Script Challenge – 15 – A resposta….


Boa tarde, pessoal…

Tudo bem?  Seja mais uma vez muito bem vindo ao meu blog, mais especificamente ao post que apresenta a resposta para o Script Challenge – 2018 – Post 15, publicado em fevereiro de 2019, sendo este respectivamente o terceiro post após o retorno desta desafiadora sessão em meu blog denominada 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 14, desta forma, seja bem vindo a mais um post da sessão Script Challenge.


Script Challenge 15

Falando do desafio de número 15, o mesmo foi publicado no mês de fevereiro de 2019, período de data em que praticamente todos nós estamos começando a iniciar nossas atividades profissionais e principalmente acadêmicas.

Começo de ano não é fácil, volta as aulas, correria de comprar material escolar, renovação de mensalidades, matrículas, IPVA, IPTU, tanta conta para pagar que as coisas acabam se tornando um grande furação em nossas vidas e precisamos de alguma maneira, anotar, gerenciar ou auditar tudo o que estamos fazendo.

Pois bem, o Script Challenge 15 possui um pouco relação ou conexão com toda esta loucura, não necessariamente com a volta as volta as aulas, ou impostos que devemos pagar.

Na verdade, sabemos que existem determinadas situações, ações, procedimentos e demais atividades que se não cumprimos da maneira que estava preestabelecida acabamos de alguma forma sendo notificados ou até mesmo penalizados, pensando justamente desta forma, o Script Challenge 15 se relaciona.

Continuando nossa história, quero lhe perguntar: E ai já matou a charada? Acho que ainda não! Não é mesmo?

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 15.

Bom chegou a hora de revelar o que exatamente este bloco de código se propõem a fazer, chegou o momento de revelar e desvendar este desafio. A seguir apresento a resposta para o Script Challenge 15 e o todo bloco de código disponível para você utilizar em seus ambientes de trabalho ou estudos.

A resposta

Como você pode ter percebido, no decorrer deste post e também no post de lançamento, procurei de uma forma bastante simples mas não explícita exibir ao longo do texto, pequenas dicas que poderiam ajudar, nortear e quem sabe indicar uma possível resposta ou solução para o desafio.

Falando mais diretamente, a resposta para o Script Challenge 15, esta totalmente relacionada as nossas atividades diárias, mas não no mundo real, mas sim no mundo virtual, estou me referindo a chamada auditoria, palavrinha que para muitos chega a dar calafrios. Não é mesmo?

Mas se mesmo assim, você ainda não conseguiu adivinhar ou até mesmo pode estar se perguntando: Qual a relação do Script Challenge – 15 tem haver com auditoria? A resposta para seu questionamento é muito simples, para qualquer Administrador de Banco de Dados, Administrador de Servidores, Desenvolvedor, enfim um profissional de tecnologia, tudo o que fazemos basicamente em um computador deve de alguma forma ser monitorada, auditada, controlada, afim de gerar evidência do que foi feito e por quem foi feito, como uma forma de nos proteger e si proteger.

Então a resposta para o Script Challenge 15 se relaciona com a possibilidade que o script apresenta em nos ajudar a identificar tudo o que esta sendo acesso, manipulado e processado, por quem, como, quando, onde e de que forma ao se conectar em um servidor ou instância de banco de dados Microsoft SQL Server, isso tudo em tempo real, ou como gostam de dizer Real Time.

