SQL Server

19
Feb
2025

Asignación AVANZADA de páginas en SQL Server

En nuestro pasado artículo vimos como SQL Server organizaba el almacenamiento de los datos en páginas de datos y como lo administraba gracias a páginas de metadatos. En ese artículo, os prometí que hablaríamos más de estas páginas de asignación. Es muy importante entender estos conceptos pues son imprescindibles para poder hacer una optimización avanzada y enfrentar con solvencia problemas complejos de almacenamiento. 

Como ya vimos en el pasado artículo, SQL Server administra el almacenamiento mediante estructuras internas diseñadas para optimizar la asignación y reutilización del espacio. Dentro de estas estructuras, las páginas de asignación juegan un papel clave en la gestión de las páginas y extensiones dentro de los archivos de datos (.mdf o .ndf). Estas páginas permiten un acceso eficiente a los datos y minimizan la fragmentación, asegurando el mejor uso posible del espacio disponible.

En este artículo, profundizaremos en la función y el comportamiento de las páginas de asignación en SQL Server, complementando la información que vimos y ajustando los detalles donde sea necesario para proporcionarnos una visión más completa.

Estructuras de asignación de espacio en SQL Server

Resumamos un poco lo que vimos en el pasado artículo. SQL Server organiza el almacenamiento en páginas de 8 KB, que se agrupan en extents de 64 KB (8 páginas). Para administrar la asignación de estas páginas y extensiones, SQL Server utiliza las siguientes estructuras especializadas:

  • PFS (Page Free Space) → Rastreo del uso del espacio en páginas individuales.
  • GAM (Global Allocation Map) → Rastreo de extensiones asignadas y libres.
  • SGAM (Shared Global Allocation Map) → Rastreo de extensiones mixtas con espacio libre.
  • IAM (Index Allocation Map) → Mapeo de asignaciones de páginas y extensiones a objetos específicos.

Ahora que ya hemos refrescado ideas vamos a  ver en detalle cada una de estas estructuras. Pero antes una pequeña aclaración. Todos los archivos de datos (mdf y ndf) empiezan siempre con la misma estructura, una primera página (página 0) con cabeceras, y a continuación una página PFS, una GAM y una SGAM (página 1, 2 y 3 respectivamente)

Asignación Páginas

Páginas PFS (Page Free Space)

Para gestionar correctamente la asignación de almacenamiento es imprescindible tener controlado en todo momento cuánto espacio tienes libre. Las PFS controlan cuánto espacio libre hay dentro de cada página individual en un archivo de base de datos. Son fundamentales para la inserción eficiente de datos, ya que SQL Server puede identificar rápidamente qué página tiene espacio disponible para nuevas filas sin necesidad de asignar nuevas páginas.

Características de las páginas PFS

Cada página PFS rastrea el estado de 8,088 de datos (~64 MB de datos). Es decir, si la página PFS es la página 1 del archivo de datos nos vamos a encontrar con una de estas cada 8088 páginas de datos, 

Estas PFS se actualizan cada vez que una página de datos cambia de estado, por ejemplo, cuando se insertan o eliminan filas.

La información se almacena en bits dentro de la página PFS, con los siguientes valores:

0x00 → Página vacía.
0x40 → Página 1-50% ocupada.
0x80 → Página 51-100% ocupada.
0xC0 → Página completamente llena.
0xE0 → Página reservada para IAM u otros propósitos.

Ubicación de las páginas PFS en el archivo de datos

SQL Server es capaz de registrar con un Byte de información la página y su estado por lo que en una página PFS que es de 8KB podremos almacenar información de 8 * 1024 páginas de datos. Esto significa que las PFS aparecen cada 8,088 páginas en un archivo de datos. Por ejemplo, si la primera página PFS sabemos que está en la página 1, la siguiente estará en la página 8,089, la siguiente en la página 16,177, y así sucesivamente.

Consulta para inspeccionar páginas PFS

Podemos analizar las PFS con DBCC PAGE pero para ello vamos a tener que activar primero la traza 3604 para ver el resultado en SSMS y que no vaya al log de errores de SQL Server. Al comando DBCC PAGE le vamos a pasar como parámetros primero el ID de la base de datos, seguido del ID del fichero de datos, el número de página que queremos ver y un 3.

DBCC TRACEON(3604);
DBCC PAGE(6, 1, 1, 3);
Asignación Páginas PFS

Páginas GAM (Global Allocation Map)

Las GAM rastrean la asignación de extensiones dentro del archivo de base de datos. Permiten a SQL Server identificar rápidamente qué extensiones están libres y cuáles han sido asignadas a objetos.

Características de las páginas GAM

Cada página GAM cubre 511,232 de datos (unos 3 GB de datos).

Utiliza 1 bit por extensión:
1 → Extensión libre.
0 → Extensión asignada.

Como sabéis, SQL Server no libera el espacio cuando los datos se borran sino que se lo queda y lo marca como disponible. Pues bien, GAM se usa cuando SQL Server necesita encontrar espacio disponible y no asignado para nuevos objetos. 

Almacenamiento GAM

Cada página GAM es una página de 8 KB (como todas) que contiene información de 63,904 extents (ya que cada bit representa un extent). Como cada extent tiene 8 páginas, esto significa que una página GAM puede rastrear 511,232 páginas, lo que equivale a aproximadamente 3 GB de almacenamiento. Pero no tienes por qué creer ciegamente en lo que yo te diga, vamos a hacer los números.

