Microsoft SQL Server 2016 SP1 – Atualização Cumulativa 9


A Microsoft disponibilizou para download nesta semana a Atualização Cumulativa 6 para SQL Server 2016 SP1.

Atualização Cumulativa 6 para SQL Server 2016 SP1

O artigo KB4037354 com informações sobre o que a atualização traz de novo ainda não está disponível, publicado aqui pela Microsoft.

A tabela a seguir lista o status de artigos individuais da Base de conhecimento Microsoft. 

Número de bug do VSTS Número de artigo do KB Descrição Corrigir a área
10918636 4049027 CORREÇÃO: Erro de “AdomdConnectionException” quando a fonte de dados do SSRS 2016 usa msmdpump O Reporting Services
10868757 4040512 CORREÇÃO: Erro ao exportar um relatório do Reporting Services para PDF no SQL Server 2017 O Reporting Services
10868767 4039510 CORREÇÃO: Violação de acesso ocorre quando você usar sp_xml_preparedocument para abrir documentos XML no SQL Server 2014 ou 2017 XML
10067707 4019840 CORREÇÃO: Consultas em tabelas externas PolyBase retornam linhas duplicadas no SQL Server de 2016 e 2017 Mecanismo do SQL
10362525 4035062 CORREÇÃO: Uso de memória com muitos bancos de dados maiores no SQL Server 2016 que versões anteriores Mecanismo do SQL
11078704 4039592 CORREÇÃO: Não pode alterar a senha para um SQL Server 2014 ou 2016 conta de serviço quando é habilitada para proteção adicional da LSA Ferramentas de gerenciamento
11078711 4042232 CORREÇÃO: Violação de acesso quando você cancelar uma consulta pendente se os desaparecidos indexa o recurso está habilitada no SQL Server de 2014 e 2016 Desempenho de SQL
11078718 4043947 CORREÇÃO: Funcionalidade de favoritos não funciona completamente quando você abre um relatório em formato MHTML através do Outlook no SSRS 2014 e 2016 O Reporting Services
10868753 4033789 FIX: Um vazamento de memória pode ocorrer quando você executar operações de atualização de processo no SSAS Serviços de análise
10868722 4038882 FIX: SQL Server Backup gerenciado não exclui os backups antigos que estão para além do período de retenção no SQL Server Mecanismo do SQL
10868738 4039509 CORREÇÃO: SSAS falha quando você processa um cubo no SQL Server ou um banco de dados do SSAS Serviços de análise
10868725 4039511 CORREÇÃO: Conseguiu falhar Backup intermitentemente por causa de erro SQLVDI no SQL Server Mecanismo do SQL
10868770 4039735 CORREÇÃO: “Non-produzindo Scheduler” condição ocorre para consulta com muitas expressões em SQL Server 2014 e 2016 Desempenho de SQL
10868732 4040376 CORREÇÃO: Backup gerenciado no Microsoft Azure para depois de backup de banco de dados grande no SQL Server Mecanismo do SQL
11052450 4046056 CORREÇÃO: Afirmação ocorre sobre como acessar a tabela de memória otimizada através de Marte Mecanismo do SQL
10864945 3010148 CORREÇÃO: Papel Non-admin não pode receber correto ChildCount estimativas para membros da folha dimensão pai/filho no SSAS Serviços de análise
10965956 4034789 CORREÇÃO: Um erro de exceção inesperada ocorre quando uma medida de XTIR processa muitos registros no SSAS 2016 ou 2017 Serviços de análise
10870250 4040934 CORREÇÃO: Pacotes de serviço do SQL Server Integration pendurar aleatoriamente se log personalizado está habilitado Serviços de integração
11029968 4051356 CORREÇÃO: Restauração de banco de dados na memória falha com erros no SQL server 2016 Na memória OLTP
11031436 4052133 CORREÇÃO: Violação de acesso ocorre quando SQL Server 2016 tenta iniciar o Gerenciador de loja de consulta durante a inicialização Mecanismo do SQL
10980994 4052132 FIX: Um problema de Agendador não produzindo ocorre quando você usar o recurso de armazenamento de consulta do SQL Server no SQL Server Mecanismo do SQL
11124144 4052127 Hotfix: Mecanismo de alerta lê todo Log de eventos do aplicativo e envia aler Ferramentas de gerenciamento
10855950 4052125 CORREÇÃO: Log de auditoria para eventos de ROLLBACK TRANSACTION não está disponível no SQL Server 2016 Segurança do SQL
11060168 4052123 CORREÇÃO: Deslizamento de validade para o cookie de autenticação não está funcionando e falha redirecionar para a página de logon no SSRS 2016 O Reporting Services
11031058 4052121 CORREÇÃO: Violação de acesso para consultas de DMV correr contra um grupo de disponibilidade distribuídas no SQL Server Alta disponibilidade
10971673 4052119 CORREÇÃO: Transações distribuídas em um banco de dados AG falhar depois de reiniciar no SQL Server 2016 Mecanismo do SQL
10881290 4052131 CORREÇÃO: Sys.dm_os_windows_info Detran retorna valores errados para 10 de Windows e Windows server 2016 Mecanismo do SQL
10864854 4052572 CORREÇÃO: 2016 SSAS trava intermitentemente quando você renomear o banco de dados multidimensional usando script Serviços de análise
11127649 4052625 CORREÇÃO: Consultas de recuperação de dados usando a busca de índice não-agrupado demoram muito no SQL Server Mecanismo do SQL
10820931 4048942 CORREÇÃO: “Parado IOCP Listener” e “não produzidas IOCP ouvinte” dumps de memória gerado pelo SQL Server 2016 reiniciar Mecanismo do SQL
10921921 4048943 CORREÇÃO: Violação de acesso na réplica primária da AlwaysOn AG em SQL Server 2016 Alta disponibilidade
11018232 4046858 CORREÇÃO: Consulta que usa o plano de execução de consulta paralela com operação “merge join” lenta na atualização cumulativa 3, 4 ou 5 para SQL Server 2016 Service Pack 1 Desempenho de SQL
10935673 4052633 CORREÇÃO: Consulta SELECT que usa hash de modo lote operador agregado que conta várias colunas anuláveis retorna incorreto resulta em SQL Server Desempenho de SQL
10330560 4053550 CORREÇÃO: Processamento mensagem XML usando o Service Broker resulta em sessão pendurada no SQL Server 2016 Mecanismo do SQL
10678621 4037454 CORREÇÃO: Política de gerenciamento de diretiva não está funcionando depois de instalar o CU2 para SQL Server SP1 de 2016 Ferramentas de gerenciamento
10972567 4043624 CORREÇÃO: Limpeza manual de controle de alterações falhar com o erro de não-existência de tabela no SQL Server Mecanismo do SQL
10868776 3208545 FIX: SQL Server 2016 ou 2017 Analysis Services pode falhar em uma situação específica Serviços de análise
10868735 4022483 CORREÇÃO: Erro quando você exporta uma base de conhecimento DQS que contém domínios no cliente DQS no SQL Server Serviços de qualidade de dados (DQS)
10868748 4040401 CORREÇÃO: Violação de acesso para consulta a tipos de dados espaciais através de servidor vinculado no SQL Server Mecanismo do SQL
10930335 4044064 CORREÇÃO: Erro de “Solicitação expirou” quando você alterar as opções de segurança para um grupo de segurança MDS no SQL Server 2016 Serviços de qualidade de dados (DQS)
10934352 4045795 CORREÇÃO: Thread pool exaustão e contenção CMEMTHREAD na AAG com dados semeadura em SQL Server 2016 Mecanismo do SQL

A Atualização Cumulativa 6 para SQL Server 2016 SP1 está disponível para download aqui.