De uma forma muito simples e direta, esta é a resposta, auditoria em tempo real. Abaixo apresento o script original que ilustra esta capacidade que o Microsoft SQL Server em conjunto com suas visões e funções de gerenciamento dinâmico possui:

— Script Challenge 15 – A resposta – Realizando Auditoria em tempo real (In Live) —

Use Master
Go

SELECT ser.session_id As ‘SessionID’,
ssp.ecid,
DB_NAME(ssp.dbid) As ‘DatabaseName’,
ssp.nt_username as ‘User’,
ser.status As ‘Status’,
ser.wait_type As ‘Wait’,
SUBSTRING (sqt.text,  ser.statement_start_offset/2,
(CASE WHEN
ser.statement_end_offset = -1 THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), sqt.text)) * 2
ELSE ser.statement_end_offset
END – ser.statement_start_offset)/2) As ‘Individual Query’,
sqt.text As ‘Parent Query’,
ssp.program_name As ‘ProgramName’,
ssp.hostname,
ssp.nt_domain As ‘NetworkDomain’,
ser.start_time
FROM sys.dm_exec_requests ser INNER JOIN sys.sysprocesses ssp
On ser.session_id = ssp.spid
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(ser.sql_handle)as sqt
WHERE ser.session_Id > 50
AND ser.session_Id NOT IN (@@SPID)
ORDER BY SessionID, ssp.ecid
Go

Então, agora você deve ter gostado deste desafio, não é verdade? Ter a capacidade de identificar, monitorar e registrar tudo o que esta sendo acessado ou manipulado em tempo real, com certeza é algo útil e de extrema importância para qualquer empresa.

A Figura 2 apresentada abaixo, ilustra o conjunto de dados retornados após a execução do Script Challenge – 15:
Figura 2 – Informações coletadas em tempo real, dentre elas SessionID, DatabaseName e ProgramName.

Dentre o conjunto de colunas retornadas pelo Script Challenge 15, destaco algumas:

  • User – Apresenta o nome do usuário que esta conectado e processando a query;
  • Status – Apresenta o status em tempo real da execução, waiting ou suspended da query;
  • Wait – Apresenta qual é o Wait Types utilizado pela query;
  • Individual Query – Apresenta se a query processada esta sendo executada de forma individual, em conjunta ou até mesmo se ele é uma sequência de execuções de blocos de código; e
  • ProgramName – Apresenta o nome do programa, aplicações ou software que esta disparando a execução da query.

Muito bom, sensacional, conseguimos, chegamos ao final, esta é a resposta para o Script Challenge 14, fico extremamente feliz por ter conseguido compartilhar este conteúdo com vocês.

Espero que você tenha gostado deste novo post da sessão Script Challenge!


Sua Participação

No post de lançamento deste desafio, contei com a sua participação através de uma enquete contendo algumas opções de respostas que poderiam estar relacionadas com o Script Challenge 15. A seguir apresento o resultado desta enquete:

A opção mais votada com 44% dos votos é justamente a resposta correta para este desafio: ” O bloco de código apresentado se relacionado com a possibilidade de realizar o monitoramento de sessões e programas que solicitaram dados em tempo real ao SQL Server.”

Referências

Agradecimentos

Obrigado por sua visita, espero que este conteúdo aqui apresentado como um possível “desafio” possa ser útil 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 outubro de 2019 em mais um post da sessão Script Challenge.

Até mais….

Material de Apoio – Junho 2019


Olá, muito boa tarde….

Tudo bem? Antes de começar este post, quero lhe perguntar: Esta preparado para férias de meio de ano? Ainda não, como diria aquele famoso apresentando “O louco meu…..”, poxa vida, eu não vejo a hora de poder descansar um pouco, mesmo não sendo férias, mas sim um pequeno recesso de 10 ou 15 dias já ajuda bastante.

Pois bem, antes de pensarmos neste merecido descanso, estou de volta cumprindo a minha missão de colaborar e compartilhar com a comunidade técnica mais um post da sessão Material de Apoio dedicado exclusivamente ao meu blog.

Espero que você esteja gostando do conteúdo aqui disponibilizado, como também, possa me ajudar a torná-lo ainda melhor no decorrer do tempo com a sua participação.

O post de hoje

Seja bem-vindo a mais um post da sessão Material de Apoio, sendo o terceiro post da sessão em 2019 e de número 163 no total da mesma.

