Liebe Leser
dieser Blog ist hiermit nur noch „Archiv“ und wird nicht mehr weiter gepflegt.
Seit August 2017 finden sich neue Artikel ausschließlich unter der neuen URL:
http://andreas-wolter.com/blog/

Dear Readers
this blog is now merely an „archive“ and no longer being updated.
Since August 2017 new articles are exclusively available under the new URL:
http://andreas-wolter.com/en/blog/

Die aufwändige Mehrsprachigkeit (Deutsch und Englisch professionell manuell übersetzt) wird beibehalten – aber Layout-technisch anders gelöst. Damit dürfte ich immer noch den einzigen mehrsprachigen IT-Blog weltweit betreiben.
Ich hoffe, das neue Design gefällt Ihnen.

The complex multilingualism (German and English professionally manually translated) is being continued – but solved differently in terms of layout. With that I most likely still operate the only multilingual IT-Blog worldwide.
I hope you like the new design.

Mein aktueller Artikel, der erstmalig ausschließlich auf der neuen Website zu finden ist, lautet: Optimieren von Workflows mit In-Memory und nativ kompilierten Objekten - oder wie es nicht funktioniert

My currently last article, which is exclusively available at the new website for the first time, is Optimizing workflows with In-Memory and Natively Compiled Objects - or how it does not work

Download

Herunterladen kann man es hier bei Technet:

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You can download it here at Technet:

Insgesamt sind gibt es also mittlerweile 4 verschiedene Basis-Strukturen:

1. Heaps
2. Clustered Indexe page-basiert
3. Clustered Columnstore Indexe und
4. sogenannte varHeaps, die Struktur der memory-optimierten Tabellen.

In total, there are now 4 different basic structures:

1. Heaps
2. Clustered page-based indexes
3. Clustered Columnstore indexes and
4. so-called varHeaps, the structure of memory-optimized tables

- Nicht enthalten sind: Indexed Views, XML-Indexe und Räumliche (Spatial) Indexe, sowie die Implikationen bei Sparse-Columns.
Prinzipiell basieren auch diese alle noch auf den page-basierten b-Tree Indexen, sind durch die teilweise auf der CLR basierenden Datentypen jedoch wesentlich eingeschränkter.

- Unique Indexe habe ich nicht gesondert betrachtet, da sich diese für meine Betrachtung nicht anders als ihre Nicht-Unique Pedanten verhalten.

- Not included are: Indexed Views, XML-Indexes and spatial indexes, as well as the implications in Sparse-Columns.

Generally, the latter are all still based on the page-based b-Tree indexes, but are significantly more restricted due to the data types partially based on CLR.

- I did not consider Unique Indexes separately as for the purpose of my consideration they do not behave differently to the way their non-unique counterparts do.

Zusätzlich habe ich noch einige Grundregeln und Höchstgrenzen mit aufgenommen.

Dem aufmerksamen Leser wird dabei vielleicht auffallen, dass die maximale Anzahl der Index-Spalten in SQL Server 2016 von 16 auf 32 angehoben worden ist. – Bitte seht das aber nicht als Einladung an, diese Limit auch nur Ansatzweise auszunutzen!

In addition, I have included a few basic rules and maximum limits.

The attentive reader may notice that the maximum number of index columns in SQL Server 2016 has increased from 16 to 32. – But please do not regard it as an invitation to even attempt to exploit these limits!

Ich hoffe diese Übersichten sind eine hilfreiche Erinnerungsstütze nicht  nur für Einsteiger, sondern auch für solche, die sich nicht immer an jede Regel erinnern können. Zum Weiterlesen sind auch einige Links auf BOL hinterlegt.

I hope these overviews are a helpful mnemonic device not only for beginners but also for those who don’t always remember every single rule. Links for further readings at BOL are also listed.

Hinweis: Die Übersicht basiert auf dem aktuellen Stand der Technik: SQL Server 2016.

Bereits gegenüber SQL Server 2014 gibt es wesentliche Unterschiede, und viel mehr noch zu 2012.
Kurz zusammengefasst gab es in der Version 2012 noch keine Memory-optimierten Tabellen und Clustered Columnstore Indexe. Diese kamen erst 2014 in den SQL Server. Und erst im 2016er gibt es die Kombinationsmöglichkeiten.

