Continuamos con los videos de T-SQL avanzado con los modificadores WITH CUBE y WITH ROLLUP. Estos son modificadores de la cláusula GROUP BY. Gracias a WITH CUBE vamos a poder totalizar nuestras agrupaciones junto a los resultados de nuestras consultas y con WITH ROLLUP podremos ver solo totales agrupados por varios campos.
Al igual que comentamos en nuestro anterior video de T_SQL Avanzado el uso de este tipo de consultas en vistas que luego se consumirán desde Power BI nos va a evitar caer en el error de romper el plegado de consultas. También vamos a conseguir con una sola consulta los resultados que, de otra manera, necesitaríamos por lo menos dos consultas, con el doble de lecturas sobre los datos y, por tanto, con mayor consumo de recursos.
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Empezamos una nueva serie en este video blog sobre como hacer consultas SQL complejas. Uno de los conceptos más importantes y menos conocido del código SQL avanzado es la opción de Pivot y Unpivot para pivotar o despivotar consultas respectivamente.
Gracias a estas opciones de Pivot y Unpivot vamos a poder delegar en el origen SQL agrupaciones avanzadas que, a veces por desconocimiento, estamos haciendo en modelos tabulares con grandes y costosas transformaciones. Como os digo, no son pocas las veces que en informes de Crystal reports o consultas con Power Query tratamos de realizar estas transformaciones no plegables. Con este detalle, haciendo el Pivot en una vista en el origen, podremos optimizar enormemente el rendimiento de nuestros informes.
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Uno de los retos más importantes que vamos a enfrentar cuando trabajamos con datos es la gestión de las fechas y horas. Al igual que nos pasaba con los datos numéricos, elegir el tipo de datos de fecha y/o hora correcto es de vital importancia y no debe ser ignorado. En SQL Server, tenemos a nuestra disposición varios tipos de datos para manejar la fecha y la hora. Pero, ¿sabemos realmente cuándo y cómo utilizar cada uno de ellos? En este artículo, vamos a profundizar en este tema pues no es solo tarea del diseñador de la base de datos sino que, como DBAs tendremos que asesorar al usuario para evitar incidencias con las conversiones de datos en un futuro.
Tipos de Datos de Fecha y Hora
Tanto SQL Server como Azure SQL ofrecen varios tipos de datos para trabajar con fechas y horas: datetime, smalldatetime, date, time, datetime2 y datetimeoffset. Cada uno de ellos tiene unas particularidades y responde a unas necesidades concretas que deberemos conocer para una elección correcta del tipo de dato llegado el momento.
Datetime y SmallDatetime (fecha y hora)
Datetime y SmallDatetime son los tipos de datos más antiguos y existen desde las primeras versiones de SQL Server. Nos van a permitir manejar las fechas y las horas sin demasiada complicación aunque por contra perderemos detalle comparado con otros tipos más modernos. En concreto, Datetime tiene una precisión de hasta 3 milisegundos, mientras que SmallDatetime tiene una precisión de hasta un minuto.
Date y Time (solo fecha y solo hora)
Con la llegada al mercado de SQL Server 2008 se introdujeron los tipos de datos Date y Time. Estos tipos de datos nos permiten almacenar únicamente la fecha o la hora, respectivamente respondiendo así a una necesidad hasta entonces sin cubrir.
Datetime2 (fecha y hora)
Datetime2 es una evolución del tipo de datos datetime que tiene una mayor precisión y un rango de fechas más amplio. Puede tener una precisión de hasta 100 nanosegundos lo que lo convierte en compatible con los estándares ANSI e ISO 8601. Es el tipo de datos que yo te recomendaría usar si estás diseñando una nueva base de datos desde el principio y no te quieres complicar en exceso.
Datetimeoffset (fecha, hora y zona horaria)
Por último, Datetimeoffset es el tipo de datos de fecha y hora más completo que ofrecen SQL Server y Azure SQL. Es similar a datetime2, pero incluye información sobre la zona horaria. Es útil cuando se trabaja con diferentes zonas horarias pero, si no es nuestro caso, este extra de información solo va a conllevar más consumo de espacio y, por tanto, de recursos a la hora de trabajar.
