join Placas P

On LC.CodigoSequencialLetrasCombinadas = P.CodigoSequencialLetrasCombinadas

Left Join FaixasDePlacasPorEstado F

On LC.SequencialDeLetrasCombinadas Between SubString(F.CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosInicial,1,3)

And SubString(F.CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosFinal,1,3)

Where LC.SequencialDeLetrasCombinadas = @LetrasCombinadas

And P.CodigoSequencialNumeroPlacas = @SequenciaNumerica

End

Após a Stored Procedure estar criada, basta realizar sua execução conforme o exemplo apresentado abaixo, passando a sequência de letras e números que você deseja consultar.

Importante: Destaco que algumas combinações de placas de carro ainda não estão sendo utilizadas em nosso território, dentre elas as que começam com as letras: W, X, Y e Z.

— Executando a Stored Procedure P_PesquisarPlacas —

Exec P_PesquisarPlacas ‘FBD’,3127

Sensacional, chegamos ao final, missão cumprida e entregue, acredito que este foi um dos estudos mais prazerosos e de grande obtenção de conhecimento que eu realizei nos últimos meses.

Antes de encerrarmos, gostaria de contar com a sua participação neste post, respondendo a enquete abaixo:

REFERÊNCIAS

https://www.infoescola.com/matematica/analise-combinatoria/

https://mundoeducacao.bol.uol.com.br/matematica/analise-combinatoria.htm

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/queries/from-transact-sql

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/queries/with-common-table-expression-transact-sql

https://www.mssqltips.com/sqlservertip/1042/using-derived-tables-to-simplify-the-sql-server-query-process/

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/t-sql/language-elements/select-local-variable-transact-sql

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CONCLUSÃO

Hoje não seria diferente, mais uma vez você pode notar o quanto ele é capaz de nos surpreender com sua inteligência, sabedoria, e principalmente sua capacidade de conseguir aplicar as mais variadas técnicas existentes da Matemática para solucionar algo que pode parecer tão complexo para o raciocínio humano.

Neste post, utilizei algumas das mais variadas técnicas para se trabalhar com combinações de dados, utilização de dados em memória através de um Select From (Values()), em conjunto com tabelas criadas fisicamente ou tabelas declaradas como expressões em um CTE.

Por fim, fizemos usado mais uma vez da Matemática aplicando a análise condicional em conjunto com seus elementos de permutação e arranjo de valores.

Através dos cenários apresentados, em conjunto com a gama de recursos que ele nos permite utilizar, conseguimos aplicar as mais variadas preposições de análises de dados que nos possibilita identificar qual cenário pode ser a melhor maneira de se tomar uma decisão.

Este é o fantástico Microsoft SQL Server, produto tão fascinante que a cada dia eu não consigo deixar de querer estudar e conhecer mais ainda.

Agradecimentos

Agradeço a você por sua atenção e visita ao meu blog. Fique à vontade para enviar suas críticas, sugestões, observações e comentários.

Nos encontramos no próximo post da sessão Dica do Mês a ser publicado em breve.

Um forte abraço, curta esta nova estação do ano que começou a alguns dias atrás, eu adoro o outono.

Até mais.

Dica do Mês – Temporal Table e o Calor, uma combinação muito quente

Salve pessoal, bom dia.

Estamos no mês de janeiro, férias, sol, calor, chuvas, e para minha alegria te encontro mais uma vez no meu blog, caso esta seja a sua primeira visita ou acesso, fico mais feliz ainda, seja muito bem vindo.

No post de hoje, quero compartilhar com vocês uma das funcionalidades adicionadas ao Microsoft SQL Server a partir da versão 2016 e que recentemente acabei conhecendo com um pouco mais, como você já pode notar no título deste post, estou fazendo referência as chamadas Temporal Tables (Tabelas Temporais).

Você já conhece? Teve a necessidade de utilizar? Eu particularmente falando conhecia muito pouco sobre este recurso, mas na semana passada neste período de férias tive a ideia de fazer uma brincadeira aqui em casa em conjunto com um termômetro, e justamente através desta brincadeira que utilizei uma temporal table.

Ficou curioso para saber como eu fiz uso dela? Calma, daqui a pouco eu conto mais sobre isso para você.

Pois bem, sem mais delongas, vamos em frente, vou tentar mitigar a sua curiosidade e ao mesmo também satisfazer os meus objetivos. Sendo assim, seja bem vindo ao post – Dica do Mês – Temporal Table e o Calor, uma combinação muito quente.

Introdução

A partir da versão 2016 do Microsoft SQL Server, a Microsoft introduziu o suporte para tabelas temporais de sistema baseadas no versionamento de dados como um recurso de banco de dados, sendo este, uma funcionalidade que traz o suporte interno para fornecer informações sobre dados armazenados na tabela em qualquer ponto no tempo, ao invés de apenas os dados que é corretos no momento atual em está na hora.

Esta nova funcionalidade, também é reconhecida e trata como um recurso de banco de dados criado com base nos padrões em ANSI SQL 2011.

A partir do momento em que idealizamos fazer uso de uma tabela temporal, estamos criando um novo objeto ou transformando um objeto já existente em nosso banco de dados, em um elemento responsável em manter o histórico completo das alterações de dados ocorridos durante um período de tempo, sendo esta a principal finalidade de uso de uma temporal que é tratada internamento como um repositório de gerenciamento de tempo.

Cada tabela temporal tem duas colunas explicitamente definidas, cada um com um tipo de dados datetime2 , estas colunas são referidas como colunas de período, sendo período colunas usadas exclusivamente pelo sistema de registro prazo de validade para cada linha, sempre que uma linha for modificada. Além dessas colunas de período, uma tabela temporal também contém uma referência a outra tabela, a qual será utilizada como esquema espelho.

Por padrão o Microsoft SQL Server utiliza esta tabela para armazenar automaticamente a versão anterior de uma linha cada vez que a mesma na tabela temporal é atualizada ou excluída. Esta tabela adicional é referida como a tabela de histórico, enquanto a tabela principal que armazena versões de linha (real) atual é conhecida como a tabela atual ou simplesmente como a tabela temporal.

Importante ressaltar que durante a criação do quadro temporal, os usuários podem especificar a existência de uma tabela de histórico (deve ser esquema compatível) ou deixar o sistema criar tabela de histórico padrão.

Agora que já conhecemos um pouco do que é uma Temporal Table, vamos avançar mais um pouco em nossa caminhada, vou apresentar o porque tive a ideia de fazer uso deste recurso.

SEU FUNCIONAMENTO

Como já destacado anteriormente o sistema de controle de versão de uma tabela temporal é implementado através do uso de um par de tabelas, uma tabela atual e uma tabela de histórico. Dentro de cada uma destas tabelas, as seguintes duas colunas adicionais datetime2 são usadas para definir o período de validade para cada linha:

Coluna de início de período: O sistema registra a hora de início para a linha nesta coluna, denotado tipicamente como a coluna de SysStartTime .
Coluna de fim do período: O sistema registra a hora final para a linha nesta coluna, normalmente indicado na coluna SysEndTime .

A tabela atual contém o valor atual para cada linha. A tabela de histórico contém cada valor anterior para cada linha, se for o caso, e a hora de início e hora de término para o período para o qual foi válido.

A Figura 1 apresentada abaixo, ilustra de forma simples o funcionamento do sistema de controle dos dados aplicado a partir do uso de uma tabela temporal:

Temporal-HowWorks

Figura 1 – Funcionamento do sistema de controle de uma tabela temporal.

Este sistema de controle de versionamento dos dados é realizado sempre as instruções: Insert, Update, Delete ou Merge venham a ser realizadas de forma individual ou simultânea.

PORQUE UTILIZAR UMA TEMPORAL TABLE

Uma das coisas que eu aprendi a gostar no decorrer da minha carreira na área de tecnologia é a importância e as possibilidades de mudanças que um mesmo dado pode apresentar no decorrer de um período de tempo, este é um dos meus maiores prazeres entender o quanto aquele dado a uma minuto atrás agora já é outro dado e podem me trazer representar novas informações e conhecimentos.

Desta forma, ao analisarmos uma temporal table podemos também reconhecer ou fazer uso da mesma como uma Slowly Changing Dimension (Dimensão com mudanças lentas ou mudanças lentas em uma dimensão), o que vai nos possibilitar criar uma visão dos nossos dados com base uma período ou determinada data.

Uma outra funcionalidade que pode ser aplicada a uma temporal table se relacionada a controles de auditoria mais propriamente falando de auditoria de dados, normalmente as fontes de dados reais são dinâmicas e se tornam voláteis ao longo do tempo, para uma empresas isso pode influenciar diretamente em suas decisões as quais dependem de percepções que os analistas podem começar a identificar a partir da evolução ou mudanças de dados.

Já sabemos o porque escolhi fazer uso de uma temporal table, agora vou apresentar o cenário que me permitiu aplicar este recurso com base na minha ideia.

MINHA IDEIA

Estamos visando uma forte onda de calor em praticamente todo o Brasil, algo que muitos brasileiros adoram eu sinceramente não sou um destes brasileiros, pois eu não suporto estas altas temperaturas.

Para tentar de alguma maneira aprender algo de novo com este calor e tentando se distrair dentro das possibilidades, pensei em ter uma noção do quanto a temperatura aqui na minha casa localizada na cidade de São Roque interior do estado de São Paulo muda no decorrer de um período de tempo, sendo justamente esta a minha ideia de utilizar uma temporal table, talvez esta não tenha sido a melhor ideia ou até mesmo o melhor cenário para uso, mas entendo que pode ser uma possibilidade dentre as mais variadas possíveis.

Seguindo em frente e avançando mais um pouco, chegou a hora de colocar em prática a minha ideia, para isso vamos construir um simples cenário para fazer uso da Temporal Table.

NOSSO AMBIENTE

Como de costume vamos utilizar um ambiente isolado dos demais bancos de dados que você possa conter, desta maneira nosso cenário será constituído dos seguintes elementos:

Banco de Dados: DatabaseTemporalTabel;
Tabela Atual: TemporalTableTemperatura;
Tabela Historico: TemporalTableTemperaturaHistorico;
Colunas Temporais: DataHoraInicial e DataHoraFinal; e
Period For System formado por: DataHoraInicial e DataHoraFinal.

Criando o ambiente

Através do Bloco de Código 1 apresentado abaixo, vamos realizar a criação dos respectivos elementos destacados anteriormente:

— Bloco de Código 1 —

— Criando o Banco de Dados —
Create Database DatabaseTemporalTable
Go

— Acessando o Banco de Dados —
Use DatabaseTemporalTable
Go

— Criando a Tabela TemporalTableTemperatura —
Create Table TemporalTableTemperatura
(Codigo Int Identity(1,1) Primary Key Clustered,
Local Char(10) Default ‘Minha Casa’,
Cidade Char(9) Default ‘São Roque’,
DataAtual Date Default GetDate(),
HoraAtual Time Default GetDate(),
Temperatura TinyInt,
DataHoraInicial Datetime2 (0) GENERATED ALWAYS AS ROW START,
DataHoraFinal Datetime2 (0) GENERATED ALWAYS AS ROW END,
PERIOD FOR SYSTEM_TIME (DataHoraInicial, DataHoraFinal))
WITH (SYSTEM_VERSIONING = ON (HISTORY_TABLE = dbo.TemporalTableTemperaturaHistorico))
Go

A Figura 2 apresentada abaixo, ilustra a estrutura da tabela TemporalTableTemperatura e sua tabela espelho TemporalTableTemperaturaHistorico:

Figura 2 – Tabelas TemporalTableTemperatura e TemporalTableTemperaturaHistorico.

Observações

1 – Para que o Microsoft SQL Server reconheça uma tabela como Temporal Table as colunas temporais devem ser formadas pelo tipo de dados DateTime2 e logo após a declaração do seu tipo de dados informar as instruções:

Generated Always as Row Start – Valor gerado sempre no início da linha; e
Generated Always as Row End – Valor gerado sempre no final da linha.

2 – O controle do período dos valores é feito através da instrução PERIOD FOR SYSTEM_TIME, declarada obrigatoriamente no final da construção da tabela, formada pelas colunas que recebem os valores DateTime2.

3 – Ao declarar o nome da tabela a ser utilizada para o versionamento dos dados, é obrigatório informar o nome do ower ou schema a qual esta tabela irá pertencer, caso isso não seja feito o Microsoft SQL Server retornará a seguinte mensagem de erro:

Msg 13539, Level 15, State 1, Line 18
Setting SYSTEM_VERSIONING to ON failed because history table ‘TemporalTableTemperaturaHistorico2 is not specified in two-part name format.

4 – Ao informar a tabela que será utilizada para o versionamento dos dados o Database Engine realiza automaticamente a criação desta tabela histórico caso a mesma não exista.

Ótimo estamos no caminho certo, nosso próximo passo será abastecer a tabela TemporalTableTemperatura com dados iniciais e na sequência proporcionar alterações nestes mesmos dados iniciais para que o Database Engine faça uso da nossa Temporal Table registrando na Tabela TemperalTableTemperaturaHistorico todas as manipulações realizadas.

Para isso vamos utilizar o Bloco de Código 2 declarado abaixo:

— Bloco de Código 2 —

— Inserindo Dados na Tabela TemporalTableTemperatura —
Insert Into TemporalTableTemperatura (Temperatura)
Values (25)
Go

— Gerando um Delay de 20 segundos —
WAITFOR DELAY ’00:00:20′
Go

— Atualizando os dados na Tabela TemporalTableTemperatura —
Update TemporalTableTemperatura
Set Temperatura = 26,
HoraAtual = GetDate()
Go

— Gerando um novo Delay de 40 segundos —
WAITFOR DELAY ’00:00:40′
Go

— Atualizando os dados na Tabela TemporalTableTemperatura —
Update TemporalTableTemperatura
Set Temperatura = 27,
HoraAtual = GetDate()
Go

— Gerando um novo Delay de 1 minuto e 20 segundos —
WAITFOR DELAY ’00:01:20′
Go

— Atualizando os dados na Tabela TemporalTableTemperatura —
Update TemporalTableTemperatura
Set Temperatura = 27,
HoraAtual = GetDate()
Go

Até aqui tudo tranquilo, realizamos o processo de inserção de dados iniciais na tabela TemporalTableTemperatura e na sequência através do comando WaitFor forçamos a ocorrência de alguns delays (atrasos) de tempo para simular o aumento da temperatura como se fosse um termômetro realizando uma nova marcação, com isso, já temos neste momento um pequena porção de dados a serem consultados.

Vamos então executar o Bloco de Código 3 a seguir para identificar as possíveis maneiras de se consultar os dados armazenados em nossa temporal table:

— Bloco de Código 3 —

— Consultando dados na Tabela TemporalTableTemperatura —
Select * From TemporalTableTemperatura
Go

Após realizarmos o Select declarado acima teremos um retorno de dados similar ao apresentado na Figura 3 abaixo:
Figura 3 – Posição atual de dados armazenados na tabela TemporalTableTemperatura.

Observe que a coluna Temperatura apresenta o valor 27, número informado no último update realizado, a coluna DataHoraInicial apresentando o valor que representa o início da realização da última manipulação aplicada a tabela, no caso o comando Update e a coluna DataHoraFinal vai apresentar o valor final que representa o encerramento do período de controle de versionamento dos dados com o valor fixo e padrão 9999-12-31 23:59:59.

Pois bem, mas se quisermos então identificar ao longo do tempo todas as manipulação que podem ter ocorrido em nossa tabela temporal? É ai que entra em ação nossa tabela de espelho, nossa tabela TemporalTableTemperaturaHistorico, a qual é responsável em armazenar e controlar todo versionamento e alterações que venham a ser realizadas em nossa Temporal Table.

O próximo passo consiste na execução do Bloco de Código 4, o qual vai nos permitir consumir os dados temporais armazenados em nossa tabela TemporalTableTemperaturaHistorico:

— Bloco de Código 4 —

— Consultando dados Temporais, obtendo todas as manipulações realizadas —
Select * From TemporalTableTemperatura
For System_Time All — Apresenta todas as manipulações realizadas
Go

Figura 4 – Todas as manipulações realizadas na tabela TemporalTableTemperatura armazenadas de forma espealhada na tabela histórico TemporalTableTemperaturaHistorico.

Nota que a coluna DataHoraFinal apresenta na linha 1 o valor fixo e padrão 9999-12-31 23:59:59, mas no decorrer das demais linhas, de acordo com as operações realizadas os valores foram sendo atualizados, como podemos comprovar na linha 7 a qual apresenta o valor 2019-01-22 12:59:42.

Já estamos praticamente no final desta caminhada, nosso últimos passos consistem em realizar outras formas de consultar dados temporais, através das instruções:

For System_Time as Of;
For System_Time From ” To ”;
For System_Time Between ” And ”; e
For System_Time Contained In ().

Para realizar estas consultamos, vamos executar o Bloco de Código 5 apresentando abaixo:

— Bloco de Código 5 —

— Conhecendo outras formas de consultar dados temporais —
Select * From TemporalTableTemperatura
For System_Time as Of ‘2019-01-22 12:33:56’
Go

Select * From TemporalTableTemperatura
For System_Time From ‘2019-01-22 12:33:56’ To ‘2019-01-22 12:48:36’
Go

Select * From TemporalTableTemperatura
For System_Time Between ‘2019-01-22 12:48:36’ And ‘2019-01-22 12:58:22’
Order By Temperatura Desc
Go

Select * From TemporalTableTemperatura
For System_Time Contained In (‘2019-01-22 12:33:00′ ,’2019-01-22 12:55:00’)
Go

A Figura 5 a seguir apresentado o resultado tornado após a execução do Bloco de Código 5 declarado acima:Figura 5 – Resultados obtidos após a execução de cada comando select declarado no Bloco de Código 5.

Praticamente términos, mas quero finalizar este post com uma pequena amostra do quanto uma tabela temporal pode ser útil, imagine se excluirmos todos os dados da nossa tabela TemporalTableTemperatura.

O que aconteceria com os dados em nossa tabela espelho:

1 – Os dados seriam excluídos também?

2 – Os dados são mantidos?

3 – A tabela espelho será excluída?

4 – Não podemos remover dados em tabelas que utilizam versionamento de dados?

