کتاب مهندسی ذخیره‌سازی ستونی و بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی 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 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
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.