Ejemplos
Veamos todos estos tipos de datos en un ejemplo para que se entienda mejor:
Datetime vs Datetime2: Conversiones entre tipos de datos
Como ya hemos visto, Datetime2 es especialmente interesante debido a su gran precisión y rango. Esto, que a priori es una ventaja, puede llevarnos a errores cuando convertimos a Datetime2 desde Datetime. Si os fijáis en la captura del apartado anterior yo he usado la función SYSDATETIME() que devuelve un resultado Datetime2 y no GETDATE() que devuelve Datetime. Veamos el mismo ejemplo con la función GETDATE()
Como veis, al convertir un valor Datetime a Datetime2 no se rellena con 0 la precisión faltante sino que, en este caso, se ha rellenado con un 3 periódico. Si volvéis a leer ahora lo que os he contado de Datetime veréis que os he dicho que la precisión es de hasta 3 milisegundos y en ningún momento os he dicho que tenga una precisión de milisegundos. Es decir, la precisión es de uno entre 300 fracciones de segundo y no de 1/1000 segundos.
Al convertir ese valor Datetime a Datetime2 no tenemos información para completar ese extra de precisión. Además, es imposible representar en un número en base 10 el valor 1/300 por eso vemos ese 333 de manera infinita en los decimales.
Estilos de fecha y hora
Además de los tipos de datos, un aspecto clave en la representación de las fechas almacenadas en la base de datos es el estilo. Por defecto, se muestra en formato Año, Mes y Dia seguido de la hora en Horas, Minutos, Segundos y Milisegundos. Sin embargo, podremos actuar sobre este comportamiento y elegir el estilo que deseemos con unos valores a la hora de convertir los datos de fecha a texto para su representación.
Manejar correctamente los tipos de datos de fecha y hora en SQL Server o Azure SQL es esencial para mantener la integridad de los datos y realizar cálculos precisos. Aunque puede parecer un tema sencillo al principio es más complejo cuando empiezas a trabajar con ello y a profundizar. Sin embargo, como todo, con un poco de práctica y estudio, se puede dominar. Espero que este artículo te haya ayudado en el dominio de los tipos de datos de fecha en SQL Server y Azure SQL. Si tenéis alguna duda o sugerencia, podéis dejarla en Twitter, por mail o dejarnos un mensaje en los comentarios. Y recuerda que también tenemos un grupo de Telegram y un canal de YouTube a los que te puede unir. ¡Hasta la próxima!
Hace aproximadamente un año, Jose Manuel Jurado publicó este artículo en el blog de Microsoft. La verdad es que cuando lo vi me resultó curioso pero no le di mayor importancia, será porque no estaba yo tan enamorado como ahora de las bondades de query store. El caso es que parece que el artículo se me quedó grabado aunque nunca había vuelto a él ni lo había puesto en práctica. Y digo esto porque esta semana, hablando con mis compañeros de trabajo sobre los eventos extendidos y explicándoles cómo xEvents ampliaba con creces las características de SQL Server Profiler, les comenté que podrías crear una sesión que solo capture eventos que desencadenen cierto error.
Esto no es nuevo para vosotros, ya lo vimos aquí. Entonces se me encendió la bombilla y volvió a mi el artículo de José Manuel, ¿y si capturamos con eventos extendidos las consultas con advertencias en sus planes de ejecución?
Por qué xEvents para localizar advertencias
Como os he dicho, la idea de esta solución es una mezcla de curiosidad y mini-reto personal. Sin embargo, se me ocurre que puede ser una solución ideal para varios escenarios gracias a la capacidad de eventos extendidos de activar y desactivar la captura de datos a nuestra voluntad. Esto lo hace ideal para capturar eventos contenidos en el tiempo que nosotros hayamos localizado un problema. Tampoco vamos a necesitar en estos casos el historial de planes de ejecución como nos ofrece Query Store.
Capturando advertencias de conversión con eventos extendidos
Como algunos ya sabéis, un error de conversión de datos puede generar dos tipos de problema: errores de cardinalidad o errores en el plan de búsqueda. Es común que sean ambos pero, vamos a partir de la misma premisa del escenario original y vamos a capturar solo los warning de conversión del tipo “seek plan” o errores en el plan de búsqueda. Además vamos a añadir un par de filtros extra como limitar la captura a sesiones con un session ID mayor de 50 para evitar procesos de usuario y a limitarlo a las bases de datos con un ID mayor que 4 para evitar las bases de datos internas de SQL.
