Nowe szkolenie z optymalizacji SQL Server z AI – wydajniejsze bazy i szybsze zapytania

Poznaj nowe szkolenie z optymalizacji SQL Server z AI – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Kurs Optymalizacja SQL Server z użyciem narzędzi AI to propozycja dla osób, które na co dzień pracują z bazami danych i chcą szybciej diagnozować problemy z wydajnością zapytań oraz stabilnością środowiska. Szkolenie będzie szczególnie przydatne administratorom baz danych, developerom SQL i specjalistom odpowiedzialnym za utrzymanie systemów opartych na SQL Server. Kurs pomaga uporządkować pracę z indeksami, planami zapytań, statystykami i monitorowaniem wydajności, a jednocześnie pokazuje, jak wykorzystać AI do sprawniejszej analizy i utrzymania. To ważny temat dla zespołów, które chcą ograniczać przestoje, skracać czas reakcji na problemy i lepiej przygotować się na nowe możliwości SQL Server 2025.

Dlaczego optymalizacja SQL Server i wykorzystanie AI stały się ważne w pracy z danymi

Optymalizacja SQL Server przestała być zadaniem wykonywanym tylko wtedy, gdy system zaczyna działać zbyt wolno. Przy rosnącej liczbie danych i coraz większych oczekiwaniach wobec szybkości analiz liczy się umiejętność stałego kontrolowania wydajności, trafnej interpretacji planów zapytań oraz rozsądnego wykorzystania AI do diagnozy i utrzymania środowiska.

• Dobrze dobrane indeksy, takie jak klastrowy, nieklastrowy, filtrujący czy pokrywający, realnie skracają czas wykonywania zapytań i zmniejszają obciążenie serwera.
• Znajomość sterty i sposobu przechowywania danych pomaga lepiej rozumieć, skąd biorą się problemy z odczytem i zapisem w tabelach.
• Regularne utrzymywanie indeksów ma dziś duże znaczenie, bo fragmentacja, brakujące indeksy i nieużywane indeksy szybko przekładają się na spadek wydajności.
• Wykorzystanie AI w utrzymaniu indeksów ułatwia szybsze wychwytywanie obszarów wymagających uwagi i wspiera bardziej powtarzalną analizę.
• Umiejętność czytania planów zapytań pozwala szybciej znaleźć kosztowne operatory, zrozumieć kluczowe właściwości planów i trafniej wskazać źródło problemu.
• Tematy takie jak Intelligent Query Processing, Parameter Sniffing czy praca z Query Cache Plan są ważne, bo wpływają bezpośrednio na stabilność i przewidywalność działania zapytań.
• Poprawna praca ze statystykami, ich tworzeniem, aktualizacją i utrzymaniem, ma kluczowy wpływ na decyzje optymalizatora i jakość wykonywania zapytań.
• Zrozumienie działania Cardinality Estimator pomaga ograniczać błędne założenia co do liczby wierszy i lepiej interpretować zachowanie silnika bazy danych.
• Monitorowanie wydajności z użyciem Activity Monitor, Query Store oraz kluczowych Dynamic Managment Views daje szybszy dostęp do faktów zamiast zgadywania przyczyn spowolnień.
• Nowe obszary, takie jak wektoryzacja w SQL Server 2025, Embeddings oraz praca z metrykami wektorowymi, pokazują, że kompetencje bazodanowe coraz częściej łączą się z narzędziami AI, w tym Hugging Face i Open AI.

Korzyści z nauki na praktycznych przykładach optymalizacji wydajności baz danych

Nauka na realnych przypadkach daje największą wartość wtedy, gdy od razu widać, skąd bierze się problem wydajności i jak go rozwiązać w SQL Server. W Kurs Optymalizacja SQL Server z użyciem narzędzi AI uczestnik nie zostaje z samą teorią, ale pracuje na przykładach, które pomagają szybciej zrozumieć zależności między indeksami, planami zapytań, statystykami i monitorowaniem środowiska.

