Script Challenge – 15 – A resposta….

Boa tarde, pessoal…

Tudo bem? Seja mais uma vez muito bem vindo ao meu blog, mais especificamente ao post que apresenta a resposta para o Script Challenge – 2018 – Post 15, publicado em fevereiro de 2019, sendo este respectivamente o terceiro post após o retorno desta desafiadora sessão em meu blog denominada Script Challenge (Script Desafiador ou Desafio do Script) como queiram traduzir.

Espero que você já tenha ouvido falar desta sessão ou acessado alguns dos posts publicados na mesma, caso ainda não tenha feito, fique tranquilo você vai encontrar no final deste post uma pequena relação contendo os últimos desafios lançados e seus respostas.

Vamos então falar um pouco mais sobre o último desafio, estou me referindo ao Script Challenge 14, desta forma, seja bem vindo a mais um post da sessão Script Challenge.

Script Challenge 15

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

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

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

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

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

Mas para te ajudar mais um pouco vou apresentar a Figura 1 que contem todo código Transact-SQL utilizado neste desafio, contendo trechos ou partes de código ocultas, procedimento que realizei no post que contempla o lançamento deste desafio como forma de aumentar o nível de dificuldade:

Figura 1 – Código Transact-SQL apresentado no Script Challenge 15.

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

A resposta

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

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

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

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

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

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

Use Master
Go

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

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

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

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

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

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

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

Sua Participação

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

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

Referências

Agradecimentos

Obrigado por sua visita, espero que este conteúdo aqui apresentado como um possível “desafio” possa ser útil e ao mesmo tempo prover conhecimento, aprendizado ou mostrar recursos e problemas existentes no Microsoft SQL Server que as vezes parecem não ter uma resposta.

Um forte abraço nos encontramos em breve nas demais sessões e especialmente em outubro de 2019 em mais um post da sessão Script Challenge.

Até mais….

Material de Apoio – Junho 2019

Olá, muito boa tarde….

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

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

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

O post de hoje

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

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

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

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

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

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

Material de Apoio

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Links

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

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

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

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

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

Agradecimento

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

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

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

Valeu.

Versão 8.2 do Microsoft SQL Server Migration Assistant disponível

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

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

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

A versão 8.2 inclui o suporte para:

Migração do MySQL 4.1 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance.
Migração do Access 97 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance.
Migração do SAP Adaptive Server Enterprise (ex-Sybase) 11.9 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance.
Migração do Oracle Database 9.0 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB, Azure SQL Data Warehouse e Azure SQL Database Managed Instance.
Migração do IBM DB2 9.0 e 10.0 no z/OS e das versões 9.7 e 10.1 no Linux/Unix/Windows para o SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017,SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance.

Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.2

Baixe o Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.2:

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

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

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

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

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

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

Recursos adicionais

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

Short Scripts – Junho 2019

Olá boa tarde, tudo bem?

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

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

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

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

O post de hoje

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

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

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

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

Short Scripts

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

Create Table Car
(N_state varchar(20),
City varchar (20),
Cars int)
Go

Insert Into Car
values(‘California’, ‘Los Angeles’,1000),
(‘Ohio’, ‘Columbus’, 300), (‘Texas’, ‘Austin’,400),
(‘Florida’, ‘Miami’,800), (‘Florida’, ‘Orlando’,200)
Go

— Estourando o erro, quantidade de colunas retornadas não atende a quantidade de colunas declaradas —
Select *,
(Select sum(case
when c1.N_state=c2.N_state Then cars
else 0 end)
from car c2) as bb
from car c1

— Exemplo 1 – Utilizando CTE – Contornando o erro —
;with CTE
As
(
Select *, (Select sum(cars) from car) as bb
from car)
Select *, cars, bb, cars/bb as cc from cte
Go

— Exemplo 2 – Select com a cláusula Over() ––
Select *, sum(cars) over (partition by N_state) as bb
from car c1

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

CREATE TABLE Strings

(String1 varchar(5),
String2 varchar(10),
String3 varchar(5),
String4 varchar(10))
Go

INSERT INTO dbo.Strings (String1, String2, String3, string4)
VALUES(‘Hello’,NULL,NULL,’Goodbye’)
Go

SELECT ISNULL(String1, String2) AS Expr1,
COALESCE(String1, String2) AS Expr2,
ISNULL(String3, String4) AS Expr3,
COALESCE(String3, String4) AS Expr4
FROM Strings
Go

— Short Script 3 – Obtendo taxas de fragmentação de tabelas antes e depois de um Rebuild —

Select object_name(ddips.object_id) As ‘Tabela’,
si.name As ‘Índice’,
convert(decimal(5,2),isnull(ddips.avg_fragmentation_in_percent,0)) As ‘% Média de Fragmentação’,
ddips.page_count As ‘Páginas’,
ddips.compressed_page_count As ‘Páginas compactadas’,
ddips.record_count As ‘Registros’,
ddips.ghost_record_count As ‘Registros Fantasmas’
From sys.dm_db_index_physical_stats(db_id(), object_id(‘queimadas2018’),null, null, ‘detailed’) ddips Inner Join sys.indexes si
on si.object_id = ddips.object_id
Where ddips.avg_fragmentation_in_percent > 0
Go

— Short Script 4 – Utilizando as diretivas Set ArithAbort, Set Ansi_Warnings —

SET ARITHABORT Off
SET ANSI_WARNINGS Off
GOPRINT ‘Setting ARITHIGNORE ON’
GO

— SET ARITHIGNORE ON and testing.
SET ARITHIGNORE On;

SELECT 1 / 0 AS DivideByZero
GO

SELECT CAST(256 AS TINYINT) AS Overflow
GOPRINT ‘Setting ARITHIGNORE OFF’
GO

— SET ARITHIGNORE OFF and testing.
SET ARITHIGNORE OFF
GO

SELECT 1 / 0 AS DivideByZero
GO

SELECT CAST(256 AS TINYINT) AS Overflow
GO

SET ARITHIGNORE On
SET ARITHABORT Off
SET ANSI_WARNINGS Off

SELECT 1/0 AS test
Go

— Short Script 5 – Utilizando DataType UniqueIdentifier em conjunto com a função NewID() —

— Exemplo 1 —
Create Table T1
(Codigo UniqueIdentifier Primary Key,
Descricao varchar(100))
Go

Insert Into T1 (Codigo, Descricao)
Values (NewId(), ‘Oi’),
(NewId(), ‘Testando’)
Go

Select * From T1
Go

— Exemplo 2 —
Create Table T2
(Codigo UniqueIdentifier Primary Key Default NewSequentialID(),
Descricao varchar(100))
Go

Insert Into T2 (Descricao)
Values ( ‘Oi’),
(‘Testando’)
Go

Select * From T2
Go

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

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

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

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

Links

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

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

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

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

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

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

Agradecimento

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

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

Um forte abraço, saúde e paz.

Até mais.

Dica do Mês – Analisando o comportamento do comando DBCC CleanTable.

Olá, bom dia. Tudo bem?

O frio já chegou na sua região? Aqui em São Roque, interior de hoje esta manhã esta sendo considerada até o presente momento a mais fria do ano (eu particularmente adoro o frio).

Fico extremamente contente e honrado com a sua visita ao meu blog, mesmo com todo este frio ter a sua presença aqui é muito importante, ainda mais neste post da sessão Dica do Mês, a qual foi criada á alguns anos com objetivo de compartilhar algo que possa ser considerada como uma dica ou melhores práticas para se trabalhar na área de banco de dados, mais especificamente falando relacionadas ao Microsoft SQL Server.

Posso dizer que o post de hoje é algo bastante simples, vamos conhecer um pouco mais sobre um dos mais tradicioais comandos pertencentes a categoria DBCC – Database Command Console existente no Microsoft SQL Server desde suas versões iniciais.

Estou me referindo ao comando DBCC CleanTable, considerado por muitos DBAs o “Veja, aquele produto de limpeza que utilizamos para tirar a gordura dos fogões e panelas”, ele faz basicamente isso em nossas tabelas. No decorrer deste post vou tentar mostrar como Podemos fazer isso.

Sendo assim, sem mais delongas, vamos em frente, vou tentar mitigar a sua curiosidade e ao mesmo também satisfazer os meus objetivos. Seja bem-vindo ao post – Dica do Mês – Analisando o comportamento do comando DBCC Clean Table.

Introdução

O Microsoft SQL Server apresenta em sua galeria de comandos um conjunto muito particular e exclusivo denominado DBCC – Database Command Console em uma possível tradução para o Português “Comandos de Console de Banco de Dados“, pois bem, este conjunto com categoria de comandos é composta por uma relação bem interessante e diversificada que nos permite fazer uso em diversos cenários, dentre eles por exemplos os comandos: DBCC CheckDB ou DBCC ShrinkFile, ambos muito conhecidos pelos DBAs e Administradores de Banco de Dados, caso você ainda não conheça, com certeza em algum momento terá a oportunidade.

Como já destaquei nesta relação exclusiva de comandos, podemos se deparar com um deles que nos permite aplicar sem qualquer tipo de alteração de configuração, ou mudanças drásticas na estrutura de nosso banco de dados, o que chamamos de remover a gordura de nossas tabelas, talvez você não consiga ou não esteja entendendo o que eu estou definindo como “gordura”, na verdade me refiro por exemplo a aquelas colunas do tipo de dados VarChar, criadas inicialmente em nossas tabelas, mas que ao longo do tempo se tornam colunas praticamente consideradoras espúrias (algo sem sentido ou desnecessário), é ai que entra o nosso amigo DBCC CleanTable, ele tem um papel único e específico justamente para este tipo de cenário, que daqui a pouco eu vou demonstrar, mas antes vamos conhecer um pouquinho sobre este comando.

DBCC CleanTable

Adicionado ao Microsoft SQL Server a partir da edição 2008, o comando DBCC CleanTable possui como papel principal a capacidade de recuperar e liberar o espaço ocupado por colunas existentes em uma tabela consideradas colunas com comprimento variável quando utilizam os seguintes tipos de dados:

Varchar;
Nvarchar;
Varchar(max);
Nvarchar(max);
Varbinary;
Varbinary(max);
Text;
Ntext;
Image;
Sql_variant; e
XML.

Ele recupera espaço anteriormente ocupado por um destes tipos de dados, depois que uma coluna de comprimento variável é descartada, mas não recupera espaço depois que uma coluna de comprimento fixo é descartada.

Mesmo não tem a capacidade de recuperar o espaço ocupado em disco logo após este limpeza na estrutura da tabela, o comando DBCC CleanTable, pode ajudar a melhorar ou até mesmo zerar taxas de fragmentação que possam estar sendo apresentadas justamente em uma tabela devido a utilização destas colunas com comprimentos variáveis.

Considerações

As colunas descartadas forem armazenadas em linha, DBCC CLEANTABLE recuperará espaço da unidade de alocação IN_ROW_DATA da tabela.
Quando as colunas forem armazenadas fora de linha, o espaço será recuperado da unidade de alocação LOB_DATA ou ROW_OVERFLOW_DATA, dependendo do tipo de dados da coluna descartada.Se o espaço recuperado de uma página ROW_OVERFLOW_DATA ou LOB_DATA resultar em uma página vazia, DBCC CLEANTABLE removerá a página. DBCC CLEANTABLE executa como uma ou mais transações.
O espaço recuperado de uma página ROW_OVERFLOW_DATA ou LOB_DATA resultar em uma página vazia, DBCC CLEANTABLE removerá a página. DBCC CLEANTABLE executa como uma -ou mais transações.
Caso não especificado um tamanho de lote, o comando processará a tabela inteira em uma transação e a tabela será bloqueada exclusivamente durante a operação. Para algumas tabelas grandes, o comprimento da única transação e o espaço do log requeridos podem ser muito grandes. Se um tamanho de lote for especificado, o comando executará em uma série de transações, cada qual incluindo o número especificado de linhas.
O comando DBCC CLEANTABLE não pode ser executado como uma transação dentro de outra transação. Essa operação é totalmente registrada. Não há suporte para DBCC CLEANTABLE para uso em tabelas do sistema, tabelas temporárias ou a parte do índice columnstore xVelocity de memória otimizada de uma tabela.

Evite utilizar

O comando DBCC CLEANTABLE não deve ser executado como uma tarefa de manutenção de rotina. Ao invés disso, utilize o DBCC CLEANTABLE depois de fazer mudanças significativas em colunas de comprimento variável em uma tabela ou exibição indexada e necessita recuperar o espaço sem-uso (considerada como área não alocada) prontamente.

Alternativas para o uso do DBCC CleanTable

Uma das possíveis alternativas quando desejamos recuperar o espaço ocupado por colunas de comprimemto variável aplica-se a reconstrução de índices em tabelas ou visões indexadas, mas este recurso pode ser considerado custoso no que se relaciona ao tempo de processamento ou até mesmo alocação de recursos durante sua execução.

Pois bem, agora que já conhecemos um pouco sobre este comando, suas considerações, o quando usar e não usar, vamos avançar um pouco este post, dando início a nosso cenário de estudos afim de analisarmos de uma forma bem simples e artificial como o DBCC CleanTable pode nos ser útil.

NOSSO AMBIENTE

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

Banco de Dados: TesteDBCCCleanTable;
Arquivo Texto: QueimadasCleanTable (100 MBs – Dados – Queimadas 2002); e
Tabela: QueimadasCleanTable.