CREATE EVENT SESSION [Convert Warnings] ON SERVER ADD EVENT sqlserver.plan_affecting_convert( ACTION(sqlserver.database_name,sqlserver.is_system,sqlserver.sql_text,sqlserver.username) WHERE ([package0].[greater_than_uint64]([sqlserver].[session_id],(50)) AND [package0].[equal_uint64]([convert_issue],'Seek Plan') AND [sqlserver].[database_id]>(4))) ADD TARGET package0.event_file(SET filename=N'Convert Warnings') WITH (MAX_MEMORY=4096 KB,EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS,MAX_DISPATCH_LATENCY=30 SECONDS,MAX_EVENT_SIZE=0 KB,MEMORY_PARTITION_MODE=NONE,TRACK_CAUSALITY=OFF,STARTUP_STATE=ON) GO
Y aquí lo podéis ver en funcionamiento:
¿Y el resto de advertencias?
Ahora que hemos visto que mi idea original es viable, ¿por qué quedarnos aquí? Ya vimos en el post sobre planes de ejecución que existen más tipos de advertencias en los planes de ejecución. ¿Y si hacemos una sesión que capture todos esos tipos de alertas? Pues sí mis queridos lectores, claro que os voy a enseñar esto también, ya sabéis que no soy yo de conformarme con poco. Tras indagar un poco en todas las posibles advertencias de planes de ejecución que podemos capturar con xEvents he creado esta sesión que vamos a repasar ahora juntos:
CREATE EVENT SESSION [WARNINGS] ON SERVER ADD EVENT sqlserver.hash_warning( ACTION(sqlserver.sql_text,sqlserver.username) WHERE (([sqlserver].[session_id]>(50)) AND ([sqlserver].[database_id]>(4)))), ADD EVENT sqlserver.missing_column_statistics( ACTION(sqlserver.sql_text,sqlserver.username) WHERE (([sqlserver].[session_id]>(50)) AND ([sqlserver].[database_id]>(4)))), ADD EVENT sqlserver.missing_join_predicate( ACTION(sqlserver.sql_text,sqlserver.username) WHERE (([sqlserver].[session_id]>(50)) AND ([sqlserver].[database_id]>(4)))), ADD EVENT sqlserver.plan_affecting_convert( ACTION(sqlserver.sql_text,sqlserver.username) WHERE (([sqlserver].[session_id]>(50)) AND ([sqlserver].[database_id]>(4)))), ADD EVENT sqlserver.sort_warning( ACTION(sqlserver.sql_text,sqlserver.username) WHERE (([sqlserver].[session_id]>(50)) AND ([sqlserver].[database_id]>(4)))), ADD EVENT sqlserver.unmatched_filtered_indexes( ACTION(sqlserver.sql_text,sqlserver.username) WHERE (([sqlserver].[session_id]>(50)) AND ([sqlserver].[database_id]>(4)))) ADD TARGET package0.event_file(SET filename=N'WARNINGS') WITH (STARTUP_STATE=ON) GO
Aquí podemos ver varios eventos todos ellos relacionados con advertencias en los planes de ejecución entre los que encontramos:
Hash_warning: Este tipo de advertencia nos indica que la operación hash ha usado más memoria de la disponible y ha tenido que escribir datos en el disco.
Missing_column_statistics: Veremos esta advertencia cuando una consulta accede a una columna que no tiene estadísticas disponibles que podrían haber sido útiles para la optimización de consultas.
Missing_join_predicate: Se produce cuando una consulta ejecutada no tiene un predicado de combinación.
Plan_affecting_convert: Este es el caso que hemos visto en el escenario anterior, hay un error de conversión afectando al plan de ejecución.
Sort_Warning: Indica que la operación de ordenación ha usado más memoria de la disponible y ha tenido que escribir datos en el disco.
Unmatched_filtered_indexes: Este error es causado cuando SQL Server no puede hacer uso de un índice filtrado debido a que la consulta está parametrizada. Y si, esta es una de las limitaciones de SQL Server que más quebraderos de cabeza nos pueden dar.
Además, para cada uno de los eventos se han aplicado los mismos filtros de session ID y Database ID del escenario anterior.
Conclusión
Ya sea con query store como hizo Jose Manuel o con eventos extendidos como hemos visto aquí localizar las consultas con advertencias en sus planes de ejecución para luego arreglar el problema nos ayudará a mejorar el rendimiento de nuestro servidor y a no malgastar recursos. No cometas el error que cometí yo y no esperes un año para ponerte a buscar proactivamente este tipo de problemas. Y si se te ocurre otra forma de conseguir lo mismo dejalo en los comentarios o ponte en contacto conmigo para que te publique un artículo sobre el tema, yo estaré encantado de hacerlo. Somos una comunidad y el objetivo es compartir el conocimiento.
