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SQL Server: Performance Tuning für Entwickler

Inhalte

  • Tag 1: 1. Speicherarchitektur und Datenspeicherung
    • SQLOS, Buffer Pool und Memory Grants im Überblick
    • Aufbau von Data-Pages und Data-Rows
    • Daten in Heap- und Index-Strukturen
    • Auswirkungen von Datenmanipulation auf die Struktur
    • Praxis-Übung: Den physischen Aufbau einer Tabelle und den Buffer-Pool-Zustand untersuchen.
  • 2. Indizes verstehen und verwalten
    • Gruppierte und nicht gruppierte Indizes
    • Abdeckende Indizes und eingeschlossene Spalten
    • Fragmentierung, Füllfaktor und Wartung
    • Fehlende und ungenutzte Indizes erkennen
    • Gefilterte Indizes und berechnete Spalten
    • Praxis-Übung: Für eine langsame Abfrage einen passenden Index entwerfen und prüfen.
  • 3. Der Abfrage-Optimierer, Pläne und Statistiken
    • Aufgabe und Arbeitsweise des Optimierers
    • Geschätzte und tatsächliche Ausführungspläne lesen
    • Wichtige Operatoren, Kosten und Warnungen
    • Wie der Optimierer Statistiken nutzt
    • Cardinality Estimator und veraltete Statistiken als Falle
    • Praxis-Übung: Einen Ausführungsplan analysieren und den Einfluss aktueller Statistiken zeigen.
  • 4. JOIN-Typen und Parallelität
    • Nested Loop, Merge Join und Hash Join
    • Wann der Optimierer welchen JOIN wählt
    • Parallelität in Abfragen und ihre Stellhebel
    • Spills und Speicherprobleme erkennen
    • Praxis-Übung: Eine Abfrage über die JOIN-Strategie und MAXDOP beeinflussen und vergleichen.
  • Tag 2: 5. Statement-Tuning und Rewriting
    • Abfragen umschreiben für bessere Pläne
    • Suchbare Prädikate und das Vermeiden von Funktionen auf Spalten
    • Mengenbasiert statt zeilenweise: Cursor refaktorieren
    • Query- und Plan-Hints bewusst einsetzen
    • Praxis-Übung: Eine ineffiziente Abfrage umschreiben und die Verbesserung messen.
  • 6. Indizierungsstrategien und temporäre Objekte
    • Indizierungsstrategien für OLTP und Analyse
    • Temporäre Tabellen und Tabellenvariablen richtig nutzen
    • Bulk Load und Synchronisation von Datenquellen
    • Wartbare Indizierung über die Zeit
    • Praxis-Übung: Eine Lade- und Abfragelast mit passender Indizierung beschleunigen.
  • 7. Plan-Cache, Kompilierung und Parametrierung
    • Plan-Cache und Object-Caches verstehen
    • Auto-Parametrierung und erzwungene Parametrierung
    • Kompilierung, Rekompilierung und Plan-Wiederverwendung
    • Parameter-Sniffing als Performance-Falle
    • Praxis-Übung: Parameter-Sniffing reproduzieren und die Auswirkung im Plan-Cache zeigen.
  • 8. Query Store und Query Store Hints
    • Query Store als zentrales Diagnose-Instrument
    • Performance-Regressionen erkennen
    • Query Store Hints ohne Code-Änderung setzen
    • Custom Capture Mode für die gezielte Erfassung
    • Praxis-Übung: Eine regressierte Abfrage im Query Store finden und mit einem Hint stabilisieren.
  • Tag 3: 9. Transaktionen, Sperren und Deadlocks
    • Transaktionen und ihre Isolationsstufen
    • Lock-Typen, Modi, Granularität und Dauer
    • Blocking analysieren und auflösen
    • Deadlocks erkennen und vermeiden
    • Row-Versionierung und Snapshot-Isolation
    • Praxis-Übung: Ein Deadlock-Szenario nachstellen und gezielt beheben.
  • 10. Optimized Locking und Nebenläufigkeit
    • Optimized Locking und seine Wirkung auf Sperren (2025)
    • Weniger Blocking und Deadlocks im Alltag
    • Auswirkungen auf das Anwendungsdesign
    • Accelerated Database Recovery und kurze Rollbacks
    • Praxis-Übung: Eine Nebenläufigkeitslast mit und ohne Optimized Locking vergleichen.
  • 11. Engine-Features: IQP, OPPO und moderne Datentypen
    • Das kumulative IQP-Feature-Set: Memory Grant, DOP und CE Feedback
    • Batch Mode on Rowstore
    • OPPO als Nachfolger der Parameter Sensitive Plan Optimization (2025)
    • Columnstore-Indizes für analytische Lasten, In-Memory OLTP als Hinweis
    • Nativer JSON-Typ mit Indizes und native reguläre Ausdrücke und ihre Performance (2025)
    • Praxis-Übung: IQP- und OPPO-Effekte vergleichen und eine JSON-Abfrage über den nativen Typ beschleunigen.
  • 12. KI-gestütztes Tuning, Monitoring und Peer-Review
    • Extended Events für die Abfrage-Diagnose
    • Copilot in SSMS für das Umschreiben und Optimieren von Abfragen (2025)
    • KI-Vorschläge kritisch prüfen und absichern
    • Praxis-Übung (Peer-Review): Die Abfrage-Optimierung einer anderen teilnehmenden Person gegen Plan, Index und Messung prüfen und die Rückmeldungen einarbeiten.
LernzieleDas Seminar hat die Vermittlung von Kenntnissen der internen Optimierung zum Ziel. Zielgruppen
  • Entwickelnde, die T-SQL-Abfragen und Datenzugriffe optimieren
  • Datenbankentwickler mit Verantwortung für Performance
  • Anwendungsentwickler, die SQL-lastige Komponenten verantworten
  • Erfahrene Datenbankfachkräfte, die auf den 2025-Tuning-Stack umsteigen
Voraussetzungen: Die Teilnehmenden bringen gute Kenntnisse in SQL Server oder einem anderen relationalen System und sicheres T-SQL mit. Ein Grundverständnis von Ausführungsplänen ist hilfreich; Erfahrung mit datenintensiven Anwendungen erleichtert den Einstieg.
  • Tag 1: 1. Speicherarchitektur und Datenspeicherung
    • SQLOS, Buffer Pool und Memory Grants im Überblick
    • Aufbau von Data-Pages und Data-Rows
    • Daten in Heap- und Index-Strukturen
    • Auswirkungen von Datenmanipu...
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Datum Dauer Preis
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23.11.2026 - 26.11.2026 28 h 28 h Details Details Jetzt buchen
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SG-Seminar-Nr.: 9258132

Anbieter-Seminar-Nr.: 1361

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