Como Gerenciar Contas e Permissões em um Servidor SQL com Integração ao Active Directory e Microsoft Entra

Na configuração de servidores SQL, tanto locais quanto na nuvem, a gestão eficiente de contas e permissões é essencial para garantir a segurança e a integridade do sistema. Uma prática recomendada, especialmente em servidores que utilizam o Azure SQL, é a utilização de contas administrativas agrupadas, uma vez que isso elimina a necessidade de ajustes manuais nas permissões quando ocorrem mudanças na equipe. Quando configurado corretamente, o uso de um único grupo para administrar permissões em todos os bancos de dados facilita o gerenciamento de acessos, minimizando riscos de erro humano.

Embora o uso do Active Directory seja altamente recomendado para ambientes corporativos, é possível, embora não ideal, criar contas de usuário localmente em uma máquina Windows individual. Isso é feito sem a necessidade de um servidor de domínio centralizado, permitindo que as credenciais sejam verificadas localmente, em vez de depender de um servidor AD. No entanto, esse método de autenticação não é escalável e pode gerar problemas em ambientes de grande porte.

Em ambientes Azure, onde se utiliza o Microsoft Entra (anteriormente conhecido como Azure Active Directory), a integração com o SQL Server se dá por meio da criação de logins baseados nas identidades do Entra. Para isso, o administrador deve acessar o banco de dados mestre e utilizar o comando T-SQL CREATE LOGIN com a cláusula FROM EXTERNAL PROVIDER. Esse comando permite criar logins de usuários cujas credenciais estão associadas a um domínio externo, como o domínio Azure. Além disso, a criação de logins também pode ser feita para autenticação tradicional do SQL Server, com a definição de nome de usuário e senha.

Quando se fala em segurança no SQL Server, é fundamental compreender a distinção entre os principais tipos de identidade: logins e usuários. Um login é uma identidade de nível servidor, enquanto um usuário é uma identidade a nível de banco de dados. Para acessar um banco de dados, o login precisa estar associado a um usuário. Isso significa que o administrador deve, após criar o login, mapear esse login para um usuário dentro do banco de dados específico para conceder as permissões necessárias.

A criação de logins pode ser feita facilmente usando o comando T-SQL CREATE LOGIN, e os logins podem ser configurados tanto para autenticação do SQL Server quanto para usuários externos do Entra. Já no nível do banco de dados, a criação de um usuário é realizada através do comando CREATE USER. Este comando permite associar uma identidade de usuário ao login correspondente, proporcionando acesso ao banco de dados. Caso o login já exista, é possível criar um novo usuário a partir desse login.

Além das identidades de login e usuário, outra prática crucial no gerenciamento de permissões é o uso de papéis (roles). Papéis são identidades criadas para agrupar permissões, facilitando a administração e minimizando a complexidade de atribuição de permissões a usuários individuais. A criação de papéis no SQL Server pode ser feita através do comando CREATE ROLE, e as permissões são atribuídas a esses papéis com o comando GRANT. A partir daí, os usuários podem ser adicionados aos papéis para herdar as permissões associadas.

Os papéis podem ser de dois tipos: predefinidos e personalizados. Os papéis predefinidos no SQL Server, como db_datareader ou db_datawriter, já têm um conjunto específico de permissões associadas, como permitir leitura ou escrita em tabelas e visualizações. Os administradores também podem criar papéis personalizados para atender a necessidades específicas, usando os comandos CREATE ROLE e ALTER ROLE. Esses papéis personalizados permitem uma gestão de permissões ainda mais granular e ajustada às necessidades específicas do ambiente de trabalho.

