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


Salve pessoal, bom dia.

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

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

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

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

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

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


Introdução

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

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

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

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

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

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

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

 

SEU FUNCIONAMENTO

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

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

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

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

Temporal-HowWorks

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

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

 

PORQUE UTILIZAR UMA TEMPORAL TABLE

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

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

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

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

 

MINHA IDEIA

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

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

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

NOSSO AMBIENTE

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

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

Criando o ambiente

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

— Bloco de Código 1 —

— Criando o Banco de Dados —
Create Database DatabaseTemporalTable
Go

— Acessando o Banco de Dados —
Use DatabaseTemporalTable
Go

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

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

Figura 2 – Tabelas TemporalTableTemperatura e TemporalTableTemperaturaHistorico.

Observações

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

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

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

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

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

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

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

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

— Bloco de Código 2 —

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

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

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

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

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

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

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

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

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

— Bloco de Código 3 —

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

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

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

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

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

— Bloco de Código 4 —

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

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

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

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

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

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

— Bloco de Código 5 —

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

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

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

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

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

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

O que aconteceria com os dados em nossa tabela espelho:

1 – Os dados seriam excluídos também?

2 – Os dados são mantidos?

3 – A tabela espelho será excluída?

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

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

— Bloco de Código 6 —

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

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

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


Referências

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Posts Anteriores

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

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

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

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

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

CONCLUSÃO

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

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

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

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

Agradecimentos

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

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

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

Até mais.

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


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

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

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

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

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

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

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


Introdução

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

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

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

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

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

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

Architecture of SQL Server 2017 Graph Database
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:

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

Elementos básicos

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Funções

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

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

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

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

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

GRAPH_ID_FROM_EDGE_ID: Função utilizada para identificar um GRAPH_ID de EDGE_ID.

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

Tabelas de Sistemas e Metadados

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

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

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

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

Column Name Data Type Description
graph_type int Internal column with a set of values.

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

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

graph_type_desc nvarchar(60) internal column with a set of values

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.

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

Figura 4 – Dados inseridos na edge Table Microsoft.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


Referências

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

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

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

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

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

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

 

Posts Anteriores

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

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

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

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

Conclusão

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

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

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

Agradecimentos

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

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

Viva o Microsoft SQL Server 2017 e suas novas funcionalidades…

Um forte abraço, sucesso e até o próximo post.

Short Script – Outubro – 2014


Bom dia, Ufa, Sexta – Feira…. Graças a Deus.

Já estamos no final do mês de Outubro e para encerrar mais este mês, vou compartilhar com vocês alguns dos Short Scripts que utilizei nos últimos dias em minha atividades diárias, como também, na solução de dúvidas nos Fóruns MSDN dedicados ao SQL Server.

Com você deve saber, esta Sessão Short Script tem a finalidade de compartilhar pequenos códigos de exemplos, ou códigos que não ultrapassem 10 linhas em relação a sua estrutura de código fonte, apresentado como você Usuário, Profissional de TI, Desenvolvedor, DBA, Estudante ou simplesmente um amante da área de tecnologia, pode fazer uso deste códigos na solução ou simulação das suas necessidades.

Todos os códigos foram testados e estão funcionando, vale ressaltar que os mesmos estão compatíveis com o SQL Server a partir da versão 2005.

Na relação de hoje destaco os seguintes recursos:

  • Buffer Pool;
  • Conversão de dados;
  • Comando Merge;
  • Informações sobre a Instância;
  • Plan Cache; e
  • Mapeamento de SIDs entre SQL Server e Windows.

A seguir você poderá encontrar a relação de Short Scripts, espero que você goste, e se surpreenda com este material:

— Short Script – Convertendo BigInt para Time —

Declare @Tabela Table

(Codigo Int Identity(1,1) Primary Key,

ValorBigInt BigInt)

Insert Into @Tabela

Values (216000000000), (252000000000), (288000000000), (324000000000), (360000000000),

(396000000000), (432000000000), (468000000000), (504000000000), (540000000000),

(576000000000), (612000000000), (648000000000), (684000000000), (720000000000)

Select CONVERT(TIME, DATEADD(SECOND, ValorBigInt / 10000000, ‘19700101 00:00’), 114) From @Tabela

