SQL Server 2016 Yenilikleri - 2 (In-Memory OLTP Geliştirmeleri)

Ekleyen: Abdullah KİSE Bilge Adam Bilişim Grubu Birim Müdür Yardımcısı - Veri Yönetimi Birimi Tarih:29.11.2016 Okunma Sayısı:21

"Lock ve Latch olmayan. ACID kurallarını destekleyen ve multi-version optimistic concurrency control prensibi ile transactionları yöneten. Verinin memoryde tutulduğu. Arka planda C ve FileStream nesnelerinin kullanıldığı mevcut Database Engine’e entegre yeni bir teknoloji. Bu teknoloji INSERT, UPDATE, DELETE performansını 30 kat arttırmak konusunda iddialı." Şimdilerde devler teknoloji ve matematiği bir araya getirerek bu konularda pratik çözümler sunmaya çalışıyor. Bu çabanın sonucu olan In-Memory OLTP sayesinde RDBMS sistemleri yeni dünya ihtiyaçlarına cevap verebilir hale gelmektedir. Gerçek zamanlı ve/veya düşük gecikmeli analiz, raporlama çözümleri Microsoft, Oracle, IBM vs. gibi bir çok dev tarafından tanıtılmaktadır. Microsoft tarafına odaklanırsak; RDBMS sistemlerinin yaygın, başarılı ve akılda kalıcı çalışma şeklinde pek bir değişiklik yapmadan In-Memory OLTP yi kullanmak mümkün.

SQL Server 2016 Yenilikleri - 1 (In-Memory DW - Updatable ColumnStore Indexes)

Ekleyen: Abdullah KİSE Bilge Adam Bilişim Grubu Birim Müdür Yardımcısı - Veri Yönetimi Birimi Tarih:19.10.2016 Okunma Sayısı:217

Bu sene SQL Server 2016 ile birlikte veritabanı dünyamıza heyecan veren yeni özellikler dahil oluyor. Microsoft'un son bir kaç senedir depar attığı Advenced Analytics ve Big Data konseptlerinin etkisini SQL Server ürününde de görmek bizleri mutlu ediyor. Bazı özellikler önceki versiyonlardaki haline göre geliştirilmişken, bazı özellikler tamamen yeni. Özellikle önceleri sadece appliancelarda var olan Polybase engineı şimdi SQL Server'ın kurulabildiği tüm cihazlarda kullanılabilir durumda. Bu özellik büyük veri ile ilişkisel veritabanının birlikte çalışmasına olanak tanıyor. Hatta veritabanı ile çalışma alışkanlıklarınızı açık kaynakta olduğu gibi dramatik şekilde değiştirmenize gerek kalmadan bunu yapabiliyorsunuz.

NoSQL Dünyası - 2 (Veri Tutarlılık Modelleri ACID vs BASE)

Ekleyen: Abdullah KİSE Bilge Adam Bilişim Grubu Birim Müdür Yardımcısı - Veri Yönetimi Birimi Tarih:19.10.2016 Okunma Sayısı:149

Tek bir bilgisayarı güçlendirmek ve onunla çalışmaya devam etmek çok temiz görünüyor olabilir. Ancak bu şekilde güçücünüz bir yere kadar yetebilir. Tek bir süper bilgisayarın tüm dünya taleplerine cevap vermesi mümkün değildir (en azından şimdilik.). Dakikalar içerisinde terebaytlarca veri türetilebilen milyonlarca kullanıcının memnuniyetinin devam ettirildiği sosyal medya sistemlerinin arkasında tek bir makine olduğunu düşünebiliyor musunuz? Böyle bir süper bilgisayar çok pahalı olurdu. Ayrıca bu cihazın başına bir şey gelme ihtimali gücüne olan güveni yerle bir ediyor.

Stream Verinin Azure SQL Database’de Table Partitioning ile Tutulması (Demo)

Ekleyen: Abdullah ALTINTAŞ Bilge Adam Takım Lideri Tarih:22.09.2016 Okunma Sayısı:448

Günlük hayatımızda IoT kavramı odağımıza girdikçe üretilen verilerden anlamlı sonuçlar çıkartabilmek, çok büyük miktarlarda üretilen verileri hızlı ve doğru bir şekilde elde edip analizini yapabilmek özellikle veri bilimciler için çok önemli bir noktaya geldi. Internet of Things (IoT) cihazları, sensörler, akıllı çözümler, sistemlere ait loglar ve click stream verileri gibi saniyede milyonlarca veri üreten sistemlerden bu verileri almak ve işlemek için çeşitli yöntemler kullanılmakta ve bu ihtiyaçlar karşılanmaktadır. Microsoft teknolojileri açısından baktığımızda Azure Event Hubs, Azure Stream Analytics çözümleri ile bu veriler etkin bir şekilde elde edilebilmekte ve analizi yapılabilmektedir. Ardından analizi yapılan veriler ihtiyaca bağlı olarak farklı çıktılar üretebilmekte ve gerektiğinde tekrar analiz edilmek üzere saklanabilmektedir. Özellikle tekrar analiz edilmek üzere saklanmak istenilen bu büyük miktarda veriler Azure BLOB Storage gibi bir çözüm ile saklanabileceği gibi bazı durumlarda Microsoft’un bulut sistemlerdeki ilişkisel veritabanı çözümü olan Azure SQL Database hizmeti ile tablo yapısında da tutulabilmektedir. Ancak veri miktarı çok büyük olduğundan Azure SQL Database çözümünde bu veriler tek bir tabloda tutulmak istenildiğinde yönetilebilirlik ve ölçeklenebilirlik bakımından parçalı bir yapıda tutulması bizlere avantaj ve performans kazandıracaktır. Bu makalemizde stream olarak akan click-stream verisinin Azure Stream Analytics’ten çıktıktan sonra Azure SQL Database hizmetinde Table Partitioning yapısı kullanılarak nasıl tutulabileceğini ele alacağız.

SQL Server MERGE Type 4 Slowly Changing Dimension (SCD) Kullanımı

Ekleyen: Abdullah ALTINTAŞ Bilge Adam Takım Lideri Tarih:22.09.2016 Okunma Sayısı:403

Microsoft SQL Server‘da MERGE komutu ile neler yapılabildiğini serinin daha önceki yazılarında sizlerle paylaşmıştık. Aşağıda MERGE komutunun genel kullanımı, MERGE ile Slowly Changing Dimension (SCD) Type 1 , Type 2 ve Type 3 çözümlerinin nasıl yapılabileceğini aktardığım yazılarım mevcut. Yazının devamına geçmeden bunlara göz atmak isteyebilirsiniz. Eğer ihtiyacınız sadece MERGE komutu ile SCD Type 4 işleminin nasıl yapılabildiği ise direkt olarak makalenin devamına geçebilirsiniz. Bu makalemizde SQL Server’da kullanılan MERGE komutu yardımı ile Type 4 Slowly Changing Dimension (SCD) işleminin nasıl gerçekleştirilebileceğini ele alacağız. Serinin diğer yazılarında olduğu gibi isterseniz öncelikle Type 4 SCD‘nin ne olduğundan kısaca bahsedelim:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 

Etkinlik Takvimi

<December 2016>
MonTueWedThuFriSatSun
1234
567891011
12131415161718
19202122232425
262728293031

Mail Listemize Kayýt Olun

Ad :
EMail :

Kaydol

 

 

 

 

Üye Girişi

Kullanıcı Adınız

Şifreniz

Şifremi Unuttum

Arkadaşına Tavsiye Et

Tavsiye edebilmek için siteye giriş yapmalısınız