Folgende Artikel gab es zu diesen Themen bereits von mir:

Note: This overview is based on the current technical state: SQL Server 2016.

There are already significant differences to SQL Server 2014, and even more to 2012.
In a nutshell, in the 2012 version, there had not been any memory-optimized tables or Clustered Columnstore indexes. They only made it into the SQL Server in 2014. And only with the 2016 SQL Server there are the combination possibilities.

The following articles on these topics I have published before:

(DE)
Der SQL Server 2016 ist da, und damit nun auch die „Version 2“ der In-Memory OLTP Engine, wenn man so will.

-           Was hinter der im SQL Server 2014 eingeführten In-Memory Engine von SQL Server steckt, habe ich auf diversen internationalen Konferenzen und in der IX bereits 2014 vorgestellt. Zu einem Blog-Artikel bin ich leider bisher nicht gekommen.

In diesem Artikel möchte ich die Neuerungen und Verbesserungen beleuchten, an denen Microsoft die letzten 2 Jahre gearbeitet hat, und die viel auf Kundenfeedback zurückzuführen sind. Feedback, welches in einem großen Maße noch aus „nicht umsetzbar, weil dies und dies fehlt“ bestand.

(EN)
SQL Server 2016 is finally available and, by extension, the “version 2” of the In-Memory OLTP Engine, if you will.

-           At various international conferences and already at the IX in 2014 I have presented what is behind the In-Memory Engine of SQL Server introduced in SQL Server 2014. Only I had not yet found the time to put it into a blog article so far.

In this article I will illuminate the innovations and improvements Microsoft has been working on for the past 2 years, and which can be attributed much to customer feedback. In fact, feedback that to a great extent consisted of notes like “not practicable because this and this is missing.”

And let me say one thing before I start: in my view, Microsoft has been able to address the majority of blockers.

Das heißt, In-Memory ist für jeden mindestens eine Evaluierung Wert, und in fast allen Datenbank-Projekten finden sich Strukturen, sie man In-Memory eleganter lösen kann. – Ok, nicht für ganz jeden, denn dieses Feature ist leider der Enterprise-Edition vorbehalten.

That means, everybody should at least consider evaluating In-Memory, and in almost all database projects there are structures that can be solved more elegantly In-Memory. – Ok, maybe not for everybody, because this feature is unfortunately limited to the enterprise edition.

Die wichtigsten Neuerungen für memory optimierte Tabellen sind:

Man kann nun sowohl Unique Indexe als auch Fremdschlüssel-Constraints definieren. Letztere sind nur zwischen memory-optimierten Tabellen möglich (und nicht zwischen Disk-/Page-basierten und memory-optimierten Tabellen), und müssen sich immer auf den Primärschlüssel beziehen – der Verweis auf Unique Indexe ist nicht möglich.

Auch sind nun NULL-Werte in Nicht-Unique Indexen zulässig (Anders als bei Disk-basierten Tabellen nicht in Unique-Indexen!).

Ebenfalls sehr wichtig ist die Unterstützung aller Codepages und von Nicht-Unicode-Daten sowie die Verschlüsselung der memory-optimierten Daten mit TDE (ergo nicht im Arbeitsspeicher selber sondern der Daten, die auf der Festplatte abgelegt werden). *1

Das waren in meinen Augen die häufigsten Blocker in Projekten, in denen In-Memory evaluiert wurde, da es dafür kaum praktikable Workarounds gab.

*1 Daten-Verschlüsselung mit den ENCRYPTION-Funktionen in SQL Server wird nicht unterstützt – das gilt auch für die neue Always Encrypted Technologie und Dynamic Data Masking.

The most important innovations for memory-optimized tables are:

It is now possible to define Unique Indexes as well as foreign key constraints. The latter are only possible between memory-optimized tables (and not between disk-/page-based and memory-optimized tables), and must always refer to the primary key – referring to Unique Indexes is not possible.

Moreover, NULL-values in Non-Unique Indexes are now allowed (as opposed to disk-based tables not in Unique Indexes!).

Equally very important is the support of all code pages and of non-Unicode data as well as the encryption of memory-optimized data with TDE (hence not in the main memory itself but of the data that stored on disk). *1

In my view, these were the most frequent blockers in projects in which In-Memory was evaluated, as there were hardly any practicable workarounds for this issue.

*1 Data encryption with the ENCRYPTION functions in SQL Server is not supported – this is also true for the new Always Encrypted Technology and Dynamic Data Masking.

Row-Level Security of SQL Server 2016 yet is supported. The predicates and functions must consequently be compiled natively.

Very cool, if you ask me.

Eine weitere Einschränkung ist mit der Möglichkeit, Memory-optimierte Tabellen im Nachhinein zu ändern, entfallen.
Unterstützt ist das Hinzufügen, Entfernen, und Ändern von Spalten und Indexen im Nachhinein. Anstelle CREATE/ALTER/DROP Index muss hier nun ALTER TABLE verwendet werden, da bei Memory optimierten Tabellen Indexe Teil der Tabellen-Definition sind (und in  Gesamtheit kompiliert werden).
Besonders wichtig hierbei ist, dass man darüber nun auch den Bucket-Count von Hash-Indexen ändern kann, der sich naturgemäß ja im Betrieb sehr stark ändern kann mit der Zeit.

So sieht das im Code an einem Beispiel aus:

A further limitation has been eliminated with the possibility of altering Memory-optimized tables afterwards.
Adding, dropping and altering columns and indexes afterwards is supported. Instead of CREATE/ALTER/DROP index it must now be used ALTER TABLE, since in Memory-optimized tables indexes are part of the table definition (and are being compiled in its entirety).
It is particularly important here that it is now also possible to change the bucket count of Hash-indexes which during operation may naturally change considerably over time. 

This is how it looks in a sample code:

Statistiken können auch mit SAMPLE anstelle FULLSCAN aktualisiert werden, und vor allem auch automatisch.

Datentypen: LOB-Datentypen wie varchar/varbinary(max) werden unterstützt, und werden „off-row“ gespeichert.

Statistics can also be updated with SAMPLE instead of FULLSCAN, and, above all, automatically as well.

Data type: LOB datatypes such as varchar/varbinary(max) are supported and stored “off-row.”

Wichtige, neu unterstützte T-SQL Funktionalitäten innerhalb von Natively compiled Stored Procedures und, ganz neu, Functions sind: die OUTPUT-Klausel, UNION und UNION ALL, DISTINCT, OUTER JOINs, Unterabfragen.

Important, newly supported T-SQL functionalities within Natively compiled Stored Procedures and, brand new, Functions, are: the OUTPUT clause, UNION and UNION ALL, DISTINCT, OUTER JOINs, subqueries.

Moreover, natively compiled procedures can now also be changed with ALTER PROCEDURE. In this way, they will naturally be stored compiled in the new shape in the last step.
In order to facilitate a new implementation plan in the case of changed statistics one can now also executive sp_recompile against natively compiled procedures (and functions).

Auch an der Performance wurde weiter geschraubt. So können memory-optimierte Tabellen und Hash-Indexe jetzt (im InterOP Mode) parallel gescannt werden. Im IO Bereich wurde der gesamte Checkpoint-Prozess überarbeitet und die Datenfiles können nun mit multiplen Threads geschrieben und gelesen werden, wodurch sich der Durchsatz fast auf ein zehnfaches erhöhen kann (wenn das IO-Subsystem da mithält).

Performance, too, was further tweaked. As a result, memory-optimized tables and Hash-indexes can now (in InterOP mode) be scanned simultaneously. In the IO area, the entire checkpoint process was reviewed and the data files can now be read and written with multiple threads, which may result in an almost tenfold increase of the throughput (if the IO-subsystem keeps up with it).

Columnstore-Technologie

Was hat sich eigentlich in der anderen, seit 2012 im SQL Server integrierten Storage-Engine „Vertipaq“ mit den Columnstored Indexen getan? Diese sind ja ebenfalls Main-memory optimiert, jedoch mit ganz anderem Ziel: Speicherplatzoptimierung und effiziente OLAP-Style-Queries.

Die Neuerungen hier sind sehr essentiell:

Beide Columnstore Index Typen, Clustered und Nonclustered, sind nun aktualisierbar!
Außerdem lassen sich Columnstore Indexe nun mit weiteren traditionellen btree-Indexen ergänzen. Das ist wichtig, weil ja nicht jede Abfrage wirklich von der Columnstore-Speicherform profitiert. Dieser Zugewinn an Flexibilität ist ein entscheidender Vorteil gegenüber den bisherigen Releases und kann gar nicht genug betont werden.

