Параллельный план выполнения существует ради одной идеи: разделить работу между несколькими потоками, чтобы сократить время запроса. Если запрос выполняется на DOP 8, вы ожидаете, что он будет примерно в восемь раз быстрее последовательного — с поправкой на то, что параллелизм масштабируется не всегда линейно. Но нередко бывает иначе. Запрос получает восемь потоков, а почти вся работа достаётся одному из них. Остальные семь простаивают, а вы платите за CPU и ждёте.
Описание: KB5122768
Скачать: SQLServer2022-KB5122768-x64.exe
Дата выпуска: 8 сентября 2026 г.
SQL Server 2022 — Версия: 16.0.4275.2
Описание: KB5122771
Скачать: SQLServer2022-KB5122771-x64.exe
Дата выпуска: 8 сентября 2026 г.
SQL Server 2022 — Версия: 16.0.1200.5
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.
Несколько недель назад я опубликовала свой первый «Пятничный отзыв» о Хранилище запросов (Query Store), и один из ответов ссылался на хранимую процедуру, которую я раньше не использовала: sp_configure_automatic_tuning. Было высказано предположение, что эта хранимая процедура не документирована и работает не так, как ожидалось. Зная, как сильно я люблю Хранилище запросов, автоматическую коррекцию планов и документацию, я отправилась на поиски. Если вы не знакомы с этой хранимой процедурой, читайте дальше.
Вы исправили ad-hoc запросы, но ваш сервер всё ещё «колбасит»? В этой статье я расскажу, почему даже идеальная параметризация может привести к «токсичности повторного использования» (reuse toxicity) и массовым скачкам ЦП.
min_worker_time и max_worker_time указывают на войну, вызванную Sniffing'ом параметров.query_hash и оптимизацию PSP в SQL Server 2022.В предыдущей части этой серии мы очистили кэш от «мусорных» планов. Но горькая правда в том, что чистый код не гарантирует чистый кэш. Даже когда ваше приложение на 100% параметризовано, SQL Server всё ещё может страдать от другого вида засорения — логической токсичности. Это происходит, когда движок повторно использует неоптимальный план выполнения, потому что во время компиляции он «унюхал» (sniffed) непредставительный параметр.
Автор: Thomas Rushton, “No, we’re not upgrading. What are we missing out on?”
SQL Server 2016 — покойся с миром, RIP, скатертью дорога (хотя последнее звучит как-то слишком сурово). SQL Server 2016 выходит из расширенной поддержки (extended support) 14 июля — в День взятия Бастилии, без комментариев — 2026 года. Это следует из политики фиксированного жизненного цикла Microsoft (Fixed Lifecycle Policy): выпуск, примерно пять лет основной поддержки (mainstream support), в течение которой вы получаете исправления, обновления безопасности, улучшения производительности и функциональности, и ещё примерно пять лет расширенной поддержки (extended support), в течение которой вы получаете обновления безопасности и не многое другое. После этой даты Microsoft крайне редко выпускает какие-либо обновления за пределами платной программы расширенных обновлений безопасности (Extended Security Update, ESU), поэтому продолжение использования продукта, срок поддержки которого истёк (EOL product), следует рассматривать как экстренную меру только для краткосрочного использования.
В теории мониторинг производительности SQL Server довольно прост:
Но на практике шаг 2 ужасен, потому что:
FromSqlRaw или string.Format()..Contains, который создаёт непараметризованный список IN, даже когда ищут всего одно значение (в EF9 стало лучше).
Описание: KB5089900
Скачать: SQLServer2022-KB5089900-x64.exe
Дата выпуска: 12.05.2026
SQL Server 2022 — Версия: 16.0.4252.3
Описание: KB5091158
Скачать: SQLServer2022-KB5091158-x64.exe
Дата выпуска: 12.05.2026
SQL Server 2022 — Версия: 16.0.1180.1
Регрессии планов запросов донимают? Вот как автоматическое исправление планов (Automatic Plan Correction) может всё изменить.
Автоматическое исправление планов (Automatic Plan Correction, APC) — это одна из тех функций, о которой я довольно часто беседую с заказчиками, инженерами поддержки и широким сообществом SQL. Она входит в семейство автоматической настройки (Automatic Tuning) и незаметно выполняет свою работу, начиная с SQL Server 2017, обнаруживая регрессии планов запросов и автоматически принудительно применяя ранее известный хороший план для восстановления производительности. Но один из частых вопросов звучит так: как же APC на самом деле решает, произошла ли регрессия? И насколько оно уверено в этом решении?
Начиная с SQL Server 2022 CU4 и продолжая в SQL Server 2025, мы внесли значительные улучшения в статистическую модель, которую APC использует для обнаружения регрессий. В этой статье мы рассмотрим, что изменилось, почему это важно и как вы можете этим воспользоваться.