1 GAM = 8 KB = 8 * 1024 bytes = 8192  bytes
De estos 8192 bytes, 204 bytes están reservados por lo que quedan 7988 en una página  GAM. ¿Cuántas páginas de datos pueden cubrir 7988 bytes?
1 GAM = 7988 bytes = 7988 * 8 bits = 63904 bits
Entonces si una página GAM tiene 63904 bits y necesita 1 bit para registrar 1 extent eso significa que puede almacenar información de 63904 extents. Convirtamos eso en tamaño.
1 GAM = 63904 extents = 63904 * 8 páginas = 511232 páginas
11232 páginas * 8 KB = 4,089,856 KB
4,089,856 KB / 1024 = 3994 MB / 1024 = 3,3144 GB

Ubicación de las páginas GAM en el archivo de datos

Si ya sabemos que las GAM aparecen cada 511,232 páginas y que la primera GAM está en la página 2, podemos saber que la siguiente en la página 511,234, etc.

Consulta para inspeccionar GAM

Igual que hemos hecho antes podemos usar DBCC PAGE para ver las GAM.

DBCC TRACEON(3604);
DBCC PAGE(6, 1, 2, 3);
Asignación Páginas GAM

Páginas SGAM (Shared Global Allocation Map)

Las SGAM funcionan de manera complementaria a las GAM y se utilizan para rastrear extents mixtos que aún tienen espacio disponible para nuevos datos.

Características de SGAM

Cada página SGAM cubre 511,232 páginas ( unos 3 GB de datos), igual que GAM. También utiliza 1 bit por extensión:
1 → Extensión mixta con espacio libre.
0 → Extensión completamente ocupada o no mixta.

SGAM se usa cuando SQL Server necesita encontrar espacio en extensiones mixtas para insertar nuevos datos sin asignar nuevas páginas.

Almacenamiento SGAM

Ubicación de las SGAM en el archivo de datos

Las SGAM aparecen cada 511,232 páginas, comenzando en la página 3, luego en la página 511,235, y así sucesivamente.

Consulta para inspeccionar SGAM

DBCC TRACEON(3604);
DBCC PAGE(6,1,3.,3);
Asignación Páginas SGAM

Páginas IAM (Index Allocation Map)

Las IAM rastrean qué páginas y extensiones pertenecen a un objeto específico, como una tabla o un índice. Cada página IAM cubre un solo objeto (una tabla o un índice) en un solo archivo. Incluso puede abarcar múltiples páginas y archivos si el objeto está distribuido. 

Las IAM almacenan la relación entre los objetos y sus páginas de datos distribuidas en el archivo de datos. A diferencia de las GAM y SGAM, las IAM no tienen una ubicación fija dentro del archivo, ya que se crean dinámicamente para cada objeto.

Consulta para inspeccionar IAM

En este caso es mucho más complicado porque las IAM no tienen ubicación fija pero si supiesemos el número de página podremos consultarlo igual con DBCC PAGE y en el resultado podríamos ver que páginas y extents pertenecen a ese objeto. 

DBCC TRACEON(3604); 
DBCC PAGE(6, 1, NúmeroDePáginaIAM, 3);

Conclusión

SQL Server administra el almacenamiento de manera eficiente utilizando páginas de asignación especializadas como PFS, GAM, SGAM e IAM. Estas estructuras permiten al motor de base de datos optimizar el uso del espacio, minimizar la fragmentación y mejorar el rendimiento. Comprender su funcionamiento es clave para administrar bases de datos de manera óptima y solucionar problemas de asignación de espacio en SQL Server.

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Publicado por Roberto Carrancio en Rendimiento, SQL Server, 1 comentario
17
Feb
2025

Gestión de almacenamiento en SQL Server

¿Alguna vez te has preguntado cómo hace SQL Server para gestionar los datos en disco? Y no sólo SQL Server, la administración eficiente del almacenamiento es fundamental para garantizar un rendimiento óptimo y una gestión eficaz de los datos en cualquier sistema gestor de bases de datos. El motor de base de datos tiene que utilizar estructuras bien definidas, como páginas y extensiones, para organizar y controlar el espacio en disco. Para nosotros, como DBAs o usuarios avanzados, comprender en profundidad estas estructuras y sus mecanismos asociados es esencial para diseñar, implementar y mantener bases de datos de alto rendimiento.

Páginas, la unidad atómica de almacenamiento en SQL Server 

Una página es la unidad básica de almacenamiento en SQL Server, en estas páginas se guardan nuestros datos y tienen un tamaño fijo de 8 KB, siempre tienen el mismo tamaño.

Cada página comienza con un encabezado de 96 bytes que contiene información crucial, como el número de página, el tipo de página, la cantidad de espacio libre y el ID de la unidad de asignación del objeto propietario. Las filas de datos se almacenan secuencialmente después del encabezado, y al final de la página se encuentra una tabla de desplazamiento de filas que facilita el acceso rápido a cada fila.

Tipos de Páginas en función su almacenamiento

SQL Server utiliza diversos tipos de páginas para almacenar diferentes tipos de información.

Aunque el usuario medio podría pensar que todo lo que hay son páginas de datos lo cierto es que este es solo un tipo de página. En concreto, son las páginas que almacenan las filas de datos de las tablas pero, excluyendo los datos de tipos como text, ntext, image, nvarchar(max), varchar(max), varbinary(max) y xml cuando la opción «text in row» está activada. Esos datos veremos que van a otro tipo especial de página.

En concreto a páginas de texto o imagen que son las encargadas de almacenar datos de objetos grandes (LOB), incluyendo text, ntext, image, nvarchar(max), varchar(max), varbinary(max) y xml.

Para cerrar con las páginas que almacenan datos tenemos que nombrar las páginas de índice que contienen esas entradas de índices que facilitan el acceso rápido a los datos.

Pero esto no es todo, no sólo hay páginas con nuestros datos, SQL Server necesita una serie de metadatos para poder gestionar todo esto y los almacena en las páginas de asignación. En este tipo de páginas incluimos las páginas GAM (Global Allocation Map), SGAM (Shared Global Allocation Map), IAM (Index Allocation Map) y PFS (Page Free Space), que gestionan la asignación y el seguimiento del espacio en la base de datos.