Bom, vou deixar o Bloco de Código 6 declarado abaixo, mas a respostas para esta pergunta você que vai descobrir e posteriormente publicar seu comentário aqui neste post:

— Bloco de Código 6 —

— Excluíndo os dados cadastrados na Tabela TemporalTableTemperatura —
Delete From TemporalTableTemperatura
Go

— Consultando dados na Tabela TemporalTableTemperaturaHistorico —
Select Local, Cidade, DataAtual, HoraAtual, Temperatura
From TemporalTableTemperaturaHistorico
Go

Com isso chegamos ao final de mais um post da sessão Dica do Mês, antes de encerrarmos, gostaria de contar com a sua participação neste post, respondendo a enquete abaixo:

Referências

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/tables/temporal-tables?view=sql-server-2017

https://en.wikipedia.org/wiki/Slowly_changing_dimension

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/tables/creating-a-system-versioned-temporal-table?view=sql-server-2017

https://social.technet.microsoft.com/wiki/pt-br/contents/articles/12580.slowly-changing-dimensions.aspx

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/tables/querying-data-in-a-system-versioned-temporal-table?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/tables/getting-started-with-system-versioned-temporal-tables?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/tables/system-versioned-temporal-tables-with-memory-optimized-tables?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/tables/temporal-table-metadata-views-and-functions?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/language-elements/waitfor-transact-sql?view=sql-server-2017

Posts Anteriores

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/10/23/dica-do-mes-comando-restore-database-page-restaurando-paginas-de-dados-de-uma-tabela-no-microsoft-sql-server/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/07/26/dica-do-mes-ocultando-uma-instancia-em-execucao-do-microsoft-sql-server/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/04/25/dica-do-mes-sql-operations-studio-view-as-chart/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/03/14/dica-do-mes-microsoft-sql-server-2017-sql-graph-databases/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/01/24/dicadomes-sqlservertoolsuiteintroduction/

CONCLUSÃO

Como já destaquei em outros posts, a cada nova versão, atualização e correção a Microsoft transforma o SQL Server em um produto surpreende, ainda mais na sua capacidade e versatilidade de permitir aos profissionais de tecnologia, administradores de bancos de dados, programadores, entre outros, utilizar recursos nativos e também novos como ferramentas que podem nos ajudar a aplicar os mais variados possíveis cenários afim de obter soluções rápidas e práticas para nossas necessidades.

No post de hoje, mais uma vez isto foi constatado, o uso de novos recursos com base em funcionalidades já existentes se tornam ferramentas valiosas e de grande importância, podemos fazer esta relação com as tabelas temporais, funcionalidade que nos possibilita viajar, navegar, caminhar ao longo do tempo analisar e entendendo as mudanças ocorridas em nossos dados.

Desta forma, nos deparamos com uma poderosa ferramenta e sua gama de recursos que nos permitem realizar as mais diversas e variados preposições de análises de dados para identificarmos a melhor forma para se tomar uma decisão.

Este é o fantástico Microsoft SQL Server, produto tão fascinante que a cada dia eu não consigo deixar de querer estudar e conhecer mais ainda.

Agradecimentos

Agradeço a você por sua atenção e visita ao meu blog. Fique a vontade para enviar suas críticas, sugestões, observações e comentários.

Nos encontramos no próximo post da sessão Dica do Mês a ser publicado em breve.

Um forte abraço, sucesso, não se esqueça de se manter hidratado, passar bastante protetor solar para se proteger deste forte calor que estamos vivendo.

Até mais.

Dica do Mês – Comando Restore Database Page – Restaurando páginas de dados de uma tabela no Microsoft SQL Server

Olá boa tarde, que surpresa te encontrar mais uma vez no meu blog, caso esta seja a sua primeira vez, fico mais feliz ainda, seja muito bem vindo.

No post de hoje, quero compartilhar com vocês uma das funcionalidades adicionadas ao Microsoft SQL Server a partir da versão 2016 e que recentemente acabei conhecendo com um pouco mais.

Funcionalidade que trouxe um grande salto de qualidade ao produto, ainda mais se levarmos em consideração sua praticidade e simplicidade de uso.

Como você já pode notar no título deste post, estou me referindo a nova capacidade de recuperação de dados através do comando Restore Database em conjunto com a opção Page.

Pois bem, sem mais delongas, vamos em frente, vou tentar mitigar a sua curiosidade e ao mesmo também satisfazer os meus objetivos. Sendo assim, seja bem vindo ao post – Dica do Mês – Comando Restore Database Page – Restaurando páginas de dados de uma tabela no Microsoft SQL Server.

Introdução

Umas das tarefas mais ingratas para qualquer profissional de tecnologia, principalmente aqueles que estão diretamente relacionadas as tarefas de administração, retenção e armazenamento de dados se relaciona ao momento em que nossos ambientes começam apresentam comportamentos fora do comum ou até mesmo instabilidades.

Quem nunca se deparou com este tipo de situação! Eu por diversas vezes passei por isso nesta minha longa estrada da vida na área de tecnologia da informação.

Mas não somente isso é importante, algo muito maior e mais preocupante podemos enfrentar, o tão temido momento de restauração de um banco de dados o chamado Restore Database, imagina então você ter que recuperar uma parte específica de uma tabela ou índice que de uma hora para outra começou a apresentar falhas e simplesmente tornou-se inacessível.

Foi justamente com base neste tipo de cenário, que o time de engenheiros da Microsoft dedicados no desenvolvimento do Microsoft SQL Server adicionaram no comando Restore Database e também no interface gráfica do Management Studio a capacidade de verificar a integridade física e lógica de uma ou mais páginas de dados, como também, a possibilidade de realizar sua restauração.

Até aqui tranquilo, nada de novidade, vamos então seguir em frente e conhecer a opção Page existente no comando Restore Database.

Tabelas e Índices

As tabelas são o coração do Microsoft SQL Server e do modelo relacional em geral, pois é onde o dado é armazenado. Cada instância de um dado na tabela representa uma entidade simples ou registro (formalmente chamado de tupla). A maioria das tabelas serão relacionadas entre si. Por exemplo: A tabela Clientes possuí um identificador único CodigoCliente que é usado como chave estrangeira no relacionamento com a tabela Pedido.

As tabelas devem ser modeladas de acordo com a teoria de banco de dados relacionais, respeitando as formas normais.

Ao criarmos nossas tabelas e índices, estamos criando internamente estrutura responsáveis em armazenar em tempo real nossos dados em áreas físicas das unidades de armazenamento de dados.

Não vou me aprofundar nos conceitos relacionados a páginas de dados, pois este não é objetivo deste post, mas sim de destacar como a Restore Database Page é importante, sua finalidade e forma de uso.

Restore Database Page

Seu objetivo é possibilitar a restauração de uma página de dados danificada sem restaurar todo o banco de dados, muito menos provocar qualquer tipo de impacto ou instabilidade no acesso aos dados após sua resturaçao.

Normalmente, as páginas que são candidatos para restauração foram marcadas como “suspeita” devido a um erro que é encontrado ao acessar a página.

As páginas suspeitas são identificadas na tabela suspect_pages no banco de dados msdb.

Avançando mais um pouco, neste momento, já temos uma noção dos elementos básicos: Tabelas e Índices, sabemos também da estrutura que as compõem chamada de páginas de dados e de que forma estas estruturas são controladas e gerenciadas, agora vamos construir nosso cenário de testes que justamente vai nos permitir ter a visão completa de toda esta estrutura e como poderemos realizar os procedimentos de sobrescrever uma página de dados e posteriormente realizar sua restauração.

Nosso ambiente

Como de costume vamos utilizar um ambiente isolado dos demais bancos de dados que você possa conter, desta maneira nosso cenário será constituído dos seguintes elementos:

Banco de Dados: RestoreDatabasePage;
Database Recovery Model: Full;
Database Page_Verify: CheckSum;
Tabela: TabelaCorrompida; e
Índice Clusterizado: Ind_TabelaCorrompida_Codigo.

Criando o ambiente

Através do Bloco de Código 1 apresentado abaixo, vamos realizar a criação dos respectivos elementos destacados anteriormente:

— Bloco de Código 1 – Criação do Ambiente —

— Criando o Banco de Dados —
Create Database RestoreDatabasePage
Go

— Acessando —
Use RestoreDatabasePage
Go

— Criando a TabelaCorrompida —
Create Table TabelaCorrompida
(Codigo Int Identity(0,2),
ValorGUID UniqueIdentifier,
ValorRandomico BigInt,
ColunaGrande Char(100) Default ‘TC’)
Go

— Criando o Índice Clusterizado na TabelaCorrompida —
Create Clustered Index Ind_TabelaCorrompida_Codigo On TabelaCorrompida(Codigo)
Go

Como nossa estrutura base pronta, chegou a hora de popular nossa tabela realizando o processo de inserção de uma aleatória massa de dados em nossa tabela, para tal, vamos utilizar o Bloco de Código 2 apresentado a seguir:

— Bloco de Código 2 – Populando a TabelaCorrompida —
— Desabilitando a contagem de linhas processadas —
Set NoCount On
Go

— Declarando a variável de controle @Contador —
Declare @Contador Int = 0

— Abrindo bloco de transação Trans1 —
Begin Transaction Trans1

While @Contador <= 132768
Begin

Insert Into TabelaCorrompida(ValorGUID, ValorRandomico)
Values (NewId(), ABS(CHECKSUM(Rand()* 200000000)))

Set @Contador += 2
End

— Confirmando e encerrando o bloco de transação Trans1 —
Commit Transaction Trans1
Go

Observação: Note que estou fazendo uso dos comandos Begin Transaction e Commit Transaction, como forma de controle e adoção de transações explícita, sendo assim, estou informando o Microsoft SQL Server quando a transação começa e deverá ser obrigatoriamente encerrada, além disso, estou evitando e isolando o processo de inserção de dados de qualquer possibilidade de bloqueio.

Neste momento, nossa tabela já esta populada “abastecida de dados”, com um total fixo de 66385 linhas de dados, denominados tecnicamente como registros lógicos.

Vamos caminhar mais um pouco, antes de realizarmos o processo de consultar a estrutura de nossas páginas de dados e posteriormente forçar sua reescrita, vamos realizar um procedimento de backup database de nosso banco de dados, procedimento importante para garantir e possibilitar a restauração das páginas, para tal utilizaremos o Bloco de Código 3 apresentado abaixo:

— Bloco de Código 3 – Backup Database —
Backup Database RestoreDatabasePage
To Disk = ‘S:\MSSQL-2017\Backup\RestoreDatabasePage-Backup-Full.bak’ — Troque para sua unidade de disco
With Compression,
NoFormat,
Init,
Stats=10
Go

Pronto, nosso backup já esta realizado, estamos prontos e preparados para começar a brincadeira, nosso próximo passo será obter a relação das páginas de dados que forma nossa TabelaCorrompida, para isso, vamos utilizar a não documentada function sys.fn_PhysLocFormatter, solicitando ao Microsoft SQL Server a apresentação das 100 primeiras páginas de dados da nossa tabela, conforme apresenta o Bloco de Código 4:

— Bloco de Código 4 – Obtenção a relação das páginas de dados da TabelaCorrompida —
Select TOP 100 sys.fn_PhysLocFormatter(%%physloc%%) PageId, *
FROM TabelaCorrompida
Go

A Figura 1 apresentada a seguir ilustra o resultado obtido após a execução do Bloco de Código 4:
Figura 1 – Relação das páginas de dados e seus respectivos dados.

Legal, esta ficando interessante esta brincadeira, por enquanto sem nenhum perigo!

Para que possamos realizar o processo de reescrita de uma ou mais páginas de dados, vou selecionar duas páginas (256 e 258) e seus valores para utilizar em nosso cenário, conforme a Tabela 1 apresentada abaixo:

PageID	Codigo	ValorGuid
(1:256:10)	20	6460AAB3-AD12-47BB-B179-8C1930B1A287
(1:258:1)	120	AEF17F9D-D838-4FEF-B723-CA3658D03319

Tabela 1 – Relação de páginas de dados e valores que iremos utilizar.

Já sabemos com quais estruturas vamos fazer o processo de reescrever suas estruturas, devemos então preparar nosso banco de dados para que nos possibilite a realização desta tarefa, desta forma, utilizaremos o Bloco de Código 5, apresentado abaixo:

— Bloco de Código 5 — Alterando a forma de acesso do banco de dados RestoreDatabasePage —

— Preparando-se para corromper a estrutura de páginas —
Use Master
Go

— Limitando a conexão do Banco de Dados para Single_User —
Alter Database RestoreDatabasePage
Set Single_User
With Rollback Immediate
Go

Ótimo, acabamos de limitar o acesso físico e lógico do nossa banco de dados para Single_User, desta forma, nenhuma outra conexão ou solicitação de acesso será permitida ao mesmo, neste momento temos acesso único e exclusivo.

O passo seguinte, consiste na consulta da estrutura da página de dados 256 e posteriormente na procura do valor 6460AAB3-AD12-47BB-B179-8C1930B1A287 armazenado no Slot 10, vamos então executar o Bloco de Código 6, apresentado abaixo:

— Bloco de Código 6 — Obtendo as informações sobre a página de dados 256 e pesquisando valor 6460AAB3-AD12-47BB-B179-8C1930B1A287 —

Para que possamos obter as informações de retorno apresentadas pelos comandos DBCC – Database Command Console, precisamos fazer uso do comando Dbcc TraceOn ativando a Trace Flag 3604 que orienta e informa ao Microsoft SQL Server que o mesmo deverá apresentar logo após a execução dos comandos DBCCs seus respectivos resultados.

— Obtendo informações sobre os slots de alocação de dados —
Dbcc TraceOn (3604)
Go

Seguindo nossa caminhada, vamos utilizar o comando DBCC Page, comando que vai nos possibilitar obter o conjunto de informações internas que formam a estrutura da nossa tabela, neste caso, vamos buscar toda estrutura da página de dados de número 256.

— Procurando valor 6460AAB3-AD12-47BB-B179-8C1930B1A287 e guardar slots —
Dbcc Page (‘RestoreDatabasePage’, 1, 256, 3);
Go

A Figura 2 apresentada abaixo, ilustra uma parte da estrutura interna da página de dados 256, apresentando sua área de buffer e page hearder:
Figura 2 – Estrutura interna da página de dados 256.

Pois bem, precisamos agora procurar o valor 6460AAB3-AD12-47BB-B179-8C1930B1A287 dentro da área de dados desta mesma página, afim de encontramos o refiro Slot 10 que armazena este dado.

Para que possamos encontrar o referido valor clique na guia de mensagens do Management Studio e preciso posteriormente a tecla de atalho CTRL + F, informando o valor na campo de busca.

A Figura 3 ilustra o 6460AAB3-AD12-47BB-B179-8C1930B1A287 localizado na estrutura interna da página de dados 256:
Figura 3 – Valor 6460AAB3-AD12-47BB-B179-8C1930B1A287 localizado.

O mesmo procedimento deverá ser feito para página 258 referente ao código 120 e ValorGuid AEF17F9D-D838-4FEF-B723-CA3658D03319.

Além disso, recomendo que você anote as informações referente OffSet e Length de dados valor pesquisado em sua referida página, pois ambos serão utilizado no procedimento de reescrita, mas como eu sou bonzinho, a Tabela 2 apresentada abaixo destaca estes valores:

Collumn	Offset	Length	ValorGuid
2	0x8	16	6460aab3-ad12-47bb-b179-8c1930b1a287
2	0x8	16	AEF17F9D-D838-4FEF-B723-CA3658D03319

Tabela 2 – Informações sobre Offset e Length dos respectivos ValorGuid.

Agora chegou a tão esperada hora de suar o barraco (kkkk), não é bem assim, mas chegou o momento de reescrevermos a estrutura das páginas de dados: 256 e 258, através do comando DBCC WritePage declarado no Bloco de Código 7 apresentado na abaixo:

— Reescrevendo a página de dados 256 no OffSet 0x8 —
Dbcc WritePage (‘RestoreDatabasePage’, 1, 256, 8, 16, 0x00000000000000000000000000000001, 1)
Go

— Reescrevendo a página de dados 256 no OffSet 0x8 —
Dbcc WritePage (‘RestoreDatabasePage’, 1, 258, 8, 16, 0x00000000000000000000000000000001, 1)
Go

Se você conseguiu realizar o processamento destes dois comandos DBCC WritePage, isso significa que neste momento as páginas de dados 256 e 258 estão apresentando inconsistência em suas estruturas, algo que podemos comprovar através da execução do Bloco de Código 8, apresentado abaixo:

— Bloco de Código 8 – Verificando a Integridade da TabelaCorrompida —
— Alterando o acesso ao Banco de Dados para Multi_User —
Alter Database RestoreDatabasePage
Set Multi_User
Go

— Realizar testes de integridade consultando dados na TabelaCorrompida —
Use RestoreDatabasePage
Go

Select Count(Codigo) From TabelaCorrompida
Go

Ao realizarmos o comando Select Count() para tentarmos contar a quantidade de linhas de registros existentes na TabelaCorrompida, o Management Studio nos retorna a seguinte mensagem de erro:
Msg 824, Level 24, State 2, Line 162
SQL Server detected a logical consistency-based I/O error: incorrect checksum (expected: 0x4bd220eb; actual: 0xcb53a034). It occurred during a read of page (1:256) in database ID 11 at offset 0x00000000200000 in file ‘S:\MSSQL-2017\Data\RestoreDatabasePage.mdf’. Additional messages in the SQL Server error log or operating system error log may provide more detail. This is a severe error condition that threatens database integrity and must be corrected immediately. Complete a full database consistency check (DBCC CHECKDB). This error can be caused by many factors; for more information, see SQL Server Books Online.

Vamos avançar mais ainda, estamos nos aproximando do final deste post, agora que nosso ambiente esta danificado podemos fazer uso da opção Page existente no comando Restore Database que vai nos permitir restaurar a estrutura física e lógica da nossa tabela, sendo assim, vamos utilizar o Bloco de Código 9, apresentado abaixo:

— Bloco de Código 9 – Iniciando o processo de restauração e recuperação das páginas de dados —
— Realizando a Restauração das Páginas de Dados —
Use Master
Go

— Restore Database Page —
Restore Database RestoreDatabasePage
PAGE=’1:256, 1:258′ — Informando os números de páginas
From Disk = N’S:\MSSQL-2017\Backup\RestoreDatabasePage-Backup-Full.bak’
With File = 1, — Especificando o arquivo de dados
NoRecovery, — Não liberando o banco para acesso
Stats = 10
Go

Perfeito, realizamos o procedimento se restauração das páginas de dados 256 e 258 sem restaurar toda estrutura do nosso banco, agora podemos realizar um novo teste e verificar se a a estrutura da nossa TabelaCorrompida encontra-se funcional, conforme apresenta o Bloco de Código 10 a seguir:

— Bloco de Código 10 — Realizando um novo teste de integridade consultando dados na TabelaCorrompida —
Use RestoreDatabasePage
Go

Select Count(Codigo) From TabelaCorrompida
Where Codigo Not Between 20 And 120
Go

E para nossa surpresa o Management Studio retornou mais uma vez outra mensagem de erro:
Msg 829, Level 21, State 1, Line 186
Database ID 11, Page (1:256) is marked RestorePending, which may indicate disk corruption. To recover from this state, perform a restore.

