O documento discute como melhorar o desempenho do SQL Server abordando tópicos como: 1) otimizar o design do banco de dados escolhendo tipos de dados e normalização apropriados; 2) configurar corretamente o SQL Server; 3) usar ferramentas como Profiler, DTA e DMVs para identificar e corrigir problemas de consulta e índices. O documento enfatiza a importância de considerar a performance desde o início do desenvolvimento.

1. Expremendo Performance do
SQL Server
Felipe Ferreira - @SQLBoy
MCT, MCITP, MCPD, MCTS
http://blogs.solidq.com/fferreira - fferreira@solidq.com

2. Agenda
SE TUDO DER CERTO, IREMOS VER:
 Cenário Atual
 Futuro. Se preocupar com detalhes de performance é
importante?
 Aonde podemos melhorar a performance no SQL Server?
 Considerações de Performance no Design do DB
 Considerações de Performance nas Configurações do DB
 Consultas e Índices

3. Cenário Atual
EQUIPES DE DESENVOLVIMENTO
 Equipes não recebem
treinamento adequado em T-
SQL
 Equipes de DEV não se
preocupam com a performance
do código T-SQL que estão
escrevendo
 Temos contantemente que
“apagar incêndios”

4. Cenário Atual
ORM’S
 Muito útil para consultas simples
 Aumenta a produtividade da
equipe
 A experiência mostra que
normalmente geram consultas
ruins em casos mais complexos
 Grande amigo dos consultores de
banco de dados 

5. Futuro
 Azure
 Denali
 PDW
 Performance does Matter!

6. Performance?
 Otimização dos discos
 Otimização do Windows
 Otimização do serviço do SQL Server
 Otimização do Design da base de
dados
 Otimização das consultas
 Otimização dos índices
 Etc, etc, etc

7. Design
TIPOS DE DADOS
 Campo Idade, precisa ser INT?
Quantos anos vocês tem?
 Preciso da precisão do DateTime?
Data type Range Storage
bigint (- 9,223,372,036,854,775,808) to 9,223,372,036,854,775,807" 8 Bytes
int (-2,147,483,648) to 2,147,483,647 4 Bytes
smallint (-32,768) to 32,767 2 Bytes
tinyint 0 to 255 1 Byte
Datetime 1/1/1753 00:00:00.000 to 12/31/9999 23:59:59.997 8 Bytes
SmallDatetime 1/1/1900 00:00:00 to 6/6/2079 23:59:59 *arredondamento do segundo 4 Bytes

8. Design – Tipos de Dados
EXEMPLO
 Chaves INT
 445MB
 Chaves Uniqueidentifier
 755MB, 70% maior
 Quanto tempo vai levar para inserir 10K linhas
em cada base de dados?

9. Overview Demo Tipos de Dados
O QUE APRENDEMOS NESSA DEMONSTRAÇÃO?
 O tipo de dados escolhido durante o
design da base de dados importa, e
vai ser determinante quando vocês
precisarem escalar a aplicação!

10. Design
(DES) NORMALIZAÇÃO
 Em alguns casos, repito, em ALGUNS casos,
podemos quebrar alguma regra de
normalização em benefício da performance,
utilizando colunas calculadas.
 Só deve ser utilizado em casos específicos, em
tabelas muito grandes, depois de verificado o
impacto da criação da coluna calculada e índice

11. Demonstração Normalização
VAMOS VER NA PRÁTICA
 Demonstração da economia de IO
que podemos conseguir com a
criação de uma coluna calculada.

12. Overview Demonstração
O QUE VIMOS?
 Podemos conseguir uma economia muito
grande de IO, mas temos que tomar cuidado
para que nossa base de dados não vire uma
“bagunça”
 Temos que lembrar que o novo índice precisará
de espaço em disco, e terá um custo de
manutenção

13. Configurações
CONFIGURAÇÕES DA BASE
 Auto Create Statistics
 Auto Update Statistics
 Auto Close
 Auto Shrink!

14. Configurações
DEMONSTRAÇÃO
 Demonstração de Auto-Shrink

15. Overview Demo Configurações
O QUE APRENDEMOS NESSA DEMO?
 Aprendemos que Auto-Shrink é coisa do
demônio e devemos nos afastar dele!
Mantenham-se longe do lado negro da
força!
 Entender as configurações que fazemos
na nossa base de dados é muito
importante

16. Consultas - Índices
PROFILER, DTA, MISSING INDEXES
 O SQL fornece várias formas de monitorarmos o que
está acontecendo
 Profiler: capturar consultas sendo executadas
 DTA: sugestões de tunning da base de dados baseado
nas consultas utilizadas
 Missing Indexes: visualização das sugestões de índices
que a engine do SQL Server faz baseado nas consultas
que executamos

17. Demonstração
VAMOS VER NA PRÁTICA
 Uso do Profiler
 Uso do DTA
 DMV’s de Missing Index

18. Overview Demonstração
O QUE VIMOS?
 Podemos monitorar todo o tráfego do nosso servidor
através do Profiler
 O DTA facilita nosso trabalho na hora de procurar por
boas indicações de índices a serem criados
 Além do DTA podemos utilizar as DMV’s para buscar
nós mesmos por essa informação

19. Consultas
ALGUNS ERROS COMUNS EM CONSULTAS
 Uso do CASE com Sub-consultas
 Cuidado com Views
 IN ou BETWEEN?
 TOP 1 ORDER BY OU MAX?

20. Conclusão
ALGUEM ACORDADO?
 Performance é um assunto complexo
 Equipe precisa se profissionalizar
 Se vocês não pensarem em performance no começo do
desenvolvimento, vocês vão sofrer eternamente! 
 O SQL Server faz um ótimo trabalho lidando com os casos
mais simples, mas podemos usar várias ferramentas do
produto para analisar a performance das consultas

21. Recursos Relacionados
 http://blogs.solidq.com/fferreira
 http://blogs.solidq.com/fabianosqlserv
er
 Hashtag do Twitter: #SQLTipsBR

22. Obrigado!
Felipe Ferreira - @SQLBoy
MCT, MCITP, MCPD, MCTS
http://blogs.solidq.com/fferreira - fferreira@solidq.com