Extensiones, como realmente SQL Server gestiona el almacenamiento

Una extensión (lo encontrarás también como extent) es un conjunto de ocho páginas físicamente contiguas, totalizando 64 KB. Las extensiones son la unidad básica mediante la cual SQL Server gestiona el espacio de almacenamiento. 

Permitidme hacer un parón en este punto para interiorizar esto, vuelve a leer el párrafo anterior y grábatelo a fuego así, la próxima vez que tengas que preparar un nuevo disco para almacenar datos de SQL Server entenderás por qué es una buena práctica formatear los discos con un tamaño de asignación de bloques de 64 KB.

Ahora sé, volvemos con los extent y, nuevamente, nos encontramos con que existen varios tipos. En este caso, no dependen del tipo de los datos que estamos almacenando sino de si son o no dedicados para un objeto. 

De esta manera, podemos encontrar extensiones uniformes donde las ocho páginas son propiedad de un único objeto o extensiones mixtas donde las ocho páginas pueden ser compartidas por hasta ocho objetos diferentes, permitiendo una asignación eficiente para objetos pequeños. Es importante destacar que aunque el extent puede ser mixto, las páginas siempre son dedicadas al 100% para el mismo objeto.

Almacenamiento GAM
Almacenamiento SGAM

A partir de SQL Server 2016, veremos que el comportamiento predeterminado es asignar extensiones uniformes para la mayoría de las operaciones. En principio para optimizar el rendimiento pero bueno, eso es un tema discutible. 

Gestión del almacenamiento

Como hemos comentado antes, SQL Server emplea varias estructuras internas (páginas de asignación) para gestionar la asignación y el uso del almacenamiento. Aquí va un pequeño resumen aunque ya os adelanto que a este tema le vamos a dedicar un artículo completo porque tiene mucho de lo que hablar.

Páginas GAM: mapa global de asignación de almacenamiento

Las páginas GAM (Global Allocation Map) registran qué extents han sido asignadas en el archivo de datos. Cada bit en una página GAM representa una extensión: un bit en 1 indica que la extensión está libre, mientras que un bit en 0 señala que está asignada. Cada página GAM puede rastrear aproximadamente 4 GB de datos, cubriendo 64,000 extents.

Páginas SGAM: mapa global de almacenamiento compartido

Las páginas SGAM (Shared Global Allocation Map) indican qué extents mixtos tienen al menos una página disponible para su uso. Un bit en 1 significa que la extensión mixta tiene espacio libre, mientras que un bit en 0 indica que todas sus páginas están ocupadas o que no es una extensión mixta. Al igual que las páginas GAM, cada página SGAM cubre cerca de 4 GB de datos.

Páginas PFS: almacenamiento disponible

Las páginas PFS (Page Free Space) rastrean el estado de cada página individual en términos de asignación y espacio libre. Cada bit en una página PFS representa una página de datos y señala si está libre, parcialmente llena o completamente ocupada. Cada página PFS puede rastrear 8,088 páginas, lo que equivale aproximadamente a 64 MB de datos.

Páginas IAM: Mapa de asignación de índices

Las páginas IAM (Index Allocation Map) mapean las extensiones utilizadas por un objeto específico, como una tabla o un índice, en una unidad de asignación particular. Estas páginas permiten a SQL Server identificar rápidamente qué páginas y extensiones pertenecen a cada objeto, facilitando operaciones eficientes de lectura y escritura.

Consideraciones Avanzadas

Antes de cerrar este artículo quería remarcar unos conceptos sobre los que he podido pasar de manera tangencial antes. 

De cara a entender la compatibilidad con filas largas, aunque una fila de datos no puede dividirse entre múltiples páginas, SQL Server maneja columnas de longitud variable que pueden exceder los 8 KB moviendo parte de los datos a páginas especiales denominadas ROW_OVERFLOW_DATA. Esto permite almacenar filas que, en conjunto, superan el tamaño de una página estándar.

Otra cosa que hemos comentado pero que quería matizar es que en versiones anteriores a SQL Server 2016, las tablas e índices pequeños comenzaban utilizando extensiones mixtas y, al crecer, se les asignaban extensiones uniformes. Desde SQL Server 2016, el comportamiento predeterminado es asignar extensiones uniformes desde el inicio para la mayoría de las operaciones, mejorando el rendimiento en la gestión del almacenamiento. Sin embargo, ahora mismo, con los discos SSD modernos, las lecturas secuenciales ya no representan tanta ventaja como cuando los discos eran mecánicos y esta supuesta ventaja en rendimiento puede ser un problema de desaprovechamiento del almacenamiento. Tampoco es que importe mucho, los discos duros, a la vez que se hacían más rápidos, también han visto crecer su capacidad total y el coste del almacenamiento se ha reducido mucho.

Conclusión

Una comprensión profunda de las estructuras de almacenamiento en SQL Server, incluyendo páginas, extensiones y mapas de asignación, es esencial para administradores y desarrolladores que buscan optimizar el rendimiento y la eficiencia de sus bases de datos. Al dominar estos conceptos, es posible diseñar estrategias de almacenamiento que maximicen el uso de los recursos y aseguren operaciones de base de datos robustas y escalables.

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14
Feb
2025
¿Por qué necesitas usar AUTO_DROP en tus estadísticas?

¿Por qué necesitas usar AUTO_DROP en tus estadísticas?

Hoy vamos a hablar de una de las novedades que nos llegaron con SQL Server 2022 pero, de la que se ha hablado poco y no mucha gente conoce. Estoy hablando de la opción AUTO_DROP de las estadísticas. El objetivo de este artículo es explorar esta característica y entender cómo funciona y por qué es beneficioso para ti. 

