SQL Server & BI Blog by Andreas Wolter

Liebe Leser
dieser Blog ist hiermit nur noch „Archiv“ und wird nicht mehr weiter gepflegt.
Seit August 2017 finden sich neue Artikel ausschließlich unter der neuen URL:
http://andreas-wolter.com/blog/

Dear Readers
this blog is now merely an „archive“ and no longer being updated.
Since August 2017 new articles are exclusively available under the new URL:
http://andreas-wolter.com/en/blog/

Die aufwändige Mehrsprachigkeit (Deutsch und Englisch professionell manuell übersetzt) wird beibehalten – aber Layout-technisch anders gelöst. Damit dürfte ich immer noch den einzigen mehrsprachigen IT-Blog weltweit betreiben.
Ich hoffe, das neue Design gefällt Ihnen.

The complex multilingualism (German and English professionally manually translated) is being continued – but solved differently in terms of layout. With that I most likely still operate the only multilingual IT-Blog worldwide.
I hope you like the new design.

Mein aktueller Artikel, der erstmalig ausschließlich auf der neuen Website zu finden ist, lautet: Optimieren von Workflows mit In-Memory und nativ kompilierten Objekten - oder wie es nicht funktioniert

My currently last article, which is exclusively available at the new website for the first time, is Optimizing workflows with In-Memory and Natively Compiled Objects - or how it does not work

(EN)
In this article I will bring together several techniques for troubleshooting a performance- and security-related “phenomenon” I recently noticed when doing some tests with Natively Compiled Stored Procedures.

(DE)
In diesem Artikel zeige ich einige Techniken zum Troubleshooten eines Performance- und sicherheitsrelevanten „Phänomens“, das mir kürzlich aufgefallen ist, als ich ein paar Tests mit Natively Compiled Stored Procedures durchführte.

Background:

In SQL Server 2014, Natively Compiled Stored Procedures did not support EXECUTE AS CALLER but EXECUTE AS “SpecificUser” was required. This user could be specified with “Username”, “Self” or simply “Owner” – in which case the owner of the procedure usually reverts to the schema owner, which mostly reverts to the Database Owner altogether.

Hintergrund: In SQL Server 2014 unterstützten Natively Compiled Stored Procedures EXECUTE AS CALLER nicht, sondern es war EXECUTE AS “SpecificUser” erforderlich. Dieser Nutzer konnte mit “Username”, “Self” oder einfach “Owner” spezifiziert werden – in dem Fall kehrt der Besitzer der Prozedurnormalerweise zum „schema owner“ zurück, was meistens ganz auf den Database Owner zurückkehrt. 

The phenomenon I encountered was that I noticed some pretty strange long execution times when running a workload consisting of a very basic stored procedure that does nothing more than insert one row of data into a small, unspectacular table.

The insert itself should run in less than a second for 1000 rows, but I could see up to 5 seconds.
The body of the procedure looks like this:

Das Phänomen, dem ich begegnete, war, dass ich einige ziemlich seltsam lange Ausführungszeiten bemerkte, als ich eine Workload laufen ließ, die aus einer sehr einfachen Stored Procedure bestand, die nichts weiter tat, als eine Datenreihe in eine kleine, unspektakuläre Tabelle einzufügen.
Das Insert selbst sollte weniger als eine Sekunde für 1000 Zeilen laufen, doch ich konnte bis zu 5 Sekunden sehen.
Der Inhalt der Prozedur sieht so aus:

The analysis:

Since neither the query plan nor “Show Statistics ON” showed anything unusual, I took a step back and started a top-down-analysis with the Waits and Queues Methodology (which, if you are new in this area, has been a proven methodology for performance analysis for over a decade and is explained for SQL Server probably for the first time in detail here: SQL Server 2005 Performance Tuning using the Waits and Queues)
Using the new session-level waits-DMV in SQL Server 2016 (sys.dm_exec_session_wait_stats) I saw the following distribution of waits:

Die Analyse:

