SQL Server Internals : In-Memory Oltp : A l'intérieur du moteur Hekaton de SQL Server 2016

SQL Server Internals : In-Memory Oltp : A l'intérieur du moteur Hekaton de SQL Server 2016 (Kalen Delaney)

Titre original :

SQL Server Internals: In-Memory Oltp: Inside the SQL Server 2016 Hekaton Engine

Contenu du livre :

Le moteur SQL Server 2016 In-Memory OLTP (alias Hekaton) est conçu pour exploiter des téraoctets de mémoire disponible et un grand nombre de cœurs de traitement. Il nous permet de travailler avec des tables et des index optimisés pour la mémoire, et des procédures stockées compilées nativement, en plus des tables et des index basés sur le disque, et des procédures stockées T-SQL, que SQL Server a toujours fournis.

Les données en mémoire d'Hekaton sont accessibles, de manière transparente, en utilisant des interfaces familières telles que T-SQL et SSMS, mais le comportement interne et les capacités d'Hekaton sont très différents de ceux du moteur relationnel standard. Tout ce que vous saviez sur la façon dont votre serveur SQL stocke et accède aux données est différent dans Hekaton. Tout ce que vous saviez sur la gestion de plusieurs processus concurrents doit être reconsidéré.

Dans ce livre, Kalen Delaney explique comment fonctionne le nouveau moteur OLTP en mémoire, comment il stocke et manipule les données, et comment, même avec toutes les données stockées en mémoire et sans verrouillage, il peut encore garantir les propriétés ACID de toutes les transactions.

Kalen travaille avec SQL Server depuis 1987, se spécialisant dans l'optimisation des performances des requêtes et dans les aspects internes de SQL Server. Les connaissances sur Hekaton qu'elle apporte dans ce livre vous aideront à migrer des tables ou des bases de données existantes vers Hekaton, et à obtenir de vos applications SQL Server des performances supérieures à ce que vous auriez pu imaginer.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781910035207
Auteur :
Éditeur :
Reliure :Broché
Année de publication :2017
Nombre de pages :204

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)