В предыдущей статье обсуждалась функция ROW_NUMBER. Сейчас же мы рассмотрим другие функции ранжирования: RANK, DENSE_RANK и NTILE. Начнем с RANK и DENSE_RANK. Эти функции по функциональности и реализации аналогичны ROW_NUMBER. Разница в том, что ROW_NUMBER присваивает уникальное (возрастающее) значение каждой строке без учета связей в значениях ORDER BY, а функции RANK и DENSE_RANK присваивают одно и то же значение строкам, имеющим одинаковое значение ORDER BY. Разница между функциями RANK и DENSE_RANK заключается в том, как значения присваиваются строкам. Проще всего проиллюстрировать разницу между всеми этими функциями на простом примере:

Будучи одной из самых популярных баз данных, SQL Server славится простотой установки и настройки, функциями безопасности, среди которых есть шифрование, великолепными возможностями восстановления данных и множеством удобных инструментов.

Однако из-за ряда ограничений SQL Server постепенно теряет своих пользователей. SQL Server имеет достаточно сковывающую лицензию и стоимость обслуживания, растущую по мере увеличения размера базы данных или числа клиентов. Ее максимальный размер составляет 10 ГБ, а буферный кэш — 1 МБ. Она работает только под Windows.

Переманить же пользователей SQL Server может PostgreSQL — полностью бесплатная база данных с открытым исходным кодом. Эта база данных может похвастаться поддержкой международного сообщества и доступна под Windows, Mac, Linux, FreeBSD и Solaris. Кроме того, для нее существуют множество опенсорсных дополнений.

Я начну эту статью со знакомства с двумя бесплатными инструментами для миграции с SQL Server на PostgreSQL, затем поэтапно продемонстрирую, как выполнить миграцию между этими двумя базами данных, а в конце расскажу о полноценном решении для резервного копирования с защитой для управления сразу несколькими базами данных.

Эта статья о том, что нового появилось в SQL Server Management Studio 20 (SSMS), и является второй из серии статей на эту тему. Первую статью можно почитать тут: Upcoming changes for SQL Server Management Studio (SSMS) — Part 1.Заключительной статьёй в серии является: Upcoming changes for SQL Server Management Studio (SSMS) — Part 3. SSMS 20 может удивить Вас сразу после установки, когда вдруг обнаружится что по умолчанию предполагается шифрованное соединение SSMS с сервером баз данных. На то, чтобы помочь пользователям SSMS справится с этой проблемой и добиться лучшей защиты соединения с помощью новых механизмов шифрования SQL Server 2022, как раз и направлена эта статья.

Четыре функции ранжирования: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK и NTILE появились в SQL Server 2005 и отличаются от обычных скалярных функций тем, что результат, который они выдают для строки, зависит от других строк выборки. От агрегатных функций они отличаются тем, что возвращают только одну строку для каждой строки на входе, т. е. они не объединяют набор строк в одну. В этой статье мы рассмотрим ROW_NUMBER — самую простую из всех функций ранжирования.

Сегодня обсудим общие вопросы, связанные с миграцией баз данных на новую платформу. Как обычно, акцент сделан на системах 1С:Предприятие, как самых популярных на российском рынке. Но многие рекомендации универсальны и годятся для всех ИТ-систем.

Common Table Expressions (CTE) или обобщенное табличное выражение, впервые появилось в версии SQL Server 2005, и это простой способ разбить сложный запрос T-SQL на несколько запросов, что придаёт больше гибкости и управляемости. CTE во многом очень похожи на представления. В отличие от представления, которое можно создать один раз и потом использовать в других запросах, CTE привязан только к одному запросу. В Books Online есть несколько отличных примеров CTE, включая и рекурсивные CTE. Вместо того, чтобы продемонстрировать их устройство на своих примерах, в этой статье будут использоваться примеры из Books Online. Чтобы попробовать эти примеры у себя, используйте один из ранних образов базы данных AdventureWorks.

Замахнемся сегодня на RLS.

Обсуждать будем проблемы по нашему профилю, связанные с производительностью 1С:Предприятие. Но, в целом, этот материал может быть полезен и не только 1С-никам.

Почему запросы с RLS часто такие долгие?

Какие есть варианты их ускорить?

SQL Server поддерживает работу с данными типа JSON, и имеет для этого необходимый функционал, в который входит функция ISJSON, для проверки, соответствует ли значение типу JSON. Она вернет 0, если это не правильный JSON, и 1, если JSON правильный. Если JSON содержит недопустимые данные, функция помогает это обнаружить.

Мы — SQL команда Срочного рынка Московской Биржи, занимаемся разработкой и сопровождением бэкофиса торгово-клиринговой системы Spectra с момента ее возникновения. Срочный рынок Московской Биржи — это более 500 фьючерсных и 30000 опционных инструментов, несколько миллионов сделок в день.

Торгово-клиринговая система Срочного рынка (ТКС Spectra) изначально строилась на основе MS SQL, и за пару десятков лет прошла сложный путь от нескольких серверов БД до огромной системы с сервис-ориентированной архитектурой. Долгое время вся бизнес-логика системы разрабатывалась в программном слое на серверах MS SQL: и матчинг заявок, и расчет обеспечения, и управление клиентами были реализованы на T-SQL.

