Certificação- PL/SQL

Publicado: 09/14/2015 em Microsoft

Oiee, Galera achei esse curso para quem esta afim de um novo curso de desenvolvimento de query, conhecer o conceito até o processo de chegar a Certificação.

Eu tenho Certificação SQL e para mim fez uma diferença, por exemplo já vi várias empresas somente selecionar currículos de quem só tem certificação, até mesmo que eles dizem que querem pessoas que tenham um diferencial, e vejo que o mercado de Oracle, esta bem defasado e esta precisando de profissionais para desenvolver PL/SQL e Oracle.

Curso realmente bem interessante e vale a pena quem estiver afim de entrar no Mercado Oracle, vale a pena, pois o curso esta super cotado para os profissionais da área.

LINK PARA O SITE : http://goo.gl/Gb9lgg

Log Shipping

Publicado: 05/26/2014 em DICAS, SQL Server

Oi, pessoal tudo bem? Hoje vou falar um pouco sobre um ponto importante na carreira do DBA que é  SQL Server Log Shipping, bem como vários scripts e técnicas para implementar este processo. Basicamente Log Shipping é o processo de backup de seu banco de dados e restaurar esses backups para outro servidor para failover. Para manter os dados atuais e para minimizar o risco de perda de dados, o processo envolve o uso de backups do log de transações do SQL Server. Usando backups do log de transações do tamanho dos backups são muito menores do que os backups completos e o processo de restauração pode ser feito em uma base contínua.

Existem várias formas de implementar Log Shipping. Alguns destes processos são incorporadas SQL Server e outros pode ser implementado por meio de ferramentas de terceiros. Além das ferramentas e ferramentas de terceiros internas, existem várias implementações que existem para que você possa implementar a sua própria estratégia de envio de logs. Como eu mencionei acima, o processo é tão simples como criar um backup de log e restaurá-lo para outra instância do SQL Server. Isso pode ser tão manual ou automatizado, como você faz isso.

Benefícios do Log Shipping

Embora eu já falamos sobre alguns dos benefícios do envio de log , vamos dar uma olhada mais detalhada.Envio de log não requer hardware ou software caro. Embora seja grande , se o seu servidor de espera é semelhante na capacidade de seu servidor de produção , não é uma exigência. Além disso, você pode usar o servidor de espera para outras tarefas , ajudando a justificar o custo do servidor em espera. Basta ter em mente que, se você precisa fazer o failover , que este servidor terá que lidar com não uma, mas duas cargas . Eu gosto de fazer o meu servidor espera um servidor de desenvolvimento . Dessa forma, eu mantenho meus desenvolvedores fora do servidor de produção, mas não coloque a carga de trabalho muito no servidor em espera .
Uma vez que o envio de log foi implementada , é relativamente fácil de manter.Supondo que você tenha implementado o envio de log corretamente, ele é muito confiável.O processo de failover manual é geralmente muito curto , tipicamente de 15 minutos ou menos .

Dependendo de como você projetou seu processo de envio de log , muito pouco , se houver, os dados são perdidos se você tiver para failover . A quantidade de perda de dados , se houver, também depende de por que seu servidor de produção falhou.Implementação de envio de log não é tecnicamente difícil. Quase qualquer DBA com vários meses ou mais de SQL Server 7 experiência com êxito pode implementá-lo.

Espero ter ajudado, sucesso a todos.


Oiee pessoal, quanto tempo, espero que todos estejam bem, segue a dica de hoje  para quem esta a fim de ter a sua primeira certificação a Microsoft através do MVA (Microsoft Virtual Academy), realiza cursos para quem quer treinar e aprender mais sobre suas ferramentas.

Eu particularmente gosto muito e sou a favor do projeto, já realizei diversos cursos, são diversos cursos desde banco de dados, até o pessoal que curte infra o interessante do projeto que ele abrange a questão do voucher que o profissional ou estudante consegue através dos cursos completados.

Após os cursos completados, basta enviar seus dados para o e-mail apps4win@microsoft.com com o assunto ‘A Microsoft certifica você’ .

Segue o link Como referência.

http://www.microsoftvirtualacademy.com/training-topics/ms-certifica-voce?goback=%2Egde_3581005_member_49365850#%3Ffbid%3D5z2Aa6htRwF?fbid=i_AqaRBQOG4

Espero que gostem e espero logo vê mais amigos profissionais certificados.

Sucesso para todos.

 


Oiee, pessoal tudo bem?  Final de ano chegando é sempre uma correria, hoje  quero falar um pouco sobre modelagem dimensional e o que é tabela fato, acho um ponto importante quanto para quem trabalha com Business Intelligence e também para quem gerencia dados em geral para os profissionais de IT.

Antes de criar um modelo dimensional, precisamos entender os objetos básicos que usamos para criarmos um  modelo dimensional: tabelas fatos e entidades, tabelas de  dimensão e entidades, hierarquias, e medidas, vamos lá.

Muitas pessoas me perguntam o que é uma tabela fato, vou exemplificar dessa forma vai ficar bem claro, suponhamos  que a temos uma empresa que vende produtos  para  os clientes. Cada venda é um fato que acontece dentro de nossa empresa e assim então uma tabela de fato que é usamos para gravar estes fatos, outro exemplo que posso dar para ficar mais objetivo  é que  uma tabela fato é histórica, por exemplo, dados de uma venda que ocorreu em dezembro de 2012,  certamente essa informação vai  ter gravada dentro de uma tabela fato no seu banco de dados.

A Microsoft, por exemplo, recomenda como uma boa prática usar uma tabela DW que por consequência é para ser gravado todas as nossas tabelas fatos.