Esta mensagem nos informa que não podemos realizar o acesso a TabelaCorrompida pois neste momento a página 256 esta marcado como pendente de restauração, este é um comportamento normal apresentado pelo SQL Server, pois o mesmo depende da realização de um backup de log e posteriormente da restauração (conhecido como Tail Log) para realizar a limpeza e desmarcar esta página de dados como pendente.

Para tal procedimento, utilizaremos o Bloco de Código 11, apresentado abaixo:

— Bloco de Código 11 — Realizando Backup Log e Restore Log (Tail Log) —
— Backupear o Log e Restaura para Liberar páginas marcadas como pendentes —
Use Master
Go

Backup Log RestoreDatabasePage
To Disk = ‘S:\MSSQL-2017\Backup\RestoreDatabasePage-Backup-Log.bak’
With NoFormat,
Init,
Name = N’RestoreDatabasePage-Backup-Log’,
Stats=10
Go

— Restaurar Log —
Restore Log RestoreDatabasePage
From Disk = ‘S:\MSSQL-2017\Backup\RestoreDatabasePage-Backup-Log.bak’
With Recovery,
Replace,
Stats = 10
Go

Acredito que o procedimento de Backup Log e Restore Log tenha ocorrido normalmente, basta agora realizar o último teste de acesso a TabelaCorrompida para poder consultar todos os dados armazenados na mesma, conforme apresenta o Bloco de Código 12:

— Bloco de Código 12 — Realizar último teste de integridade consultando dados na TabelaCorrompida —
Use RestoreDatabasePage
Go

A Figura 4 apresentada abaixo ilustra a massa de dados existente na TabelaCorrompida, após o procedimento de restauração e recuperação das páginas de dados: 256 e 258.
Figura 4 – Relação de dados existentes na TabelaCorrompida, recuperados após o procedimento de Restore Database Page.

— Obtendo a quantidade de registros armazenados na TabelaCorrompida —
Select Parcial=(Select Count(Codigo) From TabelaCorrompida Where Codigo Not In (20,120)),
Geral=(Select Count(Codigo) From TabelaCorrompida)
Go

Show de bola, muito bom, conseguimos, seguimos todos os passos desde a criação do nosso ambiente, inserção de dados, identificação das páginas e suas estrutura, reescrita na estrutura das páginas e o tão esperado procedimento de restauração.

Com isso chegamos ao final de mais um post da sessão Dica do Mês, antes de encerrarmos, gostaria de contar com a sua participação neste post, respondendo a enquete abaixo:

Referências

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/backup-restore/restore-pages-sql-server?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/restore-statements-transact-sql

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/backup-transact-sql

https://www.mssqltips.com/sqlservertip/1925/how-to-use-the-sql-server-sysfnphyslocformatter-undocumented-function/

https://blogs.msdn.microsoft.com/fcatae/2016/04/12/dbcc-page/

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/t-sql/database-console-commands/dbcc-transact-sql

http://www.sqlskills.com/BLOGS/PAUL/post/SQL-Server-2008-New-%28undocumented%29-physical-row-locator-function.aspx

https://blogs.msdn.microsoft.com/sqlserverstorageengine/2006/12/13/more-undocumented-fun-dbcc-ind-dbcc-page-and-off-row-columns/

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/database-console-commands/dbcc-checkdb-transact-sql

Posts Anteriores

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/07/26/dica-do-mes-ocultando-uma-instancia-em-execucao-do-microsoft-sql-server/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/04/25/dica-do-mes-sql-operations-studio-view-as-chart/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/03/14/dica-do-mes-microsoft-sql-server-2017-sql-graph-databases/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/01/24/dicadomes-sqlservertoolsuiteintroduction/

Conclusão

Como já destaquei em outros posts, a cada nova versão, atualização e correção a Microsoft transforma o SQL Server em um produto surpreende, ainda mais na sua capacidade e versatilidade de permitir aos profissionais de tecnologia, administradores de bancos de dados, programadores, entre outros, utilizar recursos nativo e também os não documentados oficialmente como um elemento capaz de se superar e sobreviver a inúmeras falhas ou situações de perdas de dados.

No post de hoje, mais uma vez este foi constatado, a possibilidade através do comando DBCC Page de se obter informações sobre as páginas de dados, o comando DBCC WritePage (muito cuidado com ele) sensacional na sua funcionalidade em permitir uma reescrita de dados na estrutura das páginas que formam uma tabela, e principalmente a não documentada function sys.fn_physLocFormatter que de forma simples, fácil e confiável nos apresenta a distribuição de páginas de dados que compõem nossas tabelas em conjunto com os respectivos slots que armazenam nosso dados.

Acredito que você tenha conseguido entender e observar como consultamos a estrutura de páginas, a forma que alteramos seu conteúdo forçando uma reescrita de dados e depois como conseguimos através do comando Restore Database Page recuperar estas áreas.

Este é o fantástico Microsoft SQL Server, produto tão fascinante que a cada dia eu não consigo deixar de querer estudar e conhecer mais ainda.

Agradecimentos

Agradeço a você por sua atenção e visita ao meu blog. Fique a vontade para enviar suas críticas, sugestões, observações e comentários.

Nos encontramos no próximo post da sessão Dica do Mês a ser publicado no mês de dezembro.

Um forte abraço, sucesso, até mais…

Dica do Mês – Ocultando uma instância em execução do Microsoft SQL Server

Muito boa noite, você que esta aqui fazendo mais uma visita ao meu blog.

Seja mais uma vez, bem vindo, que prazer enorme contar com a sua presença, em mais um post da sessão Dica do Mês, sessão dedicada a compartilhar bimestralmente dicas, novidades, curiosidades e demais informações relacionadas ao Microsoft SQL Server, Banco de Dados e Tecnologias de Banco de Dados.

Neste post, quero dividir com você uma funcionalidade que utilizei no decorrer deste mês de julho para um dos meus clientes, não posso dizer que é uma funcionalidade ou recurso do Microsoft SQL Server, na verdade é uma propriedade que podemos aplicar as nossas instâncias ou servidores em execução em nossos ambientes para tentar aplicar mais uma camada de segurança sem ter a necessidade do uso de ferramentas de terceiros ou configurações avançadas, pensamento sempre em minimizar e dificultar possíveis tentativas de invasão.

Você pode ter ficado um pouco confuso ou até mesmo curioso com o título desta dica, mas é justamente isso que vamos conhecer e aprender da Dica do Mês que estou compartilhando, uma possibilidade de fazer com que ferramentas invasoras ou até mesmo o próprio SQLCMD ferramenta nativa do Microsoft SQL Server utilizada em linha de comando não consiga identificar quais instâncias estão em execução localmente ou remotamente.

Além disso, esta funcionalidade, também omite a visibilidade de identificação de nossas instâncias para o SQL Server Browser, serviço utilizado pelo Microsoft SQL Server para realizar troca de mensagens afim de identificar e possibilitar comunicação entre instâncias em execução locais ou remotas.

E ai, esta curioso em saber um pouco mais sobre esta nova forma de apresentar seus dados? Eu estou, e não vejo a hora de poder dividir com você um pouco deste recurso.

Então, vamos em frente, vou tentar mitigar a sua curiosidade e ao mesmo também satisfazer os meus objetivos. Sendo assim, seja bem vindo ao post – Dica do Mês – Ocultando uma instância em execução do Microsoft SQL Server.

Introdução

Atualmente o número de incidentes relacionados com tentativas de invasões, falhas de segurança, vulnerabilidades e vírus tem sofrido um aumento de forma assustadora no Brasil segundo os estudos e análises de estatísticas realizadas pelo CERT.BR – Centro de Estudos, Resposta e Tratamento de Incidentes de Segurança no Brasil.

Tendo como base a Figura 1 apresentado abaixo, que representa gráfico de estatísticas de incidentes reportados ao CERT.BR em 2017, temos uma real dimensão do quando nossos dados processados diariamente podem em algum momento cair em mãos erradas, situação de extrema preocupação para qualquer indivíduo que atualmente utiliza os recursos de tecnologia ligados a internet.
Figura 1 – Gráfico de Estatísticas de Incidentes Reportados ao CERT.BR.

Caminhando mais um pouco, o foco deste post não é falar sobre invasões, muito menos análises de ameaças, mas a funcionalidade que vou apresentar como já destacado esta relacionada com medidas de segurança.

Analisando os números

Abordando um pouco do gráfico apresentado anteriormente, vou fazer uma rápida análise para justificar o porque se tornou tão importante a preocupação com ações de segurança. Esta análise será aplicada através dos números apresentados pelo gráfico do CERT.BR para os últimos quatro anos: 2017, 2016, 2015 e 2014, números que nos permitiram ter a real noção do que esta acontecendo no Brasil, servindo como suporte para nos ajudar e dimensionar os riscos que estamos diariamente correndo.

Para suportar e fortalecer nosso entendimento, elaborei uma simples Tabela denominada Tabela 1 que apresenta a diferença em números de incidentes anuais, e suas respectivas diferenças percentuais no que se relaciona aos de incidentes reportados pelo CERT.BR.

A seguir apresento a Tabela 1 – Incidentes entre os anos de 2014 até 2017:

Ano	Total de Incidentes Anuais	Diferença – Número de Incidentes – Ano Anterior x Ano Posterior	Variação Percentual – Ano Anterior x Ano Posterior
2017	833.775	186.663	22,39%
2016	647.112	-75.093	-11,60%
2015	722.205	-324.826	-44,98%
2014	1.047.031

Tabela 1 – Análise dos números de incidentes reportados anualmente pelo CERT.BR.

Aplicando uma simples analogia, podemos dizer claramente que entre os anos de 2014 e 2017 o número de incidentes reportados pelo CERT.BR apresentou uma diminuição de 25,58%, algo de aproximadamente 213.256 (Duzentos e Treze Mil, Duzentos e Cinquenta e Seis) incidentes a menos reportados, evidência que não nos permite deixar de se preocupar.

Por outro lado se analisarmos especificamente o último ano, sendo este o ano de 2017 tivemos um aumento de 22,39% no número de incidentes em relação ao ano de 2016, mais assertivamente um crescimento de 186.339 (Cento e Oitenta de Seis Mil, Trezentos e Trinta e Nova).

Em contra partida, se iniciarmos uma outra análise a partir do no ano de 2015 tivemos uma diminuição de mais de 324.000 (Trezentos e Vinte e Quatro Mil) no número de incidentes reportados ao CERT.BR em relação ao ano anterior, no caso 2014.

E ai que fica a pergunta, esta variação pode representar que as empresas, profissionais de tecnologias e usuários comuns estão se preocupando cada vez mais com a sua segurança, ou os possíveis invasores estão perdendo força?

Esta é uma pergunta que sinceramente falando é de difícil resposta ou afirmação, no meu ponto de vista, ela representa reflexão mais profunda, não somente voltada para área de tecnologia, mas sim para o comportamento social de cada individuo e empresa.

Vamos avançar ainda mais e conhecer a funcionalidade que poderá nos ajudar a aplicar mais uma “camada de segurança” em nossas instâncias Microsoft SQL Server.

Conhecendo a Propriedade Hide Instance (Instância Oculta)

Daqui em diante não vou falar mais de incidentes, invasões e números relacionados a estes elementos, chegou a hora de conhecer esta tal “camada de segurança”, conhecida como propriedade Hide Instance existente dentro da ferramenta SQL Server Configuration Manager, a qual é instalada por padrão em conjunto com nossas instâncias Microsoft SQL Server.

Acredito que você deve conhecer a ferramenta SQL Server Configuration Manager, se ainda não conhece, fique tranquilo, basta em seu Windows através do botão iniciar começar a digitar: SQL Server 2016 ou 2017 Configuration, que a ferramenta de pesquisa vai encontrar.

Para ilustrar esta ferramenta, a Figura 2 apresenta sua tela principal:

Figura 2 – Ferramenta – SQL Server Configuration Manager.

Muito bem, espero que você tenha conseguido encontrar este ferramenta em seu ambiente, o próximo passo é justamente identificar a instância que você deseja ocultar “esconder”, no meu cenário tenho duas instâncias instaladas localmente, denominadas:

WIN10PRO – Microsoft SQL Server 2016 Enterprise; e
WIN10PRO\MSSQLServer2017 – Microsoft SQL Server 2017 Enterprise.

A instância WIN10PRO\MSSQLServer2017 possui aplicada a propriedade Hide Instance, neste caso se tentarmos realizar uma pesquisa das instâncias em execução da minha máquina através da ferramenta de prompt-de-comando SQLCMD em conjunto com o parâmetro -L seu nome omitido da lista de instâncias locais, ao contrário da instância WIN10PRO a qual não possui aplicada a mesma propriedade.

Aplicando a propriedade Hide Instance

Para aplicar a propriedade Hide Instance a uma instância SQL Server, necessitamos estar com o SQL Server Configuration Manager em execução, logo após escolher no painel a esquerda a opção: SQL Server Network Configuration, conforme apresenta a Figura 3 a seguir:

Figura 3 – SQL Server Configuration Manager, opção SQL Server Network Configuration.

Observe que logo após escolher esta opção, o SQL Server Configuration Manager apresenta a relação de instância instaladas em meu ambiente conforme já destaquei anteriormente.

Nosso próximo passo será justamente encontrar a propriedade Hide Instance, para isso, vou selecionar a instância WIN10PRO\MSSQLServer2017, como já abordei a mesma possui ativada este propriedade, sendo assim, vou clicar com o botão da direita do mouse sobre a instância e escolher a opção Properties (Propriedades), conforme apresenta a Figura 4 abaixo:

Figura 4 – Menu Popup – Opção Propriedades.

Show, simples e prático, logo após clicar na opção Properties o SQL Server Configuration Manager deve ter apresentado a tela de propriedades “externas” que podemos aplicar para nossa instância, sendo elas:

Force Encryption; e
Hide Instance (Esconder, Ocultar ou Omitir).

A Figura 5 apresenta a relação de propriedades “externas”:

Figura 5 – Propriedades externas disponíveis para a instância WIN10PRO\MSSQLServer2017.

Muito bem, sem mais delongas, note que a propriedade Hide Instance possui o valor de True (Verdadeiro) aplicado, sendo assim, a capacidade de ocultar, esconder ou omitir a visibilidade desta instância tanto para o SQL Server Browser como também para o SQLCMD esta ativada.

Sequência de passos:

Abrir – SQL Server Configuration Manager;
Acessar o guia SQL Server Network Configuration;
Clicar com o botão da direita sobre a instância WIN10PRO\MSSQLSERVER2017;
Selecionar a propriedade Hide Instance e escolher o valor True;
Clicar OK;
Acessar a guia SQL Services;
Clicar com o botão da direita sobre a instância WIN10PRO\MSSQLSERVER2017; e
Selecionar a opção Restart.

Nosso último passo será justamente comprovar a veracidade do uso desta propriedade.

Estamos quase no final….

Testando a aplicação da propriedade Hide Instance

Como já destacado anteriormente, a partir do momento em que a propriedade Hide Instance encontra-se habilitada a ferramenta SQLCMD através do parâmetro -L não consegui identificar e apresentar o nome da respectiva instância, sendo assim, este será justamente nosso simples ambiente de teste.

Vou então abrir a ferramenta Prompt-de-Comando (CMD) e logo após digite a linha de comando: SQLCMD -L, conforme apresenta a Figura 6:

Figura 6 – Lista de instâncias identificadas e apresentadas pela ferramenta SQLCMD.

E ai esta o resultado a ferramenta SQLCMD não conseguiu identificar a presença da instância WIN10PRO\MSSQLSERVER2017, sendo que a mesma encontra-se em execução.

Para finalizar, vou seguir os passos apresentados anteriormente para acessar a propriedade Hide Instance e desativar a possibilidade de omitir o nome da instância, logo na sequência executar novamente a linha de comando SQLCMD -L e verificar seu resultado:

Abrir – SQL Server Configuration Manager;
Acessar o guia SQL Server Network Configuration;
Clicar com o botão da direita sobre a instância WIN10PRO\MSSQLSERVER2017;
Selecionar a propriedade Hide Instance e escolher o valor False;
Clicar OK;
Acessar a guia SQL Services;
Clicar com o botão da direita sobre a instância WIN10PRO\MSSQLSERVER2017;
Selecionar a opção Restart;
Abrir o Prompt-de-Comando; e
Executar a instrução: SQLCMD -L

Observação: Vale ressaltar que tanto para ativar como também para desativar a propriedade Hide Instance, é necessário realizar o procedimento de reinicialização do serviço do Microsoft SQL Server referente a instância selecionada.

Conforme prometido, após realizar os passos apresentados anteriormente, eis aqui o resultado da execução da linha de comando: SQLCMD -L, conforme apresenta a Figura 7 a seguir:

Figura 7 – Relação de instância identificadas pela ferramenta SQLCMD.

Como um passe de mágica, límpido e transparente, a ferramenta SQLCMD consegui identificar a presença da instância WIN10PRO\MSSQLSERVER2017, exibindo assim seu nome na lista de instâncias e servidores identificados.

Isso não é sensacional? Eu tenho a certeza que sim e espero que você também pense desta forma.

Com isso chegamos ao final de mais um post da sessão Dica do Mês, antes de encerrarmos, gostaria de contar com a sua participação neste post, respondendo a enquete abaixo:

Referências

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/database-engine/configure-windows/hide-an-instance-of-sql-server-database-engine?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/database-engine/configure-windows/configure-the-database-engine-to-listen-on-multiple-tcp-ports?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/database-engine/configure-windows/configure-a-windows-firewall-for-database-engine-access?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/database-engine/configure-windows/connect-to-sql-server-through-a-proxy-server-sql-server-configuration-manager?view=sql-server-2017

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https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/04/25/dica-do-mes-sql-operations-studio-view-as-chart/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/03/14/dica-do-mes-microsoft-sql-server-2017-sql-graph-databases/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/01/24/dicadomes-sqlservertoolsuiteintroduction/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/11/01/dicadomessql2017novascolunasinternas/

Conclusão

Pensar em manter nossos ambientes e dados seguros é um preocupação que todos devemos ter, independente da situação e importância.

