اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تخصصی طراحی و پیاده‌سازی Scheme گراف با GSQL: از اصول تا بهینه‌سازی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تخصصی طراحی و پیاده‌سازی Scheme گراف با GSQL: از اصول تا بهینه‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: دستهٔ جامع

موضوع میانی: مدلسازی گراف و طراحی Scheme با GSQL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم اولیه گراف و تفاوت با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 2. معرفی زبان GSQL و ساختار آن
• 3. نصب و پیکربندی محیط TigerGraph برای GSQL
• 4. تعریف انواع رأس (Vertex Types) در GSQL
• 5. تعریف انواع لبه (Edge Types) و ویژگی‌های آن‌ها
• 6. استفاده از ویژگی‌هایqualifiers و weight در لبه‌ها
• 7. دریافت Scheme گراف: مراحل اولیه و بهترین pratiques
• 8. ایجاد Scheme با استفاده از دستورات CREATE VERTEX و CREATE EDGE
• 9. تعریف ویژگی‌های属性 (Attributes) و انواع داده‌های پشتیبانی‌شده
• 10. استفاده از کلید اصلی (Primary Key) و کلیدهای خارجی در Scheme
• 11. طراحی Scheme برایrelationships 1-1، 1-N و M-N
• 12. استفاده از توابع سیستمی GSQL برای بررسی Scheme
• 13. بارگذاری داده‌های اولیه با دستور LOAD
• 14. بارگذاری داده‌های JSON و CSV از منابع مختلف
• 15. استفاده از فایل‌های схем loading job برای بارگذاری خودکار
• 16. بررسی و رفع خطاهای بارگذاری داده‌ها
• 17. ایجاد و مدیریت اینdeks (Index) برای بهبود جستجو
• 18. استفاده از inverse edges و bidirectional relationships
• 19. تعریف و استفاده از accumulated attributes (aggregators)
• 20. نوشتن کوئری‌های SELECT ساده بر روی Vertex و Edge
• 21. فیلتر داده‌ها باWHERE و عبارات منطقی
• 22. استفاده از توابع aggregation (SUM, COUNT, AVG, MAX, MIN)
• 23. گروه‌بندی داده‌ها با GROUP BY و HAVING
• 24. انجام joins در GSQL با استفاده از چندین edge traversal
• 25. استفاده از دیتاflow statements: INSERT, UPDATE, DELETE
• 26. به‌روزرسانی attributs و ویژگی‌های لبه‌ها
• 27. حذف داده‌ها به صورت selective و cascade
• 28. نوشتن کوئری‌های path-based با استفاده از جهت و hop limits
• 29. یافتن مسیر کوتاه‌ترین (Shortest Path) با الگوریتم Dijkstra در GSQL
• 30. یافتن مسیرهای محدود به عمق (bounded depth) با BFS
• 31. تشخیص دورها (Cycle Detection) در گراف‌های dirigido
• 32. محاسبه مرکزیت (Centrality) degrees، closeness، betweenness
• 33. محاسبه PageRank و variantes آن در GSQL
• 34. cluster detection و community discovery باlabel propagation
• 35. استفاده از توابع ماتریسی برای محاسبه Similarity (Cosine, Jaccad)
• 36. اجرای الگوریتم‌های clustering مانند k-means روی ویژگی‌های head
• 37. بهینه‌سازی کوئری‌ها: تجزیه و تحلیل plan/query profile
• 38. استفاده از hints و تنظیمات parallelism برای بهینه‌سازی اجرا
• 39. مدیریت ترافیک و throttle در محیط تولید
• 40. تنظیم timeout و recurso limits برای کوئری‌های سنگین
• 41. ایجاد و مدیریت saved queries و procédures GSQL
• 42. استفاده از پارامترها و متغیرهای محلی در procedures
• 43. بازگشت نتایج kompleks با ساختارها تو در تو و collections
• 44. استفاده از نوع داده‌های LIST، SET، MAP در GSQL
• 45. تعریف و استفاده از user-defined functions (UDF) در C++/Python
• 46. ادغام UDFها در کوئری‌ها و بارگذاری آن‌ها
• 47. تست واحد کوئری‌ها با framework تست داخلی TigerGraph
• 48. لاگینگ و مانیتورینگ عملکرد کوئری‌ها در زمان اجرا
• 49. استفاده از ابزارهای Visualización (GraphStudio) برای eksplorace داده
• 50. صادرات نتایج به فرمت‌های CSV، JSON و TSV
• 51. وارد و صادرات scheme به صورت تعریف (DDL) scripts
• 52. کنترل دسترسی و احراز هویت: rôles، permissions، مدل امنیتی TigerGraph
• 53. تنظیم SSL/TLS و ارتباطات ایمن بین کلاینت و سرور
• 54. بکاپ و بازگردانی scheme و داده‌ها در TigerGraph
• 55. استفاده از استقرار clustered و تنظیمات multi‑node
• 56. به‌روزرسانی scheme بدون downtime (online schema change)
• 57. مهاجرت داده‌ها از نسخه‌های قبلی TigerGraph
• 58. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار TigerGraph
• 59. یکپارچه‌سازی با Apache Kafka برای جریان داده real‑time
• 60. بارگذاری streaming داده با استفاده از Kafka loader job
• 61. استفاده از توابع windowed aggregation برای داده‌های جریان
• 62. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشنهاد بر پایهٔ گراف (collaborative filtering)
• 63. یافتن موجودات مشابه با استفاده از metricهای similarity
• 64. ساخت knowledge graph و استنتاج منطقی با قوانین inference
• 65. استفاده از GSQL برای تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی (SNA)
• 66. تحلیل مسیرPropagation و تأثیر در شبکه‌های تبلیغاتی
• 67. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی: استفاده از فشرده‌سازی و تقسیم داده‌ها
• 68. تنظیمات Garbage collection و حذف داده‌های قدیمی
• 69. بررسی موارد مورد استفاده در صنایع: مالی، سلامت، لوجستیک
• 70. پروژه capstone: طراحی یک برنامه گراف کامل از ابتدا