Quando lidamos com ambientes de alta disponibilidade, como o SQL Server em instâncias gerenciadas ou em nuvem, a segurança deve ser uma prioridade. A configuração adequada das identidades de login, usuários e papéis, juntamente com o uso de autenticação robusta (como a do Entra ou Active Directory), assegura que apenas as pessoas certas tenham acesso aos dados críticos. É importante destacar que, enquanto a administração de permissões em bancos de dados pode parecer uma tarefa simples, ela envolve um conjunto de decisões estratégicas que impactam diretamente a segurança e a eficiência operacional do sistema.

Como Configurar e Monitorar o Query Store no SQL Server

O Query Store é uma ferramenta poderosa para gerenciar o desempenho de consultas em bancos de dados SQL, permitindo monitorar, controlar e ajustar a execução das consultas em tempo real. Sua configuração adequada é essencial para garantir que o sistema esteja funcionando de maneira eficiente, coletando dados úteis sobre a performance das consultas e ajudando na solução de problemas de lentidão.

Para ativar o Query Store em um banco de dados, é necessário executar um comando T-SQL específico. Caso o banco de dados esteja em uma instância do Azure SQL Database, vale ressaltar que o Query Store é ativado por padrão e não pode ser desativado. Quando um administrador tenta alterar essa configuração para OFF, um erro será gerado, indicando que essa operação não é permitida. Além disso, no SQL Server Management Studio (SSMS), a configuração do Modo de Operação retorna automaticamente para o modo de leitura e gravação após qualquer tentativa de alteração para leitura apenas ou nenhum.

Outro parâmetro importante é o Intervalo de Coleta de Estatísticas (Statistics Collection Interval), que define o tempo durante o qual as estatísticas das consultas são agregadas em uma única linha do Query Store. O valor padrão é 60 minutos, mas valores menores resultam em um volume maior de dados agregados.

A captura de consultas é controlada pelo parâmetro Query Store Capture Mode, que pode ser configurado para capturar todas as consultas (ALL), ou apenas aquelas que atendem a determinados critérios de frequência e consumo de recursos (AUTO). A configuração default é AUTO, o que significa que apenas as consultas mais relevantes serão registradas no Query Store, enquanto outras não serão capturadas, mas suas estatísticas de execução continuam sendo coletadas.

Uma vez configurado, o Query Store oferece ao administrador acesso a uma série de relatórios dentro do SSMS, permitindo um monitoramento detalhado da performance do banco de dados. Entre os relatórios disponíveis estão as Consultas Regressivas (queries com performance degradada), Consumo Geral de Recursos (gráficos sobre tempo de execução, contagem de execuções, tempo de CPU e leituras lógicas de I/O), Consultas com Planos Forçados (consultas para as quais um plano específico foi forçado por um administrador) e Consultas com Alta Variação (consultas que apresentam maior variação no uso de recursos, o que pode indicar problemas de desempenho).

Além disso, o Query Store pode ser usado para monitorar e identificar sessões que causam bloqueios. O bloqueio de transações ocorre quando uma transação tenta acessar dados que estão sendo modificados por outra transação. Em geral, os bloqueios são curtos e não causam problemas significativos, mas, em algumas situações, podem se tornar prolongados e prejudicar a performance do banco de dados. O uso inadequado de transações longas ou mal projetadas pode ser um fator importante para esses bloqueios. Nesses casos, a análise das estatísticas de bloqueio geradas pelo Query Store ajuda a identificar e corrigir a causa dos bloqueios, prevenindo que eles se tornem um problema sério.

Como o Ajuste Automático de Índices Pode Otimizar a Performance em Bancos de Dados SQL

O uso de índices em bancos de dados relacionais, como o SQL Server, desempenha um papel fundamental na otimização do desempenho de consultas. Entretanto, a presença de índices inadequados ou desnecessários pode, paradoxalmente, degradar o desempenho do sistema. No contexto do Azure SQL Database, o recurso de Ajuste Automático (Automatic Tuning) foi desenvolvido para lidar com essa questão de maneira eficiente e sem intervenção manual constante.