Fazer uso de recursos, ferramentas, funcionalidades ou até mesmo a adoção de simples práticas podem nos ajudar a garantir cada vez mais a sobrevivência e proteção destes preciosos elementos.

Pensando justamente desta forma, o uso da propriedade Hide Instance deve ser adotada em nossas instâncias ou servidores, como uma possível “camada de segurança”, afim de dificultar a identificação e apresentação destes recursos.

Agradecimentos

Agradeço a você por sua atenção e visita ao meu blog. Fique a vontade para enviar suas críticas, sugestões, observações e comentários.

Nos encontramos no próximo post da sessão Dica do Mês a ser publicado no mês de setembro.

Valeu, bom final de noite….

Dica do Mês – SQL Operations Studio – View as Chart

Olá, amantes de banco de dados e profissionais de tecnologia.

Bom dia, bom dia, bom dia….. Tudo bem? Que bom te encontrar por aqui mais uma vez, seja bem, volte sempre. Este é mais um post da sessão Dica do Mês, sessão dedicada a compartilhar bimestralmente dicas, novidades, curiosidades e demais informações relacionadas ao Microsoft SQL Server, Banco de Dados e Tecnologias de Banco de Dados.

No post de hoje, quero dividir com você um recurso que conheci recentemente adicionado ao novo SQL Operations Studio, ferramenta que a Microsoft esta trabalhando a todo vapor para se tornar muito em breve um produto confiável, prático e robusto, da mesma maneira que aconteceu com o Management Studio (“isso já faz um tempinho, lá em 2005”), e principalmente multiplataforma(um produto interoperável).

Se por acaso você ainda não conhece esta nova ferramenta da Microsoft, fique calmo, seu primeiro preview foi lançado no final de 2017, e caso você queria conhecer um pouco mais sobre este novo produto, acesse: https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/sql-operations-studio/what-is?view=sql-server-2017.

Falando um pouco mais sobre o post de hoje, normalmente quando executamos uma query no Microsoft SQL Server Management Studio, temos a possibilidade de apresentar o retorno de dados em tela no formato de tabela, texto ou se quisermos salvar em um arquivo texto, agora no SQL Operations Studio, temos algumas outras formas de apresentar ou salvar nosso retorno de dados, dentre elas a que eu mais gostei e acredito que você também vai gostar é conhecida como View as Chart (Visualizar como gráfico).

Como assim visualizar como gráfico? É isso mesmo, que você esta pensando, visualizar o resultado da sua query em alguns modelos predefinidos de gráfico em tempo real. Olha que fiquei de queijo caído com este recurso.

E ai, esta curioso em saber um pouco mais sobre esta nova forma de apresentar seus dados? Eu estou, e não vejo a hora de poder dividir com você um pouco deste recurso.

Então, vamos em frente, vou tentar mitigar a sua curiosidade e ao mesmo também satisfazer os meus objetivos. Sendo assim, seja bem vindo ao post – Dica do Mês – SQL Operations Studio – View as Chart.

Tenho a certeza visualizar seus dados em forma de gráfico, vai lhe ajudar muito nos momentos de análise e tomada de decisão.

Introdução

Lançado em novembro de 2017, o SQL Operations Studio, possui algumas missões um pouco indigestas (na minha opinião), mas que podem ser alcançadas, dentre elas:

Se tornar um produto conhecido;
Ser reconhecido como um produto independente e multiplataforma;
Ser utilizado com uma ferramenta de apoio ao atual Management Studio;
Não ser rotulado ou visto como o substituto do Management Studio para Windows; e
Ser utilizado em ambientes Linux e Mac.

Mesmo com esta pequena relação de missões a serem cumprida, a Microsoft esta trabalhando de forma árdua a realmente lançar uma versão final do produto o mais breve possível (eu mesmo esperei um pouco mais para instalar o produto na minha máquina).

Mas, vamos em frente, dentro as novidades e melhorias adicionadas na última preview lançada do SQL Operations Studio (em 28/03/2018), aquela que mais me chamou a atenção, foi justamente a introdução do botão View as Chart, sendo este visível logo após o processamento e apresentação do resultado de um query.

Se você já estou utilizando este produto, talvez não tenha ainda percebido a presença deste ou outros botões que surgem em nossa tela ao lado da result as table que exibe as linhas de dados processadas, pois bem, a Figura 1 abaixo ilustra este e os demais botões:

Figura 1 – Apresentação dos botões View as Chart na guia de resultados exibida pelo SQL Operations Studio.

Agora eu acredito que você vai conseguir encontrar mais facilmente estes botões logo após processar suas querys no SQL Operations Studio.

Vamos avançar mais um pouco…..

View as Chart

Ao imaginar a possibilidade de apresentar nosso retorno de dados em tela, tendo como base, formatos predefinidos de gráficos é algo que nos permite estabelecer uma série de palavras do momento, dentre elas: Análise de Dados, Tomada de Decisão, Modelagem de Negócios, Mineração de Dados, Business Intelligence, enfim… possibilidade de tentar rotular um resultado apresentado como um gráfico, os fascinados por administração e gestão vão adorar. Sinceramente falando, não vejo que este recurso possa ser rotulado para todas as possíveis áreas, mas em especial uma dentre as mais diversas podemos, sendo ela: Análise de Dados.

Apresentar um conjunto de dados no formato de gráfico, com certeza é algo visualmente falando mais atrativo, bonito e didático do que simplesmente apresentar um monto de valores em uma tabela com colunas que muitas vezes não conseguir expressar ou transmitir seu significado.

Analisar um ou mais dados, é uma atividade diferencial para qualquer profissional da área de tecnologia, principalmente aqueles que possuem a ingrata missão de tentar através do números, símbolos e indicadores orientar seus clientes, empresas e parceiros em momento chaves para tomada de decisão, por outro lado ter a possibilidade de simular situações com base no processamento em tempo real de dados coletados ao longo de tempo e ver o que pode acontecer caso algo venha e mudar pode sim ser um grande “pulo do gato”.

Ao meu ver é justamente isso que podemos tentar adjetivar este recurso adicionado ao SQL Operations Studio, a capacidade de proporcionar um análise de dados para os profissionais de tecnologia, dentre eles: Desenvolvedores, Programadores e Administradores de Bancos de dados, que podem em tempo real realizar possíveis simulações e testes com seus dados nem necessitar utilizar ferramentas específicas para esta atividade.

Vamos em frente que atrás vem o DBA correndo (kkkkk)…..

Exibindo um Chart

Para que possamos realizar nossas práticas, vou utilizar o mesmo ambiente que venho trabalhando nos meus últimos post, mais especificamente o banco de dados utilizado no jogo de videogame Fifa 2018 recentemente compartilhado no meu blog.

Pois bem, caso você não deseje fazer o download do banco de dados, nas práticas que vamos realizar neste post, estou compartilhando um arquivo no formato JSON que justamente apresenta a massa de dados específica que iremos utilizar, além disso, o arquivo já esta pronto para você realizar o processo de importação caso esteja utilizando o Microsoft SQL Server 2016 ou superior. Faça o download do arquivo JSON clicando aqui.

Importante: Vale ressaltar que por questões de segurança a plataforma WordPress.com não permite upload de arquivo com extensão .json, sendo assim, foi adicionado ao final do arquivo a extensão .doc, após realizar o download basta remover esta extensão o final do nome do arquivo mantendo a extensão .json.

Caminhando mais um pouquinho….

Vou deduzir que você conseguiu realizar o download do arquivo, em seguida acessou seu Microsoft SQL Server 2016 ou 2017 e importou este conjunto de dados para dentro de um específico banco de dados, show de bola, sucesso, vamos em frente.

Agora com este dados disponíveis para serem acessados, podemos fazer uso do recurso View as Chart, para isso acesse o SQL Operations Studio, conecte-se em seu banco de dados, abra uma nova query e execute o Bloco de Código 1 apresentado abaixo, sendo esta a query base que utilizaremos para proporcionar a criação e execução de nossos gráficos:

— Bloco de Código 1 —

Select Top (50) Name,
Age,
Nationality,
Overall,
Potential
From PlayerPersonalData
Order By Overall Desc, Potential DESC
Go

Observe a simplicidade da query que utilizaremos, não se espante é isso mesmo, algo bastante simples para trabalhar com 50 linhas de registros armazenadas em um tabela denominada PlayerPersonalData.

Logo após a execução do Bloco de Código 1 apresentando anteriormente, o SQL Operations Studio deve ter retornado na sua tela um conjunto de dados similar ao apresentado na Figura 2 a seguir:

Figura 2 – Relação de dados apresentados após o processamento do Bloco de Código 1.

Muito bem, observe com atenção a Figura 2, veja que os botões apresentados na respectiva ordem:

Save as CSV;
Save as JSON(o arquivo json aqui compartilhado, foi criado através deste botão);
Save as Excel; e
View as Chart, foram habilitados e encontram-se disponíveis para uso, sendo o último botão o qual iremos utilizar para gerar nossos gráficos, sendo assim, clique nele.

Após clicar no botão View as Chart, automaticamente o SQL Operations Studio apresenta um primeiro modelo de gráfico em barras horizontais(HorizontalBar), conforme apresenta a Figura 3 a seguir:

Figura 3 – Gráfico padrão criado no modelo predefinido HorizontalBar.

Como eu havia destacado no início deste post, o SQL Operations Studio através do recurso View as Chart, apresenta um conjunto de gráficos predefinidos que podem ser aplicados ou não dependendo do tipo de retorno de dados apresentado por cada query, a Figura 4 apresentado a seguir, ilustra o conjunto de modelo de gráficos predefinidos independente do conjunto de dados processados pelo Bloco de Código 1:

Figura 4 – Relação de modelos predefinidos existentes no recurso View as Chart.

Legal, temos nossa massa de dados, já sabemos a relação de possíveis modelos de gráficos, o próximo passo é começar a brincar com este recurso em conjunto com suas querys criando novos gráficos, como forma de demonstração de algumas possibilidades, apresento abaixo algumas figuras que ilustram as diversidades de retornos de dados através do recurso View as Chart.

Exemplos de Gráficos

A seguir apresento em sua respectiva ordem as Figuras 5, 6, 7 e 8, que ilustram os modelos de gráficos: Line, Bar e PIE, note que todos os gráficos apresentam uma legenda, como também, podem ser exibidos na posição horizontal e vertical, e ao passar com o mouse em cima da área do gráfico, um hint é apresentado destacando a área e seus respectivos dados:

Figura 5 – Modelo de Gráfico Line.

Figura 6 – Modelo de Gráfico Bar.

Observação: Após exibir um gráfico em tela o SQL Operations Studio, nos permite salvar (Save as image) ou copiar (Copy as image), botões os quais estão disponíveis na barra de ferramentas apresentada em conjunto com nosso gráfico, bem acima da área de gráfico.

Por padrão ao salvar um gráfico como imagem será criado um novo arquivo formato de imagem no padrão .png (Portable Network Graphics, também conhecido como PNG’s Not GIF).

Figura 7 – Modelo de Gráfico Line – Dados analisados no formato de números e distribuídos na posição vertical.

Figura 8 – Modelo de Gráfico PIE – Dados distribuídos na posição vertical.

Ufa, chegamos ao final, sãos e salvos e como de costume com mais uma gama de conhecimento adquirido a partir deste momento. E ai ficou de queijo caiu com este recurso da mesma maneira que eu fiquei quando por acaso o descobrir? Acho que sim, não é verdade.

Então, mas não é somente a possibilidade de gerar gráficos que o View as Chart nos permite, ele também tem um outro botãozinho mágico que fica escondido chamado Create Insight, mas este botão eu vou deixar para que você descubra como fazer uso dele e quais os benefícios ele pode te trazer.

Com isso chegamos ao final de mais um post da sessão Dica do Mês, antes de encerrarmos, gostaria de contar com a sua participação neste post, respondendo a enquete abaixo:

Referências

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/sql-operations-studio/release-notes?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/sql-operations-studio/insight-widgets?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-operations-studio/tutorial-build-custom-insight-sql-server?view=sql-server-2017&viewFallbackFrom=ssdt-18vs2017

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https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/05/23/conhecendo-e-aplicando-o-uso-de-atualizacao-de-estatisticas-incrementais/

Conclusão

Como de costume a cada novo produto, versão, service pack ou atualizações que a Microsoft e seu time de engenheiros especialista do SQL Server disponibiliza, novos e novos elementos são implementados ao vasto conjunto de possibilidades que o Microsoft SQL Server nos oferecer.

O SQL Operations Studio é justamente um destes elementos que vem aos poucos adquirindo seu espaços, se tornando componente importante para os desenvolvedores, programadores, analistas e administradores no que se relaciona as tarefas ou atividades oriundas de um ambiente de banco de dados.

A partir da nova versão do SQL Operations Studio, temos um grande recurso que nos permite utilizar modelos de gráficos predefinidos como fonte de análise dos dados os quais foram processados e apresentados em nossa tela, através do View as Chart, a Microsoft trouxe um pequeno ambiente que nos permite analisar, validar e tomar possíveis decisões de acordo com as simulações de dados processadas em real time em nossas querys.

Agradecimentos

Agradeço a você por sua atenção e visita ao meu blog. Fique a vontade para enviar suas críticas, sugestões, observações e comentários.

Um forte abraço, nos encontramos no próximo post da sessão Dica do Mês a ser publicado no mês de junho.

Salve o SQL Operations Studio, estamos todos ansiosos te esperando…

Dica do Mês – Microsoft SQL Server 2017 – SQL Graph Databases

Muito bom dia…… Salve amantes de banco de dados.

Tudo bem? Este é mais um post da sessão Dica do Mês, sessão dedicada a compartilhar mensalmente dicas, novidades, curiosidades e demais informações relacionadas ao Microsoft SQL Server, Banco de Dados e Tecnologias de Banco de Dados.

No post de hoje, quero compartilhar com você uma das maiores novidades implementadas na última versão do Microsoft SQL Server, neste caso, a versão 2017 lançada oficialmente em outubro de 2017 e muito destacada aqui no meu blog em diversos posts.

Destacando um pouco sobre o post, quando se referimos a banco de dados, normalmente pensamos em uma estrutura organizada basicamente em tabelas, colunas, chaves primárias, chaves estrangeiras e relacionamentos. Mas a partir do Microsoft SQL Server 2017 temos uma nova possibilidade de elaborar uma estrutura de banco de dados saindo um pouco deste tradicional cenário conhecimento como modelo relacional e sim partindo para o chamado modelo grafos ou banco de dados em grafos. Talvez em algum momento você já deve ter ouvido falar um pouco sobre esta forma de modelagem.

Pois bem, neste nova versão o time de engenheiros do SQL Server adicionaram ao conjunto de novas funcionalidades (features) o SQL Graph Databases ou simplesmente Banco de Dados em Grafos, isso mesmo banco de dados no formato de grafos, parece ser algo muito diferente do que estamos acostumados a fazer, na verdade não é bem assim, e você vai poder conhecer um pouco mais sobre este recurso, suas características e curiosidades no decorrer deste post.

Esta curioso em saber um pouco mais sobre esta nova feature? Eu estou, e não vejo a hora de poder dividir com você um pouco do vasto conteúdo relacionado com este recurso. Então, vamos em frente, vou tentar mitigar a sua curiosidade e ao mesmo também satisfazer os meus objetivos. Sendo assim, seja bem vindo ao post – Dica do Mês – Microsoft SQL Server 2017 – SQL Graph Databases.

Você vai se surpreender com este novo recurso e suas possibilidades relacionadas com modelagem de banco de dados.

Introdução

O SQL Graph Database é uma nova forma de se estruturar um banco de dados criado no Microsoft SQL Server 2017, tendo como base um estrutura formada por uma coleção de tabelas de nó (Node Table) e tabelas de borda (Edge Table).

Basicamente um nó representa uma entidade — por exemplo, uma pessoa ou uma organização e uma borda representa uma relação entre os dois nós que ele conecta. As tabelas de nó ou borda podem ser criadas em qualquer esquema em um banco de dados, mas todas pertencem a uma estrutura de grafos representada de forma lógica.

Os bancos de dados na estrutura de grafos são úteis quando o aplicativo tem relacionamentos complexos de muitos para muitos e precisamos analisar as relações complexas.

Algumas das características importantes de um bancos de dados na estrutura de grafos:

Bordas (edge) ou relacionamentos(node) são entidades de primeira classe em um banco de dados de grafos e podem ter atributos ou propriedades associadas a eles;
Uma única edge table pode unir flexivelmente vários nós em um banco de dados de grafos;
Demonstrar a relação de padrões e consultas de navegação de vários saltos facilmente; e
Demonstrar o encerramento transitivo de dados e as consultas polimórficas facilmente.

A Figura 1 abaixo apresenta a estrutura básico do SQL Graph Databases e seus principais componentes:

Figura 1 – Estrutura básica do SQL Graph Databases.

Analisando a Figura 1 apresentada acima, podemos dizer que um banco de dados na estrutura de grafos é um tipo de banco de dados cujo conceito é baseado em nós e bordas. Este novo tipo de bancos de dados, denominada de grafos, baseiam-se na teoria dos grafos (um grafo é um diagrama de pontos e linhas conectados aos pontos), respeitando a seguinte estrutura:

Os nós representam dados ou entidade e bordas representam conexões entre nós; e
As bordas são propriedades que podem estar relacionadas a nós, essa capacidade nos permite mostrar interações mais complexas e profundas entre os nossos dados.

Elementos básicos

A seguir destaco os elementos básicos que compõem a estrutura do SQL Graph Databases:

Node Table
Representa uma entidade em um esquema de grafos. Sempre que criamos uma tabela de nós, juntamente com as colunas definidas pelo usuário, uma coluna implícita $node _id é criada, o que identifica exclusivamente um determinado nó no banco de dados.

Os valores na coluna $node _id são gerados automaticamente e são uma combinação de object_id dessa tabela de nós e um valor bigint gerado internamente. No entanto, quando a coluna $node _id é selecionada, um valor calculado na forma de uma cadeia de caracteres JSON é exibido.
Além disso, $Node _id é uma coluna pseudo, que mapeia para um nome interno com String hex nele. Quando selecionamos $node _id da tabela, o nome da coluna aparecerá como $node _id_ hex_string.