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Controlar diariamente el tamaño de nuestras tablas y los ficheros de bases de datos es clave para poder afrontar en el futuro una posible incidencia de espacio en disco. Gracias a esta monitorización en nuestro SQL Server vamos a poder localizar que base de datos y que tabla es la que ha crecido hasta llenar el disco y provocarnos una incidencia. En ocasiones una tabla crece sin control hasta llenar el disco y gracias a esta monitorización del tamaño de las bases de datos y las tablas nos va a ser muy sencillo de localizar. No esperes a que sea tarde y no tengas las herramientas necesarias, monitoriza desde ya tus ficheros.
A continuación te dejo los scripts que he usado para monitorizar el tamaño en el video, recuerda adaptarlos a tu base de datos de monitorización y, en caso de ser necesario, cambiar la verificación de las tablas por un código compatible con tu versión de SQL (pídeme ayuda en los comentarios del video si lo necesitas).
USE [DBA]
GO
/****** Object: StoredProcedure [dbo].[MonitorTableUsage] Script Date: 27/05/2024 18:29:26 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
-- =============================================
-- Author: Roberto Carrancio (www.soydba.es)
-- Create date: 04/04/2024
-- Description: Procedimiento para monitorizar a través del tiempo
-- el crecimiento de las tablas de las BBDD.
-- =============================================
CREATE PROCEDURE [dbo].[MonitorTableUsage]
AS
BEGIN
-- SET NOCOUNT ON added to prevent extra result sets from
-- interfering with SELECT statements.
SET NOCOUNT ON;
IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM sys.tables WHERE name='TableUsage')
BEGIN
CREATE TABLE TableUsage (
[Fecha] DATE NOT NULL,
[BaseDatos] VARCHAR(150) NOT NULL,
[Esquema] VARCHAR(150) NOT NULL,
[Tabla] VARCHAR(150) NOT NULL,
[Filas] BIGINT,
[TamañoTotalMb] FLOAT,
[EspacioDatosMb] FLOAT,
[EspacioIndicesMb] FLOAT,
[EspacioLibreMb] FLOAT,
CONSTRAINT PK_TableUsage PRIMARY KEY CLUSTERED (Fecha, BaseDatos, Esquema, Tabla)
)
END
EXEC sp_MSforeachdb 'USE [?]
IF EXISTS (SELECT 1 FROM sys.databases WHERE is_read_only = 0 and name=''?'')
BEGIN
INSERT INTO [DBA].dbo.[TableUsage] ([Fecha], [BaseDatos], [Esquema], [Tabla], [Filas], [TamañoTotalMb], [EspacioDatosMb], [EspacioIndicesMb], [EspacioLibreMb] )
SELECT
GETDATE() Fecha
,''?'' as BaseDatos
,a3.name AS SchemaName,
a2.name AS TableName,
a1.rows as Row_Count,
(a1.reserved )* 8.0 / 1024 AS reserved_mb,
a1.data * 8.0 / 1024 AS data_mb,
(CASE WHEN (a1.used ) > a1.data THEN (a1.used ) - a1.data ELSE 0 END) * 8.0 / 1024 AS index_size_mb,
(CASE WHEN (a1.reserved ) > a1.used THEN (a1.reserved ) - a1.used ELSE 0 END) * 8.0 / 1024 AS unused_mb
FROM ( SELECT
ps.object_id,
SUM ( CASE WHEN (ps.index_id < 2) THEN row_count ELSE 0 END ) AS [rows],
SUM (ps.reserved_page_count) AS reserved,
SUM (CASE WHEN (ps.index_id < 2) THEN (ps.in_row_data_page_count + ps.lob_used_page_count + ps.row_overflow_used_page_count)
ELSE (ps.lob_used_page_count + ps.row_overflow_used_page_count) END
) AS data,
SUM (ps.used_page_count) AS used
FROM sys.dm_db_partition_stats ps
GROUP BY ps.object_id
) AS a1
INNER JOIN sys.all_objects a2 ON ( a1.object_id = a2.object_id )
INNER JOIN sys.schemas a3 ON (a2.schema_id = a3.schema_id)
WHERE a2.type <> N''S'' and a2.type <> N''IT''
option (recompile)
END'
END
GO
/****** Object: StoredProcedure [dbo].[Monitorizar_FileGroups] Script Date: 27/05/2024 18:29:37 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
-- =============================================
-- Author: Roberto Carrancio (www.soydba.es)
-- Create date: 31/12/2018
-- Description: Procedimiento para monitorizar a través del tiempo
-- el crecimiento de los ficheros de las BBDD.
