Organisation des index dans SQL Server 2005
SQL Server 2005 introduit un nouveau modèle pour les commandes DDL (Data Definition Language). Vous allez créer tous les objets au moyen d’une commande CREATE, les supprimer à l’aide d’une commande DROP et les modifier avec ALTER.SQL Server 2005 n’utilisera pas de procédures stockées distinctes pour modifier un aspect d’un objet, comme sp_defaultdb dans SQL Server 2000 et 7.0, qui modifie la base de données par défaut d’un utilisateur, ou encore les commandes de création spéciales à finalité unique telles que sp_addtype. SQL Server 2000 a déjà fait un pas dans cette direction en améliorant la fonctionnalité de la commande ALTER DATABASE afin d’inclure toutes les modifications apportées aux propriétés de base de données et en décourageant le recours à la commande sp_dboption.
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Vue d’ensemble des informations de fragmentation SQL Server
L’article « Organisation des index dans SQL Server 2005 » présente les spécifications permettant d’appeler la nouvelle fonction TVF (Table-Valued Function) sys.dm_db_index_physical_stats() dans SQL Server utilise des listes de pages séparées (organisées en fonction du mode de stockage par SQL Server des données sur la page). Par ailleurs, la version 2005 introduit la possibilité de créer une table ou un index sur des partitions distinctes, chaque partition ayant sa propre liste de pages. Une liste de pages d’un type pour une partition est appelée unité d’allocation. SQL Server 2005 gère un maximum de trois unités d’allocation pour chaque table ou index de chaque partition. Ces trois unités d’allocation sont mappés avec trois types de pages gérés par SQL Server 2005 : IN_ROW_DATA (à savoir les lignes de données ou d’index classiques), LOB_DATA (à savoir, les données d’objets de grande taille, telles que text, ntext ou image) et ROW_ OVERFLOW_DATA (un nouveau type de stockage).
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Modélisation des données avec SQL SERVER 2005
SQL Server 2005 introduit une pléthore de fonctionnalités et concepts : nouveaux outils de serveur, nouvelles constructions de langage T-SQL et même une interface entièrement redéfinie, SQL Server Management Studio, qui vient remplacer la console familière Enterprise Manager. L’interface d’analyse décisionnelle (BI) a été repensée, DTS laisse la place à SQL Server Integration Services (SSIS) et devient encore plus sûr.Vous n’avez plus besoin d’écrire de procédures stockées uniquement en T-SQL, grâce à l’intégration du CLR (Common Language Runtime), et le nouvel outil SQL Server Report Builder va faciliter votre travail de présentation des données. Pourtant, toutes ces nouveautés séduisantes (dont beaucoup ont été décrites dans d’autres articles de SQL Server Magazine ou dans d’autres ressources citées dans l’encadré Bibliographie) vont-elles changer fondamentalement le travail du modélisateur de données ? La réponse est non. En effet, malgré toutes ces nouvelles fonctions et fonctionnalités, quelque chose n’a pas changé : vous devez encore modéliser vos données avant de créer la base de données.
La modélisation des données est le processus consistant à capturer les règles métier, les réglementations et exigences (spécifications), puis à les convertir, une fois interprétées correctement, en un ensemble bien structuré de tables de base de données, relations et contraintes. Vous exprimez le modèle avec une série de représentations graphiques afin d’essayer de mieux comprendre les données et leur incidence sur les opérations organisationnelles. Ces représentations graphiques ne sont pas limitées à une plate-forme de base de données spécifique. Vous pouvez développer un modèle de données conceptuel, puis un modèle de données logique que vous mettrez en oeuvre sur n’importe quel SGBD, par exemple SQL Server, Oracle, IBM DB2 ou MySQL. Par conséquent, les mises à jour de versions dans un SGBD ne modifient en rien votre travail de compréhension des données, ni les exigences métier et la création des modèles de données.
Optimisation des bases de données MS SQL Server – Partie 2
Seconde partie : le serveur - ressources physiques, ressources logiquesJe pose souvent la question en ces termes lors des formations que je donne : parmi les différentes formes d’informatique, laquelle nécessite les machines ayant les plus grandes ressources ? La plupart du temps, les étudiants et les stagiaires m’affirment que c’est l’informatique scientifique, gavée des exploits des antiques Cray et de Deep Blue et des monstres utilisés pour les calculs de la météo. D’autres pensent que ce sont les machines de la conquête spatiale… Peu savent que l’on trouve les systèmes les plus étoffés dans l’informatique de gestion. Un système comme SABRE de United Airlines fut longtemps l’un des systèmes de gestion de bases de données les plus énormes qui soit.
Ce besoin de ressources est lié à deux composantes : des calculs, certes souvent peu complexes, mais surtout la volumétrie des données à manipuler. Des quantités de données parfois si gigantesques qu’il convient de répartir la charge sur de multiples machines car pour certaines bases, aucun ordinateur au monde n’a encore la capacité de traiter seul et dans des temps de réponse acceptables les masses des données en jeu.
Finalement un serveur n’est rien d’autre qu’un ordinateur dont on a sciemment atrophié certains éléments afin de les rendre plus performants qu’un PC de bureau. Voyons ce qu’un serveur n’a peu ou prou besoin. Il n’a pas bien besoin d’un écran puisque qu’il se doit d’être scruté par l’intermédiaire d’autres machines. Il n’a pas non plus réellement besoin d’un clavier ni d’une souris pour les mêmes raisons. En revanche, nous pouvons convenir qu’il a besoin de beaucoup de mémoire comme nous l’avons vu au chapitre précédent. Il a besoin de processeurs rapides (notez le pluriel), de disques de grande capacités dotés des temps de réponses les plus courts. Ce sont donc ces trois axes que nous allons étudier dans cet article. Nous verrons cela du côté physique puis du côté logique. Nous en tirerons quelques nouvelles règles propres à établir les préconisations que tout un chacun doit pouvoir spécifier afin de choisir une machine et la configurer au mieux en fonction de son budget.
Deux outils pour une optimisation permanente de SQL Server
Depuis des années, le support technique de Microsoft (PSS) se sert de deux outils, OSTRESS et Read80Trace, afin de simuler des scénarios et d’analyser des fichiers de trace SQL Server pour le compte de ses clients. Au cours de l’édition 2004 de la conférence PASS (Professional Association for SQL Server), ces outils ont été dévoilés au public.Les DBA et développeurs SQL Server verront dans OSTRESS un outil appréciable pour la mise en oeuvre de scénarios de test de charge complexes et Read80Trace les aidera à analyser des fichiers de trace SQL Server afin de résoudre des problèmes de performances. Cet article propose quelques scénarios d’utilisation détaillés pour ces outils et fournit des indications afin de les mettre en oeuvre efficacement.
Réplication de base de données contre réplication du stockage
De nombreux base de données permet de satisfaire des exigences de réplication spécifiques non prises en charge par l’autre approche. Le présent article se propose d’examiner les trois facteurs décisifs à prendre en considération afin de combiner au mieux les deux approches pour votre organisation.
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De la valeur de l’intégration SQL Server 2005 et Visual Studio 2005
Paul Flessner et S. Somasegar, vice-présidents chez Microsoft, parlent à coeur ouvert de l’approche « Une équipe qui gagne »Au cours d’un entretien, les vice-présidents de Microsoft Paul Flessner (vice-président directeur de la division des applications serveur, laquelle inclut http://www.itpro.fr Club abonnés.)
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Optimisation des bases de données MS SQL Server – Partie 1
On a beau répéter que l'optimisation de bases de données ne relève pas d'outils ni d'automatismes, mais du simple artisanat, il y a toujours quelques personnages pour prétendre qu'il suffit de faire ceci ou cela, pour obtenir de bonnes performances. Si les choses sont plus complexes qu'il n'y paraît, il n'en reste pas moins vrai que certains principes simples et des règles d'une grande évidence qui devraient guider l'équipe en charge du développement d'un projet informatique, sont souvent ignorées voire sciemment bafouées.
