اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسلط بر موتور پردازشی VertiPaq: راهکارهای عملی برای افزایش سرعت و کارایی مدل‌های داده در Power BI و SQL Server

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر موتور پردازشی VertiPaq: راهکارهای عملی برای افزایش سرعت و کارایی مدل‌های داده در Power BI و SQL Server

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کسب‌وکار

موضوع میانی: بهینه‌سازی پایگاه‌های داده تحلیلی و مدل‌سازی داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی معماری موتور پردازشی VertiPaq در مدل‌های داده
• 2. ساختار ذخیره‌سازی ستونی در موتور VertiPaq
• 3. تفاوت‌های کلیدی مدل‌های مبتنی بر حافظه و دیسک
• 4. نحوه عملکرد الگوریتم‌های فشرده‌سازی در VertiPaq
• 5. تحلیل ساختار Dictionary Encoding و کاربرد آن
• 6. بهینه‌سازی حافظه از طریق تکنیک Value Encoding
• 7. شناسایی و حذف داده‌های زائد در ستون‌ها
• 8. تأثیر Cardinality بر عملکرد مدل‌های تحلیلی
• 9. مدیریت روابط بین جداول در موتور VertiPaq
• 10. بهینه‌سازی مدل‌سازی داده برای کاهش حجم حافظه
• 11. اصول طراحی جداول Fact و Dimension با نگاه به کارایی
• 12. تأثیر ستون‌های محاسباتی بر مصرف حافظه
• 13. استراتژی‌های جایگزینی ستون‌های محاسباتی با Power Query
• 14. تحلیل چرخه حیات پرس‌وجو در موتور VertiPaq
• 15. مدیریت حافظه در عملیات Aggregation
• 16. بهینه‌سازی فرمول‌های DAX با درک موتور زیرین
• 17. تفاوت پردازش در حالت‌های Import و DirectQuery
• 18. شناسایی گلوگاه‌های پردازشی با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 19. کاربرد VertiPaq Analyzer در تحلیل ساختار مدل
• 20. تکنیک‌های کاهش حجم مدل‌های بزرگ در Power BI
• 21. مدیریت پارتیشن‌بندی داده‌ها برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 22. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده بر اساس ساختار ستونی
• 23. بررسی تأثیر داده‌های متنی بر عملکرد موتور
• 24. استراتژی‌های مدیریت داده‌های زمانی و تقویم در مدل
• 25. بهینه‌سازی محاسبات تجمعی و توابع زمانی
• 26. ارزیابی عملکرد مدل‌های چندبعدی در مقابل مدل‌های تخت
• 27. اصول معماری مدل‌های ستاره‌ای بهینه (Star Schema)
• 28. جلوگیری از ایجاد حلقه‌های روابط در مدل‌های داده
• 29. تحلیل تأثیر روابط دوطرفه بر کارایی موتور
• 30. روش‌های پایش مصرف حافظه در SQL Server Analysis Services
• 31. بهینه‌سازی تنظیمات سرور برای پردازش‌های سنگین
• 32. تکنیک‌های مدل‌سازی برای کاهش زمان Refresh داده‌ها
• 33. اصول کار با داده‌های بسیار بزرگ (Big Data) در VertiPaq
• 34. بررسی محدودیت‌های حافظه و راهکارهای ارتقای مدل
• 35. مدیریت توابع تکرار شونده در DAX برای حفظ کارایی
• 36. استفاده از Variables در DAX جهت بهبود سرعت محاسبات
• 37. تأثیر فیلترهای پیچیده بر عملکرد موتور پردازشی
• 38. اصول طراحی مدل‌های داده مقیاس‌پذیر
• 39. مستندسازی و مدیریت تغییرات در مدل‌های بهینه‌شده
• 40. ارائه گزارش‌های سریع با استفاده از مدل‌های داده مهندسی‌شده