• Łatwiej zrozumiesz, kiedy użyć indeksu klastrowego, nieklastrowego, filtrującego lub pokrywającego oraz jak ich dobór wpływa na czas wykonania zapytań.
• Na praktycznych ćwiczeniach szybciej nauczysz się rozpoznawać fragmentację, brakujące indeksy i indeksy nieużywane, dzięki czemu łatwiej przełożysz wiedzę na codzienne utrzymanie baz danych.
• Praca z rzeczywistymi planami zapytań pomaga lepiej interpretować operatory, kluczowe właściwości planów, Query Cache Plan oraz problemy takie jak Parameter Sniffing.
• Ćwiczenia pokazują, jak Intelligent Query Processing i poprawna analiza planu mogą skrócić czas diagnozy problemu zamiast zgadywania przyczyn spadku wydajności.
• Na konkretnych scenariuszach biznesowych zobaczysz, jak tworzenie i aktualizacja statystyk oraz praca z Cardinality Estimator wpływają na decyzje optymalizatora.
• Uczysz się korzystać z Query Store, Activity Monitor i kluczowych Dynamic Managment Views w taki sposób, aby szybciej wykrywać wąskie gardła i reagować na zmiany obciążenia.
• Ważną korzyścią jest też praktyczne wykorzystanie AI do utrzymania indeksów i analizy wydajności, co pomaga uporządkować pracę i ograniczyć ręczne, powtarzalne działania.
• Kurs pokazuje również nowe możliwości związane z wektorami w SQL Server 2025, w tym pracę z embeddings, metrykami odczytu oraz integracją z Hugging Face i Open AI, dzięki czemu łatwiej zrozumieć nowoczesne zastosowania bazy danych w projektach opartych na AI.

Program szkolenia – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

1.Wprowadzenie do indeksów

• sterta,
• klastrowy,
• nieklastrowy,
• indeks filtrujący,
• indeks pokrywający.

2.Utrzymywanie indeksów

• fagmentacja,
• brakujące indeksy,
• nieużywane indeksy,
• wykorzystanie AI w utrzymaniu indeksów.

3.Plan zapytań

• kluczowe właściwości planów,
• operatory,
• Intelligent Query Processing,
• Parameter Sniffing,
• wykorzystanie Query Cache Plan.

4.Statystyki

• tworzenie statystyk,
• aktualizacja i utrzymanie,
• praca z Cardinality Estimator.

5.Monitorowanie wydajności

• Activity Monitor,
• Query Store,
• kluczowe Dynamic Managment Views.

6.Wektoryzacja – SQL Server 2025

• wprowadzenie do typu wektorowego,
• Embeddings – listy wektorowe,
• praca z wektorami i użycie metryk do ich odczytywania,
• wykorzystanie Hugging Face i Open AI z wektorami.

Zapisy na szkolenie z optymalizacji SQL Server z AI – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

04-05 mar

16 godzin lekcyjnych

6400 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

18-19 mar

16 godzin lekcyjnych

6400 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

22-23 mar

16 godzin lekcyjnych

6400 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

01-02 kwi

16 godzin lekcyjnych

6400 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

15-16 kwi

16 godzin lekcyjnych

6400 zł netto + VAT

Zapisz się

Praktyczne zastosowanie wiedzy po szkoleniu w analizie wydajności i usprawnianiu zapytań

Po ukończeniu Kurs Optymalizacja SQL Server z użyciem narzędzi AI uczestnik może od razu wykorzystać zdobytą wiedzę w codziennej analizie wydajności, diagnozowaniu problemów i usprawnianiu zapytań. To umiejętności przydatne zarówno przy pracy reaktywnej, gdy trzeba szybko znaleźć przyczynę spowolnienia, jak i przy planowym doskonaleniu działania bazy.

• sprawniej dobierze i oceni indeksy, rozróżniając indeksy klastrowe, nieklastrowe, filtrujące i pokrywające oraz ich wpływ na czas wykonania zapytań
• będzie umieć rozpoznawać problemy z utrzymaniem indeksów, takie jak fragmentacja, brakujące indeksy i indeksy nieużywane, a także lepiej wykorzysta AI do ich przeglądu i porządkowania
• samodzielnie przeanalizuje plan zapytania, odczyta kluczowe właściwości i operatory oraz szybciej wychwyci zjawiska związane z Parameter Sniffing i Query Cache Plan
• lepiej wykorzysta mechanizmy Intelligent Query Processing do oceny, dlaczego to samo zapytanie może działać inaczej w różnych warunkach
• zadba o statystyki, ich tworzenie, aktualizację i utrzymanie, dzięki czemu łatwiej oceni wpływ Cardinality Estimator na wybór planu wykonania
• sprawniej poprowadzi monitorowanie wydajności z użyciem Activity Monitor, Query Store oraz kluczowych Dynamic Managment Views, co ułatwi szybsze namierzanie wąskich gardeł
• wykorzysta nowe możliwości związane z wektorami w SQL Server 2025, w tym pracę z embeddings, metrykami odczytu oraz integracją z Hugging Face i Open AI w scenariuszach opartych na danych

