A Microsoft anunciou ontem dia 18/04 a liberação do novo Cumulative Update (Atualização Cumulativa) CU #6exclusiva para a versão 2017 do Microsoft SQL Server.
Este novo pacote de atualização elevará o número da compilação do Microsoft SQL Server 2017 para: 14.0.3025.34, sendo este o número que determina que sua instância esta atualizada com todo conjunto de correções e melhorias liberadas nas outras cinco atualizações cumulativas, como também, nos demais adicionadas inicialmente neste novo pacote.
Há partir do SQL Server 2017, está sendo adotando um novo modelo de atualização denominado serviços moderno, caso você ainda não conheça esta nova forma de atualização acesse: Modelo moderno de manutenção para SQL Server.
Como obter esse pacote de atualização cumulativa para o Windows
A seguinte atualização está disponível no Microsoft Download Center:
Como obter esse pacote de atualizações cumulativas para Linux
Para atualizar o Linux para CU mais recente, você deve primeiramente ter a atualização cumulativa repositório configurado. Em seguida, atualize seus pacotes do SQL Server usando o comando de atualização específicos da plataforma apropriada.
Correções incluídas neste pacote de atualizações cumulativas
Todas as distribuições (incluindo o RHEL 7,4) que usam a mais recente disponível do pacemaker pacote 1.1.18-11.el7 tem um problema conhecido que afeta o fluxo de trabalho de failover. Se a réplica primária experimenta uma paralisação, o cluster é esperado para failover para uma das réplicas secundárias disponíveis.
Em vez disso, usuários vai notar que o cluster continua a tentar começar a réplica primária falhou. Se aquele primário nunca vem on-line (devido a uma interrupção permanente) o nunca falha do cluster para outra réplica secundária disponível.
Esse problema afeta todas as versões do SQL Server, independentemente da versão de atualização cumulativa são na.
Para atenuar o problema, o usuário deve reverter para sua instalação para versão 1.1.16.
Não se espante com o horário, mas neste exato momento são 02:06(duas horas e seis minutos da manhã) quinta – feira dia 12/04, ou seja, um novo dia esta começando.
É a vida de um DBA e MVP não é fácil, sei que nesta quinta terei um dia repleto de afazeres, por este e outros motivos estou aqui no meu blog para compartilhar com vocês um dos novos recursos adicionados ao Microsoft SQL Server nos últimos meses.
Logicamente a cada nova versão que a Microsoft disponibilizado do SQL Server, uma nova avalanche de conceitos, funcionalidades, comandos e diversidade de possibilidades são adicionadas ao produto, mas no post de hoje, não vou apresentar propriamente uma nova funcionalidade deste fascinante Sistema Gerenciador de Banco de Dados, ao contrário, vou destacar uma nova ferramenta adicionado ao Microsoft SQL Management Studio a partir da versão 17.5 lançada no mês de fevereiro de 2018, conhecida como Descoberta e Classificação de Dados ou Data Discovery and Classification disponível para uso a partir da versão 2008.
Talvez você já deve ter ouvido falar de algo relacionado com proteção de informações organizacionais, ou quem sabe a sigla GDPR (General Data Protection Regulation)? Falando de formas gerais, trata-se de uma regulamentação geral de proteção de dados, criada inicialmente a partir de 2016, como uma possível normatização de padrões para proteção de dados organizacionais, respeitando regulamentações mundiais.
Continuando, não vou me aprofundar no conceito, normas e padrões estabelecidos pelo GDPR, mas sim quero compartilhar com vocês esta recurso existente no Management Studio, que pode justamente ser muito útil para possibilitar uma melhor organização dos seus dados, como também, estabelecer uma nova maneira de categorizar os mesmo.
Sendo assim, chegou a hora de conhecer um pouco mais sobre o post de número 20 da sessão Para que serve. Então seja bem vindo ao #20 – Para que serve – Descoberta e Classificação de Dados.
Introdução
Adicionado a partir da versão 17.5 do Management Studio, o recurso Data Discovery and Classification se estabelece com uma nova ferramenta existente internamente no produto, com objetivo de nos permitir discovering (descobrir), classifying (classificar), labeling (rotular) e reporting (relatar) os dados confidenciais em seus bancos de dados.