Fontes e Direitos Autorais: Microsoft Support – 21/11/2017 –https://support.microsoft.com/en-us/help/4037354/cumulative-update-6-for-sql-server-2016-sp1

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Microsoft SQL Server 2016 – Atualização Cumulative 9


A Microsoft disponibilizou para download nesta semana a Atualização Cumulativa 9 para SQL Server 2016.

Atualização Cumulativa 9 para SQL Server 2016

De acordo com o artigo KB4037357 publicado pela Microsoft em seu site de suporte, esta atualização contém correções para os problemas que foram encontrados depois do lançamento do SQL Server 2016 e antes do lançamento do SQL Server 2016 SP1.

Entre os bugs corrigidos pela atualização estão um que causa um erro ao exportar um relatório do Reporting Services em PDF, um que faz com que uma violação de acesos ocorra quando você usar sp_xml_preparedocument para abrir documentos XML no SQL Server e um que causa o vazamento de memória quando você executa operações de atualização de processo no SSAS.

A tabela a seguir lista o status de artigos individuais da Base de conhecimento Microsoft.

Número de bug do VSTS Número de artigo do KB Descrição Corrigir a área
10868755 4040512 CORREÇÃO: Erro ao exportar um relatório do Reporting Services para PDF no SQL Server 2016 ou 2017 O Reporting Services
10868765 4039510 CORREÇÃO: Violação de acesso ocorre quando você usar sp_xml_preparedocument para abrir documentos XML no SQL Server XML
11078703 4039592 CORREÇÃO: Não pode alterar a senha para um SQL Server 2014 ou 2016 conta de serviço quando é habilitada para proteção adicional da LSA Ferramentas de gerenciamento
11078710 4042232 CORREÇÃO: Violação de acesso quando você cancelar uma consulta pendente se os desaparecidos indexa o recurso está habilitada no SQL Server de 2014 e 2016 Desempenho de SQL
11078717 4043947 CORREÇÃO: Funcionalidade de favoritos não funciona completamente quando você abre um relatório em formato MHTML através do Outlook no SSRS 2014 e 2016 O Reporting Services
10868752 4033789 FIX: Um vazamento de memória pode ocorrer quando você executar operações de atualização de processo no SSAS Serviços de análise
11077635 4035062 CORREÇÃO: Uso de memória com muitos bancos de dados maiores no SQL Server 2016 que versões anteriores Mecanismo do SQL
10868720 4038882 FIX: SQL Server Backup gerenciado não exclui os backups antigos que estão para além do período de retenção no SQL Server Mecanismo do SQL
10868737 4039509 CORREÇÃO: SSAS falha quando você processa um cubo no SQL Server ou um banco de dados do SSAS Serviços de análise
10868724 4039511 CORREÇÃO: Conseguiu falhar Backup intermitentemente por causa de erro SQLVDI no SQL Server Mecanismo do SQL
10868769 4039735 CORREÇÃO: “Non-produzindo Scheduler” condição ocorre para consulta com muitas expressões em SQL Server 2014 e 2016 Desempenho de SQL
11078700 4040108 CORREÇÃO: O Backup do banco de dados de disponibilidade através de aplicativo baseado em VSS pode falhar no SQL Server Mecanismo do SQL
10868731 4040376 CORREÇÃO: Backup gerenciado no Microsoft Azure para depois de backup de banco de dados grande no SQL Server Mecanismo do SQL
11061122 4046056 CORREÇÃO: Afirmação ocorre quando você acessar a tabela de memória otimizada através de Marte em 2016 de SQL Server Mecanismo do SQL
11057320 4052134 CORREÇÃO: Erros 33111 e 3013 quando você fazer backup de um TDE criptografada de dados no SQL Server Mecanismo do SQL
11124143 4052127 CORREÇÃO: O mecanismo de alerta lê o log de eventos do aplicativo completo e envia alertas sobre eventos antigos depois Windows é atualizado Ferramentas de gerenciamento
10881287 4052131 CORREÇÃO: Sys.dm_os_windows_info Detran retorna valores errados para 10 de Windows e Windows Server 2016 Mecanismo do SQL
11127656 4052625 CORREÇÃO: Consultas que recuperam dados por meio de busca de índice não-agrupado demorar mais no SQL Server Mecanismo do SQL
10870632 4042948 CORREÇÃO: Assinatura controlada por dados falha após você atualizar do SSRS 2008 a 2016 SSRS O Reporting Services
10868734 4022483 CORREÇÃO: Erro quando você exporta uma base de conhecimento DQS que contém domínios no cliente DQS no SQL Server Serviços de qualidade de dados (DQS)
10868746 4040401 CORREÇÃO: Violação de acesso para consulta a tipos de dados espaciais através de servidor vinculado no SQL Server Serviço do SQL

A Atualização Cumulativa 9 para SQL Server 2016 está disponível para download aqui.

Fonte e Direitos Autorais: Microsoft Support – 21/11/2017 – https://support.microsoft.com/en-us/help/4037357/cumulative-update-9-for-sql-server-2016

Dica do Mês – Utilizando a Trace Flag 9292 para exibir objetos estatísticos úteis


 

Olá comunidade, boa tarde.

Tudo bem? Estamos se aproximando dos últimos dias de férias ou recesso para grande maioria dos professores e profissionais de educação espalhados por todo Brasil. E ai, já esta preparado para voltar a luta? Posso dizer tranquilamente que sim, eu estou pronto para voltar a conviver com meus alunos e amigos de trabalho.

Antes de começarmos a falar sobre o post de hoje, nada mais justo começar agradecendo como de costume a você está aqui neste momento acessando meu blog. Espero que possa ter encontrado o que precisa, bem como, esteja gostando do conteúdo publicado, fique a vontade para entrar em contato expressando suas opiniões e demais pensamentos.

Neste novo post da sessão Dica do Mês, vou apresentar um recurso que imagino ser conhecido por muitos ou principalmente pelos profissionais de banco de dados, estou me referindo as Trace Flag ou sinalizador de rastreamento em português.

Você já ouvir falar sobre isso ou já utilizou? Eu imagino que sim pois aqui no meu blog diversos posts e artigos foram publicado ao longo dos últimos anos sobre este tipo de recurso. Hoje mais especificamente vou destacar o uso da Trace Flag 9292, por acaso você já utilizou em algum momento esta trace flag?

Bom independente da sua reposta vamos conhecer um pouco mais sobre ela, sua forma de uso e como poderá nos ajudar a entender ainda mais o funcionamento das estatísticas e seus chamados objetos úteis para análise do plano de execução.

E ai esta curioso para saber um pouco sobre este recurso? Eu estou, sendo assim, vamos em frente, seja bem vindo ao post Dica do Mês – Utilizando a Trace Flag 9292 para exibir objetos estatísticos úteis.

Vamos em frente…..


Introdução

Todos sabemos que as estatísticas desempenham um papel muito importante dentro do SQL Server, como também, sabemos que as estatísticas são usadas pelo otimizador de consultas para gerar o plano de execução para cada consulta.
Então a questão é, podemos verificar qual objeto estatístico é útil para a execução da consulta? Sim, usando o Trace Flag do SQL Server 9292. Este é um do sinalizador de rastreamento que pode ser usado durante a solução de problemas.
Esse sinalizador de rastreamento é usado para obter o relatório sobre objetos de estatísticas considerados como “interessantes” ou “úteis” pelo otimizador de consulta durante a compilação ou recompilação de consulta.

Adicionada ao Microsoft SQL Server 2008 após a instalação do service pack 1 e mantida até as atuais versões, no momento em tomamos a decisão de utilizar a Trace Flag 9292, orientamos o SQL Server a apresentar todos os objetos estatísticos considerados úteis por parte do plano de execução para realizar o processamento e retorno dos dados.

