تعریف و جایگاه موضوع

تابع مدیریتی sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats شمارنده‌های عملیاتی Rowgroup مانند تعداد اسکن، قفل، انتظار و فعالیت‌های مرتبط را با فیلتر شناسه‌های پایگاه داده، شیء، ایندکس و پارتیشن ارائه می‌کند.

این قابلیت را باید در کنار مفاهیم sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats، database_id، object_id و index_id تحلیل کرد. تصمیم درست تنها با مشاهده یک Query سریع حاصل نمی‌شود؛ بلکه نرخ رشد داده، الگوی DML، نحوه بارگذاری، محدودیت منابع و زمان نگه‌داری نیز باید وارد مدل تصمیم شوند.

چرا این موضوع مهم است؟

در جداول تحلیلی بزرگ، تفاوت میان طراحی درست و اجرای صرف یک دستور می‌تواند به اختلاف قابل‌توجه در IO، CPU و زمان پاسخ منجر شود. DMV عملیاتی Rowgroup وقتی ارزش واقعی ایجاد می‌کند که با هدف کسب‌وکار، الگوی Query و ظرفیت زیرساخت هماهنگ باشد.

• تحلیل عملیات
• تشخیص Wait
• مقایسه پارتیشن
• پایش Scan
• عیب‌یابی نگه‌داری

به همین دلیل لازم است معیار موفقیت پیش از پیاده‌سازی تعریف شود. برای نمونه می‌توان زمان گزارش ماهانه، تعداد Rowgroupهای کم‌حجم، درصد ردیف‌های حذف‌شده، حجم Log یا تعداد Segmentهای خوانده‌شده را به‌عنوان شاخص پایه ثبت کرد.

نحو، اجزا و پارامترهای اصلی

نحو پایه زیر نقطه شروع است. نام شیء، Schema، پارتیشن و گزینه‌ها باید با محیط واقعی جایگزین شوند. در رشته‌های فارسی SQL از پیشوند N استفاده شده تا داده یونیکد درست ذخیره شود.

SELECT * FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(), NULL, NULL, NULL);

اجزای کلیدی

نوع خروجی بسته به موضوع ممکن است یک ساختار ایندکس، Plan اجرایی، مجموعه Rowgroup، شمارنده DMV یا مقدار عددی باشد. همیشه خروجی را با Metadata و Plan واقعی تأیید کنید؛ پیام موفقیت دستور به‌تنهایی نشان‌دهنده بهبود نیست.

فرایند تصمیم‌گیری و پیاده‌سازی

1. Workload اصلی را مشخص کنید و Queryهای پرتکرار مرتبط با DMV عملیاتی Rowgroup را از Query Store یا مانیتورینگ استخراج کنید.
2. وضعیت فعلی database_id و object_id را ثبت کنید تا خط پایه قابل مقایسه باشد.
3. Syntax را در محیط آزمایشی اجرا کنید و اثر آن را روی نمونه‌برداری Delta و فیلتر دقیق بسنجید.
4. سناریوهای بارگذاری، حذف، به‌روزرسانی، گزارش‌گیری و بازیابی خطا را جداگانه آزمایش کنید.
5. پس از تأیید، اجرای Production را با پنجره تغییر، Rollback Plan و گزارش کنترلی انجام دهید.

این روش مرحله‌ای مانع آن می‌شود که یک بهبود محلی، هزینه پنهان در ETL یا عملیات تراکنشی ایجاد کند. همچنین مستندسازی خروجی‌های قبل و بعد، تصمیم‌های نگه‌داری آینده را قابل دفاع می‌سازد.

