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Azure Data Studio o SSMS: ¿cuál debo usar?

septiembre 23, 2021
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Azure Data Studio o SSMS: ¿cuál debo usar?

¿Azure Data Studio o SSMS? Por qué no Azure Data Studio Y SSMS? Comprueba cómo puedes sacar lo mejor de ambos mundos

Nikola Ilic

15 de junio de 2020·6 min de lectura

La pregunta del título ya se volvió extremadamente popular y se volverá cada vez más a medida que pase el tiempo. Desde que Microsoft hizo Azure Data Studio generalmente disponible en septiembre de 2018 e invirtiendo fuertemente en la mejora de esta herramienta mientras tanto, parece bueno Estudio de administración de SQL Server está destinado a entrar en una (merecida) jubilación …

Pero, ¿es así?

Como desarrollador de SQL, ¿quién escribe querIes en el día a día, intentaré hacer algunas observaciones basadas en lo que he descubierto hasta ahora, con especial énfasis en Azure Data Studio, ya que creo que la mayoría de nosotros estamos más que familiarizados con SSMS ya.

Azure Data Studio

Breve introducción antes de profundizar en algunas características interesantes del «chico nuevo en la cuadra». Cuando escuché el nombre de la nueva herramienta, no estaba planeando probarla profundamente, porque la parte «Azure» no despertó un interés especial en mí. Sin embargo, después de escuchar a Ben Weissman hablar en SQL Saturday Vienna este enero cuando explicó que la palabra «Azure» no significa necesariamente que necesite usar esta herramienta junto con la paleta de productos Azure, decidí probarla.

1*mjH5EY1hSbcF2ssJ7ceYNg

Entonces, mi primera impresión es: ¡Microsoft llamó a este IDE bastante engañoso! ¿Por qué llamarlo «Azure Data Studio“, ¿Cuándo conectarse a Azure es solo una de las opciones? También puede conectarse a la base de datos local de SQL Server, como anteriormente con SSMS, pero también puede conectarse a Big Data Clusters (la última característica de SQL Server, introducida en la edición 2019).

La principal ventaja de Azure Data Studio es su portabilidad: mientras que SSMS solo puede funcionar en la plataforma Windows, ADS también se puede ejecutar en Linux y macOS. Ese es un gran paso adelante y va en línea con la expansión general de Microsoft al mundo que no es Windows.

Otra gran diferencia con SSMS es que puede usar cuadernos y escribir scripts SQL, Python, Spark o Scala dentro de ellos. No puedo dar más detalles sobre esto ya que todavía no estoy usando esta función (soy un tipo tradicional de SQL), pero definitivamente brinda más flexibilidad para un uso más sofisticado, en comparación con SSMS.

Ok, basta con descripciones genéricas de las características y diferencias entre ADS y SSMS. Intentaré resaltar algunas características interesantes que Azure Data Studio ofrece:

# 1 Definiciones de objetos

Cuando escribo consultas, a menudo necesito verificar las definiciones de los objetos de la base de datos. Por ejemplo, para ver si el tipo de datos subyacente es DATETIME o DATETIME2. Por supuesto, eso se puede lograr en SSMS usando algunos complementos de terceros (por cierto, me gusta SSMS Boost), pero es bastante sencillo en ADS:

1*G0HlHA2XvwbNoKE69ckZUQ

Simplemente marque el objeto que desea verificar, haga clic con el botón derecho y, en Vistazo, seleccione Definición de vista previa. Inmediatamente verá la definición del objeto seleccionado:

1*3tJcCVv0SMUJZqcSvsYCZw

# 2 tema oscuro

Hasta donde yo sé, SSMS todavía carece de modo oscuro, y sé que muchos desarrolladores están deseando esto. ¡En ADS, el modo oscuro está ahí!

Ir a Archivo-> Preferencias-> Tema de color y elija el diseño que desee:

Se ve muy bien, ¿eh?

# 3 Visualice rápidamente los resultados de la consulta

Esto puede ser realmente útil y lo estoy usando mucho cuando trabajo con Azure Data Studio. Puede brindarle una breve descripción general de los datos devueltos por su consulta, para que pueda realizar un perfil de datos rápido de inmediato y verificar cuántos NULL hay, si hay algunos valores atípicos, etc.

1*e7tNRe0ItfUIKf323Gmk7g

Después de ejecutar esta consulta, puedo elegir un ícono de gráfico a la derecha y visualizar mis resultados de inmediato:

Además, como puede observar en la imagen de arriba, puedo definir todo el conjunto de parámetros y ajustar la apariencia visual de los resultados.

# 4 control de fuente

Azure Data Studio viene con un administrador de control de código fuente (SCM) de Git, por lo que el control de código fuente se convierte en una de las mayores ventajas en comparación con SSMS. Puede encontrar más detalles sobre cómo realizar el control de código fuente de su código en la documentación oficial de Azure Data Studio.

# 5 Exportación fácil a Excel / CSV / JSON

En muchos casos, debe proporcionar a sus usuarios resultados rápidos de las consultas. Ahora, no es necesario copiar / pegar los resultados de la consulta o utilizar algunos complementos externos para procesar estas solicitudes simples. ¡Con literalmente un clic, está listo para comenzar!

1* uoG pVP4qhnXKoUD1Ntng

En el lado derecho, simplemente elija si desea exportar sus resultados como CSV, Excel, JSON, XML o visualizarlos (como en el consejo anterior).

# 6 Insights / Dashboards personalizados

Este podría fácilmente ocupar el primer lugar, pero lo dejé intencionalmente para el final. ¡Imagine que puede tener todas las medidas relevantes en un solo lugar, como el número de consultas en ejecución, puntos muertos, fragmentación de índices, etc.!

Demostraré cómo puede crear un panel para la verificación de la fragmentación del índice, pero puede expandirlo fácilmente con consultas que pueda encontrar relevantes para su monitoreo.

SELECT st.index_id
,name AS indexName
,avg_fragmentation_in_percent AS frgPrct
,fragment_count AS frgCnt
, avg_fragment_size_in_pages AS frgPages
FROM sys.dm_db_index_physical_stats (DB_ID('StackOverflow2013'), NULL, NULL, NULL, NULL) AS st
INNER JOIN sys.indexes AS i ON st.object_id = i.object_id AND st.index_id = i.index_id
ORDER BY avg_fragmentation_in_percent DESC

Una vez que ejecuto esta consulta, selecciono el icono Gráfico a la derecha:

1*eHKX4nYUjpi6MgpN Sufog

Guardaré esta consulta en el escritorio (puede guardarla en la carpeta que desee). Luego, elijo el tipo de gráfico Tabla y hago clic en Crear información sobre el conjunto de resultados:

Una vez que haga esto, se generará el código JSON. Después de eso, vaya a la pestaña Ver, elija Command Palette y luego Preference: Open User Settings.

Buscar Dashboard.Database.Widgets y seleccione Editar en settings.json.

En la clave «dashboard.database.widgets», pegue el código JSON creado en uno de los pasos anteriores.

1*CXeqlsfhVHtOKduLU0OawQ

Guarde este archivo settings.json, navegue a la base de datos StackOverflow2013, haga clic derecho sobre él y elija Administrar. Como puede ver, nuestro widget recién creado está anclado a un tablero y podemos monitorear fácilmente lo que está sucediendo con la fragmentación de nuestros índices.

1*COg5T0CnGW93DcFJWVKowg

Puede crear varios widgets diferentes y anclarlos a un tablero, para obtener una descripción general rápida de las métricas clave para su base de datos.

Veredicto final

A pesar de ser una herramienta realmente asombrosa, Azure Data Studio todavía carece de algunas características clave para ser considerado un sustituto directo de SSMS. Eso es especialmente cierto para las tareas de DBA, donde SSMS como herramienta madura ofrece muchas más opciones.

1*LUSRHRW98dPR5ql88BNk9Q

Por lo que yo lo veo ambas herramientas llegaron para quedarse, ¡al menos durante algún tiempo en el futuro!

Microsoft actualiza constantemente Azure Data Studio y dedicaré artículos separados a algunas características agregadas recientemente, como trabajos del Agente SQL, o tareas más comunes, como el uso de planes de ejecución de consultas estimados y reales para ajustar sus consultas.

Honestamente, sigo usando SSMS con más frecuencia que ADS (tal vez solo porque estoy más acostumbrado a él), pero creo que todos los desarrolladores deberían probar al menos un Azure Data Studio.

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