O uso da Trace Flag 9292 dentro de uma sessão ou query específica, nos ajuda a entender e conhecer como as estatísticas e seus elementos podem mudar totalmente a maneira que o plano de execução é idealizado, armazenado e processado.

Através dela podemos obter um relatório sobre as estatíticas para cada objeto envolvido em nossa query, onde estes supostos objetos devem ser considerados úteis, ou melhor dizendo válidos e aplicáveis no decorrer do caminho realizado até a apresentação do resultado.

Esta é uma trace flag que pode ser usada durante a resolução de problemas, onde sua função é apresentar na guia de mensagens do Management Studio, um pequeno cabeçalho contendo informações estatísticas sobre cada componente útil e válido para formas os dados estatísticos de processamento da query. Este cabeçalho é conhecido como Stats header loaded.

Para ativar a trace flag utilize o comando DBCC TraceON (9292) ou DBCC TraceOFF (9292) para desativar, ou se preferir utilize a opção QueryTraceOn em sua respectiva query.

Agora que já conhecemos um pouco mais sobre os conceitos desta trace flag, chegou a hora de colocar as mãos no teclado e conhecer melhor o funcionamento da flag 9292 e de que forma ela poderá impactar o trabalho do Microsoft SQL Server, nos permitindo identificar os objetos úteis processados ou candidatos a processamento por parte do Query Processor em conjunto com Execution Plan.

Preparando o ambiente

Nosso ambiente será bastante simples, basicamente criaremos um banco de dados denominado DBTrace9292, constituído de uma tabela denominada TBTrace9292, para tal utilizaremos o Bloco de Código 1 que apresenta a criação dos respectivos objetos:

— Bloco de Código 1 —
— Criando o Banco de Dados DBTrace9292 —
Create Database DBTrace9292
Go

— Acessando —
Use DBTrace9292
Go

— Criando a Tabela TBTrace9292 —
Create Table TBTrace9292
(Codigo Int Identity(1,1) Primary Key,
Valores Int,
Descricao Varchar(100))
Go

Após a criação dos objetos básicos, nosso próximo passo será a criação de índice nonclustered para coluna Valores que nos permitirá fazer o uso de estatísticas de processamento para esta coluna durante o processo de inserção de dados, conforme apresenta o Bloco de Código 2 apresentado abaixo:

— Bloco de Código 2 —
— Criando o Índice NonClustered IND_TBTrace9292Valores —
Create NonClustered Index IND_TBTrace9292Valores on TBTrace9292(Valores)
Go

— Inserindo uma linha de registro na Tabela TBTrace9292 —
Insert Into TBTrace9292
Values(2000,’pedrogalvaojunior.wordpress.com’)
Go

— Inserindo 1.000 linhas de registros na Tabela TBTrace9292 —
Insert Into TBTrace9292
Values(4000,’pedrogalvaojunior.wordpress.com’)
Go 1000

Note que existir uma pequena mais importante diferença entre os dois Inserts, no primeiro estamos inserindo uma linha de registro na tabela TBTrace9292. No segundo criamos em tempo de execução um pequeno bloco de inserção de linhas, sendo este processado 1.000 vezes, inserindo então 1.000 linhas.

Seguindo em frente, o Bloco de Código 3 será utilizado para criarmos uma Stored Procedure denominada P_PesquisarValores como forma para buscar os respectivos registros armazenados na tabela TBTrace9292. A seguir apresento o Bloco de Código 3:

— Bloco de Código 3 –
— Criando a Stored Procedure P_PesquisarValores —
Create Procedure P_PesquisarValores @Valor int
As
Begin
Select Descricao from TBTrace9292
Where Valores = @Valor
OPTION (RECOMPILE)
End
Go

Se você for como eu, normalmente gosto de fazer uma análise de código antes de colocar em prática no meu ambiente, sendo assim, vamos lá. Analisando de forma superficial a Stored Procedure P_PesquisarValores a princípio não apresenta nada muito especial ou de grande complexidade em seu código, mas sim o uso de opção Recompile que justamente vai orientar o plano de execução a recompilar a  P_PesquisarValores no momento da sua execução, forçando assim que a cada execução um novo plano de execução seja criado em conjunto com uma nova análise estatística e seus demais elementos.

O próximo passo consiste na pesquisa de um dos valores armazenados na tabela TBTrace9292 através da execução e processamento da Stored Procedure P_PesquisarValores. Para este passo vamos utilizar o Bloco de Código 4 a seguir, antes de sua execução recomendo habilitar a apresentação do Plano de Execução Atual no SQL Server Management Studio através do botão Include Actual Execution Plan ou simplesmente através da tecla de atalho CTRL+M.

— Bloco de Código 4 —
— Habilitando as TraceFlags 9292 e 3604 —
DBCC TraceOn(9292,3604,-1)
Go

Dica: Utilize o comando DBCC TraceStatus WITH NO_INFOMSGS para verificar quais Trace Flags estão habilitadas em qual nível de escopo.

— Execuntando a Stored Procedure P_PesquisarValores —
Exec P_PesquisarValores 4000
Go

Pois bem, após a execução do Bloco de Código 4, o Microsoft SQL Server realizou o processamento da nossa Stored Procedure P_PesquisarValores realizando uma busca de todas as linhas de registros que possuem o valor 4.000, onde obrigatoriamente foram retornadas 1.000 linhas de registros.

Até ai nada de novo ou surpreende, o que justamente eu quero mostrar para vocês é o que o Management Studio apresenta na guia Messages após o processamento do Bloco de Código 4, conforme apresenta a Figura 1 abaixo:

Note que o cabeçalho retornado pela Trace Flag 9292 conhecido como Stats header loaded esta apresentando os objetos realmente utilizados para o processamento de nossa query, bem como, os objetos considerados úteis e necessários para criação, compilação e processamento do plano de execução envolvidos na execução, sendo eles:

  • Database: DBTrace9292;
  • Table: TBTrace9292,
  • Index: IND_TBTrace9292Valores, sendo este do tipo Nonclustered;
  • Column: Valores; e
  • EmptyTable: False, representa que a tabela possui linhas de registro.

Perfeito, perfeito, ai esta a prova que a Trace Flag 9292 nos permite identificar de forma simples, coerente e muito intuitiva todos os objetos envolvidos na execução de uma query, stored procedure ou demais elementos que permitem a criação de um plano de execução.

Desta forma, chegamos ao final de mais um post, tendo a sensação de dever cumprido, espero que você tenha gostado, como sempre o Microsoft SQL Server nos surpreende com a sua capacidade e potencialidade de recursos.


Referências

https://thomaslarock.com/2016/06/sql-server-Trace-flags/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/02/26/02-para-que-serve/

DBCC TRACEOFF (Transact-SQL)

DBCC TRACEON (Transact-SQL)

DBCC TRACESTATUS (Transact-SQL)

EXECUTE (Transact-SQL)

Query Hints (Transact-SQL)

Post Anteriores

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

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

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/03/01/dica-do-mes-microsoft-sql-server-2016-sp1-novo-argumento-use-hint-disponivel-para-query-hints/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/01/16/dica-do-mes-conhecendo-a-nova-dmf-sys-dm_exec_input_buffer-no-microsoft-sql-server-2016/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/11/28/dica-do-mes-sql-server-2016-sp1-comando-create-or-alter/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/10/24/dica-do-mes-sql-server-2016-obtendo-informacoes-sobre-o-cache-de-execucao-de-funcoes/

Conclusão

Muitas vezes temos dificuldade em entender como um determinado recurso ou funcionalidade esta sendo utilizada pelo Microsoft SQL Server, com também, de que maneira este elemento poderá impactar nosso ambiente.

