SQL

ประวัติศาสตร์ DATA เรียนรู้อดีต สู่โลกอนาคต

ประวัติศาสตร์ DATA เรียนรู้อดีต สู่โลกอนาคต

ข้อมูลคือน้ำมันใหม่ของโลกดิจิทัล แต่ก่อนจะมาถึงยุคนี้ เราผ่านอะไรมาบ้าง? ย้อนรอยประวัติศาสตร์ของข้อมูลกับผู้เชี่ยวชาญที่อยู่ในวงการมากว่า 20 ปี เพื่อเข้าใจทิศทางอนาคตของวงการ Data ในยุค AI
Performance Tuning ตัวอย่างในการ Query แบบ Best Practice ใน SQL Server

Performance Tuning ตัวอย่างในการ Query แบบ Best Practice ใน SQL Server

Performance Tuning ตัวอย่างในการ Query แบบ Best Practice ใน SQL Server เป็นการทำ Performance Tuning ในคำสั่ง Query คือวิธีที่จำเป็นในการปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูล ซึ่งสามารถช่วยให้ฐานข้อมูลสามารถจัดการกับข้อมูลได้มากขึ้น รวดเร็วขึ้น และทรัพยากรที่ใช้น้อยลง เราจะพิจารณาเกี่ยวกับทิศทางทั่วไปและ Best Practice สำหรับการปรับปรุง Performance ของการ Query ในฐานข้อมูล
DAX Time Intelligence ประโยชน์ และตัวอย่างการใช้งาน

DAX Time Intelligence ประโยชน์ และตัวอย่างการใช้งาน

Time Intelligence DAX ใน Power BI เป็นบทความที่จะนำเสนอวิธีการใช้งาน DAX เพื่อทำ Time Intelligence และการวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูลเชิงเวลาใน Power BI ให้กับผู้ใช้งาน ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับผู้ใช้งานที่ต้องการวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูลเชิงเวลา เช่น ข้อมูลการขาย การใช้ทรัพยากร หรือการติดตามความสำเร็จของโครงการ เป็นต้น
มีอะไรใหม่ใน Microsoft SQL Server 2022

มีอะไรใหม่ใน Microsoft SQL Server 2022

มีอะไรใหม่ใน Microsoft SQL Server 2022 ในด้าน HA, DR, ETL, SynapseLink, Governance, Ledger, Performance
พัฒนาการณ์ของ Query Store

พัฒนาการของ Query Store

ตั้งแต่ได้เขียนบทความ “รู้จัก Query Store บน SQL Server 2016” เอาไว้ก่อนหน้านี้ แล้วได้เว้นช่วงไปพอสมควร ปัจจุบัน Microsoft SQL Server ใกล้จะออกเวอร์ชั่น 2019 ในเร็ววันนี้ มาดูกันว่า Query Store เปลี่ยนไปจากเดิมมากแค่ไหนกัน
Dimensional Model ของ Ralph Kimball

รู้จักกับโครงสร้างข้อมูล แบบ Dimensional Model

Microsoft ได้ออกแบบผลิตภัณฑ์ Microsoft SQL Server Integration Service ให้สามารถสกัดข้อมูลจากหลายแหล่งหลายโครงสร้าง (schema) แล้วมีเครื่องไม้เครื่องมือในการแปลงข้อมูลเหล่านั้นไปสู่โครงสร้าง (schema) แบบ Dimensional Model ของ Ralph Kimball ผู้อ่านสามารถติดตามหนังสือในเครือ Kimball Group ได้จาก http://www.kimballgroup.com
Microsoft SQL Server กับการจัดการ Data Warehouse และ Data Model

การสร้าง Data Model ด้วย Microsoft SQL Server Analysis Service และการเรียกใช้

Microsoft SQL Server Analysis Service เป็นผลิตภัณฑ์สำหรับจัดการ Data Model ระดับ Enterprise ซึ่งแบ่งได้เป็น 2 ประเภทดังนี้ - Multidimensional Data Model ซึ่งเป็น โครงสร้างข้อมูลแบบ OLAP (cubes, dimensions, measures) - Tabular Data Model ซึ่งเป็น โครงสร้างข้อมูลแบบ Relational (model, tables, columns)
Microsoft SQL Server กับการจัดการ Data Warehouse และ Data Model

การสร้าง Data Model บน Power BI เองไม่ผ่าน Microsoft SQL Server Analysis Service

หากเราไม่พึ่งพา Microsoft SQL Server Analysis Service ในการเตรียม Data Model ไว้ล่วงหน้า Power BI มีความสามารถในการสร้าง และใช้งาน Data Model บนตัวของมันเอง เพราะถูกออกแบบให้เป็นเครื่องมือแบบ Self Service(ชงเอง กินเอง)
Microsoft SQL Server 2017 Datasheet ( 1 )

Microsoft SQL Server 2017 Datasheet ( 1 )

ปัจจุบัน Microsoft SQL Server 2017 สามารถติดตั้งได้บน หลายแพลตฟอร์ม ไม่ว่าจะเป็น Microsoft Windows เดิมหรือระบบปฏิบัติการ Linux ( มี Package ไม่ว่าจะมาจากตระกูล Redhat หรือ Debian อีกทั้งยังสามารถติดตั้งผ่าน Repositories ของแต่ละค่ายได้อีกด้วย)