Microsoft SQL Server *

По материалам статьи Craig Freedman: Subqueries in CASE Expressions

В этой статье будет рассмотрено, как SQL Server обрабатывает подзапросы в выражении CASE. Кроме того, будут рассмотрены несколько экзотических возможностей соединений.

По материалам статьи Craig Freedman: Merge Join

Соединение слиянием одновременно считывает и сравнивает два отсортированных входных потока, по одной строке за шаг. На каждом из этих шагов происходит сравнение со следующей строкой входного потока. Если строки равны, выводится присоединяемая строка, и процесс продолжается дальше. Если строки не равны, исключается меньшее из двух входных значений, и процесс продолжается. Так как входные потоки отсортированы, легко видно, что исключаемая строка будет меньше любой из оставшихся строк в любом из входных потоков и, таким образом, не должна участвовать в соединении.

Этот алгоритм в псевдокоде можно выразить следующим образом:

Эта статья посвящена физическому оператору соединения - соединению слиянием (Merge Join или MJ). В отличие от Nested Loops Join, которое поддерживает любые предикаты соединения, соединение слиянием требует существования не менее одного предиката соединения по эквивалентности. Кроме того, получаемые соединением слиянием данные должны быть отсортированы по ключу соединения. Например, если мы имеем предикат соединения "T1.a = T2.b", таблица T1 должна быть отсортирована по T1.a, а таблица T2 должна быть сортирована по T2.b.

Перед тем, как SQL Server приступит к поиску по индексу, он должен определить, являются ли ключи индекса подходящими для оценки предиката запроса.

С индексами по одному столбцу всё довольно просто. SQL Server может их использовать для самых простых сравнений, например, равенства и неравенства (больше чем, меньше чем, и т.д.). Более сложные выражения, такие как функции по столбцу и предикаты "LIKE" с символами подстановки, будут в таких случаях создавать трудности для использования поиска по индексу.

_{Эта статья была опубликована на SQL.RU Другие опубликованные там статьи на тему MS SQL Server можно найти в блоге https://mssqlforever.blogspot.com/ Telegram-канал блога тут: https://t.me/mssqlhelp}

По материалам технической статьи Майкрософт: A Case Study: Fast and Reliable Backup and Restore of a VLDB over the Network

^{Статья была опубликована рание на SQL.RU Публикуется повторно ввиду недоступности сайта.}

Автор: Томас Грохсер (Thomas H. Grohser)

При содействии: Линдсей Аллен (Lindsey Allen)

Техническая экспертиза статьи: Sanjay Mishra, Lubor Kollar, Stuart Ozer, Thomas Kejser, Juergen Thomas, James Podgorski, Burzin Patel

Перевод: Александр Гладченко,  Ирина Наумова

Дата издания: июнь 2009г.

Тематика статьи: SQL Server 2008

 Резюме: Размер базы данных непрерывно растёт, темп этого роста, а также её доступность и готовность фиксируется в соглашение о качестве сервиса - SLA. Одновременно с ростом повышается важность быстрого и надежного резервного копирования и планового восстановления в текущем окружении. Этот документ посвящён проблемам проектирования устойчивого резервного копирования и решений по восстановлению очень больших баз данных (VLDB). На реальном примере, в этой статье демонстрируется, как лучше всего использовать резервное копирование и возможности по восстановлению, которыми обладает SQL Server 2008, что должно помочь при создании планов резервного копирования и восстановления VLDB по сети.

В феврале Microsoft выпустила обновления безопасности для закрытия 70 уязвимостей, ни одна из которых не была классифицирована как Критическая, а 1 уязвимость была обнародована публично (0-day). Впервые за 5 лет в выпуске обновлений нет критических уязвимостей.

Помимо стандартного набора затронутых продуктов – Windows, Office, SharePoint, Visual Studio, .NET – обновления этого выпуска также затрагивают Microsoft Teams, PowerBI, SQL Server, Dynamics 365 on-premise и Azure Data Explorer.

Максимальный рейтинг по шкале CVSS среди всех закрытых уязвимостей составил 8.8 из 10 (в среднем на протяжении последнего года этот параметр был 9.6).

В этой статье я расскажу о самых важных моментах февральского вторника обновлений.

            Когда наша команда изучала опыт других компаний, то мы просто не смогли найти похожих примеров массовой автоматизации бухгалтерского и учетного функционала, поэтому хотим поделиться нашим кейсом. Мы встречали лишь точечную инфу о внедрении роботизации на отдельных операциях, но это был довольно узкий функционал, а о массовом применении решений (с роботами и не только) на учетных транзакциях — вообще тишина.

            Все, о чем буду говорить в этой статье, уже в проде и давно приносит профит как нам, так и всей компании. Мы с соавтором попытались включить сюда по максимуму важной инфы — начиная с того, как формировались и менялись наши представления о решении, до уже рабочей автоматизации, которую запилили своими руками. Повторю что написано в заголовке: мы не профессиональная команда из IT, а выходцы из областей финансов и бухгалтерии, ступившие на этот тернистый путь. Надеемся, что этот текст окажется полезным, и у кого-то благодаря нашим прогулкам по граблям получится пройти этот путь гораздо быстрее.

На очереди SQL-секция конференции ЮMoneyDay, и она очень мощная, потому что уже проверена осенним митапом про базы данных. Даже если были на нём — в докладах много нового.

Начнём с антифрода: как мы онлайн и офлайн обрабатываем транзакции, храним данные на Microsoft SQL Server и используем движок Business Rule Engine. Далее поделимся, зачем мы взялись за управление метаданными и почему продолжаем развивать это направление.

Заглядывайте под кат!

Я решил рассказать о ситуации, в которую мы попали по стечению обстоятельств при выполнении обычных работ по перенастройке MS SQL. Т.к. нигде не смогли найти информацию о подобных поломках, то имеет смысл это зафиксировать.

Всем привет. "Не возвращаясь" к нашим баранам из предыдущей статьи "И снова про MS Excel", хочу показать, что же все-таки у меня получилось для работы со скриптами First Response Kit (sp_Blitz) от Brent Ozar и компании. Нравится данный набор и для анализа загруженности SQL Server-а и оптимизации запросов на оном. Причем сам Brent предлагает нечто подобное за денюжку. Для тех кто пользовался, пользуется или думает пользоваться - предлагаю взглянуть на то что у меня получилось.

При разработке приложений иногда возникает потребность в сравнении двух баз данных (например prod и dev).

Существует ряд подходов для решения этого вопроса - от создания dump-файла со структурой db и последующим использованием diff, до использования специализированных платных решений типа dbForge или RedGate.

Одним из таких решений, сочетающих бесплатность и удобство использования, является Compalex.

Введение

1. Создание Web API с помощью ASP.NET Web API и Entity Framework Core.
2. Реализация пользовательского интерфейса на Angular.
3. Добавление аутентификации в приложение.
4. Расширение модели приложения и рассмотрение дополнительных возможностей Entity Framework.

• Название инструмента (код пары USDEUR и пр.),
• Дата и время в формате unix time,
• Open value (цена первой сделки в интервале),
• High value (максимальная цена),
• Low value (минимальная цена),
• Close value (цена последней сделки),
• Volume (громкость, или объём сделки).

Предисловие

Причина №1 — Microsoft SQL Server теперь работает и под Linux

16 ноября 2016 года Microsoft опубликовал первую публичную кросплатформенную версию SQL Server VNext, которая теперь работает и под Linux: Public preview of the next release of SQL Server — Bring the performance and security of SQL Server to Linux and Windows