Columnstore Technology

What has been going on in the other Storage-Engine “Vertipaq”, integrated in SQL Server since 2012, with the Columnstored Indexes? These are also Main-memory optimized, but with an entirely different objective:
Storage space optimization and efficient OLAP-style queries.

The innovations here are very essential:

Both Columnstore Index Types, Clustered and Nonclustered, can now be updated!
Additionally, Columnstore Indexes can now be extended with further traditional btree-indexes. This is important, as not every query really profits from the Columnstore storage form. This gain in flexibility is a decisive advantage over the previous releases and cannot be emphasized enough.

And something else is now possible: Nonclustered Columnstore can be created with a filter.

Mit diesen neuen Techniken lässt sich zum Beispiel folgendes Problem lösen:

Eine Tabelle mit Verkaufstransaktionen wird im Sekundentakt durch kleine Inserts gefüllt.
Nebenbei möchte man aber auch diverse Berichte mit Tages- und Tageszeitaggregationen bereitstellen. So aktuell wie möglich natürlich.
Das Problem ist hierbei typischerweise, dass man sich hier entscheiden muss zwischen Indexen für alle Berichtsabfragen und denen, die minimal notwendig sind für etwaige Updates. Inserts benötigen ja für sich gesehen keine Indexe.
Durch diese Kombination entstehen die mit vielen Indexen überfrachteten OLTP-Tabellen, die ich bei meinen Einsätzen oft entdecke und die es dann gilt, „wegzuoptimieren“.

Mit der Möglichkeit einen Nonclustered Columnstore Index zusätzlich zu dem Clustered Index anzulegen, spart man nicht nur Indexe, (denn der Columnstore-Index kann ja jede nötige Spalte abdecken) sondern mit einem geschickt gesetzten Filter kann man auch den Index-Overhead vermeiden, der sonst die eigentlich wichtigeren Inserts treffen würde.

Die Vermischung aus OLTP- und OLAP-Abfragen sind eines der typischsten Probleme von Datenbanken, und diese neuen Möglichkeiten sind daher einfach ein Traum für Datenbank-Architekten.
So sieht das im Code aus:

By means of new techniques the following problem can be solved, for example:

A table with sales transactions is filled by small inserts at intervals of seconds.
At the same, one would also like to provide various reports on day and daytime aggregations. Maximally up to date of course.
The problem typically lies in the fact that one has to decide between indexes for all report queries and those that are minimally required for possible updates. Inserts viewed in isolation do not require any indexes.
This combination results in the OLTP tables overloaded with many indexes, which I frequently discover during my work and that then need to be “optimized” (removed).

The possibility to create a Nonclustered Columnstore Index in addition to the Clustered Index does not only save Indexes (because the Columnstore Index can cover every necessary column), but with a smartly applied filter the Index-Overhead can also be avoided that would otherwise affect the actually more important inserts.

The mixing of OLTP and OLAP queries are one of the most typical problems in databases, and these new possibilities are thus simply a dream for database architects.

This is how it will look in code:

40% Performance-Verbessrung im TPC-H Benchmark

Diese Verbesserungen haben den SQL Server 2016 im TPC-H Benchmark performance-technisch mit fast 40% mehr QphH (Query-per-Hour Performance Metric) am SQL Server 2014 vorbeiziehen lassen. Auf dem Screenshot kann man sehen, dass der Benchmark am 9.3.2016 eingesendet wurde, und auch wirklich auf derselben Hardware wie am 1.5.2015 unter SQL Server 2014 erzielt wurde.

40% Performance-Improvement in TPC-H Benchmark

In terms of performance, these improvements have made the SQL Server 2016 pull ahead of SQL Server 2014 by close to 40% more QphH (Query-per-Hour Performance Metric) in the TPC-H Benchmark. You can see in the screenshot that the Benchmark was sent in on 9 March 2016 and really was achieved on the same hardware as under SQL Server 2014 on 1 May 2015.

Weitere wichtige Verbesserungen für Columnstore sind die Unterstützung des SNAPSHOT Isolation Level (und RCSI), was besonders für Read-Only Replicas  von Availability Groups wichtig ist, sowie Online-Defragmentierung und diverse Analyse-Verbesserungen.

Further important improvements for Columnstore include the support of the SNAPSHOT Isolation Level (and RCSI), which is especially important to Read-Only Replicas of Availability Groups, as well as online-defragmentation and various analysis enhancements

Das Highlight: Real-time Operational Analytics & In-Memory OLTP

Das Highlight Schlechthin aber ist sicherlich die Kombination aus memory-optimierten Tabellen und ColumnStore Indexen.

Damit werden zwei Features, die für völlig gegensätzliche Abfrage-Typen, OLTP und OLAP, optimiert sind, verschmolzen.

The highlight: Real-time Operational Analytics & In-Memory OLTP

The absolute highlight however is surely the combination of memory-optimized tables and ColumnStore Indexes.

As a result, two features that are optimized for entirely opposing query types – OLTP and OLAP – are merged.

Technik

Technisch kommt ein Clustered Columnstore Index zum Einsatz. Dieser lässt, wie man in dem Bild sehen kann, den „hot-Bereich“ der Daten aus, um den Overhead durch die doppelte Datenhaltung bei Änderungen bzw. den potentiell schnell aufeinander folgenden Inserts in diesem Bereich zu vermeiden. Zusätzlich zu der implizierten Delta Rowgroup (im Bild: Tail), die durch den memory-optimierten Index abgedeckt wird, gibt es eine „deleted rows table“  für gelöschte Daten. Beide Bereiche werden nach dem für Columnstore Indexe standardmäßigen Schwellwert von 1 Million Zeilen asynchron komprimiert/dem CCI hinzugefügt.

An dieser Stelle noch ein Hinweis: auch die maximale Datenmenge, die pro Datenbank in (durable) memory-optimierten Tabellen gehalten werden kann, ist nun entfernt worden!
Nach aktuellem Stand der Technik sind unter Windows Server 2016 damit theoretisch bis zu 12 TB (abzgl. einem Maintenance-overhead) in XTP-memory speicherbar!

Technical facts

In technical terms, a Clustered Columnstore Index is applied. As can be seen in the image, it omits the “hot-spot” of the data in order to prevent the overhead through the double data storage in case of alterations and the potentially quick succession of inserts in this area. In addition to the implied Delta Rowgroup (in the image: Tail) that is covered by the memory-optimized index, there is a “deleted rows table” for deleted data. Both areas are asynchronously compressed/added to the CCI according to the Columnstore Index standard threshold value of 1 million cells.

At this point, let me add another note: the maximum data amount that can be stored per database in (durable) memory-optimized tables has now been eliminated, too!
As a result, according to the current technical state, in theory up to 12 TB (less a maintenance overhead) can be stored in XTP-memory under Windows Server 2016!

Und die Umsetzung in Code sieht so aus:

And applied in code, it would look like this:

Im Ergebnis hat man nun das Beste aus beiden Welten: hochperformante Inserts/Updates/Deletes und Singleton-Abfragen, und zugleich hochperformante analytische Abfragen, die mit vielen Millionen Zeilen auf einmal hantieren – und zwar zeitgleich auf derselben Tabelle!

The outcome now offers the best from both worlds: high performing inserts/updates/deletes and singleton-queries, and at the same time high performing analytic queries that handle many millions of cells at once – and in fact at the same time in the same table!

Eine Einschränkung beim Abfragen ist, dass der Columnstore Index auf memory-optimierten Tabellen nur im InterOP-Modus funktioniert – also nicht in nativ kompilierten Prozeduren.

One restriction in querying is that the Columnstore Index in memory-optimized tables only works in the InterOP mode – thus not in natively compiled procedures.

Which leads us to the last topic:

Offene Punkte, fehlende Feature-Unterstützung
Es gibt natürlich auch jetzt noch eine ganze Reihe an Features, die durch die über jahrzehntelange andauernden Entwicklung der SQL-Sprache in den SQL Server übernommen wurde, aber eben noch nicht in die neue XTP-Engine gelangt sind. Das liegt nicht nur daran, dass diese „einfach neu“ ist, sondern auch, dass durch die völlig andere Architektur dieser radikal auf In-Memory getrimmten Engine einige wesentliche Unterschiede zu den althergebrachten Datenbank-Engines bestehen.