Da weder der Abfrageplan noch “Show Statistics ON“ irgendetwas Ungewöhnliches zeigten, ging ich einen Schritt zurück und begann eine Top-Down-Analyse mit der Waits and Queues Methode (die, wenn ihr in diesem Bereich neu seid, eine seit über einem Jahrzehnt bewährte Methode zur Performance-Analyse ist und für SQL Server wahrscheinlich zum ersten Mal im Detail hier erklärt wird: SQL Server 2005 Performance Tuning using the Waits and Queues)
Bei der Anwendung der neuen Session-Level Waits-DMV im SQL Server 2016 (sys.dm_exec_session_wait_stats) sah ich die folgende Waits-Verteilung: 

From this list, Latch-contention, blocking and some waiting for IO is to be expected with a very concurrent workload (50 threads trying to insert on the last page).
The wait-types marked red are the ones that caught my attention.
As Preemptive waits are a quite different beast, and I initially thought maybe there was some authentication issue with the client, I decided to take a look at the CMEMTHREAD.

Von dieser Liste sind Latch-contention, Blocking und einiges Warten auf IO bei einer sehr simultanen Workload zu erwarten (50 Threads, die versuchen, sich auf der letzten Page einzufügen).
Die rot-markierten Wait-Typen sind diejenigen, auf die ich aufmerksam wurde.
Da Preemptive Waits ein spezielles Biest sind, und ich anfangs dachte, dass es vielleicht ein Authentifikationsproblem beim Client gab, entschied ich mich, einen Blick auf den CMEMTHREAD zu werfen.  

The CMEMTHREAD is an indicator that many threads are contending simultaneously for a thread-safe memory object.
Now since we are running a highly concurrent workload, I could just leave it at that, but remember: “Never make quick decisions by confusing symptom with cause”. Keep looking for the real cause. (A good article by Paul Randal on exactly this issue: “Avoiding Knee-Jerk Performance Troubleshooting”)

So, the question is, which memory object is so special here.

Der CMEMTHREAD ist ein Indikator dafür, dass viele Threads gleichzeitig um ein thread-safe Memory-Object konkurrieren.
Nun, da wir eine höchst konkurrierende Workload laufen haben, könnte ich es einfach darauf beruhen lassen, doch denkt dran: „Niemals schnelle Entscheidungen treffen, indem man das Symptom mit der Ursache verwechselt.“ Sucht weiter nach der wahren Ursache. (Hier ein guter Artikel von Paul Randal zu genau diesem Thema: “Avoiding Knee-Jerk Performance Troubleshooting”)

Also ist die Frage, welches Memory-Object hier so besonders ist.  

Time for Extended Events

One of the niftiest features of extended events is, that you can get a full stack dump of just a single thread, using the Action “sqlserver.create_dump_single_thread”. ”. Similarly, using “package0.callstack” you can get a callstack of the last 16 frames.
 You can analyze the outcome with Windbg. – Or, using Trace Flag 3656, you can even query the Extended Event targets directly with XQuery from within Management Studio and the callstack will be materialized, provided you have loaded the correct symbols. (Nothing you should do on a production Server!)
(An example how to do that can be found here: Resolving DTC Related Waits and Tuning Scalability of DTC)

With the dump opened in Windbg the following function calls inside the SQL Server engine can be seen:

Zeit für Extended Events

Eine der raffiniertesten Features von Extended Events ist, dass man einen vollständigen Stack Dump von einem einzelnen Pfad erhalten kann, wenn man die Action “sqlserver.create_dump_single_thread” verwendet.
Auf ähnliche Weise kann man einen Callstack der letzten 16 Frames erhalten, wenn man “package0.callstack” verwendet.
Man kann das Ergebnis mit Windbg analysieren – oder, wenn man Trace Flag 3656 verwendet, kann man sogar die Extended Event Targets direkt mit XQuery aus Management Studio heraus abfragen und der Callstack wird materialisiert. (Nichts, das man auf einem Produktions-Server machen sollte!)