Select DATEADD(SECOND, ValorBigInt / 10000000, ‘19700101 00:00’) From @Tabela

Select DATEADD(SECOND, ValorBigInt / 10000000, ’00:00′) From @Tabela

— Short Script – Obtendo Informações sobre Buffer Pool – Sumarizado —

Select ST.Name As ‘Tabela’,

SP.rows As ‘Linhas’,

SA.data_pages As ‘Páginas de Dados’,

SA.used_pages As ‘Páginas de Dados Utilizadas’,

SA.total_pages As ‘Total de Páginas de Dados’

from sys.tables ST Inner Join sys.partitions SP

On ST.object_id = SP.object_id

Inner Join sys.allocation_units SA

On SA.container_id = SP.partition_id

Go

— Short Script – Obtendo Informações sobre Buffer Pool – Detalhada —

Select ST.Name As ‘Tabela’,

SP.rows As ‘Linhas’,

SA.data_pages As ‘Páginas de Dados’,

SA.used_pages As ‘Páginas de Dados Utilizadas’,

SA.total_pages As ‘Total de Páginas de Dados’,

SB.Row_Count

from sys.tables ST Inner Join sys.partitions SP

On ST.object_id = SP.object_id

Inner Join sys.allocation_units SA

On SA.container_id = SP.partition_id

Inner Join sys.dm_os_buffer_descriptors SB

On SB.allocation_unit_id = SA.allocation_unit_id

Go

— Short Script – Obtendo Informações sobre Buffer Pool – Mais Detalhada —

Select ST.Name As ‘Tabela’,

SP.rows As ‘Linhas’,

SB.free_space_in_bytes As ‘Espaço Livre em Bytes’,

SB.page_id As ‘Identificador da Página’,

SB.page_type As ‘Tipo da Página’,

SB.Row_Count As ‘Total de Linhas por Página’

from sys.tables ST Inner Join sys.partitions SP

On ST.object_id = SP.object_id

Inner Join sys.allocation_units SA

On SA.container_id = SP.partition_id

Inner Join sys.dm_os_buffer_descriptors SB

On SB.allocation_unit_id = SA.allocation_unit_id

Go

— Short Script – Obtendo informações sobre o Plan Cache —

SELECT cp.refcounts,

cp.usecounts,

cp.objtype,

st.dbid,

st.objectid,

st.text,

qp.query_plan

FROM sys.dm_exec_cached_plans cp CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(cp.plan_handle) st

CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(cp.plan_handle) qp;

Go

— Short Script – Obtendo informaçõe sobre a Instância do SQL Server —

DECLARE @Local varchar(8000)

EXEC master.dbo.xp_instance_regread

N’HKEY_LOCAL_MACHINE’,

N’Software\Microsoft\MSSQLServer\Setup’,

N’SQLPath’,

@Local output

SELECT @Local

GO

— Short Script – Utilizando o Comando Merge de Forma Incremental —

CREATE TABLE TB_ALVO

(

CD_PESSOA int IDENTITY(1, 1),

NM_PESSOA varchar(30),

CONSTRAINT PK_ALVO PRIMARY KEY(CD_PESSOA)

);

CREATE TABLE TB_ORIGEM

(

CD_PESSOA int,

NM_PESSOA varchar(30),

CONSTRAINT PK_ORIGEM PRIMARY KEY(CD_PESSOA));

GO

INSERT TB_ALVO(NM_PESSOA) VALUES(‘Jose’);

INSERT TB_ALVO(NM_PESSOA) VALUES(‘João’);

INSERT TB_ALVO(NM_PESSOA) VALUES(‘Durval’);

GO

INSERT TB_ORIGEM(CD_PESSOA, NM_PESSOA) Values(103, ‘Miguel’);

INSERT TB_ORIGEM(CD_PESSOA, NM_PESSOA) Values(104, ‘Sandro’);

GO

SELECT * FROM TB_ALVO

SELECT * FROM TB_ORIGEM

MERGE TB_ALVO AS A

USING TB_ORIGEM AS O

ON (A.CD_PESSOA = O.CD_PESSOA)

WHEN NOT MATCHED BY TARGET AND O.NM_PESSOA LIKE ‘S%’

THEN INSERT(NM_PESSOA) VALUES(O.NM_PESSOA)

WHEN MATCHED

THEN UPDATE SET A.NM_PESSOA = O.NM_PESSOA

WHEN NOT MATCHED BY SOURCE AND A.NM_PESSOA LIKE ‘S%’

THEN DELETE;