É recomendável que os usuários criem uma restrição ou índice exclusivo na coluna $node _id no momento da criação da tabela de nós, mas se um não for criado, um índice padrão exclusivo não clusterizado será criado automaticamente.

Edge Table
Como mencionado anteriormente, uma tabela de borda(Edge Table) representa uma relação em um grafos. As bordas são sempre direcionadas e conectam dois nós.

Uma tabela de borda permite que os usuários modelem relacionamentos muitos-para-muitos no grafos, esta mesma tabela pode ou não ter quaisquer atributos definidos pelo usuário.

$Edge _id
A primeira coluna na tabela de borda representa $Edge _id que identifica exclusivamente uma aresta fornecida no banco de dados. O valor da coluna edge_id é gerado com a combinação de object_id da tabela de borda e um valor bigint gerado internamente.

No entanto, quando selecionamos a coluna $Edge _id, ela é exibida como a seqüência de caracteres JSON que é calculada a partir do valor da coluna.

$from _id
Coluna que armazena o $node _id do nó, de onde a borda é originada. Semelhante ao $Edge _id este é também um pseduo e pode ser usado como $from _id no entanto, o nome da coluna inclui Strings hex nele.

$to _id
Armazena o $node _id do nó, no qual a borda termina. Comportamento desta coluna em também como por $Edge _id e $from coluna _id.

Funções

Existem algumas funções adicionadas a linguagem Transact-SQL, que visam ajudar os usuários a extrair informações das colunas geradas. Abaixo estão as funções:

OBJECT_ID_FROM_NODE_ID: Função que permite extrair o object_id de um node_id. Precisamos passar node_id para esta função e ele retornará o object_id, também podemos obter o nome do objeto do object_id.

GRAPH_ID_FROM_NODE_ID: Função que permite extrair o GRAPH_ID de um node_id. Precisamos passar node_id para esta função e ele retornará o object_id.

NODE_ID_FROM_PARTS: Através desta função podemos construir um node_id de um object_id e um graph_id.

OBJECT_ID_FROM_EDGE_ID: Função utilizada para extrair um object_id de um EDGE_ID.

GRAPH_ID_FROM_EDGE_ID: Função utilizada para identificar um GRAPH_ID de EDGE_ID.

EDGE_ID_FROM_PARTS: Função que nos permite identificar o id utilizada entre as conexões de EDGE_ID de object_id e identidade.

Tabelas de Sistemas e Metadados

Sys.Tables – Novas colunas foram adicionadas ao sys.tables para identificar se uma tabela é um nó ou uma borda, conforme apresenta a Tabela 1 abaixo:

Column Name	Data Type	Description
is_node	bit	1 = this is a node table
is_edge	bit	1 = this is an edge table

Tabela 1 – Novas colunas adicionadas a system table sys.tables.

Sys.Columns – Novas colunas foram adicionadas ao sys.tables para indicar o tipo da coluna em tabelas de nó e borda, permitindo o relacionamento entre as systems tables sys.columns e sys.tables. A Tabela 2 abaixo apresenta a relação de novas colunas adicionadas a sys.columns:

Column Name	Data Type	Description
graph_type	int	Internal column with a set of values. The values are between 1-8 for graph columns and NULL for others: 1 – GRAPH_ID 2 – GRAPH_ID_COMPUTED 3 – GRAPH_FROM_ID 4 – GRAPH_FROM_OBJ_ID 5 – GRAPH_FROM_ID_COMPUTED 6 – GRAPH_TO_ID 7 – GRAPH_TO_OBJ_ID 8 – GRAPH_TO_ID_COMPUTED
graph_type_desc	nvarchar(60)	internal column with a set of values

Column Name

Data Type

Description

graph_type

int

Internal column with a set of values.

The values are between 1-8 for graph columns and NULL for others:

1 – GRAPH_ID
2 – GRAPH_ID_COMPUTED
3 – GRAPH_FROM_ID
4 – GRAPH_FROM_OBJ_ID
5 – GRAPH_FROM_ID_COMPUTED
6 – GRAPH_TO_ID
7 – GRAPH_TO_OBJ_ID
8 – GRAPH_TO_ID_COMPUTED

graph_type_desc

nvarchar(60)

internal column with a set of values

Tabela 2 – Novas colunas adicionadas a system table sys.columns.

Nossa, quanta coisa nova foi adicionado ao Microsoft SQL Server a partir desta nova funcionalidades, como também, diversas mudanças internadas como de costume também foram realizadas no produto afim de possibilitar o uso destas e outras funcionalidades, algo comumente realizado a cada nova versão.

Vamos então conhecer de forma prática o SQL Graph Databases e entender como estes elementos podem ser utilizados através do cenário que estaremos implementando a partir de agora.

Implementando o SQL Graph Databases

Se estamos nos referindo ao um banco de dados de grafos, nada melhor do que representar a estrutura que será utilizada em nosso cenário de exemplo através de um Diagrama conforme ilustra a Figura 2 abaixo:

Figura 2 – Diagrama – Estrutura utilizada para o exemplo.

Os nós são SQL Server, Azure e Windows e segue (bordas) fornecem conexões entre nós. Este modelo de banco de dados não pode ser tratado como uma alternativa a um modelo de banco de dados relacional, mas confrontados com alguns problemas específicos, o modelo de banco de dados em grafos pode ser alternativo e efetivo.

Observações: Se você olhar para o diagrama de perto, talvez você pode projetar este modelo de dados em um banco de dados relacional por junções, mas imagine que se você tiver um monte de nós e bordas, em seguida, quantas junções você vai precisar? Outra consideração importante se relaciona na forma de como este projeto funcionaria? Por esta razão, ao lidar com alguns problemas de negócios, precisamos de um banco de dados representado na teoria de grafos.

Um cenário muito interessante para a adoção de um banco de dados em grafos a ser considerado são meios de comunicação social. Por exemplo, há um monte de ações sociais, cada ação social cria uma marca. Quando combinamos estas marcas, parece uma teia de aranha. O modelo de banco de dados em grafos é ideal para armazenar esse tipo de dados.

Criando o ambiente

Para nossa prática vamos trabalhar com o seguinte ambiente:

Database – SQLGraphDatabase;
Node Table – Products; e
Edge Table – Microsoft.

Vamos começar criando nosso banco de dados e a node table através do Bloco de Código 1 apresentado na sequência:

— Bloco de Código 1 – Criando Banco de Dados e Node Table —

— Criando o Banco de Dados —
Create Database SQLGraphDatabases
Go

— Acessando o Banco de Dados —
Use SQLGraphDatabases
Go

— Criando a Node Table Products —
Create Table Products
(ProductID TinyInt Primary Key,
ProductName Varchar(100)
) As Node
Go

Note que instrução Create Table especificamos ao final da mesma a palavra chave Node, desta forma, o Microsoft SQL Server vai entender que nossa tabela será um nó e posteriormente estará relacionada com no mínimo uma borda.

O próximo passo é realizar a inserção de dados na tabela Products, para isso vamos utilizar o Bloco de Código 2 apresentado a seguir:

— Bloco de Código 2 – Inserindo dados na Node Table Products —

— Inserindo dados na Node Table Products —
Insert Into Products
Values (1,’SQL Server’),
(2,’Azure’),
(3,’Windows’)
Go

— Consultando os dados —
Select ProductId, ProductName from Products
Go

Você poderá notar que após a execução do comando Select teremos o resultado das três linhas de registros lógicos adicionadas a node table Products apresentados em tela, para que seja possível apresentar toda estrutura da tabela incluindo o $Node_Id, vamos então utilizar um simples e conhecido Select * (técnica não recomendável, mas para este cenário será útil para apresentar de maneira rápida a estrutura da node table Products).

— Apresentando toda estrutura da node table Products e seus respectivos dados —

Select * From Products
Go

A Figura 3 abaixo ilustra o retorno dos dados obtidos após a execução do Select acima:

Figura 3 – Estrutura da node table Products, incluindo $Node_ID e dados.

Continuando a nossa caminhada, vamos agora criar nossa tabela borda (edge table) denominada Microsoft, sendo esta o elemento utilizado para estabelecer as ligações entre os dados da node table para com a edge table, desta forma utilizaremos o Bloco de Código 3 apresentado a seguir:

— Bloco de Código 3 – Criando a Edge Table Microsoft —

— Criando a Edge Table Microsoft —
Create Table Microsoft As Edge
Go

— Consultando a estrutura da Edge Table Microsoft —
Select * from Microsoft
Go

Pronto nossa tabela borda esta criada, nosso penúltimo passo será adicionar os dados oriundos da node table Products, estabelecem assim as relações entre ambos os elementos, para tal procedimentos utilizaremos o Bloco de Código 4 apresentado a seguir:

— Bloco de Código 4 – Inserindo os dados na Edge Table Microsoft —

— Azure com SQL Server —
Insert Into Microsoft ($from_id , $to_id )
Values ((Select $node_id from Products where ProductId=2),
(Select $node_id from Products where ProductId=1))
Go

— Windows com SQL Server —
Insert Into Microsoft ($from_id ,$to_id )
Values ((Select $node_id from Products where ProductId=3),
(Select $node_id from Products where ProductId=1))
Go

— Windows com Azure —
Insert Into Microsoft ($from_id ,$to_id )
Values ((Select $node_id from Products where ProductId=3),
(Select $node_id from Products where ProductId=2))
Go

— Consultando os dados inseridos na Edge Table Microsoft —
Select * from Microsoft
Go

Muito bom, acabamos de estabelecer as ligações entre nossa node table e a edge table, note que para realizar este vinculo entre os dados oriundas da node table Products para a edge table Microsoft, utilizamos os valores da coluna ProductID existente na tabela de Products, como elemente chave a ser inserido nas colunas $from_id e $to_id no momento da criação da edge table Microsoft.

Há Figura 4 a seguir ilustra os dados inseridos na edge table Microsoft e apresentados no formato de string JSON:

Figura 4 – Dados inseridos na edge Table Microsoft.

Agora falta muito pouco e chegamos ao último passo que consiste justamente em identificar as conexões estabelecidas com base no Bloco de Código 4 processado anteriormente, onde através da nova função Match() em conjunto com seus operadores ‘-‘ ou ‘->’ podemos definir o caminho para encontrar os dados respeitando a estrutura de nós e bordas. Para tal procedimento executaremos o Bloco de Código 5 apresentado abaixo:

— Bloco de Código 5 – Identificando as conexões entre os dados —

— Utilizando a função Match(), encontrando as conexões do ProductName = Azure —
Select Concat(Products.ProductName,’ –> ‘, ProductsDetails.ProductName) As Connections
From Products, Microsoft, Products ProductsDetails
Where Match(Products-(Microsoft)->ProductsDetails)
And Products.ProductName = ‘Azure’
Go

— Utilizando a função Match(), encontrando as conexões do ProductName = Windows —
Select Concat(Products.ProductName,’ –> ‘, ProductsDetails.ProductName) As Connections
From Products, Microsoft, Products ProductsDetails
Where Match(Products-(Microsoft)->ProductsDetails)
And Products.ProductName = ‘Windows’
Go

Após a execução do Bloco de Código 5 apresentado anteriormente o Management Studio deverá retornar um resultado similar ao apresentado pela Figura 5 abaixo:

Figura 5 – Conexões de dados estabelecidas com base nas colunas $from_id e $to_id.

Incrível, chegamos ao final de mais um post da sessão Dica do Mês, tenho a certeza que você gostou do conteúdo apresentado hoje neste post.

Vale ressaltar que alguns pontos não foram abordados neste post, dentre eles como utilizar um índice clusterizado ou não clusterizado, como também, a maneira que uma Node Table e Edge Table são apresentadas na estrutura de um banco de dados através do Management Studio.

No que diz respeito ao novo modelo de banco de dados, tenha a certeza que a minha missão foi cumprida, principalmente no entendimento de como esta uma nova forma de representação baseada em grafos poderá nos ajudar a estabelecer uma nova técnica de relacionamento entre nossas tabelas e seus respectivos dados, indo muito além dos tradicionais conceitos dentre eles: chaves primárias e estrangeiras, caminhando para uma nova proposta com base no conceito de relacionamento lógico de dados.

Antes de encerrarmos, gostaria de contar com a sua participação neste post, respondendo a enquete abaixo:

Referências

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/graphs/sql-graph-sample

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/graphs/sql-graph-architecture

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/graphs/sql-graph-overview

https://www.red-gate.com/simple-talk/sql/sql-development/sql-server-graph-databases-part-1-introduction/

https://www.sqlshack.com/implement-graph-database-sql-server-2017/

https://www.mssqltips.com/sqlservertip/4883/sql-server-2017-graph-database-example/

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https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/01/24/dicadomes-sqlservertoolsuiteintroduction/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/11/01/dicadomessql2017novascolunasinternas/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/08/26/dica-do-mes-simulando-a-insercao-de-uma-massa-de-dados-aleatoria/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/05/23/conhecendo-e-aplicando-o-uso-de-atualizacao-de-estatisticas-incrementais/

Conclusão

Neste post, conhecemos um pouco sobre este novo recursos SQL Graph Databases implementado a partir da versão 2017 do Microsoft SQL Server.

O SQL Server Graph é um recurso fantástico que nos permite implementar dentro da mesma estrutura de banco de dados existente no Microsoft SQL Server dois modelos de relacionamento de dados totalmente diferentes. Através desta arquitetura híbrida temos a capacidade de utilizar recursos do mecanismo do SQL Server com um banco de dados na estrutura de grafos de maneira muito similar para não se dizer parecida com os recursos aplicados no modelo relacional, com base, na linguagem Transact-SQL nos dando todo suporte a consultas para este novo formato.

O banco de dados baseados na estrutura de grafos (SQL Graph Databases) apresentam como toda nova tecnologia algumas limitações técnicas neste momento, que tendem nas próximas versões do produto evoluírem ou até mesmo deixar de existir, algo que neste momento não podem ser consideradas limitações que impossibilitem a sua adoção ou uso em novos projetos de bancos de dados, como também, não se tornem limitações a outros recursos excepcionais no existentes no Microsoft SQL Server 2017, mesmo assim podemos reconhecer que este novo modelo de banco de dados, pode ser considerada uma tecnologia convincente e promissora.

Agradecimentos

Agradeço a você por sua atenção e visita ao meu blog. Fique a vontade para enviar suas críticas, sugestões, observações e comentários.

Um forte abraço, nos encontramos no próximo post a ser publicado no mês de abril.

Viva o Microsoft SQL Server 2017 e suas novas funcionalidades…

Um forte abraço, sucesso e até o próximo post.

Dica do Mês – SQL Setup ToolSuite Introduction

Olá pessoal, muito boa tarde.

Tudo bem? Mais um dia de fortes chuvas aqui em São Roque e região, ainda bem que a internet até o presente momento esta funcionando de forma razoável(é bom não elogiar muito)….

Estou retornado neste início de 2018 conforme prometido no último post da sessão Dica do Mês em 2017 com mais um post exclusivo desta sessão, daa mesma forma que o anterior apresentando algo diferente relacionado ao Microsoft SQL Server.

Neste post, quero compartilhar um conteúdo fresquinho que acabou de sair do forno, na verdade que acaba de ser liberado pelo time de engenheiros do Microsoft SQL Server dedicados exclusivamente ao suporte e desenvolvimento de soluções para o produto, conhecidos mundial como CSS SQL Server Engineers – Official team Web Log for Microsoft Customer Service and Support (CSS) SQL Support. Caso você ainda não os conheça, não perca tempo acesse: https://blogs.msdn.microsoft.com/psssql/.

Continuando com o post, este fantástico time de profissionais mantidos pelo Microsoft esta a cada dia implementando novas soluções que nos permitem administrar, gerenciar e soluções problemas que o Microsoft SQL Server poderá apresentar em qualquer uma das atuais versões disponibilizadas nos últimos anos. Pensando justamente neste tipo de cenário o CSS SQL Server Engineers acabam de compartilhar uma nova suíte chamada de SQL Setup ToolSuite Introduction.

Ficou curioso em saber um pouco mais sobre esta nova suíte? Então vamos em frente, vou tentar matar a sua curiosidade. Sendo assim, seja bem vindo ao post – Dica do Mês – SQL Setup ToolSuite Introduction.

Você vai conhecer um pouco sobre esta suíte e suas ferramentas…

SQL Setup ToolSuite Introduction (1) – FixMissingMSI

Se você encontrou problemas de MSI/MSP armazenados em cache durante a instalação do SQL Server, você pode ter acessado o artigo: Como restaurar os arquivos de cache do Windows Installer ausentes e resolver problemas que ocorrem durante uma atualização do SQL Server.

Pensando justamente neste cenário que o time do CSS desenvolveu esta ferramenta, sendo esta uma solução para contornar este tão frequente comportamento apresentado pelo setup de instalação do Microsoft SQL Server. A Figura 1 ilustra a tela da FixMissingMSI, clique na própria figura para realizar o download:Figura 1 – SQL Suíte ToolSetup Introduction – FixMissingMSI.

SQL Setup ToolSuite Introduction (2) – Product Browser

Através desta simples e prática ferramenta, temas a capacidade de obter informações sobre todos os produtos relacionados ao Microsoft SQL Server instalados em sua máquina, dentre elas local de instalação, patch, versão entre outras.

A Figura 2 abaixo ilustra a tela do Product Browser, clique na própria figura para realizar o download:

Figura 2 – SQL Suíte ToolSetup Introduction – Product Browser.

SQL Setup ToolSuite Introduction (3) – SQL Registry Viewer

Você pode querer saber quais chaves do registro serão adicionadas ao sistema para uma instalação do SQL Server. Se você usar alguma ferramenta de snapshot do registro para comparar a mudança de registros de janela antes e depois da instalação do SQL você vai encontrar há 40.000 ~ 60000 modificações acontecendo.