(Ein Beispiel dafür, wie das gemacht werden kann, ist hier: Resolving DTC Related Waits and Tuning Scalability of DTC)

Mit dem in Windbg  geöffneten Dump können die folgenden Funktions-Calls in der SQL Server Engine gesehen werden:

The Stack dump rings a bell. Right before allocating the memory (CMemThread<CMemObj>::Alloc (red), several functions with very familiar names were called (orange):

Bei dem Stack Dump läuten doch einige Glocken. Kurz vor dem Zuteilen des Memory (CMemThread<CMemObj>::Alloc (rot) wurden mehrere Funktionen mit sehr bekannt klingenden Namen abgerufen (orange):

(DE)
Nach dem tollen Verlauf der deutschen SQLKonferenz im Februar, wo ich die Ehre hatte, zusammen mit Joachim Hammer, dem Program Manager der Security-Teams für die relationalen SQL Engines bei Microsoft in Redmond die neuen Sicherheitsfeatures des SQL Server 2016 vorzustellen (mehr Infos), habe ich nun endlich Zeit gefunden, die nächsten großen Konferenzen dieses Jahres anzugehen.

(EN)
After the great success of the German SQLKonferenz in February, where I had the honor of presenting the new security features of SQL Server 2016 together with Joachim Hammer, the Program Manager of the security teams of the relational SQL Engines at Microsoft in Redmond (more info), I finally found time to go about the next big conferences this year.

Für den PASS Summit 2016, der wieder in Seattle/USA stattfindet, und auch für den SQLServerGeeks Annual Summit 2016, der in Bangalore/Indien stattfindet habe ich insgesamt 6 Sessions aus den Themengebieten „Sicherheit“, „Performance Analyse“ und „In-Memory“ ausgearbeitet und eingereicht. Dazu kommen 2 ganztägige PreCons zum Thema „Sicherheit“ und „In-Memory“.
Wen es interessiert, zu sehen, was ich diesmal „in Petto“ habe, kann die Abstracts hier einsehen.

For the PASS Summit 2016 which is again taking place in Seattle/USA as well as for the SQLServerGeeks Annual Summit 2016 which is taking place in Bangalore/India, I worked out and submitted 6 sessions altogether from the subject areas “Security,” “Performance Analysis” and “In-Memory.” Added to that 2 full-day PreCons with the topics “Security” and “In-Memory.”
For whoever is interested to see what I have “up my sleeve” this time, can review the abstracts here.

Ich werde natürlich posten, wenn meine Vorträge für 2016 feststehen. Vielleicht sieht man sich ja auf der einen oder anderen Konferenz. :-)

Of course I will post when my presentations for 2016 are fixed. Maybe you can meet me at one or another conference. :-)

(DE)
Diesmal widme ich mich erstmalig in einem Artikel den Thema Microsoft Azure.
(Microsoft.com: Was ist Microsoft Azure?)
Unter Microsoft Azure werden mittlerweile eine Unmenge an Diensten bereitgestellt, und einer davon ist das Hosting von virtuellen Machinen, in denen ein SQL Server Dienst läuft. Hierbei sprechen wir also von IaaS (Infrastructure as a Service).

- Hier wird dieses Service-Modell nähergehend erläutert und unter anderem auch dem PaaS-Ansatz gegenübergestellt:
Which Windows Azure Cloud Architecture? PaaS or IaaS?

Eine schöne gegenüberstellende Grafik findet sich in diesem Blog-Artikel:
Windows Azure IaaS vs. PaaS vs. SaaS

Nachdem man sich einmal entschieden hat, dass das Konzept IaaS für einen Teil der eigenen Umgebung Sinn macht, steht die Frage der Konfiguration der SQL Server Systeme an.
Hier werden in dem Azure Portal fertige Images angeboten, die gerade Einsteigern den Zugang erleichtern sollen.
- Tatsächlich kann man mit nur 7 Klicks einen Windows Server inklusive lizensierten SQL Server einrichten, wenn man eine Vorlage aus der Galerie verwendet.

(EN)
This is the first time that I am tackling Microsoft Azure in an article. (Microsoft.com: What is Microsoft Azure?)

A plethora of services is provided by Microsoft Azure by now, of which the hosting of virtual machines running on an SQL Server service is one. This is what we call IaaS (Infrastructure as a Service).

- Here, this service model will be explained in more detail and, among others, compared to the PaaS approach: Which Windows Azure Cloud Architecture? PaaS or IaaS?

- A nice comparative graph is available in this blog article:
Windows Azure IaaS vs. PaaS vs. SaaS

After determining that the concept IaaS makes sense for part of one’s own environment, the issue of the SQL Server Systems configuration will be next. In the Azure Portal ready-made images are available that will facilitate access especially for starters.
- In fact, with only 7 clicks it is possible to set up a Windows Server including a licensed SQL Server when using a template from the gallery

Für den produktiven Einsatz von SQL Server muss man sich jedoch etwas mehr Mühe geben, denn die Standard-Vorlagen enthalten nur eine Daten-Disk, und auf der liegt das Betriebssystem. – Dort möchte man seinen SQL Server aus mehreren Gründen nicht betreiben.
Neben Datenintegrität ist das die IO-Performance.

Microsoft stellt daher auch sogenannte „optimized“ Images -für entweder OLTP- oder OLAP-Szenarien zur Verfügung (Im Screenshot rot umrahmt), welche direkt mit 15 weiteren Data Disks kommen, was dann insgesamt 16 macht.

However, for the productive application of SQL Server some more efforts are required, as the standard templates merely contain a data disc in which the operating systems is located. – Yet there are several reasons as to why one should not run one’s SQL Server here: data integrity and IO performance.

Therefore, Microsoft also provides so-called “optimized” images – for OLTP or OLAP scenarios – (highlighted by red frame in the screenshot) that immediately come with 15 more data discs making a total of 16.

1) Variante 1, der „traditionelle Ansatz“ ist also: mehrere Data Disks und eine Maschine mit entsprechender Unterstützung/CPU-Power.

Die in diesem Fall 15 Daten Disks (neben der OS Disk) werden in 2 Storage Pools zu je 12 bzw. 3 Disks für SQL-Daten und SQL-Logs vorkonfiguriert.

Die maximalen IOPS hängen auch von den zur Verfügung stehenden CPU-Cores ab. Lineare Performance-Steigerungen sollte man auch nicht erwarten.

1) Option 1, the “traditional approach” hence is: several data discs and a machine with corresponding support/CPU power.

The 15 data discs (additionally to the OS disc) in this case are pre-configured for SQL data and SQL logs in 2 storage pools of 12 and 3 discs each.

The maximum IOPS also depend on the available CPU cores. One should not expect linear performance increases anyway.

Das Problem hierbei: Man verliert dabei fast jegliche Flexibilität.
Und zwar hinsichtlich der Ausbaustufe (Performance) und damit letztlich auch in der Preisgestaltung.
Denn um die insgesamt 16 Data Disks zu verwenden, muss man mindestens eine der 8-Core VM-Größen betreiben (A4, A7, A8, A9, D4, D13, D14, G3, G4 und G5), durchgängig.

Lediglich nach oben kann man Skalieren.
- Wer mehr als 16 zusätzliche Datenträger benötigt, muss eine VM mit 16 bzw. 32 Cores (G-Serie) einsetzen und erhält dann die Möglichkeit bis zu 32 bzw. 64 Data Disks neben der OS Disk einzusetzen.
Nach unten ist man dann auf jeden Fall preislich festgelegt.

The problem here is: You lose almost any flexibility, i.e. in terms of configuration level (performance) and ultimately also in terms of pricing.

Because in order to use the total of 16 data discs it is necessary to consistently operate one of the 8-core VM sizes (A4, A7, A8, A9, D4, D13, D14, G3, G4 and G5). It is only possible to scale upwards.

- If you need more than 16 additional data carriers you will have to apply a VM with 16 or 32 cores (G-series), which will enable you to apply up to 32 or 64 data discs besides the OS disc.
In terms of pricing, this will definitely set the limit downwards.

Damit dürfte das Ziel, Kosten durch Cloud-basierte Systeme zu sparen, jedoch schwieriger zu erreichen sein.
Die große Stärke des Cloud-basierten Ansatzes ist es aber, möglichst genau nur dann, wenn man eine bestimmte Leistung (oder Dienst) benötigt, diese anzufordern & zu erhalten, und wenn man sie nicht benötigt, diese auch nicht nutzlos „aktiviert“ zu belassen. Denn man bezahlt ja, was man „abonniert“, was hier nicht unbedingt auch das ist, was man wirklich nutzt.

Unser ideales System sollte also maximal skalierbar sein, und zwar sowohl nach oben und nach unten.

This, however, makes it more difficult to reach the goal of saving costs through cloud-based systems.