Folgende Features vermisse ich persönlich noch am meisten:

1. DBCC CHECKDB/CHECKTABLE für memory optimierte Tabellen
2. CASE-Statement
3. Filtered Indexe
4. CTEs
5. Replikation
6. OFFSET-Operator
7. Ranking Funktionen
8. DDL Trigger für CREATE/DROP TABLE und CREATE/DROP PROCEDURE
9. TRUNCATE TABLE
10. DATA_COMPRESSION
11. Datentyp datetimeoffset

Die vollständige Liste befindet sich hier:

Open points, missing feature support

There are of course still a number of features that have been taken over into SQL Server due to the decade-long development of the SQL language, but which have not made it into the new XTP Engine yet. This is not just because the latter is “simply new” but also because due to the completely different architecture of this engine, which is radically tailored to In-Memory, there are several significant differences vis-à-vis the traditional database engines.

Personally, I miss the following features the most:

1. DBCC CHECKDB/CHECKTABLE for memory-optimized tables
2. CASE-Statement
3. Filtered Indexes
4. CTEs
5. Replication
6. OFFSET-Operator
7. Ranking Functions
8. DDL Trigger for CREATE/DROP TABLE and CREATE/DROP PROCEDURE
9. TRUNCATE TABLE
10. DATA_COMPRESSION
11. Data type datetimeoffset

For the complete list, visit:

Call to Action

Auch wenn die Liste an fehlendem Feature/Funktionssupport immer noch recht lang ist – die wenigsten nutzen wirklich all diese Features voll aus. Und für die meisten dieser übriggebliebenen „Blocker“ gibt es eigentlich recht gute Workarounds, sei es in Form einer anderen Architektur oder Code-technisch. Man muss auch bedenken, dass die In-Memory Tabellen nicht für alle Szenarien überhaupt Sinn machen, sondern eher für die Top-belasteten Tabellen Sinn machen. Und da sollte man sich ohnehin bereits etwas Mühe beim Design gemacht haben.

Generell bin ich der festen Meinung, dass sich in fast jedem Datenbankprojekt einige Stellen finden werden, die von In-Memory Funktionen profitieren können.

Warum kann ich das so sicher sagen?

Bereits seit SQL 2014 gibt es die Möglichkeit neben Memory-optimierten Tabellen auch Memory- optimierten Tabellen Variablen zu verwenden. Und mit diesen lassen sich wiederum viele Temptable-Konstrukte ablösen.

Nun werden dadurch nicht unbedingt gleich ganze Applikationen performanter, aber es ist ein Anfang, sich mit In-Memory Codetechnisch auseinanderzusetzen und langsam aber sicher damit zu programmieren. Ein weiterer „Quick-Win“ ist oft in Datawarehouse-Architekturen im sogenannten „Staging-Bereich“ zu finden, wie er gerade in traditionellen DW-Systemen häufig zum Einsatz kommt.

Call to Action

Even though the list of missing feature/function support is still quite long, only few really make full use of these features. And for most of the remaining “blockers” there are actually quite good workarounds, be it in the form of a different architecture or in code terms. One has to bear in mind that the In-Memory tables do not necessarily make sense for all scenarios, but rather for the top-affected tables. And as for the latter, one should already have put some effort into the design anyway.

In general, I firmly believe that in almost every database project there are some instances that may profit from In-Memory functions.

Why can I be so sure?

Already since SQL 2014 it has been possible to use memory-optimized table variables aside from memory-optimized tables. And using these, in turn, many temptable-constructs can be replaced. Now that does not necessarily result in higher performing applications right away, but it is a good way to start dealing with In-Memory in terms of code and to slowly but surely start programming with it. A further “Quick-Win” can often be found in data warehouse architectures in the so-called “staging area,” as it is frequently being applied in traditional DW-systems at the moment.

And it is via these “gateways” that you have will have ended up in the “In-Memory world” before you know it.

Davor noch aber findet, wie die beiden Jahre zuvor, der deutsche SQLSaturday „Rheinland“ in der Hochschule St. Augustin bei Bonn statt.
Diesen unterstützt meine Firma, Sarpedon Quality Lab®, wie auch das Jahr zuvor als Sponsor.

But before, the German SQLSaturday „Rheinland“ is taking place, like the previous two years.
My company, Sarpedon Quality Lab®, will be a sponsor again like last year.

