Baixar PDF Desvendando Estatísticas do SQL Server – Parte 2

select * from msdb.dbo.sysmail_log

Portanto, para reciclar basta esvaziar essa tabela:

delete msdb.dbo.sysmail_log

Até.

Expanda a guia Management, clicando com o botão direito sobre Database Mail. Selecione Configure Database Mail.

Clique Next, Next e informe um nome para o novo profile. Em seguida, clique no botão Add para adicionar uma conta.

Informe conforme a figura abaixo os dados para a conta SMTP do gmail. Note que estou usando secure connection (SSL) + basic authentication.

Clique ok e avance com o wizard. Eu deixei o meu profile como public.

Agora é só testar.

Preferi gerar um PDF do artigo ao invés de escrevê-lo diretamente aqui, pois no PDF o conteúdo fica mais organizado e fácil de estudar.

Clique aqui para baixar Desvendando Estatísticas do SQL Server – Parte 1.

Até.

Na guia Columns do componente lookup nós configuramos as colunas que farão o relacionamento entre os inputs, através de mapeamento. É possível deixar as colunas do input DataSet como novas ou fazer replace sobre as colunas do input que se refere ao OLEDB SOURCE. O detalhe é que no OLEDB DESTINATION nós definimos quais colunas de qual input serão gravadas o resultado.

Exemplo: levantar quais empregados da tabela Empregado1 moram no mesmo estado que os empregados da tabela Empregado2. Neste simples cenário, nós desejamos gravar numa terceira tabela (empregado3) uma lista das tabelas empregado1 e empregado2 que moram no mesmo estado. Melhorando o exemplo podemos gravar numa quarta tabela (empregado4) a lista de empregados da tabela empregado1 que não residem em nenhum dos estados dos empregados da tabela empregado2.

Segue o passo a passo.

Inicialmente crie as tabelas e faça os inserts conforme script abaixo.

use master
go

if db_id(‘DBSSIS’) is not null
begin
    alter database dbssis set single_user with rollback immediate;
    drop database dbssis;
end;

create database DBSSIS

ALTER DATABASE DBSSIS SET RECOVERY SIMPLE;
GO

USE DBSSIS
GO

– as tabelas empregado 1 e 2 serão utilizadas para a package referente ao Lookup
CREATE TABLE dbo.Empregado1
(    IdEmpregado INT IDENTITY PRIMARY KEY,
    NmEmpregado VARCHAR(50) NOT NULL,
    DmUF CHAR(2) NOT NULL,
)
   
CREATE TABLE dbo.Empregado2
(    IdEmpregado INT IDENTITY PRIMARY KEY,
    NmEmpregado VARCHAR(50) NOT NULL,
    DmUF CHAR(2) NOT NULL,
)
GO

INSERT dbo.Empregado1 VALUES
(‘Ana Fernandes’, ‘RJ’),
(‘Mariana’, ‘ES’),
(‘FRANCISCANA’, ‘ES’)

INSERT dbo.Empregado2 VALUES
(‘FABRÍCIO’, ‘SP’),
(‘MARCOS’, ‘ES’),
(‘JORGE’, ‘MG’)
GO

– a tabela empregado 3 guardará a lista de empregados que moram no mesmo estado
– como resultado do etl
CREATE TABLE dbo.Empregado3
(    IdEmpregado1 INT,
    IdEmpregado2 INT,
    NmEmpregado1 VARCHAR(50) NOT NULL,
    NmEmpregado2 VARCHAR(50) NOT NULL,
    DmUF CHAR(2) NOT NULL,
)
GO

– a tabela empregado 4 guardará a lista de empregados que não moram no mesmo estado
– como resultado do etl
CREATE TABLE dbo.Empregado4
(    IdEmpregado INT,
    NmEmpregado VARCHAR(50) NOT NULL,
    DmUF CHAR(2) NOT NULL,
)
GO

Como segundo passo crie um novo projeto no ssis. Na package vazia crie uma conexão do OLE DB CONNECTION apontando para o banco DBSSIS. Insira uma Data Flow Task dentro do Control Flow, edite-a e insira um OLE DB SOURCE, um Lookup, e dois OLE DB DESTINATION.Configure o OLE DB SOURCE para usar empregado1, conforme figura abaixo:

