Microsoft SQL Server *

Посвящается тем, кому надоело писать один и тот же SELECT в SSMS

Настраиваем горячие клавиши для сниппетов.

Почему при росте объемов базы 1С все становится медленней, даже если все индексы правильно сделаны? В статье на простом примере с регистром сведений показана причина и как этого избежать. Кто виноват больше 1С или MS SQL решать Вам :)

По белой книге Адаптация Алексеев Денис делается последнее поколение приставок RyBox. С Романом Душкиным мы работаем над тем, что мы обретём Сильное Бессмертие благодаря внедрению Метода тотального контроля (МТК -8) отличающийся от МТК 6 и 7 наличием показателя УЦД(уникальность цифрового двойника).
Метод тотального контроля (МТК6):

I. Наблюдение как система выполняет операции

II. Тестирование и постоянное обновление

III.Определение тенденций развития

IV.Детальный анализ данных на выходе

V. Написание отчёта о результатах

VI.Завершающий диалог с системой

VII. Тестирование

(МТК ЭиО)

Анализ теста Сотрудника

Обновление ИОТ/(база знаний)

Определение тенденций развития Руководителем

Детальный анализ Ментором работы Сотрудника

Написание отчёта о результатах

Завершающий диалог с Сотрудником

Тестирование подготовки Сотрудника Отделом Качества

Э- эксперт
О- обучающийся
ИОТ - индивидуальная образовательная траектория

И так резюмируем какие МТК кого контролируют
Метод Тотального Контроля 6 - Роботы
Метод Тотального Контроля 7 - Люди
Метод Тотального Контроля 8 - Цифровые Двойники
Метод Тотального Контроля 9 - Клоны
Благодаря Клонам мы приближаемся к Сильному бессмертию

МТК Х - волшебники.

В продолжение статей Приключения при настройке сервисов машинного обучения в MS SQL Server 2019 и Используем R lang в SQL Server разбираемся как работать с Python в сервисам машинного обучения. С Python ситуация несколько лучше, чем с R, так как достаточно много предустановленных библиотек и версия Python не так сильно отстает от актуальной, как в случае с R.

Для работы с Python крайне важно писать код без отступов, что достаточно нетривиально, так как код вы пишите в SQL строке.

Для разбора примеров используется созданная в статье про R база данных с датасетом из соревнования Kaggle Титаник.

Оператор UNPIVOT по смыслу противоположен оператору PIVOT. Как было описано в предыдущей статье, оператор PIVOT преобразует нормализованную таблицу в таблицу, у которой столбцами являются значения в исходной таблице. Оператор UNPIVOT берет сводную таблицу и преобразует ее обратно к нормализованной форме с одной строкой на запись данных, используя в результате имена столбцов в качестве значений.

Workaround свидетельствует о невозможности решить проблему "правильным путем" и вызывает чувство стыда. Но практика показывает, что способность решать проблемы через workaround является порой единственным способом решить проблему в разумное время. А победителей, как говорят, не судят, так почему бы создавать workaround по науке?

В продолжение предыдущей статьи поговорим о том, как использовать SQL Server Machine Learning Services. В этой статье приведены варианты использования на языке R. 

Для чего должна быть установлена R 4.2.1(https://cran.r-project.org/src/base/R-4/) 

Также нам потребуется пакет randomForest, его можно установить в студии (меню) Пакеты -> Установить пакет .Если же у вас тоже windows и это не будет работать как и у меня, скачивайте пакет c CRAN и выбирайте Пакеты -> Установить пакеты из локальных файлов, а затем скаченный архив. 

Некоторые пакеты требуют установки всех зависимостей, поэтому лучше устранить ошибки загрузки пакетов, если они у вас есть. Список ошибок и пути их решения описаны в блоге у Алексея Селезнева.

Для знакомства с возможностями SQL Server в машинном обучении используется датасет с пассажирами Титаника с Kaggle

Всем привет.

На текущем месте работы, в один момент, мне пришлось экстренно разобраться с печатью этикеток на принтеры Zebra. Так как информации в сети(особенно на русском) оказалось не так много, я как добросовестный программист обратился к документации. В этой статье хотелось бы сделать выжимку, для таких же счастливчиков как я, о том, что такое язык ZPL, как с ним работать и с чем я столкнулся в процессе своих познаний.

