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#22 – Para que serve


Oi, bom dia, tudo bem?

Seja bem-vindo a mais um post da sessão Para que Serve, sendo este o de número 22, mais um dia de muito trabalhando começando, repleto de atividades, compromissos, reuniões, enfim tudo aquilo que normalmente estamos acostumados a nos deparar em nossos convívio diário.

E eu (parece música), estou aqui, como faço normalmente, acordando bem cedinho, para poder aproveitar da melhor maneira possível meu precioso tempo livre, colocando em prática algo que adoro fazer, publicar um post novo em meu blog mantendo a tradição de querer renovar e compartilhar as experiências e aprendizados adquiridos em minhas atividades profissionais e acadêmicas.

No post de hoje, não estarei compartilhando um conteúdo que pode ser considerado novo, ao contrário, quero destacar uma das mais antigas propriedades existentes em bancos de dados criados no Microsoft SQL Server desde suas versões mais antigas, mais especificamente falando da versão 2000 (é muito importante entender o passado, aprender com ele, para podemos melhorar e ofertar um futuro melhor) em diante.

Estou se referindo a propriedade denominada Page_Verify, a qual tem um papel de extrema importância no comportamento de um banco de dados de usuários, algo que pode impactar na forma de armazenamento, leitura e escrita das páginas de dados que formam a estrutura física e lógica de nossas tabelas e por consequência de nossos bancos de dados.

No decorrer deste post serão destacadas as respectivas opções existentes para esta propriedade, como também, será realizado uma análise comparativa no que diz respeito ao tempo de processamento de dados tendo como parâmetro um simples bloco de código inserindo 100.000 (Cem mil linhas de registros lógicos) com dados aleatórios.

Destaco antecipadamente que esta análise comparativa em nenhum momento leva em consideração características de Hardware, versão de Sistema Operacional ou uso de uma aplicação específica. Na verdade o objetivo desta simples análise é elucidar o que o uso desta propriedade, suas opções e respectivos algoritmos de processamento podem influenciar diretamente nos processos de escrita e leitura de dados.

Sendo assim, chegou a hora de conhecer um pouco mais sobre o post de número 22 da sessão Para que serve. Mas uma vez, bem vindo ao #22 – Para que serve – Propriedades de Bancos de Dados – Page_Verify e suas opções.

Espero que você esta animado para conhecer um pouco mais sobre esta propriedade, caso já conheça, continue lendo este post, sempre podemos aprender algo novo….


Introdução

Criar uma nova tabela para alocar dados em qualquer banco de dados existente no Microsoft SQL Server, pode ser considerada uma tarefa ou procedimento de fácil compreensão, muito simples de ser realizada tanto por linha de comando como também por interface gráfica, mas por trás “dos panos” diversos procedimentos internos são realizados pelo Sistema Gerenciador de Banco de Dados e seus diversos recursos e componentes internos.

Imagine então a tarefa de criação de um novo banco de dados, não parece também ser algo muito, mas muito simples! Teoricamente sim, mas se começarmos a analisar, entender e de preferência estudar cada uma das diversas propriedades que formam e orientam o Mecanismo de Bancos de Dados na execução da instrução de criação de um novo banco, teremos a total certeza que isso não tão simples como pensamos.

Pensando justamente neste cenário, decidi então identificar uma propriedade que por muitas vezes me passou totalmente despercebida e nos últimos dias acabou sendo motivo de estudos, como já destacado anteriormente estou me referindo a propriedade Page_Verify, sendo esta um das mais antigas propriedades existentes em bancos de dados desde a versão 2000 ou nível de compatibilidade 80, inicialmente apresentava como conjunto de opções os valores: None e Torn_Page_Detection e a partir da versão 2005 do Microsoft SQL Server ganhou uma nova opção conhecida como CheckSum e por consequência um novo algoritmo.

Vamos então conhecer um pouco mais sobre esta propriedade.

Propriedade de Banco de Dados Page_Verify

Propriedade existente em bancos de dados criados no Microsoft SQL Server que possui basicamente a função de permitir ao Sistema Gerenciador de Banco de Dados identificar e informar as chamadas Páginas de Dados Incompletas (Incomplete Pages) ou Páginas de Dados Suspeitas (Suspect Pages), através de dados internos catalogados e coletados na tabela suspect_pages existente dentro do banco de dados de sistemas MSDB.

Outra característica muito importante apresentada pela Page_Verify, relaciona-se ao método de verificação que garante ao Microsoft SQL Server que as páginas de dados que compõem um determinada tabela podem ser consideradas integras e completas, esta capacidade esta totalmente relacionada ao uso de um algoritmo pertencente a esta propriedade de acordo com o tipo de verificação de página que deve ser aplicada.

Esta tão importante característica, deve ser levada em consideração, mesmo tendo diversas funcionalidades que nos permitem identificar se a estrutura física e lógica de um banco de dados pode ser considerado integra. Em inúmeros cenários um banco de dados pode aparentemente estar apresentando falhas na estrutura interna que define uma respectiva página de dados sem necessariamente existir ou que tenha ocorrida uma falha física nas unidades de disco que armazenam tal página de dados.

A identificação se uma página de dados pode ou não ser considerada incompleta, suspeita ou quebrada é feita através da identificação de bits armazenados diretamente no cabeçalho de dados existente na respectiva página, é justamente por isso que a propriedade Page_Verify utiliza alguns algoritmos de acordo com a opção escolhida nas configurações e propriedades de um banco de dados, como recurso para garantir em tempo real o menor número de ocorrências ou possíveis falhas que venham a ocasionar uma perda de dados.

Vamos agora conhecer as formas de verificação de páginas de dados e seus respectivos algoritmos.

Formas de Verificação: None, Torn_Page_Detection e CheckSum

Até a versão 2005 SP2 do Microsoft SQL Server tínhamos somente as formas de verificação de páginas de dados None e Torn_Page_Detection, mas este cenário muito e uma nova opção denominada CheckSum foi adicionada, sendo esta então valor padrão para propriedade Page_Verify para bancos de dados com nível de compatibilidade 90 ou superior.

None: Ao escolher esta opção, o Microsoft SQL Server recebe a orientação para que não seja realizado os procedimentos de verificação e correção das páginas lidas durante os atividades de armazenamento de dados.

Logicamente esta é uma opção que não deverá ser utilizada em ambientes que não podemos correr o menor risco possível de aceitar falhas ou perdas de dados, mesmo confiando nas tecnologias de Hardware, estratégias de armazenamento, contingência e retenção de dados, a partir do momento que esta opção for escolhida você estará assumindo o risco.

Torn_Page_Detection: Opção padrão existente na versão 2000 do Microsoft SQL Server. Ao escolher esta opção, estaremos definindo o uso do algoritmo que armazenará em tempo real no cabeçalho de cada página de dados bits que identificam a operação de gravação.

No momento em que esta mesma página é lida de um disco durante a operação de leitura, os bits do cabeçalho da página são comparados àqueles no corpo da página. Caso alguma discrepância venha a ser detectada, esta específica página de dados será em tempo real considerada quebrada (incompleta ou suspeita) e o problema é relatado para um usuário.

Vale destacar que este algoritmo no momento em que uma página de dados esta sendo verificada, realiza o procedimento de duplicação de pequenas porções de bits de dados contidos em seu cabeçalho, algo que não podemos necessariamente relatar como um consumo maior de espaço em disco, na verdade é esta tarefa de duplicação de dados bits de dados utilizada para garantir a consistência da página. Por outro lado, dependendo do tipo de falha que poderá ocorrer alguns erros acabam não sendo detectados, se justamente o bit quebrado é um daqueles que não foram duplicados no cabeçalho da página, o dano não é detectado.

CheckSum: Opção padrão desde o SQL Server 2005 SP3, a partir do momento que esta opção é selecionado, o Microsoft SQL Server estará fazendo uso do algoritmo responsável durante  operação de gravação, realizar uma soma de verificação (CheckSum) que calcula a partir da estrutura completa de uma página de dados um valor a ser armazenado diretamente em seu cabeçalho.

No momento em que a respectiva página de dados é lida a partir de um disco, CheckSum é calculado novamente e comparado com o valor no cabeçalho da página. A idéia é semelhante ao TORN_PAGE_DETECTION, podemos destacar que ambos algoritmos calculam um valor de verificação para uma página e armazenam o resultado no cabeçalho da página, mas CheckSum usa a página inteira para cálculo, ao contrário do TORN_PAGE_DETECTION que utiliza apenas um pequeno número de bits existente na página de dados.