Quando o Ajuste Automático está ativado, ele utiliza suas próprias recomendações para identificar quando um índice específico está prejudicando a performance do banco de dados. Caso isso aconteça, o sistema pode excluir automaticamente esse índice. Se a remoção de um índice resultar em uma piora no desempenho, o SQL re-criará o índice automaticamente, buscando sempre a solução que proporcione o melhor equilíbrio entre eficiência e uso de recursos. Este processo é especialmente vantajoso em ambientes com alto volume de dados e consultas complexas, onde a intervenção manual se tornaria demasiada trabalhosa.

O recurso de Ajuste Automático tem configurações padrão em que a opção FORCE PLAN é ativada, garantindo que o plano de execução de uma consulta seja mantido de forma consistente, mesmo diante de mudanças no banco de dados. Por outro lado, as opções CREATE INDEX e DROP INDEX permanecem desativadas por padrão. Administradores podem configurar cada uma dessas opções individualmente, permitindo personalizar o comportamento do Ajuste Automático de acordo com as necessidades específicas de cada servidor ou banco de dados.

No entanto, a criação ou remoção de índices não é uma solução mágica que resolve todos os problemas de desempenho. A eficácia de cada índice deve ser avaliada com cuidado, levando em consideração o impacto no uso dos recursos, como I/O e armazenamento. A criação excessiva de índices pode, de fato, sobrecarregar o sistema e resultar em um uso ineficiente dos recursos. Portanto, antes de aplicar uma recomendação para criar ou excluir um índice, é essencial realizar testes em um ambiente controlado, preferencialmente fora do ambiente de produção.

Além disso, é importante que os administradores se concentrem nas consultas que consomem mais recursos ao identificar problemas de desempenho. Uma consulta pode não ser a mais longa em termos de execução, mas se for executada milhares de vezes ao dia, até mesmo uma melhoria marginal em seu desempenho pode ter um impacto significativo na performance global do banco de dados. Em muitos casos, o problema pode ser a própria estrutura da consulta: operações baseadas em conjuntos (set-based) tendem a ser mais eficientes do que aquelas baseadas em linhas (row-based), que podem consumir mais recursos, especialmente quando lidam com grandes volumes de dados.

Outro aspecto importante a ser considerado é o uso de hints nas consultas. Os hints são parâmetros que podem ser adicionados às instruções T-SQL (como SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE) para influenciar o plano de execução escolhido pelo otimizador de consultas. Embora os hints possam ser úteis em casos específicos, eles devem ser usados com cautela. Adicionar hints a uma consulta pode restringir o otimizador de ajustar o plano conforme as mudanças nas condições do banco de dados ou nas atualizações do servidor, o que pode gerar problemas em longo prazo.

É também fundamental que o administrador realize a análise de planos de execução. O Query Store oferece um histórico das consultas executadas, incluindo os planos utilizados e as estatísticas de execução. Isso permite que os administradores revelem os planos mais eficientes e identifiquem eventuais gargalos na execução de consultas. Existem três tipos principais de planos de execução que podem ser analisados: o plano estimado, o plano real (que inclui informações da execução de consultas reais) e as estatísticas ao vivo, que mostram a execução em tempo real.

Embora o Ajuste Automático ofereça uma solução prática para otimização de índices, ele não deve ser considerado como uma resposta definitiva para todos os problemas de performance. Uma análise contínua e a adaptação das estratégias de otimização, com base no comportamento real das consultas e no uso dos recursos, são essenciais para garantir que o banco de dados opere de maneira eficiente e escalável.

Além disso, é essencial que os administradores mantenham uma prática regular de auditoria de índices e consultas. Nem todas as recomendações de ajuste automático serão sempre benéficas para o contexto específico de uma empresa. Cada banco de dados tem características únicas que exigem uma abordagem personalizada, onde o monitoramento constante das métricas de desempenho e a revisão dos planos de execução podem evitar o uso excessivo de recursos e melhorar a resposta das consultas de maneira significativa.