-- =============================================
CREATE PROCEDURE [dbo].[Monitorizar_Ficheros]
AS
BEGIN
-- SET NOCOUNT ON added to prevent extra result sets from
-- interfering with SELECT statements.
SET NOCOUNT ON;
IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM sys.tables WHERE name='CRECIMIENTO_FICHEROS')
BEGIN
CREATE TABLE [dbo].[CRECIMIENTO_FICHEROS](
[dbname] [nvarchar](128) NULL,
[Type] [nvarchar](60) NULL,
[FileName] [nvarchar](128) NULL,
[FileGroup] [nvarchar](128) NULL,
[Path] [nvarchar](260) NULL,
[CurrentSizeMB] [numeric](17, 6) NULL,
[UsedSpace] [numeric](17, 6) NULL,
[Fecha] [datetime] NULL
) ON [PRIMARY]
END
EXEC sp_MSforeachdb 'USE [?]
IF EXISTS (SELECT 1 FROM sys.databases WHERE is_read_only = 0 and name=''?'')
BEGIN
INSERT INTO [DBA].dbo.[CRECIMIENTO_FICHEROS]
([dbname]
,[Type]
,[FileName]
,[FileGroup]
,[Path]
,[CurrentSizeMB]
,[UsedSpace]
,[Fecha])
select
''?''
,f.type_desc as [Type]
,f.name as [FileName]
,fg.name as [FileGroup]
,f.physical_name as [Path]
,f.size / 128.0 as [CurrentSizeMB]
,convert(int,fileproperty(f.name,''SpaceUsed'')) /
128.0 [UsedSpace]
,GETDATE() Fecha
from
sys.database_files f left outer join
sys.filegroups fg on
f.data_space_id = fg.data_space_id
option (recompile)
END'
END
GO
USE [msdb]
GO
/****** Object: Job [MP_Monitor_Crecimiento_Ficheros] Script Date: 27/05/2024 18:28:50 ******/
BEGIN TRANSACTION
DECLARE @ReturnCode INT
SELECT @ReturnCode = 0
/****** Object: JobCategory [[Uncategorized (Local)]] Script Date: 27/05/2024 18:28:51 ******/
IF NOT EXISTS (SELECT name FROM msdb.dbo.syscategories WHERE name=N'[Uncategorized (Local)]' AND category_class=1)
BEGIN
EXEC @ReturnCode = msdb.dbo.sp_add_category @class=N'JOB', @type=N'LOCAL', @name=N'[Uncategorized (Local)]'
IF (@@ERROR <> 0 OR @ReturnCode <> 0) GOTO QuitWithRollback
END
DECLARE @jobId BINARY(16)
EXEC @ReturnCode = msdb.dbo.sp_add_job @job_name=N'MP_Monitor_Crecimiento_Ficheros',
@enabled=1,
@notify_level_eventlog=0,
@notify_level_email=0,
@notify_level_netsend=0,
@notify_level_page=0,
@delete_level=0,
@description=N'No description available.',
@category_name=N'[Uncategorized (Local)]',
@owner_login_name=N'sa', @job_id = @jobId OUTPUT
IF (@@ERROR <> 0 OR @ReturnCode <> 0) GOTO QuitWithRollback
/****** Object: Step [Monitor FileGroups] Script Date: 27/05/2024 18:28:51 ******/
EXEC @ReturnCode = msdb.dbo.sp_add_jobstep @job_id=@jobId, @step_name=N'Monitor Ficheros',
@step_id=1,
@cmdexec_success_code=0,
@on_success_action=3,
@on_success_step_id=0,
@on_fail_action=3,
@on_fail_step_id=0,
@retry_attempts=0,
@retry_interval=0,
@os_run_priority=0, @subsystem=N'TSQL',
@command=N'exec dbo.[Monitorizar_Ficheros]',
@database_name=N'DBA',
@flags=0
IF (@@ERROR <> 0 OR @ReturnCode <> 0) GOTO QuitWithRollback
/****** Object: Step [Monitor Tablas] Script Date: 27/05/2024 18:28:51 ******/
EXEC @ReturnCode = msdb.dbo.sp_add_jobstep @job_id=@jobId, @step_name=N'Monitor Tablas',
@step_id=2,
@cmdexec_success_code=0,
@on_success_action=1,
@on_success_step_id=0,
@on_fail_action=2,
@on_fail_step_id=0,
@retry_attempts=0,
@retry_interval=0,
@os_run_priority=0, @subsystem=N'TSQL',
@command=N'exec dba.dbo.MonitorTableUsage',
@database_name=N'DBA',
@flags=0
IF (@@ERROR <> 0 OR @ReturnCode <> 0) GOTO QuitWithRollback
EXEC @ReturnCode = msdb.dbo.sp_update_job @job_id = @jobId, @start_step_id = 1
IF (@@ERROR <> 0 OR @ReturnCode <> 0) GOTO QuitWithRollback