Se compararmos a opção TORN_PAGE_DETECTION com a opção CheckSum, podemos afirmar que o CheckSum apresenta uma forma de análise e verificação de possíveis falhas e erros nas atividades de Input/Output de dados, mais confiável e inteligente, estabelecendo uma cobertura mais precisa que garante uma assertividade maior na identificação de possíveis páginas de dados incompletas, suspeitas ou quebradas.

Agora que conhecemos a propriedade Page_Verify e suas opções, vamos então conhecer de forma prática e entender o comportamento de cada uma delas, realizando assim a análise destacada no início deste post.

Chegou a hora de colocar a mão nos teclados, como de costume teremos um ambiente de testes a ser criado, o que será utilizado como cenário de estudos.

Criando o Ambiente

Em meu ambiente de estudos estou utilizando o Microsoft SQL Server 2017 Enterprise Edition – Cumulative Update 9 e Sistema Operacional Windows 10, fique a vontade para utilizar o melhor cenário possível dentro das suas necessidades.

Como já destacado anteriormente esta análise ou possível cenário de estudo não consiste em afirmar qual é a mais rápida ou melhor forma de verificação de páginas de dados, mas sim demonstrar o quanto uma determinada opção poderá impactar ou influenciar nos custos de processamento de dados nas atividades de leitura e escrita, nesta prática mais especificamente nas atividades de gravação de dados.

Para realizar nossa simples prática, começaremos pela execução do Bloco de Código 1, responsável por criar a seguinte estrutura:

  • Database: TesteDatabasePageVerify;
  • Tables: TabelaPageVerify; e PageVerifyTempoDecorrido.

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

— Acessando o Banco de Dados TesteDatabasePageVerify —
Use TesteDatabasePageVerify
Go

— Criando a Tabela TabelaPageVerify —
Create Table TabelaPageVerify
(Codigo Int Identity(1,1) Not Null Primary Key,
Texto VarChar(10) Not Null,
Quantidade SmallInt Not Null,
ValoresNumericos Numeric(18, 2) Not Null,
DataAtual Date Not Null)
Go

— Criando a Tabela PageVerifyTempoDecorrido —
Create Table PageVerifyTempoDecorrido
(NumeroDaAnalise SmallInt Identity(1,1) Not Null,
TipoDaAnaliseRealizada Varchar(22) Not Null,
HoraInicio Time Not Null,
HoraFim Time Not Null,
HoraDiferenca As (DateDiff(Second, HoraInicio, HoraFim)))
Go

A tabela TabelaPageVerify será utilizada como repositório dos dados que estaremos aleatoriamente gerando como fonte de análise, já a tabela PageVerifyTempoDecorrido terá um papel importante que consiste basicamente em armazenar os dados relacionada a análise realizada, dentre elas o Tipo da Análise, Horário de Início e Fim e a diferença em segundo entre os respectivos horários.

Avançando mais um pouco, vamos agora realizar propriamente a análise para cada uma das opções de verificação de páginas existentes, serão realizadas um total de 10 análises para cada opção e ao fim os dados armazenados na Tabela PageVerifyTempoDecorrido será apresentados como uma fonte de resultando da nossa análise.

Para realizar esta análise utilizaremos o Bloco de Código 2 apresentado abaixo:

— Bloco de Código 2 —
— Desativando a Contagem de Linhas —
Set NoCount On
Go

— Declarando as variáveis de controle —
Declare @Counter TinyInt = 0,
@Text Char(130),
@Position TinyInt,
@RowCount Int = 100000,
@HoraInicio Time = GetDate(),
@HoraFim Time

Set @Text = ‘0123456789@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ\_abcdefghijklmnopqrstuvwxyzŽŸ¡ÀÁÂÃÄÅÆÇÈÉÊËÌÍÎÏÐÑÒÓÔÕÖÙÚÛÜÝàáâãäåæçèéêëìíîïðñòóôõöùúûüýÿ.;^’ –There are 130 characters in this text–

While @Counter <10 — Definindo a quantidade máxima de testes —
Begin

— Alterando a Propriedade Page_Verify para None —
Alter Database TesteDatabasePageVerify
Set Page_Verify None

— Inserindo a massa de dados na tabela TabelaPageVerify —
While (@RowCount >=1)
Begin

Set @Position=Rand()*130

Insert Into TabelaPageVerify (Texto, Quantidade, ValoresNumericos, DataAtual)
Values(Concat(SubString(@Text,@Position+2,2),SubString(@Text,@Position-4,4),SubString(@Text,@Position+2,4)),
Rand()*1000,
Rand()*100+5,
DATEADD(d, 1000*Rand() ,GetDate()))

Set @RowCount = @RowCount – 1
End

Set @HoraFim=GetDate()

Insert Into PageVerifyTempoDecorrido (TipoDaAnaliseRealizada , HoraInicio, HoraFim)
Values (‘None’, @HoraInicio, @HoraFim)

— Alterando a Propriedade Page_Verify para Torn_Page_Detection —
Alter Database TesteDatabasePageVerify
Set Page_Verify Torn_Page_Detection

— Inserindo a massa de dados na tabela TabelaPageVerify —
Set @RowCount = 100000
Set @HoraInicio = GetDate()

While (@RowCount >=1)
Begin

Set @Position=Rand()*130

Insert Into TabelaPageVerify (Texto, Quantidade, ValoresNumericos, DataAtual)
Values(Concat(SubString(@Text,@Position+2,2),SubString(@Text,@Position-4,4),SubString(@Text,@Position+2,4)),
Rand()*1000,
Rand()*100+5,
DATEADD(d, 1000*Rand() ,GetDate()))

Set @RowCount = @RowCount – 1
End

Set @HoraFim=GetDate()

Insert Into PageVerifyTempoDecorrido (TipoDaAnaliseRealizada , HoraInicio, HoraFim)
Values (‘Torn_Page_Detection’, @HoraInicio, @HoraFim)

— Alterando a Propriedade Page_Verify para CheckSum —
Alter Database TesteDatabasePageVerify
Set Page_Verify CheckSum

— Inserindo a massa de dados na tabela TabelaPageVerify —
Set @RowCount = 100000
Set @HoraInicio = GetDate()

While (@RowCount >=1)
Begin

Set @Position=Rand()*130

Insert Into TabelaPageVerify (Texto, Quantidade, ValoresNumericos, DataAtual)
Values(Concat(SubString(@Text,@Position+2,2),SubString(@Text,@Position-4,4),SubString(@Text,@Position+2,4)),
Rand()*1000,
Rand()*100+5,
DATEADD(d, 1000*Rand() ,GetDate()))

Set @RowCount = @RowCount – 1
End

Set @HoraFim=GetDate()

Insert Into PageVerifyTempoDecorrido (TipoDaAnaliseRealizada , HoraInicio, HoraFim)
Values (‘CheckSum’, @HoraInicio, @HoraFim)

Set @Counter = @Counter + 1
End
Go

Ótimo, após o processamento de nossa análise, gerou a hora de obter o resumo de tempo decorrido de processamento para cada opção, basta executar o Bloco de Código 3 divido em duas partes: Resumo Detalhado e Resumo Sumarizado, conforme declaro abaixo:

— Bloco de Código 3 —
— Parte 1 – Consultando o resumo detalhado —
Select NumeroDaAnalise,
TipoDaAnaliseRealizada,
HoraInicio,
HoraFim,
HoraDiferenca As ‘Segundos’
From PageVerifyTempoDecorrido
Go

A Tabela 1 apresentada a seguir, ilustra o detalhamento de dados coletados durante o processamento do Bloco de Código 2 realizado anteriormente:

Número da Análise Tipo da Análise Hora Início Hora Fim Segundos
1 None 10:45:59.1966667 10:46:51.0566667 52
2 Torn_Page_Detection 10:46:51.0566667 10:47:31.9633333 40
3 CheckSum 10:47:31.9800000 10:48:09.3566667 38
4 None 10:47:31.9800000 10:48:09.3566667 38
5 Torn_Page_Detection 10:48:09.3700000 10:48:38.6800000 29
6 CheckSum 10:48:38.6966667 10:49:13.6800000 35
7 None 10:48:38.6966667 10:49:13.6933333 35
8 Torn_Page_Detection 10:49:13.7133333 10:49:47.5100000 34
9 CheckSum 10:49:47.5100000 10:50:17.3433333 30
10 None 10:49:47.5100000 10:50:17.3600000 30
11 Torn_Page_Detection 10:50:17.3766667 10:50:49.7066667 32
12 CheckSum 10:50:49.7233333 10:51:23.3566667 34
13 None 10:50:49.7233333 10:51:23.3733333 34
14 Torn_Page_Detection 10:51:23.3733333 10:51:54.4200000 31
15 CheckSum 10:51:54.4200000 10:52:29.0466667 35
16 None 10:51:54.4200000 10:52:29.0500000 35
17 Torn_Page_Detection 10:52:29.0666667 10:53:00.8300000 31
18 CheckSum 10:53:00.8466667 10:53:32.1433333 32
19 None 10:53:00.8466667 10:53:32.1600000 32
20 Torn_Page_Detection 10:53:32.1766667 10:54:06.6466667 34
21 CheckSum 10:54:06.6633333 10:54:36.9400000 30
22 None 10:54:06.6633333 10:54:36.9400000 30
23 Torn_Page_Detection 10:54:36.9566667 10:55:09.7533333 33
24 CheckSum 10:55:09.7700000 10:55:41.8866667 32
25 None 10:55:09.7700000 10:55:41.8866667 32
26 Torn_Page_Detection 10:55:41.9033333 10:56:15.0166667 34
27 CheckSum 10:56:15.0166667 10:56:45.6966667 30
28 None 10:56:15.0166667 10:56:45.7133333 30
29 Torn_Page_Detection 10:56:45.7133333 10:57:21.7900000 36
30 CheckSum 10:57:21.7933333 10:57:54.8433333 33

Tabela 1 – Detalhamento de dados coletados após o processamento do Bloco de Código 2.

— Parte 2 – Consultando o resumo sumarizado —
Select TipoDaAnaliseRealizada,
Avg(HoraDiferenca) As ‘Média em segundos’
From PageVerifyTempoDecorrido
Group By TipoDaAnaliseRealizada
Order By ‘Média em segundos’ Desc
Go

A Tabela 2 apresentada a seguir, ilustra o dados coletados durante o processamento do Bloco de Código 2 realizado anteriormente de forma sumarizada com o cálculo da média de segundos gastos para o processamento de cada opção de verificação de páginas:

Tipo da Análise Média em segundos
None 34
Torn_Page_Detection 33
CheckSum 32

Tabela 2 – Dados sumarizados após o processamento do Bloco de Código 2.

Falta só um pouco, o último passo que iremos realizar, consiste na apresentação do Sumário de processamento em segundos demandado por cada algoritmo de verificação de páginas, através da execução do Bloco de Código 4, sendo que o mesmo apresentará os seguintes resultados:

  • Média de processamento em segundos;
  • Menor tempo de processamento em segundos;
  • Maior tempo de processamento em segundos; e
  • Somatória total do tempo de processamento.

— Bloco de Código 4 —
— Pivot —
Select ‘Média de processamento…..’ As ‘Sumário por segundos’, [None],[Torn_Page_Detection],[CheckSum]
From (Select TipoDaAnaliseRealizada,
HoraDiferenca
From PageVerifyTempoDecorrido
) As A
Pivot (Avg(HoraDiferenca) For TipoDaAnaliseRealizada In ([None],[Torn_Page_Detection],[CheckSum])) As Pvt
Union All
Select ‘Menor tempo de processamento…..’, [None],[Torn_Page_Detection],[CheckSum]
From (Select TipoDaAnaliseRealizada,
HoraDiferenca
From PageVerifyTempoDecorrido
) As A
Pivot (Min(HoraDiferenca) For TipoDaAnaliseRealizada In ([None],[Torn_Page_Detection],[CheckSum])) As Pvt
Union All
Select ‘Maior tempo de processamento…..’, [None],[Torn_Page_Detection],[CheckSum]
From (Select TipoDaAnaliseRealizada,
HoraDiferenca
From PageVerifyTempoDecorrido
) As A
Pivot (Max(HoraDiferenca) For TipoDaAnaliseRealizada In ([None],[Torn_Page_Detection],[CheckSum])) As Pvt
Union All
Select ‘Somatória do tempo de processamento…..’, [None],[Torn_Page_Detection],[CheckSum]
From (Select TipoDaAnaliseRealizada,
HoraDiferenca
From PageVerifyTempoDecorrido
) As A
Pivot (Sum(HoraDiferenca) For TipoDaAnaliseRealizada In ([None],[Torn_Page_Detection],[CheckSum])) As Pvt
Go

A Tabela 3 apresentada a seguir, ilustra o dados coletados durante o processamento do Bloco de Código 4, sumarizados e estruturados através do uso de Pivot:

Sumário por segundos None Torn_Page_Detection CheckSum
Média de processamento….. 34 33 32
Menor tempo de processamento….. 30 29 30
Maior tempo de processamento….. 52 40 38
Somatória do tempo de processamento….. 348 334 329

Tabela 3 – Dados sumarizados e apresentados em formato de Pivot após o processamento do Bloco de Código 4.

Agora sim, chegamos ao final. Ufa deu um pouco de trabalho este post, como de costume, mesmo assim sempre vale a pena poder compartilhar um pouco do conhecimento e experiências adquiridas ao longo dos anos de trabalho como DBA e Professor.

Espero que você tenha gostado, eu posso dizer que sim, mas sua opinião é muito importante.


Referências

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-database-transact-sql?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/alter-database-transact-sql?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/policy-based-management/set-the-page-verify-database-option-to-checksum?view=sql-server-2017

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/databases/database-properties-options-page?view=sql-server-2017

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

Links

Caso você ainda não tenha acessado os posts anteriores desta sessão, fique tranquilo é fácil e rápido, basta selecionar um dos links apresentados a seguir:

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/05/28/21-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/04/12/20-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/01/02/19-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/12/15/18-para-que-serve/

Conclusão

Pensar na melhor forma para se armazenar um dado em uma respectiva tabela, vai muito além de escolher o tipo de dados mais indicado, temos também que procurar conhecer cada vez mais as propriedades de definem a estrutura e comportamento de um banco de dados, visando sempre garantir a melhor forma de armazenar, coletar e garantir que nossos servidores, aplicações e usuários possam fazer uso desta tão importante matéria prima utilizada pelas organizações, os dados que estão guardados em nossos bancos dados.

Neste post, você pode conhecer uma mais sobre a propriedade de banco de dados Page_Verify e suas opções: None, Torn_Page_Detection e CheckSum. Propriedade que desempenha um papel de extrema importância no que diz respeita a garantir que nossos dados estão armazenados de forma integra e confiável.

Realizamos uma simples análise para elucidar como estas opções podem influenciar no comportamento do Database Engine e também no Storage Engine, conhecemos também como cada opção desempenha o papel de verificar a estrutura física e lógica das páginas de dados que formam nossas tabelas, fazendo uso de algoritmos que gravam diretamente bits nos cabeçalhos destas mesma páginas, como fonte de identificação para tentar garantir que sua estrutura esta integra e confiável.

Mais uma vez destaco que este o estudo realizado no cenário apresentando neste post, não tem a finalidade de mostrar qual opção é mais rápida, mas sim demonstrar como em alguns momento a opção Torn_Page_Detection em comparação com a CheckSum pode ser mais vantajosa ou não, sabendo que a opção None não é recomendada para fiz corporativos.

Este é o fantástico Microsoft SQL Server, que desde suas primeiras versões nos apresenta inúmeras possibilidade de se aprender, possibilitando usar o passado como fonte de inspiração para construção de um futura melhor, por isso que a cada dia eu me apaixono ainda mais por este produto…

Vai SQL Server, Vai SQL Server….

Agradecimentos

Mais uma vez obrigado por sua ilustre visita, sinto-me honrado com sua presença, espero que este conteúdo possa lhe ajudar e ser útil em suas atividades profissionais e acadêmicas.

Um forte abraço, até o próximo post da sessão Para que serve a ser publicado no mês novembro.

Um grande abraço e ótima semana.

Valeu.

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#20 – Para que serve


Olá pessoal, bom dia(ou talvez boa madrugada).

Não se espante com o horário, mas neste exato momento são 02:06(duas horas e seis minutos da manhã) quinta – feira dia 12/04, ou seja, um novo dia esta começando.

É a vida de um DBA e MVP não é fácil, sei que nesta quinta terei um dia repleto de afazeres, por este e outros motivos estou aqui no meu blog para compartilhar com vocês um dos novos recursos adicionados ao Microsoft SQL Server nos últimos meses.

