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carrière la vie du blog la bi en général définitions datawarehouse mode projet news etl ssis talend autre reporting ssrs reporting open source sharepoint bo ssas autre sgbd sql bdd data management big data data quality master data management infrastructure évènements 13 mars 2018 par maryam khiali 0 commentaires report server : audit d’utilisation dans cet article, j’avais envie de partager une requête simple pour auditer l’utilisation de votre plateforme reportserver : « select exe.username, exe.timestart, exe.format, cat.path, cat.name from [reportserver].[dbo].[executionlogstorage] exe, [reportserver].[dbo].[catalog] cat where cat.itemid = exe.reportid » avec ces tables systèmes ssrs, 60 jours de logs sont disponibles par défaut. en vous connectant à l’instance ssrs et en faisant un clique droit> propriétés vous pourrez modifier le nombre de jours assez facilement et le fait qu’il y ait ces logs. utilisez vous d’autres requêtes pour bien cerner l’utilisation de votre plateforme de rapports ? catégories : non classé | lien permanent 6 mars 2018 par maryam khiali 0 commentaires en quoi cette nouvelle option : adaptive query processing peut m’aider? cette nouvelle option présente dans sql server 2017, nous permet de mettre en place des requêtes plus performantes. pour ce faire 3 options s’offrent à nous : batch mode adaptive joins batch mode memory grant feedback interleaved execution for multi-statement table valued functions pour activer cette option alter database [mon_datawarehouse] set compatibility_level = 140; rappel rapide du fonctionnement d’sql server sur l’exécution des requêtes : etape 1 : liste de divers scénarios de plan d’exécution. etape 2 : estimation en coût (nb de lignes, en % cpu) de ces divers scénarios => ce coût calculé peut-être faux si les dernières statistiques ne sont pas à jour par exemple. pour en savoir plus sur ces coûts, voici un petit article sympa etape 3 : selection du scénario le plus faible en coût d’exécution etape 4 : exécution de la requête en fonction de ce plan d’exécution sélectionné détaillons maintenant chaque option : le batch mode adaptive joins : sql server utilise actuellement 3 algorithmes pour procéder à une jointure : »nested loop », « merge », et « hash match ». pour choisir le plus approprié, sql server se base sur les coûts estimés. grâce à cette nouvelle option voici comment va fonctionner sql server 2017 : si nb lignes de l’entrée de la jointure <= au seuil défini par cette option alors « nested loop » sinon « hash match ». cette analyse est faite dynamiquement lors de l’exécution de la requête . note : la jointure »hash match » est utilisée dans ce cas lorsqu’ un index columnstore est présent dans la requête globale ou quand la jointure référence directement la table d’index columnstore le batch mode memory grant feedback : cette option permet de calculer pour chaque requête la mémoire nécessaire à l’exécution de cette dernière et de mettre à jour le « cached plan » (l’endroit ou les plans d’exécution sont mis en cache pour réutilisation si une requête similaire venait à être exécutée). la gestion de la mémoire nécessaire à l’exécution des requêtes est mieux gérée. une trop grande allocation mémoire bloquante pour d’autres requêtes ou une allocation mémoire trop juste ralentissant les performances de la requête ne seront plus possibles. cette option nécessite l’utilisation des « columnstore indexes » voici un exemple bien mené pour comprendre avec ou sans cette option interleaved execution for multi-statement table valued functions : ce genre de fonction existait déjà sur les versions précédentes sql. elle a été améliorée dans sql server 2017 afin d’augmenter son efficacité. les couts d’exécution sont calculés sur chaque sous requête de la fonction et donc propose un plan d’exécution plus précis et plus performant sur le nombre de lignes à prendre en compte et donc la mémoire à allouée. avez vous déjà activées et utilisées ces options? voici ma source de données catégories : sql server | mots-clés : sql server 2017 | lien permanent 5 mars 2018 par maryam khiali 0 commentaires la puisssance du « real time operational analytics » depuis sql server 2016, microsoft nous met à disposition un nouveau système d’analyse. ce système a pour objectif de plugger, en temps réel, un cube directement sur les tables opérationnelles d’une source unique que peut être par exemple l’erp aussi sous sql server . plus besoin, pour ce genre d’analyse opérationnelle de traitement etl, ni de datawarehouse. la bi traditionnelle n’en sera pas évincée pour autant car le croisement de divers sources d’informations fait qu’un datawarehouse et des traitements d’agrégations aux préalables seront toujours nécessaires. ce nouveau système nous permet juste, d’avoir une souplesse en plus, une nouvelle possibilité de satisfaire les demandes opérationnelles de nos utilisateurs. l’analytique en temps réel utilise principalement les « columnstore index » modifiables sur une table rowstore. sur le site de microsoft cette partie est vraiment bien forumlée : « le « columnstore index » gère une copie des données pour que les charges de travail oltp et analytiques soient exécutées sur des copies distinctes des données. cela réduit l’impact sur les performances de ces deux charges de travail en cours d’exécution en même temps. sql server gère automatiquement les modifications d’index pour que les changements oltp soient toujours à jour pour l’analytique. grâce à cette conception, il est possible et pratique d’exécuter l’analytique en temps réel sur des données à jour. cela fonctionne aussi bien pour les tables sur disque que pour les tables optimisées en mémoire. » que pensez vous de cette super option? voici ma source catégories : sql server | mots-clés : sql server 2016 , sql server 2017 | lien permanent 5 mars 2018 par maryam khiali 0 commentaires peut-on en savoir plus sur le « in memory column store »? grâce à un indexe particulier qu’est le « columnstore index », le stockage et le traitement des requêtes est optimisé pour : les chargements et le stockage en masse : une compression des données 10 fois supérieure à la taille des données non compressées. ces taux de compression améliorent les performances des requêtes en utilisant moins de mémoire et donc en permettant à sql server d’exécuter davantage d’opérations. les requêtes en lecture seule : des requêtes 10 fois plus performantes en comparaison à un stockage orienté lignes traditionnel détails techniques intéressants : le « cluster columnstore index » est modifiable et accompagnera tous les traitements massifs d’insertions, mises à jour et suppressions. un nouveau mécanisme d’exécution de requête, appelé « exécution en mode batch » a été ajouté à sql server pour réduire considérablement l’utilisation de l’uc scénarios bi : cas où cela peut être intéressant : pour le stockage de grandes « tables de faits » ou « tables de dimensions » pour les requêtes qui utilisent des analyses de table complètes cas où cela ne convient pas : pour les requêtes qui effectuent des opérations de recherche de données sur une valeur particulière par exemple. l’avez vous déjà mis en œuvre? et dans quel cas? voici mes sources : source 1 source 2 catégories : sql server | mots-clés : sql server 2016; sql server 2017 | lien permanent 2 mars 2018 par maryam khiali 0 commentaires c’est quoi le in memory oltp ? sur les deux articles précédents, nous avons décrit les options présentes ou pas aux niveaux des différentes versions et éditions d’sql server. encore faut-il comprendre à quoi servent ces options afin de savoir si dans notre cas client elles pourraient nous être indispensables… je vous propose lors des articles à venir de décrire ces options en restant sur un angle bi pour une lecture plus facile et orientée. commençons donc par l’option « in memory oltp ». cette option apporte performance pour les traitements transactionnels en : - supprimant des verrous entre les transactions exécutées sim
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