Cuando QueryStore no sirve, ¿qué opciones tenemos?

QueryStore tiene limitaciones, que se complementan muy bien con QueryAnalytics. En esta sesión veremos qué puede aportarnos introducir QueryAnalytics en nuestra empresa desde el punto de vista de la monitorización y detección de problemas de rendimiento. Aspectos como el consumo real que hace una query en nuestro sistema respecto al resto, qué peticiones se han degradado, qué usuarios o aplicaciones están saturando nuestro sistema o simplemente comparar el rendimiento entre dos instancias que pertenecen a entornos diferentes (DEV vs PRO) nos pueden dar idea de la potencia que podemos extraer de la información expuesta por QueryAnalytics en su PowerBI. (más…)

SQL Server 2017 en Linux

SQL Server 2017 en Linux

En esta sesión la idea es ver qué nuevos tipos de despliegues podemos tener si decidimos introducir SQL Server en Linux en nuestro portfolio empresarial. Repasaremos aspectos básicos como son la instalación y configuración de la instancia de forma manual, cubriremos las limitaciones en comparación de la versión que corre sobre Windows y finalmente veremos cómo realizar monitorización sobre el nuevo motor corriendo en Linux.

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Columnstore en la vida real

En esta sesión nos centraremos en ver qué es realmente el almacenamiento columnar, sus implicaciones y diferencias contra el almacenamiento tradicional in-row. Inicialmente nos centraremos en los aspectos clave de rendimiento, pero luego veremos también qué implicaciones tiene de cara al almacenamiento y cómo utilizarlo correctamente, haciendo mención especial en cómo realizar cargas de datos sobre él de forma que no se conviertan en un problema de rendimiento involuntariamente. Veremos cómo conseguir un Real-time operational analytics y cómo administrar estos objetos una vez desplegados en nuestros entornos de producción.

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Rendimiento SQL Server con el parche contra Spectre y Meltdown

Rendimiento SQL Server con el parche contra Spectre y Meltdown

Como sabes, a poco que no estés totalmente desconectado del mundo tecnológico te habrás enterado de uno de los mayores bugs de la historia de la informática (Spectre y Meltdown) y que sus efectos son reales. Tan reales, que nosotros mismos en SolidQ lo hemos sufrido en nuestro propio software Query Analytics. En este post voy a tratar de darte un poco de luz sobre cómo proceder si detectas regresion de rendimiento en tu solución con SQL Server, contándote cómo lo he resuelto yo en mi propio sistema.

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Uso indices columnares en SQL2014, ¿me interesa migrar a SQL2016?

Uso indices columnares en SQL2014, ¿me interesa migrar a SQL2016?

SQL Server 2016 realmente es un cambio drástico para mejor en términos de rendimiento general, prueba de ello es que es la primera versión de SQL Server en la que Microsoft activamente evidencia que únicamente por migrar y gracias a los cambios del engine, hay un aumento de rendimiento generalizado. ¿Pero cuánto me puede afectar en mi carga diaria si utilizo un datawarehouse con SQL Server 2014 y hago uso de índices columnares? Realmente con SQL Server 2014 y los índices columnares ya ví una mejora brutal de rendimiento, ¿me merece la pena ir a SQL2016?

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Prueba gratis la herramienta que analiza el rendimiento de tus consultas

Prueba gratis la herramienta que analiza el rendimiento de tus consultas

En SolidQ estamos a punto de lanzar una nueva herramienta y queremos darte la oportunidad de que la pruebes antes que nadie. Su nombre en clave es TSQL-CSI-DW y es ni mas ni menos que el datawarehouse de análisis de rendimiento de tus consultas. La idea es sencilla: activas una traza de eventos extendidos con el template que te diremos, y nosotros lo procesamos dentro de un Datawarehouse para que lo explotes tú desde un PowerBI que te expondremos para ello.

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Dimensiones tiempo y fecha con lenguaje M

Dimensiones tiempo y fecha con lenguaje M

Una de las múltiples ventajas de PowerBI reside en la reutilización de código y en este post vamos a aprovecharnos del fantástico lenguaje M para crear las famosas y recurrentes dimensiones fecha y tiempo sin necesidad de T-SQL, precargarlas desde ningun origen ni nada parecido. Lo primero que tenemos que hacer obviamente es crear un nuevo documento PowerBI y clicar en «Edit Queries»

editar query

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Rendimiento de funciones escalares (UDF) (1/2)

Rendimiento de funciones escalares (UDF) (1/2)

Las funciones de usuario (UDFs) son un recurso ampliamente utilizado por cualquier desarrollador hoy en día. Es lógico ya que nos ayudan a encapsular lógica, nos dan claridad de código y nos permiten ver nuestras consultas como en nuestro lenguaje de programación procedural favorito :). Lamentablemente no en pocas ocasiones esas inofensivas e inocuas funciones, mal utilizadas son los focos de problemas de rendimiento que lastran la escalabilidad de nuestro sistema. Dado que la aparición de SQL Server 2016 es mas o menos reciente y que en esta edición del motor disponemos ahora del recurso de «UDFs nativamente compiladas»…vamos a ver qué tal rinden este tipo de funciones. Para este primer post, vamos a centrarnos únicamente en funciones UDF sin acceso a datos.

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