Neste post foi possível apresentar como a Trace Flag 9292 nos permite identificar quais objetos estão sendo utilizando durante o processamento e execução de uma determinada query. Um recurso de fácil configuração tanto para ser ativado como também desativado a qualquer momento ou necessidade.

Recomendo que você realize diversos testes e validações antes de fazer qualquer tipo de uso de uma trace flag em seu ambiente de produção, isso também se aplica a Trace Flag 9292.

Agradecimentos

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

Um forte abraço, nos encontramos em breve com mais um post da sessão Dica do Mês.

Valeu….

Microsoft anuncia o SQL Server 2012 Service Pack 4


A Microsoft anunciou no blog SQL Server Release Services que está planejando lançar o SQL Server 2012 Service Pack 4 ainda este ano.

O Service Pack 3 (ou SP3) foi lançado em novembro de 2015 e trouxe novidades como:

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

• Melhorias no desempenho da verificação de consistência.

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

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

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

Microsoft anuncia o SQL Server 2012 Service Pack 4

SQL Server 2012 Service Pack 4

De acordo com a Microsoft, o SQL Server 2012 Service Pack 4 será o último Service Pack para a versão 2012 do SQL Server e além de ser uma coleção de hotfixes, ele também trará mais de 20 melhorias com foco na performance, escalabilidade e diagnóstico com base no feedback de clientes e da comunidade.

Mais especificamente, o Service Pack 4 incluirá:

– Todas as correções e atualizações cumulativas para o SQL Server 2012.

– Melhorias na performance e escalabilidade.

– Recursos de monitoramento adicionais através de melhorias no DMV, Extended Events e Query Plans.

– Melhorias com base no feedback da comunidade.

– Melhorias introduzidas originalmente pelo SQL Server 2014 SP2 e SQL Server 2016 SP1.

A Microsoft confirmou que o SQL Server 2012 Service Pack 4 será lançado em setembro deste ano e um anúncio com mais informações sobre a atualização será publicado na época do lançamento.

Fontes e Direitos Autorais: SQL Server Release Services – SourabhAgarwal https://blogs.msdn.microsoft.com/sqlreleaseservices/announcing-sql-server-2012-service-pack-4/

Dica do Mês – Conhecendo e aplicando o uso de atualização de estatísticas incrementais


Muito boa tarde pessoal, salve, salve comunidade e amantes de banco de dados.

Tudo bem com vocês? Estou aqui mais uma vez em um novo post do meu blog na sessão Dica do Mês, hoje falando de um assunto que até alguns dias atrás eu sinceramente nunca havia feito uso, mas com base em um post publicado do Ahmad Yaseen no MSSQLTips.com, acabou me servindo como fonte de inspiração para elaborar e compartilhar este post com vocês.

Antes de começarmos a falar sobre o post de hoje, nada mais justo começar agradecendo como de costume a você está aqui neste momento acessando meu blog. Espero que possa ter encontrado o que precisa, bem como, esteja gostando do conteúdo publicado, fique a vontade para entrar em contato expressando suas opiniões e demais pensamentos.

Dando continuidade, vamos conhecer um recurso adicionado na versão 2014 do Microsoft SQL Server a partir do Service Pack 2 e mantido no Microsoft SQL Server 2016 SP1 conhecido como Estatísticas Incrementais ou Incremental Statistics, pode parecer estranho o nome, mas é exatamente isso que este recurso permite, realizar o processo de atualização de estatísticas de maneira incremental, ou para muitos incrementar o processo de atualização de estatísticas aplicadas aos nossos bancos de dados e seus respectivos objetos.

Parece ser coisa de louco isso, mas posso garantir que não é, absolutamente é algo totalmente viável e aplicável a qualquer ambiente que se faça uso do Microsoft SQL Server em conjunto com as funções e scheme de particionamento de dados.

E ai esta curioso para saber um pouco sobre este recurso?

Eu estou, sendo assim, vamos em frente, seja bem vindo ao post Dica do Mês – Conhecendo e aplicando o uso de atualização de estatísticas incrementais.

Seguindo….


Introdução

O otimizador de consultas do Microsoft SQL Server depende fortemente das estatísticas na geração a execução de plano de consulta mais eficiente. Estas estatísticas fornecem ao otimizador a distribuição dos valores de colunas na tabela e o número de linhas, também chamada a cardinalidade que resultará da consulta.

A ausência destas estatísticas, ou a existência de estatísticas desatualizadas, proporciona a ocorrência de querys consideradas lentas, neste sentido, o otimizador de consulta “query optimizer” acaba sendo obrigado a utilizar estatísticas imprecisas para criar o plano de execução, que pode ser considerado um plano não ideal para executar a consulta neste caso.

O SQL Server geralmente faz o seu trabalho em manter estas estatísticas atualizadas, mas como um administrador de banco de dados, você deve fazer seu trabalho, em alguns casos, atualizando as estatísticas manualmente. Atualizar estatísticas manualmente em tabelas grandes pode ser como um grande desafio, bem como, em tabelas pequenas pode-se imaginar que a estatística já esteja atualizada, o que em alguns cenários isso acaba não ocorrendo.

Um dos cenários mais impactados pelo uso de estatísticas desatualizadas ou atualizadas parcialmente são as tabelas particionadas. Como destacado anteriormente através do uso das funções de particionamento de dados introduzido no Microsoft SQL Server 2008, temos a capacidade de distribuir nossos dados em partições “pequenos fatias de armazenamento de dados” que nos possibilitar distribuir respectivos valores com base em uma função que análise e identifica o local de armazenamento do mesmo.

Para este tipo de ambiente, o uso de estatísticas como mecanismo para auxiliar no obtenção mais rápida do dado, pode apresentar simultaneamente o papel de herói como também de vilão, isso pode parecer meio confusão, mas não é! Basicamente quando trabalhamos com estatísticas acreditamos que sempre teremos todas as informações armazenados no histograma atualizadas de forma automática de maneira mais precisa possível, algo que não acontece exatamente desta maneira quando trabalhando com particionamento de dados.

Uma das situações mais comuns quando se uso particionamento de dados é a possibilidade de ocorrer a atualização de estatísticas de maneira parcial, ou seja, apena um partição de todo estrutura de partições acaba tendo suas informações de estatísticas atualizadas, o que poderá provocar uma alteração no plano de execução ou a possibilidade de criação de um plano incoerente.

Sabendo desta possibilidade e comportamento, o time de engenheiros e desenvolvedores do Microsoft SQL Server, implementou a partir da versão 2014 SP1 as Estatísticas Incrementais, funcionalidade que nos permite justamente contornar este tipo de situação.

Estatísticas Incrementais – Incremental Statistics

As estatísticas Incrementais, ajudam na atualização de estatísticas para apenas a partição ou partições que você escolher. Em vez de analisar e varrer a tabela inteira para atualizar as estatísticas, a partição selecionada será verificada somente para a atualização, reduzindo o tempo necessário para executar a operação de atualização de estatísticas, atualizando-se apenas a partição modificada.

O outro ponto importante é que a porcentagem de alterações de dados necessário para acionar a atualização automática de estatísticas, sendo este o valor 20% de linhas alteradas, o que proporcionará o uso de atualização de estatísticas no nível da partição, comportamento que não era permitido anteriormente.

Muito legal este novo recurso e principalmente o comportamento do Microsoft SQL Server, agora que já conhecemos conceitualmente como as estatísticas incrementais funcionam, chegou a hora de colocar as mãos no teclado e começar a conhecer de maneira prática esta funcionalidade.

