اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی ذخیره‌سازی ستونی و بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی ذخیره‌سازی ستونی و بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی

موضوع کلی: پایگاه داده‌های تحلیلی و مهندسی داده

موضوع میانی: ذخیره‌سازی ستونی و بهینه‌سازی اجرای پرس‌وجو

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مدل پردازش تحلیلی و الگوهای دسترسی به داده
  • 2. تفاوت OLTP و OLAP از دیدگاه ذخیره‌سازی
  • 3. معماری ذخیره‌سازی سطری در برابر ستونی
  • 4. مزایا و محدودیت‌های خواندن ستونی
  • 5. هزینهٔ نوشتن، به‌روزرسانی و حذف در ساختارهای ستونی
  • 6. لایه‌های ذخیره‌سازی منطقی، فیزیکی و فرمت داده
  • 7. بلوک، صفحه، نوار و Row Group
  • 8. Column Chunk و فراداده‌های هر ستون
  • 9. Late Materialization و تولید دیرهنگام ردیف
  • 10. Vectorized Query Execution
  • 11. SIMD و بهره‌گیری از Cache پردازنده
  • 12. Pipeline اسکن، فیلتر و تصویرسازی ستون‌ها
  • 13. Selection Vector و Position List
  • 14. Materialization زودرس، دیرهنگام و انتخابی
  • 15. اصول فشرده‌سازی در داده‌های ستونی
  • 16. همبستگی، تکرار و ترتیب داده‌ها در فشرده‌سازی
  • 17. Dictionary Encoding
  • 18. Run-Length Encoding
  • 19. Bit-Packing و Frame-of-Reference Encoding
  • 20. Delta Encoding و Varint برای مقادیر عددی
  • 21. نمایش مقادیر NULL و داده‌های تنک
  • 22. کدگذاری رشته‌ها، شناسه‌ها و مقادیر پرتکرار
  • 23. کدگذاری مقادیر تاریخ، زمان و اعشاری
  • 24. سنجش نسبت فشرده‌سازی در برابر سرعت Decode
  • 25. انتخاب تطبیقی کدگذاری برای هر ستون
  • 26. انواع داده و اثر آن‌ها بر طرح فیزیکی
  • 27. تکامل اسکیما و سازگاری نسخه‌های داده
  • 28. مدل‌سازی داده‌های تودرتو، آرایه‌ای و تکرارشونده
  • 29. ساختار فایل Parquet و سلسله‌مراتب Metadata
  • 30. ساختار فایل ORC و Stripeهای ستونی
  • 31. مدل حافظه‌ای Apache Arrow و انتقال برداری
  • 32. مقایسه Parquet، ORC و Arrow در سناریوهای واقعی
  • 33. انتخاب کدک‌های Snappy، Zstd، LZ4 و Gzip
  • 34. اندازه‌گذاری صفحه، Row Group و Stripe
  • 35. اثر ترتیب ستون‌ها در فشرده‌سازی و اجرا
  • 36. مرتب‌سازی، خوشه‌بندی و Local Ordering
  • 37. پارتیشن‌بندی بر اساس زمان و ابعاد کسب‌وکار
  • 38. Bucketing، توزیع داده و کاهش Shuffle
  • 39. Predicate Pushdown و انتقال فیلتر به لایه ذخیره‌سازی
  • 40. Zone Map و فیلتر Min/Max
  • 41. Bloom Filter و تست عضویت در داده‌های فشرده
  • 42. Page Index، Statistics و فراداده‌های دقیق
  • 43. مدیریت Catalog و Metadata در مقیاس بزرگ
  • 44. طراحی Data Skipping متناسب با Workload
  • 45. Projection Pruning و خواندن حداقل ستون‌ها
  • 46. آمار ستونی برای برآورد کاردینالیته
  • 47. Histogram، Sampling و تخمین توزیع مقادیر
  • 48. چرخهٔ کامل تبدیل پرس‌وجو تا اجرای فیزیکی
  • 49. بهینه‌سازی منطقی و قوانین بازنویسی جبری
  • 50. بازنویسی Predicate، Projection و Subquery
  • 51. انتخاب اپراتورهای فیزیکی برای ستون‌ها
  • 52. مدل هزینه و پارامترهای CPU، I/O و حافظه
  • 53. جست‌وجوی فضای طرح و انتخاب Plan
  • 54. الگوریتم‌های Join در موتورهای ستونی
  • 55. Vectorized Hash Join و ساختارهای داده سازگار با Cache
  • 56. Merge Join روی ستون‌های مرتب
  • 57. Runtime Filtering و کاهش داده هنگام Join
  • 58. مدیریت Skew در Joinهای توزیع‌شده
  • 59. استراتژی‌های Group By و Aggregation
  • 60. Pushdown عملیات تجمیعی به اسکن
  • 61. الگوریتم‌های مرتب‌سازی ستونی و Top-N
  • 62. DISTINCT و تقریب Count Distinct
  • 63. ترتیب ارزیابی Predicateها و Short-Circuiting
  • 64. بهینه‌سازی Expression و اجرای UDFها
  • 65. بهینه‌سازی Join Order در پرس‌وجوهای چندجدولی
  • 66. Parallel Scan و تقسیم کار بین هسته‌ها
  • 67. Intra-Query Parallelism و هماهنگی مرحله‌ها
  • 68. Distributed Shuffle و هزینهٔ جابه‌جایی داده
  • 69. Partition Pruning در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 70. مدیریت حافظه، Batch Size و Spill
  • 71. Buffer Pool، Cache ستون‌ها و Locality
  • 72. اجرای پرس‌وجو روی Object Storage
  • 73. مشکل Small File و راهبردهای Compaction
  • 74. مسیر نوشتن Append-Optimized و Micro-Batch
  • 75. MVCC، Snapshot و به‌روزرسانی داده‌های ستونی
  • 76. Delete Vector و Merge-on-Read در مقابل Copy-on-Write
  • 77. Adaptive Query Execution و تغییر Plan هنگام اجرا
  • 78. پایش و عیب‌یابی با EXPLAIN و Execution Plan
  • 79. Benchmarkهای TPC-H و TPC-DS برای سیستم‌های ستونی
  • 80. پروفایل‌گیری CPU، I/O، حافظه و Decode
  • 81. طراحی فیزیکی داده با رویکرد Workload-Aware
  • 82. مطالعه موردی: بهینه‌سازی جدول واقعیت بزرگ
  • 83. مطالعه موردی: کاهش زمان و هزینهٔ پرس‌وجوهای ابری
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Apache Arrow Apache Spark Columnar Storage Data Warehousing OLAP ORC Parquet Predicate Pushdown Query Optimization Vectorized Execution بهینه‌سازی پرس‌وجو پایگاه داده تحلیلی ذخیره‌سازی ستونی فشرده‌سازی داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.