GO

SELECT * FROM TB_ALVO

SELECT * FROM TB_ORIGEM

GO

DROP TABLE TB_ALVO

DROP TABLE TB_ORIGEM

GO

— Short Script – Mapeamento entre SQL Server SIDs e Windows SIDs —

— Criando Tabela para armazenar Numeração —

CREATE TABLE dbo.TinyNumbers(Number TINYINT PRIMARY KEY);

Go

— Inserindo numeração sequência de valores para mapear ID —

INSERT dbo.TinyNumbers(Number)

SELECT TOP (256) ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY number)-1

FROM master.dbo.spt_values;

Go

— Criando a Função para Obter o Windows SIDs —

CREATE FUNCTION dbo.GetWindowsSID (@sid VARBINARY(85))

RETURNS TABLE

WITH SCHEMABINDING

AS

RETURN

(SELECT ADsid = STUFF((SELECT ‘-‘ + part FROM

(SELECT Number = 1, part = ‘S-‘

+ CONVERT(VARCHAR(30),CONVERT(TINYINT,CONVERT(VARBINARY(30),LEFT(@sid,1))))

+ ‘-‘

+ CONVERT(VARCHAR(30),CONVERT(INT,CONVERT(VARBINARY(30),SUBSTRING(@sid,3,6))))

UNION ALL

SELECT TOP ((LEN(@sid)-5)/4) Number,

part = CONVERT(VARCHAR(30),CONVERT(BIGINT,CONVERT(VARBINARY(30),

REVERSE(CONVERT(VARBINARY(30),SUBSTRING(@sid,9+Number*4,4))))))

FROM dbo.TinyNumbers

ORDER BY Number

) AS x ORDER BY Number

FOR XML PATH(), TYPE).value(N’.[1]’,‘nvarchar(max)’),1,1,)

);

Go

— Criando View para relacionar SQL Servers SIDs com Windows SIDs —

CREATE VIEW dbo.server_principal_sids

AS

SELECT sp.name, sp.[sid], ad.ADsid, sp.type_desc

FROM sys.server_principals AS sp

CROSS APPLY dbo.GetWindowsSID(sp.[sid]) AS ad

WHERE [type] IN (‘U’,‘G’)

AND LEN([sid]) % 4 = 0;

Go

— Retornando os SIDs mapeados —

SELECT name,

[sid],

ADSid,

type_desc

FROM dbo.server_principal_sids;

Go


Fique a vontade para compartilhar este conteúdo, fazer suas críticas e sugestões.

Agradeço a sua visita nos encontramos em breve.

Short Scripts – Julho – 2014


Boa Tarde Comunidade!

Esta chegando ao final mais uma Copa do Mundo, poxa vida passou rápido demais, mas foi óitmo. Mas a vida continua e se Deus permitir próximas Copas do Mundo virão e teremos mais sucesso e felicidades.

Desta forma, e mantendo a tradição vou compartilhar com vocês alguns do Short Scripts que utilizei nos últimos dias e me ajudarem muito.

Neste relação você vai encontrar exemplos e códigos que envolvem os seguintes recursos, comandos e funcionalidades:

  • Bloco Try…Catch;
  • Claúsula Output;
  • Comando Merge;
  • Constraints Default;
  • Função para Formatação de Valores;
  • Função Unpivot;
  • Script para Insert de Dados;
  • Stored Procedure;
  • Tipo de Dados UniqueIdentifier; e
  • XML com Versionamento e Enconding.

Segue abaixo os Short Scripts:

1– Exemplo – Stored Procedure + Comando Merge + Output:

— Criando a Tabela Producao —
Create Table Producao
(ControleProducao Int Identity(1,1) Primary Key,
OrdemProducao Varchar(20) Not Null,
DataProducao DateTime Not Null,
Quantidade Int Not Null)
On [Primary]
Go

— Criando a Stored Procedure P_FindProducao —
Create Procedure P_FindProducao @OrdemProducao VarChar(20), @DataProducao DateTime
As
Begin
Set NoCount On;

Merge Producao As Target
Using (Select @OrdemProducao, @DataProducao) As Source (OrdemProducao, DataProducao)
On (Target.OrdemProducao = Source.OrdemProducao
And Target.DataProducao = Source.DataProducao)
When Matched Then
Update Set Quantidade = Quantidade + 1, DataProducao = GetDate()
When Not Matched Then
Insert (OrdemProducao, DataProducao, Quantidade)
Values(Source.OrdemProducao, Source.DataProducao, 1)
OUTPUT deleted.*, $action, inserted.*;