۱۰ مثال عملی از ساده تا حرفه‌ای

USE tempdb;
    DROP TABLE IF EXISTS dbo.FactSalesDemo;
    CREATE TABLE dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID bigint NOT NULL,
        OrderDate date NOT NULL,
        CustomerID int NOT NULL,
        ProductID int NOT NULL,
        Quantity smallint NULL,
        Amount decimal(18,2) NULL
    );

    INSERT INTO dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID, OrderDate, CustomerID, ProductID, Quantity, Amount
    )
    SELECT TOP (25000)
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)),
        DATEADD(day, -ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 730, CONVERT(date, '20260727')),
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 5000,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 800,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 12,
        CONVERT(decimal(18,2), 10 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 50000 / 10.0)
    FROM sys.all_objects AS a
    CROSS JOIN sys.all_objects AS b;

    CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_FactSalesDemo
    ON dbo.FactSalesDemo;

    SELECT * FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(), NULL, NULL, NULL);

USE tempdb;
    DROP TABLE IF EXISTS dbo.FactSalesDemo;
    CREATE TABLE dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID bigint NOT NULL,
        OrderDate date NOT NULL,
        CustomerID int NOT NULL,
        ProductID int NOT NULL,
        Quantity smallint NULL,
        Amount decimal(18,2) NULL
    );

    INSERT INTO dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID, OrderDate, CustomerID, ProductID, Quantity, Amount
    )
    SELECT TOP (25000)
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)),
        DATEADD(day, -ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 730, CONVERT(date, '20260727')),
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 5000,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 800,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 12,
        CONVERT(decimal(18,2), 10 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 50000 / 10.0)
    FROM sys.all_objects AS a
    CROSS JOIN sys.all_objects AS b;

    CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_FactSalesDemo
    ON dbo.FactSalesDemo;

    SELECT object_id,index_id,partition_number,row_group_id,scan_count FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(),OBJECT_ID(N'dbo.FactSalesDemo'),NULL,NULL);

USE tempdb;
    DROP TABLE IF EXISTS dbo.FactSalesDemo;
    CREATE TABLE dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID bigint NOT NULL,
        OrderDate date NOT NULL,
        CustomerID int NOT NULL,
        ProductID int NOT NULL,
        Quantity smallint NULL,
        Amount decimal(18,2) NULL
    );

    INSERT INTO dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID, OrderDate, CustomerID, ProductID, Quantity, Amount
    )
    SELECT TOP (25000)
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)),
        DATEADD(day, -ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 730, CONVERT(date, '20260727')),
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 5000,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 800,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 12,
        CONVERT(decimal(18,2), 10 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 50000 / 10.0)
    FROM sys.all_objects AS a
    CROSS JOIN sys.all_objects AS b;

    CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_FactSalesDemo
    ON dbo.FactSalesDemo;

    SELECT object_id,index_id,SUM(scan_count) AS scans FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(),NULL,NULL,NULL) GROUP BY object_id,index_id;

USE tempdb;
    DROP TABLE IF EXISTS dbo.FactSalesDemo;
    CREATE TABLE dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID bigint NOT NULL,
        OrderDate date NOT NULL,
        CustomerID int NOT NULL,
        ProductID int NOT NULL,
        Quantity smallint NULL,
        Amount decimal(18,2) NULL
    );

    INSERT INTO dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID, OrderDate, CustomerID, ProductID, Quantity, Amount
    )
    SELECT TOP (25000)
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)),
        DATEADD(day, -ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 730, CONVERT(date, '20260727')),
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 5000,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 800,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 12,
        CONVERT(decimal(18,2), 10 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 50000 / 10.0)
    FROM sys.all_objects AS a
    CROSS JOIN sys.all_objects AS b;

    CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_FactSalesDemo
    ON dbo.FactSalesDemo;

    SELECT TOP (20) * FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(),NULL,NULL,NULL) ORDER BY scan_count DESC;

USE tempdb;
    DROP TABLE IF EXISTS dbo.FactSalesDemo;
    CREATE TABLE dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID bigint NOT NULL,
        OrderDate date NOT NULL,
        CustomerID int NOT NULL,
        ProductID int NOT NULL,
        Quantity smallint NULL,
        Amount decimal(18,2) NULL
    );

    INSERT INTO dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID, OrderDate, CustomerID, ProductID, Quantity, Amount
    )
    SELECT TOP (25000)
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)),
        DATEADD(day, -ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 730, CONVERT(date, '20260727')),
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 5000,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 800,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 12,
        CONVERT(decimal(18,2), 10 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 50000 / 10.0)
    FROM sys.all_objects AS a
    CROSS JOIN sys.all_objects AS b;

    CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_FactSalesDemo
    ON dbo.FactSalesDemo;

    SELECT partition_number,SUM(scan_count) AS scans FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(),OBJECT_ID(N'dbo.FactSalesDemo'),NULL,NULL) GROUP BY partition_number;

USE tempdb;
    DROP TABLE IF EXISTS dbo.FactSalesDemo;
    CREATE TABLE dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID bigint NOT NULL,
        OrderDate date NOT NULL,
        CustomerID int NOT NULL,
        ProductID int NOT NULL,
        Quantity smallint NULL,
        Amount decimal(18,2) NULL
    );

    INSERT INTO dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID, OrderDate, CustomerID, ProductID, Quantity, Amount
    )
    SELECT TOP (25000)
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)),
        DATEADD(day, -ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 730, CONVERT(date, '20260727')),
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 5000,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 800,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 12,
        CONVERT(decimal(18,2), 10 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 50000 / 10.0)
    FROM sys.all_objects AS a
    CROSS JOIN sys.all_objects AS b;

    CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_FactSalesDemo
    ON dbo.FactSalesDemo;

    SELECT object_id,index_id,row_group_id,scan_count FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(),NULL,NULL,NULL) WHERE scan_count>0;

USE tempdb;
    DROP TABLE IF EXISTS dbo.FactSalesDemo;
    CREATE TABLE dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID bigint NOT NULL,
        OrderDate date NOT NULL,
        CustomerID int NOT NULL,
        ProductID int NOT NULL,
        Quantity smallint NULL,
        Amount decimal(18,2) NULL
    );

    INSERT INTO dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID, OrderDate, CustomerID, ProductID, Quantity, Amount
    )
    SELECT TOP (25000)
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)),
        DATEADD(day, -ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 730, CONVERT(date, '20260727')),
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 5000,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 800,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 12,
        CONVERT(decimal(18,2), 10 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 50000 / 10.0)
    FROM sys.all_objects AS a
    CROSS JOIN sys.all_objects AS b;

    CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_FactSalesDemo
    ON dbo.FactSalesDemo;

    SELECT GETDATE() AS sample_time,* FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(),OBJECT_ID(N'dbo.FactSalesDemo'),NULL,NULL);

USE tempdb;
    DROP TABLE IF EXISTS dbo.FactSalesDemo;
    CREATE TABLE dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID bigint NOT NULL,
        OrderDate date NOT NULL,
        CustomerID int NOT NULL,
        ProductID int NOT NULL,
        Quantity smallint NULL,
        Amount decimal(18,2) NULL
    );

    INSERT INTO dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID, OrderDate, CustomerID, ProductID, Quantity, Amount
    )
    SELECT TOP (25000)
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)),
        DATEADD(day, -ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 730, CONVERT(date, '20260727')),
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 5000,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 800,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 12,
        CONVERT(decimal(18,2), 10 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 50000 / 10.0)
    FROM sys.all_objects AS a
    CROSS JOIN sys.all_objects AS b;

    CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_FactSalesDemo
    ON dbo.FactSalesDemo;

    SELECT o.name,i.name,s.scan_count FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(),NULL,NULL,NULL) s JOIN sys.objects o ON s.object_id=o.object_id JOIN sys.indexes i ON s.object_id=i.object_id AND s.index_id=i.index_id;

USE tempdb;
    DROP TABLE IF EXISTS dbo.FactSalesDemo;
    CREATE TABLE dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID bigint NOT NULL,
        OrderDate date NOT NULL,
        CustomerID int NOT NULL,
        ProductID int NOT NULL,
        Quantity smallint NULL,
        Amount decimal(18,2) NULL
    );

    INSERT INTO dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID, OrderDate, CustomerID, ProductID, Quantity, Amount
    )
    SELECT TOP (25000)
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)),
        DATEADD(day, -ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 730, CONVERT(date, '20260727')),
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 5000,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 800,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 12,
        CONVERT(decimal(18,2), 10 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 50000 / 10.0)
    FROM sys.all_objects AS a
    CROSS JOIN sys.all_objects AS b;

    CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_FactSalesDemo
    ON dbo.FactSalesDemo;