Preparando o ambiente

Para entender a atualizar as estatísticas incrementais, vamos preparar um banco de dados de teste com uma tabela particionada. Começamos com a criação de um novo banco de dados denominado IncrementalStatistics, formado por quatro novos grupos de arquivos além de grupo de arquivos primário padrão, para tal vamos utilizar o Bloco de Código 1 apresentado a seguir:

— Bloco de Código 1 —

— Criando o Banco de Dados IncrementalStatistics —
Create Database IncrementalStatistics
Go
— Adicionando os Filegroups —
Alter Database IncrementalStatistics
Add Filegroup IncrementalStatisticsGrupo1
Go
Alter Database IncrementalStatistics
Add Filegroup IncrementalStatisticsGrupo2
Go
Alter Database IncrementalStatistics
Add Filegroup IncrementalStatisticsGrupo3
Go
Alter Database IncrementalStatistics
Add Filegroup IncrementalStatisticsGrupo4
Go

 

— Adicionando os Arquivos aos seus respectivos Filegroups —

Alter Database IncrementalStatistics
Add File (Name = N’IncrementalStatisticsGrupo1′,
FileName = N’S:\MSSQL-2016\Data\Arquivo-Grupo1-Data.ndf’,
Size = 4096KB,
FileGrowth =1024KB) To Filegroup IncrementalStatisticsGrupo1
Go

Alter Database IncrementalStatistics
Add File (Name = N’IncrementalStatisticsGrupo2′,
FileName = N’S:\MSSQL-2016\Data\Arquivo-Grupo2-Data.ndf’,
Size = 4096KB,
FileGrowth =1024KB) To Filegroup IncrementalStatisticsGrupo2
Go

Alter Database IncrementalStatistics
Add File (Name = N’IncrementalStatisticsGrupo3′,
FileName = N’S:\MSSQL-2016\Data\Arquivo-Grupo3-Data.ndf’,
Size = 4096KB,
FileGrowth =1024KB) To Filegroup IncrementalStatisticsGrupo3
Go

Alter Database IncrementalStatistics
Add File (Name = N’IncrementalStatisticsGrupo4′,
FileName = N’S:\MSSQL-2016\Data\Arquivo-Grupo4-Data.ndf’,
Size = 4096KB,
FileGrowth =1024KB) To Filegroup IncrementalStatisticsGrupo4
Go

Uma vez que o banco de dados é criado com os novos grupos de arquivos e arquivos de dados, precisamos prepará-lo para hospedar a tabela particionada. Nosso próximo passo consiste na criação da função particionada PartitionFunctionIncrementalStatistics que classifica os dados de acordo com os quatro trimestres do ano, sendo assim, vamos utilizar o Bloco de Código 2 apresentado abaixo:

— Bloco de Código 2 —

— Criando a Partition Function PartitionFunctionIncrementalStatistics —
USE IncrementalStatistics
GO

CREATE PARTITION FUNCTION PartitionFunctionIncrementalStatistics (Int)
AS
RANGE RIGHT FOR VALUES
(20171, 20172, 20173, 20174)
Go

Note que nossa PartitionFunctionIncrementalStatistics é composta por quatro partições de valores subdivididos da seguinte forma: 

  • 20171 – Valor que representa o Primeiro Quartil;
  • 20172 – Valor que representa o Segundo Quartil;
  • 20173 – Valor que representa o Terceiro Quartil do Ano; e
  • 20174 – Valor que representa o Quarto Quartil do Ano.

    Talvez você ainda não esteja entendendo o porque estamos fazendo uso deste tipo de implementação, tenha calma no decorrer do post tudo vai ficar mais claro e você terá total noção do porquê estamos utilizando este recurso.

Continuando com a nossa longa caminhada, você deve saber que para se trabalhar com particionamento de dados devemos além de criar uma Partition Function devemos obrigatoriamente criar um Partition Scheme,  que estará vinculado lógicamente a nossa partition function, sendo assim, este é nosso próximo passo, fazendo uso do Bloco de Código 3:

— Bloco de Código 3 —

— Criando o Partition Scheme PartitionSchemeIncrementalStatistics —
CREATE PARTITION SCHEME PartitionSchemeIncrementalStatistics AS
PARTITION PartitionFunctionIncrementalStatistics
TO
(
IncrementalStatisticsGrupo1,
IncrementalStatisticsGrupo2,
IncrementalStatisticsGrupo3,
IncrementalStatisticsGrupo4,
[PRIMARY])
Go

Esta quase tudo pronto para nossa brincadeira, seguiremos com a criação na nossa tabela TableIncrementalStatistics, este é um ponto importante do nosso ambiente, onde estamos fazendo uso da tabela particionada para ilustrar como as estatísticas incrementais vão realizar o seu papel.

TableIncrementalStatistics será composta por algumas colunas, dentre as quais a coluna Quartil, responsável em armazenar o valor do quartil de acordo com o ano informado, como também, é através desta coluna que estaremos realizando o particionamento dos dados. Para isso utilizaremos o Bloco de Código 4 a seguir:

— Bloco de Código 4 —

— Criando a Tabela TableIncrementalStatistics —

CREATE TABLE TableIncrementalStatistics
(ID Int Null,
Acao NVarchar(40) Default NewID(),
Data DateTime Null,
Quartil  AS (datepart(year,[Data])*(10)+datepart(quarter,[Data])) PERSISTED
) ON PartitionSchemeIncrementalStatistics (Quartil)
Go

Ótimo, toda estrutura para armazenar nossos dados já esta pronta, bem como, a lógica para distribuir e particionar os dados que serão inseridos na tabela TableIncrementalStatistics.

Ufa, ainda temos um bom caminho pela frente, mas já avançamos bastante, agora temos realizar uma alteração nas configurações do nosso banco de dados IncrementalStatistics, sendo esta necessária para podermos aplicara o uso de estatísticas incrementais, estou me referindo a opção Auto Create Statistics muito conhecida, onde vamos alterar o seu valor default para Incremental = On, conforme apresenta o Bloco de Código 5 abaixo:

— Bloco de Código 5 —

— Habilitando o uso de Incremental Statistics —
Alter Database IncrementalStatistics
Set Auto_Create_Statistics On (INCREMENTAL = On)
Go

O próximo passo consiste na criação do índice que iremos utilizar em na TableIncrementalStatistics pois você deve ter notado que realizamos a criação da tabela sem a definição de uma chave primária, desta maneira  utilizamos o Bloco de Código 6 para criação dos respectivo índice em seguida confirmamos se esta tabela esta fazendo uso das estatísticas incrementais habilitada no bloco de código 5:

— Bloco de Código 6 —

— Criação do índice Clustered —
Create Clustered Index Ind_TableIncrementalStatistics_ID
On [TableIncrementalStatistics] (ID)
GO

— Confirmando se as estatísticas incrementais está habilita —
SELECT
OBJECT_NAME(object_id) TableName
,name
,is_incremental
,stats_id
FROM sys.stats
WHERE name = ‘Ind_TableIncrementalStatistics_ID’
Go

Figura 1 – Confirmando o uso das estatísticas incrementais no índice Ind_TableIncrementalStatistics_ID.

Observação: Note que ao executar o Select realizado na visão de sistema sys.stats a coluna Is_Incremental deverá retornar e apresentar o valor igual á 1, isso indica que TableIncrementalStatistics esta neste momento fazendo uso das estatísticas incrementais.