EXEC @ReturnCode = msdb.dbo.sp_add_jobschedule @job_id=@jobId, @name=N'Daily 23:30',
@enabled=1,
@freq_type=4,
@freq_interval=1,
@freq_subday_type=1,
@freq_subday_interval=0,
@freq_relative_interval=0,
@freq_recurrence_factor=0,
@active_start_date=20231017,
@active_end_date=99991231,
@active_start_time=233000,
@active_end_time=235959,
@schedule_uid=N'15367ccc-1d50-4318-95aa-5c78663dd142'
IF (@@ERROR <> 0 OR @ReturnCode <> 0) GOTO QuitWithRollback
EXEC @ReturnCode = msdb.dbo.sp_add_jobserver @job_id = @jobId, @server_name = N'(local)'
IF (@@ERROR <> 0 OR @ReturnCode <> 0) GOTO QuitWithRollback
COMMIT TRANSACTION
GOTO EndSave
QuitWithRollback:
IF (@@TRANCOUNT > 0) ROLLBACK TRANSACTION
EndSave:
GO
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Como ya os anuncié la semana pasada, la madrugada del pasado jueves 23 (hora española) tuvo lugar el evento Noches de DBAs en el que, invitado por Alberto de Rossi, pude dar una masterclass sobre niveles de aislamiento en SQL Server para la comunidad Power BI User Group de Lima. Por suerte para todos, esta masterclass está grabada y publicada abiertamente en YouTube. A continuación os comparto la grabación y las diapositivas que vimos en la sesión.
Como sabéis, los niveles de aislamiento y los bloqueos son uno de los temas que más hemos tratado en el blog por lo que a continuación os voy a dejar varios de los artículos en los que podéis profundizar para encontrar más información sobre el tema:
Espero que os haya gustado esta sesión, y que sea la primera de muchas. Dejad vuestro me gusta y comentario para que desde la comunidad nos tengan en cuenta. Si tenéis alguna duda o sugerencia, podéis dejarla en Twitter, por mail o dejarnos un mensaje en los comentarios. Y recuerda que también tenemos un grupo de Telegram al que te puede unir. En este grupo estamos creando una comunidad de usuarios y administradores de SQL Server donde cualquiera pueda preguntar sus dudas y compartir sus casos prácticos para que todos seamos mejores profesionales. ¡Hasta la próxima!
En ocasiones podemos pensar en un nivel de aislamiento read uncommitted o en el uso de la clausula NoLOCK como la solución a nuestros problemas de bloqueos. Si a ti también te ha pasado este video es para ti. Vamos a ver como su uso tiene muchos riegos y hay resultados inesperados que, para mi, hacen que no sea la mejor de la soluciones.
Espero que te haya gustado esta demostración rápida de los problemas a los que nos podemos enfrentar por usar NoLOCK. Ahora que ya conoces los riegos te recomiendo valorar una solución como Read Committed Snapshot para tus transacciones. Si quieres saber más de niveles de aislamiento te recomiendo nuestros post sobre niveles de aislamiento, niveles de aislaminto – casos prácticos y el uso de nolock.
Espero que te haya gustado el video, si es así por favor, deja tu me gusta y suscríbete al canal que nos ayuda mucho. Si tenéis alguna duda o sugerencia, podéis dejarla en Twitter, por mail o dejarnos un mensaje en los comentarios. Y recuerda que también tenemos un grupo de Telegram al que te puede unir. En este grupo estamos creando una comunidad de usuarios y administradores de SQL Server donde cualquiera pueda preguntar sus dudas y compartir sus casos prácticos para que todos seamos mejores profesionales. ¡Hasta la próxima!
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