Segue consulta para identificar quando foi atualizada a estatística de uma determinada tabela:
No exemplo a seguir foi utilizada a tabela 'HumanResources.Department'
SELECT name AS index_name,
STATS_DATE(OBJECT_ID, index_id) AS StatsUpdated
FROM sys.indexes
WHERE OBJECT_ID = OBJECT_ID('HumanResources.Department')
GO
| index_name | StatsUpdated |
| PK_Department_DepartmentID | 2012-03-29 13:52:19.380 |
| AK_Department_Name | 2012-03-29 13:52:22.550 |
Obrigado
Baixei o AdventureWorksLT2008.MDF da Microsoft, mas ao tentar importar o banco de dados o SQL Server informa que não foi possível encontrar o arquivo de LOG (.ldf).
Segue o comando para criar o ldf a partir de uma arquivo mdf:
EXEC sp_attach_single_file_db
@dbname = 'AdventureWorksLT2008',
@physname = 'C:\Program Files (x86)\Microsoft SQL Server\MSSQL11.SQLEXPRESS\MSSQL\DATA\AdventureWorksLT2008_Data.mdf'
Onde:
@dbname – Nome do Banco de Dados
@physname – Diretório onde esta armazenado o arquivo mdf.
Obrigado
Há uma coisa que todos os DBA sabe com certeza, e isso é que seus bancos de dados irão crescer com o tempo. Quanto mais dados tivermos, mais trabalho o SQL Server tende realizar.
Ok, mas em que o Data Compression me ajuda?
A compressão de dados em SQL Server oferece dois benefícios potenciais ao DBA:
Tipos de compressão de dados
A partir do SQL Server 2008 foi oferecido duas formas de compressão de dados:
ROW - Nível de compressão de dados por linha. Esta característica de compressão leva em consideração os tipos de dados que definem a coluna da tabela, por exemplo, uma coluna char(50) e o valor armazenado na coluna em sua maioria é 15 caracteres, neste caso a compressão por linha vai ocupar em disco somente o espaço exigido para os 15 caracteres, ou seja, com esse tipo de compressão não será alocado espaço em disco para valores zero ou nulos fazendo com que mais linhas sejam alocadas em uma mesma página. Alguns outros tipos de dados podem ser comprimidos, mas não é aplicado para todos.
PAGE – Nível de compressão de dados por página. Além de armazenar dados de forma eficiente dentro de uma linha, a compressão otimiza a página de armazenamento de várias linhas em uma página, minimizando a redundância de dados. A compressão de página usa compactação de prefixo(procura padrões comuns no início de cada coluna, exemplo, todas que comecem com XPTO%) e compressão de dicionário (procura por correspondências exatas em todas as colunas e linhas de cada pagina) que são substituídas por uma referencia abreviada de menor caracteres ocupando menos espaço.
Quando uma tabela ou índice não possui configuração para compressão de dados o seu tipo estará definido como NONE.
Obrigado
Código utiliza no SSIS para verificação da existencia de uma arquivo antes de realizar a Leitura
' Microsoft SQL Server Integration Services Script Task
' Write scripts using Microsoft Visual Basic 2008.
' The ScriptMain is the entry point class of the script.
Imports System
Imports System.Data
Imports System.Math
Imports Microsoft.SqlServer.Dts.
<System.AddIn.AddIn("
<System.CLSCompliantAttribute(
Partial Public Class ScriptMain
Inherits Microsoft.SqlServer.Dts.Tasks.
Enum ScriptResults
Success = Microsoft.SqlServer.Dts.
Failure = Microsoft.SqlServer.Dts.
End Enum
Public Sub Main()
If System.IO.File.Exists(Dts.
Dts.Variables("sExisteArquivo"
Else
Dts.Variables("sExisteArquivo"
End If
Dts.TaskResult = ScriptResults.Success
End Sub
End Class
No exemplo acima, acaso o arquivo exista será alimentado a variável sExisteArquivo, onde pode ser utilizada em um precedence Constraint Editor realizando a validação antes de fazer a leitura do Data Flow.
Obrigado
Abaixo exemplo com as diferença da aplicação das 2 funções:
Utilizando o Replace, parte da string é substituída por outra. A seguir será substituída a string “Martinez” por “Teste”.
Select Replace('Fabio Martinez','Martinez','Teste')
column1
-----------
Fabio Teste
Já com a função Stuff podemos substituir uma posição específica da string. A seguir será substituída na string a partir da sétima posição 5 caracteres.
Select stuff('Fabio Martinez',7,5,'Teste')
column1
--------------
Fabio TestenezObrigado