Yet the great strength of the cloud-based approach is ideally only when requiring a specific performance (or service) to request and receive it, and when not needed, to not leave it idly “activated.” For you only pay for what you “subscribe” to, which in this case is not necessarily what you actually use.

Our ideal system, thus, should be maximally scalable, both upwards and downwards.

This will probably become clearer if you look at the charts with the current (status: 30 April 2015) virtual machines and their performance core sizes.

Zu sehen sind die Anzahl der dedizierten CPU-Cores, die Größe des Arbeitsspeichers, die Größe der Temp-Disk, und, ganz wichtig für die Skalierbarkeit: die Anzahl der maximal erlaubten Datenträger neben der OS-Disk selber.

Pro Datendisk erhält man bis zu 500 IOPS. Um mehr IOPS zu erhalten, benötigt man also mehr Data Disks – aber auch mehr CPU Cores.
Wenn man jedoch eine Maschine mit 16 Data Disks verwendet, kann man in Zeiten geringerer Auslastung kaum herunter-skalieren. Eine A2 beispielsweise für eine Art Minimal-Betrieb ist damit unerreichbar. Und wenn man noch mehr Data Disks benötigt um IO-Peaks abfangen zu können, schränkt man sich noch mehr ein und muss dauerhaft die teuersten Maschinen bezahlen.

You can see the number of dedicated CPU cores, the size of the working memory, the size of the temp disc, and, very important for the scalability: the number of the maximally permitted data carriers besides the OS disc itself.

Per data disc you get up to 500 IOPS. To receive more IOPS, thus, you need more data discs – but also more CPU cores. However, when using a machine with 16 data discs it will hardly be possible to scale downwards in times of low utilization rates. An A2, for example, will thus be unreachable for some kind of minimum operation. If you need more data discs to be able to accommodate IO peaks you will restrict yourself further and will have to continually pay for the most expensive machines.

Welche Alternativen gibt es? Wie kann man flexibel sein, um Kosten zu sparen, und gleichzeitig je nach Bedarf auf höhere Maschinen wechseln („Scale-Up“), und auf der anderen Seite nachts oder an Wochenenden seine Maschinen auf minimale CPU’s beschränkt („Scale-Down“).

Are there any alternatives? How to be flexible in order to save costs and at the same time switch to higher machines (“scale-up”) if necessary, and on the other hand restrict your machines to minimal CPUs during nighttime or on weekends (“scale-down”)?

2) Speichern der Data-Files direkt auf Azure Blob-Store

Der offensichtliche Vorteil ist hierbei, dass man keine Data-Disks benötigt – und die sind es, die die Skalierungsmöglichkeiten wesentlich beschränken. Anstelle der Data Disks werden die SQL Server Datenbankdateien direkt im Blob-Store gespeichert.

Die Datenbank-Erstellung kann dann so aussehen:

1) Saving data files directly on the Azure Blob Storage

The obvious advantage here is that data discs are not required – and these are what significantly limit scaling options. Instead of the data discs, the SQL Server database files are stored directly in the Blob storage.

The database creation can look something like this:

Diese Möglichkeit wird seit SQL Server 2014 unterstützt.
Hierbei erhält man ebenfalls pro File 500 IOPS, mit einem Limit von 20.000 je Storage Account, welches generell gilt.

Hier findet sich ein ausführliches Beispiel zur Einrichtung samt Code:
Create a SQL Server 2014 Database directly on Azure Blob storage with SQLXI

Der Nachteil bei dieser Variante ist in meinen Augen die Komplexität. Das Vorgehen mit Einrichtung der Shared Access Signature, die für den Zugriff auf den Blob-Container benötigt wird, ist nicht direkt trivial.

This option is supported since SQL Server 2014.
Here, too, you get 500 IOPS per file, with a general limit of 20.000 per storage account.

Here you can find a detailed example of the setup including a code:
Create a SQL Server 2014 Database directly on Azure Blob storage with SQLXI

The disadvantage of this option is, in my view, the complexity. The approach to creating the Shared Access Signature required for accessing the Blob container is not really trivial.

3) Speichern der Data-Files auf einer Azure Datei-Freigabe

Seit Mai letzten Jahres ist der Azure File-Service (Introducing Microsoft Azure File Service) als Vorschaufeature verfügbar.