El reto de las estadísticas manuales

Hubo un tiempo, no tan lejano, donde crear estadísticas manuales era un dolor de cabeza para cualquiera que trabajase con bases de datos SQL Server. Y principalmente era porque las estadísticas manuales eran vinculantes con el esquema. Es decir, si tu o un usuario o aplicación creabais una estadística manual en una tabla, esta estadística iba a bloquear la modificación de la estructura de la tabla. Esto era un problema a la hora de modificar o borrar columnas ya que la sola existencia de la estadística provocaba un error y requería pasos adicionales. Tenías que borrar la o las estadísticas, modificar la tabla y, después, recrear las estadísticas. Por este motivo, con estadísticas manuales, las modificaciones de tabla se convertían en un proceso manual la mayoría de las veces.

Introducción a la opción AUTO_DROP de las estadísticas

Con SQL Server 2022 llegó la opción AUTO_DROP de las estadísticas dispuesta a facilitarnos la vida un poco solucionando, en parte, el problema que mencionaba antes. En resumidas cuentas, cuando habilitamos esta opción para una estadística, esta se crea en un modo que permite que se borre automáticamente cuando se produzca una modificación de la estructura de la tabla.

Características clave de AUTO_DROP

La principal característica de esta funcionalidad es, como hemos visto, que no bloquea la estructura de la tabla. En lugar de eso, la estadística se borra automáticamente cuando es necesario. De esta manera, el comportamiento de las estadísticas manuales se equipara con el de las estadísticas creadas de manera automática por el motor de SQL Server, que también se borran cuando es necesario. 

Además, es importante destacar, que esta es una de esas pocas novedades que SQL Server activa por defecto para todas las bases de datos por lo que si quieres mantener el comportamiento como hasta ahora deberás desactivarlo manualmente.

Buenas prácticas y consideraciones

Ten en cuenta que las estadísticas creadas automáticamente por el motor de base de datos siempre usan la opción AUTO_DROP y no se les puede deshabilitar, si intentas cambiarlo te va a dar error. Esta opción solo está disponible para las estadísticas creadas manualmente y, en bases de datos con nivel de compatibilidad 160, estará activada de manera predeterminada, esto aplica para todas las bases de datos creadas en este nivel de compatibilidad pero también para las que hayas migrado de versiones anteriores. Ten en cuenta este comportamiento y desactívalo si lo deseas. 

 

¿Cómo usar la opción AUTO_DROP?

A la hora de crear una estadística manual podemos definir si queremos o no habilitar la opción AUTO DROP. Por ejemplo, este comando crea una estadística con AUTO_DROP:

CREATE STATISTICS [NombreEstadística] ON [Esquema].[Tabla]([Columna1], [Columna2]) WITH AUTO_DROP = ON;

Para crear una estadística SIN AUTO_DROP usaremos este:

CREATE STATISTICS [NombreEstadística] ON [Esquema].[Tabla]([Columna1], [Columna2]) WITH AUTO_DROP = OFF;

Si lo que quieres es cambiar la opción AUTO_DROP en una estadística existente puedes hacerlo también. Esta vez con UPDATE STATISTICS. Por ejemplo este sería el script para activar AUTO_DROP en una estadística que no lo tenga.

UPDATE STATISTICS [Esquema].[Tabla] [NombreEstadística] WITH AUTO_DROP = ON;

Para desactivarlo solo cambia el ON del final por un OFF

Para consultar la configuración AUTO_DROP de nuestras estadísticas podemos hacerlo con la vista sys.stats.

SELECT object_id, [name], auto_drop FROM sys.stats WHERE user_created = 1;

Os comparto también un último script para generar automáticamente estos últimos de cambiar la opción AUTO_DROP para todas las estadísticas de usuario.

SELECT 
  SCHEMA_NAME(t.[schema_id]) AS Esquema,
  t.[name] AS Tabla,
  s.[name] AS NombreEstadistica, 
  CASE WHEN s.auto_drop = 1 THEN 'Activado' ELSE 'DESACTIVADO' END AS [AUTO_DROP],
  'UPDATE STATISTICS '+QUOTENAME(SCHEMA_NAME(t.[schema_id]))+'.'+QUOTENAME(t.[name])+' '+QUOTENAME(s.[name])+' WITH AUTO_DROP = ON;' AS HabilitarAuto_Drop,
  'UPDATE STATISTICS '+QUOTENAME(SCHEMA_NAME(t.[schema_id]))+'.'+QUOTENAME(t.[name])+' '+QUOTENAME(s.[name])+' WITH AUTO_DROP = OFF;' AS DeshabilitarAuto_Drop
FROM sys.stats s
INNER JOIN sys.tables t 
 ON s.object_id = t.object_id
WHERE user_created = 1; 

Conclusión

En conclusión, la opción AUTO_DROP de las estadísticas en SQL Server 2022 representa un avance significativo en la gestión de estadísticas manuales. Su implementación permite reducir la fricción en la modificación del esquema de las tablas, eliminando automáticamente las estadísticas cuando ya no son relevantes. Esto no solo simplifica la administración de la base de datos, sino que también evita errores comunes y la necesidad de procesos manuales adicionales.

Si bien esta funcionalidad está activada por defecto en bases de datos con nivel de compatibilidad 160, es importante conocer su impacto y decidir si se desea mantener o desactivar en cada caso. Al final, la correcta gestión de las estadísticas sigue siendo clave para optimizar el rendimiento de las consultas y garantizar un mantenimiento eficiente de nuestras bases de datos en SQL Server.

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12
Feb
2025

Azure Data Studio ha muerto. Larga vida a VS Code.

El pasado 6 de febrero de 2025, Azure Data Studio (ADS) dejaba de recibir soporte y actualizaciones. Aunque se mantendrá operativo hasta el 28 de febrero de 2026, Microsoft ha dejado claro que el futuro del desarrollo SQL pasa por Visual Studio Code (VS Code) con la extensión MSSQL.