No entanto, se você estudar as modificações com cuidado você vai descobrir que a maioria deles não tem muito sentido, por exemplo, muitas modificações vão para “HKLM\DRIVERS\DriverDatabase\DeviceIds\“ entrada. As modificações mais interessantes são:

<>Installer related registry keys under
HKEY_CLASSES_ROOT\Installer and
Computer\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Installer\UserData\S-1-5-18

<>COM+ related,Like
Computer\HKEY_CLASSES_ROOT\CLSID
Computer\HKEY_CLASSES_ROOT\Interface
Computer\HKEY_CLASSES_ROOT\TypeLib

<> SQL specific
Computer\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Microsoft SQL Server

<>Service
WOW6432Node

Agora com o SQL Registry Viewer, você poderá obter facilmente todo este conjunto de dados armazenados no registro do Windows, relacionados ao Microsoft SQL Server e seus componentes. A Figura 3 a seguir apresenta a tela desta excepcional ferramenta:

Figura 3 – SQL Suíte ToolSetup Introduction – SQL Registry Viewer.

E ai gostou destas novas ferramentas que fazem parte da SQL Setup ToolSuite Introduction? Posso lhe dizer que gostei muito, já realizei o download e testei em minhas máquinas físicas e virtuais, mas vou confessar de todas elas a que eu mais gostei foi a SQL Registry Viewer. E você?

Quer deixar a sua opinião? Compartilhar a sua preferência?

Então vote na enquete abaixo escolhendo a ferramenta que mais você gostou e acredita que poderá lhe ajudar mais:

Sensacional, show, chegamos ao final de mais um post da sessão Dica do Mês, espero que você tenha gostado, com certeza estas novas ferramentas desenvolvidas pelo CSS SQL Server Engineers poderão lhe ajudar muito em suas atividades diárias.

Referências

https://blogs.msdn.microsoft.com/psssql/2018/01/24/sql-setup-toolsuite-introduction-1-fixmissingmsi/

https://blogs.msdn.microsoft.com/psssql/2018/01/24/sql-setup-toolsuite-introduction-2-product-browser/

https://blogs.msdn.microsoft.com/psssql/2018/01/24/sql-setup-toolsuite-introduction-3-sql-registry-viewer/

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https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/11/01/dicadomessql2017novascolunasinternas/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/08/26/dica-do-mes-simulando-a-insercao-de-uma-massa-de-dados-aleatoria/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/05/23/conhecendo-e-aplicando-o-uso-de-atualizacao-de-estatisticas-incrementais/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/04/13/dica-do-mes-microsoft-sql-server-identificando-as-transacoes-que-estao-utilizando-o-transact-log/

Conclusão

Falar, compartilhar informações, e um pouco do meu conhecimento sobre o Microsoft SQL Server é algo que me da um imensão prazer e satisfação. Mas saber que existe um time de profissionais focados diariamente na evolução, correções e melhorias do produto é um sentimento que faz a cada dia saber que tomei a decisão certa em meados do ano 2000, quando resolvi mudar totalmente a minha carreira e se dedicar exclusivamente a este produto e todo o seu conjunto de ferramentas, componentes, recursos e soluções.

Estas três novas ferramentas, são um pequeno pedaço existente do lado externo do Microsoft SQL Server que nos permite entender e analisar a grandeza do produto, não somente na sua capacidade de processamento e armazenamento de dados, mas sim no seu real tamanho, proporção de soluções e possibilidades de se contornar, corrigir e mitigar qualquer possibilidade de falha, perda de performance ou um simples erro durante o processo de instalação.

Foi pensando justamente neste cenário que estas novas ferramentas que formam a SQL Setup ToolSuite Introduction nos permite fazer, colentando informações de chaves de registro ou até mesmo identificar produtos instalados em nossas máquinas relacionados a o SQL Server.

Parece ser simples isso! Na verdade é algo muito além de um simples editor de texto para se montar uma query, é justamente um ambiente SGBD. Este é o universo do Microsoft SQL Server, criado a muito anos que esta sempre evoluindo, passando por transformações sem perder a sua essência.

Para os demais produtos que acreditam fazer o mesmo que ele, eu digo, sinto muito.

Agradecimentos

Quero deixar um agradecimento especial ao Team CSS SQL Server Engineers, profissionais do mais alto escalão e nível técnico, que a cada dia nos ajudam a conhecer e desvendar os diversos mistérios existentes nas versões e edições do Microsoft SQL Server.

Agora agradeço a você por sua atenção e visita ao meu blog. Fique a vontade para enviar suas críticas, sugestões, observações e comentários.

Um forte abraço, nos encontramos no próximo post a ser publicado no mês de março.

Vai SQL Server, Vai SQL Server…..

Sucesso e até mais.

Dica do Mês – Microsoft SQL Server 2017 – Relação de Novas colunas internas

Olá pessoal, bom dia.

Tudo bem? Preparado para um mês que esta se iniciando hoje? Se você me perguntar eu ainda não sei te responder pois acordei a pouco(kkkkkk).

Estou iniciando mais um post da sessão Dica do Mês, hoje algo um pouco diferente, não vou apresentar linhas de código, funcionalidades novas ou algo que conheci, muito menos ferramentas. Caso você venha a me perguntar. “Mas Galvão o que exatamente você esta planejando para hoje?”

A minha resposta é simples, vou compartilhar o que descobri de novo no Microsoft SQL Server 2017 que poderá lhe ajudar em momentos de análise de seus dados, bancos de dados e até mesmo do próprio servidor SQL Server. Parece ser algo de outro mundo mas não é, muito pelo contrário, algo que você facilmente poderá encontrar sem muito esforço.

Mas antes de falar do post, vamos destacar um pouco sobre o Microsoft SQL Server 2017. Acredito que você deva saber que no último mês de outubro, a Microsoft realizou mais um lançamento de uma nova versão do Microsoft SQL Server, estou me referindo a versão 2017. Por acaso você estão utilizando esta nova versão? Caso ainda não tenha feito, aproveite e faça agora mesmo acessando o link: https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/sql-server-2017.

Se você, assim como eu realizou o download no mesmo dia do lançamento, ou seja, dia 02/10, pode ter um certo tempo para notar que a cada nova versão, o produto esta evoluindo, tanto no seu processo de instalação que realmente é fantástico e muito prático, como também, na quantidade de recursos, funcionalidades e componentes internos apresentados a partir desta da versão 2017.

Foi pensando neste cenário que o post da sessão Dica do Mês foi concebido, apresentar um pouco das novidades internas que o Microsoft SQL Server 2017 possuí em comparação com seus antecessores.

Sendo assim, seja bem vindo ao post – Dica do Mês – Microsoft SQL Server 2017 – Relação de Novas colunas internas.

Você vai descobrir o conjunto de novos dados técnicos catalogados pelo SQL Server 2017 seremos capazes de obter em real-time……

Introdução

Afim de mostrar o que de novo foi adicionado a partir da versão 2017, decidi identificar o que internamente existe de diferente que não tínhamos na versão 2016 ou anteriores, desta forma, escolhi fazer um comparativo entre a versão 2017 e a versão 2016 SP1, lançado no último mês de abril.

Foi idealizando este cenário, que fiz a simples escolha de utilizar uma velha conhecida system view denominada sys.all_columns presente a partir do Microsoft SQL Server desde a versão 2005. Tenho quase a certeza que você conhece esta system view! Ainda não, poxa vida, isso não é um pecado, mas é algo que talvez possa lhe ser útil.

Basicamente a sys.all_columns, como boa parte das visões de sistemas, apresentam um conjunto de dados técnicos catalogados pelo Microsoft SQL Server afim de ajudar internamente o funcionamento lógico e relacional do produto, mas também, como um guia para nós profissionais de bancos de dados, quanto temos a necessidade de analisar ou identificar dados técnicos, objetos, recursos ou funcionalidades oriundas do SQL Server.

Através desta DMV, temos a capacidade de obter a relação completa de colunas que formam nossos objetos e também os próprios objetos criados pelo SQL Server no processo da instalação ou durante nossas atividades, o que me permitiu identificar os novas colunas internas adicionadas na versão 2017 categorizadas da seguinte maneira:

Internal Tables;
InLine Table-Valued Function;
System Tables;
System Views; e
User Tables.

A seguir apresento a relação completa das novas colunas internadas adicionadas a partir do Microsoft SQL Server 2017:

Internal Tables

_trusted_assemblies.create_date
_trusted_assemblies.created_by
_trusted_assemblies.description
_trusted_assemblies.hash
plan_persist_query.query_flags
plan_persist_query_hints.batch_sql_handle
plan_persist_query_hints.comment
plan_persist_query_hints.context_settings_id
plan_persist_query_hints.last_query_hint_failure_reason
plan_persist_query_hints.object_id
plan_persist_query_hints.query_hash
plan_persist_query_hints.query_hint_failure_count
plan_persist_query_hints.query_hint_id
plan_persist_query_hints.query_hints_flags
plan_persist_query_hints.query_hints
plan_persist_query_hints.query_id
plan_persist_query_hints.query_param_type
plan_persist_query_hints.statement_sql_handle
plan_persist_query_template_parameterization.comment
plan_persist_query_template_parameterization.last_parameterization_failure_reason
plan_persist_query_template_parameterization.parameterization_failure_count
plan_persist_query_template_parameterization.query_param_type
plan_persist_query_template_parameterization.query_template_flags
plan_persist_query_template_parameterization.query_template_hash
plan_persist_query_template_parameterization.query_template_id
plan_persist_query_template_parameterization.query_template
plan_persist_query_text.query_template_hash
plan_persist_wait_stats.count_executions
plan_persist_wait_stats.execution_type
plan_persist_wait_stats.last_query_wait_time_ms
plan_persist_wait_stats.max_query_wait_time_ms
plan_persist_wait_stats.min_query_wait_time_ms
plan_persist_wait_stats.plan_id
plan_persist_wait_stats.runtime_stats_interval_id
plan_persist_wait_stats.sumsquare_query_wait_time_ms
plan_persist_wait_stats.total_query_wait_time_ms
plan_persist_wait_stats.wait_category
plan_persist_wait_stats.wait_stats_id

Inline table-valued functions

dm_db_log_info.database_id
dm_db_log_info.file_id
dm_db_log_info.vlf_active
dm_db_log_info.vlf_begin_offset
dm_db_log_info.vlf_create_lsn
dm_db_log_info.vlf_first_lsn
dm_db_log_info.vlf_parity
dm_db_log_info.vlf_sequence_number
dm_db_log_info.vlf_size_mb
dm_db_log_info.vlf_status
dm_db_log_stats.active_log_size_mb
dm_db_log_stats.active_vlf_count
dm_db_log_stats.current_vlf_sequence_number
dm_db_log_stats.current_vlf_size_mb
dm_db_log_stats.database_id
dm_db_log_stats.log_backup_lsn
dm_db_log_stats.log_backup_time
dm_db_log_stats.log_checkpoint_lsn
dm_db_log_stats.log_end_lsn
dm_db_log_stats.log_min_lsn
dm_db_log_stats.log_recovery_lsn
dm_db_log_stats.log_recovery_size_mb
dm_db_log_stats.log_since_last_checkpoint_mb
dm_db_log_stats.log_since_last_log_backup_mb
dm_db_log_stats.log_truncation_holdup_reason
dm_db_log_stats.recovery_model
dm_db_log_stats.recovery_vlf_count
dm_db_log_stats.total_log_size_mb
dm_db_log_stats.total_vlf_count
dm_os_enumerate_filesystem.creation_time
dm_os_enumerate_filesystem.file_or_directory_name
dm_os_enumerate_filesystem.full_filesystem_path
dm_os_enumerate_filesystem.has_integrity_stream
dm_os_enumerate_filesystem.is_directory
dm_os_enumerate_filesystem.is_hidden
dm_os_enumerate_filesystem.is_read_only
dm_os_enumerate_filesystem.is_sparse
dm_os_enumerate_filesystem.is_system
dm_os_enumerate_filesystem.is_temporary
dm_os_enumerate_filesystem.last_access_time
dm_os_enumerate_filesystem.last_write_time
dm_os_enumerate_filesystem.level
dm_os_enumerate_filesystem.parent_directory
dm_os_enumerate_filesystem.size_in_bytes
dm_os_file_exists.file_exists
dm_os_file_exists.file_is_a_directory
dm_os_file_exists.parent_directory_exists
dm_sql_referenced_entities.is_incomplete
fn_full_dblog.AllocUnitId
fn_full_dblog.AllocUnitName
fn_full_dblog.Article ID
fn_full_dblog.Begin Time
fn_full_dblog.Beginlog Status
fn_full_dblog.Bulk allocated extent count
fn_full_dblog.Bulk allocated extent ids
fn_full_dblog.Bulk allocation first IAM Page ID
fn_full_dblog.Bulk AllocUnitId
fn_full_dblog.Bulk RowsetId
fn_full_dblog.Byte Offset
fn_full_dblog.Bytes Freed
fn_full_dblog.Checkpoint Begin
fn_full_dblog.Checkpoint End
fn_full_dblog.CHKPT Begin DB Version
fn_full_dblog.CHKPT End DB Version
fn_full_dblog.CI Index Id
fn_full_dblog.CI Table Id
fn_full_dblog.Column Offset
fn_full_dblog.Command Type
fn_full_dblog.Command
fn_full_dblog.Compression Info
fn_full_dblog.Compression Log Type
fn_full_dblog.Context
fn_full_dblog.CopyVerionInfo Source Page Id
fn_full_dblog.CopyVerionInfo Source Page LSN
fn_full_dblog.CopyVerionInfo Source Slot Count
fn_full_dblog.CopyVerionInfo Source Slot Id
fn_full_dblog.Current LSN
fn_full_dblog.Database Name
fn_full_dblog.Description
fn_full_dblog.Dirty Pages
fn_full_dblog.End AGE
fn_full_dblog.End Time
fn_full_dblog.File ID
fn_full_dblog.File Status
fn_full_dblog.FileGroup ID
fn_full_dblog.Flag Bits
fn_full_dblog.Flags
fn_full_dblog.Format LSN
fn_full_dblog.InvalidateCache Id
fn_full_dblog.InvalidateCache keys
fn_full_dblog.Last Distributed Backup End LSN
fn_full_dblog.Last Distributed End LSN
fn_full_dblog.Lock Information
fn_full_dblog.Log Record Fixed Length
fn_full_dblog.Log Record Length
fn_full_dblog.Log Record
fn_full_dblog.Log Reserve
fn_full_dblog.LogBlockGeneration
fn_full_dblog.Logical Name
fn_full_dblog.LSN before writes
fn_full_dblog.Mark Name
fn_full_dblog.Master DBID
fn_full_dblog.Master XDESID
fn_full_dblog.Max XDESID
fn_full_dblog.Meta Status
fn_full_dblog.Minimum LSN
fn_full_dblog.Modify Size
fn_full_dblog.New Size
fn_full_dblog.New Split Page
fn_full_dblog.New Value
fn_full_dblog.NewAllocUnitId
fn_full_dblog.Next Replicated End LSN
fn_full_dblog.Num Elements
fn_full_dblog.Num Transactions
fn_full_dblog.Number of Locks
fn_full_dblog.Offset in Row
fn_full_dblog.Offset
fn_full_dblog.Old Size
fn_full_dblog.Old Value
fn_full_dblog.Oldest Active LSN
fn_full_dblog.Oldest Active Transaction ID
fn_full_dblog.Oldest Replicated Begin LSN
fn_full_dblog.Operation
fn_full_dblog.Page ID
fn_full_dblog.PageFormat FormatOption
fn_full_dblog.PageFormat PageFlags
fn_full_dblog.PageFormat PageLevel
fn_full_dblog.PageFormat PageStat
fn_full_dblog.PageFormat PageType
fn_full_dblog.Pages Written
fn_full_dblog.Parent Transaction ID
fn_full_dblog.Partial Status
fn_full_dblog.PartitionId
fn_full_dblog.Physical Name
fn_full_dblog.Prepare Time
fn_full_dblog.Preplog Begin LSN
fn_full_dblog.Previous LSN
fn_full_dblog.Previous Page LSN
fn_full_dblog.Previous Savepoint
fn_full_dblog.Publication ID
fn_full_dblog.Repl CSN
fn_full_dblog.Repl Epoch
fn_full_dblog.Repl Flags
fn_full_dblog.Repl Min Hold LSN
fn_full_dblog.Repl Msg
fn_full_dblog.Repl Partition ID
fn_full_dblog.Repl Source Commit Time
fn_full_dblog.Replicated Records
fn_full_dblog.Rowbits Bit Count
fn_full_dblog.Rowbits Bit Value
fn_full_dblog.Rowbits First Bit
fn_full_dblog.RowFlags
fn_full_dblog.RowLog Contents 0
fn_full_dblog.RowLog Contents 1
fn_full_dblog.RowLog Contents 2
fn_full_dblog.RowLog Contents 3
fn_full_dblog.RowLog Contents 4
fn_full_dblog.RowLog Contents 5
fn_full_dblog.Rows Deleted
fn_full_dblog.RowsetId
fn_full_dblog.Savepoint Name
fn_full_dblog.Server Name
fn_full_dblog.Server UID
fn_full_dblog.Slot ID
fn_full_dblog.SPID
fn_full_dblog.Tag Bits
fn_full_dblog.Text Size
fn_full_dblog.TextPtr
fn_full_dblog.Transaction Begin
fn_full_dblog.Transaction ID
fn_full_dblog.Transaction Name
fn_full_dblog.Transaction SID
fn_full_dblog.Virtual Clock
fn_full_dblog.VLFs added
fn_full_dblog.Xact ID
fn_full_dblog.Xact Node ID
fn_full_dblog.Xact Node Local ID
fn_full_dblog.Xact Type
fn_get_audit_file.affected_rows
fn_get_audit_file.application_name
fn_get_audit_file.client_ip
fn_get_audit_file.duration_milliseconds
fn_get_audit_file.response_rows
fn_xe_file_target_read_file.timestamp_utc

System Tables

syscscolsegments.container_id
syscsdictionaries.container_id

User Tables

MSreplication_options.install_failures
MSreplication_options.major_version
MSreplication_options.minor_version
MSreplication_options.optname
MSreplication_options.revision
MSreplication_options.value
spt_monitor.connections
spt_monitor.cpu_busy
spt_monitor.idle
spt_monitor.io_busy
spt_monitor.lastrun
spt_monitor.pack_errors
spt_monitor.pack_received
spt_monitor.pack_sent
spt_monitor.total_errors
spt_monitor.total_read
spt_monitor.total_write

