Konferenzen im SQL Server Sommer 2016

Kaum von den SQLBits XV in Liverpool zurück, auf der ich die Security-Features des SQL Server 2016 vorstellen durfte (SQL Server 2016 – Security Obscurity and Encryption), bin ich im Moment mit der Planung der nächsten SQL Server Master-Class zu Hochverfügbarkeit mit SQL Server (SHA) beschäftigt, die vom 20.-22.6. bei Frankfurt a.M. stattfinden wird.

Hinweis: in den 2 Wochen seit Freischaltung der Anmeldung sind bereits 70% der Plätze vergeben worden. Wer sich noch einen Platz sichern möchte aber nicht weiß, wie schnell seine Einkaufsabteilung es schafft, kann sich gern an mich direkt wenden.

– Mitglieder der PASS Deutschland e.V. erhalten auch diesmal 15% Rabatt.

Davor noch aber findet, wie die beiden Jahre zuvor, der deutsche SQLSaturday „Rheinland“ in der Hochschule St. Augustin bei Bonn statt. Diesen unterstützt meine Firma, Sarpedon Quality Lab®, wie auch das Jahr zuvor als Sponsor.

Ich selber werde auch mit einem Vortrag vertreten sein. Diesmal mit einem Beitrag zu ganz klassischer Performance Tracing. Allerdings nicht, wie man immer noch hin und wieder „in the wild“ sieht mit SQL Profiler, sondern natürlich mit aktuellen Technologien wie Extended Events und sogar der neuen Query Store von SQL Server 2016:

Analysieren von SQL Server Workloads mit DMVs und XEvents

Diese Session führt durch eine beispielhafte Performance-Analyse unter der Verwendung von DMVs und Extended Events. Wir sehen, wie man eine Top-Down Analyse mit eingebauten Tools durchführen kann und wie man eine feingradige Analyse selbst mittels den „Wait Statistics“ durchführen kann, um Performance-Problemen und Bottlenecks auf die Schliche zu kommen. Zur Identifizierung von Plan-Änderungen wird auch die neue Query Data Store von SQL Server 2016 zum Einsatz kommen. Wer auf dem Feld der Performance-Analysen noch neu ist oder sehen möchte, wie man an die Herausforderung herangehen kann, wird hier praktische Einblicke erhalten, wie man eine Workload analysieren kann. – Die Session ist selbstverständlich „Profiler-free“ 😉

Asien

Im August bin ich wieder in Asien unterwegs und das zweite Mal in Folge auf der größten SQL Server Konferenz Asiens: dem SQL Server Geeks Summit in Bangalore, Indien.

Dort werde ich dieses Jahr eine ganztägige Pre-Con geben. Thema: Die In-Memory Storage Engines von SQL Server, die mit dem SQL Server 2016 umfangreich verbessert worden. Das heißt, es geht um ColumnStore, Memory Optimized Tabellen, Memory Optimized Indexe, und die Kombinationsmöglichkeiten mit traditioneller Row-Store oder auch ColumnStore für Mixed OLAP als auch OLTP workloads.
Es wird super spannend und sehr technisch. Wer sich damit noch nicht beschäftigt hat: es wird höchste Zeit. Die Art und Weise, wie man Datenbanken konzipiert und designt ändert sich zurzeit rapide. Ich bleibe bei meinen Vorhersagen, dass ColumnStore bald der Standard für Datawarehousing sein wird, und In-Memory OLTP der standard für hochperformante OLTP-Szenarien. Hier zeige ich die technischen Hintergründe und Machbarkeiten.

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Pre-Con Title:

The Present and Future: In-Memory in SQL Server – from 0 to Operational Analytics Master

Track: DBA/DEV

Pre-Con Abstract:

When the Columnstore Index technology, based on the xVelocity In-Memory engine, came with SQL Server 2012 in the form of Nonclustered Columnstore, and SQL Server 2014 brought us updatable Clustered Columnstore Indexes plus a completely new In-Memory OLTP Engine, “XTP”, for memory optimized table & indexes, those features were still new and because of their limitations used only rarely.

