Разочарование от обобщений

Автор: Paul Randal, The frustration of sweeping generalizations – follow on from Search Engine Q&A #12

Постоянное участие в дискуссиях побудило меня высказать свои мысли о многочисленных обобщениях, которые преследуют индустрию и иногда затрудняют дачу советов на форумах и в блогах. 

Некоторые примеры вопросов, которые порождают обобщения:

• Следует ли создавать кластерные индексы для всех таблиц? (Известный спор о кластерных индексах, как его любит называть Кимберли.)
• Следует ли перестраивать или реорганизовать индексы для устранения фрагментации?
• Какое решение высокой доступности следует использовать?

Проблема — как и с большинством советов — в том, что крайне сложно делать обобщения. Это связано как с тем, что без большого количества доказательств многие люди (вполне обоснованно) не верят обобщениям, поскольку они могли обжечься на одном из них в прошлом, так и с тем, что почти каждая ситуация уникальна, поэтому многие обобщения бесполезны.

Накопительный пакет обновления SQL Server 2025 CU6 - KB5093421

Описание: KB5093421

Скачать: SQLServer2025-KB5093421-x64.exe

Дата выпуска: 17 июня 2026 г.

SQL Server 2025 — Версия: 17.0.4055.5

SQLServer2025-KB5093421-x64.exe

Журнал транзакций SQL Server. Часть 4: записи журнала

Автор: Paul Randal, The SQL Server Transaction Log, Part 4: Log Records

Ранее я рассказывал о том, зачем нужно ведение журнала, об архитектуре и циклической природе журнала, и теперь пришло время взглянуть на самое сердце системы ведения журнала — на сами записи журнала. Как всегда, рекомендую прочитать предыдущие статьи в этой серии, прежде чем читать эту.

Следует ли создавать несколько файлов для пользовательской базы данных на многопроцессорном сервере?

Автор: Paul Randal, Search Engine Q&A #12: Should you create multiple files for a user DB on a multi-core box?

На сайте SQLServerCentral.com развернулась очень интересная дискуссия о том, стоит ли создавать несколько файлов для пользовательской базы данных, потому что на сервере несколько ЦП. Я написал пару длинных ответов в ходе дискуссии и хотел продублировать их здесь, так как считаю, что это представляет широкий интерес.

Горячее добавление ЦП и маска привязки

Автор: Paul Randal, SQL Server 2008: Hot-Add CPU (and affinity masks)

Короткая заметка сегодня, так как я готовлюсь к выступлению на собрании пользовательской группы SQL Server в Тихоокеанском Северо-Западе сегодня вечером в кампусе Microsoft в Редмонде.

SQL Server 2005 представил концепцию горячего добавления памяти (hot-add memory) для динамической обработки рабочей нагрузки. SQL Server 2008 расширяет эти возможности, добавляя также горячее добавление ЦП (hot-add CPU). Начиная с SQL Server 2025 (17.x), функция горячего добавления ЦП не рекомендуется и планируется удалить в будущей версии SQL Server. «Горячее добавление» означает возможность установить ЦП в работающую машину и затем перенастроить SQL Server для использования этого ЦП ONLINE (т.е. без какого-либо простоя приложения).

И вот однажды RCSI сделал результаты запросов более точными

Автор: Brent Ozar, And Then There Was The Time RCSI Actually Made Query Results More Accurate

Обычно, когда я рассказываю людям об оптимистичных уровнях изоляции SQL Server — Read Committed Snapshot Isolation (RCSI) и Snapshot Isolation (SI) — мне приходится произносить небольшую речь о том, что им нужно тестировать свои запросы, потому что результаты могут измениться.

Однако недавно я работал с клиентом, который получал неверные результаты запросов при использовании пессимистичного уровня изоляции по умолчанию — и мы переключились на RCSI, чтобы это исправить! Я не буду объяснять здесь RCSI или SI — используйте ссылку выше для ознакомления с основами — вместо этого я сосредоточусь на демонстрационном скрипте, который я написал, чтобы показать проблему, с которой они столкнулись, и то, как RCSI её решил.

Новое в SQL Server 2025: функции кодирования и декодирования Base64

Автор: Leonard Lobel, Base64 Encoding and Decoding in SQL Server 2025 and Azure SQL Database

SQL Server 2025 добавляет встроенную поддержку кодирования и декодирования Base64 с помощью двух T-SQL-функций: BASE64_ENCODE и BASE64_DECODE. Эти функции значительно упрощают преобразование двоичных данных в дружественные к тексту представления и обратное преобразование строк в двоичные данные, когда это необходимо.

Это полезно во многих повседневных сценариях: встраивание двоичного содержимого в JSON, создание URL данных для HTML, передача двоичных полезных нагрузок через текстовые протоколы и создание безопасных для URL токенов. Раньше разработчикам часто приходилось полагаться на XML-трюки, код на стороне приложения, CLR-функции или собственную логику преобразования. Теперь эта функциональность доступна непосредственно в T-SQL.