Cette série d'articles a pour but de présenter l'optimisation des bases de données sous toutes ses facettes. Il ne s'agit pas d'un cours technique (pour cela la place manquerait), mais plus globalement d'une réflexion sur les erreurs à ne pas commettre, celles à rectifier et les mesures à prendre dans le cadre de l'exploitation courante d'une base de données.
Développez votre connaissance de l’analyse décisionnelle
Je dois admettre un fait. Je faisais partie des personnes du monde des bases de données relationnelles qui ne s’intéressaient pas réellement à Analysis Services. Je pensais qu’un cube OLAP était le poste où travaillait un certain Oliver Lap du département de la comptabilité entre 8 h 00 et 17 h 00. Pour moi, les dimensions étaient réservées aux physiciens et aux adeptes de la série La quatrième dimension.Mon point de vue s’est modifié il y a quelques années, lorsque j’ai appris en quoi Analysis Services pouvait être avantageux, pour moi comme pour mes clients. Si vous vous focalisez depuis toujours sur les bases de données relationnelles, vous allez peut-être changer d’avis en essayant la CTP (Community Technical Preview) analyse décisionnelle (en anglais BI (Business Intelligence)) fantastiques proposées par SSIS (SQL Server Integration Services) pour vos applications relationnelles. Deux nouvelles tâches de transformation vous simplifieront la vie lorsque vous travaillez sur des données incohérentes et une tâche de data mining vous permettra de créer un modèle de données s’adaptant aux évolutions de l’activité.
Ces fonctionnalités ne requièrent pas une grosse infrastructure d’entrepôt de données ou de cube OLAP. Il vous suffit d’avoir SQL Server 2005 et d’être prêt à tester quelque chose de nouveau.
ASP.NET 2.0 : Investissez dans les performances
Que vous soyez un développeur ASP.NET qui travaille sur des applications orientées données ou un DBA SQL Server gérant des applications ASP.NET, vous allez probablement découvrir que certaines possibilités d’ASP.NET 2.0 peuvent vous aider à « booster » les performances de votre site Web. Avec SQL Server afin d’invalider automatiquement les données mises en cache qui sont utilisées par le serveur Web.
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Interviews des chefs de produits Microsoft
Découvrez en exclusivité l’interview d’Alain Le Hégrat, chef de produit Windows Server, qui revient sur la sortie de SQL Server 2008.
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SQL 2008 : nouveaux types de données
SQL Server 2008 propose donc une gestion optimisée de ces éléments avec les types: goemetry, geography et filestream. Mais ce n'est pas la seule évolution proposée par SQL Server 2008 au niveau des données. En effet, SQL Server 2008 propose une gestion plus fine des données de type date et heure en proposant différents types de données. SQL Server 2008 offre également la possibilité de gérer correctement les données hiérarchiques par l'intermédiaire du type hierarchyid et les différentesméthodes associées.
Mais avant de commencer à présenter ces différents points, il est important, de souligner, que lorsque vous écrivez du code Transact SQL depuis SQL Server Management Studio (SSMS) le complément automatique du code est maintenant actif. L'avantage est double car il évite les erreurs de saisie et permet également d'écrire plus rapidement le code. Il n'y a maintenant plus de doute possible quant à l'orthographe exacte d'une variable ou bien le nom d'une méthode.
SQL Server 2008, au service de la productivité
SQL Server 2008 est la nouvelle version de la plateforme de gestion et d'analyse de données de Microsoft. Elle renforce les scénarios déjà couverts par SQL Server 2005 et en couvre de nouveaux comme nous l’explique Lionel Billon, chef de produit SQL Server Microsoft France.