По материалам статьи Craig Freedman: PIVOT Query Plans

В предыдущей статье был дан обзор оператора PIVOT. В этой статье рассмотрим планы запросов при использовании оператора PIVOT. Как мы далее увидим, SQL Server создаёт простой план запроса, который, по сути, представляет собой вариацию плана с агрегацией.

Механизм общих реквизитов разделителей 1С создает излишнюю\негативную нагрузку на структуру базы данных, но еще больше проблем доставляет при использовании временных таблиц.

В настоящей статье описывается процесс параллельного выполнения операций над объектами базы данных Microsoft SQL Server (таблицы, индексы и т.д.) с использованием инструментария Powershell. Наиболее часто используемый сценарий - обслуживание таблиц в базе, но возможно исполнение любых ваших запросов в параллельном режиме. Если для вас это интересно, то...

В статье описано, как настроить сервисы машинного обучения для R и Python. Несмотря на большой опыт в IT, сразу у меня не работает примерно ничего. Поэтому будут ссылки на то, что делать, если сразу не завелось. В итоге я поставила новый экземпляр с сервисами машинного обучения, которые, наконец! заработали. 

Недавно нам прилетело большое тестовое задание от Тиньков-Банка на должность аналитика данных. Там очень много задач, но сегодня мы разберем несколько — остановимся на мелочах и обратим внимание на тонкие моменты.

И, конечно, попишем SQL-запросы!

Удаление архивных данных из базы это непростая задача как в 1С так и для любой базы данных. В статье изложены различные способы решения задачи, включая самый эффективный для 1С

Entity Framework — это удобный фреймворк для работы .NET-приложения с базой данных. По сути, это такая удобная абстракция над БД, которая сама пишет за разработчика оптимальные (ну, почти) SQL-запросы прямо из высокоуровневых LINQ-конструкций. Одной из киллер-фич фреймворка является возможность относительно легко сменить СУБД приложения на какую-нибудь другую. Предположим, разочаровались вы в MySQL или, наоборот, хотите сменить MSSQL на что-то менее дорогое — пожалуйста, EF как абстракция над СУБД в теории может это предоставить, так сказать, by design.

Проблема в том, что в мире бизнес-разработки СУБД меняют лишь по очень большой нужде, а потому редко кто уже сталкивался с данной фичей EF на практике, но вот мне такая возможность выпала. Поэтому я решил написать небольшой гайд, как это выглядит в реальности, чтобы у вас была возможность оценить применимость данной фичи, если вдруг это понадобится.

По материалам статьи Craig Freedman: The PIVOT Operator.

Несколько статей будут посвящены тому как в SQL Server реализован оператор PIVOT и UNPIVOT. Начнем с оператора PIVOT. Оператор PIVOT берет нормализованную таблицу и преобразует ее в другой вид, в котором столбцы результирующей таблицы получаются из значений исходной таблицы. Например, предположим, что мы хотим хранить данные о суммарной выручке от продаж за год по каждому из сотрудников. Для этих целей можно создать следующую таблицу:

Продолжение статьи 1С + MS SQL против Матрицы виртуализации о методах анализа производительности 1С + MS SQL в виртуальной среде. Заключительная развязка оказалась одновременно неожиданной и банальной в духе современной эпохи.

В продолжение своей предыдущей статьи по архивации БД MSSQL и негативному отклику в связи с отсутствием возможности архивации логов транзакций, работаю я теперь в компании, где понадобилось автоматизировать этот момент для баз в том числе с полной моделью восстановления.

Скрип работает универсально для баз с различной моделью восстановления, в начале скрипта добавлены настройки для относительно гибкого формирования расписания. Скрипт можно поставить с SQL Agent и удобным интервалом (у меня, например, 1 раз час), первый запуск в сутках будет проверять, надо создавать или нет полную или разностную копию сегодня и далее в течении дня для БД с полной моделью восстановления будут создаваться бэкапы лога журнала транзакций.

Виртуализация в облака стала модным трендом. Однако если вы захотите поместить нагруженную систему в облако - Вас ожидает много разочарований. В статье на реальном примере показано, что Вас ожидает под облаками. Пример приведен для связки MS SQL + 1C но такие же эффекты могут быть и в других приложениях.