Muchas veces nos encontramos en situaciones en las cuales tenemos un servidor SQL Server, y los usuarios reportan que el sistema está lento, por lo tanto, es crucial que podamos identificar cuál es la causa. El primer paso puede ser identificar cuáles son las consultas TSQL que están consumiendo más recursos en el servidor, para poder identificarlas podemos recurir al siguiente script, el cual nos devuelve las consultas ordenadas por tiempo de ejecución, a partir de esta consulta podemos identicar el TSQL que consume más recursos e iniciar nuestras tareas de mejoras de desempeño. -- Consultas que afectan el desempeño SELECT TOP 10 SUBSTRING ( qt . TEXT , ( qs . statement_start_offset / 2 ) + 1 , ( ( CASE qs . statement_end_offset WHEN - 1 THEN DATALENGTH ( qt . TEXT ) ELSE qs . statement_end_offset END - qs . statement_start_offset ) / 2 ) + 1 ) AS consulta_TSQL , db . name AS [nombre_base_datos] , qs . total_...
Antes de que llegara el Microsoft SQL Server 2005 al mercado, si usted deseaba que alguien tuviera acceso a ver, modificar, crear y ejecutar los SQL Server Agent Jobs, necesitaba darle permisos de Systems Administrator al login deseado de SQL Server, con el inconveniente que de también le iba a permitir hacer lo que deseara en esa instancia. A partir del SQL Server 2005, se incluyeron los siguientes 3 roles: SQLAgentUserRole: Los usuarios pueden crear jobs y manejar solo los jobs que ellos han creado. SQLAgentReaderRole: Van a tener los privilegios del rol SQLAgentUserRole junto con la habilidad de enumerar y ver el historial de todos los jobs. SQLAgentOperatorRole: Van a tener los mismos privilegios del rol SQLAgentReaderRole junto con la habilidad de ejecutar jobs locales de los cuales ellos no son dueños. El procedimiento para asignarle permisos a un login en alguno de esos roles es el siguiente: 1. Agregue el usuario deseado a la base de datos "msdb...
Un rol que está surgiendo en las organizaciones con grandes cantidades de datos es el rol del científico de datos que es una persona que incorpora técnicas y teorías de muchos campos, incluyendo las matemáticas, la estadística, la ingeniería de datos, reconocimiento de patrones, aprendizaje avanzado , visualización, modelado de la incertidumbre, almacenamiento de datos y la computación de alto rendimiento con el objetivo de extraer el significado de datos. El científico de datos se enfoca en la ciencia de datos que es un término utilizado indistintamente con inteligencia de negocio o análitica empresarial, siendo el análisis predictivo el análisis de datos con técnicas matemáticas de estadística, minería de datos y aprendizaje automático y se se utiliza para descubrir patrones ocultos, que da una ventaja competitiva. Existen distintas definiciones de análisis predictivo, sin embargo, la en mi opinión es más clara y completa es la siguiente “es el descubrimiento de información pr...
Comments