Die SQL Server Data Tools erlauben eine projektbasierte Datenbankentwicklung – losgelöst vom Produktivsystem – und mit einfachen Möglichkeiten zur Bereitstellung. Die bei der herkömmlichen Datenbankentwicklung mit SQL Server so lästige manuelle Verwaltung der einzelnen Objekte und deren umständliche Bereitstellung ins Produktivsystem sind nun nicht mehr notwendig.

Eingebettet in Visual Studio bieten die SQL Server Data Tools moderne Entwicklungsmöglichkeiten, wie Debugging, Refactoring, und Codeanalyse. Zum Bereitstellen neuer Versionen der Datenbank stehen gleich mehrere Varianten zur Verfügung.

Dieses Pass Essential behandelt neben der projektbasierten Datenbankentwicklung auch das Bereitstellen neuer Datenbankversionen im Zielsystem.

Microsoft hat den Query Store als neues Feature in der Version 2016 eingeführt und damit bestimmte database management views (sys.dm_exec_query_stats and sys.dm_exec_cached_plans) abgelöst.
In diesem Workshop lernst Du wie Dich der Query Store im Auffinden von langsamen Abfragen und Plan Regression unterstützt.

Weiterhin wirst Du lernen, wie der Query Store mit Rücksicht auf Deine Bedürfnisse konfiguriert wird und wie die verfügbaren Berichte zu interpretieren sind um das Beste aus dem neuen Feature herauszuholen.

Eine Fortsetzung dieses Workshops ist im Oktober geplant.

Bitte Laptop mit SQL Server 2016 oder 2017 und Adventure Works mitbringen.

Microsoft hat den Query Store als neues Feature in der Version 2016 eingeführt und damit bestimmte database management views (sys.dm_exec_query_stats and sys.dm_exec_cached_plans) abgelöst.
In diesem Workshop lernst Du wie Dich der Query Store im Auffinden von langsamen Abfragen und Plan Regression unterstützt.

Weiterhin wirst Du lernen, wie der Query Store mit Rücksicht auf Deine Bedürfnisse konfiguriert wird und wie die verfügbaren Berichte zu interpretieren sind um das Beste aus dem neuen Feature herauszuholen.

Eine Fortsetzung dieses Workshops ist im Oktober geplant.

Bitte Laptop mit SQL Server 2016 oder 2017 und Adventure Works mitbringen.

Was ist Docker?

Wo bekomme ich die Offiziellen Docker Images her?

Was sind Images und Container?

Wie starte ich einen Container?

Wo speichere ich meine Daten ?

Wie komme ich an den SQL Server ran um ihn zu administrieren?

Wie kann ich mit den SQL Server kommunizieren?

Wo ist der SQL Server Agent?

Der Schritt vom eigenen Desktop in die Testumgebung

Wo werden wir uns bewegen?

Docker Toolbox

Linux VM mit Docker-CE

In dieser Session werden wir einen Power BI Report erstellen um uns mit den grundlegenden Funktionalitäten, wie M, DAX und den verschiedenen Visualisierungen, vertraut zu machen.
Zudem besprechen wir, wie der Power BI Report in der Cloud publiziert werden und dieser auf lokale Daten zugreifen kann. Zuletzt widmen wir uns der Row Level Security.

Da wir leider aus organisatorischen Gründen nicht in den geplanten Räumlichkeiten sein können, werden wir das Meeting in einer Skype-Session abhalten. Der Link zur Skype-Sitzung ist https://lync.bp.com/bp.com/meet/torsten.strauss/93Z23ZD1.

In dieser Session werden wir uns mit einem einführenden Beispiel (RLS) in Power BI beschäftigen und zwar dem Import von Daten aus dem WWW, Aufbereitung der Daten in PowerBI sowieso der Visualisierung.

Zudem besprechen wir, wie man in Power BI die Daten online verarbeiten und grafisch visualisieren kann.

SQL Server Integration Services und Microsoft Data Quality Services waren lange Zeit reine On-Premis Produkte. Seit über 1 Jahr hat Microsoft mit der SSIS-IR nun jedoch auch eine Runtime in der Azure Data Factory, mit der SSIS Pakete in der Cloud ausgeführt werden können. In dieser Session stellt Tillmann die ADF SSIS-IR vor und zeigt, wie eine entsprechende Intagrtion Runtime in Azure erstellt werden kann, wie Pakete ausgeführt und deployed werden und auf welche Besonderheiten bei dem Betrieb einer SSIS-IR geachtet werden müssen.

Die Data Quality Services selber existieren nach wie vor nicht in Azure. Jedoch hat Tillmann mit HEDDA.IO ein eigenes Produk im Gepäck, welches eine vollständige Migration von DQS in die Cloud ermöglicht. Neben einem Funktionalen Vergleich beider Produkte, zeigt Tillmann, wie HEDDA.IO in der SSIS-IR eingesetzt werden kann und somit auch SSIS Pakete mit DQS nach Azure migriert werden können.

In dieser Session (Level 300) erarbeiten wir eine Strategie um die Ausführungsgeschwindigkeit von bestehenden Abfragen durch die Implementierung fehlender Indizes zu verbessern.

Dafür stellen wir die verschiedenen Features wie Dynamic Management Objects, Query Store und Database Tuning Advisor gegenüber und bewerten die Richtigkeit der Indexempfehlungen.