کتاب مدیریت حرفه‌ای پایگاه‌های داده ابرنقاط در مقیاس بزرگ؛ از ذخیره‌سازی و نمایه‌سازی تا پردازش و جست‌وجوی سه‌بعدی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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 مدیریت حرفه‌ای پایگاه‌های داده ابرنقاط در مقیاس بزرگ؛ از ذخیره‌سازی و نمایه‌سازی تا پردازش و جست‌وجوی سه‌بعدی

موضوع کلی: پایگاه داده و مدیریت داده‌های مکانی

موضوع میانی: مدیریت، ذخیره‌سازی و پردازش کلان‌داده‌های ابرنقاط سه‌بعدی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی ابرنقاط و ساختار داده‌های سه‌بعدی
  • 2. منابع تولید ابرنقاط و داده‌های LiDAR
  • 3. ویژگی‌های حجیم و ناهمگن داده‌های ابرنقاط
  • 4. چالش‌های مدیریت ابرنقاط در مقیاس بزرگ
  • 5. مقایسه مدیریت فایل‌محور و پایگاه‌داده‌محور ابرنقاط
  • 6. معماری کلی سامانه‌های مدیریت ابرنقاط
  • 7. مدل‌سازی داده‌های ابرنقاط در پایگاه‌های داده
  • 8. مدل رابطه‌ای برای ذخیره‌سازی ابرنقاط
  • 9. مدل شیءرابطه‌ای و داده‌های مکانی
  • 10. مدل‌های ستونی برای مدیریت داده‌های ابرنقاط
  • 11. پایگاه‌های داده NoSQL برای ابرنقاط
  • 12. پایگاه‌های داده توزیع‌شده برای ابرنقاط
  • 13. طراحی طرح ذخیره‌سازی ابرنقاط
  • 14. ذخیره مختصات سه‌بعدی و ویژگی‌های نقطه
  • 15. مدیریت رنگ، شدت بازتاب و ویژگی‌های وابسته به نقطه
  • 16. فشرده‌سازی داده‌های ابرنقاط
  • 17. کدگذاری کارآمد داده‌های سه‌بعدی
  • 18. کاهش حجم داده با Downsampling
  • 19. Voxelization و سازمان‌دهی فضایی نقاط
  • 20. تقسیم‌بندی ابرنقاط به بلوک‌های فضایی
  • 21. Tile و Partition در پایگاه‌های داده ابرنقاط
  • 22. ساختارهای سلسله‌مراتبی برای سازمان‌دهی ابرنقاط
  • 23. تقسیم‌بندی مکانی و Spatiotemporal Partitioning
  • 24. مبانی نمایه‌سازی فضایی ابرنقاط
  • 25. R-Tree و کاربرد آن در جست‌وجوی فضایی
  • 26. R*-Tree و بهینه‌سازی جست‌وجوی سه‌بعدی
  • 27. Octree برای سازمان‌دهی سلسله‌مراتبی نقاط
  • 28. QuadTree و مقایسه آن با Octree
  • 29. Space-Filling Curves در نمایه‌سازی ابرنقاط
  • 30. Hilbert Curve و تبدیل موقعیت مکانی به کلید
  • 31. Geohash و کاربرد آن در سازمان‌دهی داده‌های مکانی
  • 32. B-Tree و ترکیب آن با نمایه‌های فضایی
  • 33. نمایه‌های ترکیبی برای داده‌های ابرنقاط
  • 34. انتخاب ساختار نمایه مناسب بر اساس الگوی پرس‌وجو
  • 35. بهینه‌سازی Index برای میلیاردها نقطه
  • 36. پرس‌وجوی محدوده‌ای در فضای سه‌بعدی
  • 37. پرس‌وجوی نزدیک‌ترین همسایه در ابرنقاط
  • 38. K-Nearest Neighbor در پایگاه‌های داده سه‌بعدی
  • 39. پرس‌وجوی مبتنی بر حجم و Bounding Box
  • 40. پرس‌وجوی ترکیبی مکانی و ویژگی‌محور
  • 41. جست‌وجوی Spatiotemporal در ابرنقاط
  • 42. فیلترکردن داده‌های ابرنقاط پیش از بازیابی
  • 43. بهینه‌سازی Query Plan برای داده‌های حجیم
  • 44. کاهش I/O در عملیات بازیابی ابرنقاط
  • 45. مدیریت Cache برای پرس‌وجوهای فضایی
  • 46. بارگذاری اولیه داده‌های ابرنقاط در پایگاه داده
  • 47. Bulk Loading برای مجموعه‌های بسیار بزرگ
  • 48. Parallel Data Ingestion و بارگذاری موازی
  • 49. مدیریت جریان‌های مداوم ورود داده
  • 50. به‌روزرسانی و حذف داده‌های ابرنقاط
  • 51. مدیریت نسخه‌های مختلف ابرنقاط
  • 52. تشخیص تغییرات در داده‌های ابرنقاط
  • 53. مدیریت داده‌های زمانی و تاریخی
  • 54. یکپارچه‌سازی چند مجموعه ابرنقاط
  • 55. اتصال ابرنقاط به داده‌های GIS
  • 56. ترکیب ابرنقاط با تصاویر و داده‌های رستری
  • 57. ارتباط ابرنقاط با مدل‌های سه‌بعدی و داده‌های معنایی
  • 58. مدیریت Metadata در پایگاه‌های ابرنقاط
  • 59. استانداردسازی فراداده‌های مکانی و سه‌بعدی
  • 60. مدیریت سیستم‌های مختصات و تبدیل مختصات
  • 61. دقت مکانی و کنترل کیفیت داده‌های ابرنقاط
  • 62. تشخیص و حذف نویز از ابرنقاط
  • 63. پیش‌پردازش داده پیش از ذخیره‌سازی
  • 64. پردازش موازی ابرنقاط در مقیاس بزرگ
  • 65. معماری Shared-Memory برای مدیریت ابرنقاط
  • 66. معماری Shared-Disk و کاربردهای آن
  • 67. معماری Shared-Nothing و مقیاس‌پذیری افقی
  • 68. خوشه‌های پایگاه داده برای ابرنقاط
  • 69. Distributed Query Processing برای داده‌های سه‌بعدی
  • 70. تقسیم بار پردازشی میان گره‌های پایگاه داده
  • 71. Parallel Query Execution و افزایش توان عملیاتی
  • 72. مدیریت هم‌زمانی کاربران در پایگاه داده ابرنقاط
  • 73. کنترل تراکنش‌ها و سازگاری داده‌های مکانی
  • 74. امنیت و کنترل دسترسی به داده‌های ابرنقاط
  • 75. پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه‌های داده حجیم
  • 76. تحلیل عملکرد سامانه‌های مدیریت ابرنقاط
  • 77. معیارهای سنجش Scalability و Performance
  • 78. اندازه‌گیری زمان بارگذاری و بازیابی داده
  • 79. ارزیابی Throughput و Query Response Time
  • 80. مقایسه پایگاه‌های داده رابطه‌ای و ستونی
  • 81. مقایسه PostgreSQL/PostGIS با راهکارهای تخصصی
  • 82. مقایسه پایگاه‌های داده NoSQL برای ابرنقاط
  • 83. طراحی Benchmark برای سامانه‌های ابرنقاط
  • 84. آزمون مقیاس‌پذیری از میلیون تا میلیاردها نقطه
  • 85. بهینه‌سازی Storage و کاهش هزینه زیرساخت
  • 86. مدیریت ابرنقاط در محیط‌های ابری
  • 87. معماری Cloud-Based Point Cloud Database
  • 88. پردازش ابرنقاط با Hadoop و سامانه‌های توزیع‌شده
  • 89. پردازش ابرنقاط با Spark
  • 90. ترکیب NoSQL و موتورهای پردازش موازی
  • 91. معماری HTAP برای مدیریت و تحلیل ابرنقاط
  • 92. مدیریت بلادرنگ و به‌روزرسانی داده‌های ابرنقاط
  • 93. طراحی سامانه‌های مقیاس‌پذیر برای داده‌های LiDAR
  • 94. مدیریت ابرنقاط در نقشه‌های سه‌بعدی شهری
  • 95. کاربرد پایگاه‌های ابرنقاط در خودروهای خودران
  • 96. مدیریت ابرنقاط در نقشه‌برداری و مدل‌سازی شهری
  • 97. مدیریت داده‌های اسکن لیزری ساختمان‌ها
  • 98. بازیابی و تحلیل ابرنقاط برای بازسازی سه‌بعدی
  • 99. طراحی معماری جامع پایگاه داده ابرنقاط در مقیاس بزرگ
تگ‌ها: 3D Data Management Distributed Database GIS Large-Scale Point Cloud LiDAR NoSQL Octree Point Cloud Database PostgreSQL PostGIS R-Tree Spatial Database Spatial Indexing ابرنقاط پایگاه داده مکانی مدیریت داده‌های سه‌بعدی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.