Curso online de Administración de Bases de Datos SQL Server

Dejo aquí un curso online con varios conceptos sobre bases de datos SQL Server, el curso va desde los conceptos básicos hasta el nuevo paradigma del BigData. La mayor parte del curso son entradas de este blog pero aquellos conceptos que aún no se han desarrollado en el blog tienen enlaces a las fuentes más fiables posibles, como Wikipedia o las páginas de referencia de Microsoft ® SQL Server. A medida que lo vaya desarrollando iré ampliando los enlaces.

Aquí, algunos libros interesantes sobre diseño de bases de datos y programación

Conceptos básicos

Bases de datos relacionales

Diseño de bases de datos

Introducción a SQL Server

Arquitectura física de SQL Server I
Arquitectura física de SQL Server II

El Transaction Log

Herramientas de administración

Inicios de sesión

Creación de Logins

Creación y modificación de bases de datos SQL Server 

Diagramas de bases de datos 

Agente SQL Server (SQL Server Agent)

Crear trabajos (Jobs) 

Programar la ejecución de un Job

Liberar espacio en disco 

Copias de seguridad
Restaurar una base de datos a partir de una copia de seguridad
Administración de procesos

Intellisense en SQL Server

Transact SQL 

Consultas complejas sin saber Transact-SQL

CASE WHEN

Objetos de Base de Datos

Tablas

Creación de tablas
Unique constraints y check constraints 
Tablas Temporales

Índices 

Índices II
Crear índices con el administrador corporativo 
Indices filtrados

Vistas

Procedimientos Almacenados (Stored Procedures)

introducción

Procedimientos almacenados I

Procedimientos almacenados II
Crear-modificar un procedimiento almacenado con parámetros
 Mantenimiento básico con procedimientos almacenados
Cursores
Depurar un procedimiento almacenado

Utilidades con Procedimientos Almacenados

Buscar un valor en toda la base de datos

Paginación

Transferencia de datos entre tablas y Bases de Datos

Funciones 

Triggers 

Triggers II

Seguridad

Administración de la seguridad 

Modos de seguridad
Gestión de la seguridad
Permisos de acceso a objetos

Monitorización y rendimiento 

Planes de ejecución 

Planes estimado y real de ejecución I
Planes estimado y real de ejecución II
Planes de ejecución de texto 
Planes de ejecución XML

Nuevos paradigmas de almacenamiento

SSIS

Datawarehouse en la actualidad y evolución a  bigdata

Azure, bases de datos Elásticas
Un vistazo general de los proveedores actuales de Big Data 
Big Data de Microsoft

Finalmente dejo un enlace a la biblioteca gratuita de Microsoft

SQL Server. El registro de transacciones (Transaction Log)

El  registro de transacciones (transaction log) el transaction Iog  es una entidad de datos utilizada por SQL Server para almacenar la historia de las transacciones por las que ha pasado una base de datos.

Planes de ejecución con SQL Server V, planes de ejecución en XML

Trabajar con los planes de ejecución XML

El almacenamiento de los planes en XML abre varias posibilidades. En primer lugar, es muy fácil hacer una copia de un plan para compartirlo. Esta es la verdadera fuerza de tener a nuestra disposición XML para los planes de ejecución, podemos usar el lenguaje XQuery para ejecutar consultas directamente contra el plan de ejecución y en los planes en la caché.

Obtención de los planes reales y estimados en XML 

Con el fin de convertir a XML el plan estimado se puede activar o desactivar con:

SET SHOWPLAN_XML ON

...

SET SHOWPLAN_XML OFF

El comando SHOWPLAN_XML no es una instrucción esencialmente una vez se activa estos parámetros al ejecutar una sentencia SQL en lugar de ejecutarla recoge información del plan de ejecución en forma de documento XML. Una vez más, es importante poner SHOWPLAN_XML a OFF tan pronto como se haya terminado de recoger la información del plan, para permitir que las instrucciones SQL se ejecuten según lo previsto.

Para ver la versión XML del plan real:

SET ON STATISTICS XML
...
SET OFF STATISTICS XML

Una vez más, vamos a ver el mismo plan de ejecución como se evaluó con el plan de texto.

SET SHOWPLAN_XML ON;
GO
SELECT *
FROM [dbo] [NombreTabla].;
SET SHOWPLAN_XML OFF;
GO

Esta instrucción mostrará algo parecido a esto

Big Data de Microsoft

¿Qué es Big Data?

Datawarehousing, el antepasado del bigdata

"Big Data" es un término para la recolección de conjuntos de datos tan grandes y complejos que no pueden ser fácilmente manejados por tecnologías tradicionales de almacenamiento de datos. Big Data es el mundo de datos que existe fuera del almacén de datos tradicional. Es generado por dispositivos; blogs, redes sociales; aplicaciones móviles; clickstreams; ATM, RFID y sensores; tiempo meteorológico, tráfico, y cotizaciones de los mercados; y mucho más. Big Data es des-estructurado, no filtrado y no relacional. Big Data no se genera por las operaciones propias de la empresa.

Big Data es valioso para el negocio, ya que aporta datos a la empresa de su entorno en el mundo en el que opera, compite, y vende. Big Data ofrece la oportunidad a la empresa de obtener datos externos en tiempo real para mejorar, optimizar y mover el negocio hacia nuevos objetivos.

Big Data es alto volumen, alta velocidad y / o activos de gran variedad de información que requieren nuevas formas de procesamiento de cualquier tipo de dato, permitir la toma de decisiones mejorada, así como la visión y la optimización de procesos. 

Los escenarios comunes para Big Data

La popularidad de los grandes volúmenes de datos se basa predominantemente en una oleada de nuevos escenarios, fuentes de datos y oportunidades para integrar los datos no relacionales desde fuera de la empresa en su análisis de negocio.

Planes de ejecución con SQL Server. IV Planes de ejecución de texto

Los planes de ejecución gráficos son muy útiles porque son muy fáciles de leer. Sin embargo, gran parte de los datos de los operadores no son inmediatamente visibles, para ver el conjunto completo tenemos que echar un vistazo a la ventana de propiedades. Pero podemos ver el plan completo conplanes de ejecución de  XML.

Antes de XML se utilizaban los planes de texto, estos actualmente están es desuso pero veremos algunas instrucciones por compatibilidad. Las nuevas versiones de SQL Server sólo se proporcionarán planes de texto en formato XML.

Para ver el plan de ejecución estimado de texto, sólo hay que escribir el comando. 

SET SHOWPLAN_ALL ON;

Esta instrucción pone en modo on a SQL Server para recopilar la información de ejecución para todas las sentencias SQL posteriores, pero esas declaraciones en realidad no se han ejecutado aun. Por lo tanto, tenemos el plan estimado. Es muy importante poner  SHOWPLAN_ALL  a OFF después de que capturar la información que se necesita. Si se nos olvidamos de esto no se ejecutarán las instrucciones SQL server.

A partir de este momento cualquier sentencia que ejecutemos mostrará su plan estimado de ejecución.

Para desactivarlo basta con ejecutar el comando 

SET SHOWPLAN_ALL OFF;

Obtener el plan textual real 

Para obtener el plan de texto real ejecutamos la sentencia

SET STATISTICS PROFILE ON

A partir de este momento cualquier sentencia que ejecutemos vendrá acompañada de su plan real de ejecución.

Para desactivarlo 

SET STATISTICS PROFILE OFF

Interpretación de los planes de texto 

Cuando hemos ejecutado una select sencilla con el plan textual activa nos ha mostrado algo de este tipo.

El Data Warehousing en la actualidad

El Data Warehouse es un marco para gestionar mejor, entender y sacar provecho de los datos generados por el negocio. El almacén de datos tradicional tiraba de  los datos en un "depósito de la verdad", esquema impulsado para el análisis y la presentación de informes, y funcionó muy bien durante muchos años. Sin embargo, el mundo de los datos está evolucionando rápidamente en formas que están transformando la industria y las empresas están considerando nuevos enfoques de inteligencia empresarial (BI).

El data Warehouse tradicional está siendo presionado por el creciente peso del volumen explosivo de datos, la variedad de tipos de datos y la velocidad de procesamiento en tiempo real así también de cómo estos los datos se están utilizando para crecer y operar el negocio. 

El almacenamiento de datos ha alcanzado el punto de inflexión más importante desde su creación. La empresa moderna necesita una arquitectura lógica que pueda escalar sin problemas para satisfacer estas demandas de volumen con una potencia de procesamiento en tiempo real y capacidad de manejar cualquier tipo de datos para conectar rápidamente el negocio con información valiosa. Esto significa que el data warehouse tradicional tiene que evolucionar hacia un data warehouse moderno.

El  data warehouse tradicional fue diseñado para ser un repositorio central de todos los datos de una empresa. Los datos dispares de sistemas transaccionales como  ERP, CRM y aplicaciones de línea de negocio debían ser adaptadas para extraer los datos (ETL) e introducirlo en el almacén dentro de un esquema relacional global. La estructura de datos era predecible y el procesamiento y presentación de informes de calidad optimizada. Sin embargo para la preparación de consultas se necesitaba gran medida el apoyo de tecnologías de la información TI basadas en el procesamiento por lotes programados.

La llegada de  la Web 2.0 aumentó significativamente los datos relacionados con la empresa generados a través de comercio electrónico, registros web, marketing en buscadores, y otras fuentes. Las Empresas ampliaron las operaciones de ETL para compensar las nuevas fuentes de datos, en última instancia, también  expandieron el modelo.

Sin embargo, incluso con estas complejidades crecientes, el valor de negocio principal del almacén de datos tradicional era la capacidad de realizar un análisis histórico y la presentación de informes procedentes de una fuente confiable y completa de datos.