Este anuncio marca el fin de una era para quienes han utilizado ADS como su herramienta principal de administración y desarrollo SQL. Sin embargo, lejos de ser una mala noticia, este cambio representa una evolución lógica hacia un entorno más moderno, flexible y potente.

Hoy voy a desgranar qué significa el fin de Azure Data Studio, cómo afecta a los desarrolladores y DBAs, y por qué VS Code es el camino a seguir.

¿Por qué Microsoft ha decidido matar Azure Data Studio?

Azure Data Studio nació como una alternativa ligera y multiplataforma a SQL Server Management Studio (SSMS), con una interfaz moderna, soporte para notebooks y conectividad con Azure. Durante años, fue una herramienta fundamental para administradores de bases de datos y desarrolladores SQL, más bien para estos segundos, que buscaban una solución ágil.

Sin embargo, VS Code ha evolucionado hasta el punto de haber alcanzado en funcionalidad a ADS. Consolidar todo en un único entorno de desarrollo reduce la fragmentación y permite concentrar esfuerzos en una sola plataforma.

Motivos clave detrás de la migración a VS Code

Principalmente, como ya he comentado, VS Code ha mejorado tanto que ya hace todo lo que hacía ADS y más.

Con la extensión MSSQL, VS Code soporta conexiones a SQL Server, Azure SQL Database y Fabric. Pero no solo conectar, obviamente permite ejecutar consultas, visualizar esquemas, exportar resultados y administrar bases de datos con una experiencia optimizada.

Además, en VS Code tenemos a nuestra disposición herramientas avanzadas como Table Designer, Query Execution Plans y scripting.

Menos fragmentación, más velocidad de innovación

Por supuesto, mantener dos herramientas similares implica duplicar esfuerzos. Esto es otro de los principales motivos para consolidar todo en VS Code. De esta manera, Microsoft acelera el desarrollo de nuevas funcionalidades y se eliminan inconsistencias entre ADS y VS Code, asegurando que todos los usuarios tengan acceso a las últimas mejoras.

Integración total con el ecosistema DevOps y CI/CD

A día de hoy VS Code es la herramienta más utilizada por desarrolladores de software. Su ecosistema de extensiones permite integrar bases de datos con herramientas de DevOps, CI/CD y control de versiones. Microsoft está apostando por una experiencia SQL que encaje dentro del mundo cloud-native y automatizado.

¿Qué ofrece VS Code con la extensión MSSQL?

Si aún no has probado VS Code como entorno SQL, te sorprenderá lo completa que es su experiencia con la extensión MSSQL.

Como funciones destacadas de VS Code para SQL Server podemos encontrar el soporte para filtrado, ordenación y exportación a JSON, CSV y Excel. También la administración visual de bases de datos gracias a las herramientas Object Explorer y Table Designer que nos permiten gestionar esquemas sin escribir código. En cuanto a las herramientas de optimización del rendimiento SQL tenemos un visualizador de planes de ejecución de consultas. 

Por último, pero importante tenemos el soporte para DevOps y CI/CD especialmente pensado para proyectos de bases de datos SQL para integración con pipelines de despliegue. Esto es totalmente compatible con herramientas de control de versiones y automatización como Git o Azure DevOps.

Y no olvidemos que es extensible y personalizable, ya fuera de lo que es SQL tiene miles de extensiones disponibles en el marketplace de VS Code con soporte para Python, PowerShell, Bash, Kubernetes y más, todo en el mismo entorno.

Cómo migrar de Azure Data Studio a VS Code

Microsoft ha asegurado que la transición de Azure Data Studio a VS Code será sencilla, ya que casi todas las funcionalidades de ADS ya están disponibles en VS Code con la extensión MSSQL. 

Para la migración lo primero que debemos hacer, obviamente, es descargar e instalar VS Code. Una vez hecho esto deberemos instalar la extensión MSSQL ya sea desde el Marketplace de Extensiones (buscando «SQL Server (mssql)») o con este comando en la barra de búsqueda de comandos de VS Code:

ext install ms-mssql.mssql

Con todo instalado es el momento de configurar las conexiones a bases de datos Usa la opción «Agregar conexión» para configurar tus servidores SQL Server o Azure SQL.

Puedes trasladar manualmente tus conexiones de ADS sin necesidad de migración de datos. 

Por último, si usabas notebooks Jupyter, puedes instalar la extensión de Jupyter en VS Code. 

Y si eres administrador de bases de datos o necesitas funcionalidades avanzadas para SQL Server Agent y Schema Compare, existen alternativas dentro de SQL Projects y herramientas de terceros. Esto no es lo ideal pero, es lo mismo que nos pasaba en ADS y el motivo por el que, al menos de momento, yo sigo prefiriendo SSMS para trabajar.

Preguntas frecuentes sobre la transición

A continuación os respondo algunas de las preguntas que he visto sobre el tema de la desaparición de Azure Data Studio

¿Pierdo funcionalidades si dejo de usar Azure Data Studio?

No realmente. VS Code con MSSQL Extension cubre casi todas las funcionalidades de ADS, y en muchos casos, las mejora. Es cierto que no tiene todas las opciones que nos da SSMS pero es que ADS tampoco las tenía.

¿Mis scripts y consultas seguirán funcionando en VS Code?

Sí. No necesitas modificar nada. Lo que cambia es la herramienta de conexión pero los scripts SQL que ejecutabas en ADS funcionan sin problemas en VS Code porque vas a usar los mismos servidores.

¿Qué pasa si no quiero cambiarme de ADS?

¿Eres un rebelde y te gusta ir contracorriente? No pasa nada, puedes seguir usándo ADS hasta febrero de 2026, pero ya no recibirás actualizaciones ni soporte. El cambio es inevitable amigo.