Muito bem, chegou a hora de popular nossas tabelas, realizaremos a inserção de 8.000 linhas de registros, sendo estes particionados em grupos de 2.000 registros para cada partição que forma e compõem a estrutura da nossa tabela. Vamos então utilizar o Bloco de Código 7 apresentado na sequência:

— Bloco de Código 7 —

— Inserindo os dados na TableIncrementalStatistics —
Insert Into TableIncrementalStatistics (ID, Data)
Values (1, ‘2017-11-22’)
Go 2000

Insert Into TableIncrementalStatistics (ID, Data)
Values (2, ‘2017-06-05’)
Go 2000

Insert Into TableIncrementalStatistics (ID, Data)
Values (3, ‘2017-01-25’)
Go 2000

Insert Into TableIncrementalStatistics (ID, Data)
Values (4, ‘2017-08-13’)
Go 2000

Após a inserção das 8.000 linhas de registros, vamos confirmar a distribuição dos dados através do Bloco de Código 8 declarado abaixo, conforme ilustra o resultado da Figura 2:

— Bloco de Código 8 —

— Consultando a distribuição e particionamento dos dados —
Select partition_number, rows
From sys.partitions
Where OBJECT_NAME(OBJECT_ID)=’TableIncrementalStatistics’
Go

Figura 2 – Distribuição dos dados na tabela TableIncrementalStatistics de acordo com o valor e partição.

Estamos chegando no final, agora vamos realizar algumas manipulações no conjunto de dados armazenados na tabela TableIncrementalStatistics afim de forçarmos o processos de atualização das estatísticas, procedimento que vai nos ajudar a entender o processo de incremento na atualização das estatísticas de armazenamento e processamento utilizados pelo Microsoft SQL quando solicitado acesso aos dados armazenados em nossa table, para tal operação vamos utilizar o Bloco de Código 9:

— Bloco de Código 9 —

— Consultando dados na TableIncrementalStatistics —
Select Id, Acao, Data, Quartil From TableIncrementalStatistics
Where ID = 1
Go

Select Id, Acao, Data, Quartil From TableIncrementalStatistics
Where ID >= 2
Go

Select Id, Acao, Data, Quartil From TableIncrementalStatistics
Where ID <> 3
Go

Pronto, realizamos algumas operações de Select com intuito de forçar a criação de novas estatísticas, e principalmente a atualização das estatísticas atuais. Por enquanto nada de diferente, na sequência vamos consultar as informações sobre as estatísticas relacionadas a nossa tabela, fazendo uso do Bloco de Código 10 e analisando o resultado apresentado através da Figura 3:

— Bloco de Código 10 —

— Consultando as informações sobre as estatísticas da tabela TableIncrementalStatistics —
Select object_id, stats_id , last_updated , rows , rows_sampled , steps
From sys.dm_db_stats_properties(OBJECT_ID(‘[TableIncrementalStatistics]’),1);
Go

Figura 3 – Dados relacionados a estatísticas da TableIncrementalStatistics.

Como você pode ver, o DMF sys.dm_db_stats_properties mostra-nos que as estatísticas foram atualizadas na data do dia 23/05/2017 ás 16:55, para a tabela que tem 8000 linhas.

Neste momento, podemos nos perguntar: Qual partição da tabela inclui as estatísticas atualizadas?

A resposta para esta sua pergunta vem justamente atráves do uso nova DMF sys.dm_db_incremental_stats_properties já apresentada aqui no meu blog. Sendo esta DMF responsável em apresentar as propriedades estatísticas incremental, recuperando as mesma informação obtida a partir do DMF sys.dm_db_stats_properties, também super conhecida e apresentada no meu blog. Neste caso a sys.dm_db_stats_properties vai apresentar dados de  cada partição da tabela particionada, fornecendo-lhe com os mesmos parâmetros; a identificação do objeto e a identificação de estatísticas.

Caminhando mais um pouco, estamos próximos do final, vamos então formar o SQL Server a justamente realizar o processo de atualização das estatísticas para nossa partição de número 3, realizando o processo de exclusão de 1.500 linhas de registros, em seguida consultando nossa TableIncrementalStatistics, conforme apresenta o Bloco de Código 11:

— Bloco de Código 11 —

— Excluíndo 1.500 linhas —
Delete Top (1500) From TableIncrementalStatistics
Where ID = 2
Go

— Consultando os dados —
Select Id, Acao, Data, Quartil From TableIncrementalStatistics
Where ID <> 4
Go

Agora vamos novamente consultar os dados estatísticas, sendo assim repita a execução do Bloco de Código 10, observe que você deverá receber um conjunto de valores similares a Figura 4, onde a coluna Last_Updated deverá apresentar a data e hora da última atualização:

Figura 4 – Data e hora da última atualização da estatística.

Ufa, estamos quase lá, agora chegou a hora da verdade, hora de comprovar se realmente o SQL Server esta fazendo as coisas certas, vamos fazer uso da DMF sys.dm_incremental_stats_properties para validar se a estatística da partição 3 foi atualizada, o resultado pode ser analisado através da Figura 5. Para isso vamos utilizar o Bloco de Código 12 a seguir:

— Bloco de Código 12 —

— Consultando as informações sobre as estatísticas incrementais —
Select object_id, stats_id,
partition_number,
last_updated,
rows, rows_sampled,
steps
From sys.dm_db_incremental_stats_properties(OBJECT_ID(‘TableIncrementalStatistics’),1)
Go

Figura 5 – Informações sobre as atualizações de estatísticas, onde a partição 3 foi atualizada de maneira independente das demais.

Sensacional, conseguimos, muito legal este recurso, como sempre o Microsoft SQL Server nos surpreende com a sua capacidade e potencialidade de recursos.

Referências

Post Anteriores

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

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/03/01/dica-do-mes-microsoft-sql-server-2016-sp1-novo-argumento-use-hint-disponivel-para-query-hints/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/01/16/dica-do-mes-conhecendo-a-nova-dmf-sys-dm_exec_input_buffer-no-microsoft-sql-server-2016/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/11/28/dica-do-mes-sql-server-2016-sp1-comando-create-or-alter/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/10/24/dica-do-mes-sql-server-2016-obtendo-informacoes-sobre-o-cache-de-execucao-de-funcoes/

Conclusão

Administrar, gerenciar, cuidar e prover um ambiente sempre no melhor estado possível não é uma das atividades mais tranquilas e simples desempenhadas por profissionais ou administradores de banco de dados, mas também não pode ser considerada um “bicho de sete cabeças” ou uma “caixa preta” ainda mais quando este servidor de banco de dados utiliza o Microsoft SQL Server.

Neste post você pode conhecer um pouco mais de como o Microsoft SQL Server trabalha de maneira árdua na busca da melhor maneira para encontrar e retornar os dados solicitados em nossas transações. Ao longo de novas versões o produto esta cada vez mais maduro, confiável e inteligente, sempre nos surpreendendo com sua capacidade.

Algo que não poderia ser diferente no uso das Estatísticas Incrementais, recurso que nos permite adotar uma nova maneira de atualização dos dados internos relacionados ao armazenamento das nossas informações, mas principalmente prover um auxílio para próprio Database Engine mas atividades para identificar o melhor caminho para se processar uma query.

Agradecimentos

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

Um forte abraço, nos encontramos logo logo…

Valeu….

Microsoft disponibiliza o SQL Server 2017 CTP 2.0


A Microsoft anunciou nesta semana em seu blog a disponibilidade no TechNet Evaluation Center do SQL Server 2017 CTP 2.0, a versão de testes pública mais recente do novo SQL Server.

Performance inigualável
Faça consultas até 100 vezes mais rápido do que o disco com columnstore in-memory e transações até 30 vezes mais rápido com OLTP in-memory.

Menos vulnerável
Melhore a segurança com criptografia em repouso e em movimento. O SQL Server é o banco de dados menos vulnerável nos últimos sete anos no banco de dados de vulnerabilidades do NIST.