Observações

Estaremos fazendo uso de um arquivo texto, o qual é parte importante para nossa análise. O mesmo possui os dados que serão importados para o Microsoft SQL Server, contendo com conjunto real de valores coletados através do portal do INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Especiais, através de seu Banco de Dados de análise de queimadas ocorridas no Brasil ao longo dos últimos 70 anos, sendo considerada uma das mais importantes fontes de dados abertos do Brasil, disponível para qualquer tipo de análise. Particularmente falando, sou um grande admirador do trabalho realizado pelo INPE, o qual eu comecei em 2017 a estudar para um dos meus projetos no mestrado e diretamente relacionados com a minha nova área de estudos: Data Warehouse, Data Mining e BI.
A estrutura apresentada no arquivo texto, não tem por finalidade ou regra ser considerada uma estrutura padronizada, como também, algo que atenda as regras da Normalização, longe disso, todo conjunto de dados, tipos de dados, nomes das colunas e sua composição física e lógica foi definida e criada para atender as regras de negócio muito específicas de um trabalho de mestrado acadêmico, o qual não faz parte deste estudo ou análise.
O objetivo deste post não se realiza a apresentar, demonstrar ou orientar como realizar o procedimento de importação de dados para o Microsoft SQL Server, sendo assim, caso você tenha dúvidas ou dificuldades para realizar este procedimento, acesse: Import and Export Data with the SQL Server Import and Export Wizard.
Logo após a execução do processo de importação dos dados, você notará que nossa tabela e sua estrutura foi criada sem respeitar uma análise de uso de tipos de dados, criação de chaves primárias ou outras considerações que podemos definir como melhores práticas de modelagem de banco de dados. Não foi fique preocupado, pois estaremos realizando toda esta reestruturação logo na sequência.

Avançando mais um pouco, vamos criar nosso banco de dados e logo na sequência começarmos nossa análise, para tal procedimentos, utilizaremos o Bloco de Código 1 abaixo:

— Bloco de Código 1 – Criando nosso cenário —

— Criando o Banco de Dados —

Create Database TesteDBCCCleanTable
Go

— Acessando o Banco de Dados —

Use TesteDBCCCleanTable
Go

Presumo que neste momento você já tenha feito download do arquivo QueimadasTableCleanTable.txt, como também, já tenha realizado a importação dos dados e criação da tabela,.

Ótimo, espero que todo processo de importação de dados tenha ocorrido corretamente, agora com a estrutura criada e acessível, teremos a possibilidade de começar a realizar nossa análise, nosso próximo passo será reestrutura a tabela QueimadasCleanTable, definindo sua chave primária, alterando tipos de dados em determinadas colunas, removendo outras, enfim colocando um pouco de ordem na casa.

Desta forma, vamos utilizar o Bloco de Código 2 a seguir:

— Bloco de Código 2 – Reestruturando a Tabela QueimadasCleanTable —

— Remover a Anulabilidade da coluna CodigoQueimada —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column CodigoQueimada Int Not Null
Go

— Adicionar a coluna chave primária na Tabela QueimadasCleanTable —
Alter Table QueimadasCleanTable
Add Constraint [PK_QueimadasCleanTable_Codigo]
Primary Key (CodigoQueimada)
Go

— Alterando o Tamanho e Tipo de Dados da Coluna Pais —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Pais Char(6) Not Null
Go

— Alterando os tipos de dados e tamanho da coluna Satelite —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Satelite Varchar(10) Not Null
Go

— Alterando os tipos de dados e tamanho das colunas —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Municipio Varchar(40) Not Null
Go

Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Estado Varchar(20) Not Null
Go

Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Bioma Varchar(15) Not Null
Go

— Alterando o formato do dado armazenado na coluna DataHora —
Update QueimadasCleanTable
Set DataHora=Convert(DateTime, DataHora, 102)
Go

— Alterando a Coluna DataHora —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column DataHora DateTime Not Null
Go

— Alterando a Coluna Longitude —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Longitude Numeric(10,5) Not Null
Go

— Alterando a Coluna Latitude —
Alter Table QueimadasCleanTable
Alter Column Latitude Numeric(10,5) Not Null
Go

Ufa, após este longo caminho percorrido, nossa tabela QueimadasCleanTable, deve estar apresentando uma estrutura similar a Figura 1:

Figura 1 – Banco de Dados TesteDBCCCleanTable e Tabela QueimadasCleanTable criados.

Sensacional, agora a brincadeira vai começar, devemos ter basicamente 752.252 (Setecentas e cinquenta e duas mil, duzentas e cinquenta e duas) linhas de registros lógicos inseridas nesta tabela, uma massa de dados interessante e bem diversificada para nosso estudo, afim de confirmarmos nossas massa de dados, vamos executar o Bloco de Código 3 a seguir, para retornarmos em tela uma pequena porção de dados:

— Bloco de Código 3 – Validando uma porção de dados da Tabela QueimadasCleanTable —

Select Top 1000 DataHora,
Satelite,
Pais,
Estado,
Municipio
From QueimadasCleanTable
Go

Após a execução do Bloco de Código 3, você deverá ter obtido em tela, um resultado similar ao apresentado abaixo pelo Figura 2:

Figura 2 – Dados coletados e apresentados em tela após a execução do Bloco de código 3.

Por enquanto nenhuma novidade, nada em especial foi apresentado, não é mesmo? Eu acredito que sim. Agora que toda estrutura da tabela foi refeita, nossos dados foram validados, o que pode estar faltando para fazermos uso do comando DBCC CleanTable?

A resposta é simples, falta identificar quais são as colunas de comprimento variável existentes em nossa tabela que poderemos utilizar para entender o comportamento deste comando, sendo assim, nosso próximo passo será identificar quais seriam as colunas e seus respectivos tipos de dados que formam a estrutura da tabela QueimadasCleanTable, através da execução do Bloco de Código 4 apresentado abaixo:

— Bloco de Código 4 – Identificando as colunas de comprimento variável —

Select st.name As ‘TableName’,
sc.name As ‘ColumnName’,
sc.column_id As ‘ColumnID’,
sty.name As ‘DataType’,
sc.max_length As ‘MaxLength’
from sys.tables st Inner Join sys.columns sc
on st.object_id = sc.object_id
Inner Join sys.systypes sty
on sc.system_type_id = sty.xtype
Where st.name = ‘QueimadasCleanTable’
And sty.name = ‘VarChar’
Order By st.Name Asc, sc.column_id Asc
Go

Note que estamos fazendo uso das conhecidas e tradicionais tabelas de sistema:

sys.tables;
sys.columns; e
sys.systypes.

A execução do Bloco de Código 4 é simples e rápida, a Figura 3 abaixo, deve ilustrar o resultado obtido após sua execução:

Figura 3 – Relação de colunas que utilizam o tipo de dados Varchar() com tamanho variáveis.

Estamos quase lá, já sabemos da existência de 7(sete) colunas que neste momento fazem parte da estrutura da nossa tabela QueimadasCleanTable que nos possibilitam serem utilizadas.

Como eu destaquei anteriormente o comando DBCC CleanTable tem como papel principal recuperar o espaço ocupado por estas colunas, quando as mesmas venham a ser removidas ou sofram alterações em seus tamanhos.

Para que possamos entender de forma clara e didática como o DBCC CleanTable trabalha, temos a necessidade de identificar os espaços ocupados neste momento por nossa tabela, e obrigatoriamente as taxas de alocação e fragmentação de dados, vamos então executar o Bloco de Código 5, o qual vai nos ajudar a identificar o espaçamento ocupado por nossa tabela:

— Bloco de Código 5 – Identificando o espaço e áreas de alocação ocupadas pela Tabela QueimadasCleanTable —

— Identificando os espaços ocupados —

sp_spaceused ‘QueimadasCleanTable’
Go

— Identificando as taxas de alocação, fragmentação e distribuição de registros —

Select object_name(ddips.object_id) As ‘Tabela’,
si.name As ‘Índice’,
convert(decimal(5,2),isnull(ddips.avg_fragmentation_in_percent,0)) As ‘% Média de Fragmentação’,
convert(decimal(5,2),isnull(ddips.avg_page_space_used_in_percent,0)) As ‘% Média de Espaço utilizado’,
ddips.page_count As ‘Páginas’,
ddips.compressed_page_count As ‘Páginas compactadas’,
ddips.record_count As ‘Registros’,
ddips.ghost_record_count As ‘Registros Fantasmas’
From sys.dm_db_index_physical_stats(db_id(), object_id(‘QueimadasCleanTable’),null, null, ‘detailed’) ddips Inner Join sys.indexes si
on si.object_id = ddips.object_id
Go

Acredito que você deve ter observado que o Bloco de Código 5 foi dividido em duas partes, a primeira fazendo uso da System Stored Procedure: SP_SpaceUsed, e a segunda, através da DMF – Dynamic Management Function – sys.dm_db_index_physical_stats.

Como uma forma de ajudar a identificar e entender os dados coletados após a execução deste bloco de código, apresenta abaixo a Tabela 1 com os dados coletados através SP_SpaceUsed e Tabela 2 com os dados coletados através sys.dm_db_index_physical_stats.

Tabela 1 – SP_SpaceUsed – Espaços Ocupados
name	rows	reserved	data	index_size	unused
QueimadasCleanTable	752252	81736 KB	81272 KB	312 KB	152 KB

Ao realizarmos uma breve análise, podemos observar através dos resultados apresentados na Tabela 1, que nosso tabela QueimadasCleanTable, neste momento esta ocupando uma área em disco de quase 82Mbs (Megabytes), sendo 81.2Mbs para dados e 312Kbs (Kilobytes) para índices, com uma área não alocada de 152Kbs.

Tabela 2 – Sys.dm_db_index_physical_stats – Taxas de Fragmentação, Distribuição de Páginas de Dados e Registros
Tabela	Índice	% Média de Fragmentação	% Média de Espaço utilizado	Páginas	Páginas compactadas	Registros	Registros Fantasmas
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.01	99.34	10159	0	752252	0
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.00	44.07	37	0	10159	0
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.00	5.92	1	0	37	0

Já os dados apresentados pela Tabela 2, mostram uma pequena taxa de fragmentação de 0,01 % para nosso índice chave primária: PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable, em sua área de alocação de dados, composta por 10.159 páginas de dados.

Estamos próximos da hora da verdade, com todo esta conjunto de dados coletados, poderemos comprovar como o DBCC CleanTable pode nos ajudar, através do Bloco de Codigo 6, realizaremos a exclusão de 4 (Municipio, Bioma, AreaIndu e FRP) das 7 colunas listadas anteriormente, logo na sequência vamos repetir a execução do Bloco de Código 5 para comprovar que as áreas e espaços ocupados continuam apresentando os mesmos valores, e nosso ultimo passo será executar o DBCC Clean Table.

— Bloco de Código 6 – Removendo as colunas Municipio, Bioma, AreaIndu e FRP —

Alter Table QueimadasCleanTable
Drop Column Municipio, Bioma, AreaIndu, FRP
Go

As colunas foram removidas corretamente, agora vamos repetidar a execução do Bloco de Código 5 na sequência.

— Executar novamente o Bloco de Código 5 —

— Identificando os espaços ocupados —

sp_spaceused ‘QueimadasCleanTable’
Go

— Identificando as taxas de alocação, fragmentação e distribuição de registros —

Select object_name(ddips.object_id) As ‘Tabela’,
si.name As ‘Índice’,
convert(decimal(5,2),isnull(ddips.avg_fragmentation_in_percent,0)) As ‘% Média de Fragmentação’,
convert(decimal(5,2),isnull(ddips.avg_page_space_used_in_percent,0)) As ‘% Média de Espaço utilizado’,
ddips.page_count As ‘Páginas’,
ddips.compressed_page_count As ‘Páginas compactadas’,
ddips.record_count As ‘Registros’,
ddips.ghost_record_count As ‘Registros Fantasmas’
From sys.dm_db_index_physical_stats(db_id(), object_id(‘QueimadasCleanTable’),null, null, ‘detailed’) ddips Inner Join sys.indexes si
on si.object_id = ddips.object_id
Go

A Figura 4, vai ilustrar e comprovar que os valores apresentados após a nova execução do Bloco de Código 5, são os mesmos obtidos em sua primeira execução:

Figura 4 – Valores obtidos após a segunda execução do Bloco de Código 5.

E agora chegou o grande momento, vamos executar o Bloco de Código 7, o qual terá a responsabilidade de executar o comando DBCC CleanTable, logo na sequência vamos executar novamente o Bloco de Código 5, e ai sim teremos uma surpresa:

— Bloco de Código 7 – Executando o comando DBCC CleanTable —

Dbcc CleanTable(TesteDBCCCleanTable,’dbo.QueimadasCleanTable’)
Go

Por padrão como boa parte dos comandos DBCCs, o CleanTable, vai retornar na guia de mensagens a seguinte frase:

“DBCC execution completed. If DBCC printed error messages, contact your system administrator.”

Agora repita novamente a execução do Bloco de Código 5, e observe que teremos um novo conjunto de valores apresentados.

— Executar novamente o Bloco de Código 5 —

— Identificando os espaços ocupados —

sp_spaceused ‘QueimadasCleanTable’
Go

— Identificando as taxas de alocação, fragmentação e distribuição de registros —

Select object_name(ddips.object_id) As ‘Tabela’,
si.name As ‘Índice’,
convert(decimal(5,2),isnull(ddips.avg_fragmentation_in_percent,0)) As ‘% Média de Fragmentação’,
convert(decimal(5,2),isnull(ddips.avg_page_space_used_in_percent,0)) As ‘% Média de Espaço utilizado’,
ddips.page_count As ‘Páginas’,
ddips.compressed_page_count As ‘Páginas compactadas’,
ddips.record_count As ‘Registros’,
ddips.ghost_record_count As ‘Registros Fantasmas’
From sys.dm_db_index_physical_stats(db_id(), object_id(‘QueimadasCleanTable’),null, null, ‘detailed’) ddips Inner Join sys.indexes si
on si.object_id = ddips.object_id
Go

As tabelas 3 e 4 apresentadas na sequência, vamos nos ajudar a identificar estes novos valores apresentados após a execução do Bloco de Código 7:

Tabela 3 – SP_SpaceUsed – Espaços Ocupados
name	rows	reserved	data	index_size	unused
QueimadasCleanTable	752252	81736 KB	81272 KB	312 KB	152 KB

Ao analisarmos os valores apresentados na Tabela 3, inicialmente podemos ficar surpresos por não ocorreram mudanças, na verdade não vai ocorrer mesmo, pois como destacado no início deste post o DBCC CleanTable não tem a função de liberar o espaço físico e lógico ocupado pela tabela e suas estruturas.