No qual esta capacidade de descoberta e classificação dos chamados dados confidenciais, sejam eles relacionados as áreas de negócios, financeiros, de serviços de saúde, marketing ou produção, podem desempenhar um papel fundamental na dimensão da proteção de informações organizacionais. A adoção desta nova funcionalidade implementada no Microsoft SQL Management Studio possível de ser utilizada a partir da versão 2008 e disponível até as atuais versão, nos possibilidade adotar:
Padrões de privacidade de dados e aos requisitos de conformidade regulamentar, como o GDPR; e
Controlar o acesso, fortalecendo a segurança de bancos de dados/colunas que contêm dados altamente confidenciais.
O Data Discovery and Classification apresenta um conjunto de funcionalidades internas, que representam uma coleção de parametrizações para identificação e categorização de dados, que estabelecem uma camada de proteção de informações aplicadas de forma direta e transparente em nossos bancos de dados armazenados diretamente no Microsoft SQL Server, possibilitando e objetivando a proteção dos dados, não apenas do banco de dados, como também para os seguintes elementos:
Discovery & recommendations (Descobertas e Recomendações) – Através do mecanismo de classificação, é realizada uma verificação no banco de dados, permitindo identificar as possíveis colunas que contenham dados elegíveis a serem considerados confidenciais.
Labeling (Rótulos e Identificações) – Basicamente reconhecida como uma etiqueta ou rótulo de classificação de confidencialidade que estabelecem marcas de persistência em colunas, característica que nos ajuda e diferenciar estes dados de um outro dado “considerado comum”; e
Visibility (Visibilidade) – Estado de classificação do banco de dados que permite ser exibido em um relatório detalhado que pode ser impresso/exportado para ser usado para fins de auditoria e conformidade, bem como para outras necessidades.
Acredito que até aqui esteja tudo tranquilo, espero que você possa estar entendendo os conceitos, para que possamos evoluir a partir de agora na prática, que também será bastante simples de ser utilizada.
Como descobrir, classificar e rotular colunas confidenciais
Vamos então conhecer de forma prática como podemos estabelecer esta forma de classificação e rotulação dos nossos dados, no qual utilizaremos o Microsoft SQL Server Management Studio, tendo como base um banco de dados muito propicio para o ano de 2018.
Pois bem, em nossa prática vamos utilizar um banco de dados denominado Fifa2018 que possui todos os dados existentes no game Fifa 2018 produzido pela EASports, jogado mundialmente nos principais consoles de videogame. Caso você queria fazer o download deste banco de dados disponível para o SQL Server 2016 ou 2017, utilize este link Fifa2018.bak(por questões de compatibilidade com a plataforma wordpress, o arquivo de backup foi renomeado, tendo em seu nome o acréscimo da extensão .doc, sendo assim, basta após realizar o download remover a respectiva extensão).
Mas antes de realizarmos a classificação de forma prática, vale ressaltar que existem dois elementos muito importantes a serem entendidos, denominados:
Labels (Rótulos) – os atributos de classificação principais, são usados para definir o nível de confidencialidade dos dados armazenados na coluna; e
Information Types (Tipos de informações) – Nos fornecem uma granularidade adicional para o tipo dos dados armazenados na coluna, elemento que nos permite identificar de uma maneira mais especifica cada dado contido em sua respectiva coluna.
Passo 1
Dando continuidade, seguimos em frente, agora realizando de maneira prática os processos de descoberta, classificação e rótulo dos nossos dados, posteriormente vamos gerar um relatório que nos permitirá entender de forma gráfica as categorizações atribuídas para nossos respectivos dados, para tal recomendo que você acesso seu Management Studio e conecte em sua instância, procedimento o qual eu já realizei, conforme a Figura 1 abaixo apresenta:
Figura 1 – Instância local do Microsoft SQL Server 2017 conectada.
Passo 2
Nosso próximo passo será selecionar banco de dados Fifa2018, clicando com o botão da direita, posteriormente na opção Task e por último na opção Classify Data conforme ilustra a Figura 2 a seguir:
Figura 2 – Acessando a ferramenta Classify Data existente no Management Studio.
