Асинхронная репликация снимков из пода ActiveCluster на ещё одну систему хранения

Автор: Anthony Nocentino, Asynchronous Replication of Snapshots from an ActiveCluster Pod to a Third Array

Я восстанавливал свою трёхсайтовую демонстрационную лабораторию SQL Server и столкнулся с тем, чего давно хотел. Если вы когда-либо проектировали среду SQL Server на ActiveCluster, вам знаком этот сценарий: два FlashArray, работающие с синхронно реплицируемым модулем (pod) для нулевой точки восстановления (RPO) между сайтами, и третья система хранения где-то ещё для более длительного хранения и копии для аварийного восстановления. Проблема была в том, что вы не могли получить данные на эту третью систему хранения напрямую из пода Группы защиты внутри растянутого пода просто не могли иметь целью систему хранения.

Это изменилось, и это возможно уже дольше, чем многие из нас осознают. Вы можете создать группу защиты внутри модуля ActiveCluster, добавить третий FlashArray в качестве цели и асинхронно реплицировать на него снимки по расписанию. Ваши синхронно реплицируемые данные получают третью копию, и вам не нужно создавать параллельный набор томов вне пода, а затем клонировать их в эти тома, чтобы добиться этого.

В этой статье я покажу, как настроить это «от начала до конца» с помощью Pure Storage PowerShell SDK2, чтобы вы могли автоматизировать этот процесс. Поехали.

Разница между сжатием строк и сжатием страниц

Автор: Brent Ozar, Database Animations: The Difference Between Row Compression and Page Compression

В чём разница между сжатием строк (row compression) и сжатием страниц (page compression) в SQL Server, и когда имеет смысл применять каждое из них?

• Сжатие строк превращает каждый тип данных фиксированной длины в тип данных переменной длины, используя как можно меньше места для их хранения.
• Сжатие страниц делает это и добавляет на страницу словарь повторяющихся данных, обеспечивая большее сжатие ценой более высокой нагрузки на CPU.

Чтобы увидеть это более подробно, давайте запустим одну из моих Database Animations.

Устранение задержек перемещения данных между группами доступности AlwaysOn с синхронной фиксацией

Автор: Simon Su, Troubleshooting data movement latency between synchronous-commit AlwaysOn Availability Groups
Технические рецензенты: Pam Lahoud, Sourabh Agarwal, Tejas Shah

В узлах группы доступности (AG) с синхронной фиксацией иногда можно наблюдать, что ваши транзакции ожидают в состоянии HADR_SYNC_COMMIT. Ожидания HADR_SYNC_COMMIT указывают на то, что SQL Server ожидает сигнала от удалённых реплик для фиксации транзакции. Чтобы понять задержку фиксации транзакций, вы можете обратиться к следующим статьям:

• Troubleshooting High HADR_SYNC_COMMIT wait type with AlwaysOn Availability Groups
• SQL Server 2012 AlwaysOn – Part 12 – Performance Aspects and Performance Monitoring II

В приведённой выше ссылке вы узнаете, что задержку транзакций можно оценить с помощью двух счетчиков производительности:

• SQL Server:Database Replica –> Transaction Delay
• SQL Server:Database Replica –> Mirrored Write Transactions/sec

Например, предположим, что есть плохо работающие узлы AG, и вы видите, что «SQL Server:Database Replica –> Transaction Delay» составляет 1000 мс, а «SQL Server:Database Replica –> Mirrored Write Transactions/sec» равно 50. Это означает, что в среднем каждая транзакция имеет задержку 1000 мс / 50 = 20 мс.

Учитывая приведённый пример, можем ли мы узнать, откуда берётся задержка в 20 мс? Какие факторы вызывают эту задержку? Чтобы найти ответы на такие вопросы, нам нужно понять, как работает синхронная фиксация: AlwaysOn HADRON Learning Series: How does AlwaysOn process a synchronous-commit request?

Расчёт задержки в сети между репликами группы доступности Always On

Автор: Paul Ou Yang, Calculating Network Latency Between Always On Availability Group Replicas

У нас было бизнес-требование добавить облачную асинхронную реплику к локальной группе доступности SQL Server Always On. После добавления высоконагруженной базы данных в группу доступности мы заметили, что очередь отправки журнала начала быстро расти.

Нашим первоначальным подозрением было, что задержка в сети между локальной первичной репликой и облачной репликой вносит вклад в проблему. Однако прежде чем запрашивать модернизацию сети, нам нужен был способ доказать, что производительность сети действительно влияет на перемещение данных.

Один из полезных подходов — использовать трассировку Extended Events для перемещения данных Always On, описанную в статье Microsoft: Устранение задержек перемещения данных между группами доступности AlwaysOn с синхронной фиксацией

Хотя пример Microsoft фокусируется на реплике с синхронной фиксацией, те же события перемещения данных можно использовать для исследования асинхронной реплики, но с некоторыми важными отличиями.