Inteligência em tempo real
Obtenha insights transformadores com até 1 milhão de previsões por segundo usando o Python interno e a integração da linguagem R e obtenha o BI móvel completo em qualquer plataforma.

Qualquer aplicativo, em qualquer lugar
Crie aplicativos modernos usando quaisquer dados e qualquer linguagem, na infraestrutura local e na nuvem.

Microsoft disponibiliza o SQL Server 2017 CTP 2.0Faça o download do SQL Server 2017 CTP 2.0
O SQL Server 2017 CTP 2.0 para Windows (64 bits) está disponível para download aqui como uma imagem ISO e como um arquivo CAB nos seguintes idiomas: Inglês, alemão, espanhol, japonês, italiano, francês, russo, chinês simplificado, chinês tradicional, português (Brasil), coreano.
As versões para Linux, Docker, Azure e Mac OS estão disponíveis aqui.

Fontes e Direitos Autorais: Baboo.com.br – 20 abr 2017 | 9:40 am.

#08 – Para que serve


Boa noite comunidade, boa noite amantes do SQL Server e Banco de Dados…..

Hoje dia 03 de Setembro começo de noite de mais um sabádão, estamos vivendo os primeiros dias de mais um mês e se aproximando do final de 2016. Antes de começar a falar sobre o post de hoje, gostaria de compartilhar mais algumas conquistas obtidas neste últimos dias, bem como uma outra que esta por vir.

Há primeira conquista se refere aos meus alunos do Curso de Sistemas de Informação para Internet da Fatec São Roque, tive o imenso prazer em poder lecionar para esta fantástica turma nos últimos 4 semestre, desejo a vocês tudo de bom, felicidades e muitas conquistas.

A próxima ainda mais importante é o aniversário do meu filho mais velho Eduardo Galvão que no próximo dia 06 de Setembro estará completando 15 anos de vida, com certeza um dos momentos mais felizes e esplêndidos da minha vida. Desejo a você meu pequeno grande menino um futuro fantástico, muito saúde, felicidades e alegrias.

Vamos em frente, voltando ao post de hoje da sessão Para que serve, conforme prometido vou dar continuidade ao post anterior onde começamos a conhecer um pouco sobre o conceito de Índice Hipotéticos. Caso você não tenha acessado o post anterior não perca tempo clique no link acima e conheça um pouco sobre este conceito tão surpreende quando a sua forma de uso.


Começa agora o #08 – Para que serve – Índices Hipotéticos – Parte II.

No #08 – Para que serve, daremos início ao processo de criação do nosso ambiente de banco de dados com objetivo de construir um estrutura específica para conhecermos e simularmos o uso dos índices hipotéticos. É isso siga-me os bons, mãos no teclado, acompanhe a sequência de passos apresentandos abaixo:

— Passo 1 – Criando o Banco de Dados HypotheticalDB —

CREATE DATABASE [HypotheticalDB]
ON  PRIMARY
(NAME = ‘HypotheticalDB-Data’,
 FILENAME = ‘C:\SQLServer2016\Data\HypotheticalDB_Data.mdf’ ,
 SIZE = 4MB ,
 MAXSIZE = 4096MB,
 FILEGROWTH = 2MB )
LOG ON
(NAME = ‘HypotheticalDB-Log’,
 FILENAME = ‘C:\SQLServer2016\Log\HypotheticalDB_Log.ldf’ ,
 SIZE = 8MB ,
 MAXSIZE = 2GB ,
 FILEGROWTH = 4MB)
GO

— Passo 2 – Acessando o Banco de Dados —
Use HypotheticalDB
Go
— Passo 3 – Criando as Tabelas —
Drop Table If Exists dbo.Clientes
CREATE TABLE Clientes
(Codigo  INT Identity(1,1) NOT NULL Primary Key Clustered,
 CodigoCategoria TinyInt NOT NULL,
 Nome  VARCHAR(60) NOT NULL,
 Endereco VARCHAR(80) NOT NULL,
 Estado  CHAR(2) NOT NULL,
 DataUltimaCompra  DATETIME)
Go
Drop Table If Exists dbo.ClientesCategorias
CREATE TABLE ClientesCategorias
(Codigo TinyInt NOT NULL,
 Descricao VARCHAR(20) NOT NULL)
Go

Nota: Observe que no passo 3 estamos utilizando uma nova instrução introduzida no Microsoft SQL Server 2016, estou me referindo ao Drop If Exists uma das mais esperadas melhorias a serem adicionados ao Microsoft SQL Server que por muitos anos estava sendo aguardada.

— Passo 4 – Inserindo dados na Tabela ClientesCategorias —
INSERT Into ClientesCategorias (Codigo, Descricao)
 Values (1, ‘Premier’),
             (2, ‘Advanced’),
             (3, ‘Special’)
Go
— Passo 5 – Inserindo dados na Tabela Clientes —
Insert Into Clientes (CodigoCategoria, Nome, Endereco, Estado, DataUltimaCompra)
Values (3, ‘José Bonito’,’Rua A’,’SP’,GETDATE()-30),
            (1, ‘Dassaev Silva’,’Rua B’,’SP’,GETDATE()-120),
            (3, ‘Viewer Partes’,’Rua 123′,’RJ’,GETDATE()-720),
            (1, ‘Dino Silva Sauros’,’Avenida Parque dos Dinassauros’,’AM’,GETDATE()-240),
            (2, ‘Fernandino Campos Boyd’,’Estrada Velha’,’MG’,GETDATE()-5),
            (1, ‘Katrina Tornado’,’Rua Storm’,’RG’,GETDATE()-300),
            (2, ‘Washington Wizard’,’Place 1′,’PR’,GETDATE()-1024),
            (3, ‘Chicago Bulls’,’Place 2′,’PR’,GETDATE()-89),
            (2, ‘Denver Nuggets’,’Place 3′,’PR’,GETDATE()-289),
            (2, ‘Los Angeles Lakers’,’Place 4′,’PR’,GETDATE()-390)
Go
— Passo 6 – Consultando os dados —
Select Codigo, Descricao From ClientesCategorias
Go
Select Codigo, CodigoCategoria, Nome, Endereco, Estado, DataUltimaCompra From Clientes
Go
Até aqui nada muito diferente do que normalmente utilizamos em nosso dia-á-dia, talvez o uso da Drop If Exists possa ser um diferencial. Dando continuidade os dois próximos passos serão de extrema importância para nosso ambiente, estaremos justamente realizando a criação de três índices:
  • IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas;
  • IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas; e
  • IND_ClientesCategorias_Clusterizado_CodigoComEstatisticas.

Observe que serão criados dois índices não-clusterizados e um índice clusterizado, todos vinculados a tabela ClientesCategorias para coluna Codigo, onde você vai poder notar que dois índices devem ser criados sem estatísticas o que indica para o SQL Server que este será um índice hipotético existindo somente de maneira lógica e não terá nenhum tipo de vínculo ou estrutura física criada. Então siga em frente, mãos no teclado, a seguir os passos 7 e 8:

— Passo 7 – Criando índices hipotéticos não-clusterizado na tabela ClientesCategorias —
CREATE INDEX IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas
 ON ClientesCategorias (Codigo) With Statistics_Only = 0
CREATE INDEX IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas
 ON ClientesCategorias (Codigo) With Statistics_Only = -1
Go
— Passo 8 – Criando índices hipotéticos clusterizado na tabela ClientesCategorias —
CREATE CLUSTERED INDEX IND_ClientesCategorias_Clusterizado_CodigoComEstatisticas
 ON ClientesCategorias (Codigo) With Statistics_Only = -1
Go
Antes de continuarmos vou apresentar a Figura 1 que ilustra a criação destes índices dentro da estrutura da tabela ClientesCategorias, você vai poder notar na figura que somente existe estatísticas para estes objetos as guias Keys e Indexes estão vazias:
HypotheticalIndex

Figura 1 – Estrutura da Tabela ClientesCategorias.