Para aqueles que já acompanham o meu blog a um certo tempo, os posts dedicados a sessão Material de Apoio, possuem o objetivo de compartilhar o conhecimento de recursos, funcionalidades e procedimentos que podemos realizar no Microsoft SQL Server.

Hoje não será diferente, estou trazendo alguns dos mais recentes scripts catalogados nos últimos meses, que atualmente estão compondo a minha galeria de códigos formada ao longo dos anos de trabalho como DBA e atualmente como Professor de Banco de Dados.

Neste post você vai encontrar arquivos relacionados com os seguintes temas:

1 – Begin Catch;
2 – Begin Try;
3 – Buffer Page;
4 – Chave Estrangeira;
5 – Chave Primária;
6 – Cláusula From;
7 – Cláusula Where;
8 – Comando DBCC Ind;
9 – Comando DBCC Page;
10 – Comando DBCC TraceOff;
11 – Comando DBCC TraceOn;
12 – Comando Delete;
13 – Comando Exec;
14 – Comando Insert;
15 – Comando Order By;
16 – Comando Select;
17 – Comando Update;
18 – Create Function;
19 – Create Stored Procedure;
20 – Create Table;
21 – Create View;
22 – DataType Char();
23 – DataType Int;
24 – DataType SmallInt;
25 – Diretiva Set;
26 – End Catch;
27 – End Try;
28 – ForceSeek;
29 – Função Error_Line();
30 – Função Error_Message();
31 – Função Error_Number();
32 – Função Error_Procedure();
33 – Função Error_Severity();
34 – Função Error_State();
35 – Funções de Captura e Apresentação de Erros;
36 – Funções Analíticas;
37 – Funções de Ranking;
38 – Heap Table;
39 – Índices;
40 – Key Lookup;
41 – OffSet Table;
42 – Operador Lógico Condicional Case;
43 – Operador Lógico Condicional IF;
44 – Page Header;
45 – Páginas de Dados;
46 – Registros Fantasmas;
47 – System Table Sys.SysIndexes;
48 – System Table Sys.Tables;
49 – System View Sys.index_columns;
50 – System View Sys.indexes; e
51 – Tratamento de Erros e Exceções.

Espero que este conteúdo possa lhe ajudar em seus atividades profissionais e acadêmicas. Por questões de compatibilidade com a plataforma WordPress.com, todos os arquivos estão renomeados com a extensão .docx ao final do seu respectivo nome, sendo assim, após o download torna-se necessário remover esta extensão, mantendo somente a extensão padrão .sql.

Material de Apoio

1 – Material de Apoio – Junho – 2019 – Criando Stored Procedure + Tratamento de Erros com Begin Try.sql

2 – Material de Apoio – Junho – 2019 – Criando uma Heap Table, Adicionando Primary Key e Simulando uso de índices Clustered.sql

3 – Material de Apoio – Junho – 2019 – Simulando – Cenários de utilização de índices.sql

4 – Material de Apoio – Junho – 2019 – Simulando Key Lookup.sql

5 – Material de Apoio – Junho – 2019 – Acessando as informações sobre índices e página de dados.sql

6 – Material de Apoio – Junho – 2019 – Trabalhando com Views – Funções de Agregação – Junção de Tabelas.sql

7 – Material de Apoio – Junho – 2019 – Identificando as colunas utilizadas em uma view.sql

8 – Material de Apoio – Junho – 2019 – Utilizando Claúsula Output.sql

9 – Material de Apoio – Junho – 2019 – Trabalhando com funções de Ranking.sql

10 – Material de Apoio – Junho – 2019 – Trabalhando com funções analíticas.sql

Fique a vontade para copiar, editar, compartilhar e distribuir estes arquivos com seus contatos, aproveite se possível deixe seu comentário, críticas, sugestões e observações.

Nota: Todos os arquivos disponibilizados foram obtidos ou criados com autorização de seus autores, sendo estes, passíveis de direitos autorais.