Logicamente a cada nova versão que a Microsoft disponibilizado do SQL Server, uma nova avalanche de conceitos, funcionalidades, comandos e diversidade de possibilidades são adicionadas ao produto, mas no post de hoje, não vou apresentar propriamente uma nova funcionalidade deste fascinante Sistema Gerenciador de Banco de Dados, ao contrário, vou destacar uma nova ferramenta adicionado ao Microsoft SQL Management Studio a partir da versão 17.5 lançada no mês de fevereiro de 2018, conhecida como Descoberta e Classificação de Dados ou Data Discovery and Classification disponível para uso a partir da versão 2008.

Talvez você já deve ter ouvido falar de algo relacionado com proteção de informações organizacionais, ou quem sabe a sigla GDPR (General Data Protection Regulation)? Falando de formas gerais, trata-se de uma regulamentação geral de proteção de dados, criada inicialmente a partir de 2016, como uma possível normatização de padrões para proteção de dados organizacionais, respeitando regulamentações mundiais.

Caso ainda não tenha conhecimento ou obtida alguma informação sobre este assunto, recomendo acessar: https://www.gdpr.associates/what-is-gdpr/

Continuando, não vou me aprofundar no conceito, normas e padrões estabelecidos pelo GDPR, mas sim quero compartilhar com vocês esta recurso existente no Management Studio, que pode justamente ser muito útil para possibilitar uma melhor organização dos seus dados, como também, estabelecer uma nova maneira de categorizar os mesmo.

Sendo assim, chegou a hora de conhecer um pouco mais sobre o post de número 20 da sessão Para que serve. Então seja bem vindo ao #20 – Para que serve – Descoberta e Classificação de Dados.


Introdução

Adicionado a partir da versão 17.5 do Management Studio, o recurso Data Discovery and Classification se estabelece com uma nova ferramenta existente internamente no produto, com objetivo de nos permitir discovering (descobrir), classifying (classificar), labeling (rotular) e reporting (relatar) os dados confidenciais em seus bancos de dados.

No qual esta capacidade de descoberta e  classificação dos chamados dados confidenciais, sejam eles relacionados as áreas de negócios, financeiros, de serviços de saúde, marketing ou produção, podem desempenhar um papel fundamental na dimensão da proteção de informações organizacionais. A adoção desta nova funcionalidade implementada no Microsoft SQL Management Studio possível de ser utilizada a partir da versão 2008 e disponível até as atuais versão, nos possibilidade adotar:

  • Padrões de privacidade de dados e aos requisitos de conformidade regulamentar, como o GDPR; e
  • Controlar o acesso, fortalecendo a segurança de bancos de dados/colunas que contêm dados altamente confidenciais.

Data Discovery and Classification apresenta um conjunto de funcionalidades internas, que representam uma coleção de parametrizações para identificação e categorização de dados, que estabelecem uma camada de proteção de informações aplicadas de forma direta e transparente em nossos bancos de dados armazenados diretamente no Microsoft SQL Server, possibilitando e objetivando a proteção dos dados, não apenas do banco de dados, como também para os seguintes elementos:

  • Discovery & recommendations (Descobertas e Recomendações) – Através do mecanismo de classificação, é realizada uma verificação no banco de dados, permitindo identificar as possíveis colunas que contenham dados elegíveis a serem considerados confidenciais.
  • Labeling (Rótulos e Identificações) – Basicamente reconhecida como uma etiqueta ou rótulo de classificação de confidencialidade que estabelecem marcas de persistência em colunas, característica que nos ajuda e diferenciar estes dados de um outro dado “considerado comum”; e
  • Visibility (Visibilidade) – Estado de classificação do banco de dados que permite ser exibido em um relatório detalhado que pode ser impresso/exportado para ser usado para fins de auditoria e conformidade, bem como para outras necessidades.

Acredito que até aqui esteja tudo tranquilo, espero que você possa estar entendendo os conceitos, para que possamos evoluir a partir de agora na prática, que também será bastante simples de ser utilizada.

Como descobrir, classificar e rotular colunas confidenciais

Vamos então conhecer de forma prática como podemos estabelecer esta forma de classificação e rotulação dos nossos dados, no qual utilizaremos o Microsoft SQL Server Management Studio, tendo como base um banco de dados muito propicio para o ano de 2018.

Pois bem, em nossa prática vamos utilizar um banco de dados denominado Fifa2018 que possui todos os dados existentes no game Fifa 2018 produzido pela EASports, jogado mundialmente nos principais consoles de videogame. Caso você queria fazer o download deste banco de dados disponível para o SQL Server 2016 ou 2017, utilize este link Fifa2018.bak (por questões de compatibilidade com a plataforma wordpress, o arquivo de backup foi renomeado, tendo em seu nome o acréscimo da extensão .doc, sendo assim, basta após realizar o download remover a respectiva extensão).

Mas antes de realizarmos a classificação de forma prática, vale ressaltar que existem dois elementos muito importantes a serem entendidos, denominados:

  1. Labels (Rótulos) – os atributos de classificação principais, são usados para definir o nível de confidencialidade dos dados armazenados na coluna; e
  2. Information Types (Tipos de informações) – Nos fornecem uma granularidade adicional para o tipo dos dados armazenados na coluna, elemento que nos permite identificar de uma maneira mais especifica cada dado contido em sua respectiva coluna.

Passo 1

Dando continuidade, seguimos em frente, agora realizando de maneira prática os processos de descoberta, classificação e rótulo dos nossos dados, posteriormente vamos gerar um relatório que nos permitirá entender de forma gráfica as categorizações atribuídas para nossos respectivos dados, para tal recomendo que você acesso seu Management Studio e conecte em sua instância, procedimento o qual eu já realizei, conforme a Figura 1 abaixo apresenta:

Figura 1 – Instância local do Microsoft SQL Server 2017 conectada.

Passo 2

Nosso próximo passo será selecionar banco de dados Fifa2018, clicando com o botão da direita, posteriormente na opção Task e por último na opção Classify Data conforme ilustra a Figura 2 a seguir:

Figura 2 – Acessando a ferramenta Classify Data existente no Management Studio.

Passo 3

Ótimo, a partir deste momento, o Management Studio acaba de abrir a ferramenta Classify Data, que nos permite realizar os procedimentos de descoberta, classificação e identificação do dados existentes nas tabelas que compõem do banco de dados Fifa2018, conforme apresenta a Figura 3 abaixo:

Figura 3 – Data Classification disponível para classificação dos dados.

Analisando a Figura 3 apresentada acima, podemos observar que em sua barra de status é exibida uma mensagem informando que existem 5 colunas neste base dados que possivelmente podem ser reconhecidas como colunas de dados confidencias.

Você pode estar se perguntando como esta ferramenta realiza este tipo de análise, a resposta é bem simples, neste caso, a análise foi realizada tendo com base as simulações que eu executei justamente para poder escrever este post, por padrão ao ser inicializada pela primeira em um determinado banco de dados a Classify Data não possui informações suficientes para descobrir estas possíveis colunas.

Passo 4

Legal, o próximo passo será muito simples e tranquilo, para poder realizar a classificação dos dados, vamos clicar no botão Add Classification, existente barra de ferramentas.

Ao clicar no botão Add Classification, será apresentada uma nova ribbon chamada Data Classification ao lado direita da sua tela, a qual permitirá que você realiza das respectivas categorizações dos seus dados, de acordo com a tabela, coluna, tipo da informação e rótulo de importância ou sensibilidade do dado (Sensitivity Label), conforme apresenta a Figura 4:

Figura 4 – Barra de Ferramenta – Botão Add Classification e Ribbon – Data Classification.

De posse desta ribbon, você poderá criar suas respectivas classificações de dados, para tentar de ajudar e padronizar nossa prática, a Figura 5 a seguir ilustra o conjunto de classificação dos dados que eu realizei que podem servir como base para que você estabeleça em seu ambiente as respectivas classificações:

Figura 5 – Data Classification realizada.

Importante: Analisando a Figura 5, podemos notar a utilização de cinco colunas diferentes em nossa prática, todas existentes na tabela PlayerAllData, além disso, a coluna Sensitivity Label apresenta rótulos de sensibilidade diferentes para cada coluna, o que nos permite justamente identificar a existência de diversos rótulos, sendo este, um elemento importante para vai nos permitir ou não mostrar este dado em determinados procedimentos aos quais nosso banco de dados venha a ser envolvido.

Passo 5

Muito bem, você conseguiu, agora vamos avançar mais um pouco, já estamos quase no final, nosso próximo e extremamente importante passo consiste em salvar este conjunto de classificação de dados realizado anteriormente, para isso, nada mais claro e óbvio que clicar no botão Save “salvar” existente na barra de ferramentas da Classify Data, sendo assim, mãos no mouse e clique no botão Save.

Após realizar o procedimento de salvar, temos a partir de agora um conjunto de classificação e rotulamento de dados definido em nosso ambiente, o que nos permite realizar análise do nível se importância, confidencialidade e sensibilidade dos dados aqui definidos de acordo com nossas regras de negócio.

Passo 6

Nosso último passo esta relacionado com a capacidade de análise que esta nova ferramenta Classify Data nos permite fazer, tendo a disponibilidade de gerar um relatório contendo as informações referentes ao conjunto de classificação de dados que nós definimos no Passo 4, com isso, possibilitando estabelecer uma possível análise para posterior tomada de decisão no que se relacionada as colunas selecionadas como possíveis dados confidenciais ou dados organizacionais.

Para realizar este passo, vamos clicar no botão View Report (Exibir Relatório), procedimento que realizará o processamento e apresentação do relatório criado pelo Classify Data contendo o conjunto de informações relacionadas a nossa classificação de dados, conforme apresenta a Figura 6 abaixo:

Figura 6 – Data Classification Report – Relatório de Classificação de Dados.

Pronto, ai esta nosso relatório, simples, rápido e prático, nosso conjunto de classificação de dados apresentado, nos permitindo entender de forma gráfica os procedimentos de descoberta, classificação e rotulagem de dados.

Com isso chegamos ao final do post de número 20 da sessão Para que serve. Gostou?

Fale a verdade este post foi fácil, tranquilo? Não é mesmo!


Referências

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/relational-databases/security/sql-data-discovery-and-classification

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/sql-data-discovery-and-classification

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/dynamic-data-masking

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/encryption/always-encrypted-database-engine

Links

Caso você ainda não tenha acessado os posts anteriores desta sessão, fique tranquilo é fácil e rápido, basta selecionar um dos links apresentados a seguir:

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/01/02/19-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/12/15/18-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/11/24/17-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2017/10/01/16-para-que-serve/

Conclusão

Estamos vivendo um mundo cada vez mais tecnológico, conectado, rápido, evolutivo e muito agressivo no que se diz respeito ao valor de uma informação para nós usuário e principalmente para empresas.

Atender justamente a este conjunto de exigência diárias, satisfazendo também os órgãos mundiais em suas definições, normas e obrigações acabam exigindo de qualquer empresa um constante acompanhamento e cumprimento de deveres. Desta forma, a Microsoft esta se adequando uma nova realidade e preocupação que cresce a cada dia, como proteger de forma mundial os dados e futuras informações geradas a todo os momentos por cada um dos indivíduos e organizações existentes em nosso planeta, sabendo da importância de se respeitar as leis, normas e padrões organizacionais e governamentais.

Neste post, você conheceu pouco sobre como o Microsoft SQL Server esta preparado para atender estas leis, através da nova ferramenta adicionada internamente no Management Studio, chamada de Data Discovery and Classification, na qual nos permite através do recurso Classify Data estabelecer a classificação dos nossos dados armazenados em cada coluna existente em um banco de dados, e não somente isso, definir o nível de importância deste dado, como também, a sensibilidade do mesmo para ser apresentado ou envolvido em algum tipo de procedimento de acesso ou manipulação, visando garantir e fortalecer que esta dado deve ser tratado de forma diferenciada em comparação com um possível “dado comum”.

Sem dúvida uma grande ferramenta adicionada ao Microsoft SQL Server, que mostra o quanto a Microsoft e seus respectivos times de produto estão envolvidos preocupados em atender e respeitar todas as possíveis leis, normas e regras.

Agradecimentos

Mais uma vez obrigado por sua ilustre visita, sinto-me honrado com sua presença, espero que este conteúdo possa lhe ajudar e ser útil em suas atividades profissionais e acadêmicas.

Um forte abraço, até o próximo post da sessão Para que serve…..

Boa noite e uma ótima quinta – feira.

Até mais.

 

 

 

Dica do Mês – SQL Setup ToolSuite Introduction


Olá pessoal, muito boa tarde.

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

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

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

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

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

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


SQL Setup ToolSuite Introduction (1) – FixMissingMSI

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

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

SQL Setup ToolSuite Introduction (2) – Product Browser

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

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

Figura 2 – SQL Suíte ToolSetup Introduction – Product Browser.

SQL Setup ToolSuite Introduction (3) – SQL Registry Viewer

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

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

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

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

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

<>Service
WOW6432Node

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

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

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

Quer deixar a sua opinião? Compartilhar a sua preferência?

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

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


Referências

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

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

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

Posts Anteriores

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

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

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

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

Conclusão

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

Estas três novas ferramentas, são um pequeno pedaço existente do lado externo do Microsoft SQL Server que nos permite entender e analisar a grandeza do produto, não somente na sua capacidade de processamento e armazenamento de dados, mas sim no seu real tamanho, proporção de soluções e possibilidades de se contornar, corrigir e mitigar qualquer possibilidade de falha, perda de performance ou um simples erro durante o processo de instalação.

Foi pensando justamente neste cenário que estas novas ferramentas que formam a SQL Setup ToolSuite Introduction nos permite fazer, colentando informações de chaves de registro ou até mesmo identificar produtos instalados em nossas máquinas relacionados a o SQL Server.

Parece ser simples isso! Na verdade é algo muito além de um simples editor de texto para se montar uma query, é justamente um ambiente SGBD. Este é o universo do Microsoft SQL Server, criado a muito anos que esta sempre evoluindo, passando por transformações sem perder a sua essência.

Para os demais produtos que acreditam fazer o mesmo que ele, eu digo, sinto muito.

Agradecimentos

Quero deixar um agradecimento especial ao Team CSS SQL Server Engineers, profissionais do mais alto escalão e nível técnico, que a cada dia nos ajudam a conhecer e desvendar os diversos mistérios existentes nas versões e edições do Microsoft SQL Server.

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

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

Vai SQL Server, Vai SQL Server…..

Sucesso e até mais.

Short Scripts – Março 2017


Hoje é sexta – feira, sexta – feira…

Salve, salve comunidade e amantes de bancos de dados e SQL Server, Tudo bem? Mais uma final de semana próximo após uma longa semana de muito trabalho, se eu for falar de muito trabalho, sinceramente  esta semana foi complicada, repleta de novidades e muita troca de conhecimento.

Conforme o prometido no final de 2016, estou retornando com o primeiro post da sessão Short Scripts, sessão criada a alguns anos no meu blog que lentamente esta conseguindo ajudar diversos profissionais da área de banco de dados na busca por exemplos de códigos que possam solucionar ou elucidar na resolução de um determinado problema.

O post de hoje

Como já destaquei acima, este é o primeiro post de 2017 dedicado exclusivamente a sessão Short Scripts, na relação de scritps selecionados para hoje, você vai poder encontrar códigos relacionados com os seguintes assuntos:

  • Auditoria,
  • Comando Intersect,
  • Comando OpenQuery,
  • Comando Order By,
  • Datatype Char,
  • Datatype Int,
  • DMF Sys.dm_exec_sessions,
  • DMV Sys.system_internals_partitions,
  • DMV Sys.system_internals_allocation_units,
  • Função Substring,
  • Índices,
  • Informações sobre conexão de usuário,
  • Páginas de Dados,
  • Trigger, e
  • Variáveis.

Então mãos no teclado, a seguir apresento os códigos e exemplos selecionados para o Short Script – Março 2017. Vale ressaltar que todos os scripts publicados nesta sessão são devidamente testados antes de serem publicados, mas isso não significa que você pode fazer uso dos mesmo em seu ambiente de produção, vale sim todo cuidado possível para evitar maiores problemas. Fique a vontade para compartilhar, comentar, melhorar cada um destes códigos.

Short Scripts

— Short Script 1 – Realizando Auditoria in Live —

SELECT [Spid] = session_Id
, ecid
, [Database] = DB_NAME(sp.dbid)
, [User] = nt_username
, [Status] = er.status
, [Wait] = wait_type
, [Individual Query] = SUBSTRING (qt.text,
er.statement_start_offset/2,
(CASE WHEN er.statement_end_offset = -1
THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), qt.text)) * 2
ELSE er.statement_end_offset END –
er.statement_start_offset)/2)
,[Parent Query] = qt.text
, Program = program_name
, Hostname
, nt_domain
, start_time
FROM sys.dm_exec_requests er
INNER JOIN sys.sysprocesses sp ON er.session_id = sp.spid
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(er.sql_handle)as qt
WHERE session_Id > 50              — Ignore system spids.
AND session_Id NOT IN (@@SPID)     — Ignore this current statement.
ORDER BY 1, 2
Go

— Short Script 2 – Utilizando comando Intersect com Datatypes Char e Int —

Create Table #A (x Char(2));
Go
Insert Into #A Values (‘1’);
Insert Into #A Values (‘6’);
Insert Into #A Values (‘2’);
Insert Into #A Values (‘3’);
Insert Into #A Values (‘5’);
Insert Into #A Values (‘5’);
Insert Into #A Values (‘6’);
Insert Into #A Values (‘9’);
Go
Create Table #B (M BigInt);
Go
Insert Into #B Values(5);
Insert Into #B Values(5);
Insert Into #B Values(6);
Insert Into #B Values(7);
Insert Into #B Values(7);
Go
— (Select #1)
SELECT x AS ‘Select #1’ FROM #A
INTERSECT SELECT M FROM #B
Go
— (Select #2)
SELECT DISTINCT(x) AS ‘Select #2’
FROM #A LEFT OUTER JOIN #B
ON #A.x = #B.M
Go
— (Select #3)
SELECT DISTINCT(x) AS ‘Select #3’
FROM #A LEFT OUTER JOIN #B
ON #A.x = #B.M
Go
— (Select #4)
SELECT DISTINCT(x) AS ‘Select #4’
FROM #A INNER JOIN #B
ON #A.x = #B.M
Go
— (Select #5)
SELECT x AS ‘Select #5’
FROM #A INNER JOIN #B
ON #A.x = #B.M
Go
— Short Script 3 – Utilizando comando OpenQuery com variáveis —
— Valores Básicos —
DECLARE @TSQL varchar(8000), @VAR char(2)
SELECT  @VAR = ‘teste’
SELECT  @TSQL = ‘SELECT * FROM OPENQUERY(MeuLinkedServer,”SELECT * FROM MinhaTabela WHERE User = ””’ + @VAR + ”””’)’
EXEC (@TSQL)
Go
— Query Complexa —
DECLARE @OPENQUERY nvarchar(4000), @TSQL nvarchar(4000), @LinkedServer nvarchar(4000)
SET @LinkedServer = ‘MyLinkedServer’
SET @OPENQUERY = ‘SELECT * FROM OPENQUERY(‘+ @LinkedServer + ‘,”’
SET @TSQL = ‘SELECT au_lname, au_id FROM pubs..authors”)’
EXEC (@OPENQUERY+@TSQL)
— Use o Sp_executesql procedimento armazenado —
DECLARE @VAR char(2)
SELECT  @VAR = ‘CA’
EXEC MyLinkedServer.master.dbo.sp_executesql
N’SELECT * FROM pubs.dbo.authors WHERE state = @state’,
N’@state char(2)’,
@VAR
Go
— Short Script 4 – Realizando order by com base na função SubString —
Declare @Tabela Table
(Codigo VarChar(15))
Insert Into @Tabela Values(‘191-XXX-003’)
Insert Into @Tabela Values(‘192-XXX-003’)
Insert Into @Tabela Values(‘193-XXX-003’)
Insert Into @Tabela Values(‘194-XXX-003’)
Insert Into @Tabela Values(‘195-XXX-003’)
Insert Into @Tabela Values(‘191-XXX-001’)
Insert Into @Tabela Values(‘192-XXX-001’)
Insert Into @Tabela Values(‘193-XXX-001’)
Insert Into @Tabela Values(‘194-XXX-001’)
Insert Into @Tabela Values(‘195-XXX-001’)
Insert Into @Tabela Values(‘191-XXX-002’)
Insert Into @Tabela Values(‘192-XXX-002’)
Insert Into @Tabela Values(‘193-XXX-002’)
Insert Into @Tabela Values(‘194-XXX-002’)
Insert Into @Tabela Values(‘195-XXX-002’)
Select * from @Tabela
Order By SubString(codigo,Len(Codigo)-2,3) Asc
Go
— Short Script 5 – Monitorando querys em execução —
SELECT
DES.SESSION_ID,
DES.CPU_TIME,
DES.READS,
DES.WRITES,
DES.LOGICAL_READS,
DES.ROW_COUNT,
DER.SESSION_ID,
DES.STATUS,
DES.HOST_NAME,
DES.PROGRAM_NAME,
DES.LOGIN_NAME,
DES.ORIGINAL_LOGIN_NAME,
DEC.CLIENT_NET_ADDRESS,
DEC.AUTH_SCHEME,
DEC.NET_TRANSPORT,
SUBSTRING(T.[TEXT], DER.[STATEMENT_START_OFFSET] / 2,
COALESCE(NULLIF(DER.[STATEMENT_END_OFFSET], – 1) / 2, 2147483647)) AS COMANDO
FROM
SYS.DM_EXEC_SESSIONS AS DES
INNER JOIN SYS.DM_EXEC_REQUESTS DER
ON DER.BLOCKING_SESSION_ID = DES.SESSION_ID
INNER JOIN SYS.DM_EXEC_CONNECTIONS DEC
ON DEC.SESSION_ID = DES.SESSION_ID
INNER JOIN SYS.DM_EXEC_REQUESTS DER2
ON DER2.SESSION_ID = DES.SESSION_ID
CROSS APPLY SYS.DM_EXEC_SQL_TEXT(DER.[SQL_HANDLE]) AS T
GO
— Short Script 6 – Identificando tabelas e suas respectivas páginas de dados —
— Exemplo 1: —
SELECT P.partition_id,
OBJECT_NAME(P.object_id) As ObjectName,
U.allocation_unit_id,
SU.First_Page,
SU.Root_Page,
SU.First_IAM_Page
From Sys.Partitions As P INNER JOIN Sys.Allocation_Units As U
ON P.hobt_id = U.container_id
Inner Join Sys.system_internals_allocation_units SU
On u.allocation_unit_id = su.allocation_unit_id
Go
— Exemplo 2: —
SELECT SIP.partition_id,
OBJECT_NAME(SIP.object_id) As ObjectName,
sip.rows,
SU.First_Page,
SU.Root_Page,
SU.First_IAM_Page
From Sys.system_internals_partitions As SIP Inner Join Sys.system_internals_allocation_units SU
On sip.partition_id = su.allocation_unit_id
Go
— Short Script 7 – Identificando índices com Escrita Excessiva —
— Quantidade de Índices com Escrita Excessiva em comparação a leitura —
SELECT  OBJECT_NAME(s.object_id),
i.name,
i.type_desc
FROM    sys.dm_db_index_usage_stats s WITH ( NOLOCK ) Inner JOIN sys.indexes i WITH (NOLOCK)
ON s.index_id = i.index_id
AND s.object_id = i.object_id
WHERE OBJECTPROPERTY(s.[object_id], ‘IsUserTable’) = 1
AND s.database_id = DB_ID()
AND s.user_updates > ( s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups )
AND s.index_id > 1
Go
— Quantidade de Índices com Escrita Excessiva —
SELECT  COUNT(*)
FROM    sys.dm_db_index_usage_stats s WITH ( NOLOCK )
WHERE   OBJECTPROPERTY(s.[object_id], ‘IsUserTable’) = 1
AND s.database_id = DB_ID()
AND s.user_updates > ( s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups )
AND s.index_id > 1
Go
— Short Script 8 – Identificando o espaço ocupado por conexões em uso —
SELECT A.session_id,
B.host_name, B.Login_Name ,
(user_objects_alloc_page_count + internal_objects_alloc_page_count)*1.0/128 as TotalalocadoMB,
D.Text
FROM sys.dm_db_session_space_usage A Inner JOIN sys.dm_exec_sessions B
ON A.session_id = B.session_id
Inner JOIN sys.dm_exec_connections C
ON C.session_id = B.session_id
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(C.most_recent_sql_handle) As D
WHERE A.session_id > 50
and (user_objects_alloc_page_count + internal_objects_alloc_page_count)*1.0/128 > 100 — Ocupam mais de 100 MB
ORDER BY totalalocadoMB desc
COMPUTE sum((user_objects_alloc_page_count + internal_objects_alloc_page_count)*1.0/128)
Go
— Short Script 9 – Obtendo a diferença de datas entre registro anterior e o próximo registro —
Create Table Datas
(ID Int Identity(1,1),
DataInicio Date,
DataFinal Date)
Go
Insert Into Datas Values (GETDATE(), GETDATE()+30)
Insert Into Datas Values (GETDATE()+1, GETDATE()+20)
Insert Into Datas Values (GETDATE()+2, GETDATE()+10)
Insert Into Datas Values (GETDATE(), GETDATE()+5)
Go
— Exemplo 1 —
Select I.ID, I.DataInicio, F.DataFinal,
DateDiff(D, I.DataInicio, F.DataFinal) As Intervalo
From Datas I Left Join Datas F
On I.ID = F.ID + 1

Go

— Exemplo 2 —
SELECT
[current].Id,
[current].Time CurrentValue,
[next].Time          NextValue
FROM #temp AS [current] LEFT JOIN #temp AS [next]
ON [next].Id = (SELECT MIN(Id) FROM #temp

                                 WHERE Id > [current].Id)
Go
— Short Script 10 – Criando um trigger condicional —
–Criando a Table de Novos Produtos–
Create Table NovosProdutos
(Codigo Int Identity(1,1),
Descricao VarChar(10))
–Criando a Table de Histórico Novos Produtos–
Create Table HistoricoNovosProdutos
(Codigo Int,
Descricao VarChar(10))
Go
–Inserindo valores —
Insert Into Novosprodutos Values(‘Arroz’)
Insert Into Novosprodutos Values(‘Arroz1’)
Insert Into Novosprodutos Values(‘Arroz2’)
Insert Into Novosprodutos Values(‘Arroz3’)
Go
–Criando a Trigger para controle de histórico–
Create TRIGGER T_Historico
ON NovosProdutos
for update
AS
IF (Select Descricao from Inserted) <> (Select Descricao from Deleted)
BEGIN
INSERT Into HistoricoNovosProdutos (Codigo, Descricao)
SELECT Codigo, Descricao FROM INSERTED
END
Go
–Fazendo os teste —
Update NovosProdutos
Set Descricao=’Arroz 4′
Where Codigo = 1
Go
Update NovosProdutos
Set Descricao=’Arroz1′
Where Codigo = 2
Go
Select * from NovosProdutos
Go

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


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

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

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

Links

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

Agradecimento

Mais uma vez obrigado por sua visita, um forte abraço…

Nos encontramos em breve nos próximos posts desta e outras sessões do meu blog, valeu.

#11 – Para que serve


Boa tarde, boa tarde, boa tardeeeeee…..

Tudo bem pessoal?

Hoje 16 de Dezembro, data inesquecível para qualquer corinthiano, estamos completando mais um aniversário da fantástica e memorável conquista do Mundial de Clubes da Fifa, melhor dizendo o Bi-Campeonato Mundial de Clubes em 2012.

Fico honrado com a sua ilustre visita, seja bem – vindo mais uma vez ao meu blog, espero que você consiga encontrar o que esta procurando ou algo que possa lhe agradar.

Este é mais um post da sessão Para que serve, lançada no início de 2016 e que esta chegando ao post de número 11, isso mesmo estamos no décimo primeiro post dedicado a esta sessão que aos poucos esta conseguindo se tornar uma referência de conhecimento diferenciado no meu Blog.

Após esta tradicional saudação, chegou a hora de falar sobre o #11 – Para que serve de hoje, tenho a certeza que você vai gostar….


Introdução

Como você já deve ter percebido os posts relacionados a esta sessão tem o objetivo de apresentar ou até mesmo em outros casos demonstrar como exemplos de código, aplicativos, utilitários, entre outros elementos envolvidos a banco de dados ou gerenciadores de bancos de dados dentro eles o Microsoft SQL Server podem ser utilizados para se obter uma possível solução de um problema, como em outros casos orientar na sua forma de utilização.

Para o post de hoje vou destacar um script que utilizei no decorrer desta semana, na área de uma determinada aplicação, o mesmo não foi a solução do meu problema, mas ajuda de forma considerável.

Basicamente a minha necessidade era identificar ao longo de um período de tempo quais tipos de objetos estavam gerando e acumulando cache em uma instância de banco de dados Microsoft SQL Server 2014, foi justamente para este cenário que de maneira direta realizei o uso da DMF – Dynamic Management Function – sys.dm_exec_cached_plans implementada a partir da versão 2008 do Microsoft SQL Server.

Sys.dm_exec_cached_plans

Esta foi uma das primeiras DMF adicionadas pelo time de desenvolvimento do Microsoft SQL Server na versão 2008, onde a Microsoft introduziu uma nova forma de gerenciamento um servidor ou instância de Banco de Dados.

A sys.dm_exec_cachec_plan tem como finalidade principal retornao conjunto de linhas relacionadas para cada plano de consulta armazenada em cache mantido em memória no SQL Server, possibilitando assim uma execução do conjunto de recursos que necessitam destes objetos de forma mais rápido e simplificada.

Você pode usar essa função de gerenciamento dinâmico para encontrar e identificar dados em tempo real relacionados a:

  • Cached Query Plans;
  • Cached Query Text;
  • Quantidade de memória usada pelo plan cached; e
  • Quantidade de reutilização de plan cached.

Para muitos profissionais, a sys_dm_exec_cached_plans é considerada uma das DMFs mais fácies e práticas para ser utilizada em atividades de análise e manutenção de um banco de dados, devido principalmente por possuir uma sintaxe simples que não requer parâmetros adicionais no momento da sua execução.

#11 Para que serve – Identificando os tipos de cache e quantidade armazenada no Query Plan —

Agora que conhecemos um pouco do que esta relacionada com este post, vamos então conhecer este script que poderá nos ajudar a obter todas as possíveis informações relacionadas aos tipos de cache e demais dados relacionados com esta importante área de armazenamento em memória do Microsoft SQL Server.

Para isso vamos utilizar o Bloco de Código apresentado a seguir, que demonstra como a sys_dm_exec_cached_plans pode ser utilizada:

– Bloco de Código —

sys_dm_exec_cached_plans

Realizando uma rápida análise, fica fácil observar que o uso desta DMF realmente é muito simples, como também, trata-se de um bloco de código com um nível de complexidade muito pequena, onde estamos fazendo uso do conjunto de colunas existente na própria DMF.

A parte mais complexa do código esta relacionado a contagem do total de planos gerados e armazenados em cached para cada tipo de recurso, em conjunto com o total em megabytes ocupado em memória pelo mesmo. Vale ressaltar que este bloco de código foi testado e validado a partir da versão 2008 e demais versões: R2, 2012, 2014 e também 2016.

Após executarmos o bloco de código apresentando anteriormente, o Management Studio deverá retornar um conjunto de colunas e valores similares ao apresentado na Figura 1 apresentada abaixo:

sys_dm_exec_cached_plans-2Figura 1 – Relação de tipos de cache e suas respectivas quantidades armazenadas e memória ocupada.

Agora fica mais fácil notar a existência das colunas Cache TypeTotal Plans e Total MBs, são justamentes estas as colunas que nos permitem encontrar as informações relacionadas aos tipos de cache, total de planos armazenados e espaço ocupado em memória em nosso servidor ou instância de bancos de dados Microsoft SQL Server.

Falando um pouco sobre estas três colunas é possível observar:

Cache Type: Esta coluna apresenta os tipos de cache identificados pela sys_dm_exec_cached_plans.

Total Plans: Retorna a quantidade de Plan Cached armazenadas em tempo real para os respectivos tipos de cache coletados na sys_dm_exec_cached_plans.

Total MBs: Apresenta a quantidade de memória ocupada para cada Cache Type identificados pela sys.dm_exec_plans, sendo este valor correspondente ao total armazenado ao longo do tempo de execução da instância ou servidor de banco de dados, com base, no último processo de reinicialização.

Acredito que agora ficou bem mais fácil entender os dados retornados após o processamento do bloco de código, como também, o que esta DMF pode nos oferecer de recursos em um momento de análise mais aprofundada do uso dos tipos de cached.

Referências

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms187404.aspx

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms189488.aspx

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms179875.aspx

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms189747.aspx

Links

Caso você ainda não tenha acessado os posts anteriores desta sessão, fique tranquilo é fácil e rápido, basta selecionar uns dos links apresentados a seguir:

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/11/15/10-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/10/08/09-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2016/08/06/07-para-que-serve/

Conclusão

Administrar um banco de dados não é uma tarefa das mais complicadas do mundo, mas quando se referimos em administratar um servidor de banco de dados ou conjunto de servidores de bancos de dados o cenário com certeza muda bastante.

Foi pensando neste tipo de situação que compartilhei com vocês hoje este script no #11 – Para que serve, que apresenta como podemos de maneira fácil, rápida, segura e muito prática encontrar informações relacionadas aos tipos de cache existentes no Microsoft SQL Server, suas respectivas quantidades armazenadas e principalmente o espaço ocupado.

Esta não é uma atividade que você vai realizar todos os dias, particularmente falando, foram poucas as vezes que tive a real necessidade de mergulhar mais a fundo nesta parte de uma instância ou servidor de banco de dados, mas sempre vale a pena conhecer, saber que este de funcionalidade existe e pode ser utilizada de forma rápida e prática.

Agradecimentos

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

Aproveitando este final de ano, quero lhe desejar um Feliz Natal e Próspero Ano Novo.

Nos encontramos em breve, até lá…..

Dica do Mês – SQL Server 2016 – Obtendo informações sobre o cache de execução de funções


Pessoal, boa tarde.

Tudo bem? Estou retornando com mais um post dedicado a sessão Dica do Mês, este é o post de número 10 dedicado de forma exclusiva a esta sessão.

Recentemente alguns dos leitores do meu blog, fizeram alguns comentários e sugestões pedindo para que eu fosse um pouco mais objetivo no conteúdo e procurando organizar melhor a estrutura do post.

Quero dizer a todos que sugestões, críticas, comentários, enfim tudo é sempre muito bem vindo e estou ainda procurando estabelecer um padrão. No post de hoje, já começo a apresentar um pouco do layout e organização que pretenso manter para os próximos posts.

Então vamos lá, seja bem vindo a mais um Dica do Mês!!!


Introdução

Um das principais atividades de um DBA (Database Administrator) é cuidar e selar para vida de seus servidores e bancos de dados. Mas por diversas situações em alguns momentos algo pode fugir do controle ou simplesmente começar a funcionar de uma maneira diferente da qual estava sendo executado.

Isso também pode acontecer com o Microsoft SQL Server e seus recursos programavéis, dentre eles aqueles que os desenvolvedores tendem a criar para atender necessidades específicas em seus projetos.

Para tais recursos como: Stored Procedure, Triggers, Functions o Microsoft SQL Server apresenta uma infinidade de funcionalidades que permitem a cada versão ou até mesmo atualização serem implementados de maneiras e formas distintas, situação muito comum de se encontrar.

O post de hoje trata justamente uma situação muito corriqueira de se encontrar dentro de um ambiente de banco de dados, no qual estamos fazendo uso de user functions e precisamos de alguma maneira descobrir se esta função esta gerando algum tipo de mudança de comportamento durante ou após sua execução, estou me referindo as chamadas estatísticas de execução.

Problema

Em diversos momentos temos a necessidade obter informações sobre as estatísticas de processamento por parte de um determinado recurso que o Microsoft SQL Server possa estar processando ou tenha sido processado, até o Microsoft SQL Server 2000 essa uma tarefa muito árdua ou praticamente impossível de ser realizada de maneira rápida, cenário que começou a mudar um pouco de comportamento a partir do Microsoft SQL Server 2005.

Solução

A partir da versão 2005 a Microsoft introduziu o conceito de visões de sistemas que permitiam coletar dados estatísticos de execução de querys, posteriormente melhorado no Microsoft SQL Server 2008 a partir da adição do recurso de DMV – Dynamic Management Views, onde tinhamos a possibilidade de rastrear e encontrar informações sobre Stored Procedures e Triggers, através das DMVs:

Onde respectivamente estas DMVs, permitiam obter informações sobre os dados de execução de Stored Procedures e Triggers executadas.

Agora na versão 2016 a Microsoft introduziu no novo SQL Server uma nova DMV, chamada sys.dm_exec_function_stats, que nos permite obter informações sobre os dados estatísticos de processamento e execucação de uma user function.

Vamos então colocar a “mão na massa” ou melhor nos teclados e executar o exemplo apresentando abaixo para que possamos entender como esta nova dmv poderá nos ajudar.

Exemplo

Para que possamos realizar este cenário de exemplo vou utilizar o Microsoft SQL Server 2016 Express em conjunto com o banco de dados de exemplo Microsoft SQL Server 2016 Adventure Works disponibilizados nos seguinte link: https://www.microsoft.com/download/details.aspx?id=49502

Dando continuidade vamos executar o primeiro bloco de código, denominado Bloco de Código 1.

— Bloco de Código 1 —

bloco-de-codigo-1

 

Não se precoupe com a lógica aplicada ao código, o importante é que você observe a existência de três user functions existentes dentro do banco de dados AdventureWorks2016, sendo elas:

  • dbo.ufnGetStock;
  • dbo.ufnGetProductDealerPrice; e
  • dbo.ufnGetProductStandardCost.

Agora que nosso bloco de código 1 foi executado o Microsoft SQL Server através do Database Engine em conjunto com Execution Plan, deve ter criado para nosso select e principalmente as functions utilizadas dentro um cache de execução contendo as informações sobre o processamento realizado e o quanto custou para executar cada function envolvida neste código.

E justamente neste momento que poderemos fazer uso da nova DMV sys.dm_exec_function_stats para obter os principais indicadores estatísticos coletados através do cache criado pelo SQL Server com base no bloco de código 1. Vamos então executar o Bloco de Código 2 apresentado abaixo.

— Bloco de Código 2 —

bloco-de-codigo-2

Observe que além da sys.dm_exec_function_stats estamos utilizando em conjunto a sys.dm_exec_sql_text que nos permite obter mais detalhes sobre o código do objeto programado executado, neste caso as functions apresentadas anteriormente.

A Figura 1 apresentada abaixo ilustra a relação de dados estatísticos armazenando no cache de execução do database engine e coletados através da  sys.dm_exec_function_stats:

figura1-sys-dm_exec_function_statsFigura 1 – Dados estatísticos de processamento das functions utilizadas no bloco de código 1.

Referências

Conclusão

Como de costume a cada nova versão ou atualização a Microsft esta apresentando diversas inovações e melhorias no Microsoft SQL Server.

Isso não foi diferente na versão 2016 que agora através da nova DMV sys.dm_exec_function_stats nos permite obter informações estatísticas de processamento de nossas functions armazenadas em cache.

Desta forma, temos a possibilidade de analisar estes dados e permitir ter uma melhor análise de processamento por parte das aplicações que necessitam fazer uso de functions, com certeza este recurso será muito importante e de extrema utilidade para qualquer profissional da área de banco de dados e desenvolvimento.

Agradecimentos

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

Até mais.

Material de Apoio – Abril – 2013


Salve, salve, comunidade.

Começo de mais um mês, nossa já estamos em Abril, meu deus como o tempo passa rápido.

Pois bem, como de costume estou de volta com mais uma relação referente aos meus Materiais de Apoio.

10:18 – Log renomeado.

Na relação de Hoje, vou disponibilizar Scripts e Códigos de Exemplo sobre:

  • Transaction Log;
  • Liberação de Permissões;
  • Buffers e Cache de Memória;
  • Operadores Exists e Not Exists;
  • Permissão Grant All Privileges;
  • Database Snapshot;
  • Retornando Valores por extenso através de uma Stored Procedure;
  • Set Page_Verify – None e CheckSum, entre outros.

Segue abaixo a relação de arquivos, por padrão renomeados com a extensão .doc para garantir a compatibilidade com a plataforma WordPress.com

Exemplo – Leitura – Transaction Log.sql

Exemplo – Liberando Permissão Grant para tables.sql

Exemplo – Limpando Buffer e Cache de Memória.sql

Exemplo – Operadores – Exists – Not Exists.sql

Exemplo – Permissão – Grant All Privileges.sql

Exemplo – Restaurando – Database Snapshot.sql

Exemplo – SP – Retornando Valor Por Extenso.sql

Exemplo – Tempo restante para finalizar execução do backup.sql

Exemplo – Trabalhando – Begin Transaction + Commit Transaction.sql

Exemplo – Utilizando – Operador – Cross Apply.sql

Exemplo – Utilizando – Select + Case When.sql

Exemplo – Utilizando – Set Page_Verify – None ou CheckSum.sql

Exemplo – Utilizando Função – Db_Name() e User_Name().sql

Exemplo – Utilizando função – Row_Number.sql

Após o download dos arquivos, basta remover a extensão .doc mantendo a extensão .sql. Todos os Scripts foram testados no Microsoft SQL Server 2008 e Microsoft SQL Server 2008 R2.

Fique a vontade para compartilhar este material com seus amigos, colegas e contatos profissionais e acadêmicos.

Agradeço a sua visita, fique a vontade para dividir sua opinião sobre este post.

Nos encontramos em breve.

Até mais.