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Analyser les méthodes d’accès aux données
Dans la nouvelle architecture de type RISC introduite en V4R1/V3R6, IBM a ajouté au système d’exploitation de nouveaux collecteurs de données de performances. Ces collecteurs fournissent les données brutes destinées à une variété d’applications et d’outils d’analyse SQL. Cela inclut la suite d’outils IBM iDoctor (comme Job Watcher, PEX Analyzer) et l’outil IBM SQL Visual Explain, qui fait partie de iSeries Navigator.Ces outils permettent de développer des applications efficaces, que ce soit sous SQL ou par des méthodes d’accès aux données traditionnelles. Malheureusement, dans beaucoup d’entreprises, les développeurs (a) ne connaissent pas l’existence de ces outils, (b) n’ont pas le droit d’y accéder, (c) ne comprennent pas la sortie fournie par eux, ou (d) cumulent les trois handicaps ci-dessus.
Dans cet article et plusieurs autres à suivre, je démontrerai comment ces outils contribueront à la modernisation des bases de données. En particulier, je décrirai l’utilisation du collecteur de statistiques PEX (Performance Explorer) pour l’analyse d’accès aux données traditionnelle et l’utilisation du Database Monitor pour l’analyse d’accès aux données SQL.
Réunion du GUSS : SQL Server 2008, vers une amélioration de l’ergonomie !
En décembre dernier, la réunion du groupe des utilisateurs francophone de SQL Server (le GUSS) s’est tenue dans les locaux de Microsoft France. Ce rendez-vous fut l’occasion d’une rencontre entre les membres du groupe, mais aussi de découvrir en avant-première, la version 2008 de Microsoft SQL Server. Cette preview était animée par Patrick Guimonet, et […]
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L’extraction à la volée
Analysis Services a modifié le regard des entreprises sur leurs données. Bien qu’OLAP existait assurément avant que Microsoft ne propose Analysis Services avec SQL Server, le géant de Redmond l’a mis à la portée des entreprises de toutes tailles.Celles-ci peuvent désormais analyser leurs données afin de prendre des décisions plus rapidement, à partir d’informations plus pertinentes. Analysis Services inclut une fonctionnalité appelée « extraction » (ou drillthrough en anglais) qui, une fois activée par les concepteurs de cubes, fournit à l’analyste un moyen d’exploration partant des données du cube pour aller jusque dans les tables relationnelles sous-jacentes. Cette approche permet d’examiner les enregistrements sur lesquels reposent les données visibles dans le cube. Par exemple, si l’enregistrement de cube indique qu’un client a acheté pour 10 000 dollars d’un produit spécifique, vous pouvez effectuer une extraction sur cet enregistrement afin de savoir si le client a passé une seule commande d’un montant de 10 000 dollars ou 10 000 commandes d’un dollar chacune.
L’extraction fonctionne bien dans la majorité des cas, mais elle présente un défaut. Vous ne pouvez pas modifier une requête d’extraction à la volée. Le créateur du cube configure la requête une seule fois pour le cube et celle-ci devient statique. Si vous devez passer des paramètres dans la requête d’extraction, vous ne pouvez pas employer Analysis Services seul. En revanche, vous pouvez créer un rapport d’extraction dans Reporting Services, puis utiliser une action au niveau cellule dans Analysis Services pour appeler le rapport et passer les paramètres appropriés. Cette option est particulièrement utile pour passer un niveau parmi plusieurs d’une dimension en tant que paramètre à une requête d’extraction, sans connaître à l’avance le niveau concerné. Un rapport d’extraction fonctionne également lorsque vous effectuez des comptages et si le champ sur lequel porte l’opération dans la table de faits peut contenir des valeurs NULL.