Ich selber werde auch mit einem Vortrag vertreten sein. Diesmal mit einem Beitrag zu ganz klassischer Performance Tracing. Allerdings nicht, wie man immer noch hin und wieder „in the wild“ sieht mit SQL Profiler, sondern natürlich mit aktuellen Technologien wie Extended Events und sogar der neuen Query Store von SQL Server 2016:

I will also be presenting. This time, it is going to be on the entirely classical topic of Performance Tracing. However, not with SQL Profiler as can be seen once in a while “in the wild,” but of course with current technologies such as Extended Events and even the new Query Store by SQL Server 2016:

Analysieren von SQL Server Workloads mit DMVs und XEvents

Diese Session führt durch eine beispielhafte Performance-Analyse unter der Verwendung von DMVs und Extended Events. Wir sehen, wie man eine Top-Down Analyse mit eingebauten Tools durchführen kann und wie man eine feingradige Analyse selbst mittels den „Wait Statistics“ durchführen kann, um Performance-Problemen und Bottlenecks auf die Schliche zu kommen. Zur Identifizierung von Plan-Änderungen wird auch die neue Query Data Store von SQL Server 2016 zum Einsatz kommen. Wer auf dem Feld der Performance-Analysen noch neu ist oder sehen möchte, wie man an die Herausforderung herangehen kann, wird hier praktische Einblicke erhalten, wie man eine Workload analysieren kann. – Die Session ist selbstverständlich „Profiler-free“ ;-)

Performance Analyzing SQL Server workloads with DMVs and XEvents

This session you will be lead you through an example performance-analysis using mainly DMVs and Extended Events. You will see how a top-down analysis using built-in tools can be conducted. This will include wait statistics on different scopes to identify performance problems and bottlenecks up to identifying query plan changes – with & without using the Query Store of SQL Server 2016. If you are new to performance analyzing this session will give you a practical insight into how to methodically approach performance troubleshooting.

Asien

Im August bin ich wieder in Asien unterwegs und das zweite Mal in Folge auf der größten SQL Server Konferenz Asiens: dem SQL Server Geeks Summit in Bangalore, Indien.

Asia

In August, I will be traveling Asia again and attending the largest SQL Server Conference in Asia for the second time in a row: the SQL Server Geeks Summit in Bangalore, India.

Dort werde ich dieses Jahr eine ganztägige Pre-Con geben. Thema: Die In-Memory Storage Engines von SQL Server, die mit dem SQL Server 2016 umfangreich verbessert worden. Das heißt es geht um ColumnStore, Memory Optimized Tabellen, Memory Optimized Indexe, und die Kobinationsmöglichkeiten mit traditioneller Row-Store oder auch ColumnStore für Mixed OLAP als auch OLTP workloads.
Es wird super spannend und sehr technisch. Wer sich damit noch nicht beschäftigt hat: es wird höchste Zeit. Die Art und Weise, wie man Datenbanken konzipiert und designt ändert sich zurzeit rapide. Ich bleibe bei meinen Vorhersagen, dass ColumnStore bald der Standard für Datawarehousing sein wird, und In-Memory OLTP der standard für hochperformante OLTP-Szenarien. Hier zeige ich die technischen Hintergründe und Machbarkeiten.

This time, I will be giving a full-day Pre-Con. Topic: The In-Memory Storage Engine of SQL Server that have been extensively improved with SQL Server 2016. That is, it will be about ColumnStore, Memory Optimized Tables, Memory Optimized Indexes, and the combination possibilities with traditional Row-Store or also ColumnStore for Mixed OLAP as well as OLTP workloads.
It will definitely be super exciting and very technical. If you haven’t dealt with this yet: it is about time! The way of conceptualizing and designing databases is changing rapidly at the moment. I am sticking to my predictions that ColumnStore will soon be the standard for Datawarehousing, and In-Memory OLTP the standard for high performing OLTP scenarios.
At this Pre-Con, I will be demonstrating the technical background and feasibility.

Obendrein werde ich noch zwei normalere Sessions auf der Hauptkonferenz geben. Die Themen stehen noch nicht fest.

Added to that I will give two more normal sessions at the main conference. The topics are not final yet.

Nach Indien werde ich auf der SQLSaturday Singapore präsentieren. Diese Konferenz wird bei Microsoft Singapore Operations Pte Ltd, One Marina Boulevard stattfinden – inmitten der berühmtesten Sehenswürdigkeiten Singapurs.

Hier gebe ich möglicherweise auch eine PreCon, aber die Planung ist noch nicht abgeschlossen, also mal schauen, was es sein wird. Auch auf dieses Event freue ich mich sehr.

After India I will be presenting at SQLSaturday Singapore. This event will be held at Microsoft Singapore Operations Pte Ltd, One Marina Boulevard – right in the center of the most famous sights of Singapore.

Also here I might give a PreCon, but the planning is not finalized yet, so let’s see what it will be. I am very much looking forward to this event as well.

In March I was happy to have been speaker for the second time at the SQLBits in London -
probably THE event outside of PASS in Europe if not worldwide.
There I presented one of my favorite topics on Performancetools: Extended Events

Im März war ich glücklich zum zweiten Mal auf den SQLBits in London als Sprecher zu sein – wahrscheinlich DEM Event außerhalb der PASS in Europe wenn nicht weltweit.
Dort präsentierte ich zu einem meiner Lieblingsthemen zu Performancetools: Extended Events

In April I joined the SQLDay Poland for the first time, giving a session on Locking & Blocking and a second session on Security, namely SQL Injection:

Im April war ich das erste Mal auf dem SQLDay Poland  , mit einer Session zu Sperren & Blockaden und einer zweiten Sessio zu Sicherheit, genauer SQL Injection:

For June I am happy to be able to announce that I will again present on Extended Events at the SQL Saturday #409 Rheinland/Germany. -
In fact I have already presented at the first German SQL Saturday in 2012 on Extended Events (“Tracing with SQL Server 2012 Extended Events”) – I hope this year it will be the final round to get even the last one off from the old & dusty SQL Profiler.

Added to that I am honored to give one of the 2 full day and free of cost PreCons: Together with Patrick Heyde, Microsoft (Technet-Blog), I will talk on SQL Server in Azure Environments. Specifically on how to optimally configure such a deployments to performance and cost-efficiency at the same time. (Also see my blog article “SQL Server in Microsoft Azure: How to gain performance by flexibility and save costs at the same time”)

Besides giving a free PreCon and regular session, my Company Sarpedon Quality Lab is again officially sponsoring this home-event. This is part of my commitment to the German PASS Community – especially since my own family starts taking more time, this is a bit of what I can do to support the PASS Deutschland e.V..

Für den Juni darf ich mich glücklich schätzen, bekanntzugeben, dass ich auf dem SQL Saturday #409 Rheinland wieder zu Extended Events präsentieren werde. – Tatsächlich hatte ich bereits auf dem ersten Deutschen SQL Saturday 2012 zu Extended Eventzs präsentiert
(“Tracing with SQL Server 2012 Extended Events”) – Ich hoffe dieses Jahr wird die letzte Runde sein, um auch den Letzten von dem alten & verstaubten SQL Profiler abzuholen.

Zusätzlich dazu fühle ich mich geehrt, eine der 2 ganztägigen und kostenlosen PreCons zu geben: Zusammen mit Patrick Heyde, Microsoft (Technet-Blog), werde ich über SQL Server in Azure Umgebungen sprechen. Und zwar, wie man solche Deployments optimal konfiguriert um sowohl Performance- als auch Kosteneffizient zugleich zu sein. (Siehe auch meinen Blog-Artikel “SQL Server in Microsoft Azure: Wie man durch Flexibilität Leistung gewinnt und zugleich Kosten spart”)

Abgesehen von der kostenblosen PreCon und regulärem Vortrag, ist meine Firma Sarpedon Quality Lab wieder offizieller Sponsor dieses Events. Das ist Teil meines Engagements für die deutsche PASS Community – speziell seit meine eigene Familie mehr Zeit beansprucht, ist das ein wenig dessen, was ich tun kann, den PASS Deutschland e.V. zu unterstützen.

In September I will be at the SQLSaturday #413 Denmark in Copenhagen, organized among other by Regis Baccaro. I will be giving yet another PreCon on In-Memory OLTP and Clustered ColumnStore and a regular session on SQL Server storage.

Im September werde ich auf dem SQLSaturday #413 Denmark in Kopenhagen, organisiert neben anderen von Regis Baccaro, sein. HIer gebe ich wieder eine PreCon zu In-Memory OLTP und Clustered ColumnStore und eine reguläre Session zu SQL Server Speicher.