Um outro ponto que devemos lembrar que uma tabela fato sempre vai ter como campo chave  esse campo certamente será um campo inteiro.

Existem três granularidades fundamentais para classificar todas as tabelas fato:  transacional, snapshot periódico, ou snapshot acumulado. Independente de sua granularidade, cada métrica em uma tabela fato deve estar exatamente no mesmo nível de detalhes, ou seja, granularidade.

Um ponto importante que temos que ter é quando vamos implantar uma modelagem não podemos esquecer o negócio, principalmente para nós  que somos analistas de negócios e atua com banco de dados e como analista de Business intelligence, confesso que não é uma tarefa muito fácil mas se estamos falando de banco de dados temos que ter pensar no negócio.

Bom pessoal espero que tenha ajudado, obrigada pela oportunidade de aprender com vocês, tenha uma ótimo semana e logo mais vou colocar um vídeo para vemos na prática como que é uma tabela fato.

NoSQL, SQL e Big Data.

Publicado: 10/03/2013 em Microsoft

Olá, pessoal tudo bem? Hoje  depois de um tempo sem escrever devido uns projetos e estudos e mais estudos, vou falar um pouco mais sobre SQL.

SQL, ou Structured Query Language, é uma das ferramentas mais versáteis que um analista de informação podem ser usadas quando se trabalha com bancos de dados relacionais. Inicialmente desenvolvido em torno de 40 anos atrás, como uma aplicação das teorias matemáticas de Codd, Boyce e outros, que desde então tem sido adotado pela indústria de tecnologia da informação e transformado em uma variedade de dialetos para uma variedade de plataformas. Com a sintaxe do núcleo e características refletidas no fáceis de lembrar heurística (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), a sua popularidade aumentou e ao longo dos últimos vinte anos, três fornecedores têm vindo à tona: a Microsoft, com o SQL Server, o Oracle , com banco de dados Oracle e MySQL, desenvolvido pela Sun e, agora, também de propriedade da Oracle.

No entanto, como os leitores astutos de blogs que somos de tecnologia sabe, Big Data tem vindo e chegado no mundo de desenvolvedores e analista de ti de uma forma mais que horizonte. Indiscutivelmente, as aplicações de Big Data originou (nos últimos tempos) com algoritmos MapReduce do Google, e evoluiu com grande velocidade em uma gama de produtos: Node.js, Hadoop, MongoDB, RavenDB e muito mais. Pesquisando no Google, é possível encontrar uma multidão de artigos expondo os benefícios de Big Data. Os comerciantes de longo privadas de slogans vendas sensuais para bancos de dados relacionais “chato”, tomaram o prazo para o coração, com o resultado que Big Data é agora não só a “próxima grande coisa”, mas está sendo apontado como a única forma de avançar na brilhante nova ‘Era da Informação’. As empresas estão sendo exortados a usar essas novas ferramentas para alavancar seus dados existentes e expandir seus negócios.
Afinal o Big Data, chegou ao mundo melhor falando na era da informação de forma glamurosa por assim dizer, achei um artigo que gostei muito e quero compartilhar com vocês.

Então, qual é a diferença entre dados relacionais e não relacionais – ou SQL e NoSQL (aka NewSQL ) ? Os dados relacionais é definida no nível básico por uma série de entidades tabela que contêm colunas e linhas , ligados a outras entidades de mesa por atributos comuns. Assim, por exemplo , como o proprietário de um pequeno negócio online que você pode ter um banco de dados MySQL por trás de seu site com uma mesa de gravação do nome e endereço de e-mail de seus clientes. Outra tabela pode gravar os seus nomes de produtos e seus preços. A terceira tabela pode ligar os dois , registrando que os clientes que compraram produtos , com informações adicionais, como a data da compra e se ou não qualquer desconto foi aplicado .

Você pode ver rapidamente como esta informação pode ser útil, uma análise vai lhe dar o gasto médio por cliente , uma lista de clientes regulares , e uma lista de inativos , uma lista dos produtos mais populares. A partir destes dados simples que você pode fazer boas decisões de negócios : você pode seduzir os clientes inativos de volta com uma campanha de e-mail de destino , você pode ajustar o seu estoque para priorizar os produtos mais populares . As possibilidades são infinitas . Ao nível do núcleo , estas consultas contra os seus dados são realizados em SQL , embora existam várias ferramentas para esconder isso de o usuário casual.

Os dados não- relacionais , no entanto, não é ( em geral ) armazenados nas tabelas . Muitas vezes chamado de ” dados não estruturados ” , esses dados consiste de registros separados com atributos que variam, muitas vezes por registro. Digamos, por exemplo, o seu pequeno negócio online era uma gravação de site de namoro , a partir de uma página web, os interesses e ambições de seus membros. Devido à enorme variedade de interesses, você pode querer armazenar cada membro como um documento com os interesses e quaisquer atributos desses interesses , dispostas hierarquicamente . Bancos de dados relacionais não são boas para este fim – mesa um “Interesses” pode listar todos os interesses possíveis, mas gravar um número desconhecido e combinação de interesses contra cada membro obriga o modelo relacional para expandir de forma que não foi projetado. Padrões como XML e JSON , no entanto, com os nós de variáveis ​​e atributos de nós , pode ser ideal , pois cada registro é armazenado exclusivamente com complexos algoritmos utilizados para a análise e apresentação.

Vou deixar uns termos mais técnicos para uma segunda parte, mas eu gostei muito do Haddop e acredito que seja realmente o futuro para nós analista, DBA e até mesmo para a galera de Infra.

Pessoal obrigada pela oportunidade, qualquer dúvida estou a disposição.

Sem mais,
Luciana Sampaio