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Curso

Microsoft SQL Server 2022:

performance

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

2216

Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda sobre as técnicas de monitoramento de performance de consultas no SQL Server
  • Entenda como as técnicas de monitoramento podem ser aplicadas para otimizar a performance das consultas
  • Compreenda o funcionamento dos JOINS e sua influência nos planos de consulta
  • Descubra como os filtros afetam a performance de consultas e como escolher a melhor estratégia de filtragem
  • Examine exemplos de planos de consulta usando diferentes filtros
  • Analise a influência dos índices no custo do plano de consulta
  • Explore as diferenças entre seek e scan e como isso influencia o plano de consultas

Público alvo_

Desenvolvedores e DBAs.

Victorino Vila

linkedin

Victorino, formado em Engenharia Elétrica pela PUC-RJ e mestre pela UFRJ, tem mais de 30 anos em gestão de consultorias de tecnologia. Sócio de startup de software para integração de dados, trabalha com MYSQL, SQL SERVER, POSTGRES, ORACLE, WEB SERVICES e .NET. Desde 2018, é professor na Alura, ensinando programação e bancos de dados.

Curso atualizado em 25/08/2023

Ementa

  1. Estudo de caso

    • Ambiente do curso
    • Conceito de Performance
    • Estudo de caso: Supermercados BitByte
  2. Active monitor

    • Aspectos sobre performance
    • Active monitor
    • Fugindo da linha base
    • Crescimento da base de dados
    • Principais pontos - performance
  3. SQL Server Profile

    • Apresentando o SQL Server Profile
    • Acompanhando o TRACE
    • Salvando o TRACE
    • Conhecendo melhor o TRACE do SQL Server
  4. Plano de execução

    • Plano de execução
    • Plano de execução mais eficiente
    • Conhecendo Índices
    • Índice não clusterizado
    • Índice único
    • Índice clusterizado
  5. Melhorando a performance

    • Voltando o ambiente original
    • Criando índices padrões
    • Chaves primárias
    • Resultado final

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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