Links

Caso você queira acessar os posts anteriores da sessão, não perca tempo utilize os links listados abaixo:

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2019/04/17/material-de-apoio-abril-2019/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2019/02/04/material-de-apoio-fevereiro-2019/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/12/18/material-de-apoio-dezembro-2018/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/10/30/material-de-apoio-outubro-2018/

Agradecimento

Quero agradecer imensamente a sua visita, sinto-me honrado e orgulhoso de contar com a sua presença.

Não deixe de acessar os outros posts das demais sessões, o próximo post desta sessão será publicado no mês de agosto, até lá, continue aproveitando cada momento da sua vida, desfrutando com muita sabedoria os momentos de galeria e também os desafios que são colocados ao seu redor.

Um forte abraço, muita saúde, sucesso, nos encontramos em breve.

Valeu.

4 cursos gratuitos para apostar na profissão do futuro Cientista de Dados

O que um profissional em Ciência de Dados deve saber?


O profissional que atua em Ciência de Dados tem sido cada vez mais demandado pela indústria de tecnologia. Afinal, todas as empresas estão se transformando digitalmente.

Mas, afinal, o que um cientista de dados precisa saber? Além de ter conhecimentos em programação, ele precisa saber criar modelos estatístico e ter o conhecimento e domínio apropriado de negócios. Precisa também compreender as diferentes plataformas de Big Data e como elas funcionam.

Criatividade também é uma habilidade necessário ao cientista de dados, pois ele deverá construir gráficos bonitos e informativos, com boa visualização e que possam ser compreendidos pelos clientes. A formação em ciência de dados é multidisciplinar e nunca acaba.

A boa notícia é que você pode se especializar sem sair de casa, abaixo Ana Romeo, gerente responsável pela Escola de Data Science e AI da Udacity, separa algumas opções para qualificação dos profissionais.

1. Data Science: Visualização

O profissional aprenderá com um instrutor da Harvard University quais são os princípios de visualização de dados para comunicar resultados de forma precisa, motivar análises e detectar falhas.

Preço: gratuito ou $49,00 para adquirir o certificado

2. As ferramentas do Cientista de Dados

Ao longo de quatro semanas, o curso apresentará quais as principais ideias e ferramentas nas quais se baseiam essa área de atuação. Os exercícios práticos envolvem linguagens e frameworks como markdown, git, GitHub, R e RStudio.

Quem oferece: Coursera

Preço: gratuito

3. Introdução à Ciência de Dados

O curso ensinará como manipular dados, trabalhar com big data e realizar uma comunicação clara a partir da visualização de informações, possibilitando que o aluno experimente e aplique as técnicas básicas da ciência de dados.

Quem oferece: Udacity

Preço: gratuito

4. Microsoft Power BI para Data Science

Esse conjunto de ferramentas de Business Analytics fornece insights para empresas e tomadores de decisão. O curso ensina a produzir relatórios profissionais e a publicá-los para consumo online (web e mobile), além de explicar como criar dashboards personalizados.

Quem oferece: Data Science Academy

Preço: gratuito

 


Fontes e Direitos Autorais: ITMidia.com –  Inovação – CIO Brasil – https://itmidia.com/cientista-de-dados-4-cursos-gratuitos-para-apostar-na-profissao-do-futuro/

Versão 8.2 do Microsoft SQL Server Migration Assistant disponível

O Microsoft SQL Server Migration Assistant é uma ferramenta gratuita que simplifica o processo de migração destes produtos para o SQL Server e Azure SQL.


A Microsoft disponibilizou ontem dia 14/06 a nova versão do Microsoft SQL Server Migration Assistant denominada v8.2, compatível com soluções de Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados MySQL, SAP Adaptive Server Enterprise (ex-Sybase), Oracle Database, IBM DB2 e Banco de Dados Desktop Access.

O Microsoft SQL Server Migration Assistant é uma ferramenta gratuita que simplifica o processo de migração destes produtos para o SQL Server e Azure SQL.