Vamos que vamos estamos quase lá, falta pouco, agora vamos executar o passo 9 em duas etapas a primeira será a execução do system stored procedure sp_helpindex responsável em apresentar a estrutura de índices existente em uma determinada tabela, neste caso estou me referindo a tabela ClientesCategorias, sendo assim, vamos realizar esta execução:

 

— Passo 9 – Obtendo informações sobre os índices —
Exec sp_helpindex ClientesCategorias
Go

Após a execução o Management Studio vai retornar nossos três índices criados anteriormente, podemos observar a existência de uma coluna chamada index_description, verifique que todos os índices apresentam a seguinte informação: nonclustered, hypothetical

Você pode estar se perguntando, mas nos não criamos um índice clusterizado? A resposta seria sim, criamos ele continua sendo clusterizado, mas como este não apresenta um estrutura física o mesmo é reconhecido e tratado pelo SQL Server como índice não-clusterizado neste momento, a Figura 2 apresentada este resultado:

HypotheticalIndex2

Figura 2 – Relação de índices hipotéticos pertencentes a table ClientesCategorias.

O próximo passo e realizar a segunda parte do passo 9,  onde faremos a execução do comando DBCC Show_Statistics responsável em apresentar informações sobre as estruturas físicas e lógicas vinculadas a estatísticas de um índice, no nosso caso vamos utilizar os índices:

  • IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas; e
  • IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas.

Vamos então executar o bloco de código abaixo:

DBCC SHOW_STATISTICS (ClientesCategorias, IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas)

DBCC SHOW_STATISTICS (ClientesCategorias, IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas)
Go

Observando  a Figura 3 a seguir fica mais fácil  entender que o índice: IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas não apresenta nenhuma informação relacionada a estatísticas, ao contrário do índice:

IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas, onde o SQL Server após o procedimento de crição do mesmo já estabeleceu alguns dados estatísticos que posteriormente será utilizados no processamento das querys de acordo com sua necessidade. Segui a seguir a Figura 3:

HypotheticalIndex3

Figura 3 – Comparativo entre as estruturas dos índices IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoSemEstatisticas  e IND_ClientesCategorias_NaoClusterizado_CodigoComEstatisticas.

Falta pouco, pouco mesmo, prometo que estamos no final, vamos executar o passo de número 10, onde estaremos obtendo as informações sobre nossos índices através da catalog view sys.sysindexes, onde nosso índice IND_ClientesCategorias_Clusterizado_CodigoComEstatisticas agora será apresentado como um índice clusterizado, isso nos faz entender que em alguns momentos o SQL Server acaba mudando um pouco o seu comportamento de acordo com a forma de obtenção de informações sobre as estruturas de nossos índices, sinceramente não saberia dizer se isso pode ser considerado uma falha ou até mesmo um possível bug.

Pisando fundo em nosso “acelerador” execute o passo 10 apresenta logo a seguir:

— Passo 10 – Obtendo informações sobre a relação de índices —

SELECT object_id,
             OBJECT_NAME(object_id) AS ‘Tabelas’ ,
             name As ‘Nome do Índice’,
             type_desc,
             is_hypothetical As ‘Índice Hipotético = 1 Não-Hipotético=0’
FROM sys.indexes
WHERE object_id in (object_id(‘ClientesCategorias’), object_id(‘Clientes’))
Go

E agora o tão esperado momento, vamos realmente fazer uso de nossos índices hipotéticos através da execução dos passos 11 e 12 teremos a capacidade técnica de entender o comportamento do SQL Server, principalmente através da comparação dos planos de execução gerados para cada query processada, sendo assim, vamos começar executando o passo 11 a seguir:

— Passo 11 – Executando o Select de maneira clássica sem a diretiva SET AUTOPILOT —
SET SHOWPLAN_XML ON
Go
Select C.Codigo,
          Cc.Codigo As ‘Categoria do Cliente’,
    C.Nome,
    C.Endereco,
    C.Estado,
    C.DataUltimaCompra
From Clientes C Inner Join ClientesCategorias CC
                           On C.CodigoCategoria = CC.Codigo
Where C.Estado = ‘SP’
GO
SET SHOWPLAN_XML OFF
Go
Observe que solicitamos ao Management Studio para realizar o plano de execução da nossa query através da diretiva SET SHOWPLAN_XML, onde o mesmo deverá ser gerado no formato XML, recomendo que você salve este plano de execução para que possamos fazer uso do mesmo no último. Agora execute o passo 12, salve o plano de execução gerado em xml e apresentado de forma gráfica.
— Passo 12 – Executando o Select de maneira personalizada ativando a diretiva SET AUTOPILOT  —
SET AUTOPILOT ON — Ativando a diretiva —
Go
Select C.Codigo,
          Cc.Codigo As ‘Categoria do Cliente’,
    C.Nome,
    C.Endereco,
    C.Estado,
    C.DataUltimaCompra
From Clientes C Inner Join ClientesCategorias CC
                           On C.CodigoCategoria = CC.Codigo
Where C.Estado = ‘SP’
Go
SET AUTOPILOT OFF — Desativando a diretiva —
GO
Muito bem, conseguimos executar nossos dois selects, espero que você tenha salvado os respectivos planos de execução, agora após a execução do passo 12 você deverá esta visualizando o plano de execução deste select, clique com o botão da direita na parte branca e escolha a opção Comparative ShowPlan, selecione o arquivo que representa o plano de execução criado após a execução do passo 11 em seguida o mesmo deverá ser aberto, conforme a Figura 4 a seguir apresenta:
HypotheticalIndex4
Figura 4 – Comparação entre os planos de execução gerados durante a execução dos passos 11 e 12.
Podemos observar que os dois planos de execução são praticamentes idênticos de maneira geral, mas se realmente analisarmos cada um dos operadores, será possível notar um uma pequena diferença no operador Select, onde a instrução CompileMemory nos mostra uma diferença de 8(oito) compilações a menos realizada no passo 11 em comparação com o passo 12, conforme ilustra a Figura 5 abaixo:
HypotheticalIndex5
Figura 5 – Comparativo de resultados apresentados na instrução CompileMemory.
Poxa vida, analisando friamente esta é uma diferença tão pequena que talvez não seja necessário se preocupar ou até mesmo querer entender o que pode ter acontecido. Mas DBA que é DBA de verdade não gosta de se deparar com estas situações em seu ambiente, menos ficar sem uma possível resposta, por mais que muitas vezes ela até mesmo não exista.
Então se você quiser realmente saber o que pode ter influenciado o SQL Server mais especificamente o Database Engine e seus componentes dentre eles o Query Optimizer e o Execution Plan a apresentar este resultado não deixe de acessar o próximo post dedicado aos índices hipotéticos, então nos vemos no #09 Para que serve.
Até lá………..

É isso ai galera, chegamos ao final de mais post da sessão Para que serve!

Espero que você tenha gostado, que as informações compartilhadas aqui possam lhe ajudar a se tornar cada vez um profissional de banco de dados reconhecido e valorizado, um dos papéis na área de tecnologia mais importantes para qualquer empresa.

Reconher o verdadeiro papel de um DBA dentro de sua estrutura, é reconhecer o verdadeiro valor de seus dados e como eles podem se tornar uma infomação valiosa para sua tomada de decisão.

Caso deseje acessar os posts anteriores desta sessão, utilize os links listados abaixo: