La próxima versión de Microsoft SQL Server 2016 parece que se va a poder ver ya este verano, primeramente en formato preview. Con el cambio de versión se incluyen como siempre nuevas características entre las que destacan mejoras relacionadas con su integración con Microsoft Azure, integración con el lenguaje de programación estadístico R y alguna cosa más en cuanto a mejoras de rendimiento. A continuación una breve reseña..

En SQL Server se puede utilizar el comando de DBCC SHRINKDATABASE para reducir el espacio ocupado por los archivos de datos y de log de una base de datos.

El problema del Shrink es que, si no se utiliza con cuidado, puede aumentar la fragmentación de los índices, y también de las tablas, lo cual deriva en un empeoramiento del rendimiento, e incluso un aumento del espacio ocupado cuando se reconstruyan los índices afectados por la fragmentación..

Existen algunos tips que permiten mejorar el rendimiento y reducir el tiempo de procesado en nuestras bases de datos de Analysis Services. Hay unas cuantas páginas dedicadas a ello y resúmenes por ahí que marcan unas líneas a seguir (y otras que no!). En este post nombro un ejemplo y de que manera podemos medir esa posible mejora de forma objetiva basándonos en el uso de los contadores de rendimiento del sistema y de Sql Server Profiler.

Las vistas pueden ser una herramienta perfecta para simplificar consultas que unen distintas tablas, permiten abstenerse de la estructura origen y simplificar si hace falta la estructura saliente. También nos pueden servir como un mecanismo de seguridad que limitará el acceso de los usuarios a datos no deseados de las tablas base. Con MS SQL Server, Microsoft ha ido un paso más allá y permite crear un nuevo tipo de vistas llamado vista indizada.

Para quién no lo sepa, SQL Server Express es una edición gratuita en miniatura de Sql Server. Esta versión está pensada para aplicaciones de escritorio y/o pequeñas aplicaciones web o de servidor. Esta base de datos se puede considerar la versión competidora a la versión gratuita de Oracle (Oracle XE). Ambas versiones están siempre al día y se han ido actualizando con el paso de los años y versiones. De hecho, el lanzamiento de la primera versión Express fue con la versión de SQL Server 2005.

Casi siempre nos enteramos de que alguna query va lenta por alguna queja de usuario. Ahora se queja que hace tiempo aquella cosa que hacía tardaba tanto y hoy cuando lo ha hecho un par de veces la cosa ha sido más lenta de normal.

Realmente puede estar pasando de todo, pero entre las causas comunes podemos encontrarnos de todo un poco: fragmentación en la misma tabla, estadísticas que no están al dia, carga fuera de lo habitual en el servidor en ese mismo momento, incremento del volumen en las tablas implicadas, cambios en la aplicación...

Mantenerse actualizado es bueno y de vez en cuando va bien probar cosas nuevas que nos puedan permitir mejorar en algún aspecto de nuestro día a día. De vez en cuando me gusta ir viendo nuevas herramientas y tratar de seguir siendo proactivo para hacer mejor mi trabajo o al menos más cómodo. Anteriormente comente en otro post la existencia de un complemento de Apex llamado Refactor que permitía refactorizar para codificar de forma más clara y/o automática. En este post comento un poco el funcionamiento de una herramienta que se llama SQL Sentry Plan Explorer.  

ApexSQL Refactor es una herramienta potente de formateo de código sql para usuarios que trabajan a diario con él. Es un complemento para SQL Server Management Studio que puede ayudarte a generar, reutilizar el código o formatearlo (tabulaciones, mayúsculas, minúsculas, nomenclatura, palabras reservadas...) para hacerlo más legible para otros o incluso parsear el de otros para presentarlo a tu gusto.

Este refactor es un complemento gratuito, aunque existe una versión más completa de pago y se puede descargar directamente de la página del fabricante..

Microsoft Sql Server Data Quality Services (DQS) es una herramienta, cliente-servidor, que se introdujo en Sql Server 2012 y que permite permite velar por la integridad de los datos basada en unos datos previos, la base de datos de conocimiento, que usamos para validar otros datos posteriores. Esta herramienta permite incluso limpiar datos entrantes en paquetes de SSIS. Su propósito es conseguir datos de calidad, construyendo primero una fuente de conocimiento sobre la calidad objetivo de nuestros datos, creando dominios (valores de referencia para asignar validez o no) y reglas para definir actuaciones..