TIPS

Database Verification Framework (POC)

Data Verification Framework Diagram
Follow me on

Slawomir Drzymala

Still playing with data and .NET technologies
Slawomir Drzymala
Follow me on

Wstęp Hurtownie danych to systemy, które, w dużym uproszczeniu, pobierają dane z wielu systemów źródłowych, a następnie przy pomocy różnych transformacji konsolidują je do jednej bazy danych zwanej właśnie hurtownią danych. Na podstawie tak zgromadzonych informacji biznes otrzymuje pełny zestaw danych o całej organizacji zwaną jedną wspólną wersją prawdy. Dane zgromadzone w ten sposób dają możliwość przygotowywania analiz i raportów oraz pozwalają podejmować na ich podstawie trafne decyzje. W rzeczywistym wdrożeniu hurtownia danych (w przypadku wykorzystania narzędzi firmy Microsoft) to zestaw składający się z ogromnej ilości danych, przepływów i transformacji danych przygotowanych w SQL Server Integration Services. Zestaw ten możemy rozszerzyć…
Read more

Wykres Gantt aktywności SQL Server

Gantt report for MS SQL Server
Follow me on

Slawomir Drzymala

Still playing with data and .NET technologies
Slawomir Drzymala
Follow me on

Wstęp   Narzędzi oraz sposobów monitorowania poszczególnych obiektów w SQL Server jest wiele i wiele zostało już na ten temat napisane. W tym poście chciałbym pokazać jeden ze sposobów graficznej analizy aktywności różnych obiektów działającej na serwerze Microsoft SQL Server, który – mam nadzieję – nie jest tak bardzo oczywisty. Idea tego postu to przygotowanie wykresu Gantt (https://pl.wikipedia.org/wiki/Diagram_Gantta), który zobrazuje aktywność uruchamianych procedur, pakietów SSIS oraz zadań SQL Server Agent. Taki wykres powinien okazać się przydatny do ogólnej analizy tego, co dzieje się na serwerze, ale również powinien pomóc dokładniej zrozumieć które zadania są wykonywane równocześnie i jakie zależności mogą…
Read more

Analiza użycia poszczególnych obiektów bazy analitycznej SSAS

Database level analysis
Follow me on

Slawomir Drzymala

Still playing with data and .NET technologies
Slawomir Drzymala
Follow me on

Wstęp Analysis Services, jak już wspomniano we wcześniejszych postach (zobacz: http://pl.seequality.net/monitorowanie-optymalizacja-ssas/), dostarcza wiele użytecznych narzędzi do monitorowania,analizowania oraz sprawdzania serwera i poszczególnych obiektów SSAS. W niniejszym poście omówiony zostanie jeden z widoków systemów, który pomoże nam zrozumieć, które obiekty są rzeczywiście wykorzystywane przez użytkowników. Wizualizacja dla tego widoku została przygotowana w Power BI i można ją znaleźć na GitHub: https://github.com/seequality/seequality_ssas/tree/master/ssas_object_activity Widok o którym będzie mowa to DISCOVER_OBJECT_ACTIVITY. Oczywiście dane z widoku można zwracać za pomocą zapytania w języku MDX, dla tego widoku:

Widok zawiera następujące atrybuty: object_parent_path – “fizyczna” ścieżka do obiektu object_id – identyfikator obiektu object_cpu_time_ms – czas procesora w…
Read more

Wykorzystanie C# i PowerShell do monitorowania SSAS

Follow me on

Slawomir Drzymala

Still playing with data and .NET technologies
Slawomir Drzymala
Follow me on

Wprowadzenie Analysis Services, jak już zostało to omówione w poście “Metody monitorowania i optymalizacji SQL Server Analysis Services” (http://pl.seequality.net/monitorowanie-optymalizacja-ssas/), dostarcza wielu różnych opcji za pomocą których możemy monitorować oraz analizować stan serwera, baz danych analitycznych, a nawet poszczególnych obiektów. Czasami zdarza się jednak, że dostępne metody nie dostarczają informacji, których szukamy lub dostarczają informację na temat poszczególnego obiektu bez możliwości wygenerowania raportu dla zbioru takich elementów. Może się wówczas okazać, że takie informacje można pobrać samemu wykorzystując w tym celu język C# lub PowerShell. W niniejszym poście zaprezentuję prostą bibliotekę C# oraz skrypty PowerShell, które według mnie mogą okazać się…
Read more

SSAS – Kto korzysta z kostki?

SSAS new vs returning users
Follow me on

Slawomir Drzymala

Still playing with data and .NET technologies
Slawomir Drzymala
Follow me on

Pierwszy przypadek wykorzystania danych z logowania kostek i serwera dotyczy analizy użytkowników. Do wizualizacji danych użyty zostanie PowerBI. W ramach przypomnienia dodam tylko, że post opisujący dostępne metody gromadzenia danych oraz analizowania kostek i SQL Server Analysis Services dostępny jest pod adresem http://pl.seequality.net/monitorowanie-optymalizacja-ssas/. Pełny raport oraz projekt SSIS dostępny jest na github: https://github.com/seequality/seequality_ssas Cała idea polega na tym, aby przygotować projekt SSIS, a następnie Job, który co dziesięć minut będzie pobierał aktualną listę sesji i połączeń do serwera SQL Server Analysis Services. Dzięki zgromadzonym danym będziemy w stanie następnie przygotować raport w Power BI, który pomoże nam zrozumieć kim są użytkownicy kostki…
Read more