CLR : un potentiel à découvrir
Dans l’article « SQL Server : retour vers le futur » (www.itpro.fr), j’explique que les données sont au coeur de la majorité des systèmes informatiques modernes et que SQL Server 2005 va estomper les frontières traditionnelles du modèle d’applications multiniveaux. L’un des facteurs clé du changement de notre vision des niveaux d’une architecture informatique est l’inclusion du Common Language Runtime (CLR) dans SQL Server 2005.Cette fonctionnalité est l’une des plus commentées du nouveau produit et les avis positifs ou négatifs à son sujet sont très marqués, allant des utilisateurs qui souhaitent la désactiver ad vitam aeternam aux utilisateurs qui veulent l’employer à toutes les sauces. Les réactions à l’intégration du CLR dans SQL Server 2005 sont intéressantes. Alors qu’un membre de l’équipe de développement SQL Server effectuait une présentation sur l’intégration du CLR, une personne de l’assistance s’est levée et a crié « T-SQL est-il mort ? ». Cette question nous a incité à mettre en place une session spécifique intitulée « Non, T-SQL n’est pas mort ! ». A l’inverse, j’ai eu une conversation avec un programmeur ASP qui venait de découvrir l’intégration du CLR SQL Server et a déclaré d’emblée qu’il constituerait un emplacement remarquable pour stocker tous les assemblys .NET destinés à son site Web.
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SSIS et la sécurité
Comme toutes les autres fonctionnalités présentes dans SQL Server 2005 Integration Services (SSIS), les nouveautés du produit touchant à la sécurité diffèrent sensiblement de leurs homologues dans DTS. SSIS continue d’employer des mots de passe et crypte les données sensibles, mais l’approche a profondément changé et se traduit par une simplification de l’exécution, de la protection, de la planification et de la modification des lots automatisés.Les fonctionnalités de sécurité de SSIS se répartissent en cinq catégories fonctionnelles : le cryptage, pour la sécurité des lots ou de parties d’entre eux ; la protection des données sensibles, pour l’identification et la protection des mots de passe et autres données critiques ; les rôles SQL Server, pour le contrôle de l’accès aux lots stockés dans SQL Server ; la signature numérique du code, pour garantir qu’un lot n’a pas changé ; et, enfin, l’intégration des sous-systèmes de l’Agent SQL Server, pour le stockage et l’exécution sécurisée des lots. Le présent article examine en détail ces nouvelles fonctionnalités de sécurité et propose des conseils sur les modalités et les circonstances de leur mise en oeuvre. A cette occasion, j’aimerais remercier tout spécialement Sergei Ivanov, le développeur de l’équipe Integration Services qui a écrit ces fonctionnalités, pour ses réponses à toutes mes questions et pour s’être assuré que je comprenais parfaitement les moindres détails.
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SQL SERVER 101 : Principes fondamentaux de gestion
Si vous êtes chargés de gérer, ou d’administrer, un environnement Windows qui inclut Microsoft SQL Server – sans être DBA (administrateur de base de données) – vous risquez de vous sentir perdus au milieu de tables, d’index, de procédures stockées, de requêtes et de sauvegardes de base de données.Dans l’article « SQL Server 101: Concepts essentiels pour administrateurs Windows », je vous ai aidés à aborder SQL Server en expliquant ses concepts fondamentaux.Ici, je continue votre apprentissage de SQL Server en parlant des outils nécessaires pour gérer un système SQL Server 2000, des principes essentiels de sécurité de SQL Server et de la sauvegarde et restauration d’une base de données. Forts de ces deux articles, vous en saurez assez sur SQL Server pour assumer les tâches administratives d’un système SQL Server 2000.
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SQL SERVER 101 : Concepts essentiels pour administrateurs Windows
Dans les PME qui n’ont pas d’administrateur de base de données (DBA, database administrator) à plein temps, c’est à l’administrateur Windows qu’il incombe de gérer les systèmes Microsoft SQL Server : de quoi intimider quiconque n’est pas familiarisé avec ce produit. Si vous êtes un débutant en SQL Server et si vous ne savez pas par où commencer son apprentissage, ne cherchez pas plus loin. Cette série en deux parties vous donnera les connaissances essentielles nécessaires pour gérer efficacement un système SQL Server pour le compte d’un service ou d’une petite entreprise.Dans cet article, je fournis quelques informations de démarrage indispensables et explique les composantes de base de SQL Server. Dans la deuxième partie, à paraître dans un prochain numéro de Windows IT Pro, je présenterai quelques outils indispensables pour gérer SQL Server et indiquerai des pistes pour créer de bonnes stratégies de sécurité SQL Server et de sauvegarde de base de données.
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