Neben „echten“ Verzeichnissen unterstützt dieser Dienst auch Freigaben auf Basis von SMB 2.1.
Hier gibt es ein Maximum an 1000 IOPS pro Share. Das heißt ich benötige für dieselbe Menge an IOPS nur halb so viele Dateien wie für den Direkt-Zugriff auf Azure Blobs.
Wichtig ist, dass man zunächst das Preview-Feature für einen Storage-Account aktiviert hat.

3) Storing data files on an Azure File Share

Since May last year, the Azure file service (Introducing Microsoft Azure File Service) has been available as preview feature.

In addition to “real” directories, this service also supports releases on the basis of SMB 2.1.
Here we get a maximum of 1000 IOPS per share. I.e. for the same amount of IOPS only half as many files are required as for the direct access to Azure Blobs.
It is important to start by activating the preview feature for a storage account.

Danach erzeugt man per PowerShell die notwendigen Shares und verteilt seine Datenbank-Dateien darauf.

Next, you create the necessary shares per PowerShell and distribute your database files on them.

Auch hier gilt natürlich die Begrenzung auf die maximalen 20.000 IOPS je Storage Account. Aber der Zugriff ist in meinen Augen wesentlich einfacher.
Ein Nachteil dieser Variante ist, dass man dafür sorgen muss, dass der SQL Server Dienst erst startet, wenn die Freigaben über Netzwerk auch erreichbar sind.
Abseits von manchmal auftretenden Zugriffsproblemen, die sicherlich dem Preview-Stand geschuldet sind, ist diese Kombination in meinen Augen die am Einfachsten zu Administrierende, nachdem man sich einmal an einen automatisch gesteuerten verzögerten Dienst-Start gewöhnt hat.

Der Azure-File-Dienst wird zurzeit mit 50% Rabatt angeboten, und liegt damit rund 20% unter den Azure-Blob-Storage-Preisen.

A disadvantage of this option is that you have to make sure that the SQL Server service starts only when the shares are available via network.
Aside from occasionally occurring access problems that can probably be attributed to the preview status this combination, as I see it, is the easiest one to administrate – once you got used to the automatically controlled delayed service start. 

The Azure File service is currently offered with a 50% discount and is thus at around 20% below the Azure Blob storage prices.

Der Vorteil der beiden letzten Varianten liegt klar auf der Hand: man ist nicht an eine bestimmte Ausbaustufe des Systems gebunden, sondern kann zu bestimmten Zeiten seinen SQL Server auf einer Maschine mit weit mehr oder auch weit weniger CPU-Cores starten.

The advantage of the latter two options is evident: you are not bound to a particular configuration level of the system but you can start your SQL Server on a machine with far more or also far less CPU cores at certain times.

Ein Wort noch zum Transaktionsprotokoll:

Pro Datenbank gibt es nur eine Log-Datei (mehrere Log-Dateien würden sequentiell beschrieben werden und keinerlei Performance-Vorteile bringen). Dort bringen File-Shares direkt den Vorteil, anstelle von 500 IOPS 1000 IOPS zu liefern. Wenn das nicht ausreicht, bleibt leider nur der traditionelle Ansatz im Zusammenspiel mit Windows Server Storage Spaces: ein Striping aus mehreren Data-Disks für das Transaktionsprotokoll mit dem entsprechenden Skalierbarkeitsnachteil.

One final remark on the transaction log:

There is only one log file per database (several log files would be written to sequentially and not bring any performance advantages). There, the immediate benefit is that file shares deliver 1000 IOPS instead of 500 IOPS. If this is not sufficient, only the traditional approach combined with Windows Server Storage Spaces remains, unfortunately: striping of several data discs for the transaction log with the according scalability disadvantage.

Ich hoffe, ich konnte in diesem Artikel den für mich wichtigsten Vorteil des Cloud-basierten Ansatzes am Beispiel SQL Server etwas näherbringen. Sobald man sich einmal an das „Service-Konzept“ der Cloud gewöhnt hat, und traditionelle Denkmuster in der Form von „Ich benötige eine x-Core-Maschine“ hinter sich lassen kann, kann man durch das Kombinieren von verschiedenen Diensten, wie hier Virtuellen Maschinen und Dateidiensten, sehr kosten- und performance-effiziente Systeme bauen.