Passo 3
Ótimo, a partir deste momento, o Management Studio acaba de abrir a ferramenta Classify Data, que nos permite realizar os procedimentos de descoberta, classificação e identificação do dados existentes nas tabelas que compõem do banco de dados Fifa2018, conforme apresenta a Figura 3 abaixo:
Figura 3 – Data Classification disponível para classificação dos dados.
Analisando a Figura 3 apresentada acima, podemos observar que em sua barra de status é exibida uma mensagem informando que existem 5 colunas neste base dados que possivelmente podem ser reconhecidas como colunas de dados confidencias.
Você pode estar se perguntando como esta ferramenta realiza este tipo de análise, a resposta é bem simples, neste caso, a análise foi realizada tendo com base as simulações que eu executei justamente para poder escrever este post, por padrão ao ser inicializada pela primeira em um determinado banco de dados a Classify Data não possui informações suficientes para descobrir estas possíveis colunas.
Passo 4
Legal, o próximo passo será muito simples e tranquilo, para poder realizar a classificação dos dados, vamos clicar no botão Add Classification, existente barra de ferramentas.
Ao clicar no botão Add Classification, será apresentada uma nova ribbon chamada Data Classification ao lado direita da sua tela, a qual permitirá que você realiza das respectivas categorizações dos seus dados, de acordo com a tabela, coluna, tipo da informação e rótulo de importância ou sensibilidade do dado (Sensitivity Label), conforme apresenta a Figura 4:
Figura 4 – Barra de Ferramenta – Botão Add Classification e Ribbon – Data Classification.
De posse desta ribbon, você poderá criar suas respectivas classificações de dados, para tentar de ajudar e padronizar nossa prática, a Figura 5 a seguir ilustra o conjunto de classificação dos dados que eu realizei que podem servir como base para que você estabeleça em seu ambiente as respectivas classificações:
Figura 5 – Data Classification realizada.
Importante: Analisando a Figura 5, podemos notar a utilização de cinco colunas diferentes em nossa prática, todas existentes na tabela PlayerAllData, além disso, a coluna Sensitivity Label apresenta rótulos de sensibilidade diferentes para cada coluna, o que nos permite justamente identificar a existência de diversos rótulos, sendo este, um elemento importante para vai nos permitir ou não mostrar este dado em determinados procedimentos aos quais nosso banco de dados venha a ser envolvido.
Passo 5
Muito bem, você conseguiu, agora vamos avançar mais um pouco, já estamos quase no final, nosso próximo e extremamente importante passo consiste em salvar este conjunto de classificação de dados realizado anteriormente, para isso, nada mais claro e óbvio que clicar no botão Save “salvar” existente na barra de ferramentas da Classify Data, sendo assim, mãos no mouse e clique no botão Save.
Após realizar o procedimento de salvar, temos a partir de agora um conjunto de classificação e rotulamento de dados definido em nosso ambiente, o que nos permite realizar análise do nível se importância, confidencialidade e sensibilidade dos dados aqui definidos de acordo com nossas regras de negócio.
Passo 6
Nosso último passo esta relacionado com a capacidade de análise que esta nova ferramenta Classify Data nos permite fazer, tendo a disponibilidade de gerar um relatório contendo as informações referentes ao conjunto de classificação de dados que nós definimos no Passo 4, com isso, possibilitando estabelecer uma possível análise para posterior tomada de decisão no que se relacionada as colunas selecionadas como possíveis dados confidenciais ou dados organizacionais.
Para realizar este passo, vamos clicar no botão View Report (Exibir Relatório), procedimento que realizará o processamento e apresentação do relatório criado pelo Classify Data contendo o conjunto de informações relacionadas a nossa classificação de dados, conforme apresenta a Figura 6 abaixo:
Figura 6 – Data Classification Report – Relatório de Classificação de Dados.
Pronto, ai esta nosso relatório, simples, rápido e prático, nosso conjunto de classificação de dados apresentado, nos permitindo entender de forma gráfica os procedimentos de descoberta, classificação e rotulagem de dados.
Com isso chegamos ao final do post de número 20 da sessão Para que serve. Gostou?
Vale a verdade este post foi fácil, tranquilo? Não é mesmo!