SQL Server 2016 takes both technology onto a whole new level:

Columnstore indexes among other things now support snapshot isolation and hence fully support readable secondaries. Batch execution is not exclusively for parallel threaded queries anymore. They can be combined with other B-tree indexes and even be filtered and support referential integrity with primary and foreign key constraints. Also so-called In-Memory Operational Analytics is supported by the ability to create Columnstore Indexes on memory optimized tables.

On the other hand the In-Memory engine has been extensively improved in terms of both scalability and T-SQL language support, taking away many of the relevant limitations for adaption of version 1 in a similar way than the Columnstore technology. For example altering of pre-compiled objects is now possible, bucket-counts can be adjusted, natively compiled stored procedures can be recompiled and foreign keys are supported as well as encryption with TDE.

All those improvements will make In-Memory technologies a viable option in many projects. For Datawarehouses many (including me) say, that Columnstore will become the default storage type for all objects. And it can be foreseen that over the years the same will happen for OLTP-tables that have to support highly concurrent workloads will be based on memory optimized tables.

It’s time to extend our skills to those technologies to be able implement and support the new types of storage that are coming to our databases to address the fact of ever more data being stored and queried and performance demands and (real time) analytic requirements going up.

At this full-day training day, Microsoft Certified Master for the Data Platform Andreas Wolter, familiar with SQL Servers In-Memory technologies from the early bits on, will give a complete picture on the current state of technology. Attendees will learn how and where to use either In-Memory OLTP or Columnstore or even both for efficient queries and data storing and the important bits both from developers and administrators perspective.

Modules/Topics Include:

Columnstore Storage Engine and compression internals
What is the benefit for OLAP performance
When to use Clustered or Nonclustered Columnstore Indexes
XTP Engine internals for In-Memory OLTP performance benefits
Memory optimized Tables, indexes and Variables
Natively compiled stored procedures & triggers
Combination of Row-Store, Columnstore/xVelocity and XTP engine for operational analytics

Key Takeaways:

How the new storage engines Columnstore & XTP work behind the covers
What are the strengths and weaknesses of these alternate storage engines and how can they be played out best
How to get a quick start with In-Memory optimized objects in almost any environment
What are the typical performance patterns that these technologies address
How to build highly performing Datawarehouse tables
How to improve OLTP hotspot tables with In-Memory technologies
How to enable real-time analytics of operational data
What’s important from file management perspective for administrators
How can Columnstore and In-Memory Hash- & Range-indexes be maintained
What hotspots can you expect for those technologies – or is there any?

Demos:

Performance-Improvements for OLAP workloads with Nonclustered Columnstore indexes …
… Clustered Columnstore indexes
Performance-Improvements for OLTP workloads with memory optimized tables, indexes and code
Operational analytics on row store vs operational analytics on In-Memory
… all under different workload-types
How do Columnstore indexes handle updates to data under the covers
How In-Memory optimized objects look like on disk

Attendee Pre-requisites:

Basic T-SQL knowledge for code-reading
clustered vs nonclustered indexes Basics

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Obendrein werde ich noch zwei normalere Sessions auf der Hauptkonferenz geben. Die Themen stehen noch nicht fest.

Ich freue mich bereits wieder auf das enthusiastische Publikum in Indien!

Nach Indien werde ich auf der SQLSaturday Singapore präsentieren. Diese Konferenz wird bei Microsoft Singapore Operations Pte Ltd, One Marina Boulevard stattfinden – inmitten der berühmtesten Sehenswürdigkeiten Singapurs.

Hier gebe ich möglicherweise auch eine PreCon, aber die Planung ist noch nicht abgeschlossen, also mal schauen, was es sein wird. Auch auf dieses Event freue ich mich sehr.

Cu in St. Augustin, Bangalore or Singapore – your turn to choose 😉

Andreas