Views

all_columns.graph_type_desc
all_columns.graph_type
availability_groups.cluster_type_desc
availability_groups.cluster_type
availability_groups.required_synchronized_secondaries_to_commit
availability_groups.sequence_number
columns.graph_type_desc
columns.graph_type
computed_columns.graph_type_desc
computed_columns.graph_type
database_automatic_tuning_mode.actual_state_desc
database_automatic_tuning_mode.actual_state
database_automatic_tuning_mode.desired_state_desc
database_automatic_tuning_mode.desired_state
database_automatic_tuning_options.actual_state_desc
database_automatic_tuning_options.actual_state
database_automatic_tuning_options.desired_state_desc
database_automatic_tuning_options.desired_state
database_automatic_tuning_options.name
database_automatic_tuning_options.reason_desc
database_automatic_tuning_options.reason
database_credentials.principal_id
database_files.is_persistent_log_buffer
database_query_store_options.wait_stats_capture_mode_desc
database_query_store_options.wait_stats_capture_mode
database_scoped_configurations.is_value_default
database_scoped_credentials.principal_id
databases.is_temporal_history_retention_enabled
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.closed_time
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.created_time
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.deleted_rows
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.delta_store_hobt_id
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.generation
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.has_vertipaq_optimization
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.index_id
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.object_id
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.partition_number
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.row_group_id
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.size_in_bytes
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.state_desc
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.state
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.total_rows
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.transition_to_compressed_state_desc
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.transition_to_compressed_state
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.trim_reason_desc
dm_db_column_store_row_group_physical_stats.trim_reason
dm_db_file_space_usage.modified_extent_page_count
dm_db_mirroring_connections.address
dm_db_tuning_recommendations.details
dm_db_tuning_recommendations.execute_action_duration
dm_db_tuning_recommendations.execute_action_initiated_by
dm_db_tuning_recommendations.execute_action_initiated_time
dm_db_tuning_recommendations.execute_action_start_time
dm_db_tuning_recommendations.is_executable_action
dm_db_tuning_recommendations.is_revertable_action
dm_db_tuning_recommendations.last_refresh
dm_db_tuning_recommendations.name
dm_db_tuning_recommendations.reason
dm_db_tuning_recommendations.revert_action_duration
dm_db_tuning_recommendations.revert_action_initiated_by
dm_db_tuning_recommendations.revert_action_initiated_time
dm_db_tuning_recommendations.revert_action_start_time
dm_db_tuning_recommendations.score
dm_db_tuning_recommendations.state
dm_db_tuning_recommendations.type
dm_db_tuning_recommendations.valid_since
dm_db_xtp_checkpoint_internals.checkpoint_id
dm_db_xtp_checkpoint_internals.checkpoint_timestamp
dm_db_xtp_checkpoint_internals.is_synchronized
dm_db_xtp_checkpoint_internals.last_segment_lsn
dm_db_xtp_checkpoint_internals.recovery_lsn
dm_exec_query_stats.last_columnstore_segment_reads
dm_exec_query_stats.last_columnstore_segment_skips
dm_exec_query_stats.max_columnstore_segment_reads
dm_exec_query_stats.max_columnstore_segment_skips
dm_exec_query_stats.min_columnstore_segment_reads
dm_exec_query_stats.min_columnstore_segment_skips
dm_exec_query_stats.total_columnstore_segment_reads
dm_exec_query_stats.total_columnstore_segment_skips
dm_exec_requests.is_resumable
dm_os_enumerate_fixed_drives.drive_type_desc
dm_os_enumerate_fixed_drives.drive_type
dm_os_enumerate_fixed_drives.fixed_drive_path
dm_os_enumerate_fixed_drives.free_space_in_bytes
dm_os_host_info.host_distribution
dm_os_host_info.host_platform
dm_os_host_info.host_release
dm_os_host_info.host_service_pack_level
dm_os_host_info.host_sku
dm_os_host_info.os_language_version
dm_os_memory_objects.partition_type_desc
dm_os_nodes.cpu_count
dm_os_sys_info.cores_per_socket
dm_os_sys_info.numa_node_count
dm_os_sys_info.process_physical_affinity
dm_os_sys_info.socket_count
dm_os_worker_local_storage.gq_address
dm_tran_global_transactions.max_csn
dm_tran_global_transactions_enlistments.snapshot_timestamp
dm_tran_global_transactions_log.commit_timestamp
dm_tran_version_store_space_usage.database_id
dm_tran_version_store_space_usage.reserved_page_count
dm_tran_version_store_space_usage.reserved_space_kb
dm_xe_session_targets.bytes_written
dm_xe_sessions.buffer_full_count
dm_xe_sessions.buffer_processed_count
dm_xe_sessions.total_bytes_generated
external_libraries.external_library_id
external_libraries.language
external_libraries.name
external_libraries.principal_id
external_libraries.scope_desc
external_libraries.scope
external_library_files.content
external_library_files.external_library_id
external_library_files.platform_desc
external_library_files.platform
hash_indexes.auto_created
hash_indexes.is_ignored_in_optimization
identity_columns.graph_type_desc
identity_columns.graph_type
index_resumable_operations.index_id
index_resumable_operations.last_max_dop_used
index_resumable_operations.last_pause_time
index_resumable_operations.name
index_resumable_operations.object_id
index_resumable_operations.page_count
index_resumable_operations.partition_number
index_resumable_operations.percent_complete
index_resumable_operations.sql_text
index_resumable_operations.start_time
index_resumable_operations.state_desc
index_resumable_operations.state
index_resumable_operations.total_execution_time
indexes.auto_created
indexes.is_ignored_in_optimization
indexes.suppress_dup_key_messages
key_constraints.is_enforced
masked_columns.graph_type_desc
masked_columns.graph_type
master_files.is_persistent_log_buffer
query_store_plan.plan_forcing_type_desc
query_store_plan.plan_forcing_type
query_store_runtime_stats.avg_log_bytes_used
query_store_runtime_stats.avg_num_physical_io_reads
query_store_runtime_stats.avg_tempdb_space_used
query_store_runtime_stats.last_log_bytes_used
query_store_runtime_stats.last_num_physical_io_reads
query_store_runtime_stats.last_tempdb_space_used
query_store_runtime_stats.max_log_bytes_used
query_store_runtime_stats.max_num_physical_io_reads
query_store_runtime_stats.max_tempdb_space_used
query_store_runtime_stats.min_log_bytes_used
query_store_runtime_stats.min_num_physical_io_reads
query_store_runtime_stats.min_tempdb_space_used
query_store_runtime_stats.stdev_log_bytes_used
query_store_runtime_stats.stdev_num_physical_io_reads
query_store_runtime_stats.stdev_tempdb_space_used
query_store_wait_stats.avg_query_wait_time_ms
query_store_wait_stats.execution_type_desc
query_store_wait_stats.execution_type
query_store_wait_stats.last_query_wait_time_ms
query_store_wait_stats.max_query_wait_time_ms
query_store_wait_stats.min_query_wait_time_ms
query_store_wait_stats.plan_id
query_store_wait_stats.runtime_stats_interval_id
query_store_wait_stats.stdev_query_wait_time_ms
query_store_wait_stats.total_query_wait_time_ms
query_store_wait_stats.wait_category_desc
query_store_wait_stats.wait_category
query_store_wait_stats.wait_stats_id
sequences.last_used_value
spatial_indexes.auto_created
spatial_indexes.is_ignored_in_optimization
spt_values.high
spt_values.low
spt_values.name
spt_values.number
spt_values.status
spt_values.type
syscscontainers.blob_container_id
syscscontainers.blob_container_type
syscscontainers.blob_container_url
system_columns.graph_type_desc
system_columns.graph_type
tables.history_retention_period_unit_desc
tables.history_retention_period_unit
tables.history_retention_period
tables.is_edge
tables.is_node
trusted_assemblies.create_date
trusted_assemblies.created_by
trusted_assemblies.description
trusted_assemblies.hash
xml_indexes.auto_created
xml_indexes.is_ignored_in_optimization

Importante: Vale ressaltar que estas novas colunas estão compondo o conjunto atual de recursos internos já existentes no Microsoft SQL Server, não estou me referindo a novas Internal Tables, DMVs ou Views adicionadas ao produto na versão 2017.

Com isso chegamos ao final de mais um post da sessão Dica do Mês, espero que você tenha gostado, então do meu tradicional encerramento, quero destacar em algumas destas novas colunas serão destaco em posts futuros do meu blog.

Referências

https://technet.microsoft.com/pt-br/library/ms178596(v=sql.110).aspx

https://technet.microsoft.com/pt-br/library/ms188021(v=sql.110).aspx

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-catalog-views/sys-all-columns-transact-sql

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https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/08/26/dica-do-mes-simulando-a-insercao-de-uma-massa-de-dados-aleatoria/

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https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/04/13/dica-do-mes-microsoft-sql-server-identificando-as-transacoes-que-estao-utilizando-o-transact-log/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/03/01/dica-do-mes-microsoft-sql-server-2016-sp1-novo-argumento-use-hint-disponivel-para-query-hints/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/01/16/dica-do-mes-conhecendo-a-nova-dmf-sys-dm_exec_input_buffer-no-microsoft-sql-server-2016/

Conclusão

A cada versão do Microsoft SQL Server evolui, a gama de dados técnicos catalogados que nos permitem analisar e ajudar em possíveis cenários de administração ou tomadas de decisão cresce de forma exponencial, com isso, temos um conjunto inimaginável de possibilidades e alternativas que nos possibilitam superior nossos desafios.

Esse é o Microsoft SQL Server ainda mais poderoso na versão 2017.

Agradecimentos

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

Um forte abraço, nos encontramos no próximo post a ser publicado no mês de janeiro de 2018.

Vai SQL Server, Vai SQL Server…..

Abraços.

Dica do Mês – Simulando a inserção de uma massa de dados aleatória

Olá pessoal, boa tarde.

Estou retornando com mais um post da sessão Dica do Mês, onde hoje vou compartilhar algo que poderá lhe ajudar de maneira simples e direta em suas atividades relacionadas a simulação de manipulação de dados no Microsoft SQL Server.

Acredito que em algum momento você já teve a necessidade de inserir dezenas, centenas ou até mesmo milhares de linhas em uma determinada tabela em seus bancos de dados, se você ainda não passou por esta necessidade pode ter a certeza que em algum momento isso poderá lhe acontecer.

Pensando justamente nisso, vou compartilhar no post de hoje um script de minha autoria que utilizo justamente para realizar esta inserção de dados aleatórios em uma tabela específica sem levar em consideração a qualidade e veracidade dos dados, como também regras de integridade referencial ou normalização.

Sendo assim, seja bem vindo ao post – Dica do Mês – Simulando a inserção de uma massa de dados aleatória.

Bom divertimento……

Introdução

A necessidade de se trabalhar com um volume considerável de dados pode ser algo bastante comum para muitos profissionais de bancos de dados, para outros nem tanto.

Este pode parecer um cenário bastante complexo, que venha a exigir um grande conhecimento técnico ou até mesmo o uso de ferramentas de terceiros para tal finalidade. Mas na sua grande maioria os recursos existentes no próprio Microsoft SQL Server nos permite criar scripts ou blocos de códigos capazes de realizar tão procedimento sem requerer a obtenção ou exigência de um alto nível de conhecimento.

Nosso Cenário

Afim de tentar ilustrar como podemos realizar este tipo de procedimento em um ambiente de banco de dados, vamos trabalhar com um ambiente de banco de dados bastante simples e que apresenta baixa complexidade.

Nosso ambiente será forma por uma única tabela denominada MassaDeDados, composta pela seguinte estrutura de colunas:

Codigo;
ClienteID;
VendedorID;
Quantidade;
Valor; e
Data

A coluna denominada Codigo será definida como nossa coluna chave primária artificial numerada de forma sequência próprio SQL Server, tento como finalidade evitar a duplicação de registros e principalmente ser utilizada como atributo de busca e pesquisa de nossos dados. As demais colunas estarão sendo utilizadas como atributos complementares para ilustrar a capacidade de geração de dados aleatórios e posteriormente inseridos em nossa tabela MassaDeDados.

A seguir apresento o Bloco de Código 1, utilizado para criação da tabela MassaDeDados:

— Bloco de Código 1 —

Create Table MassaDeDados
(Codigo int IDENTITY(1,1) NOT NULL Primary Key,
ClienteId int NOT NULL,
VendedorId varchar(10) NOT NULL,
Quantidade smallint NOT NULL,
Valor numeric(18, 2) NOT NULL,
Data date NOT NULL)
Go

Perfeito, note que este bloco de código é bastante simples, nosso próximo passo será justamente trabalhar com o bloco de código que nos permitirá gerar o volume de dados aleatórios inseridos na sequência dentro da tabela MassaDeDados, para tal procedimentos vamos utilizar o Bloco de Código 2 apresentado abaixo:

— Bloco de Código 2 —

Declare @Texto Char(130), @Posicao TinyInt, @ContadorLinhas Int

Set @Texto = ‘0123456789@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ\_abcdefghijklmnopqrstuvwxyzŽŸ¡ÀÁÂÃÄÅÆÇÈÉÊËÌÍÎÏÐÑÒÓÔÕÖÙÚÛÜÝàáâãäåæçèéêëìíîïðñòóôõöùúûüýÿ’ — Existem 130 caracteres neste texto —

Set @ContadorLinhas = Rand()*100000 — Definir a quantidade de linhas para serem inseridas —

While (@ContadorLinhas >=1)
Begin

Set @Posicao=Rand()*130

If @Posicao <=125
Begin
Insert Into MassaDeDados (ClienteId, VendedorId, Quantidade, Valor, Data)
Values(@ContadorLinhas,
Concat(SubString(@Texto,@Posicao+2,2),SubString(@Texto,@Posicao-4,4),SubString(@Texto,@Posicao+2,4)),
Rand()*1000,
Rand()*100+5,
DATEADD(d, 1000*Rand() ,GetDate()))

End
Else
Begin
Insert Into MassaDeDados (ClienteID, VendedorID, Quantidade, Valor, Data)
Values(@ContadorLinhas,
Concat(SubString(@Texto,@Posicao-10,1),SubString (@Texto,@Posicao+4,6),SubString(@Texto,@Posicao-12,3)),
Rand()*1000,
Rand()*100+5,
DATEADD(d, 1000*Rand() ,GetDate()))

End

Set @ContadorLinhas = @ContadorLinhas – 1
End

Observação: Note que estou utilizando a função Concat() para realizar a concatenação dos dados sem a necessidade de conversão implícita, sendo esta função recurso adicionado a partir da versão 2012 do SQL Server, caso você esteja utilizando uma versão anterior remova a função Concat() e aplique a concatenação utilizando o operador de soma.

Agora basta executar o bloco de código e verificar o resultado obtido, no meu caso após a execução deste mesmo exemplo obtive o resultado apresentado pela Figura 1 apresentada abaixo:

Figura 1 – Massa de Dados aleatórios inseridos na tabela MassaDeDados.

Observando a Figura 1, torna-se fácil analisar o conjunto de dados aleatórios inseridos em cada coluna de nossa tabela, como também, a quantidade de linhas inseridas sendo um total de 41.857 linhas de registros.

Inicialmente o tamanho do bloco de código poderá parecer complexo ou até mesmo confuso, mas na verdade não é bem assim, o grande segredo esta justamente no uso da variável @Texto que apresenta um conjunto de 130 caracteres que podemos utilizar no processo de geração do nosso volume aleatório de dados.

Outro fator muito importante é o uso da função RAND() que nos possibilidade o sorteio de números decimais, algo que ajuda bastante quando queremos trabalhar com faixas de valores distintos.

Vale ressaltar que a função RAND trabalhar com valores decimais, para que seja possível realizar o sorteio aleatório de números e depois transformar em números inteiros temos a necessidade de utilizar variáveis que trabalhem com tipos de dados inteiros, neste caso: TinyInt, SmallInt, Int ou BigInt, caso contrário os valores retornados por esta função será sempre tratados e apresentados no formato de números decimais.

Com isso chegamos ao final de mais um post da sessão Dica do Mês, espero que você tenha gostado.

Referências

https://technet.microsoft.com/pt-br/library/ms177610(v=sql.105).aspx

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/data-types/data-types-transact-sql

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/language-elements/declare-local-variable-transact-sql

https://technet.microsoft.com/pt-br/library/hh231515(v=sql.110).aspx

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https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/05/23/conhecendo-e-aplicando-o-uso-de-atualizacao-de-estatisticas-incrementais/

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https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/03/01/dica-do-mes-microsoft-sql-server-2016-sp1-novo-argumento-use-hint-disponivel-para-query-hints/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/01/16/dica-do-mes-conhecendo-a-nova-dmf-sys-dm_exec_input_buffer-no-microsoft-sql-server-2016/

Conclusão

Em diversos cenários temos a necessidade de imaginar diversas possibilidades para se obter a solução de um problema que inicialmente se apresenta com algo de outro mundo, por outro lado realizando uma análise com calma e simulando diversos cenários esta possível solução tão “misteriosa” e “complexa” pode estar na frente de nossos olhos.

No post de hoje isso não foi diferente, realizar a inserção de um volume aleatório e fictício de dados dentro do Microsoft SQL Server pode ser feito de forma bastante simples e prática, sem requerer qualquer tipo ferramentas adicionais ou conhecimento de alto nível.

Agradecimentos

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

Um forte abraço, nos encontramos no próximo post a ser publicado no mês de outubro.

Valeu….

Dica do Mês – Conhecendo e aplicando o uso de atualização de estatísticas incrementais

Muito boa tarde pessoal, salve, salve comunidade e amantes de banco de dados.

Tudo bem com vocês? Estou aqui mais uma vez em um novo post do meu blog na sessão Dica do Mês, hoje falando de um assunto que até alguns dias atrás eu sinceramente nunca havia feito uso, mas com base em um post publicado do Ahmad Yaseen no MSSQLTips.com, acabou me servindo como fonte de inspiração para elaborar e compartilhar este post com vocês.

Antes de começarmos a falar sobre o post de hoje, nada mais justo começar agradecendo como de costume a você está aqui neste momento acessando meu blog. Espero que possa ter encontrado o que precisa, bem como, esteja gostando do conteúdo publicado, fique a vontade para entrar em contato expressando suas opiniões e demais pensamentos.

Dando continuidade, vamos conhecer um recurso adicionado na versão 2014 do Microsoft SQL Server a partir do Service Pack 2 e mantido no Microsoft SQL Server 2016 SP1 conhecido como Estatísticas Incrementais ou Incremental Statistics, pode parecer estranho o nome, mas é exatamente isso que este recurso permite, realizar o processo de atualização de estatísticas de maneira incremental, ou para muitos incrementar o processo de atualização de estatísticas aplicadas aos nossos bancos de dados e seus respectivos objetos.