Caso você ainda não tenha acessado os posts anteriores desta sessão, fique tranquilo é fácil e rápido, basta selecionar um dos links apresentados a seguir:
Estamos vivendo um mundo cada vez mais tecnológico, conectado, rápido, evolutivo e muito agressivo no que se diz respeito ao valor de uma informação para nós usuário e principalmente para empresas.
Atender justamente a este conjunto de exigência diárias, satisfazendo também os órgãos mundiais em seus definições, normas e obrigações acabam exigindo de qualquer empresa um constante acompanhamento e cumprimento de deveres, foi desta forma, que a Microsoft procurou se adequar uma nova realidade e preocupação que cresce a cada dia, como proteger de forma mundial os dados e futuras informações geradas a todo os momentos por cada um dos indivíduos e organizações existentes em nosso planeta, sabendo da importância de se respeitar as leis, normas e padrões organizacionais e governamentais.
Neste post, você conheceu pouco sobre como o Microsoft SQL Server esta preparado para atender estas leis, através da nova ferramenta adicionada internamente no Management Studio, chamada de Data Discovery and Classification, na qual nos permite através do recurso Classify Data estabelecer a classificação dos nossos dados armazenados em cada coluna existente em um banco de dados, e não somente isso, definir o nível de importância deste dado, como também, a sensibilidade do mesmo para ser apresentado ou envolvido em algum tipo de procedimento de acesso ou manipulação, visando garantir e fortalecer que esta dado deve ser tratado de forma diferenciada em comparação com um possível “dado comum”.
Sem dúvida uma grande ferramenta adicionada ao Microsoft SQL Server, que mostra o quanto a Microsoft e seus respectivos times de produto estão envolvidos preocupados em atender e respeitar todas as possíveis leis, normas e regras.
Agradecimentos
Mais uma vez obrigado por sua ilustre visita, sinto-me honrado com sua presença, espero que este conteúdo possa lhe ajudar e ser útil em suas atividades profissionais e acadêmicas.
Um forte abraço, até o próximo post da sessão Para que serve…..
Quinta – feira, véspera de mais um feriado nacional, o mês de março esta se encerrando mas ainda temos tempinho para produzir muito coisa, e falando justamente em produzir a Microsoft como sempre não perde tempo e esta a todo o vapor para liberar logo a versão final do SQL Operations Studio “o futuro substituto” do ótimo Management Studio.
Versão 0.27.3
Segundo o anúncio realizado ontem dia 28/03 através do SQL Server Blog, uma nova versão do SQL Operations Studio torna-se pública, definida como versão 0.27.3.
A Figura 1 abaixo ilustra a interface desta nova versão: Figura 1 – SQL Operations Studio 0.27.3.
Lançado de maneira pública e ainda em versão preliminar o SQL Operations Studio, esta passando por um período de grande evolução se levarmos em consideração a primeira versão preview apresentada oficial pela Microsoft em 15/11/2017. Esta nova versão é considerada oficialmente como a quarta maior atualização disponibilizada pelas equipes que trabalham em seu desenvolvimento.
Esta nova versão preview tem como foco melhorias no conjunto de extensões disponíveis para o produto, como também, continuar a abordar os problemas com maior destaque apresentados na plataforma github. Dentre algumas melhorias e correções o gerenciador de extensões e gerenciador do Dashboard foram os principais recursos aprimorados nesta release.
Outros destaques apresentados nesta release são:
Aprimoramento no modelo de extensibilidade de gerenciamento de Dashboard oferecerendo maior suporte a informações com guias e painéis de configuração;
Extensões de painel de visão para sp_whoisactive existentes no whoisactive.com e um exemplo de relatórios de servidor;
Extension Manager permite a aquisição simples de extensões oficiais ou de terceiros;
Nova APIs de extensibilidade adicionada para a conexão e gerenciamento de ObjectExplorer; e
Suporte a 10 idiomas.
Para maiores informações e acesso a lista completa de atualizações pode ser obtida acessando Release Notes.
Extension Manager
Um dos recursos mais importantes existente tanto no SQL Operations Studio e também no Visual Code, o Gerenciador de extensão facilita a descoberta e a aquisição de funcionalidades adicionais do SQL Operations Studio.
