Leer archivos .xlsx desde SQL Server es una tarea sencilla, aunque hay veces que puede requerir de cierta configuración inicial. En ester artículo vamos a ver cómo preparar una instancia de SQL Server para leer este tipo de archivos de forma nativa.
Sigue leyendoAutor: bonisql
Sobre las actualizaciones en Elasticsearch
Si estás trabajando con elasticsearch muy posiblemente te hayas dado cuenta de que Elastic publica versiones nuevas con bastante frecuencia. Para tener un poco más de contexto, veamos lo que han hecho otros sistemas de bases de datos en el último año, fijándonos en sus versiones más recientes:
Sigue leyendoBases de datos en contenedores – SQL Server en Windows
Este artículo es el primero de una serie sobre bases de datos en contenedores. Por ello, empezaremos revisando qué es un contenedor, para luego entrar en nuestro primer caso: SQL Server en contenedores Windows.
Sigue leyendoVientos de cambio
En los últimos 15 años ha surgido una cantidad considerable de nuevas tecnologías de base de datos. Los profesionales de la ingeniería del software, debemos familiarizarnos con ellas, ya que esto nos permitirá hacer una correcta elección ante determinados escenarios, permitiéndonos hacer uso de la herramienta más adecuada para superar nuevos desafíos.
Sigue leyendoSQL101: Bulk-Logged Recovery Model
En este artículo vamos a repasar el modelo de recuperación probablemente menos conocido y extendido: Bulk-Logged. Vamos a ver sus principales características, ventajas, limitaciones y algunos ejemplos de uso. Además, el artículo sirve de cierre a la serie SQL101 sobre los modelos de recuperación en SQL Server. Sigue leyendo
Cloud SQL en Google Cloud Platform
Recientemente he estado considerando la opción de Cloud SQL para SQL Server ofrecida por Google Cloud Platform (GCP). Esta es la plataforma de servicios en la nube ofrecida por el gigante Google. En terminos de servicios cloud, parece que aún no está al nivel de Amazon Web Services (AWS) o Microsoft Azure. Sin embargo, el crecimiento de GCP en los último años dos años ha sido significativo. Sigue leyendo
SQL101: Full Recovery Model
Siguiendo el atículo anterior sobre fundamentos de SQL Server: SQL101: Simple Recovery Model, en este vamos a tratar sobre el modelo más extendido, Full Recovery Model.
Empecemos haciendo un repaso de las principales características de este modelo de recuperación: Sigue leyendo
Creando nuestro laboratorio de Elasticsearch con Hyper-V
Para crear nuestro laboratorio de Elasticsearch en un equipo Windows, con el que poder experimentar más adelante 😊, una buena opción es usando Hyper-V. Este es un software de virtualización que ofrece Microsoft y que se puede instalar en varias versiones de Windows 10 de forma gratuita.
Objetivo
Vamos a crear un cluster con las siguientes características:
- Nombre del cluster: es-cluster-lab
- Número de nodos: 3
- Nombre de los nodos: elasticsearch-lab-{1..3}.localdomain
SQL101: Simple Recovery Model
Antes de entrar en detalle sobre los diferentes Modelos de Recuperación de bases de datos en SQL Server, repasemos qué es el Modelo de Recuperación.
“A recovery model is a database property that controls how transactions are logged, whether the transaction log requires (and allows) backing up, and what kinds of restore operations are available.” MSDN
Query Store: Ejemplos prácticos
En mi primer artículo sobre Query Store, hace ya bastante tiempo, comenté que escribiría otro incluyendo ejemplos de configuraciones, monitorización y consumo de recursos. Bien, ese día ha llegado!
Código de ejemplo de configuración
USE master; GO ALTER DATABASE [NombreDeTuDB] SET QUERY_STORE = ON ( OPERATION_MODE = READ_WRITE , CLEANUP_POLICY = (STALE_QUERY_THRESHOLD_DAYS = 14) , DATA_FLUSH_INTERVAL_SECONDS = 600 , INTERVAL_LENGTH_MINUTES = 10 , MAX_STORAGE_SIZE_MB = 512 , QUERY_CAPTURE_MODE = AUTO , SIZE_BASED_CLEANUP_MODE = AUTO , MAX_PLANS_PER_QUERY = 7 );
Puedes ver que los parámetros se explican en el citado artículo. Como siempre, te recomiendo probar bien la configuración en entornos de pre-producción, ya que la carga de trabajo de tu Base de Datos influye de forma directa. Dicho esto, este ejemplo de configuración es funcional y no he tenido problemas con ello.
Código de ejemplo para monitorizar el uso de disco de Query Store
Este código lo vamos a desglosar por pasos:
1) Creamos una base de datos (opcional) y una nueva tabla para guardar los datos que vamos a monitorizar:
USE master; GO CREATE DATABASE DBA_Admin; GO USE DBA_Admin; GO CREATE TABLE dbo.QueryStoreSizeHistory ( current_storage_size_mb BIGINT NOT NULL , max_storage_size_mb BIGINT NOT NULL , date_time DATETIME2(2) DEFAULT(GETDATE()) NOT NULL );
2) A continuación podemos crear un SQL Agent Job, que se lance cada N horas, y que sólo va a ejecutar el siguiente código de T-SQL:
USE DBA_Admin; GO INSERT INTO dbo.QueryStoreSizeHistory ( current_storage_size_mb , max_storage_size_mb ) SELECT current_storage_size_mb , max_storage_size_mb FROM MiDB.sys.database_query_store_options;
Fíjate que la vista del sistema sys.database_query_store_options existe a nivel de la Base de datos donde QS está configurado. Por lo que hace falta usar la referencia en tres partes (NombreDB.NombreEsquema.NombreTabla).
3) Finalmente tras dejar pasar un tiempo, puedes comprobar como se ha ido usando el espacio asignado a Query Store:
SELECT * FROM DBA_Admin.dbo.QueryStoreSizeHistory ORDER BY date_time;
Mencionar que esta tabla de monitorización no tiene índices de ningún tipo ni PK. Esto es así poque su tamaño no debería superar unos pocos MBytes. Está pensanda para una comprobación inicial sobre cómo de rápido se llena el espacio de QStore. Si quieres mantener esta monitorización de forma indefinida, mi recomendación sería incluir un paso de limpieza/borrado de los registros más antiguos.
Tras un tiempo, con QS en funcionamiento, deberías echar un vistazo a los informes en tu Base de Datos a través de la interfaz de SQL Server Management Studio (SSMS):
Lo recomendable en este punto, es que lo pruebes y veas por ti mismo lo útil que puede llegar a ser. Puedes usar también los ejemplos que utilicé en mi última presentación sobre Query Store , mira el link en la sección de comentarios.
Aparte de los informes predefinidos de SSMS, te recomiendo echar un vistazo a las consultas del sistema que vienen como parte de Query Store, y que te brinda toda la personalización que se te ocurra en tus comprobaciones. En la documentación de MSSQL puedes encontrar un buen puñado de ejemplos que usan esas vistas del sistema. Resultan especialmente interesantes las consultas bajo la sección Performance Auditing and Troubleshooting.
Y eso es todo por hoy, espero que te haya sido de ayuda. Cualquier pregunta, puedes enviarme un mensaje o dejar un comentario.
¡Hasta el próximo artículo!