Исправление безопасности для SQL Server 2025 CU4 - KB5089899

Описание: KB5089899

Скачать: SQLServer2025-KB5089899-x64.exe

Дата выпуска: 12.05.2026

SQL Server 2022 — Версия: 17.0.4040.1

Исправление безопасности для SQL Server 2025 GDR - KB5091223

Описание: KB5091223

Скачать: SQLServer2025-KB5091223-x64.exe

Дата выпуска: 12.05.2026

SQL Server 2022 — Версия: 17.0.1115.1

Исправление безопасности для SQL Server 2022 CU24 - KB5089900

Описание: KB5089900

Скачать: SQLServer2022-KB5089900-x64.exe

Дата выпуска: 12.05.2026

SQL Server 2022 — Версия: 16.0.4252.3

Исправление безопасности для SQL Server 2022 GDR - KB5091158

Описание: KB5091158

Скачать: SQLServer2022-KB5091158-x64.exe

Дата выпуска: 12.05.2026

SQL Server 2022 — Версия: 16.0.1180.1

Исправление безопасности для SQL Server 2019 CU32 - KB5090407

Описание: KB5090407

Скачать: SQLServer2019-KB5090407-x64.exe

Дата выпуска: 12.05.2026

SQL Server 2019 — версия: 15.0.4470.1

Исправление безопасности для SQL Server 2019 GDR - KB5090408

Описание: KB5090408

Скачать: SQLServer2019-KB5090408-x64.exe

Дата выпуска: 12.05.2026

SQL Server 2019 — версия: 15.0.2170.1

Исправление безопасности для SQL Server 2017 CU31 - KB5090354

Описание: KB5090354

Скачать: SQLServer2017-KB5090354-x64.exe

Дата выпуска: 12.05.2026

SQL Server 2017 — версия: 14.0.3530.2

Исправление безопасности для SQL Server 2016 SP3 - KB5089271

Описание: KB5089271

Скачать: SQLServer2016-KB5089271-x64.exe

Дата выпуска: 12.05.2026

SQL Server 2016 — версия: 13.0.6490.1

Устранение проблем соединений с TVP

Автор: Luca Biondi, Check SQL Server TVP Join Problems in 45 Seconds ...Bad Estimates, TempDB Spills, and Parameter Sniffing | Part 17

В этой статье вы узнаете, почему соединение с Table-Valued Parameters (TVP) может разрушить вашу производительность из-за скрытых сбросов в TempDB и как это исправить с помощью надёжного, готового к проду шаблона.

🧠 В двух словах

• ✔️ Статистическая слепота: TVP не хватает статистики распределения, что заставляет оптимизатор делать зафиксированные предположения о кардинальности. 💣
• ✔️ Памятная катастрофа: Заниженные оценки количества строк приводят к недостаточному распределению памяти и массовым сбросам сортировок и хэш-операций на диск (в TempDB). 🚀
• ✔️ Ловушки sniffing'а: Кэширование планов для маленьких наборов данных в TVP приводит к полному отказу, когда позже передаются большие объёмы данных. ✔️

В высокопроизводительных SQL-средах мы полагаемся на TVP для эффективной передачи наборов данных. Но есть и тёмная сторона. Когда вы выполняете соединение (JOIN) с TVP непосредственно внутри хранимой процедуры, вы часто играете в азартную игру с исполнительным движком. Давайте разберём, почему это происходит и как сохранить контроль.

Создание баз данных через прослушивателя контейнерной группы доступности

Автор: Attinder_Pal_Singh. Creating a Contained Availability Group and Enabling Database Creation via CAG Listener

Контейнерная группа доступности (Contained Availability Group, CAG) предназначена для упрощения высокодоступности и аварийного восстановления путём инкапсуляции системных баз данных (master, msdb) непосредственно внутри самой группы доступности. Это означает, что учётные записи (логины), задания агента SQL Server, учётные данные и прочие метаданные автоматически реплицируются между репликами, устраняя необходимость ручной синхронизации и снижая эксплуатационную сложность.

Начиная с SQL Server 2025 CU1, вы можете создавать или восстанавливать базы данных напрямую через прослушиватель CAG — без подключения к физическому экземпляру — включая специальный ключ контекста сеанса.

Как выбор типа данных влияет на производительность

Автор: Paul Randal, How can data-type choice affect performance?

На одном из занятий, которые мы с Кимберли вели на этой неделе на конференции SQL Connections, мы обсуждали, как выбирать эффективные типы данных. Я хотел бы поделиться этим обсуждением здесь на примере.

Проверка утилизации процессоров запросами за 45 секунд: от симптомов к первопричине

Автор: Luca Biondi, Check Top CPU Queries in 45 Seconds. From Symptoms to Root Clause. The "45 Seconds DBA Series" – What Real DBAs Check First | Part 7

Выявление высокой нагрузки на ЦП — это первый шаг; найти конкретный запрос, который спустил курок, — вот где начинается настоящая работа. В этой статье я покажу вам, как всего за 45 секунд разоблачить главных убийц ЦП в вашем кэше планов.

В двух словах

• ✔️ Время работы (Worker Time) против затраченного времени (Elapsed Time): Высокое время работы относительно продолжительности выполнения указывает на запрос, утилизирующий ЦП, или на высокий параллелизам. 
• ✔️ Анализ кэша планов (Plan Cache Mining): Используйте sys.dm_exec_query_stats, чтобы найти суммарное потребление ЦП с момента последнего перезапуска. 
• ✔️ Сосредоточьтесь на количестве выполнений: Запрос, который выполняется 1 миллион раз, потребляя по 10 мс, часто опаснее, чем запрос, выполняющийся один раз 10 секунд. 
• ✔️ Анализ первопричины: Чрезмерные сортировки, хэширование и скалярные пользовательские функции (Scalar UDF) — обычные подозреваемые в скачках ЦП.