Agora neste nova versão este fantástico recurso acaba de passar por um processo de reformulação, tendo maior capacidade para gerenciar extensões oficiais como também aquelas disponibilizadas pela comunidade.
A Figura 2 ilustra a interface do Extension Manager a partir desta versão: Figura 2 – SQL Operations Studio – Extension Manager.
Downloads
Dentre as possibilidades para download destaco as seguintes:
A Microsoft anunciou ontem dia 20/03/18 que o Windows Server 2019 será lançado no segundo semestre de 2018.
Esta versão será oferecida através do Long-Term Servicing Channel (LTSC). Uma versão Preview, build 17623, já está disponível para os participantes do Windows Insider Program e do Windows Insider Program for Business.
O tão aguardado anúncio sobre a nova versão do Windows Server, sistema operacional para servidores da Microsoft foi realizado ontem, conforme as informações publicadas oficialmente pelo Microsoft Windows Server Team.
Preview version – Build 17623
Uma versão Preview, build 17623, já está disponível para os participantes do Windows Insider Program e do Windows Insider Program for Business. Vale ressaltar que esta nova versão será oferecida através do Long-Term Servicing Channel (LTSC).
Diferente do Windows Server oferecido via Semi-Annual Channel, que inclui apenas o Server Core, o Windows Server 2019 incluirá a experiência de desktop completa e o Server Core será uma opção.
A versão 2019 do sistema operacional da Microsoft para servidores incluirá melhorias no suporte para cenários de nuvem híbrida, suporte para o Windows Defender Advanced Threat Protection (ATP) e outras novidades.
Figura 1 – Nova logomarca do Windows Server 2019.
As figuras abaixo destacam um pouco das novidades e novas funcionalidades adicionadas ao Windows Server 2019.
Figura 2 – Painel de gerenciamento do projeto Honolulu para backup Azure no Windows Server 2019 Preview.
Figure 3: Windows Defender ATP protegendo uma máquina executando o Windows Server 2019 Preview.
Figure 4: Kubernetes gerenciando um host de contêiner executando o Windows Server 2019 Preview.
Figure 5: O painel de gerenciamento Hyper-convergido da infraestrutura do Project Honolulu (HCI) no Windows Server 2019 Preview.
Vale ressaltar que a data oficial de lançamento ainda não foi apresentada, mas segundo este anúncio a lançamento oficial deverá ocorrer no segundo semestre de 2018.
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:
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:
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…
A Microsoft anunciou no último dia 05/03 o Azure for Students. Desenvolvido para o uso da nuvem, com os estudantes em mente, ele oferece aos alunos verificados acesso total a mais de 25 produtos Azure gratuitos, além de crédito de US$ 100 para uso em produtos pagos, sem exigência de cartão de crédito.
O Azure for Students faz parte do crescente compromisso da Microsoft com a Educação, tanto na nuvem quanto na sala de aula STEM (“Science, Technology, Engineering and Mathematics”, ou Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática, em português).
Você pode começar a construir com qualquer um dos serviços gratuitos e usar o seu crédito Azure para gastar agora:
– Descubra a flexibilidade do Azure por meio da biblioteca de serviços de código aberto.
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– Aproveite o Big Data analisando todos os dados em um único lugar sem restrições artificiais com o Azure Data Lake Store. O Data Lake Store pode armazenar trilhões de arquivos, e um único arquivo pode ser maior do que um petabyte em tamanho – 200 vezes maior do que outras opções da loja na nuvem.
Tudo bem? Seja mais uma vez muito bem vindo ao meu blog, mais especificamente ao post que apresenta a resposta para o Script Challenge – 2017, publicado em outubro de 2017 destacando o retorno da sessão Script Challenge (Script Desafiador ou Desafio do Script) como queiram traduzir.
Espero que você já tenha ouvido falar desta sessão ou acessado alguns dos posts publicados na mesma, caso ainda não tenha feito, fique tranquilo você vai encontrar no final deste post uma pequena relação contendo os últimos desafios lançados e seus respostas.
Vamos então falar um pouco mais sobre o último desafio, estou me referindo ao Script Challenge 13, sendo assim, seja bem vindo a mais um post da sessão Script Challenge.