    SELECT SUM(scan_count) AS total_scans FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(),NULL,NULL,NULL);

USE tempdb;
    DROP TABLE IF EXISTS dbo.FactSalesDemo;
    CREATE TABLE dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID bigint NOT NULL,
        OrderDate date NOT NULL,
        CustomerID int NOT NULL,
        ProductID int NOT NULL,
        Quantity smallint NULL,
        Amount decimal(18,2) NULL
    );

    INSERT INTO dbo.FactSalesDemo
    (
        SaleID, OrderDate, CustomerID, ProductID, Quantity, Amount
    )
    SELECT TOP (25000)
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)),
        DATEADD(day, -ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 730, CONVERT(date, '20260727')),
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 5000,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 800,
        1 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 12,
        CONVERT(decimal(18,2), 10 + ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 50000 / 10.0)
    FROM sys.all_objects AS a
    CROSS JOIN sys.all_objects AS b;

    CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_FactSalesDemo
    ON dbo.FactSalesDemo;

    SELECT * FROM sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats(DB_ID(),OBJECT_ID(N'dbo.FactSalesDemo'),1,1);

خطاهای رایج

خطاهای زیر در پروژه‌های واقعی مرتبط با Related DMVs: sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats دیده می‌شوند. شدت هر خطا به حجم داده و نسخه SQL Server وابسته است، اما اصل کنترل برای همه محیط‌ها یکسان است.

• فرض ماندگاری دائمی Counters
• جمع‌زدن بدون Delta زمانی
• نادیده گرفتن NULL wildcard
• پرس‌وجوی سراسری بی‌دلیل
• تفسیر Lock بدون Context

ملاحظات کارایی و پایش

برای ارزیابی DMV عملیاتی Rowgroup حداقل پنج محور باید هم‌زمان دیده شود: نمونه‌برداری Delta, فیلتر دقیق, هم‌بستگی با Wait Stats, هزینه جمع‌آوری, Query Store. اندازه‌گیری تنها زمان اجرا ممکن است نتیجه گمراه‌کننده بدهد، زیرا Cache گرم، Parallelism، Memory Grant و بار هم‌زمان روی نتیجه اثر دارند.

یک Snapshot منفرد برای تصمیم بلندمدت کافی نیست. داده پایش را در چند بازه کاری، پس از ETL و در ساعات اوج جمع‌آوری کنید تا روند واقعی مشخص شود.

بهترین روش‌ها

• دو Snapshot مقایسه کنید
• شناسه‌ها را محدود کنید
• همراه با فیزیکی تحلیل کنید
• زمان جمع‌آوری را ثبت کنید
• مجوزها را مستند کنید

Best Practice به‌معنای اجرای یک نسخه ثابت برای همه سرورها نیست. باید توصیه‌ها را با اندازه داده، Edition، Compatibility Level، معماری HA/DR و محدودیت پنجره نگه‌داری تطبیق داد.

پرسش‌های متداول

DMV عملیاتی Rowgroup دقیقاً چه مشکلی را حل می‌کند؟

تابع مدیریتی sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats شمارنده‌های عملیاتی Rowgroup مانند تعداد اسکن، قفل، انتظار و فعالیت‌های مرتبط را با فیلتر شناسه‌های پایگاه داده، شیء، ایندکس و پارتیشن ارائه می‌کند. انتخاب آن باید براساس نوع بارکاری و معیارهای قابل اندازه‌گیری انجام شود.

برای شروع یادگیری Related DMVs: sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats چه پیش‌نیازی لازم است؟

آشنایی با Execution Plan، ایندکس‌ها و دستورات پایه T-SQL کافی است. سپس باید مفاهیم database_id و object_id را روی یک پایگاه داده آزمایشی مشاهده کنید.

آیا DMV عملیاتی Rowgroup برای همه پروژه‌های تجاری مناسب است؟

خیر. سودمندی آن به حجم داده، نسبت خواندن به نوشتن، SLA گزارش‌ها و هزینه نگه‌داری وابسته است. ارزیابی فنی یا مشاوره SQL Server پیش از استقرار می‌تواند از هزینه‌های بازطراحی جلوگیری کند.

هزینه پیاده‌سازی DMV عملیاتی Rowgroup چگونه برآورد می‌شود؟

برآورد باید شامل تحلیل Workload، طراحی آزمایش، زمان مهاجرت، پایش پس از اجرا و آموزش تیم باشد. اندازه جدول و حساسیت توقف سرویس نیز روی زمان انجام پروژه اثر مستقیم دارد.

تفاوت DMV عملیاتی Rowgroup با یک ایندکس یا روش عمومی چیست؟

روش عمومی معمولاً فقط ساختار یا دستور را می‌بیند، اما این موضوع روی sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats، index_id و رفتار واقعی موتور تمرکز دارد. مقایسه باید با Plan، IO، CPU و مدت اجرا انجام شود.

چه زمانی برای اجرای پروژه یا دریافت خدمات مرتبط با Related DMVs: sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats مناسب است؟

هنگامی که گزارش‌ها کند شده‌اند، رشد داده سریع است یا نگه‌داری فعلی نتیجه قابل پیش‌بینی ندارد، بررسی تخصصی ارزشمند است. بهتر است ابتدا Snapshot فنی و معیار موفقیت تعیین شود.

رایج‌ترین خطا در استفاده از DMV عملیاتی Rowgroup چیست؟

یکی از خطاهای پرتکرار «فرض ماندگاری دائمی Counters» است. خطای دیگر تصمیم‌گیری بدون مقایسه قبل و بعد و بدون توجه به نسخه SQL Server است.

DMV عملیاتی Rowgroup چه اثری بر Performance دارد؟

اثر اصلی از مسیر نمونه‌برداری Delta، فیلتر دقیق و هم‌بستگی با Wait Stats دیده می‌شود. نتیجه می‌تواند بسیار مثبت یا در Workload نامناسب منفی باشد، بنابراین تست کنترل‌شده ضروری است.

بهترین روش عملی برای DMV عملیاتی Rowgroup چیست؟

از یک محیط آزمایشی مشابه Production شروع کنید، دو Snapshot مقایسه کنید و شناسه‌ها را محدود کنید را اجرا کنید و معیارها را در Query Store یا سامانه پایش ثبت نمایید.

سازگاری Related DMVs: sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats با نسخه‌های SQL Server چگونه است؟

این DMF در SQL Server 2016 و نسخه‌های بعدی ارائه شده و شمارنده‌ها از زمان راه‌اندازی/ایجاد ساختار ممکن است ریست شوند. پیش از انتشار در Production، Syntax و گزینه‌های قابل پشتیبانی را روی همان Edition، Version و Compatibility Level بررسی کنید.

سؤالات مصاحبه

پاسخ مناسب به پرسش‌های زیر باید علاوه بر تعریف، شامل سناریو، Trade-off، معیار اندازه‌گیری و نمونه T-SQL باشد.

1. تفاوت sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats و database_id را با یک سناریوی واقعی توضیح دهید.
2. برای سنجش اثر Related DMVs: sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats چه شاخص‌هایی را قبل و بعد ثبت می‌کنید؟
3. در چه شرایطی «فرض ماندگاری دائمی Counters» باعث افت کارایی می‌شود؟
4. چگونه با استفاده از object_id و index_id مشکل را عیب‌یابی می‌کنید؟
5. در طراحی یک Job سازمانی برای DMV عملیاتی Rowgroup چه کنترل خطا و Rollback در نظر می‌گیرید؟
6. چرا توصیه «دو Snapshot مقایسه کنید» برای محیط Production مهم است؟

چک‌لیست نهایی

1. نسخه و Compatibility Level برای Related DMVs: sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats کنترل شد.
2. خط پایه IO، CPU، Duration و فضای مصرفی ثبت شد.
3. Query و Syntax در محیط آزمایشی اجرا شد.
4. اثرات DML و ETL جداگانه سنجیده شد.
5. خروجی DMV یا Metadata پس از اجرا بررسی شد.
6. Rollback Plan و ظرفیت Log مشخص شد.
7. گزارش مقایسه قبل و بعد ذخیره شد.
8. Job یا رویه نگه‌داری دارای شرط و کنترل خطا است.