End
Go

Select * from Producao

Insert Into Producao (OrdemProducao, DataProducao, Quantidade)
Values (1,GetDate(),1),
(2,GetDate(),1),
(3,GetDate(),1)
Exec P_FindProducao 1, ‘2014-07-08 10:06:50.297’

 

— Criando a Tabela Producao —
Create Table Producao
(OrdemProducao Varchar(20) Not Null Primary Key Clustered,
DataProducao DateTime Not Null,
Quantidade Int Not Null)
On [Primary]
Go

2 – Exemplo – Stored Procedure + Comando Merge + Output + Try….Catch:

— Criando a Stored Procedure P_FindProducao —
Create Procedure P_FindProducao @OrdemProducao VarChar(20), @DataProducao DateTime
As
Begin
Set NoCount On;

Begin Try

Merge Producao As Target
Using (Select @OrdemProducao, @DataProducao) As Source (OrdemProducao, DataProducao)
On (Target.OrdemProducao = Source.OrdemProducao
And Target.DataProducao = Source.DataProducao)
When Matched Then
Update Set Quantidade = Quantidade + 1, DataProducao = GetDate()
When Not Matched Then
Insert (OrdemProducao, DataProducao, Quantidade)
Values(Source.OrdemProducao, Source.DataProducao, 1);

End Try

Begin Catch

SELECT
ERROR_NUMBER() AS ErrorNumber,
ERROR_SEVERITY() AS ErrorSeverity,
ERROR_STATE() AS ErrorState,
ERROR_PROCEDURE() AS ErrorProcedure,
ERROR_MESSAGE() AS ErrorMessage,
ERROR_LINE() AS ErrorLine;

End Catch
End
Go

Select * from Producao

Insert Into Producao (OrdemProducao, DataProducao, Quantidade)
Values (1,GetDate(),1),
(2,GetDate(),1),
(3,GetDate(),1)
Exec P_FindProducao 3, ‘2014-07-08 10:26:25.250’

3 – Exemplo – Utilizando – UniqueIdentifier + Default +NewSequentialID:

Create TAble T1
(Codigo UniqueIdentifier Primary Key Default NEWSEQUENTIALID(),
Descricao varchar(100))
Insert into t1 (Descricao)
Values (CONVERT(Varchar(100), NewID()))
Go 10000

4 – Exemplo – Stored Procedure – Script de Insert:

if exists (select * from sysobjects where id = object_id(N'[dbo].[sp_CreateDataLoadScript]’) and OBJECTPROPERTY(id, N’IsProcedure’) = 1)
drop procedure [dbo].[sp_CreateDataLoadScript]
GO

Create Procedure sp_CreateDataLoadScript
@TblName varchar(128)
as
/*
exec sp_CreateDataLoadScript ‘MyTable’
*/
create table #a (id int identity (1,1), ColType int, ColName varchar(128))

insert #a (ColType, ColName)
select case when DATA_TYPE like ‘%char%’ then 1 else 0 end ,
COLUMN_NAME
from information_schema.columns
where TABLE_NAME = @TblName
order by ORDINAL_POSITION

if not exists (select * from #a)
begin
raiserror(‘No columns found for table %s’, 16,-1, @TblName)
return
end

declare @id int ,
@maxid int ,
@cmd1 varchar(7000) ,
@cmd2 varchar(7000)

select @id = 0 ,
@maxid = max(id)
from #a

select @cmd1 = ‘select ” insert ‘ + @TblName + ‘ ( ‘
select @cmd2 = ‘ + ” select ” + ‘
while @id < @maxid
begin
select @id = min(id) from #a where id > @id

select @cmd1 = @cmd1 + ColName + ‘,’
from #a
where id = @id

select @cmd2 = @cmd2
+ ‘ case when ‘ + ColName + ‘ is null ‘
+ ‘ then ”null” ‘
+ ‘ else ‘
+   case when ColType = 1 then  ””””’ + ‘ + ColName + ‘ + ””””’ else ‘convert(varchar(20),’ + ColName + ‘)’ end
+ ‘ end + ”,” + ‘
from #a
where id = @id
end
select @cmd1 = left(@cmd1,len(@cmd1)-1) + ‘ ) ” ‘
select @cmd2 = left(@cmd2,len(@cmd2)-8) + ‘ from ‘ + @tblName

select ‘/*’ + @cmd1 + @cmd2 + ‘*/’

exec (@cmd1 + @cmd2)
drop table #a

Go

5 – Exemplo – Criando – Função – Formatação de Valores:

CREATE FUNCTION FormataVT (@Valor float)
Returns varchar(30) as
Begin
Return Replace(Replace(Replace(Convert(Varchar, Convert(Money, @Valor), 1), ‘.’, ‘x’),
‘,’, ‘.’),
‘x’, ‘,’);
End;
Go
Declare @Valores Table (Valor_Total float);
INSERT into @Valores values (1032.5), (1542.24);

SELECT dbo.FormataVT(Valor_Total)  from @Valores;

6 – Exemplo – Gerando – XML com Version e Enconding:

DECLARE @xmlsample varchar(max),
@ArquivoXML Varchar(Max)

SET @xmlsample='<?xml version=“1.0” encoding=“UTF-8”?>’

Set @ArquivoXML= (Select CODIGO, Descricao from Produtos for XML Auto)

Select @xmlsample + Char(10) + @ArquivoXML

7 – Exemplo – Utilizando – UnPivot:

— Exemplo 1 —
CREATE TABLE dbo.CustomerPhones
(
CustomerID INT PRIMARY KEY, — FK
Phone1 VARCHAR(32),
Phone2 VARCHAR(32),
Phone3 VARCHAR(32)
);

INSERT dbo.CustomerPhones (CustomerID, Phone1, Phone2, Phone3)
VALUES (1,’705-491-1111′, ‘705-491-1110′, NULL),
(2,’613-492-2222′, NULL, NULL),
(3,’416-493-3333’, ‘416-493-3330’, ‘416-493-3339’);

— Forçando UnPivot sem utilizar o Operador UnPivot —
SELECT CustomerID, Phone = Phone1
FROM dbo.CustomerPhones WHERE Phone1 IS NOT NULL
UNION ALL
SELECT CustomerID, Phone = Phone2
FROM dbo.CustomerPhones WHERE Phone2 IS NOT NULL
UNION ALL
SELECT CustomerID, Phone = Phone3
FROM dbo.CustomerPhones WHERE Phone3 IS NOT NULL;

— Utilizando o Operador UnPivot —
SELECT CustomerID, Phone
FROM
(
SELECT CustomerID, Phone1, Phone2, Phone3
FROM dbo.CustomerPhones
) AS cp
UNPIVOT
(
Phone FOR Phones IN (Phone1, Phone2, Phone3)
) AS up;
— Exemplo 2 —
CREATE TABLE dbo.CustomerPhones2
(
CustomerID INT PRIMARY KEY, — FK
Phone1 VARCHAR(32),
PhoneType1 CHAR(4),
Phone2 VARCHAR(32),
PhoneType2 CHAR(4),
Phone3 VARCHAR(32),
PhoneType3 CHAR(4)
);

INSERT dbo.CustomerPhones2 VALUES
(1,’705-491-1111′, ‘cell’, ‘705-491-1110’, ‘home’, NULL,NULL),
(2,’613-492-2222′, ‘home’, NULL, NULL, NULL, NULL),
(3,’416-493-3333′, ‘work’, ‘416-493-3330’, ‘cell’,
‘416-493-3339’, ‘home’);

— Utilizando o Operador UnPivot —
SELECT CustomerID, Phone, PhoneType
FROM
(
SELECT CustomerID, Phone, PhoneType,
idp = SUBSTRING(Phones, LEN(Phones) – PATINDEX(‘%[^0-9]%’, REVERSE(Phones)) + 2, 32),
idpt = SUBSTRING(PhoneTypes, LEN(PhoneTypes) – PATINDEX(‘%[^0-9]%’, REVERSE(PhoneTypes)) + 2, 32)
FROM
(
SELECT CustomerID, Phone1, Phone2, Phone3,
PhoneType1, PhoneType2, PhoneType3
FROM dbo.CustomerPhones2
) AS cp
UNPIVOT
(
Phone FOR Phones IN (Phone1, Phone2, Phone3)
) AS p
UNPIVOT
(
PhoneType FOR PhoneTypes IN (PhoneType1, PhoneType2, PhoneType3)
) AS pt
) AS x
WHERE idp = idpt;

Pois bem pessoal, estes são os Short Scripts disponibilizados nesta relação, fique a vontade para compartilhar com seus contatos, amigos, DBAs, Profissionais de Banco de Dados, Amantes do SQL Server, Estudantes, enfim para todos.

Agradeço a sua visita, espero que este conteúdo possa te ajudar.

Um grande abraço e Viva a Argentina Futura Tri-Campeã Mundial de Futebol.