Und natürlich sind nicht immer IOPS das Maß der Dinge. Ich habe diese nur zur Vereinfachung über MB/sec gewählt und auch ohne auf die Request-Größe Rücksicht zu nehmen. Im Allgemeinen sind die Werte auf Basis von 4-K sequentiellen Lese-Requests zu verstehen. Das gilt aber für alle Speichermechanismen, die hier angesprochen wurden, und sollte daher zum Zwecke der Vergleichbarkeit ausreichen.

I hope this article made somewhat tangible what to me is the biggest advantage of the Cloud-based approach through the example of SQL Server.  As soon as you get used to the Cloud’s “service concept” and leave behind traditional thinking patterns like “I need an x-core machine” you can build very cost- and performance-efficient systems by combining different services, such as, as demonstrated above, virtual machines and file services.

Of course, IOPS are not always the ultimate performance indicator. I have chosen them over MB/sec for simplifying reasons alone and without taking into account the request-size. In general, the values are to be understood based on 4-K sequential reading requests. This applies to all storage mechanisms that have been addressed here and should therefore suffice for the purpose of comparability.

Wer Interesse hat, sich mit dem Thema noch mehr auseinanderzusetzen ist herzlich willkommen auf dem SQLSaturday Rheinland, einer 1-tägigen kostenfreien Konferenz für SQL Server am 13. Juni in Sankt Augustin.
Und am 12. Juni, also den Tag davor gibt es eine ebenso kostenfreie PreCon, „Hybrid IT Camp: Azure Szenarien & die eigene flexible Infrastruktur für jedermann“. (Short Link: http://bit.ly/sqlsat409hybridit), die ich zusammen mit Patrick Heyde von Microsoft (Blog/Twitter) durchführe.

Those who are interested in further dealing with this topic are welcome to join the free one-day SQL Server conference SQLSaturday Rheinland on 13 June in Sankt Augustin.

On 12 June, the day before, there will also be a free PreCon, Hybrid IT Camp: Azure Szenarien & die eigene flexible Infrastruktur für jedermann (“Azure scenarios & individual, flexible infrastructures for everybody”) (Short Link: http://bit.ly/sqlsat409hybridit), which I will be running with Patrick Heyde (Blog/Twitter) from Microsoft.

Hier noch eine Liste an weiterführenden Links:

• Einschränkungen für Azure-Abonnements und Dienste, Kontingente und Einschränkungen
• Preise für Azure-Speicher
• Create a SQL Server 2014 Database directly on Azure Blob storage with SQLXI
• Introducing Microsoft Azure File Service
• Verwenden des Azure-Dateispeichers
• Microsoft Azure Vorschaufeatures
• Wie skaliert man eine Azure SQL Datenbank on Demand und vollautomatisch
• Best Practices & Disaster Recovery for Storage Spaces and Pools in Azure
• New VM Images Optimized for Transactional and DW workloads in Azure VM Gallery

Below is a list for further reading:

• Azure Subscription and Service Limits, Quotas, and Constraints
• Azure Storage Pricing
• Create a SQL Server 2014 Database directly on Azure Blob storage with SQLXI
• Introducing Microsoft Azure File Service
• How to use Azure File storage with PowerShell and .NET
• Microsoft Azure Preview features
• Best Practices & Disaster Recovery for Storage Spaces and Pools in Azure
• New VM Images Optimized for Transactional and DW workloads in Azure VM Gallery

(DE)

Was für ein Jahr: nachdem ich bereits  3 SQLSaturdays (Dänemark, Niederlande, Deutschland) hinter mir habe, werde ich nun auch auf dem SQSaturday #258 (5. Okt.) in Istanbul sprechen.
Und nach meiner ersten PreCon dieses Jahr auf dem SQLSaturday in Deutschland, die ich zusammen mit Mladen Prajdić, zum Part “XEvents” gegeben habe, werde ich dieses mal einen ganzen Tag PreCon (4. Okt.) zum Thema “Performance Analyse & Tuning Techniken” geben!