Script Challenge 13
Falando do desafio de número 13, o mesmo foi publicado no mês de outubro de 2017, período de data que apresenta uma das comemorações mais importantes que ocorrem anualmente em quase todos os países do mundo, mas que especialmente no Estados Unidos da América.
E ai já matou a charada? Eu acredito que sim! Mas para te ajudar mais um pouco vou apresentar a Figura 1 que contem todo código Transact-SQL utilizado neste desafio, contendo trechos ou partes de código ocultas, procedimento que realizei no post que contempla o lançamento deste desafio como forma de aumentar o nível de dificuldade:
Figura 1 – Código Transact-SQL apresentado no Script Challenge 13.
Bom chegou a hora de revelar o que exatamente este pequeno bloco de código esta fazendo, chego o momento de revelar e desvendar este desafio, a seguir apresento a resposta para o Script Challenge 13 e o trecho de código disponível para você utilizar em seus ambientes de trabalho ou estudos.
A resposta
Tanto no post de lançamento do desafio, bem como, neste post de apresenta a resposta para o mesmo, eu deixei algumas pequenas dicas para tentar ajudar a identificar a resposta, dentre as quais a relação do script com uma das datas comemorativas mais tradicionais dos Estados Unidos, neste caso o Halloween(conhecido tradicionalmente como dia das bruxas).
Mesmo assim você pode estar se perguntando, o que Script Challenge 13 tem haver com dia das bruxas, ué tudo haver, pois quando falamos de bruxas, temos também em mente a relação com magia, fantasias, medo, terror e propriamente a fantasmas, isso mesmos fantasmas, algo que também pode acontecer em nossas tabelas com o passar do tempo conforme vamos realizando as manipulações de dados, torna-se possível se deparar com a ocorrência de possíveis dados fantasmas.
Então a resposta para o Script Challenge 13 é justamente a possibilidade que o script apresenta em identificar uma possível ocorrência de dados fantasmas em nossas tabelas e bancos de dados.
Isso mesmo, esta é a resposta e o script original que apresenta esta funcionalidade apresenta abaixo:
— Script Challenge 13 – A resposta – Identificando a ocorrência de dados fantasmas —
SELECT db_name(database_id), object_name(object_id), ghost_record_count, version_ghost_record_count FROM sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(N’GhostDB’), OBJECT_ID(N’GhostTable’), NULL, NULL , ‘DETAILED’) GO
Que coisa de louco isso Galvão! Sim realmente parece ser coisa de outro mundo, mas podem acontecer tranquilamente a qualquer momento, o complicado é imaginar, que nossos bancos de dados, podem ser vítimas deste tipo de situação.
Mas isso não é o fim do mundo, muito ao contrário, para este cenário temos uma grande vantagem. Você pode estar se perguntando qual, a resposta é simples, não precisamos chamar os Casas Fantasmas, nós mesmos podemos resolver facilmente isso. Foi pensando justamente nas possibilidades da ocorrência deste tipo de situação, que além da compartilhar a resposta para este desafio, vou deixar também um cenário de simulação de como é possível ocorrência a existência de dados fantasmas, como também a possibilidade de excluir estes “dados”, a seguir:
— Simulando a ocorrência de dados fantasmas —
— Criando o Banco de Dados – GhostDB —
Create Database GhostDB
Go
— Acessando o Banco de Dados —
Use GhostDB
Go
— Criando a Tabela GhostTable —
Create Table GhostTable
(GhostRecord Int)
Go
— Criando um índice clusterizado —
Create Clustered Index Ind_GhostTable_GhostRecord On GhostTable(GhostRecord)
Go
— Inserindo Dados na Tabela GhostTable —
Insert Into GhostTable
Select 100
Go
— Obtendo informações sobre as estatísticas de alocação de dados —
Select object_id,
index_id,
index_depth,
index_level
From sys.dm_db_index_physical_stats(db_id(),
object_id(‘GhostTable’),
object_id(‘Ind_GhostTable_GhostRecord’),
null,
null)
Go
— Obtendo informações sobre o Índice IND_GhostTable_GhostRecord —
Select id, name, root, first
from sys.sysindexes
where id=565577053 — Aqui você vai colocar o ID identificado do índice apresentado na sua máquina —
Go
— Identificando a página de dados que contem os dados inseridos na GhostTable —
SELECT first_page,
(convert(varchar(2), (convert(int, substring(first_page, 6, 1)) * power(2, 8)) +
(convert(int, substring(first_page, 5, 1)))) + ‘:’ + convert(varchar(11),
(convert(int, substring(first_page, 4, 1)) * power(2, 24)) +
(convert(int, substring(first_page, 3, 1)) * power(2, 16)) +
(convert(int, substring(first_page, 2, 1)) * power(2, 8)) +
(convert(int, substring(first_page, 1, 1))))) As Page
FROM SYS.SYSTEM_INTERNALS_ALLOCATION_UNITS
Where first_page = 0x180100000100 — Valor obtido no bloco de código anterior através da coluna root —
Go
— Habilitando a Trace Flag 3604 para apresentar informações sobre as páginas de dados —
DBCC TRACEON (3604)
GO
— Consultando informações sobre as páginas de dados relacionadas o índice Ind_GhostTable_GhostRecord —
DBCC PAGE(GhostDB,1,280,1)
Go
Após obter o resultado do DBCC Page procure pela coluna m_ghostRecCnt, neste momento ela deve esta apresentando o valor m_ghostRecCnt = 0.
— Excluíndo os registros em GhostTable —
Delete from GhostTable
Where GhostRecord=100
Go
— Consultando informações sobre as páginas de dados relacionadas o índice Ind_GhostTable_GhostRecord —
DBCC PAGE(GhostDB,1,280,3)
Go
Agora verifique novamente a coluna m_ghostRecCnt que neste momento deverá apresentar o valor igual á m_ghostRecCnt = 1, este é o indicador da ocorrência de um dado fantasma em nossa tabela.
— Confirmando a existência de um registro fantasmas —
SELECT db_name(database_id),
object_name(object_id),
ghost_record_count,
version_ghost_record_count
FROM sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(N’GhostDB’), OBJECT_ID(N’GhostTable’), NULL, NULL , ‘DETAILED’)
GO
— Simulando a eliminação de dados fantasmas — Alter Table GhostTable
Rebuild — Utilize este tipo de procedimento em uma tabela com poucos registros —
Go
— Confirmando a existência de um registros fantasmas —
SELECT db_name(database_id),
object_name(object_id),
ghost_record_count,
version_ghost_record_count
FROM sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(N’GhostDB’),
OBJECT_ID(N’GhostTable’),
NULL,
NULL ,
‘DETAILED’)
GO
— Liberando espaço alocado anteriormente em disco pelos registros fantasmas —
Exec sp_clean_db_free_space @dbname=N’GhostDB’
Go
Meu deus, conseguimos, chegamos ao final, esta é a resposta para o Script Challenge 13, sinceramente falando achei que não iria conseguir compartilhar este conteúdo com vocês.
Espero que tenham gostado desta da volta desta sessão, como também, a nova maneira que pretendo apresentar os desafios e seus respostas.
Sua Participação
No post de lançamento deste desafio, contei com a participação através de uma enquete contendo algumas opções de respostas que poderiam estar relacionadas com o Script Challenge 13. A seguir apresento o resultado desta enquete:
Obrigado por sua visita, espero que o retorno desta sessão e o conteúdo aqui apresentado como um possível “desafio” possam ser úteis e ao mesmo tempo prover conhecimento, aprendizado ou mostrar recursos e problemas existentes no Microsoft SQL Server que as vezes parecem não ter uma resposta.
Um forte abraço nos encontramos em breve nas demais sessões e especialmente em junho de 2018 em mais um post da sessão Script Challenge.
SELECT NON EMPTY {[Measures].[Experiences QTY]} ON COLUMNS, NON EMPTY {[Dim BI Solutions].[Solutions].ALLMEMBERS} ON ROWS FROM MyLife WHERE [Dim Life].[Segment].[Segment].&[BI Microsoft]
Figura 2 – Acessando a ferramenta Classify Data existente no Management Studio.
Figura 1 – Nova logomarca do Windows Server 2019.