Важно: Base64 — это формат кодирования, а не механизм шифрования. Он делает двоичные данные дружественными к тексту, но не обеспечивает безопасность или скрытие основных данных.

Как влияет сжатие резервных копий на загрузку процессоров

Автор: Paul Randal, SQL Server 2008: Backup Compression CPU Cost

Я давно обещал написать о встроенном сжатии резервных копий (Backup Compression). Для этой статьи я расширил базу данных AdventureWorks до 322 МБ (случайный размер, но достаточно большой, чтобы получить приемлемое время выполнения на моём сервере). Я использовал системный монитор (System Monitor) для измерения времени ЦП в пользовательском режиме (%user-mode CPU time), а также пропускной способности резервного копирования и восстановления для сжатой и несжатой операций резервного копирования, а затем и восстановления.

Cколько времени займёт выполнение CHECKDB?

Автор: Paul Randal, CHECKDB From Every Angle: How long will CHECKDB take to run?

Это тема, о которой я уже писал в своём старом блоге, но на конференции SQL Connections она всплывала несколько раз, поэтому я хочу переопубликовать её для тех, кто только начал следить за моим блогом.

Отслеживание DOP Feedback с помощью Extended Events

Автор: Vivek Janakiraman, SQL Server 2025 Series : Degree Of Parallelism (DOP) Feedback Explained with Real-Time Demo!

Настройка параллелизма всегда была одной из самых сложных задач оптимизации производительности SQL Server. Администраторы баз данных часто тратят часы на точную настройку параметров MAXDOP, пытаясь найти идеальный баланс между производительностью и потреблением ресурсов.

С выходом SQL Server 2025 эта задача значительно упрощается благодаря обратной связи по степени параллелизма (Degree of Parallelism Feedback, DOP Feedback) — мощной функции интеллектуальной обработки запросов, которая автоматически оптимизирует выполнение параллельных запросов.

В этой статье мы рассмотрим:

• Что такое DOP Feedback
• Как отслеживать её с помощью расширенных событий (Extended Events)
• Демонстрацию в реальном времени с несколькими сценариями
• Как проверить, работает ли DOP Feedback на вашем сервере

Когда процессоры голодают

Автор: Luca Biondi, SQL SERVER. A deep analysis on CPU Starvation

Почему сервер при загрузке ЦП 40% может вести себя как при полностью утилизированных процессорах

Глубокое погружение в справедливость планировщика SOS, сборку мусора Hekaton, сканирование хэш-индексов и почему накопительное обновление CU5 для SQL Server имеет гораздо большее значение, чем думает большинство администраторов баз данных.

В двух словах

• SQL Server использует кооперативное планирование через планировщик SOS (SOS Scheduler), и рабочие процессы должны добровольно уступать ЦП (yield).
• Накопительное обновление SQL Server CU5 улучшает справедливость планировщика (scheduler fairness) во время сканирования сборки мусора хэш-индексов в In-Memory OLTP. 
• Голодание ЦП (CPU starvation) может происходить даже тогда, когда общее использование ЦП выглядит умеренным. 
• Неправильный размер корзин (bucket sizing) хэш-индексов и длинные цепочки версий могут резко увеличить затраты на обход сборщика мусора. 
• Постоянный рост runnable_tasks_count часто опаснее, чем процент загрузки ЦП. 

Структуры хранения #4 – Memory-optimized columnstore

Автор: Hugo Kornelis, Storage structures 4 – Memory-optimized columnstore;

Настало время для следующей части моей серии о структурах хранения. Предыдущие части охватывали дисковое хранение строк, колоночные индексы и оптимизированное для памяти хранение. В этой части я рассмотрю комбинацию двух последних: оптимизированные для памяти колоночные индексы.

Оптимизированные для памяти колоночные индексы были представлены в SQL Server 2016. За это время я видел несколько эффектных маркетинговых презентаций Microsoft, в которых много говорилось о «аналитике в реальном времени» (real-time operational analytics). Новая тенденция, согласно которой аналитическая обработка больше не должна выполняться на устаревшей копии данных в отдельном хранилище, а непосредственно в OLTP-базе данных. Отчёты всегда были бы полностью актуальными, необходимость в ETL-конвейере отпала бы, а благодаря сочетанию оптимизированных для памяти структур для OLTP-нагрузок и колоночных индексов для аналитической обработки всё всегда было бы быстро. В теории.

Я больше не слышал термин «аналитика в реальном времени» после первоначального выпуска SQL Server 2016. А начиная с внедрения SQL Server 2017, я не припомню, чтобы слышал от кого-либо из сотрудников Microsoft использование терминов «оптимизированный для памяти» и «колоночный» в одном докладе, не говоря уже об одном предложении.

Я действительно не знаю, есть ли в мире клиенты, которые действительно используют оптимизированные для памяти колоночные индексы в своих производственных системах, и я серьёзно размышлял, стоит ли вообще включать эту структуру хранения в свою серию. Но я перфекционист. Поэтому я всё равно пишу о ней.