Tabela 4 – Sys.dm_db_index_physical_stats – Taxas de Fragmentação, Distribuição de Páginas de Dados e Registros
Tabela	Índice	% Média de Fragmentação	% Média de Espaço utilizado	Páginas	Páginas compactadas	Registros	Registros Fantasmas
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.01	80.99	10159	0	752252	0
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.00	44.07	37	0	10159	0
QueimadasCleanTable	PK_CodigoQueimada_Queimadas2018_CleanTable	0.00	5.92	1	0	37	0

Por outro lado, a Tabela 4 nos apresenta uma pequena mudança na coluna % Média de Espaço Utilizado que agora é de 80,99 % e antes era de 99,34%, ou seja, ao realizarmos a execução das colunas: Municipio, Bioma, AreaIndu e FRP o DBCC CleanTable realizou uma pequena recuperação de espaço que estava sendo ocupados por estas colunas em suas respectivas linhas de registro lógicos.

Isso não é algo fora do comum, conseguir reaproveitar as áreas que estavam sendo ocupadas anteriormente sem precisar realizar qualquer tipo de reconstrução ou mudanças de configuração. Eu acredito que sim.

Seguindo a tradição dos posts desta sessão, antes de encerrarmos, gostaria de contar com a sua participação neste post, respondendo a enquete abaixo:

Quero propor um desafio

Elabore um cenário similar ao apresentado aqui, e utilize os comandos Delete e Truncate Table em conjunto com o DBCC CleanTable, faça uma análise comparativa, tenho a certeza que este desafio vai lhe ajudar a entender de forma simples e objetiva as diferenças entre o Delete e o Truncate, sendo esta, uma das dúvidas mais recorrentes que podemos encontrar na internet.

Com isso chegamos ao final de mais um post da sessão Dica do Mês, espero que você tenha gostado, eu como de costume gostei muito.

REFERÊNCIAS

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/database-console-commands/dbcc-cleantable-transact-sql

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/relational-databases/system-stored-procedures/sp-spaceused-transact-sql

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/relational-databases/system-stored-procedures/sp-columns-transact-sql

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-dynamic-management-views/sys-dm-db-index-physical-stats-transact-sql

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-compatibility-views/sys-systypes-transact-sql

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/data-types/data-types-transact-sql

POSTS ANTERIORES

CONCLUSÃO

Como de costume, tenho um imenso prazer em poder compartilhar um pouco das minhas experiências, estudos e conhecimentos que estou diariamente formando sobre este fantástico Sistema Gerenciador de Banco de Dados chamado Microsoft SQL Server.

Neste post, tivemos a possibilidade de relembrar um pouco sobre os comandos DBCCs, mais especificamente o DBCC CleanTable, conhecido como o “Veja, desengordurante, das estruturas de tabelas e visões índexadas” existente no Microsoft SQL Server.

O uso desta comando pode ser aplicado, como uma ferramenta de apoio quando temos a necessidade de reaproveitar o espaço antes ocupado por áreas que pertenciam a uma ou mais colunas que venham a utilizar tipos de dados com tamanhos variáveis.

O comando DBCC CLEANTABLE não deve ser executado como uma tarefa de manutenção de rotina, mas sim, como um recurso aplicado em momento específicos e não de uso contínuo.

Através do cenário aqui apresentado, foi possível observar, como este comando é capaz de resdistribuir e aproveitar o espaço ocupado internamente, sem nos forçar a realizar alterações drásticas em nossas tabelas, bem como, mudanças nas configurações do nosso banco de dados ou SQL Server.

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

Agradecimentos

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

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

Um forte abraço.

Até mais.

#25 – Para que serve

Bom dia, bom dia, bom dia, hoje estou tão feliz (kkkkk)….

Isso parece música, parece não, na verdade é…, aquela musiquinha cantadas todos os dias na entrega da escola, quem nunca cantou esta musiquinha.

Seja bem-vindo a mais um post da sessão Para que Serve, sendo este o de número 25, em mais um dia de muitas atividades, afazeres e compromissos profissionais, domésticos (isso eu não posso comentar aqui….kkkkk) e acadêmicos.

No post de hoje, vou compartilhar com você que esta acessando meu blog, um dos mais tradicionais recursos existentes no Microsoft SQL Server introduzido desde as versões iniciais do produto, mantendo-se sempre atualizada, úteis e principalmente apresentando um pouco perigoso ao ser utilizada quando não se conhece.

Da mesma maneira que realizei no post anterior desta sessão, serei mais direto no assunto, sem qualquer tipo de mistério, suspense ou criar qualquer clima de expectativa sobre este tema, na verdade estou me referindo ao uso das Table Hints (dicas de tabelas), com certeza você já deve ter ouvido falar ou já utilizou pelo menos uma delas.

Ainda não? Não se lembra? Fique tranquilo(a), vou tentar te ajudar a conhecer pouco destas pequenas mas grandiosas funcionalidades existentes no Microsoft SQL Server.

Sendo assim, chegou a hora de conhecer um pouco mais sobre o post de número 25 da sessão Para que serve. Mas uma vez, bem vindo ao #25 – Para que serve – Table Hint – Serializable.

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

Introdução

As dicas de tabela tem um papel muito importante a partir do momento que decidimos fazer uso delas, alterar o comportamento padrão do otimizador de consulta durante a instrução DML (linguagem de manipulação de dados) ao especificar um método de bloqueio, um ou mais índices, uma operação de processamento de consulta, como uma verificação de tabela ou busca de índice, ou outras opções. As dicas da tabela são especificadas na cláusula FROM da instrução DML e afetam apenas a tabela ou exibição referenciada nessa cláusula.

Mesmo sabendo que o otimizador de consulta do SQL Server normalmente seleciona o melhor plano de execução para uma consulta, muitos desenvolvedores e administradores de banco de dados tomam a decisão de fazer uso deste recurso em diversos cenários de forma indiscriminada.

Estas dicas ou table hints, podem ao longo de sua utilização impactar de forma direta na maneira que o otimizador de consultas existente no Microsoft SQL Server trabalha desde o momento da identificação da análise da query e criação do seu plano de execução, mas principalmente no momento da própria execução.

Vale ressaltar que as mesmas serão ignoradas se a tabela não for acessada pelo plano de consulta, isso pode ser provocado porque o query optimizer opta por não acessar a tabela ou porque uma exibição indexada é acessada, mas este cenário também pode ser contornado, quem sabe em outro momento.

Vamos em frente, sabendo que estas funcionalidades precisam ser um pouco mais conhecidas e melhor entendidas, tomei a decisão de elaborar este post, tentando detalhar um pouco mais sobre a table hint Serializable.

Desta forma, vou apresentar uma breve descrição sobre esta dica de tabela, logo na sequência utilizarei um simples cenário prático para demonstrar como podemos fazer da mesma.

Como diria Chapolin Colorado “Siga-me os bons…..”

Table Hint – SERIALIZABLE

A dica de tabela SERIALIZABLE está na outra extremidade do espectro da dica de tabela NoLock (eu costume dizer bem diretamente que ela faz o papel inverso ao NoLock).

Se comparada ao NoLock, a Serializable, apresenta uma consistência extremamente alta, não permite leituras sujas, leituras não repetíveis e leituras fantasmas de dados, o que fortalece ainda mais a aplicação dos pilares ACID: (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade).

Quando você usa a dica de tabela SERIALIZABLE (também conhecida como HOLDLOCK), ela garante que nenhuma outra transação pode modificar ou ler dados não confirmados na transação atual. Em alguns casos, podemos dizer que ela se torna semelhante ao HOLDLOCK, porém aplica aos locks restrições maiores ao longo da transação.

Em outras palavras, as transações devem aguardar que outras transações sejam concluídas antes de concluir seu trabalho. Isso limita drasticamente a simultaneidade de banco de dados e coloca um prêmio na consistência do banco de dados. Outro ponto importante quando se referimos a table hint Serializable, se relaciona e existência de um nível de isolamento similar a seu comportamento conhecido Isolation Level Serializable.

Para muitos profissionais de SQL Server, ela é uma variação mais completa da table hint Repeatable Read, bloqueando qualquer modificação de dados nas colunas que são consultadas até que sejam concluídas, independente da operação ser um Update ou Insert, esse comportamento fornece uma alta consistência, mas ao custo de uma baixa concorrência.

Agora que conhecemos um pouco mais sobre esta table hint, vamos avançar, conhecer o seu funcionamento de forma prática, para tal, utilizaremos como base o Bloco de Código 1, que realizará a criação do seguinte ambiente:

· Databases: DatabaseTableHints;

· Table: SerializableTable; e

· Transações: TST e TSTII.

— Bloco de Código 1 —

— Criando o Banco de Dados – DatabaseTableHints —
Create Database DatabaseTableHints
Go

— Acessando o Banco de Dados – DatabaseTableHints —
Use DatabaseTableHints
Go

— Criando a Tabela – SerializableTable —
Create Table SerializableTable
(Codigo Int Identity(1,1) Not Null Primary Key Clustered,
Valores Varchar(30))
Go

Até aqui nada de especial, nosso ambiente já está criado e pronto para receber alguns dados, vamos utilizar o Bloco de Código 2, responsável em realizar o insert e consulta dos dados, conforme apresento a seguir:

— Bloco de Código 2 —
— Inserindo uma pequena porção de dados —
Insert Into SerializableTable
Values (‘Pedro’), (‘Antonio’), (‘Galvão’), (‘Junior’),
(‘MVP’), (‘MCC’), (‘MSTC’), (‘MIE’), (‘SQL Server’),
(‘Banco de Dados’),(‘Table Hint SerializableTable’)
Go

— Consultando os dados —
Select Codigo, Valores From SerializableTable
Order By Valores Desc
Go

A executarmos o comando Select declarado acima, deveremos ter um result set semelhante ao apresentado na Figura 1 a seguir:

Figura 1 – Processamento do comando Select apresentando os dados inseridos na Table SerializableTable.

Avançando mais um pouco, neste momento temos uma porção de dados armazenados em nossa table SerializabelTable, o que nos permite realizar uma pequena simulação de seu comportamento e entender como a ela realiza o bloqueio em nossa query.

Vamos então realizar a execução do Bloco de Código 3, sendo este o ponto chave que vai nortear nosso entendimento, observe que estamos abrindo um bloco transacional denominado TST (conforme já destacado anteriormente).

— Bloco de Código 3 —
— Iniciando um novo Bloco de Transações denominada TST —
Begin Transaction TST

Observe que estou fazendo uso do comando Begin Transaction abrindo nosso bloco de transação denominado TST, o qual consiste na execução do comando Select em conjunto com table hint Serializable.

Neste instante o Microsoft SQL Server em conjunto com alguns de seus mais importantes componentes: Database Engine e Storage Engine, estabelecem uma nova transação que deverá ser processada dentro da sessão que estamos trabalhando mais que a mesma não recebeu até o presente momento nenhuma instrução Commit ou Rollback.

Select * From SerializableTable With (Serializable) — Especificando a Table Hint Serializable —
Go

— Forçando um Delay de 10 segundos para gerar bloqueio no nível de leitura compartilhadas —

WaitFor Delay ’00:00:10′
Go

Importante: O uso do comando WaitFor, vai nos ajudar a ter tempo para abrir uma nova query e executar os próximos passos que deveremos realizar, note que abaixo já estou declarando o comando Commit para confirmar a execução da nossa transação, que na verdade consiste na busca dos linhas de dados existentes na tabela SerializableTable e apresentadas em tela.

Commit Transaction TST
Go

A Figura 2 apresentada abaixo, ilustra o processamento do Bloco de Código 3, o que nos permite identificar a ocorrência do Delay de 10 segundos:

Figura 2 – Processamento do Bloco de Código 3.

Muito bem, agora é a hora da verdade, em paralelo a execução do Bloco de Código 3, vamos executar vamos executar o Bloco de Código 4, o qual vai nos exigir abrir uma nova query dentro da ferramenta que você se encontra acessando o Microsoft SQL Server no momento, eu como de costume estou utilizando o bom e velho Management Studio.

— Bloco de Código 4 —
— Abrir nova query e executar o Select abaixo, após 10 segundos os dados serão apresentados —
Begin Transaction TSTII
Select ‘Aguardando…’ As ‘Passo 1…’
Go

Select GetDate() As ‘Passo 2 – Update Realizado…’

Update SerializableTable
Set Valores = ‘SerializableTable’
Where Codigo = 11
Go

Select GetDate() As ‘Passo 3 – Apresentar dados…’
Go

Select Codigo, Valores From SerializableTable
Where Codigo = 11

Commit Transaction TSTII
Go

Select GetDate() As ‘Transações confirmadas…’
Go

Posso dizer que a execução do Bloco de Código 4, aparentemente foi super tranquilo e simples, mas tenho a certeza que após sua execução você conseguiu entender o funcionamento da table hint Serializable.

A Figura 3 a seguir, apresenta o resultados obtidos através do processamento deste bloco de código:

Figura 3 – Realização do bloco de transação TSTII em paralelo ao TST.

Você pode observar que a partir do momento que nossa primeira transação TST estava sendo processada, a segunda transação TSTII teve seu processamento iniciado, mas ficou aguardando a confirmação de conclusão da TST.

Isso não é fantástico, com certeza é, realmente o uso das table hints em situações ou necessidades específicas pode ser de grande avalia em nossas atividades, mas calma, muita calma neste hora, pois não devemos utilizar nenhum recurso ou funcionalidade sem conhecer melhor seu comportamento, este foi justamente o objetivo principal do post de hoje.

Com isso, e sem mais delongas, chegamos ao final. Foi muito legal poder mostrar um pouco mais sobre as table hints existentes no Microsoft SQL Server, claro de que um pouco de trabalho este post, mas já estou acostume, mesmo assim sempre vale a pena poder compartilhar um o 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/set-transaction-isolation-level-transact-sql?view=sql-server-2017

https://sqlperformance.com/2014/04/t-sql-queries/the-serializable-isolation-level

https://www.techrepublic.com/article/using-advanced-table-hints-in-sql-server/

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/queries/hints-transact-sql-table

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2019/02/23/24-para-que-serve/

http://www.verycomputer.com/156_c5e201f3b1bce12f_1.htm

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/2019/02/23/24-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/12/21/23-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/08/22/22-para-que-serve/

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

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

Conclusão

Mais uma vez podemos observar como o Microsoft SQL Server apresenta um conjunto grandioso de funcionalidades, utilizadas de maneiras diferentes e específicas para cada cenário.

Neste post podemos conhecer, aprender e visualizar como as table hint Serializabel pode ser utilizada, seus comportamento, além disso, entender como uma consulta usa o nível de isolamento SERIALIZABLE ou a table hint HOLDLOCK.

Demonstrei como o Microsfot SQL Server pode aplicar bloqueios compartilhados até que uma transação seja concluída, papel fundamente para qualquer SGBD de alto nível, ainda mais o SQL Server, que possui a capacidade de compreender e permitir que bloqueios ocorram e possam ser feitos durante o processamento de diversas querys ou transações.

Este é o fantástico Microsoft SQL Server, que desde suas primeiras versões nos apresenta inúmeras possibilidades de se aprender, possibilitando usar o passado como fonte de inspiração para construção de um futuro 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 agosto de 2019.

Um grande abraço e ótimo final de semana.

Valeu.

Material de Apoio – Abril 2019

Olá, muito bom dia….

Tudo bem? Antes de começar este post, quero lhe perguntar: E ai já se pesou? Anotou na balança ou no seu banco de dados da tabela de pesos o quanto você esta pesando antes da páscoa! KKKK, é minha gente, estamos no mês de abril, a páscoa esta chegando e com ela o coelhinho trazendo muitos docinhos…..

Bom, antes de darmos aquela engordadinha com tantos chocolatinhos, balinhas e docinhos desta doce época do ano, estou de volta cumprindo a minha missão de colaborar e compartilhar com a comunidade técnica mais um post da sessão Material de Apoio dedicado exclusivamente ao meu blog.

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

O post de hoje

Seja bem-vindo a mais um post da sessão Material de Apoio, sendo o segundo post da sessão em 2019 e de número 162 no total da mesma.

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

Acessos;
Any Constraints;
Arquivo XLS;
Arquivo MDB;
Cálculo de dias úteis;
Casas Decimais;
Comando Backup Database;
Comando Backup Database With Move Option;
Comando Declare;
Comando Deny;
Comando Grant;
Comando Insert;
Comando OpenDataSource;
Comando OpenRowSet;
Comando Restore Database;
Comando Revoke;
Comando Select;
Comando Update;
Constraints;
Create Database;
Create Logins;
Create Table;
Create Users;
Declaração de Variáveis;
Delete Cascade;
Diretiva Set;
Drop Table;
Exportação de Dados;
Função CharIndex;
Função DataLength;
Função Floor;
Função Left;
Função Len;
Função Right;
Gerenciamento de acesso para Banco de Dados e Tabelas;
Importação de Dados;
Logins;
Microsoft Access;
Microsoft Excel;
Permissões;
Schemas;
Stored Procedure;
Stored Procedure SP_Attach_DB;
Stored Procedure SP_Detach_DB;
Tipo de Dados Decimal;
Tipo de Dados Int;
Tipo de Dados Money;
Update Cascade; e
Users.

Material de Apoio

A seguir apresento a relação de arquivos selecionados:

1 – Material de Apoio – Abril – 2019 – Comando – Alter Table + Any Constrainst.sql

2 – Material de Apoio – Abril – 2019 – Comando – Alter Table With NoCheck.sql

3 – Material de Apoio – Abril – 2019 – Identificando a quantidade de Casas Decimais.sql

4 – Material de Apoio – Abril – 2019 – Calculando Dias Úteis.sql

5 – Material de Apoio – Abril – 2019 – Realizando o Attach e Detach Database.sql

6 – Material de Apoio – Abril – 2019 – Gerenciando – Acesso para Banco de Dados.sql

7 – Material de Apoio – Abril – 2019 – Gerenciando – Acesso para Tables.sql

8 – Material de Apoio – Abril – 2019 – Stored Procedure P_ImportarBanco.sql

9 – Material de Apoio – Abril – 2019 – OpenDataSource lendo dados em um arquivo XLS.sql

10 – Material de Apoio – Abril – 2019 – Utilizando comando OpenRowSet para importar dados do Microsoft Access.sql

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

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

Links

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

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

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

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/08/14/material-de-apoio-agosto-2018/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/06/19/material-de-apoio-junho-2018/

Agradecimento

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

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

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

Valeu.

SQL Server Management Studio 18.0 Release Candidate 1 liberado

Através do anuncio realizado ontem em seu blog dedicado ao Microsoft SQL Server, o Senior Program Manager – Dinakar Nethi, realizou o anúncio oficial da disponibilidade da primeira versão release candidate do próximo Microsoft SQL Server Management Studio 2018.

O Senior Program Manager: “À medida que nos aproximamos da disponibilidade geral do SQL Server Management Studio (SSMS) 18, decidimos ter uma versão rápida da compilação Release Candidate (RC).”

Melhorias do SQL Server Management Studio

Habilitando a conectividade de ponto de extremidade XMLA para DataSets do Power BI: os endpoints XMLA fornecem acesso ao mecanismo do Analysis Services no serviço do Power BI. Isso permite que ferramentas como o SSMS e o SQL Profiler se conectem a conjuntos de fonte do Power BI para monitoramento, gerenciamento e depuração, etc.
SQL Server Management Objects (SMO)
– Adicionado suporte de exclusão em cascata para “Edge Constraints” no SMO e no SSMS.
– Adicionado suporte para permissões de classificação de dados “leitura-gravação”.
Audit Files
– Atualizada a lista de ações de auditoria conhecidas para FEATURE RESTRICTION ADD/CHANGE GROUP/DROP.

Correções de bugs NO SSMS

Corrigido um problema que estava impedindo a autenticação de MFA quando os IDs de usuário pertenciam a vários locatários.
Corrigido um problema em que o relatório do painel perf estava relatando as esperas PAGELATCH e PAGEIOLATCH que não podiam ser encontradas em sub-relatórios.
Corrigido um problema que resultou em uma exceção de “índice fora do intervalo” ao clicar na grade.
Corrigido um problema em que a cor do plano de fundo do resultado da grade estava sendo ignorada.

Importante

Como de costume, se você estiver utilizando uma versão anterior do SSMS 18.0 Preview, será necessário desinstalá-la primeiro.
O SSMS 18,0 RC1 pode ser instalado lado a lado com o SSMS 17. x para fins de teste.
Como lembrete, o uso do software pre-GA em ambientes de produção não é suportado.

Você pode realizar o download acessando o link: download SSMS 18.0 RC1.

Para maiores informações sobre a relação completa de correções e melhorias, acesse a Release Notes.

Fontes e Direitos Autorais: Dinakar Nethi – Senior Program Manager, Azure Data – 28/03/2019.
Leia na integra: https://cloudblogs.microsoft.com/sqlserver/2019/03/28/sql-server-management-studio-18-0-release-candidate-1-is-now-available/

Microsoft libera nova preview do SQL Server 2019 denominada 2.4

Ontem a Microsoft através do seu time MSSQLTiger, disponibilizou a nova versão preview da próxima versão do Microsoft SQL Server 2019.

Este novo preview foi batizado de SQL Server 2019 2.4 (quinta versão), vale ressaltar que nos últimos meses a Microsoft vem trabalhando fortemente para liberação de novas versões preliminares.

Novidades

Um dos destaques desta nova versão preliminar faz referência a integração do SQL Server com o Apache Spark™ e o HDFS com o SQL Server, criando assim uma nova plataforma de dados unificada, que possibilita um grande salto no produto relacionado com os novos padrões de dados e processamento em larga escala.

Segundo informações fornecidas pela Microsoft, o SQL Server 2019 oferece mais segurança, disponibilidade e desempenho para todas as cargas de dados, além de trazer novas ferramentas de conformidade (relacionadas a GDPR e LGPD), melhor desempenho em hardware moderno e alta disponibilidade em Windows, Linux e contêineres.

A Figura 1 abaixo ilustra a página inicial do website da Microsoft dedicado ao Microsoft SQL Server 2019:

Figura 1 – Introdução ao Microsoft SQL Server 2019.

Melhorias

Esta versão inclui melhorias de versões CTP anteriores para corrigir bugs, melhorar a segurança e otimizar o desempenho.

Além disso, os seguintes recursos são adicionados ou aprimorados para SQL Server 2019 pré-visualização CTP 2.4:

- Cluster de grande volume de dados
  - Orientação na GPU suporte para a execução de profunda aprendizagem com TensorFlow no Spark.
  - Atualização em tempo real para Spark 2.4.
- Mecanismo de banco de dados
  - Novo evento estendido.query_post_execution_plan_profile
  - Nova DMF retorna o equivalente o último plano de execução real conhecido para a maioria das consultas.sys.dm_exec_query_plan_stats
  - Criptografia de dados transparente (TDE) varredura – suspender e continuar.
- SQL Server Analysis Services
  - Relacionamentos muitos-para-muitos em modelos tabulares.
  - Configurações de propriedade para a gerenciamento de recursos.

Download

Dentre as opções disponíveis, você poderá optar tanto para rodar em ambientes físicos como Windows e Linux ou virtualizados através de máquinas virtuais ou containers, conforme Figura 2 abaixo ilustra:

Figura 2 – Plataformas para download disponíveis para versão 2.3 do Microsoft SQL Server 2019.

O Microsoft Server 2019 Preview 2.4 para Windows está disponível em arquivos ISO, arquivo .cab para os seguintes idiomas:

‎Inglês;
Alemão;
Japonês;
Espanhol;
Coreano;
Russo;
Italiano;
Francês;
Chinês (simplificado);
Chinês (tradicional); e
Português (Brasil)‎.

Saiba mais sobre o SQL Server 2019

Caso você queria saber mais sobre esta nova versão do Microsoft SQL Server e seus principais recursos, selecione um dos links abaixo:

https://info.microsoft.com/ww-landing-SQLDB-Microsoft-SQL-Server-WhitePaper.html

http://download.microsoft.com/download/8/B/6/8B643729-6224-4ECC-8C50-3292B8156F0E/SQL_Server_2019_Transform-Data_into_Insights_Infographic_EN_US.pdf

http://download.microsoft.com/download/D/2/5/D2519504-0ACD-4CD7-9C34-AB85D5824F34/SQL_Server_2019_Top_10_Reasons_to_Choose_Infographic_EN_US.pdf

https://info.microsoft.com/ww-landing-intro-sql-server-2019.html

Fontes e Direitos Autorais: Microsoft.com – SQL Server Blog – SQL Server Team – 27/03/2019.
Leia na integra acessando: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/what-s-new-in-sql-server-ver15?view=sql-server-ver15#ctp-24

Dica do Mês – Como ficar “quase louco” utilizando análise combinatória no Microsoft SQL Server

Olá, boa noite.

Estamos no mês de março, carnaval já passou, o primeiro trimestre de 2019 está acabando, e para minha alegria te encontro mais uma vez no meu blog, caso esta seja a sua primeira visita ou acesso, fico mais feliz ainda, seja muito bem-vindo.

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

No post de hoje, quero compartilhar com vocês a minha mais nova “loucura” criada em meus ambientes de estudos acadêmicos para ser utilizada no Microsoft SQL Server através do uso da Análise Combinatória, isso mesmo mais uma vez a matemática esta presente em nossas vidas e desta vez foi justamente para permitir a criação de um script que permite criar todas as sequência de combinações de letras e números afim de construir um gerador de placas de carros para todos os estados brasileiros.

Não parece realmente coisa de louco, minha esposa disse que sim, eu também acho (kkkkk).

Pois bem, ficou curioso para saber como eu criei mais esta “loucura”? Calma, daqui a pouco eu conto mais sobre isso para você.

Sendo assim, sem mais delongas, vamos em frente, vou tentar mitigar a sua curiosidade e ao mesmo também satisfazer os meus objetivos. Seja bem-vindo ao post – Dica do Mês – Como ficar “quase louco” utilizando análise combinatória no Microsoft SQL Server.

Introdução

Muito se fala que a área de banco de dados, e posteriormente os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBDs) nasceram dos métodos, técnicas e também das teorias existentes na Matemática.

A cada dia eu tenho mais certeza que esta analogia é verdadeira, e neste post, eu pretendo justamente mostrar como mais uma vez esta fantástica e grandiosa área de estudos e conhecimentos pode nos ajudar a transformar algo que parece ter um nível de raciocínio tão complexo ou talvez impossível, em algo na verdade simples, fácil e de rápida compreensão.

Para ser mais direto, estou me referindo a análise combinatória, uma das mais variadas áreas de conhecimento e aprendizado existentes na Matemática e que este mero ser humano demorou um bom tempo para conseguir entender de verdade e aplicar de forma bem racional.

ANÁLISE COMBINATÓRIA

Podemos determinar a análise combinatória como sendo um conjunto de possibilidades constituídos por elementos finitos, a mesma baseia-se em critérios que possibilitam a contagem. Realizamos o seu estudo na lógica matemática, analisando possibilidades e combinações.

Por exemplo: Descubra quantos números com 3 algarismos conseguimos formar com o conjunto numérico {1, 2, 3}, olha a teoria de conjuntos aí gente….

Conjunto de elementos finito: {1, 2, 3}.
Conjunto de possibilidades de números com 3 algarismos: {123, 132, 213, 231, 312, 321}.

A análise combinatória estuda os seguintes conteúdos:

Princípio fundamental da contagem;
Fatorial;
Permutação simples;
Permutação com repetição;
Arranjo simples; e
Combinação simples.

Não vou abortar todos estes conteúdos de estudo utilizado pela análise combinatória neste post, mas sim o que mais entendo como importante e de extrema necessidade para o cenário que estaremos utilizando a posterior, sendo estes:

Permutação Simples; e
Permutação com repetição.

Permutação simples

Na permutação os elementos que compõem o agrupamento mudam de ordem, ou seja, de posição. Determinamos a quantidade possível de permutação dos elementos de um conjunto, com a seguinte expressão:

P_n = n!
P_n = n . (n-1) . (n-2) . (n-3)…..1!

Exemplo: Em uma eleição para representante de sala de aula, 3 alunos candidataram-se: Fernanda, Eduardo e Malú. Quais são os possíveis resultados dessa eleição?

Fernanda (F);
Eduardo (E); e
Malú (M).

Os possíveis resultados dessa eleição podem ser dados com uma permutação simples, acompanhe:

n = 3 (Quantidade de candidatos concorrendo a representante)

P_n = n!

P_n = 3 . 2 . 1!
P_n = 6

Para a eleição de representante, temos 6 possibilidades de resultado, em relação a posição dos candidatos, ou seja, 1º, 2º e 3º lugar.

Veja a seguir os possíveis resultados dessa eleição:

Resultado 1	Resultado 2	Resultado 3	Resultado 4	Resultado 5	Resultado 6
FEM	FME	EFM	EMF	MEF	MFE

Permutação com repetição

Nessa permutação alguns elementos que compõem o evento experimental são repetidos, quando isso ocorrer devemos aplicar a seguinte fórmula:

Pn(n1,n2,n3…nk)=n!n1!⋅n2!⋅n3!…nk!

Pn(n1,n2,n3…nk) = permutação com repetição
n! = total de elemetos do evento
n1!⋅n2!⋅n3!…nk! = Elementos repetidos do evento

Exemplo: Quantos anagramas são possíveis formar com a palavra CASA. A palavra CASA possui:
4 letras (n) e duas vogais que se repetem (n₁).

n! = 4!
n₁! = 2!

Pn(n1)=n!n1!

Pn(n1)=4!2!

Pn(n1)=4⋅3⋅2⋅1!2⋅1!

Pn(n1)=242=12

Anagramas da palavra CASA sem repetição
CASA	ACSA	ASCA	ASAC	SCAA	CSAA
AASC	AACS	CAAS	SAAC	SACA	ACAS

Bom, agora que conhecemos um pouco destes conceitos, você pode estar se perguntando:

“O que o Microsoft SQL Server tem haver com isso?”.

Então, tudo, pois ele faz justamente uso destes elementos e dos demais quando queremos realizar as combinações das mais variadas possíveis que envolvem letras, letras e números, ou somente números.

E aí, até aqui tudo tranquilo? Espero que sim, pois daqui em diante começaremos a preparar nosso ambiente e aplicaremos a análise combinatória e as permutações para colocarmos em funcionamento a minha “loucura”.

Para você ter a ideia do nível de loucura que estaremos trabalhando, ao realizar o uso das vinte e seis letras do alfabeto em nosso idioma da língua portuguesa teremos basicamente a seguinte permutação com repetição:

n! = 3!
n₁! = 26!

Ou seja, de forma mais simples, vamos permutar: 26 letras * 26 letras * 26 letras, o que não apresentara um total de: 17.756 (Dezessete Mil, Setecentos e Cinquenta e Seis) combinações de letras distintas.

Mas não terminamos isso nossa caminhada, depois de realizar estas combinações de letras (17.756), vamos fazer uso dos arranjos (este conteúdo eu não abordei), que nos permitirá criar em tempo real todos os agrupamentos entre letras e números (de 0 até 9999), estabelecendo a seguinte fórmula:

Arranjos = LetrasCombinadas(17756) * Numeracao(0…9999) = 177.542.244

os anagramas que vimos apouco, como por exemplo: AAA-0001, o qual vai nos permitir obter um total de: 177.542.244 (Cento e Setenta e Sete Milhões, Quinhentos e Quarente e Dois Mil, Duzentas e Quarenta e Quatro) agrupamentos ou arranjos únicos e distintos que teremos a disposição para serem armazenados.

Não é algo de louco mesmo?

NOSSO AMBIENTE

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

Banco de Dados: GeradorDePlacas;
Tabelas: LetrasCombinadas, Numeracao, Placas e FaixasDePlacasPorEstado;
CTEs: CTEMeuAlfabeto; e
Stored Procedure: P_PesquisarPlacas.

Criando o ambiente

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

— Bloco de Código 1 —

— Criando o Banco de Dados —

Create Database GeradorDePlacas

— Acessando o Banco de Dados —

Use GeradorDePlacas

— Desativando a contagem de linhas —

Set NoCount On

— Criando a Tabela LetrasCombinadas para armazenar todas as combinações de Letras —

Create Table LetrasCombinadas

(CodigoSequencialLetrasCombinadas SmallInt Primary Key Identity(1,1) Not Null,

SequencialDeLetrasCombinadas Char(3) Not Null)

— Criando a Tabela Numeracao para armazenar a faixa numérica de 1 até 9999 —

Create Table Numeracao

(CodigoNumeracao SmallInt Primary Key Identity(1,1) Not Null)

— Criando a Tabela Placas para armazenar o CodigoSequencialLetrasCombinadas e o número da Placa —

Create Table Placas

(CodigoSequencialPlacas Int Primary Key Identity(1,1) Not Null,

CodigoSequencialLetrasCombinadas SmallInt Not Null,

CodigoSequencialNumeroPlacas SmallInt Not Null)

— Criando a Tabela FaixasDeFaixasDePlacasPorEstado para armazenar as faixas de placas por Estado —

Create Table FaixasDePlacasPorEstado

(CodigoSequencialFaixasDePlacasPoEstado TinyInt Primary Key Identity(1,1) Not Null,

CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosInicial Char(7) Not Null,

CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosFinal Char(7) Not Null,

FaixasDePlacasPorEstadoNomeDoEstado Varchar(30) Not Null)

— Inserindo a distribuição de Faixas de Placas Por Estado —

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘AAA0001′,’BEZ9999′,’Paraná’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘BFA0001′,’GKI9999′,’São Paulo’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘GKJ0001′,’HOK9999′,’Minas Gerais’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘HOL0001′,’HQE9999′,’Maranhão’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘HQF0001′,’HTW9999′,’Mato Grosso do Sul’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘HTX0001′,’HZA9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘HZB0001′,’IAP9999′,’Sergipe’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘IAQ0001′,’JDO9999′,’Rio Grande do Sul’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘JDP0001′,’JKR9999′,’Distrito Federal’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘JKS0001′,’JSZ9999′,’Bahia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘JTA0001′,’JWE9999′,’Pará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘JWF0001′,’JXY9999′,’Amazonas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘JXZ0001′,’KAU9999′,’Mato Grosso’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘KAV0001′,’KFC9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘KFD0001′,’KME9999′,’Pernambuco’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘KMF0001′,’LVE9999′,’Rio de Janeiro’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘LVF0001′,’LWQ9999′,’Piauí’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘LWR0001′,’MMM9999′,’Santa Catarina’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MMN0001′,’MOW9999′,’Paraíba’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MOX0001′,’MTZ9999′,’Espírito Santo’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MUA0001′,’MVK9999′,’Alagoas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MVL0001′,’MXG9999′,’Tocantins’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MXH0001′,’MZM9999′,’Rio Grande do Norte’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘MZN0001′,’NAG9999′,’Acre’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NAH0001′,’NBA9999′,’Roraima’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NBB0001′,’NEH9999′,’Rondônia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NEI0001′,’NFB9999′,’Amapá’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NFC0001′,’NGZ9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NHA0001′,’NHT9999′,’Maranhão’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NHU0001′,’NIX9999′,’Piauí’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NIY0001′,’NJW9999′,’Mato Grosso’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NJX0001′,’NLU9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NLV0001′,’NMO9999′,’Alagoas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NMP0001′,’NNI9999′,’Maranhão’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NNJ0001′,’NOH9999′,’Rio Grande do Norte’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NOI0001′,’NPB9999′,’Amazonas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NPC0001′,’NPQ9999′,’Mato Grosso’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NPR0001′,’NQK9999′,’Paraíba’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NQL0001′,’NRE9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NRF0001′,’NSD9999′,’Mato Grosso do Sul’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NSE0001′,’NTC9999′,’Pará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NTD0001′,’NTW9999′,’Bahia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NTX0001′,’NUG9999′,’Mato Grosso’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NUH0001′,’NUL9999′,’Roraima’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NUM0001′,’NVF9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NVG0001′,’NVN9999′,’Sergipe’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NVO0001′,’NWR9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NWS0001′,’NXQ9999′,’Maranhão’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NXR0001′,’NXT9999′,’Acre’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NXU0001′,’NXW9999′,’Pernambuco’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NXX0001′,’NYG9999′,’Minas Gerais’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘NYH0001′,’NZZ9999′,’Bahia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OAA0001′,’OAO9999′,’Amazonas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OAP0001′,’OBS9999′,’Mato Grosso’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OBT0001′,’OCA9999′,’Pará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OCB0001′,’OCU9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OCV0001′,’ODT9999′,’Espírito Santo’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘ODU0001′,’OEI9999′,’Piauí’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OEJ0001′,’OES9999′,’Sergipe’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OET0001′,’OFH9999′,’Paraíba’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OFI0001′,’OFW9999′,’Pará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OFX0001′,’OGG9999′,’Paraíba’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OGH0001′,’OHA9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OHB0001′,’OHK9999′,’Alagoas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OHL0001′,’OHW9999′,’Rondônia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OHX0001′,’OIQ9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OIR0001′,’OJK9999′,’Maranhão’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OJR0001′,’OKC9999′,’Rio Grande do Norte’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OKI0001′,’OLG9999′,’Bahia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OLH0001′,’OLN9999′,’Tocantins’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OLO0001′,’OMH9999′,’Minas Gerais’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OMI0001′,’OOF9999′,’Goiás’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OOG0001′,’OOU9999′,’Mato Grosso do Sul’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OOV0001′,’ORC9999′,’Minas Gerais’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘ORD0001′,’ORM9999′,’Alagoas’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘ORN0001′,’OSV9999′,’Ceará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OSW0001′,’OTZ9999′,’Pará’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OUA0001′,’OUE9999′,’Piauí’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OUF0001′,’OVD9999′,’Bahia’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OVE0001′,’OWC9999′,’Espírito Santo’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘OWD0001′,’OYG9999′,’Santa Catarina’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘PEE0001′,’PFQ9999′,’Pernambuco’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘PFR0001′,’PGK9999′,’Pernambuco’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘PGL0001′,’PHE9999′,’Pernambuco’)

Insert Into FaixasDePlacasPorEstado Values (‘SAV0001′,’SAV9999′,’São Paulo’)

— Validando os dados inseridos na Tabela FaixasDePlacasPorEstado —

Select * From FaixasDePlacasPorEstado
Go

— Inserindo 9999 linhas de registros lógicos na Tabela Numeracao —

Insert Into Numeracao Default Values

Go 9999

— Validando os dados inseridos na Tabela Numeracao —

Select * From Numeracao

Muito bem, agora que temos nossa estrutura quase toda montada, vamos avançar mais um pouco e fazer uso da análise combinatória, conforme o Bloco de Código 2 declarado abaixo:

— Bloco de Código 2 —

— Montando a CTE Recursiva para Gerar todas as combinações de Letras —

;With CTEMeuAlfabeto

(Select * From (Values (‘A’),(‘B’),(‘C’),(‘D’),(‘E’),(‘F’),(‘G’),(‘H’),(‘I’),(‘J’),(‘K’),

(‘L’),(‘M’),(‘N’),(‘O’),(‘P’),(‘Q’),(‘R’),(‘S’),(‘T’),(‘U’),(‘V’),

(‘W’),(‘X’),(‘Y’),(‘Z’)) As Alfabeto (LetrasDoAlfabeto)

)

— Inserindo as combinações de letras na Tabela LetrasCombinadas —

Insert Into LetrasCombinadas

Select Distinct Concat(A1.LetrasDoAlfabeto, A2.LetrasDoAlfabeto, A3.LetrasDoAlfabeto) As ConcatenacaoLetrasCombinadas

From CTEMeuAlfabeto A1

Cross Join CTEMeuAlfabeto A2 — Aqui que a mágia acontece —

Cross Join CTEMeuAlfabeto A3 — O cross join vai cruzar e combinar todas as letras —

Order By ConcatenacaoLetrasCombinadas Asc

— Validando os dados inseridos na Tabela LetrasCombinadas —

Select * From LetrasCombinadas

Nosso Bloco de Código 2 já deve ter sido processado, pois ele é especificamente o centro das atenções para conseguirmos criar todas as combinações possíveis de letras do nosso alfabeto, que estará criando em poucos segundos um total de: 17.756 (Dezessete Mil, Setecentos e Cinquenta e Seis) combinações de letras distintas.

Ufa, estamos avançando, você vai poder notar neste post, que estou fazendo uso de diversos comandos e técnicas existentes no SQL Server desde as primeiras versões como também outros implementados nas versões mais atuais, dentre eles destaco o uso de Tabela Derivada conforme o comando Select From (Values()) existente desde a versão 2000, e também da CTE – Common Table Expression adicionado ao Microsoft SQL Server a partir da versão 2005.

Vamos avançar mais ainda, pois o objetivo deste post não é mostrar somente o uso da análise combinatória, ao contrário, o estudo aqui criado, me permitiu elaborar alguns cenários que me permitiram adotar formas e técnicas diferentes de realizar todas as combinações entre letras e números afim de processar, criar e armazenar todas as placas criadas justamente na tabela denominada placas.

Destaco que foram criados 3 (três) cenários de estudo de acordo com percepções e análises que realizei, fazendo uso de recursos e técnicas distintas visando identificar o que poderia ser melhor utilizada:

Cenário 1 – Inserindo dados na Tabela de Placas através de Loop Condicional;
Cenário 2 – Inserindo dados na Tabela de Placas através de CTE Recursiva com Junção Cruzada; e
Cenário 3 – Inserindo dados na Tabela de Placas através de Junção Cruzada.

Nota: Tenho a certeza que você vai poder criar outros cenários e novas análises, como também, utilizar os mais variados recursos e funcionalidades existentes no Microsoft SQL Server, reforço mais uma vez que estes cenários são meras amostras de estudo e comparações do meu entendimento.

O objetivo de ter criado estes cenários, possibilitou realizarmos comparações de tempo de processamento no que relaciona ao uso da CPU e consumo de memória RAM para cada um dos cenários.

A Tabela 1 declarada abaixo apresenta um resumo dos valores obtidos durante 5 rodadas de processamento executadas em meu ambiente:

Cenário	Média de Uso de CPU	Média do Uso de Memória em GBs	Média de Uso de Disco Rígido	Tempo Mínimo de processamento	Tempo Máximo de processamento
01	57%	3.5 Gbs	65%	19 Hrs e 23 segundos	21Hrs e 18 segundos
02	34%	2.8 Gbs	42%	33 minutos e 6 segundos	42 minutos e 27 segundos
03	*18%*	*2.0 Gbs*	*24%*	*6 minutos e 13 segundos*	*10 minutos e 25 segundos*

Tabela 1 – Resumo comparativo do uso de CPU, Memória e Disco, em conjunto com os tempos de processamento demandados para cada cenário.

Show, agora que temos este pequeno resumo dos tempos de processamento e uso dos principais recursos de hardware, já podemos conhecer cada um dos cenários elaborados abaixo, conforme apresenta o Bloco de Código 3 a seguir:

— Bloco de Código 3 —

— Cenário 1 –

— Inserindo dados na Tabela de Placas através de Loop Condicional – 19Hrs e 33s de processamento —

— Limpando a Tabela de Placas —

Truncate Table Placas

— Declarando as variáveis de controle —

Declare @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas Int = 1,

@ContadorSequencialParcialPlacasInseridas Int = 1,

@CodigoSequencialLetrasCombinadas Int = 1

— Abrindo o Loop de Inserção —

While @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas <=(Select Max(CodigoSequencialLetrasCombinadas) From LetrasCombinadas)

Begin

Set @CodigoSequencialLetrasCombinadas=(Select CodigoSequencialLetrasCombinadas From LetrasCombinadas

Where CodigoSequencialLetrasCombinadas = @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas)

While @ContadorSequencialParcialPlacasInseridas <=9999 — Contador a cada 9999 incrementa a variável @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas

Begin

Insert Into Placas (CodigoSequencialLetrasCombinadas, CodigoSequencialNumeroPlacas)

Values (@CodigoSequencialLetrasCombinadas, @ContadorSequencialParcialPlacasInseridas)

Set @ContadorSequencialParcialPlacasInseridas +=1

End

Set @ContadorSequencialParcialPlacasInseridas = 1

Set @CodigoSequencialLetrasCombinadas +=1

Set @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas +=1

End

— Cenário 2 –

— Inserindo dados na Tabela de Placas através de CTE Recursiva com Junção Cruzada — 33 minutos e 40s de processamento —

— Limpando a Tabela de Placas —

Truncate Table Placas

— Declarando as variáveis de controle —

Declare @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas Int = 1,

@CodigoSequencialLetrasCombinadas SmallInt = 1

While @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas <=(Select Max(CodigoSequencialLetrasCombinadas) From LetrasCombinadas)

Begin

— Realizando a Junção Cruzada entre as Tabelas LetrasCombinadas x CTENumeracao —

;With CTENumeracao

(Select 1 As Numero

Union All

Select Numero + 1 From CTENumeracao

Where Numero <=9998

)

Insert Into Placas (CodigoSequencialLetrasCombinadas, CodigoSequencialNumeroPlacas)

Select LC.CodigoSequencialLetrasCombinadas, N.Numero

From LetrasCombinadas LC Cross Join — Aqui acontece a mágia

CTENumeracao N — Cross Joi vai combinar todas as Letras com 9999 números —

Where CodigoSequencialLetrasCombinadas = @CodigoSequencialLetrasCombinadas

Option (MaxRecursion 0)

Set @CodigoSequencialLetrasCombinadas +=1

Set @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas +=1

End

— Cenário 3 –

— Inserindo dados na Tabela de Placas através de Junção Cruzada – 10 minutos e 27s de processamento —

— Limpando a Tabela de Placas —

Truncate Table Placas

— Declarando as variáveis de controle —

Declare @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas Int = 1,

@CodigoSequencialLetrasCombinadas SmallInt = 1

While @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas <=(Select Max(CodigoSequencialLetrasCombinadas) From LetrasCombinadas)

Begin

— Realizando a Junção Cruzada entre as Tabelas LetrasCombinadas x Numeracao —

Insert Into Placas (CodigoSequencialLetrasCombinadas, CodigoSequencialNumeroPlacas)

Select LC.CodigoSequencialLetrasCombinadas, N.CodigoNumeracao

From LetrasCombinadas LC Cross Join — Aqui acontece a mágia

Numeracao N — Cross Joi vai combinar todas as Letras com 9999 números —

Where CodigoSequencialLetrasCombinadas = @CodigoSequencialLetrasCombinadas

Set @CodigoSequencialLetrasCombinadas +=1

Set @ContadorSequencialTotalPlacasInseridas +=1

End

Show, show, e show, nossos três cenários de estudo e testes já estão apresentados, basta você escolher qual deseja brincar, executar, encontrar as melhorias e possíveis falhas que podem existir.

Pra finalizar nossa longa caminhada, apresento o Bloco de Código 4, o qual vai ilustrar como podemos consultar nossas tabelas e obter os dados já inseridos após o processamento de um dos cenários, e por fim o Bloco de Código 5 que apresenta o código utilizado no Bloco de Código 4 transformado em uma Stored Procedure denominada: P_PesquisarPlacas.

— Bloco de Código 4 —

— Apresentando as 100 primeiras Placas Geradas —

Select Top 100 Concat(LC.SequencialDeLetrasCombinadas,’-‘,

Convert(Char(4),Case

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 1 And 9 Then Concat(‘000’,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 10 And 99 Then Concat(’00’,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 100 And 999 Then Concat(‘0’,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 1000 And 9999 Then Convert(Char(4),P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

End)) As ‘Placa’,

IsNull(F.FaixasDePlacasPorEstadoNomeDoEstado,’Sequência não atribuída…’) As ‘Nome do Estado’

From LetrasCombinadas LC Inner Join Placas P

On LC.CodigoSequencialLetrasCombinadas = P.CodigoSequencialLetrasCombinadas

Left Join FaixasDePlacasPorEstado F

On LC.SequencialDeLetrasCombinadas Between SubString(F.CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosInicial,1,3)

And SubString(F.CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosFinal,1,3)

A Figura 1 apresentada abaixo, ilustra o possível resultado obtido após a execução do Bloco de Código 4:

Figura 1 – Relação das 100 primeiras placas de carros criadas e inseridas na tabela Placas.

— Bloco de Código 5 —

— Criando uma Stored Procedure para pesquisa de placas —

Create or Alter Procedure P_PesquisarPlacas @LetrasCombinadas Char(3), @SequenciaNumerica SmallInt = Null

Begin

Set NoCount On

Select Concat(LC.SequencialDeLetrasCombinadas,’-‘,

Convert(Char(4),Case

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 1 And 9 Then Concat(‘000′,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 10 And 99 Then Concat(’00’,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 100 And 999 Then Concat(‘0’,P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

When P.CodigoSequencialNumeroPlacas BetWeen 1000 And 9999 Then Convert(Char(4),P.CodigoSequencialNumeroPlacas)

End)) As ‘Placa’,

IsNull(F.FaixasDePlacasPorEstadoNomeDoEstado,’Sequência não atribuída…’) As ‘Nome do Estado’

From LetrasCombinadas LC Inner Join Placas P

On LC.CodigoSequencialLetrasCombinadas = P.CodigoSequencialLetrasCombinadas

Left Join FaixasDePlacasPorEstado F

On LC.SequencialDeLetrasCombinadas Between SubString(F.CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosInicial,1,3)

And SubString(F.CodigoSequencialFaixasDeLetrasNumerosFinal,1,3)

Where LC.SequencialDeLetrasCombinadas = @LetrasCombinadas

And P.CodigoSequencialNumeroPlacas = @SequenciaNumerica

End

Após a Stored Procedure estar criada, basta realizar sua execução conforme o exemplo apresentado abaixo, passando a sequência de letras e números que você deseja consultar.

Importante: Destaco que algumas combinações de placas de carro ainda não estão sendo utilizadas em nosso território, dentre elas as que começam com as letras: W, X, Y e Z.

— Executando a Stored Procedure P_PesquisarPlacas —

Exec P_PesquisarPlacas ‘FBD’,3127

Sensacional, chegamos ao final, missão cumprida e entregue, acredito que este foi um dos estudos mais prazerosos e de grande obtenção de conhecimento que eu realizei nos últimos meses.

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

REFERÊNCIAS

https://www.infoescola.com/matematica/analise-combinatoria/

https://mundoeducacao.bol.uol.com.br/matematica/analise-combinatoria.htm

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/queries/from-transact-sql

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/queries/with-common-table-expression-transact-sql

https://www.mssqltips.com/sqlservertip/1042/using-derived-tables-to-simplify-the-sql-server-query-process/

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/t-sql/language-elements/select-local-variable-transact-sql

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CONCLUSÃO

Hoje não seria diferente, mais uma vez você pode notar o quanto ele é capaz de nos surpreender com sua inteligência, sabedoria, e principalmente sua capacidade de conseguir aplicar as mais variadas técnicas existentes da Matemática para solucionar algo que pode parecer tão complexo para o raciocínio humano.

Neste post, utilizei algumas das mais variadas técnicas para se trabalhar com combinações de dados, utilização de dados em memória através de um Select From (Values()), em conjunto com tabelas criadas fisicamente ou tabelas declaradas como expressões em um CTE.

Por fim, fizemos usado mais uma vez da Matemática aplicando a análise condicional em conjunto com seus elementos de permutação e arranjo de valores.

Através dos cenários apresentados, em conjunto com a gama de recursos que ele nos permite utilizar, conseguimos aplicar as mais variadas preposições de análises de dados que nos possibilita identificar qual cenário pode ser a melhor maneira de se tomar uma decisão.

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

Agradecimentos

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

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

Um forte abraço, curta esta nova estação do ano que começou a alguns dias atrás, eu adoro o outono.

Até mais.

Short Scripts – Março 2019

Olá boa tarde, estamos no mês de março, primeiro trimestre de 2019 esta quase se encerrando.

Seguindo em frente, que alegria poder te encontrar em mais um post da sessão Short Scripts, uma das sessões mais recentes do meu blog que esta alçando a marca de 36 posts publicados trimestralmente.

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

O post de hoje

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

Cálculo de Idade;
Cláusula Values;
Cláusula Where;
Comando Create Procedure;
Comando Declare;
Comando Exec;
Comando Group By;
Comando Insert;
Comando Order By;
Comando Pivot;
Comando Select;
Common Table Expression;
Diretiva Set;
DMV sys.dm_os_ring_buffers;
DMV sys.dm_os_virtual_address_dump;
Filegroup;
Função Concat();
Função DateDiff();
Função de Agregação SUM;
Função Month();
Função Year();
Gerenciamento de Memória;
Grupo de Arquivos;
Inner Joins;
Left Joins;
Operador Lógico Condicional Case;
Operador Lógico Condicional While;
Stored Procedure;
Variáveis;
Variável do Tipo Tabela;
Visão;
Visão de Sistema sys.all_objects;
Visão de Sistema sys.filegroups;
Visão de Sistema sys.indexes;
Visão de Sistema sys.syslanguages;
Visão de Sistema SYSCACHEOBJECTS; e
Visão de Sistemas sys.messages.

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

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

Short Scripts

— Short Script 1 – Alterando a sequência numérica com base em uma condição —

— Criando a Tabela Valores —
Create Table Valores
(Contador Int Primary Key Identity(1,1),
CodigoCaracter Char(4),
SequenciaDeControle Int)
Go

— Inserindo os registros com CódigoCaracter 0001 —
Insert Into Valores Values (‘0001’,1),(‘0001’,2),(‘0001’,3),(‘0001’,4)
Go

— Inserindo os registros com CódigoCaracter 0002 —
Insert Into Valores Values (‘0002’,5),(‘0002’,6),(‘0002’,7),(‘0002’,8)
Go

— Inserindo os registros com CódigoCaracter 0003 —
Insert Into Valores Values (‘0003’,9),(‘0003’,10)
Go

— Consultando os registros inseridos —
Select Contador, CodigoCaracter, SequenciaDeControle from Valores
Go

— Declarando um bloco de execução para alterar os registros de acordo com uma condição —
Declare @ContadorRegistros Int,
@ContadorSequenciaDeControle Int,
@ValorColunaCodigoCaracter Char(4)

Set @ContadorRegistros=1
Set @ContadorSequenciaDeControle=1

While @ContadorRegistros <= (Select Count(CodigoCaracter) from Valores)
Begin

Set @ValorColunaCodigoCaracter=(Select CodigoCaracter From Valores Where Contador = @ContadorRegistros)

If (@ValorColunaCodigoCaracter = (Select CodigoCaracter From Valores Where Contador = @ContadorRegistros) And @ContadorRegistros > 1)
Set @ContadorSequenciaDeControle=@ContadorSequenciaDeControle + 1
Else
Set @ContadorSequenciaDeControle=0

Update Valores
Set SequenciaDeControle = @ContadorSequenciaDeControle
Where Contador = @ContadorRegistros

Set @ContadorRegistros += 1

End

— Consultando os registros após a alteração —
Select Contador, CodigoCaracter, SequenciaDeControle from Valores
Go

— Short Script 2 – Utilizando Extended Events – Ring Buffer através da sessão system_health para obter detalhes sobre conexões abertas —

Declare @LanguageID int

Select @LanguageID = lcid
From sys.syslanguages
Where name = @@Language

WITH RingBufferXML
As (SELECT CAST(record as xml) AS RecordXML
FROM sys.dm_os_ring_buffers
WHERE ring_buffer_type= ‘RING_BUFFER_CONNECTIVITY’),
RingBufferConnectivity
As (SELECT x.y.value(‘(/Record/@id)[1]’, ‘int’) AS [RecordID],
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/RecordType)[1]’, ‘varchar(max)’) AS RecordType,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/RecordTime)[1]’, ‘datetime’) AS RecordTime,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/SniConsumerError)[1]’, ‘int’) AS Error,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/State)[1]’, ‘int’) AS State,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/Spid)[1]’, ‘int’) AS SPID,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/RemoteHost)[1]’, ‘varchar(max)’) AS RemoteHost,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/RemotePort)[1]’, ‘varchar(max)’) AS RemotePort,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/LocalHost)[1]’, ‘varchar(max)’) AS LocalHost,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/LoginTimersInMilliseconds/TotalTime)[1]’, ‘int’) AS TotalTime,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/LoginTimersInMilliseconds/EnqueueTime)[1]’, ‘int’) AS EnqueueTime,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/LoginTimersInMilliseconds/NetWritesTime)[1]’, ‘int’) AS NetWritesTime,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/LoginTimersInMilliseconds/NetReadsTime)[1]’, ‘int’) AS NetReadsTime,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/LoginTimersInMilliseconds/Ssl/TotalTime)[1]’, ‘int’) AS SslTotalTime,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/LoginTimersInMilliseconds/Sspi/TotalTime)[1]’, ‘int’) AS SspiTotalTime,
x.y.value(‘(/Record/ConnectivityTraceRecord/LoginTimersInMilliseconds/TriggerAndResGovTime)[1]’, ‘int’) AS TriggerAndResGovTime
FROM RingBufferXML
CROSS APPLY RecordXML.nodes(‘//Record’) AS x(y))

SELECT RBC.*, m.text
FROM RingBufferConnectivity RBC
LEFT JOIN sys.messages M ON
RBC.Error = M.message_id AND M.language_id = @LanguageID
WHERE RBC.RecordType IN (‘Error’, ‘LoginTimers’)
ORDER BY RBC.RecordTime DESC
Go

— Short Script 3 – Stored Procedure – Realizando o versionamento de código fonte —

CREATE PROCEDURE dbo.GetOne
AS
SELECT 1
GO

CREATE PROCEDURE dbo.GetOne;2 —Versionamento, recurso antigo
AS
SELECT 2
GO

Exec dbo.GetOne;2 — Executando a procedure versão 2
go

— Short Script 4 – Gerenciamento de Memória — Como encontrar quem está usandoo espaço de endereço virtual no seu SQL Server —

SELECT convert(varchar,getdate(),120) as [Timestamp], max(region_size_in_bytes)/1024 [Total max contiguous block size in KB]

from sys.dm_os_virtual_address_dump

where region_state = 0x00010000 — MEM_FREE
Go

Select SUM(virtual_memory_reserved_kb)/1024 as virtual_memory_reserved_mb

from sys.dm_os_memory_clerks

Where type not like ‘%bufferpool%’
Go

With VASummary(Size,Reserved,Free) AS
(SELECT
Size = VaDump.Size,
Reserved = SUM(CASE(CONVERT(INT, VaDump.Base)^0)
WHEN 0 THEN 0 ELSE 1 END),
Free = SUM(CASE(CONVERT(INT, VaDump.Base)^0)
WHEN 0 THEN 1 ELSE 0 END)
FROM
(
SELECT CONVERT(VARBINARY, SUM(region_size_in_bytes))
AS Size, region_allocation_base_address AS Base
FROM sys.dm_os_virtual_address_dump
WHERE region_allocation_base_address <> 0x0
GROUP BY region_allocation_base_address

UNION

SELECT CONVERT(VARBINARY, region_size_in_bytes), region_allocation_base_address
FROM sys.dm_os_virtual_address_dump
WHERE region_allocation_base_address = 0x0
)
AS VaDump
GROUP BY Size)
SELECT SUM(CONVERT(BIGINT,Size)*Free)/1024 AS [Total avail Mem, KB] ,CAST(MAX(Size) AS BIGINT)/1024 AS [Max free size, KB]
FROM VASummary
WHERE Free <> 0
Go

SELECT SUM(PAGESUSED)*8/1024 ‘MB of MemToLeave memory consumed by procedures’ FROM MASTER.DBO.SYSCACHEOBJECTS

WHERE PAGESUSED >1
Go

— Short Script 5 – Criando um Pivot em conjunto com Visão com Sumarização —

Create Table Fornos
(Id Int Primary Key,
Defeito Varchar(20) Not Null,
Forno Varchar(20) Not Null,
Equipe Varchar(20) Not Null)
Go

Insert Into Fornos
Values (1,’DEFEITO A’,’FORNO 3′,’AZUL’),
(2,’DEFEITO A’,’FORNO 2′,’VERDE’),
(3,’DEFEITO B’,’FORNO 1′,’AZUL’),
(4,’DEFEITO A’,’FORNO 1′,’PRETO’),
(5,’DEFEITO B’,’FORNO 2′,’VERDE’),
(6,’DEFEITO B’,’FORNO 2′,’AZUL’),
(7,’DEFEITO A’,’FORNO 1′,’PRETO’),
(8,’DEFEITO A’,’FORNO 2′,’AZUL’)
Go

Select * From Fornos
Go

— Gerando o Pivot —
Select * from
(Select CONCAT(Defeito,’ – ‘, Equipe) As DefeitosPorEquipe,
CONCAT(Defeito,’ – ‘, Equipe) As ‘Defeitos Agrupados Por Equipes’,
Equipe,
Forno As ‘Fornos’
From Fornos) As F
Pivot (Count(DefeitosPorEquipe) For Equipe In ([Azul],[Preto],[Verde])) as Pvt
Go

— Adicionando os Totais —
Select * from
(
Select CONCAT(Defeito,’ – ‘, Equipe) As DefeitosPorEquipe,
CONCAT(Defeito,’ – ‘, Equipe) As ‘Defeitos Agrupados Por Equipes’,
Equipe,
Forno As ‘Fornos’
From Fornos
) As F
Pivot (Count(DefeitosPorEquipe) For Equipe In ([Azul],[Preto],[Verde])) as Pvt

Union All

Select ‘Totais….’, ‘—->’,
Sum(Azul) As SomaAzul,
Sum(Preto) As SomaPreto,
Sum(Verde) As SomaVerde
From
(
Select CONCAT(Defeito,’ – ‘, Equipe) As DefeitosPorEquipe,
Equipe
From Fornos
) As F
Pivot (Count(DefeitosPorEquipe) For Equipe In ([Azul],[Preto],[Verde])) as Pvt
Go

— Short Script 6 – Identificando o filegroup vinculado para cada tabela de usuário —

SELECT o.[name],
o.[type],
i.[name],
i.[index_id],
f.[name]
FROM sys.indexes i INNER JOIN sys.filegroups f
ON i.data_space_id = f.data_space_id
INNER JOIN sys.all_objects o
ON i.[object_id] = o.[object_id]
WHERE i.data_space_id = f.data_space_id
AND o.type = ‘U’ — User Created Tables
GO

— Short Script 7 – Realizando o cálculo da idade —

— Exemplo 1 —
Declare @Hoje date

Set @Hoje= cast (current_timestamp as date)

SELECT CPF, DATA_NASC,
case when month(@Hoje) > month(DATA_NASC)
then datediff (year, DATA_NASC, @Hoje)
when month(@Hoje) = month(DATA_NASC) and day(@Hoje) >= day(DATA_NASC)
then datediff (year, DATA_NASC, @Hoje)
else datediff (year, DATA_NASC, @Hoje) -1
end as Idade
from tb_idade_dez
Go

— Exemplo 2 —
Select CPF, DATA_NASC, (datediff (month, DATA_NASC, @Hoje) / 12) as Idade

from tb_idade_dez
Go

— Exemplo 3 —
Select CPF, DATA_NASC, datediff(day,DATA_NASC,getdate())/365.15 as idade

from TB_IDADE_JANEIRO
Go

— Exemplo 4 —
Declare @DATAS table (DataNasc date)

INSERT into @DATAS values
(‘19880101’), (‘19880111’), (‘19880112’), (‘19880113’),
(‘19880213’), (‘19880313’), (‘19880413’), (‘19880513’),
(‘19880613’), (‘19880713’), (‘19880813’), (‘19880913’),
(‘19881013’), (‘19881113’), (‘19881213’)

Declare @Hoje date
Set @Hoje= ‘20190112’

SELECT DataNasc, @Hoje as Hoje,
datediff(day, DataNasc, @Hoje)/365.15 as idade,
case when month(@Hoje) > month(DataNasc) then datediff (year, DataNasc, @Hoje)
when month(@Hoje) = month(DataNasc) and day(@Hoje) >= day(DataNasc) then datediff (year, DataNasc, @Hoje)
else
datediff (year, DataNasc, @Hoje) -1
end as Anos
from @DATAS
Go

Muito bem, missão mais que cumprida! Uma nova 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, apresentam um valor e conhecimento do mais alto nível.

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

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

Links

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

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

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

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

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

Agradecimento

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

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

Um forte abraço, saúde e paz.

Até mais.

Novo Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.1 disponível

A Microsoft disponibilizou na última terça – feira dia 05/03 o Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.1, ferramenta gratuita que permite a migração de dados existentes em outras soluções de bancos de dados, como:

De uma forma bastante simples e prática é possível consumir os dados armazenados nas soluções listadas acima, enviando os mesmos diretamente para o Microsoft SQL Server e Microsoft Azure SQL.

O Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.0 é compatível com o sistemas operacionais:

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

Esta nova versão do Microsoft SQL Server Migration Assistant inclui o suporte para:

– MySQL 4.1 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance;

– Access 97 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance;

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

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

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

Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.1

O download pode ser realizado de acordo com sua fonte de dados de origem, selecione uma das opções existentes abaixo:

Recursos adicionais

Fontes e Direitos Autorais: Microsoft.com – Download Center – https://blogs.msdn.microsoft.com/datamigration/2019/03/05/release-sql-server-migration-assistant-ssma-v8-1/

Microsoft libera nova preview do SQL Server 2019 denominada 2.3

Em grande evento dedicado ao Microsoft SQL Server que esta sendo realizado na Inglaterra o SQL Bits, a Microsoft informou a liberação de mais uma versão preview da próxima versão SQL Server 2019.

Este novo preview foi batizado de SQL Server 2019 2.3 (quarta versão), vale ressaltar que nos últimos meses a Microsoft vem trabalhando fortemente para liberação de novas versões preliminares.

Novidades

A Figura 1 abaixo ilustra a página inicial do website da Microsoft dedicado ao Microsoft SQL Server 2019:

Figura 1 – Introdução ao Microsoft SQL Server 2019.

Melhorias

Recuperação de banco de dados acelerada para fornecer melhor aproveitamento do tempo de recuperação e possibilidades de reversão instantânea para transações de longa duração;
Aprimoramentos de desempenho em recompilações de plano de consulta, gerenciamento de log de transações e repositório de consultas; e
Melhorias no recurso SQL Graph, permitindo exclusão em cascata para bordas e nós.

Download

Figura 2 – Plataformas para download disponíveis para versão 2.3 do Microsoft SQL Server 2019.

O Microsoft Server 2019 Preview 2.3 para Windows está disponível em arquivos ISO, arquivo .cab para os seguintes idiomas:

‎Inglês;
Alemão;
Japonês;
Espanhol;
Coreano;
Russo;
Italiano;
Francês;
Chinês (simplificado);
Chinês (tradicional); e
Português (Brasil)‎.

Saiba mais sobre o SQL Server 2019

Caso você queria saber mais sobre esta nova versão do Microsoft SQL Server e seus principais recursos, selecione um dos links abaixo:

https://info.microsoft.com/ww-landing-SQLDB-Microsoft-SQL-Server-WhitePaper.html

http://download.microsoft.com/download/8/B/6/8B643729-6224-4ECC-8C50-3292B8156F0E/SQL_Server_2019_Transform-Data_into_Insights_Infographic_EN_US.pdf

http://download.microsoft.com/download/D/2/5/D2519504-0ACD-4CD7-9C34-AB85D5824F34/SQL_Server_2019_Top_10_Reasons_to_Choose_Infographic_EN_US.pdf

https://info.microsoft.com/ww-landing-intro-sql-server-2019.html

Fontes e Direitos Autorais: Microsoft.com – SQL Server Blog – SQL Server Team – 07/03/2019.
Leia na integra acessando: https://cloudblogs.microsoft.com/sqlserver/2019/03/01/sql-server-2019-community-technology-preview-2-3-is-now-available/

#24 – Para que serve

Olá, bom dia, que bom te ver por aqui, neste sabadão, estamos entrando na semana que antecede a maior festa do Brasil.

Seja bem-vindo a mais um post da sessão Para que Serve, sendo este o de número 24, mais um dia de muito trabalhado, repleto de atividades e compromissos.

De uma forma bem diferente e mais direta, não vou realizar suspense ou criar qualquer clima de expectativa sobre este tema, na verdade estou me referindo ao uso das Table Hints (dicas de tabelas), com certeza você já deve ter ouvido falar ou já utilizou pelo menos uma delas, adianto que neste post não vou falar da mais conhecida a NoLock e sim de outras duas que também são importantes.

Sendo assim, chegou a hora de conhecer um pouco mais sobre o post de número 24 da sessão Para que serve. Mas uma vez, bem vindo ao #24 – Para que serve – Table Hint – UpdLock e TabLock.

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

Introdução

As dicas de tabelas podem ao longo de sua utilização impactar de forma direta na maneira que o otimizador de consultas existente no Microsoft SQL Server trabalha desde o momento da identificação da análise da query e criação do seu plano de execução, mas principalmente no momento da própria execução.

Vale ressaltar que as table hints serão ignoradas se a tabela não for acessada pelo plano de consulta, isso pode ser provocado porque o query optimizer opta por não acessar a tabela ou porque uma exibição indexada é acessada, mas este cenário também pode ser contornado, quem sabe em outro momento.

Vamos em frente, sabendo que estas funcionalidades precisam ser um pouco mais conhecidas e melhor entendidas, tomei a decisão de elaborar este post, destacando as duas dicas de tabela que atualmente acabei me deparando em cenários de consultoria, me refiro a:

· UpdLock; e

· Tablock.

Desta forma, vou apresentar uma breve descrição destas duas dicas de tabelas, e posteriormente utilizar um simples cenário prático para demonstrar como podemos fazer uso de ambas, começando pela UpdLock.

Table Hint – UpdLock

Sendo está uma das mais antigas dicas de tabela existente no Microsoft SQL Server, reconhecida como uma table hint exclusiva para seu uso no comando update, o que na verdade não se aplicada, mesmo sendo este o cenário mais comum de uso podemos em determinados momentos aplicar a instruções Select e Insert.

Seu papel é especificar que bloqueios de atualização serão usados e mantidos até que a transação seja concluída. UpdLock utiliza bloqueios de atualização apenas em operações de leitura no nível de linha ou de página.

Caso o UpdLock venha a combinado com TabLock, ou se um bloqueio em nível de tabela for usado por outro motivo, um bloqueio exclusivo reconhecido pela sigla (x) será usado.

Importante destacar que sempre que um UpdLock é especificado, as dicas em nível de isolamento ReadCommitted e ReadCommittedLock são ignoradas, sendo assim, podemos em alguns cenários se deparar com a ocorrência de dados fantasmas.

Agora que conhecemos um pouco mais sobre esta table hint, vamos avançar, conhecer seu funcionamento de forma prática, para tal, utilizaremos como base o Bloco de Código 1, que realizará a criação do seguinte ambiente:

· Databases: TesteDatabaseTableHintUpdLock;

· Tables: UpdLockTable; e

· Transações: TUPD e TUPDII.

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

— Acessando o Banco de Dados – TesteDatabaseTableHintUpdLock —
Use TesteDatabaseTableHintUpdLock
Go

— Criando a Tabela – UpdLockTable —
Create Table UpdLockTable
(Codigo Int Identity(1,1) Not Null Primary Key Clustered,
Valores Varchar(20))
Go

Até aqui nada de especial, nosso ambiente já está criado e pronto para receber alguns dados, para tal, utilizaremos o Bloco de Código 2, responsável em realizar o insert e consulta dos dados, conforme apresento a seguir:

— Bloco de Código 2 —
— Inserindo uma pequena porção de dados —
Insert Into UpdLockTable
Values (‘Pedro’), (‘Antonio’), (‘Galvão’), (‘Junior’),
(‘MVP’), (‘MCC’), (‘MSTC’), (‘MIE’), (‘SQL Server’),
(‘Banco de Dados’),(‘Table Hint UpdLock’)
Go— Consultando os dados —
Select Codigo, Valores From UpdLockTable
Order By Valores Desc
Go

A partir deste momento temos uma porção de dados armazenados em nossa table UpdLockTable, o que nos permite realizar uma pequena simulação de seu comportamento e entender como a ela realiza o bloqueio em nossa query.

— Bloco de Código 3 —
— Iniciando um novo Bloco de Transações denominada TUPD —
Begin Transaction TUPD

— Realizando o Update —

Update UpdLockTable
Set Valores = ‘BD’
Where Codigo = 10
Go

No próximo passo a ser realizado aparentemente pode parecer bastante simples, mas após sua execução você vai entender que nem sempre é assim que as coisas podem ser interpretadas.

Seguindo em frente, vamos executar o Bloco de Código 4, o qual vai nos exigir abrir uma nova query dentro da ferramenta que você se encontra acessando o Microsoft SQL Server no momento, eu como de costume estou utilizando o bom e velho Management Studio.

— Bloco de Código 4 —

Select Codigo, Valores From UpdLockTable
Order By Valores Desc
Go

Acredito que você deva ter feito a execução deste simples bloco de código e até o presente momento o Microsoft SQL Server ainda não te retornou nenhum dado. Não é verdade?

A Figura 1 pode te ajudar a comprovar e responder este meu questionamento:

Figura 1 – Execução do bloco de código 4 sendo realizada e nenhum dado retornado em tela.

Viu, nem tudo que parece ser fácil realmente é! Mas o que pode ter acontecido?

Na verdade, o SQL Server está trabalhando da forma correta, realizamos o processamento de um comando Update dentro de um bloco de transações que ainda não foi encerrado e internamente o bloqueio da tabela foi aplicada de forma geral o que impede que quaisquer outras transações que venha a acessar a tabela como um todo consiga.

Mas se você observou em nosso Bloco de Código 3 não fizemos uso da table hint UpdLock, é justamente este o ponto chave, a partir do momento em que fazemos uso desta dica de tabela teremos a capacidade de acessar nossos dados mesmo que estes se encontrem dentro de outra transação ou bloqueio.

Para confirmar esta mudança de comportamento, vamos executar agora o Bloco de Código 5 e logo na sequência abrir uma nova query e observar o resultado apresentado na Figura 2:

— Bloco de Código 5 —

RollBack Transaction TUPD — Encerrando a transação anterior

— Realizar novamente o Update agora com UpdLock e Abrir nova Sessão —
Begin Transaction TUPDII

Update UpdLockTable With (UpdLock)
Set Valores = ‘Forçando UpdLock’
Where Codigo = 11
Go

Figura 2 – Select realizado em outra query mesmo com a transação TUPDII ainda não encerrada.

Show, não é verdade, neste momento o Microsoft SQL Server acaba de retornar nossos dados manipulados na tabela UpdLock a qual se encontra pertencente a um bloqueio de atualizações de dados que pode estar sendo aplicado no nível de linha ou página de dados (mas este comportamento e estudo vou deixar para outro momento).

Com isso, conhecemos a table hint UpdLock, ainda não terminamos nossa caminhada, podemos evoluir mais um pouco nesta jornada, conhecendo agora a dica de tabela TabLock na sequência.

Table Hint – TabLock

Também uma das mais tradicionais dicas de tabela, e durante minha pesquisa e entendimento sobre esta table hint, cheguei a conclusão que a ela é muito misteriosa, devido ao seu comportamento.

Aonde a mesma tem a função de especificar que o bloqueio adquirido seja aplicado no nível de tabela, o tipo de bloqueio que é adquirido depende da instrução que está sendo executada.

Por exemplo:

1. Uma instrução Select pode adquirir um bloqueio compartilhado. Ao especificar TABLOCK, o bloqueio compartilhado é aplicado à tabela inteira, e não no nível de linha ou página. Se HoldLock também for especificado, o bloqueio de tabela será mantido até o final da transação; e

2. Ou então quando usado com o provedor de conjuntos de linhas em massa através do uso de uma instrução OPENROWSET para importar dados em uma tabela, TabLock permite que vários clientes carreguem dados simultaneamente na tabela de destino com o registro em log e o bloqueio otimizados.

Estamos preparados para seguir em frente, conhecemos um pouco mais sobre esta table hint, chegou a hora de conhecer o seu funcionamento de forma prática, para tal, utilizaremos como base o Bloco de Código 6, que realizará a criação do seguinte ambiente:

· Databases: TesteDatabaseTableHintTabLock;

· Tables: TabLockTable; e

· Transações: TTBL e TTBLII.

— Bloco de Código 6 —
— Criando o Banco de Dados – TesteDatabaseTableHintTabLock —
Create Database TesteDatabaseTableHintTabLock
Go

— Acessando o Banco de Dados – TesteDatabaseTableHintTabLock —
Use TesteDatabaseTableHintTabLock
Go

— Criando a Tabela – TabLockTable —
Create Table TabLockTable
(Codigo Int Identity(1,1) Not Null Primary Key Clustered,
Valores Varchar(20))
Go

Até aqui nada de especial, nosso ambiente foi criado, preparado para receber alguns dados, para tal, utilizaremos o Bloco de Código 7, responsável em realizar o insert e consulta dos dados, conforme apresento a seguir:

— Bloco de Código 7 —

— Inserindo uma pequena porção de dados —
Insert Into UpdLockTable
Values (‘Pedro’), (‘Antonio’), (‘Galvão’), (‘Junior’),
(‘MVP’), (‘MCC’), (‘MSTC’), (‘MIE’), (‘SQL Server’),
(‘Banco de Dados’),(‘Table Hint TabLock’)
Go

— Consultando os dados —
Select Codigo, Valores From UpdLockTable
Order By Valores Desc

Nossa porção de dados encontra-se armazenados em nossa table TabLockTable, o que nos permite realizar uma pequena simulação de seu comportamento e entender como ela realiza o bloqueio em nossa query.

Vamos então realizar a execução do Bloco de Código 8, sendo este o ponto chave que vai nortear nosso entendimento, observe que estamos abrindo um bloco transacional denominado TTBL (conforme já destacado anteriormente).

— Bloco de Código 8 —

— Iniciando um novo Bloco de Transações denominada TTBL —

Begin Transaction TTBL

— Utilizando o TabLock —
Begin Transaction TTBL

Declare @Contador TinyInt = 1

Select ‘Início…’

While @Contador < 255
BeginUpdate TabLockTable
Set Valores = @Contador
Where Codigo = 10

Select Valores From TabLockTable
Where Codigo = 10

Set @Contador += 1
End

Select ‘Fim…’

Observação: Você deve ter notado um pouco de lentidão na execução de bloco de código, bem como, o uso de alguns comandos e técnicas que podem ser melhoradas ou até mesmo substituídas, ressalto que o mesmo não possui o objetivo de ser executado no menor tempo possível ou até mesmo ser entendimento como uma técnica para inserção de dados. Este bloco de código foi criado e elaborado somente para esta prática, sem qualquer finalidade de uso em cenários reais.

Dando continuidade, enquanto nosso Bloco de Código 8 é processado, vamos abrir uma nossa query e executar o Bloco de Código 9 e observar se algo de errado ou diferente acontece:

— Bloco de Código 9 —
— Inserindo uma nova linha de registró lógico na TableTableLock durante o processamento do bloco de código 8 —

Insert Into TabLockTable Values (‘Teste TabLock’)
Go

Tenho a certeza que você imaginava que o SQL Server iria demorar para processar nossa query ou simplesmente não iria retornar nada em tela, da mesma forma que a UpdLock.

Não!

Ele mais uma vez está trabalhando de forma certa, da mesma maneira que fizemos anteriormente não utilizamos de forma proposital a table hint TabLock em nosso bloco de código, algo que vamos realizar agora utilizando os blocos de código 10 e 11, declarados a seguir:

— Bloco de Código 10 —

Rollback Transaction TTBL — Encerrando a transação anterior —

— Adicionar TabLock —
Begin Transaction TTBLII

Declare @Contador TinyInt = 1

Select ‘Início…’

While @Contador < 255
BeginUpdate TabLockTable With (TabLock)
Set Valores = @Contador
Where Codigo = 10

Select Valores From TabLockTable
Where Codigo = 10

Set @Contador += 1
End

Select ‘Fim…’
Go

— Bloco de Código 11 —

— Abrir nova query e realizar Insert vai ocorrer bloqueio —
Insert Into TabLockTable Values (‘Teste TabLock II’)
Go

Para nossa surpresa, o Bloco de Código 10 já deve ter sido processado, mas o 11 ainda se encontra em processamento, a Figura 3 apresentada abaixo, comprova este comportamento:

Figura 3 – Bloco de código 11 ainda em execução, aguardando algum retorno do bloco de código 10, mesmo após sua execução.

Você pode estar questionamento a si mesmo, o porquê deste comportamento por parte do nosso Microsoft SQL Server. Não precisa ficar preocupado, por padrão o Database Engine em conjunto com o Storage Engine estão aplicando em tempo de execução um bloqueio em nossa tabela TabLockTable, ou seja, a mesma ficou bloqueada pela operação de Update que nos disparamos no bloco de código 10 em conjunto table hint TabLock.

Para que possamos concluir a execução do Bloco de Código 11, precisamos encerrar nossa transação aberta anteriormente denominada TTBLII, para tal vamos executar o Bloco de Código 12 dentro da mesma query utilizada para executar o Bloco de Código 10:

— Bloco de Código 12 —

— Confirmando e encerrando a transação TTBLII dentro da mesma sessão do bloco de código 10 —

Commit Transaction TTBLII
Go

E como um passe de mágica, o Bloco de Código 11 foi encerrado simultaneamente após o processamento do Bloco de Código 12.

Vou deixar para que você mesmo comprove este resultado.

Não é algo realmente surpreendente, como a mesma funcionalidade utilizada de formas similares ou parecidas possa ser comportar de maneiras tão diferentes.

Eu sou suspeito a dizer, mas não podemos dizer que isso é um passe de mágicas ou truque, ao contrário, existe um conjunto de propriedades relacionadas ao controle de transacional e bloqueios que os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados utilizam para garantir que tudo funcione da melhor forma possível chamado ACID:

Atomicidade;
Consistência;
Isolamento; e
Durabilidade.

Quem sabe em um outro post eu aborde este tema, por hoje, vou ficando por aqui.

Com isso, e sem mais delongas, 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/queries/hints-transact-sql-table

http://sqlissuessa.blogspot.com/2016/07/table-hints-transact-sql.html#!

https://sqlhelp.wordpress.com/2009/01/13/table-hints-transact-sql/

https://social.msdn.microsoft.com/Forums/sqlserver/en-US/d2e78faa-9c79-4faf-8232-5ae08a5dd23e/sql-table-hints-not-working-updlock-holdlock

https://social.msdn.microsoft.com/Forums/sqlserver/en-US/a7536fc4-ed1e-44aa-a16b-d4dc9ca6cd70/what-is-the-difference-between-holdlock-and-updlock-in-sql-server

https://www.sqlservercentral.com/Forums/Topic1227171-392-1.aspx

http://www.sql-server-performance.com/2004/2000-table-hints/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/03/01/script-challenge-13-a-resposta/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/tag/trace-flag/

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/2018/12/21/23-para-que-serve/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2018/08/22/22-para-que-serve/

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/

Conclusão

Mais uma vez podemos observar como o Microsoft SQL Server apresenta um conjunto grandioso de funcionalidades, aplicando formas diferentes e especificas para cenários simulares em suas estruturas de código, mas que durante sua execução pode ser entendida de uma maneira muito particular.

Neste post podemos conhecer, aprender e visualizar como as table hints UpdLock e TabLock são utilizadas, seus comportamentos, e principalmente como os bloqueios realizados por ambas podem ser aplicar para um mesmo cenário no caso o uso do comando Update dentro de um bloco de transações.

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 maio de 2019.

Um grande abraço e ótimo final de semana.

Valeu.

Novo Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.0 disponível

A Microsoft liberou nesta semana o Microsoft SQL Server Migration Assistant v8.0, ferramenta gratuita que permite a migração de dados existentes em outras soluções de bancos de dados, como:

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

Esta nova versão do Microsoft SQL Server Migration Assistant inclui o suporte para:

– MySQL 4.1 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance;

– Access 97 e posteriores para todas as edições do SQL Server 2012, SQL Server 2014, SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019, Azure SQL DB e Azure SQL Database Managed Instance;

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