Olá galera,
Hoje um dia muito especial 07/04, teremos o lançamento do SQL Server 2016, que está acontecendo na Microsoft de São Paulo, com todo o time de especialistas e engenheiros da Microsoft, apresentando algumas das novidades da nova versão.
Haverá uma transmissão online gratuita, no qual pode ser acessada através do link abaixo, lembrando á partir das 09:00.
Microsoft Data Driven – Lançamento SQL Server 2016
Por tempo limitado, faça qualquer exame de Microsoft Certified Professional (MCP) e ganhe uma repetição gratuita se não for aprovado!
Ao agendar e fazer um exame de MCP entre 12 de julho de 2015 e 12 de janeiro de 2016, você se torna elegível para uma repetição gratuita se não for aprovado em sua primeira tentativa. Você tem 30 dias a partir da data do exame em que foi reprovado para agendar o novo exame. Para agendar a repetição, clique no link Entrar no canto superior direito desta página e entre com sua conta da Microsoft, selecione seu exame na lista de exames e clique em Agendar agora gratuitamente.
Todos os exames de certificação Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA), Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE), Microsoft Certified Solutions Developer (MCSD) e Microsoft Specialist, além de exames do Microsoft Dynamics são elegíveis para esta oferta Second Shot. Os exames Microsoft Technology Associate (MTA) e Microsoft Office Specialist (MOS) não se qualificam para esta oferta.
Para o conhecimento de todos, já está disponível para download a versão Evaluate do novo SQL Server.
Segue abaixo link para o download:
https://www.microsoft.com/en-us/evalcenter
Lembrando que está é uma versão de teste e provavelmente até o final do ano já estará disponível a versão completa do produto.
Caso tenha perdido a senha root do MySQL ou simplesmente não se lembra dela, segue passo a passo para recupera-la:
Me deparei com um desafio, de identificar todos os usuários e permissões, de todos os database da minha instancia. Pesquisando encontrei este script do http://www.pythian.com onde lista todas as bases, quais database roles possuem acessos, todos os usuários e as roles das quais ele participa.
DECLARE @DB_USers TABLE
(DBName sysname, UserName sysname, LoginType sysname, AssociatedRole varchar(max),create_date datetime,modify_date datetime)
INSERT @DB_USers
EXEC sp_MSforeachdb
‘
use [?]
SELECT ”?” AS DB_Name,
case prin.name when ”dbo” then prin.name + ” (”+ (select SUSER_SNAME(owner_sid) from master.sys.databases where name =”?”) + ”)” else prin.name end AS UserName,
prin.type_desc AS LoginType,
isnull(USER_NAME(mem.role_principal_id),””) AS AssociatedRole ,create_date,modify_date
FROM sys.database_principals prin
LEFT OUTER JOIN sys.database_role_members mem ON prin.principal_id=mem.member_principal_id
WHERE prin.sid IS NOT NULL and prin.sid NOT IN (0x00) and
prin.is_fixed_role <> 1 AND prin.name NOT LIKE ”##%”’
SELECT
dbname,username ,logintype ,create_date ,modify_date ,
STUFF(
(
SELECT ‘,’ + CONVERT(VARCHAR(500),associatedrole)
FROM @DB_USers user2
WHERE
user1.DBName=user2.DBName AND user1.UserName=user2.UserName
FOR XML PATH(”)
)
,1,1,”) AS Permissions_user
FROM @DB_USers user1
GROUP BY
dbname,username ,logintype ,create_date ,modify_date
ORDER BY DBName,username
Qual a diferença entre OLTP e OLAP?
Segue abaixo, uma breve explicativo, da diferença entre OLTP e OLAP:
OLTP (On-line Transaction Processing) captura as transações de negócios de um sistema e armazena no banco de dados. Esse tipo de base é utilizada em sistemas que registram pequenas transações (INSERT, UPDATE, DELETE) realizadas em tempo real e que ocorrem constantemente e de forma rápida. Os dados também podem ser alterados. Por não salvar histórico dos dados, isso não o qualifica como uma base de dados ideal para ajudar na tomada de decisões. Também é uma base que necessita de backup regularmente, pois caso o banco de dados seja perdido os dados não podem ser reaproveitados.
OLAP (On-line Analitical Process) análise e consolidação de dados, pois é o processamento analítico online dos dados. Tem capacidade de visualizações das informações a partir de muitas perspectivas diferentes, enquanto mantém uma estrutura de dados adequada e eficiente. A visualização é realizada em dados agregados, e não em dados operacionais porque a aplicação OLAP tem por finalidade apoiar os usuários finais a tomar decisões estratégicas. Os dados são apresentados em termos de medidas e dimensão, a maior parte das dimensões é hierárquica.
O nível operacional e o nível administrativo utilizam OLTP (vendas, compra, RH etc.) para operações que ocorrem no dia-dia da empresa.
O nível de conhecimento e o nível estratégico da empresa (os administradores por exemplo) utilizam o OLAP para as tomadas de decisões e assim traçar um planejamento estratégico.
A tabela abaixo resume as principais diferenças entre OLTP e OLAP:
|
Área |
OLTP Sistema Online Transaction Processing (Sistema Operacional) |
Sistema OLAP Online Analytical Processing (Data Warehouse) |
|
Escala de tempo |
Armazenamentos de dados atuais |
Armazena dados históricos para análise |
|
Indexação |
Índices poucos |
Índices mais |
|
Normalização |
Totalmente normalizadas |
Parcialmente normalizado |
|
Valores armazenados |
Lojas tipicamente codificados dados |
Armazenamentos de dados descritivos |
|
Fonte dos dados |
Espalhados entre os diferentes bancos de dados ou DBMS e usando o valor de codificação diferentes esquemas |
Centralizada em data warehouse. Ou em uma coleção de dados orientados a sujeitos marts |
|
Finalidade dos dados |
Para controlar e executar tarefas fundamentais do negócio |
Para ajudar no planejamento, resolução de problemas e apoio à decisão |
|
O que os dados revelam |
Um instantâneo de processos de negócios em andamento |
Multi-dimensionais pontos de vista de vários tipos de atividades comerciais |
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Inserções e atualizações |
Inserções curtas e rápidas e atualizações iniciadas por usuários finais |
Periódicas empregos de longa duração em lote atualizar os dados |
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Velocidade de processamento |
Normalmente muito rápido |
Depende da quantidade de dados envolvidos; refresca lote de dados e consultas complexas podem levar várias horas, a velocidade de consulta pode ser melhorada através da criação de índices |
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Requisitos de espaço |
Pode ser relativamente pequena, se os dados históricos isarchived |
Maior devido à existência de estruturas de agregação e dados históricos; requer indexa mais de OLTP |
|
Modelagem |
Usa o modelo de entidade relacional |
Use Modelo Dimensional (Start e floco de neve esquema) |
Diego Sousa 