Conclusión

Azure Data Studio nos ha servido bien, pero VS Code representa el futuro del desarrollo SQL. Con una comunidad activa, actualizaciones constantes y una integración más fluida con herramientas modernas, VS Code con MSSQL Extension es la mejor alternativa para administrar bases de datos SQL. Si aún no has probado VS Code, este es el momento perfecto para hacer la transición y aprovechar todas sus ventajas. Yo prometo hacer pronto un video en mi canal de youtube explicando la interfaz.

Para más información, consulta la documentación oficial.

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10
Feb
2025

Azure SQL ahora regala 10 bases de datos. ¡Aprovecha la oferta!

Si llevas tiempo pensando en probar Azure SQL Database, pero crees que el precio es un problema, Microsoft acaba de ponértelo más fácil que nunca. Ahora, cada suscripción de Azure incluye 10 bases de datos serverless gratuitas, con 100,000 vCore-seconds de cómputo, 32 GB de almacenamiento y otros 32 GB para backups cada mes. Y lo mejor: ¡esta oferta no es una prueba temporal, sino para toda la vida de la suscripción!

Vamos, que si querías un entorno de pruebas sin soltar un euro (o dólar), este es tu momento. Ya seas desarrollador, estudiante o simplemente un curioso de las bases de datos, esta oferta tiene algo para ti.

¿Qué significa realmente esta oferta gratuita?

No estamos hablando de un entorno de pruebas capado ni de una demo con limitaciones raras. Estas bases de datos son completas y funcionan como cualquier otra de la capa General Purpose de Azure SQL, con todas sus características y sin trucos ocultos. Puedes configurarlas entre 0.5 y 4 vCores, aprovechar la opción serverless para que se pausen cuando no las uses y, si un día te pasas del límite gratuito, simplemente podrás elegir si pararlas hasta el mes siguiente o pagar por el extra (sin sustos ni bloqueos repentinos).

Microsoft lo ha hecho así para que puedas empezar sin coste alguno y, si en el futuro necesitas más potencia, no tengas que hacer ninguna migración ni cambiar de servicio. Solo escalas y sigues trabajando.

¿Y si me paso del límite de la oferta? ¿Me mandarán una factura sorpresa?

Ya lo he dicho pero vamos a remarcarlo ¡Traaaaaaaanquiiiiiilo! No hay que pagar nada si no quieres.

Si tus bases de datos consumen más de lo que da la oferta gratuita, tienes dos opciones a elegir. Por un lado y por defecto tienes el modo Auto-Pause de manera que, cuando llegas al tope, la base de datos se «congela» hasta que empieza el siguiente ciclo mensual y se reinicia el contador. 

Si no puedes permitirte esa parada o necesitas más disponibilidad puedes elegir el modo Pago por Uso. Este modo es el ideal cuando necesitas más potencia. De esta manera, si llegas al límite podrás seguir usando la base de datos sin interrupciones y solo pagarás por el extra que consumas.

Lo interesante es que, si decides seguir adelante pagando, puedes escalar hasta 80 vCores y 4 TB de almacenamiento, lo que te permite pasar de un proyecto pequeño a algo bastante serio sin cambiar de entorno.

¿A quién va dirigida esta oferta?

Realmente esta oferta tiene algo para casi todo el mundo. En mi opinión, Microsoft quiere que Azure SQL llegue a más usuarios, ¿qué empresa no querría más clientes? 

Me explico, desarrolladores y startups que necesitan una base de datos para un proyecto o prueba de concepto, ya no tienen que gastar en licencias desde el primer día. Simplemente activan la oferta, empiezan a desarrollar el proyecto y cuando coja envergadura ya escalan a un plan superior. 

Pero es que para estudiantes ya sean de alguna escuela o autodidactas también es ideal. Con esta oferta la gente puede aprender SQL en un entorno cloud real, sin depender de versiones locales o configuraciones complicadas. Más aún cuando mucho hardware económico actual no es compatible con la instalación de SQL Server, incluso dentro de la propia Microsoft como los Surface y copilot PC sobre ARM.

En empresas ya consolidadas o en sus equipos IT también tiene cabida. Este plan gratuito es perfecto para crear bases de datos temporales, entornos de pruebas o pequeñas cargas de trabajo sin preocuparse por la factura.

Y en general para cualquier curioso y entusiasta de la tecnología que siempre ha querido trastear con Azure SQL pero no quería pagar ni los menos de 5€ al mes de la Azure SQL DB más básica. Ahora ya no hay excusa.

Cómo empezar (spoiler: es fácil)

Si ya tienes una suscripción en Azure, solo tienes que ir al portal, buscar Azure SQL Database y darle al botón de crear. En el formulario de creación de la base de datos verás un botón que pone «Aplicar oferta gratuita» en la parte superior y con eso ya está. El precio bajará a 0€/mes como por arte de magia. Si no tienes cuenta, puedes crear una nueva en un par de minutos y empezar a usarlo, es realmente sencillo.

Además, lo mejor es que está disponible en todas las regiones de Azure, así que da igual dónde te encuentres, puedes empezar hoy mismo. Cuando termines de leer este artículo, claro.

Conclusión

No todos los días una empresa como Microsoft decide regalar bases de datos en la nube sin limitaciones raras ni letra pequeña. Esto no es una prueba por tres meses ni una oferta exclusiva para startups, sino una forma real de usar Azure SQL sin coste y, si en algún momento lo necesitas, escalar sin migraciones ni dolores de cabeza.

Si alguna vez quisiste probar Azure SQL, este es el mejor momento. ¡Así que deja de pensarlo y ponte manos a la obra!

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07
Feb
2025

El extraño error de conversión y su solución

Hoy vamos con un artículo distinto, nos vamos a centrar en un caso práctico que me ha pasado hoy en el trabajo y que me ha parecido lo suficientemente curioso como para traerlo aquí y compartirlo con todos vosotros. La idea es que si alguna vez encontráis este error o alguno parecido sepáis como actuar rápido y sin volveros locos.

Disclaimer 1: Todos los datos que veis son una reproducción de lo que ha pasado, no voy a mostrar ni estructuras ni datos reales.