За последние 25 лет Microsoft SQL Server значительно эволюционировал, внедряя мощные инструменты и функциональные возможности, одновременно отказываясь от других. В рамках этой эволюции многие возможности были помечены как устаревшие — они по-прежнему работают в текущих версиях, но планируются к удалению в будущих выпусках. Понимание этих устаревших возможностей имеет решающее значение для администраторов баз данных и разработчиков, чтобы обеспечить долгосрочную совместимость и избежать потенциальных сбоев в своих системах.
Объявление возможности устаревшей служит сигналом от Microsoft о необходимости перехода от устаревших или менее эффективных технологий к современным альтернативам. От изменений синтаксиса до целых компонентов — в каждой версии SQL Server появлялись возможности, которые выходили из употребления по мере адаптации платформы к новым отраслевым стандартам и потребностям пользователей. Этот непрерывный процесс помогает поддерживать надёжную, безопасную и высокопроизводительную среду баз данных, но требует проактивного планирования, чтобы избежать зависимости от инструментов, которые вскоре станут неактуальными.
В этой статье мы рассмотрим подробную хронологию устаревших возможностей в различных версиях SQL Server, начиная с SQL Server 2000 и заканчивая последними выпусками. Изучив эти изменения, вы сможете лучше подготовиться к обновлениям, реорганизовать устаревший код и принять рекомендуемые практики, чтобы сохранить вашу инфраструктуру баз данных готовой к будущему. Давайте углубимся в ключевые возможности, которые были исключены за эти годы, и разберёмся с их заменами.
Описание: KB5080999
Скачать: SQLServer2022-KB5080999-x64.exe
Дата выпуска: 12 марта 2026 г.
SQL Server 2022 — Версия: 16.0.4245.2
Динамическое маскирование данных (Dynamic Data Masking, DDM) — это функция безопасности, представленная ещё в SQL Server 2016. Она скрывает конфиденциальные данные в результирующем наборе запроса, гарантируя, что неавторизованные пользователи не увидят информацию, к которой не должны иметь доступ. Подробное введение в эту функцию можно найти в моей старой статье в блоге.
Эта статья объясняет новые возможности DDM, добавленные в SQL Server 2022, а именно — детализированные разрешения.
Автор: Paul White, SQL Server Forced Plans Overwite the Query Hash
Если вы «принудительно» задаёте план, любым методом, включая руководство планом (Plan Guides), хранилище запросов (Query Store) и автоматическое исправление плана (Automatic Plan Correction), результирующий план будет иметь свой query_hash перезаписанным значением query_plan_hash.
Другими словами, хэш плана и хэш плана запроса получат значение хэша плана запроса. Реальное значение хэша запроса просто теряется. 🤦
Это нарушит работу всего, где вы используете query_hash для любых целей, включая скрипты и инструменты.
Я продолжаю находить или слышать о весьма полезных функциях, которые я просто упустил. Планирую перечитать все записи о «новых возможностях» для SQL Server (ну, по крайней мере, разделы Transact-SQL!) и посмотреть, что ещё я пропустил, а также другие функции, которые я использовал недостаточно, но которые кажутся полезными.
Узнал я об этой функции несколько недель назад из публикации Джована Поповича в LinkedIn.
И я мгновенно понял, что он имел в виду, говоря о том, насколько полезна будет функция DATE_BUCKET (появившаяся в SQL Server 2022)!
Используя эту функцию, вы можете легко группировать данные в различные временные интервалы, такие как год, месяц, день (что, конечно, достаточно стандартно), но также и в интервалы вроде 2 дней, 6,4 недель и т.д. Я не считаю, что это должно заставить вас отказаться от измерения дат в вашем хранилище данных, но она великолепна, когда вы просто исследуете данные и хотите легко поэкспериментировать с разными интервалами.
Описание: KB5074819
Скачать: SQLServer2022-KB5074819-x64.exe
Дата выпуска: 15 января 2026 г.
Версия: 16.0.4235.2
Описание: KB5073031
Скачать: SQLServer2022-KB5073031-x64.exe
SQL Server 2022 — Версия: 16.0.1165.1
Дата выпуска: 13 января 2026г.
Описание: KB5072936
Скачать: SQLServer2022-KB5072936-x64.exe
SQL Server 2022 — Версия: 16.0.4230.2
Дата выпуска: 13 января 2026г.
В SQL Server 2022 появились снимки на уровне хранилища для почти мгновенного восстановления и встроенную поддержку совместимых с S3 хранилищ объектов для масштабируемых и экономичных резервных копий и запросов к внешним данным.
Microsoft SQL Server уже давно является одним из лидеров корпоративного управления данными, обеспечивая работу критически важных приложений в самых разных отраслях. С выпуском SQL Server 2022 компания Microsoft сделала смелый шаг к модернизации взаимодействия баз данных с подсистемами хранения. Новшества сосредоточены на мгновенном восстановлении с помощью снимков и на нативной интеграции с хранилищами объектов, совместимыми с S3, — обе возможности призваны удовлетворить растущие потребности гибридных облачных сред, аналитики по большим данным и систем высокой доступности.
В этой статье подробно рассматриваются эти инновации — не только то, что они делают, но и почему это важно для администраторов баз данных, разработчиков и организаций, работающих в современном мире, где всем управляют данные.