Najczęstsze błędy w optymalizacji SQL Server i jak szkolenie pomaga ich unikać

W optymalizacji SQL Server częstym problemem nie jest brak narzędzi, ale działanie na skróty. W efekcie poprawki są pozorne, a wydajność bazy nadal spada przy większym obciążeniu. Kurs Optymalizacja SQL Server z użyciem narzędzi AI porządkuje ten obszar i pokazuje, jak unikać typowych błędów podczas analizy indeksów, planów zapytań, statystyk oraz monitorowania pracy serwera.

• Dobieranie indeksów bez zrozumienia różnic między stertą, indeksem klastrowym i nieklastrowym. Szkolenie wyjaśnia, kiedy dany typ ma sens oraz jak korzystać z indeksów filtrujących i pokrywających.
• Tworzenie zbyt wielu indeksów lub pozostawianie indeksów nieużywanych. Uczestnik uczy się oceniać brakujące indeksy, wykrywać nadmiar oraz planować utrzymanie z uwzględnieniem fragmentacji.
• Pomijanie regularnej kontroli stanu indeksów. Kurs pokazuje, jak wykorzystać AI w utrzymaniu indeksów i szybciej wskazywać obszary wymagające reakcji.
• Analiza wolnych zapytań bez czytania planu wykonania. Podczas szkolenia omawiane są kluczowe właściwości planów, najważniejsze operatory oraz praktyczne znaczenie Intelligent Query Processing.
• Błędna diagnoza problemów związanych z Parameter Sniffing. Uczestnik poznaje, jak rozpoznawać ten problem i jak korzystać z Query Cache Plan przy analizie zachowania zapytań.
• Ignorowanie statystyk lub ich przypadkowa aktualizacja. Kurs porządkuje zasady tworzenia, aktualizacji i utrzymania statystyk oraz pokazuje wpływ Cardinality Estimator na wybór planu.
• Opieranie się wyłącznie na intuicji zamiast na danych z monitoringu. Szkolenie uczy pracy z Activity Monitor, Query Store oraz kluczowymi Dynamic Managment Views.
• Brak przygotowania do nowych funkcji związanych z wektorami w SQL Server 2025. Kurs wprowadza do typu wektorowego, embeddings i pracy z metrykami oraz pokazuje praktyczny kontekst użycia Hugging Face i Open AI z wektorami.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukończeniu Kurs Optymalizacja SQL Server z użyciem narzędzi AI uczestnik potrafi samodzielnie analizować wydajność bazy, wskazywać wąskie gardła i dobierać działania optymalizacyjne do konkretnego problemu. To kurs, po którym łatwiej przejść od ogólnych obserwacji do świadomej pracy z indeksami, planami zapytań, statystykami i narzędziami monitorującymi.

• samodzielnie rozpoznać, kiedy warto użyć indeksu klastrowego, nieklastrowego, filtrującego lub pokrywającego
• ocenić stan indeksów i podejmować decyzje związane z fragmentacją, brakującymi indeksami oraz indeksami nieużywanymi
• wykorzystać AI do wsparcia utrzymania indeksów i szybszego przygotowywania rekomendacji optymalizacyjnych
• czytać plan zapytania, rozumieć kluczowe właściwości planów i interpretować najważniejsze operatory
• diagnozować problemy związane z Parameter Sniffing, Query Cache Plan oraz mechanizmami Intelligent Query Processing
• tworzyć i aktualizować statystyki oraz lepiej oceniać ich wpływ na Cardinality Estimator
• monitorować wydajność za pomocą Activity Monitor, Query Store i kluczowych Dynamic Managment Views
• sprawniej optymalizować zapytania tak, aby skracać czas ich wykonania i poprawiać stabilność działania bazy
• rozumieć podstawy pracy z wektorami w SQL Server 2025, w tym embeddings i metryki używane do ich odczytu
• łączyć pracę z danymi wektorowymi z narzędziami takimi jak Hugging Face i Open AI w praktycznych scenariuszach