Disclaimer 2: Vaya por delante que estamos hablando, no solo de un sistema totalmente Legacy, sino de un patio de recreo para todas las malas prácticas habidas y por haber en el mundo de los datos, documentadas y por descubrir. Vosotros me entendéis, ¿verdad? No sé como más decir que esto hay que borrarlo, os prometo que he recurrido a todos los métodos posibles antes de incurrir en ilícito penal. Porque hay veces que la tortura tendría que estar aceptada, ya veréis cuando os cuente…

El misterioso error

Como os digo estaba yo en un día tranquilo, de esos que aprovechas para poner la documentación al día, cuando los lloros de un usuario han perturbado mi paz. Un error salvaje había aparecido:

Error Conversion 1

Hasta aquí todo normal, un error de conversión normal y corriente. “Deja de hacer esa conversión. ¡ Qué estás tratando de convertir a fecha y hora un texto que no es una fecha, ANIMAL !” 

Pero no, iba a ser más complicado, no había ninguna conversión aparente. Era un select * de la tabla sin más. 

El valor de la experiencia

Uno que ya es perro viejo ha ido directamente a mirar la definición de la tabla, ya sabes, más sabe el diablo por viejo que por diablo y, aquí, la experiencia es un grado. No es la primera vez que veo una cosa de estas. Y lo que he visto os sorprenderá.

Error Conversion 2

Bingo. Tenemos una columna calculada que saca el dato de un fichero de texto. Seguro que uno de los campos del JSON tiene un valor en la fecha que realmente no es una fecha o, si lo es, no es de un rango válido. Pero, tenemos en la tabla más de 50 millones de registros, no es plan de ponerse a mirar todos los JSON.

Investigación y solución del error

No hay problema que frene al DBA. Localizar el error es sencillo si sabes como. Basta con usar la misma expresión de CONVERT que tenía la columna calculada pero con TRY_CONVERT que, como expliqué en este vídeo, hace lo mismo que CONVERT pero en caso de error devuelve nulo. Esto en un filtro del where y filtrando por resultados nulos nos va a señalar directamente al culpable, como cuando pillan al malo con restos de pólvora en las manos en nuestra serie favorita de policías americanos.

Error Conversion 3

Como veis un 0 en la fecha era el causante de este expediente X, en mi caso real (no la demo que veis en las imágenes) no era uno sino 258 registros pero vamos, la solución es la misma. UPDATE de esas fechas y a funcionar.

Error Conversion 4

 

Prevención de errores

Una vez arreglado el problema es momento de analizar las causas raíz y ver cómo evitar esto en un futuro. En este caso podríamos resumirlo en hacer las cosas bien pero oye, cuando a uno le están pagando por ello, hay que currarse las respuestas un poco más.

Veamos pues qué pasa:

  1. Usar datos semiestructurados en la base de datos no es una buena idea por rendimiento. Pero es que tampoco tiene validaciones, como hemos podido comprobar. Con una columna de fecha para introducir el dato este error no habría pasado. Directamente este registro incorrecto no se habría escrito en la base de datos.
  2. SQL Server no está preparado para trabajar con JSON, por eso lo del tipo de datos nvarchar(max) en la columna. Mientras que para XML si tenemos un tipo de datos específico para JSON no será hasta SQL Server 2025 que lo veamos (podemos probarlo en preview en Azure SQL Databases y Azure Managed Instance). Este futuro tipo de datos JSON nos permitirá añadir estos controles de los que hablábamos en el punto anterior.
  3. Usar una función CONVERT en una columna calculada es una mala práctica pues, en caso de fallo de los datos, nos devuelve error. Para estos casos, siempre que sea posible es mejor usar TRY_CONVERT. Realmente aquí hay discrepancias de opiniones, y dependerá de vuestro caso. Depende a que deis prioridad, si a tener el resto de datos sin error y el registro incorrecto como nulo o si por el contrario preferís que salte el error para detectarlo y corregirlo.

Conclusión

Los errores de conversión como este pueden ser una pesadilla, pero la realidad es que suelen ser más culpa de un diseño regulero que de un usuario despistado. Aquí la clave es sencilla: si metemos datos como si fueran churros, que no nos sorprenda si luego nos encontramos un «churro» en los resultados. Por otro lado, usar TRY_CONVERT en lugar de CONVERT nos habría ahorrado el susto, pero el problema de fondo sigue siendo el mismo: SQL Server y JSON no son precisamente mejores amigos. 

Aquí estamos, esperando que el tipo de datos JSON nativo llegue en SQL Server 2025. Hasta entonces, toca ser cuidadosos, validar lo que metemos en la base de datos y asumir que, si confiamos ciegamente en los datos, tarde o temprano nos van a dar un disgusto. 

Así que ya sabéis: menos improvisación, más validación y, sobre todo, menos sustos en producción.

Publicado por Roberto Carrancio en Cloud, SQL Server, 1 comentario
05
Feb
2025

Integración de FILESTREAM y FileTable con Always On Availability Groups

La combinación de FILESTREAM y FileTable con Always On Availability Groups en SQL Server permite gestionar datos no estructurados con integridad transaccional (FILESTREAM y FileTable) mientras se garantiza alta disponibilidad y recuperación ante desastres (Always On). Sin embargo, esta integración no está exenta de retos, lo que requiere un enfoque y mantenimiento planificados y precisos. En este artículo, quiero hacer una introducción a cómo configurar estas tecnologías y resolver los problemas más comunes que surgen en su implementación. No pretendo generar una guía paso a paso, simplemente introducir los conceptos clave que debéis tener en cuenta.

Introducción a FILESTREAM, FileTable y Always On Availability Groups

FILESTREAM es una funcionalidad de SQL Server que habilita el almacenamiento de datos binarios grandes (como imágenes, documentos o vídeos) directamente en el sistema de archivos. Esto permite a las aplicaciones interactuar con los datos mediante APIs de sistema de archivos estándar, mientras que SQL Server mantiene la consistencia transaccional.