De uma forma bastante simples e prática é possível consumir os dados armazenados nas soluções listadas acima, enviando os mesmos diretamente para o Microsoft SQL Server e Microsoft Azure SQL, sendo esta, considerada como uma ferramenta que automatiza todos os aspectos de migração de dados entre fontes distintas.

 

 

A versão 8.2 inclui o suporte para:

  1. Migração do MySQL 4.1 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance.
  2. Migração do Access 97 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance.

  3. Migração do SAP Adaptive Server Enterprise (ex-Sybase) 11.9 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance.

  4. Migração do Oracle Database 9.0 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB, Azure SQL Data Warehouse e Azure SQL Database Managed Instance.

  5. Migração do IBM DB2 9.0 e 10.0 no z/OS e das versões 9.7 e 10.1 no Linux/Unix/Windows para o SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017,SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance.

Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.2

Baixe o Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.2:

Download da versão 8.2 para MySQL
Download da versão 8.2 para Access
Download da versão 8.2 para SAP Adaptive Server Enterprise (ex-Sybase)
Download da versão 8.2 para Oracle Database
Download da versão 8.2 para IBM DB2

O Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.2 é compatível com os seguintes sistemas operacionais:

  • Windows 10;
  • Windows 8;
  • Windows 8.1;
  • Windows 7;
  • Windows Server 2008 R2;
  • Windows Server 2012;
  • Windows Server 2012 R2; e
  • Windows Server 2016.

Antes de realizar sua instalação, certifique-se da instalação do .NET Framework 4.5.2 ou posterior.

Caso você deseje fazer uso do SSMA v8.2 para acessar dados armazenados no:

  • MySQL: Utilize o conector MySQL Connector/ODBC; ou
  • SAP: Utilize o conector SAP ASE OLEDB / ADO.Net / ODBC provider.

Recursos adicionais


Fontes e Direitos Autorais: https://techcommunity.microsoft.com/t5/Microsoft-Data-Migration/Release-SQL-Server-Migration-Assistant-SSMA-v8-2/ba-p/681094

Short Scripts – Junho 2019


Olá boa tarde, tudo bem?

Junho de 2019 chegou, estamos quase na metade do ano, para muitos um período importante, pois as férias de meio de ano estão chegando.

Seguindo em frente, que alegria poder te encontrar em mais um post da sessão Short Scripts, uma das mais movimentadas sessões do meu blog, que esta alçando a marca de 37 posts publicados trimestralmente.

Mantendo a tradição estou retornando com mais um conjunto de “curtos ou pequenos” scripts catalogados e armazenados em minha biblioteca pessoal de códigos relacionados ao Microsoft SQL Server e sua fantástica linguagem de desenvolvimento Transact-SQL.

Como promessa é dívida e deve ser cumprida “ou melhor” compartilhada, estou compartilhando a minha feita a alguns meses no final do último post desta sessão, publicando mais um conjunto de scripts adicionados atualmente na minha biblioteca particular de códigos e exemplos.

O post de hoje

Como de costume selecionei os principais scripts armazenados recentemente na minha biblioteca de códigos, que apresentam os seguintes assuntos:

  • Cláusula Over();
  • Cláusula Where;
  • Comando Create Table;
  • Comando IF;
  • Comando Insert;
  • Comando Print;
  • Comando Select;
  • Comando Update;
  • Comando While;
  • Condições;
  • CTE;
  • DataType Char;
  • DataType DateTime;
  • DataType Int;
  • DataType SmalltInt;
  • DataType TinyInt;
  • DataType UniqueIdentifier;
  • DataType Varchar;
  • Declaração de Variáveis;
  • Diretiva Set Ansi_Warnings;
  • Diretiva Set ArithAbort; 
  • Diretiva Set; 
  • DMFsys.dm_db_index_physical_stats();
  • Erros em agregação de múltiplas colunas;
  • Fragmentação de dados;
  • Fragmentação de índices;
  • Função Cast;
  • Função Coalesce;
  • Função Convert();
  • Função IsNull;
  • Função NewID();
  • Função Object_Id();
  • Função Object_Name();
  • Funções de Agregação;
  • Índices;
  • Operadores;
  • Rebuild Index;
  • Taxas de Fragmentação; e
  • Visão de sistema sys.indexeses.