(EN)

What a year: after already 3 SQLSaturdays (Denmark, Netherlands, Germany) behind me, I will now also speak at SQSaturday #258 (Oct. 5th) in Istanbul, Turkey.
And after my first PreCon this year at the SQLSaturday in Germany, which I was co-presenting together with Mladen Prajdić, on the part “XEvents”, I will now be giving a full day PreCon (Oct. 4th) on “Performance Analysis & Tuning Techniques”!

Ich freue mich wirklich sehr über das Thema und zugleich auch über den Austragungsort.
Istanbul ist für Geschichts- & Fotografie Enthusiasten wie mich ein absolutes Muss. (Meine Facebook Wand erwartet wieder tolle Bilder :)

Zurück zum Technischen: Hier ist die Vortrags-Beschreibung & Agenda:

Sei bereit für einen vollen Tag Abtauchen in SQL Server Performance Analyse.
Diese Session konzentriert sich auf Werkzeuge und Techniken und wie man häufige Probleme löst.
Wir starten auf Betriebssystem-Ebene mit PerfMon, und steigen dann weiter ein in SQL Server Wait Stats Analyse für Flaschenhalsanalyse. Wir verwenden verschiedene Werkzeuge wie SQL Trace & Profiler und den Nachfolger: Extended Events für detaillierte Analyse und sehen auch, welche anderen Tools von Codeplex zur Verfügung stehen.
Wir untersuchen den Plan Cache und Indexierung mithilfe von DMVs und steigen schließlich auch in Sperren und Parallelitätsprobleme ein.
Macht Euch auf viele Demos und einen Deep Dive in Kern-Konzepte von SQL Server gefasst.“

I am really excited about the topic and location at the same time. Istanbul is a must-see city for history- & photography enthusiasts like me. (My Facebook wall is awaiting great images :)

Back to the technical stuff. Here is the session description & agenda:

“Be ready for a full day of diving into SQL Server Performance Analysis.
This session is focussed on tools and techniques and how to resolve common problems.
We will start on Operating System level using Perfmon and advance into SQL Server Wait Stats analysis for identifying bottlenecks. We will use different tools like SQL Trace & Profiler and the successor: Extended Events for detailed analysis and see what other tools are available from codeplex. We will examine the Plan cache and Indexing using DMVs and finally get into locking & concurrency problems.
Expect lots of demos and a deep dive into core concepts of SQL Server.”

Enthaltene Themen:

• Performance Monitor für Server-Ebenen Performance Analyse
• Wait-Stats Methodik
• SQL Trace & Profiler bis Extended Events für Arbeitslast & Abfrage-Analyse
• Tempdb Performance Optimimierung
• Plan-Cache Analyse
• Index & Statistiken, Analyse & Tuning
• Sperren & Blockade Analyse / Parallelitätsprobleme

Included Topics:

• Performance Monitor for Server-Level Performance Analysis
• Wait-Stats Methology
• SQL Trace & Profiler to Extended Events for Workload & Query-Analysis
• Tempdb Performance Optimization
• Plan-Cache Analysis
• Index & Statistics, Analysis & Tuning
• Locking & Blocking Analysis / Concurrency problems

And hier ist der Link zur PreCon (4. Okt.) Registrierung: www.eventbrite.com/event/7619115981

Wer ein Wochenende in einer historischen Stadt voller Sehenswürdigkeiten mit deep-dive SQL Server Themen kombinieren möchte, ist gern willkommen :-)

And here is the link to the PreCon (4th of Oct.) registration:
www.eventbrite.com/event/7619115981

If you want to combine a week-end in a city of history and beauty, with some deep-dive SQL Server topics, come and join us :-)

Neben der PreCon werde ich auch einen Vortrag am Samstag (5. Okt) halten.

Thema: Sicherheit

Titel: "SQL Attack…ed” – SQL Server under attack."

Und auch zwei weitere Kollegen von der PASS Deutschland e.V. werden dabei sein: Tillmann Eitelberg und Oliver Engels.

Besides the PreCon I will also hold a presentation on Saturday (5th of Oct.).

Topic: Security

Title: "SQL Attack…ed” – SQL Server under attack."

And also two other colleagues from the German PASS will be there: Tillmann Eitelberg and Oliver Engels.