FileTable extiende FILESTREAM al ofrecer una estructura predefinida que facilita la gestión de datos no estructurados. Proporciona una forma más sencilla de organizar los archivos almacenados, permitiendo su acceso directo a través de rutas de sistema de archivos además de la base de datos.

Por su parte, Always On Availability Groups ofrece un modelo avanzado de alta disponibilidad y recuperación ante desastres a nivel de base de datos. Su capacidad para replicar datos entre réplicas en distintas ubicaciones lo hace ideal para garantizar continuidad en el servicio.

Cuando se combinan FILESTREAM y FileTable con Always On, surgen retos relacionados con la sincronización de datos, el acceso mediante Nombres de Red Virtual (VNN) y la compatibilidad funcional tras un failover.

Requisitos previos y consideraciones iniciales

Para garantizar una integración exitosa, es fundamental cumplir con ciertos requisitos previos:

Habilitar de FILESTREAM en todas las instancias del grupo

Debemos asegurarnos de que FILESTREAM esté habilitado en cada instancia del grupo de disponibilidad. Esto incluye habilitar el acceso a través de Transact-SQL y APIs de sistema de archivos.

Configuración del clúster y actualizaciones

Si utilizamos Windows Server 2012 o versiones más recientes, deberemos asegurarnos también de aplicar cualquier hotfix recomendado para el acceso adecuado a recursos compartidos mediante VNN.

Validar la infraestructura de Always On

El clúster de conmutación por error debe estar configurado y operativo. 

Además, las bases de datos que contendrán FILESTREAM o FileTable deben cumplir con los requisitos para formar parte de un Availability Group.

Configuración de FILESTREAM y FileTable con Always On Availability Groups

Una vez que FILESTREAM está habilitado en todas las instancias, podremos añadir bases de datos que utilicen FILESTREAM a un grupo de disponibilidad. Para hacerlo, no tenemos que hacer nada fuera de lo normal. Simplemente crear un grupo de disponibilidad desde SSMS o mediante el asistente de Always On y asegurarnos de que las bases de datos estén en modo «FULL Recovery Model» y se haya realizado un backup full reciente. De esta manera podremos incluir las bases de datos con FILESTREAM al configurar el grupo de disponibilidad.

Configuración del acceso mediante Nombres de Red Virtual (VNN)

Always On utiliza un VNN para virtualizar el acceso al grupo de disponibilidad. Para acceder a los datos FILESTREAM o FileTable en este contexto.

Tendremos que validar que el recurso compartido de FILESTREAM se haya creado automáticamente para el VNN. Este recurso compartido tendrá la forma típica de un directorio de red pero con el nombre del grupo de disponibilidad en vez de el de uno de los nodos:

\\<NombreVirtualDelGrupo>\mssqlserver

Las aplicaciones que interactúan con FILESTREAM mediante APIs de sistema de archivos deben usar este recurso compartido en lugar del nombre del servidor físico.

Sincronización y replicación de datos

Aunque Always On replica los datos relacionales entre réplicas, los datos almacenados en el sistema de archivos a través de FILESTREAM no se replican automáticamente. Para garantizar consistencia podremos usar herramientas como Distributed File System Replication (DFS-R), que permite sincronizar las carpetas de FILESTREAM entre las réplicas.

Problemas comunes y tips para superarlos

La sincronización de datos no estructurados con FILESTREAM entre nodos puede ser compleja. Como ya hemos mencionado, DFS-R u otras soluciones de replicación similares nos ayudarán a mantener consistencia entre las réplicas. Es imprescindible asegurarse de que las carpetas FILESTREAM estén correctamente sincronizadas en todas las réplicas antes de habilitar un grupo de disponibilidad.

Ten en cuenta que, tras un failover, los datos de FILESTREAM son accesibles tanto en la nueva réplica primaria como en las réplicas secundarias legibles. Sin embargo, una limitación que debemos conocer es que los datos de FileTable solo son accesibles en la réplica primaria. 

Otra cosa importante, que ya habrás adivinado en puntos anteriores es que las aplicaciones que dependen de rutas de sistema de archivos deben actualizarse para usar las rutas basadas en VNN, evitando dependencias del servidor físico. De este modo, en caso de failover seguirán siendo accesibles

Buenas prácticas para FILESTREAM y FileTable en Always On

Es aconsejable usar DFS-R para sincronizar los datos FILESTREAM entre réplicas y para ello deberemos configurar correctamente las políticas de la aplicación.

Tampoco debemos olvidar adaptar nuestras herramientas para monitorizar el estado de las réplicas para tener bajo control también los recursos compartidos de FILESTREAM.

Y ahora dos cosas que nunca me cansaré de decir. Primero, realizad pruebas periódicas para garantizar que los failovers funcionan y, en este caso, que no interrumpen el acceso a los datos FILESTREAM o FileTable. Y segundo y muy importante, mantened siempre una documentación clara sobre la configuración y validad regularmente los cambios en la infraestructura.

Conclusión

Integrar FILESTREAM y FileTable con Always On Availability Groups es una solución potente para gestionar datos no estructurados con alta disponibilidad. Sin embargo, requiere una configuración cuidadosa y una planificación meticulosa para superar los desafíos inherentes.

Con una configuración adecuada y el uso de herramientas complementarias como DFS-R, las empresas pueden disfrutar de las ventajas de estas tecnologías mientras minimizan los riesgos y los problemas operativos. Para obtener más detalles sobre FILESTREAM, recomendamos consultar nuestro artículo previo sobre FILESTREAM en SQL Server y la documentación oficial de Microsoft.

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! 

Publicado por Roberto Carrancio en Alta Disponibilidad, SQL Server, 0 comentarios