Chegou a hora, mãos nos teclados, a seguir apresento os códigos e exemplos selecionados para o Short Script – Junho 2019. Vale ressaltar que todos os scripts publicados nesta sessão foram devidamente testados, mas isso não significa que você pode fazer uso dos mesmo em seu ambiente de produção, vale sim todo cuidado possível para evitar maiores problemas.

Fique à vontade para compartilhar, comentar e melhorar cada um destes códigos.

Short Scripts

— Short Script 1  – Contornando o erro Multiple columns are specified in an aggregated expression containing an outer reference —

Create Table Car
(N_state varchar(20),
City varchar (20),
Cars int)
Go
Insert Into Car
values(‘California’, ‘Los Angeles’,1000),
(‘Ohio’, ‘Columbus’, 300), (‘Texas’, ‘Austin’,400),
(‘Florida’, ‘Miami’,800), (‘Florida’, ‘Orlando’,200)
Go
— Estourando o erro, quantidade de colunas retornadas não atende a quantidade de colunas declaradas —
Select *,
(Select sum(case
when c1.N_state=c2.N_state Then cars
else 0 end)
from car c2) as bb
from car c1
Go
— Exemplo 1 – Utilizando CTE – Contornando o erro —
;with CTE
As
(
Select *, (Select sum(cars) from car) as bb
from car)
Select *, cars, bb, cars/bb as cc from cte
Go
— Exemplo 2 – Select com a cláusula Over() –
Select *, sum(cars) over (partition by N_state) as bb
from car c1
Go

— Short Script 2  – Comparativo entre as função IsNull() e Coalesce() —

CREATE TABLE Strings
(String1 varchar(5),
String2 varchar(10),
String3 varchar(5),
String4 varchar(10))
Go
INSERT INTO dbo.Strings (String1, String2, String3, string4)
VALUES(‘Hello’,NULL,NULL,’Goodbye’)
Go
SELECT ISNULL(String1, String2) AS Expr1,
COALESCE(String1, String2) AS Expr2,
ISNULL(String3, String4) AS Expr3,
COALESCE(String3, String4) AS Expr4
FROM Strings
Go
— Short Script 3  – Obtendo taxas de fragmentação de tabelas antes e depois de um Rebuild —
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’,
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(‘queimadas2018’),null, null, ‘detailed’) ddips Inner Join sys.indexes si
on si.object_id = ddips.object_id
Where ddips.avg_fragmentation_in_percent > 0
Go
— Short Script 4  – Utilizando as diretivas Set ArithAbort, Set Ansi_Warnings —
SET ARITHABORT Off
SET ANSI_WARNINGS Off
GOPRINT ‘Setting ARITHIGNORE ON’
GO
— SET ARITHIGNORE ON and testing. 
SET ARITHIGNORE On;
GO
SELECT 1 / 0 AS DivideByZero
GO
SELECT CAST(256 AS TINYINT) AS Overflow
GOPRINT ‘Setting ARITHIGNORE OFF’
GO
— SET ARITHIGNORE OFF and testing. 
SET ARITHIGNORE OFF
GO
SELECT 1 / 0 AS DivideByZero
GO
SELECT CAST(256 AS TINYINT) AS Overflow
GO
SET ARITHIGNORE On
SET ARITHABORT Off
SET ANSI_WARNINGS Off
SELECT 1/0 AS test
Go
— Short Script 5  – Utilizando DataType UniqueIdentifier em conjunto com a função NewID() —
— Exemplo 1 —
Create Table T1
(Codigo UniqueIdentifier Primary Key,
Descricao varchar(100))
Go
Insert Into T1 (Codigo, Descricao)
Values (NewId(), ‘Oi’),
(NewId(), ‘Testando’)
Go
Select * From T1
Go
— Exemplo 2 —
Create Table T2
(Codigo UniqueIdentifier Primary Key Default NewSequentialID(),
Descricao varchar(100))
Go
Insert Into T2 (Descricao)
Values ( ‘Oi’),
(‘Testando’)
Go
Select * From T2
Go

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

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

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

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

 

Links

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

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2019/03/15/short-scripts-marco-2019/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/11/20/short-scripts-novembro-2018/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/09/18/short-scripts-setembro-2018/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/05/10/short-scripts-maio-2018/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/02/19/short-scripts-fevereiro-2018-transaction-log/

 

Agradecimento

Obrigado mais uma vez por sua visita, fico honrado com sua ilustre presença ao meu blog, desejo e espero que você possa ter encontrado algo que lhe ajudou.

Volte sempre, nos encontraremos mais uma vez na sessão Short Scripts no post a ser publicado no mês de setembro.

Um forte abraço, saúde e paz.

Até mais.

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:

Observações

  1. 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 INPEInstituto 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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 —
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
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 —
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
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.

Build 2019 – Os principais anúncios apresentados neste mega evento

A Microsoft tive uma lista extensa de diversos anúncios a serem feitos no Build 2019, dentre eles, alguns se destacaram muito mais.


O CEO da Microsoft, Satya Nadella, levou ao palco durante o Build 2019 à conferência da empresa um extenso discurso.

Este ano, a Microsoft apresentou aos desenvolvedores uma ampla gama de anúncios relacionados ao novo Microsoft Edge, Fluent design, e muito mais.

Top 5 announcements from Build 2019

Dentre estes diversos anúncios, alguns merecem um destaque maior, dentre eles:

O novo Microsoft Edge considerado mais privado e produtivo

Ainda relativamente cedo para abordar o desenvolvimento do novo Microsoft Edge construído como base no Chromium, mas algumas características novas já podem ser destacadas para usuários corporativos, um modo do Internet Explorer fará com que o Edge funcione com aplicativos Web herdados e sites de dentro de uma guia borda.

Esta nova versão do Microsoft Edge também terá uma nova forma de controle de como os sites podem rastreá-lo pela Web com três níveis de controles de privacidade.

 

Cortana ainda mais conversacional “falante de uma maneira mais coloquial”

Como os assistentes digitais existem atualmente, interagir com eles pode ser relativamente complicado, exigindo frases e comandos específicos para invocar uma ação, uma a uma. Microsoft está olhando para quebrar esse paradigma, integrando Cortana com nova tecnologia AI conversacional.

O resultado, segunda a Microsoft, será mais interações naturais com Cortana. O assistente digital será capaz de seguir o contexto de uma conversação ao manipular várias consultas e habilidades ao mesmo tempo, interagirando com Cortana possibilitando se sentir estivesse falando com outra pessoa.

Um novo e totalmente remodelado windows terminal “prompt-de-comando”

Windows Terminal

Na minha humilde opinião, este foi o anúncio mais sensacional, que mostra como a Microsoft esta procurando se reinventar, olhando para seu legado como fonte de inspiração para trazer novas possibilidades. Hoje a Microsoft abalou as coisas um pouco, anunciando o novo aplicativo de terminal do Windows.

Definido para lançamento em junho, o novo terminal do Windows permite que você defina temas personalizados, use guias e até mesmo usar emoji. Sim, Emoji. Se você usa o PowerShell, Windows Subsystem para Linux, ou CMD, inserindo comandos via Windows terminal deve revelar-se apenas um pouco mais divertido.

Fontes e Direitos Autorais: Dan Thorp-Lancaster – WindowsCentral.com
Leia na integra: https://www.windowscentral.com/top-5-announcements-microsoft-build-2019