Tuning em Banco de Dados Data base Tuning

Autores

  • Ana Paula dos Santos Souza Centro Universitário de Volta Redonda, UniFOA
  • Bruno Fidelis Campos Centro Universitário de Volta Redonda, UniFOA
  • Carla Glênia Guedes Dias Centro Universitário de Volta Redonda, UniFOA
  • Michel Batista Alves Centro Universitário de Volta Redonda, UniFOA
  • Carlos Eduardo Costa Vieira Centro Universitário de Volta Redonda, UniFOA
  • Flávio Campos Carelli Centro Universitário de Volta Redonda, UniFOA
  • Luiz Fabiano Costa de Sá Centro Universitário de Volta Redonda, UniFOA

DOI:

https://doi.org/10.47385/cadunifoa.v4.n10.965

Palavras-chave:

Optimization Queries T-SQL Microsoft SQL Server 2005.

Resumo

Devido ao grande volume de dados que são gerados pelas Empresas que utilizam Sistemas de Informação, é fundamental o papel do Banco de Dados (BD). Geralmente os dados precisam ser acessados a todo instante, logo, a disponibilidade dos resultados nem sempre são satisfatórias. Nesse contexto, entra a questão do desempenho ao se obter informações de um BD e como otimizá-las. Muitos problemas de performance não estão relacionados a infraestrutura, sistemas operacionais ou mesmo ao hardware. Pode-se encontrar problemas de perda de performance dentro do próprio BD, sendo a consulta a principal causadora desses problemas. Ajustar e otimizar uma consulta e o próprio BD tornam-se fatores importantes, podendo-se ter um ganho de performance aceitável, visto que cada consulta é tratada de forma diferente, dependendo do Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). Este artigo avalia como melhorar o desempenho de consultas Transact-Structured Query Language (T-SQL) em um ambiente Microsoft SQL Server 2005, sugerindo possíveis alterações que possam levar a um ganho de performance considerável.

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Referências

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Publicado

27-03-2017

Como Citar

SOUZA, Ana Paula dos Santos; CAMPOS, Bruno Fidelis; DIAS, Carla Glênia Guedes; ALVES, Michel Batista; VIEIRA, Carlos Eduardo Costa; CARELLI, Flávio Campos; DE SÁ, Luiz Fabiano Costa. Tuning em Banco de Dados Data base Tuning. Cadernos UniFOA, Volta Redonda, v. 4, n. 10, p. 19–25, 2017. DOI: 10.47385/cadunifoa.v4.n10.965. Disponível em: https://unifoa.emnuvens.com.br/cadernos/article/view/965. Acesso em: 12 nov. 2024.

Edição

Seção

Tecnologia e Engenharias

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