На сегодняшний день весь высоконагруженный функционал вынесен в отдельные сервисы, но в базах данных остаются сотни таблиц и тысячи программных объектов. Особенностью кода является высокая когнитивная и цикломатическая сложность. Управлять этим кодом с учетом всех требований по надежности и быстродействию – очень интересная задача.

В этой статье мы хотим рассказать об эволюции нашей системы разработки на SQL.

Одним из наиболее важных применений CTE являются рекурсивные запросы, для которых CTE является фактически единственным средством реализации. Как отмечалось в предыдущей статье, в Books Online есть несколько примеров использования CTE, включая и рекурсивный CTE. Тут мы будем использовать эти примеры из Books Online, используя один из ранних образов базы данных AdventureWorks.

Рекурсивные CTE все сделаны по одному шаблону. Тело CTE представляет собой запрос с UNION ALL, который объединяет один или несколько подзапросов называемых закреплёнными элементами, которые заполняют набор результатов. Кроме закреплённых элементов есть один или несколько рекурсивных подзапросов, называемых рекурсивными элементами, которые возвращают оставшуюся часть результирующего набора. Эти рекурсивные подзапросы ссылаются на сам рекурсивный CTE. Получается, у нас есть один или несколько закреплённых подзапросов и один или несколько рекурсивных подзапросов, объединенных UNION ALL. 

В предыдущей статье говорилось о том как  работает агрегат WITH ROLLUP. В этой статье мы рассмотрим, как реализована агрегация WITH CUBE. Как и предложение WITH ROLLUP, предложение WITH CUBE позволяет просчитать несколько «уровней» агрегации в одном операторе. Разницу между двумя этими агрегатами давайте рассмотрим на примере. Мы будем использовать те же вымышленные данные о продажах, что и в прошлый раз.

Популярная среди администраторов баз данных SQL Server Management Studio (SSMS) для подключения к серверам баз данных (по версию 18.12.1 включительно) использовала System.Data.Sqlclient (SDS). Новая версия SQL Server теперь поставляется с библиотеками Microsoft.Data.Sqlclient (MDS). Пакет Microsoft.Data.SqlClient теперь доступен на NuGet и становится основным способом доступа к данным для SQL Server. Этот пакет поддерживает как .NET Core, так и .NET Framework. Создание нового SqlClient в новом пространстве имен позволяет старому System.Data.SqlClient и новому Microsoft.Data.SqlClient жить бок о бок, хотя это и не происходит автоматически.

В нескольких предыдущих статьях обсуждалось, как в SQL Server реализована агрегация, были рассмотрены операторы агрегирования потока и хеш-агрегат. Я также использовал хеш-агрегат в качестве примера в статье Введение в распараллеливание исполнения запроса. В этой статье мы рассмотрим частичную агрегацию. Частичная агрегация — это метод, который SQL Server использует для оптимизации параллельной агрегации. Прежде чем начать, я хочу отметить, что рассуждения о частичной агрегацию можно найти в книге Inside Microsoft SQL Server 2005 : Query Tuning and Optimization (см. страницу 187 внизу).

Статей о селектах хватает, попробуем про апдейты. "ТОП-100" вопросов не обещаю - тут бы с одним разобраться. Разработчиков OLTP-систем под MS SQL Server и кандидатов на подобные вакансии приглашаю под кат.

Код на T-SQL, и он идеален. Атомарности нет, целостность вернём ручными апдейтами, изоляция с дюрабилити только мешают. Программируем без оглядки на ACID, который жив лишь в статье википедии.

In the evolving landscape of database technology, choosing the right database management system is crucial for the efficiency and scalability of applications. This article presents a detailed comparison of the performance between Microsoft's CosmosDB and MS SQL Server. We'll examine how each database performs under various load conditions and share some interesting findings.

В предыдущей статье Внутренняя оптимизация операций изменения для индексов было рассказано о том, что планы запроса для UPDATE состоят из двух частей: курсора чтения, который выбирает строки, которые необходимо изменить, и курсора записи, который и выполняет изменения. SQL Server использует такую логику изменения, следуя которой курсоры чтения и записи в плане с UPDATE выполняются двумя отдельными шагами или фазами. Другими словами, фактическое изменение в строке не должно влиять на выбор строк изменения. С этим связана описанная ниже проблема, для преодоления которой нужно обеспечить такую работу курсора записи в плане с UPDATE, чтобы он не влиял на курсор чтения, эта проблема известна под названием «Halloween Protection». Такое имя она получила поскольку была обнаружена исследователями IBM более 30 лет назад в Хэллоуин.

В двух последних статьях приводились примеры агрегации WITH ROLLUP и WITH CUBE. В SQL Server 2008 появился новый, более мощный синтаксис, совместимый с ANSI SQL 2006. В этой статье будет рассказано об этих изменениях.

Point-to-Site подключения к виртуальным сетям