Parece ser coisa de louco isso, mas posso garantir que não é, absolutamente é algo totalmente viável e aplicável a qualquer ambiente que se faça uso do Microsoft SQL Server em conjunto com as funções e scheme de particionamento de dados.

E ai esta curioso para saber um pouco sobre este recurso?

Eu estou, sendo assim, vamos em frente, seja bem vindo ao post Dica do Mês – Conhecendo e aplicando o uso de atualização de estatísticas incrementais.

Seguindo….

Introdução

O otimizador de consultas do Microsoft SQL Server depende fortemente das estatísticas na geração a execução de plano de consulta mais eficiente. Estas estatísticas fornecem ao otimizador a distribuição dos valores de colunas na tabela e o número de linhas, também chamada a cardinalidade que resultará da consulta.

A ausência destas estatísticas, ou a existência de estatísticas desatualizadas, proporciona a ocorrência de querys consideradas lentas, neste sentido, o otimizador de consulta “query optimizer” acaba sendo obrigado a utilizar estatísticas imprecisas para criar o plano de execução, que pode ser considerado um plano não ideal para executar a consulta neste caso.

O SQL Server geralmente faz o seu trabalho em manter estas estatísticas atualizadas, mas como um administrador de banco de dados, você deve fazer seu trabalho, em alguns casos, atualizando as estatísticas manualmente. Atualizar estatísticas manualmente em tabelas grandes pode ser como um grande desafio, bem como, em tabelas pequenas pode-se imaginar que a estatística já esteja atualizada, o que em alguns cenários isso acaba não ocorrendo.

Um dos cenários mais impactados pelo uso de estatísticas desatualizadas ou atualizadas parcialmente são as tabelas particionadas. Como destacado anteriormente através do uso das funções de particionamento de dados introduzido no Microsoft SQL Server 2008, temos a capacidade de distribuir nossos dados em partições “pequenos fatias de armazenamento de dados” que nos possibilitar distribuir respectivos valores com base em uma função que análise e identifica o local de armazenamento do mesmo.

Para este tipo de ambiente, o uso de estatísticas como mecanismo para auxiliar no obtenção mais rápida do dado, pode apresentar simultaneamente o papel de herói como também de vilão, isso pode parecer meio confusão, mas não é! Basicamente quando trabalhamos com estatísticas acreditamos que sempre teremos todas as informações armazenados no histograma atualizadas de forma automática de maneira mais precisa possível, algo que não acontece exatamente desta maneira quando trabalhando com particionamento de dados.

Uma das situações mais comuns quando se uso particionamento de dados é a possibilidade de ocorrer a atualização de estatísticas de maneira parcial, ou seja, apena um partição de todo estrutura de partições acaba tendo suas informações de estatísticas atualizadas, o que poderá provocar uma alteração no plano de execução ou a possibilidade de criação de um plano incoerente.

Sabendo desta possibilidade e comportamento, o time de engenheiros e desenvolvedores do Microsoft SQL Server, implementou a partir da versão 2014 SP1 as Estatísticas Incrementais, funcionalidade que nos permite justamente contornar este tipo de situação.

Estatísticas Incrementais – Incremental Statistics

As estatísticas Incrementais, ajudam na atualização de estatísticas para apenas a partição ou partições que você escolher. Em vez de analisar e varrer a tabela inteira para atualizar as estatísticas, a partição selecionada será verificada somente para a atualização, reduzindo o tempo necessário para executar a operação de atualização de estatísticas, atualizando-se apenas a partição modificada.

O outro ponto importante é que a porcentagem de alterações de dados necessário para acionar a atualização automática de estatísticas, sendo este o valor 20% de linhas alteradas, o que proporcionará o uso de atualização de estatísticas no nível da partição, comportamento que não era permitido anteriormente.

Muito legal este novo recurso e principalmente o comportamento do Microsoft SQL Server, agora que já conhecemos conceitualmente como as estatísticas incrementais funcionam, chegou a hora de colocar as mãos no teclado e começar a conhecer de maneira prática esta funcionalidade.

Preparando o ambiente

Para entender a atualizar as estatísticas incrementais, vamos preparar um banco de dados de teste com uma tabela particionada. Começamos com a criação de um novo banco de dados denominado IncrementalStatistics, formado por quatro novos grupos de arquivos além de grupo de arquivos primário padrão, para tal vamos utilizar o Bloco de Código 1 apresentado a seguir:

— Bloco de Código 1 —

— Criando o Banco de Dados IncrementalStatistics —
Create Database IncrementalStatistics
Go

— Adicionando os Filegroups —
Alter Database IncrementalStatistics

Add Filegroup IncrementalStatisticsGrupo1
Go

Alter Database IncrementalStatistics

Add Filegroup IncrementalStatisticsGrupo2
Go

Alter Database IncrementalStatistics

Add Filegroup IncrementalStatisticsGrupo3
Go

Alter Database IncrementalStatistics

Add Filegroup IncrementalStatisticsGrupo4
Go

— Adicionando os Arquivos aos seus respectivos Filegroups —

Alter Database IncrementalStatistics
Add File (Name = N’IncrementalStatisticsGrupo1′,
FileName = N’S:\MSSQL-2016\Data\Arquivo-Grupo1-Data.ndf’,
Size = 4096KB,
FileGrowth =1024KB) To Filegroup IncrementalStatisticsGrupo1
Go

Alter Database IncrementalStatistics
Add File (Name = N’IncrementalStatisticsGrupo2′,
FileName = N’S:\MSSQL-2016\Data\Arquivo-Grupo2-Data.ndf’,
Size = 4096KB,
FileGrowth =1024KB) To Filegroup IncrementalStatisticsGrupo2
Go

Alter Database IncrementalStatistics
Add File (Name = N’IncrementalStatisticsGrupo3′,
FileName = N’S:\MSSQL-2016\Data\Arquivo-Grupo3-Data.ndf’,
Size = 4096KB,
FileGrowth =1024KB) To Filegroup IncrementalStatisticsGrupo3
Go

Alter Database IncrementalStatistics
Add File (Name = N’IncrementalStatisticsGrupo4′,
FileName = N’S:\MSSQL-2016\Data\Arquivo-Grupo4-Data.ndf’,
Size = 4096KB,
FileGrowth =1024KB) To Filegroup IncrementalStatisticsGrupo4
Go

Uma vez que o banco de dados é criado com os novos grupos de arquivos e arquivos de dados, precisamos prepará-lo para hospedar a tabela particionada. Nosso próximo passo consiste na criação da função particionada PartitionFunctionIncrementalStatistics que classifica os dados de acordo com os quatro trimestres do ano, sendo assim, vamos utilizar o Bloco de Código 2 apresentado abaixo:

— Bloco de Código 2 —

— Criando a Partition Function PartitionFunctionIncrementalStatistics —
USE IncrementalStatistics
GO

CREATE PARTITION FUNCTION PartitionFunctionIncrementalStatistics (Int)
AS
RANGE RIGHT FOR VALUES
(20171, 20172, 20173, 20174)
Go

Note que nossa PartitionFunctionIncrementalStatistics é composta por quatro partições de valores subdivididos da seguinte forma:

20171 – Valor que representa o Primeiro Quartil;
20172 – Valor que representa o Segundo Quartil;
20173 – Valor que representa o Terceiro Quartil do Ano; e
20174 – Valor que representa o Quarto Quartil do Ano.
Talvez você ainda não esteja entendendo o porque estamos fazendo uso deste tipo de implementação, tenha calma no decorrer do post tudo vai ficar mais claro e você terá total noção do porquê estamos utilizando este recurso.

Continuando com a nossa longa caminhada, você deve saber que para se trabalhar com particionamento de dados devemos além de criar uma Partition Function devemos obrigatoriamente criar um Partition Scheme, que estará vinculado lógicamente a nossa partition function, sendo assim, este é nosso próximo passo, fazendo uso do Bloco de Código 3:

— Bloco de Código 3 —

— Criando o Partition Scheme PartitionSchemeIncrementalStatistics —
CREATE PARTITION SCHEME PartitionSchemeIncrementalStatistics AS
PARTITION PartitionFunctionIncrementalStatistics
TO
(
IncrementalStatisticsGrupo1,
IncrementalStatisticsGrupo2,
IncrementalStatisticsGrupo3,
IncrementalStatisticsGrupo4,
[PRIMARY])
Go

Esta quase tudo pronto para nossa brincadeira, seguiremos com a criação na nossa tabela TableIncrementalStatistics, este é um ponto importante do nosso ambiente, onde estamos fazendo uso da tabela particionada para ilustrar como as estatísticas incrementais vão realizar o seu papel.

A TableIncrementalStatistics será composta por algumas colunas, dentre as quais a coluna Quartil, responsável em armazenar o valor do quartil de acordo com o ano informado, como também, é através desta coluna que estaremos realizando o particionamento dos dados. Para isso utilizaremos o Bloco de Código 4 a seguir:

— Bloco de Código 4 —

— Criando a Tabela TableIncrementalStatistics —

CREATE TABLE TableIncrementalStatistics
(ID Int Null,
Acao NVarchar(40) Default NewID(),
Data DateTime Null,
Quartil AS (datepart(year,[Data])*(10)+datepart(quarter,[Data])) PERSISTED
) ON PartitionSchemeIncrementalStatistics (Quartil)
Go

Ótimo, toda estrutura para armazenar nossos dados já esta pronta, bem como, a lógica para distribuir e particionar os dados que serão inseridos na tabela TableIncrementalStatistics.

Ufa, ainda temos um bom caminho pela frente, mas já avançamos bastante, agora temos realizar uma alteração nas configurações do nosso banco de dados IncrementalStatistics, sendo esta necessária para podermos aplicara o uso de estatísticas incrementais, estou me referindo a opção Auto Create Statistics muito conhecida, onde vamos alterar o seu valor default para Incremental = On, conforme apresenta o Bloco de Código 5 abaixo:

— Bloco de Código 5 —

— Habilitando o uso de Incremental Statistics —
Alter Database IncrementalStatistics
Set Auto_Create_Statistics On (INCREMENTAL = On)
Go

O próximo passo consiste na criação do índice que iremos utilizar em na TableIncrementalStatistics pois você deve ter notado que realizamos a criação da tabela sem a definição de uma chave primária, desta maneira utilizamos o Bloco de Código 6 para criação dos respectivo índice em seguida confirmamos se esta tabela esta fazendo uso das estatísticas incrementais habilitada no bloco de código 5:

— Bloco de Código 6 —

— Criação do índice Clustered —
Create Clustered Index Ind_TableIncrementalStatistics_ID
On [TableIncrementalStatistics] (ID)
GO

— Confirmando se as estatísticas incrementais está habilita —
SELECT
OBJECT_NAME(object_id) TableName
,name
,is_incremental
,stats_id
FROM sys.stats
WHERE name = ‘Ind_TableIncrementalStatistics_ID’
Go

Figura 1 – Confirmando o uso das estatísticas incrementais no índice Ind_TableIncrementalStatistics_ID.

Observação: Note que ao executar o Select realizado na visão de sistema sys.stats a coluna Is_Incremental deverá retornar e apresentar o valor igual á 1, isso indica que TableIncrementalStatistics esta neste momento fazendo uso das estatísticas incrementais.

Muito bem, chegou a hora de popular nossas tabelas, realizaremos a inserção de 8.000 linhas de registros, sendo estes particionados em grupos de 2.000 registros para cada partição que forma e compõem a estrutura da nossa tabela. Vamos então utilizar o Bloco de Código 7 apresentado na sequência:

— Bloco de Código 7 —

— Inserindo os dados na TableIncrementalStatistics —
Insert Into TableIncrementalStatistics (ID, Data)
Values (1, ‘2017-11-22’)
Go 2000

Insert Into TableIncrementalStatistics (ID, Data)
Values (2, ‘2017-06-05’)
Go 2000

Insert Into TableIncrementalStatistics (ID, Data)
Values (3, ‘2017-01-25’)
Go 2000

Insert Into TableIncrementalStatistics (ID, Data)
Values (4, ‘2017-08-13’)
Go 2000

Após a inserção das 8.000 linhas de registros, vamos confirmar a distribuição dos dados através do Bloco de Código 8 declarado abaixo, conforme ilustra o resultado da Figura 2:

— Bloco de Código 8 —

— Consultando a distribuição e particionamento dos dados —
Select partition_number, rows
From sys.partitions
Where OBJECT_NAME(OBJECT_ID)=’TableIncrementalStatistics’
Go

Figura 2 – Distribuição dos dados na tabela TableIncrementalStatistics de acordo com o valor e partição.

Estamos chegando no final, agora vamos realizar algumas manipulações no conjunto de dados armazenados na tabela TableIncrementalStatistics afim de forçarmos o processos de atualização das estatísticas, procedimento que vai nos ajudar a entender o processo de incremento na atualização das estatísticas de armazenamento e processamento utilizados pelo Microsoft SQL quando solicitado acesso aos dados armazenados em nossa table, para tal operação vamos utilizar o Bloco de Código 9:

— Bloco de Código 9 —

— Consultando dados na TableIncrementalStatistics —
Select Id, Acao, Data, Quartil From TableIncrementalStatistics
Where ID = 1
Go

Select Id, Acao, Data, Quartil From TableIncrementalStatistics
Where ID >= 2
Go

Select Id, Acao, Data, Quartil From TableIncrementalStatistics
Where ID <> 3
Go

Pronto, realizamos algumas operações de Select com intuito de forçar a criação de novas estatísticas, e principalmente a atualização das estatísticas atuais. Por enquanto nada de diferente, na sequência vamos consultar as informações sobre as estatísticas relacionadas a nossa tabela, fazendo uso do Bloco de Código 10 e analisando o resultado apresentado através da Figura 3:

— Bloco de Código 10 —

— Consultando as informações sobre as estatísticas da tabela TableIncrementalStatistics —
Select object_id, stats_id , last_updated , rows , rows_sampled , steps
From sys.dm_db_stats_properties(OBJECT_ID(‘[TableIncrementalStatistics]’),1);
Go

Figura 3 – Dados relacionados a estatísticas da TableIncrementalStatistics.

Como você pode ver, o DMF sys.dm_db_stats_properties mostra-nos que as estatísticas foram atualizadas na data do dia 23/05/2017 ás 16:55, para a tabela que tem 8000 linhas.

Neste momento, podemos nos perguntar: Qual partição da tabela inclui as estatísticas atualizadas?

A resposta para esta sua pergunta vem justamente atráves do uso nova DMF sys.dm_db_incremental_stats_properties já apresentada aqui no meu blog. Sendo esta DMF responsável em apresentar as propriedades estatísticas incremental, recuperando as mesma informação obtida a partir do DMF sys.dm_db_stats_properties, também super conhecida e apresentada no meu blog. Neste caso a sys.dm_db_stats_properties vai apresentar dados de cada partição da tabela particionada, fornecendo-lhe com os mesmos parâmetros; a identificação do objeto e a identificação de estatísticas.

Caminhando mais um pouco, estamos próximos do final, vamos então formar o SQL Server a justamente realizar o processo de atualização das estatísticas para nossa partição de número 3, realizando o processo de exclusão de 1.500 linhas de registros, em seguida consultando nossa TableIncrementalStatistics, conforme apresenta o Bloco de Código 11:

— Bloco de Código 11 —

— Excluíndo 1.500 linhas —
Delete Top (1500) From TableIncrementalStatistics
Where ID = 2
Go

— Consultando os dados —
Select Id, Acao, Data, Quartil From TableIncrementalStatistics
Where ID <> 4
Go

Agora vamos novamente consultar os dados estatísticas, sendo assim repita a execução do Bloco de Código 10, observe que você deverá receber um conjunto de valores similares a Figura 4, onde a coluna Last_Updated deverá apresentar a data e hora da última atualização:

Figura 4 – Data e hora da última atualização da estatística.

Ufa, estamos quase lá, agora chegou a hora da verdade, hora de comprovar se realmente o SQL Server esta fazendo as coisas certas, vamos fazer uso da DMF sys.dm_incremental_stats_properties para validar se a estatística da partição 3 foi atualizada, o resultado pode ser analisado através da Figura 5. Para isso vamos utilizar o Bloco de Código 12 a seguir:

— Bloco de Código 12 —

— Consultando as informações sobre as estatísticas incrementais —
Select object_id, stats_id,
partition_number,
last_updated,
rows, rows_sampled,
steps
From sys.dm_db_incremental_stats_properties(OBJECT_ID(‘TableIncrementalStatistics’),1)
Go

Figura 5 – Informações sobre as atualizações de estatísticas, onde a partição 3 foi atualizada de maneira independente das demais.

Sensacional, conseguimos, muito legal este recurso, como sempre o Microsoft SQL Server nos surpreende com a sua capacidade e potencialidade de recursos.

Referências

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https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/04/13/dica-do-mes-microsoft-sql-server-identificando-as-transacoes-que-estao-utilizando-o-transact-log/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/03/01/dica-do-mes-microsoft-sql-server-2016-sp1-novo-argumento-use-hint-disponivel-para-query-hints/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/01/16/dica-do-mes-conhecendo-a-nova-dmf-sys-dm_exec_input_buffer-no-microsoft-sql-server-2016/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/11/28/dica-do-mes-sql-server-2016-sp1-comando-create-or-alter/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/10/24/dica-do-mes-sql-server-2016-obtendo-informacoes-sobre-o-cache-de-execucao-de-funcoes/

Conclusão

Administrar, gerenciar, cuidar e prover um ambiente sempre no melhor estado possível não é uma das atividades mais tranquilas e simples desempenhadas por profissionais ou administradores de banco de dados, mas também não pode ser considerada um “bicho de sete cabeças” ou uma “caixa preta” ainda mais quando este servidor de banco de dados utiliza o Microsoft SQL Server.

Neste post você pode conhecer um pouco mais de como o Microsoft SQL Server trabalha de maneira árdua na busca da melhor maneira para encontrar e retornar os dados solicitados em nossas transações. Ao longo de novas versões o produto esta cada vez mais maduro, confiável e inteligente, sempre nos surpreendendo com sua capacidade.

Algo que não poderia ser diferente no uso das Estatísticas Incrementais, recurso que nos permite adotar uma nova maneira de atualização dos dados internos relacionados ao armazenamento das nossas informações, mas principalmente prover um auxílio para próprio Database Engine mas atividades para identificar o melhor caminho para se processar uma query.

Agradecimentos

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

Um forte abraço, nos encontramos logo logo…

Valeu….

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