Te enseñamos cómo diseñar correctamente tus planes de mantenimiento para que el rendimiento no se degrade y tu sistema sea capaz de recuperarse ante un desastre. Repasaremos todas las características que ofrece SQL Server para administración.

 

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  1. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 #SQSummit17 Luis J. Morán | Rel. Architect | lmoran@solidq.com Afinando la Administración de SQL Server y Novedades de Administración 2016
  2. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Degradación Rendimiento Malos Planes Ejecución No precision Tablas Grandes
  3. SUMMIT MADRID 2017 • Disminución Consumo Recursos • Tiempo • Actualización 20% cambios computados a nivel de partición & Regresión lineal
  4. ESTADISTICAS INCREMENTALES • La creación de nuevas estadísticas será incremental siempre que sea posible , o afecta a las existentes • Se crean con “WITH (STATISTICS_INCREMENTAL = ON)” en: • En la creación se permiten los 3 modos
  5. ESTADISTICAS INCREMENTALES • “sys.dm_db_incremental_stats_properties”, permite ver las propiedades de las estadísticas incrementales
  6. ESTADISTICAS INCREMENTALES • Funcionamiento: • Se calculan las estadísticas a nivel de partición/nes • La/s mezcla con la estadística principal • Características: • Precisión depende del modo de ejecución previo ya que solo permite “Resample” • El QO siempre usa la estadística principal con independencia de la precisión de las incrementales de cada partición • Administradores las lanzan manualmente no lo hace SQL Server • Decidimos: cuando y sobre que particiones • Desaparece el TF 2371, en tablas grandes aplicaba una regresión lineal dependiendo del tamaño para no esperar al 20% • TF 2309 Permite ver las estadísticas incrementales de cada partición
  7. ESTADISTICAS INCREMENTALES Limitaciones • Estadísticas creadas con índices que no están alineados por partición con la tabla base • Estadísticas creadas sobre bases de datos secundarias legibles AlwaysOn • Estadísticas creadas sobre bases de datos de solo lectura • Estadísticas creadas sobre índices filtrados • Estadísticas creadas sobre vistas • Estadísticas creadas sobre tablas internas • Estadísticas creadas con índices espaciales o índices XML
  8. ESTADISTICAS INCREMENTALES Errores Típicos • Estadística NO incremental no puede ser actualizada como incremental • No se permite update con modo “FullScan o Sample”
  9. ESTADISTICAS INCREMENTALES Errores Típicos • No se permite estadísticas incrementales para índices que no estén en el esquema de particionamiento
  10. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Recuperación Ante Desastres
  11. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Debería probarse de un modo automático
  12. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Eliminar la necesidad de más almacenamiento Nueva tecnología que permita recuperación mucho más rápida
  13. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 • +500h de trabajo • Clases 100% ONLINE en directo • Proyecto fin de máster real para tu empresa • Tutorías bajo demanda • Laboratorios virtuales guiados paso a paso • Invitación 1 día al SolidQ Summit Madrid • Te ayudamos en tus proyectos de BI & Analytics CONTENIDOS • BI & Analytics Overview • Data Warehousing y Modelo Dimensional • Obtención de datos. ETL e Integración • Soluciones Analíticas • Análisis y Visualización de la información • Proyecto Fin de Máster “Con la evolución de los tiempos, es imprescindible estudiar todo lo que tiene que ver con real-time, analytics y el mundo de los datos. Por lo que, consideré que tener formación en BI me podría ser muy útil y me venía muy bien personalmente, porque nuestro sistema trata con muchísimas transacciones y muchísima carga y ‘el relacional’ ya se nos estaba quedando pequeño. El máster nos dio una visión bastante general de cómo implementar un proyecto y gestionarlo tú mismo y cómo ver las soluciones de distintas maneras. Aunque tenía mis dudas de hacer una formación online, la valoración es bastante positiva, las clases son muy interactivas y al final salió todo muy bien.” Adolfo Gabriel VP Software Development, Payvision Máster en BI & Analytics Alumni ¡Plazas Limitadas! Más información: http://www.solidq.com/es/masterbi CONTENIDOS • BI & Analytics Overview • Data Warehousing y Modelo Dimensional • Obtención de datos. ETL e Integración • Soluciones Analíticas • Análisis y Visualización de la información • Proyecto Fin de Máster