Управление кешем планов SQL Server: диагностика и решение проблем

Кеш планов SQL Server — это критически важный компонент, который хранит планы выполнения запросов для повторного использования. Однако неправильное использование этого механизма может привести к серьезным проблемам производительности. В этой статье мы рассмотрим:

• Как работают корзины (buckets) в кеше планов
• Как диагностировать проблемы с неравномерным распределением планов
• Как выявлять проблемные запросы и процедуры
• Стратегии решения проблем без использования регламентированных запросов

Накопительный пакет обновления SQL Server 2025 CU8 - KB5104822

Описание: KB5104822

Скачать: SQLServer2025-KB5104822-x64.exe

Дата выпуска: 13.08.2026

SQL Server 2025 — Версия: 17.0.4075.5

Analysis Services — Версия: 17.0.25.223

Известные проблемы:

• SESSION_CONTEXT в параллельных планах → неверные результаты или AV-ошибки.
• Запросы к связанным серверам через MSDASQL → ошибка 7416.
• Запросы к sys.dm_exec_requests во время восстановления БД → AV и дамп

Исправления (выборочно):

• Долгое восстановление VSS с сотнями БД.
• Шифрование gRPC для PolyBase на Linux.
• Зависание перестройки индексов.
• Неверная рекомендация памяти при установке.
• Проблемы с JSON_MODIFY и OPENJSON (спецсимволы, массивы > 65535 элементов).
• Ошибки с Hekaton, collation на Linux, репликацией и DBCC CHECKTABLE.

Адаптивный мониторинг актуальности статистики в SQL Server

Автоматическое обновление статистики в SQL Server — мощный механизм, но для очень больших таблиц его стандартный порог может оказаться недостаточно чувствительным. В этой статье мы рассмотрим подход к адаптивному отслеживанию статистики, который дополняет встроенный механизм и позволяет вовремя выявлять устаревшие статистики даже в самых крупных таблицах.

Фантомы в журнале транзакций

Автор: Martyn Jones, A Better Fire Alarm Is Still a Fire

В прошлой статье было показано, как включить и отключить задачу очистки фантомных записей (ghost cleanup) и как фантомные записи представлены на странице данных. В этой статье мы переходим к тому, как процесс удаления, включая пометку фантомных записей, регистрируется в журнале транзакций.

Лучшая пожарная сигнализация — всё равно пожар

Автор: Pinal Dave, A Better Fire Alarm Is Still a Fire

Многие инциденты с SQL Server, по которым меня вызывают, можно было предотвратить с помощью средств, уже имеющихся в среде заказчика. Вот аудит, который я хотел бы видеть выполненным до того, как прозвучал пейджер, — с полным T-SQL.

Почему большие столбцы могут не влиять на логические чтения

Автор: Brent Ozar, Database Animations: Why Big Columns May Not Affect Logical Reads

Со временем таблицы — как и наша талия — имеют свойство увеличиваться. Мы постоянно добавляем всё новые и новые столбцы, один за другим, чтобы удовлетворить потребности приложений. Добавить «ещё один столбец» проще, чем выносить что-то в отдельную таблицу.

Когда вы работаете лишь с несколькими строками за раз, например, при вставке, обновлении, удалении или выборке одной строки по идентификатору, накладные расходы на дополнительные столбцы незначительны. SQL Server может нырнуть в эту одну строку и просто извлечь её, и поскольку она всё равно находится на одной странице размером 8 КБ, количество столбцов не влияет на операции с одной строкой.

Однако, когда вам нужно прочитать много строк, чем больше строк вы читаете, тем сильнее дополнительные столбцы влияют на накладные расходы операции.

SQL Server 2025 показывает высокую загрузку процессоров!

Автор: Rob Farley, SQL 2025 showing crazy-high CPU;

Да, вам стоит подумать о переходе на SQL Server 2025. Но если вы используете учётные записи SQL Server, сначала проверьте это (а если вы здесь, чтобы понять, почему вдруг всё замедлилось, читайте дальше).

В большинстве случаев обновление до SQL Server 2025 проходит довольно гладко. Я бы даже сказал, что обновления до других версий SQL Server тоже проходили гладко, хотя многие пострадали от проблем с производительностью из-за изменения модели оценки кардинальности при обновлении до SQL 2014 (точнее, уровня совместимости 120). «Простым» решением тогда было вернуть уровень совместимости на 110, а затем разобраться, что именно вызывало проблемы. Но в SQL Server 2025 есть ещё одна болевая точка, обойти которую не так просто.

Полное руководство по xEvents

Автор: Vivek Johari, Extended Events (xEvents) in SQL Server & Azure SQL: Complete Guide;

Каждому администратору баз данных рано или поздно приходится сталкиваться с этим: приходит заявка в службу поддержки с сообщением «приложение работает медленно» и без каких-либо других подробностей, и ваша задача — выяснить, какая из тысячи вещей, происходящих внутри SQL Server, на самом деле является виновником. Это была блокировка? Плохой план? Шквал входов в систему? Чей-то ситуативный запрос, в котором забыли условие WHERE и который сейчас сканирует одиннадцать миллионов строк?

Долгое время ответом на вопрос «давайте посмотрим, что происходит в реальном времени» был SQL Server Profiler, работающий поверх SQL Trace. Он работал, но работал так, как работает прожектор, когда на самом деле вам нужен был фонарик — он захватывал всё без разбора, выполнялся на стороне клиента и мог заметно замедлить загруженный рабочий сервер просто фактом своего включения. Достаточно много администраторов баз данных имеют историю о том, как благонамеренная трассировка Profiler ухудшала состояние и без того перегруженного сервера, что в конечном итоге привело к тому, что Microsoft перестала рекомендовать его вообще.

Расширенные события (Extended Events, xEvents) пришли на смену, и это не просто незначительное обновление, — это принципиально иная архитектура, и это инструмент, который экзамен DP-300 требует знать досконально. Эта статья описывает, что это такое, почему он превосходит старые инструменты и — что действительно важно в повседневной работе — как использовать его для отслеживания блокировок, взаимоблокировок, медленных запросов, таймаутов, высокой загрузки ЦП, сбоев входа в систему и статистики ожиданий.