Configure na guia Connection do componente Lookup, configure para usar a tabela empregado2:

Na guia  Columns faça o mapeamento do relacionamento usando as colunas UF de ambas as tabelas. Para tanto, arraste a coluna DmUF de uma tabela para outra ou clique com o botão direito do mouse, utilizando a opção Edit Mappings. Nas colunas Output Alias renomeie conforme figura abaixo:

Ligue uma seta verde do Lookup ao primeiro OLE DB DESTINATION, selecionando Lookup Match Output. Edite o OLE DB DESTINATION  e seleciona a empregado3. Edite a guia Mappings conforme abaixo:

Pronto. Finalmente ligue a segunda setinha verde do Lookup para o segundo OLE DB DESTINATION selecionando Lookup No Match Output. Edite a conexão deste OLE DB DESTINATION para usar a tabela empregado4.

Após esses passos, o seu Data Flow Task terá a seguinte aparência:

Execute e confira os resultados.

Segue:

Estes são livros que estou vendendo. Preço super barato: R$ 30,00 cada exemplar. No total são seis livros. Quem quiser comprar o pacote completo, ainda dou desconto: paga apenas cinco.

http://beyondrelational.com/blogs/jeffwharton/archive/2011/10/25/new-certifications-coming-for-sql-server-2012.aspx

CREATE PROCEDURE dbo.uspDatabaseSize
AS
declare
@tbl table (Database_Id int, DataUsedMB Float)

insert into @tbl
exec sp_MSforeachdb
‘select db_id(”?”) , (SUM(ps.reserved_page_count)*8)/1024 from ?.sys.dm_db_partition_stats ps’;
 
WITH DataSize
AS
(
    select
        DB_ID(d.instance_name) Database_Id
        , d.instance_name Database_Name
        , d.cntr_value/1024 DataSizeMB
    from sys.dm_os_performance_counters d
    where d.object_name like ‘%databases%’
    and d.counter_name like ‘%Data File(s) Size (KB)%’
),
LogSize AS
(
    select
        DB_ID(p.instance_name) Database_Id
        , p.instance_name Database_Name
        , p.cntr_value/1024 LogSizeMB
    from sys.dm_os_performance_counters p
    where p.object_name like ‘%databases%’
    and p.counter_name like ‘Log File(s) Size (KB)%’
),
LogUsedSize AS
(
    select
        DB_ID(p.instance_name) Database_Id
        , p.instance_name Database_Name
        , p.cntr_value/1024 LogUsedSizeMB
    from sys.dm_os_performance_counters p
    where p.object_name like ‘%databases%’
    and p.counter_name like ‘Log File(s) Used Size (KB)%’
),
LogPercentUsed AS
(
    select
        DB_ID(p.instance_name) Database_Id
        , p.instance_name Database_Name
        , p.cntr_value LogUsedPercent
        , 100 – p.cntr_value LogFreePercent
    from sys.dm_os_performance_counters p
    where p.object_name like ‘%databases%’
    and p.counter_name like ‘Percent Log Used%’
)
select
    ROW_NUMBER() over(order by DataSize.Database_Name) Seq
    , DataSize.Database_Id
    , DataSize.Database_Name
    , DataSize.DataSizeMB
    , t.DataUsedMB
    , (DataSize.DataSizeMB – t.DataUsedMB) DataFreeSizeMB
    , ROUND(((DataSize.DataSizeMB – t.DataUsedMB) / DataSize.DataSizeMB)*100, 2) DataFreePercent
    , LogSize.LogSizeMB
    , LogUsedSize.LogUsedSizeMB
    , (LogSize.LogSizeMB – LogUsedSize.LogUsedSizeMB) LogFreeSizeMB
    , LogPercentUsed.LogUsedPercent
    , LogPercentUsed.LogFreePercent
from DataSize
join LogSize on DataSize.Database_Id = LogSize.Database_Id
join LogUsedSize on  LogSize.Database_Id = LogUsedSize.Database_Id
join LogPercentUsed on LogSize.Database_Id = LogPercentUsed.Database_Id
join @tbl t on DataSize.Database_Id = t.Database_Id
go

Veja uma amostra do resultado da SP: