标签: sql-server-2017

我正在使用 SQL Server 2017 中的 Python 集成进行一些 PoC 工作。

我已经完成了基本步骤，并成功完成了此示例： https://learn.microsoft.com/en-us/sql/advanced-analytics/tutorials/run-python-using-t-sql

对于我试图完成的 PoC，我需要一些外部 python 模块（例如tensorflow），这些模块似乎没有附带与 SQL Server 捆绑在一起的标准 python 库。

在标准 python IDE 中，我只需使用 pip 或 git clone 进行安装。如果我在运行 SQL Server 的服务器上执行此操作，它会成功完成，但我似乎无法使用 TSQL 中的外部模块。

错误信息是：

ImportError: No module named 'tensorflow'

有谁知道是否可以这样做？

我尝试过谷歌搜索，但没有太多回来。我想，由于这是一个新功能，社区中还没有大量的知识。

我有一台“VMWare RHEL 7.4”机器，安装了“SQL Server 2017 Linux CU1”，并创建了一个“Linux 线性卷”，当我尝试恢复“线性卷”中的数据库备份时，请参阅底部的步骤我收到以下错误。

/* 消息 5149，级别 16，状态 3，第 6 行 MODIFY FILE 在尝试扩展物理文件 '/sqldata/mssql_data/defense/defense_Data_01.MDF 时遇到操作系统错误 31（连接到系统的设备无法正常工作。） '。消息 3013，级别 16，状态 1，第 6 行 RESTORE DATABASE 异常终止。*/

我能够毫无问题地恢复“/var/opt/mssql/data”上的数据库备份，然后我分离数据库并将其移动到“线性卷”，并且我能够很好地附加数据库，但是任何操作需要扩展数据文件失败并出现相同的错误消息。

我已经以与 Oracle 和 PostgreSQL 数据库相同的方式设置了“Linux 线性卷”，并且它始终与这些数据库配合良好。

你见过这个问题吗？这是“SQL Server 2017 Linux CU1”的错误吗？

创建 Linux 线性卷

1. vmware 添加 /dev/sdc 磁盘 100GB
2. 对 /dev/sdc 进行分区并创建 100gb fdisk /dev/sdc 的 /dev/sdc1 分区
3. 创建卷组 vgcreate vgsqldata /dev/sdc1 vgscan vgdisplay vgsqldata
4. 逻辑卷 lvcreate -l 25599 vgsqldata -n lvsqldata lvdisplay -v /dev/vgsqldata/lvsqldata
5. 格式化卷 mkfs.ext3 /dev/vgsqldata/lvsqldata
6. 挂载 …

我有一个非常基本的查询，它在 SQL Server 2008r2 上使用索引搜索完全正常运行。当我们迁移到 SQL Server 2017 时，它的性能开始变得更糟，现在对查询中的 Remote_Records 进行聚集索引扫描，它以前从未出现过问题，从而导致我们的其余查询运行一分钟或更长时间，依赖于该函数应用于多少条记录。在我们升级之前，这仅在几秒钟内运行。将其切换回使用旧的 Cardinality Estimator 将计划改回来，但这是我们希望避免的选项。

我还针对 SQL Server 2019 对其进行了测试，它返回到与 SQL 2008r2 相同类型的计划，除了 Local_Record_Additional_Data 上的聚集索引查找现在在 RowStore 处理中使用批处理模式来获取查找。

我可以通过在 SQL 2017 中的查询上使用 TOP 1 来使查询不在 Remote_Records 上使用聚集索引扫描，但是由于这在 SQL 2008r2 中没有任何额外的修改，我有点不知所措，为什么基数估计器在这种情况下是关闭的。

此查询是更大的内联表值函数的一部分，该函数应用于给定的 id 值以收集我们想要显示的某些数据。这是函数中唯一有问题的部分。

任何意见，将不胜感激。

以下是执行计划链接： 原始 SQL 2008r2 计划：https ://www.brentozar.com/pastetheplan/ ? id = S1G4pnK2H

原始 SQL 2017 计划：https : //www.brentozar.com/pastetheplan/?id=B1ALKXQ2S

带有 TF 9481 的 SQL 2017：https ://www.brentozar.com/pastetheplan/ ? id = ByguM2Y2S

Microsoft 尚未发布 SQL 2019 的 DTD，我已包含以下 SQL 2019 …

我很确定我知道这个问题的答案，但时间点恢复的局限性让我大吃一惊。

假设我有一个 2TB 的数据库设置为FULL恢复模式。我认真地每 30 分钟进行一次每周完整备份、每日差异备份和日志备份。

现在，我想将数据库回滚到 1 小时前。我真的必须在一小时前恢复整个完整备份、差异和日志吗？我是否正确地认为这将需要很长时间？

有没有办法ROLLBACK使用事务日志文件进行更改，以便这种类型的恢复需要几分钟？

我正在使用以下查询来获取过滤器中所有行的字段数量的总和：

SELECT SUM(Amount)
FROM dbo.[CompanyName$Detailed Cust_ Ledg_ Entry]
WHERE [Customer No_] = 'XYZ'

结果是

这个结果不等于行的总和

SELECT [Customer No_], Amount
FROM dbo.[CompanyName$Detailed Cust_ Ledg_ Entry]
WHERE [Customer No_] = 'XYZ'

行的结果是：

计算行的等位基因数量时，结果为：-29,59 而不是 -59,18

有人可以解释这种行为吗？

SP_Helpindex 输出：

查询计划：

XML 查询计划

<?xml version="1.0" encoding="utf-16"?>
<ShowPlanXML xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" Version="1.481" Build="14.0.3045.24" xmlns="http://schemas.microsoft.com/sqlserver/2004/07/showplan">
  <BatchSequence>
    <Batch>
      <Statements>
        <StmtSimple StatementCompId="1" StatementEstRows="9.00002" StatementId="2" StatementOptmLevel="FULL" StatementOptmEarlyAbortReason="GoodEnoughPlanFound" CardinalityEstimationModelVersion="140" StatementSubTreeCost="0.029753" StatementText="SELECT 'XYZ' [Customer No_],[Amount] FROM [dbo].[CompanyName$Detailed Cust_ Ledg_ Entry] WHERE [Customer No_]=@1" StatementType="SELECT" QueryHash="0x97A8CCC9F15EC998" QueryPlanHash="0x7502550BCACA55B0" RetrievedFromCache="false" SecurityPolicyApplied="false">
          <StatementSetOptions …

关于格式化 SQL Server 数据库文件的文件系统的当前最佳实践或一般指南是什么。

目前我们有 SQL Server 文件系统，NTFS 格式化为基于这些 Microsoft 指南的64KB 块大小。

我不确定这现在有多少适用性，以及我们如何找到最适合我们可以格式化为 1 或 2 MB 的最新 Windows 服务器。

因此，我正在寻找建议如何使用最新的 Windows 为现代 SQL Server（例如 2017 年及更高版本）格式化磁盘，因为 MSDN 文档似乎没有更新。使用不同的块大小（例如 512 KB 或 128 KB）是否会更好地格式化 mdf、ndf 和 ldf 文件所在的驱动器。

聚集列存储索引表通常对大型表很有用。理想情况下有数百万行。并且对于查询也很有用，它仅选择此类表中可用列的子集。

如果我们打破这两个“规则”/最佳实践会发生什么？

1. 就像有一个聚集列存储索引表，它最多只能存储几千或几十万行。
2. 并针对需要所有列的那些聚集列存储表运行查询。

与行存储的聚集索引表相比，我的测试没有显示任何性能下降。这在我们的案例中很棒。

是否有违反这两条规则的“长期”影响？或者任何尚未出现的隐藏陷阱？

上下文为什么需要它：我设计了一个数据库模型，它将用于不同供应商数据库的许多实例。每个数据库中的模式保持不变，但不同的供应商具有不同的数据量。因此，很少有小供应商可能会在他们的表中得到少量数据（<1 000 000）。我不能让自己为行存储和列存储模型保留两个不同的数据库。

我需要拆分一个逗号分隔的字符串，对其进行操作，然后将其连接回一个保留数据原始顺序的字符串（如果可能）。

例如，采用CREATE TABLE像这样的语句（作为字符串）的列定义列表'BrentOzarColumn INTEGER, PaulWhiteColumn DATETIME, ErikDarlingColumn VARCHAR(100)'。我想逗号分隔列表被划分到结果集，如使用SQL Server内置的功能STRING_SPLIT()，像这样：SELECT TRIM([Value]) AS CoolDataPeople FROM STRING_SPLIT('BrentOzarColumn INTEGER, PaulWhiteColumn DATETIME, ErikDarlingColumn VARCHAR(100)', ',')。

在不指定ORDER BY子句的情况下，这会重复产生（巧合？）以下结果，这些结果似乎按与字符串中相同的顺序排序：

一旦我得到了上面的结果集，我想对每一行应用一些额外的字符串操作（例如附加一些常量文本），然后将每一行连接回一个类似于STRING_AGG()（再见STUFF ... FOR XML PATH:)的函数，顺序与原始字符串。所以我的最终结果的一个例子可能是'BrentOzarColumn INTEGER SQLROX, PaulWhiteColumn DATETIME SQLROX, ErikDarlingColumn VARCHAR(100) SQLROX'.

最终我的问题是：函数的结果是否STRING_SPLIT()以确定性顺序返回？我知道没有ORDER BY子句，从 a Tableor等数据集中选择时不能保证排序View，但想知道函数是否有区别？

当我输入这个时，我有一种预感，答案是否定的，排序不是确定性的，因此我不能保证结果的顺序。此外，我打赌可能会为我在结果之上运行的每个函数添加额外的不确定性，尤其是当我将它们与STRING_AGG(). （不管答案如何，我感谢您的帮助，你们都是很酷的数据人员。;）

我们使用一些“聚合”视图使用鉴别器从多个表中进行选择（注意：这些视图不是分区视图，因为鉴别器不在基表中）。这在使用 时通常效果很好option(recompile)，因为查询计划器将在选择查询计划之前消除不可到达的union all路径。

然而，当将结果选择为标量变量时，这种常量折叠优化似乎失败了。将结果选择到临时表变量中不会对重新编译进行去优化。

下面是SQL Server 2017中的一个复现案例：

-- A table, don't need any data.
create table [test].test_table (col1 int, primary key (col1));

-- A simple 'aggregate' view. Using the same table here is irrelevant and,
-- while the view shows the scenario, it might not be required to reproduce the issue.
create view [test].test_view as
select col1, descrim = 1 from [test].test_table
union all
select col1, descrim = 2 from [test].test_table

普通查询，其结果在优化的查询计划感人只有 …

我团队中的一些开发人员知道具有扩展权限的 SQL 帐户的密码
我们希望在任何开发人员使用任何这些 SQL 帐户进行连接时进行跟踪并收到警报

我们即将logon trigger为每次登录尝试实施该功能，评估登录的属性，并在符合特定条件时发送电子邮件报告。逻辑如下：

如果 original_login() 在（...此处列出 SQL 帐户...）并且：
a) 客户端 IP 地址是 192.168.xx VPN 子网（没有从该子网连接的生产应用程序，只有开发人员可以）或
b) 客户端主机名在（... Dev 的主机名称列表...）或
c）（SSMS、az-Data 等）中的客户端应用程序名称
exec sp_send_dbmail（通过电子邮件向 DBA 发送报告）

触发器将具有“execute as”子句并代表唯一权限是发送数据库邮件电子邮件的 SQL 登录名运行

在 Production 上启用这种登录触发器会产生什么不良副作用？
它会减慢登录过程或导致任何其他问题吗？

ps 我知道DAC以及如何使用它。
测试连接使用DAC并依靠它来帮助我在出现任何问题时禁用触发器