فلش‌کارت‌های آموزشی معماری نرم‌افزار: بررسی معماری‌های NoSQL و انتخاب مناسب

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: بررسی معماری‌های NoSQL و انتخاب مناسب

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تعریف معماری نرم‌افزار و اهمیت آن
• 2. نقش معمار نرم‌افزار در چرخه حیات توسعه
• 3. اصول و الگوهای معماری نرم‌افزار (معرفی)
• 4. معماری داده در سیستم‌های مدرن
• 5. بررسی پایگاه داده‌های رابطه‌ای (RDBMS) و تاریخچه آن‌ها
• 6. مدل رابطه-شیء و نرمال‌سازی داده‌ها
• 7. محدودیت‌های RDBMS در مقیاس‌پذیری و عملکرد
• 8. چالش‌های مدیریت داده‌های حجیم و متنوع
• 9. ظهور نیاز به راهکارهای داده‌ای نوین
• 10. مقدمه‌ای بر دنیای NoSQL
• 11. NoSQL چیست؟ تعریف، فلسفه و تاریخچه
• 12. دلایل اصلی ظهور و پذیرش NoSQL
• 13. مقایسه جامع NoSQL و SQL (تفاوت‌ها و شباهت‌ها)
• 14. قضیه CAP: معرفی و مفهوم سه گانه (Consistency, Availability, Partition Tolerance)
• 15. درک Consistency (سازگاری) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 16. درک Availability (دسترسی‌پذیری) و اهمیت آن
• 17. درک Partition Tolerance (تحمل تقسیم شبکه)
• 18. انتخاب و Trade-off در قضیه CAP
• 19. مدل BASE: (Basically Available, Soft State, Eventually Consistent)
• 20. مفهوم سازگاری نهایی (Eventual Consistency) و کاربردهای آن
• 21. مزایا و معایب کلی پایگاه داده‌های NoSQL
• 22. مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling) در NoSQL
• 23. شاردینگ (Sharding) و تقسیم داده‌ها
• 24. Replication (تکثیر داده) برای دسترسی‌پذیری بالا
• 25. معرفی مدل‌های داده‌ای NoSQL (مرور کلی)
• 26. دسته‌بندی اصلی پایگاه داده‌های NoSQL
• 27. معماری و ویژگی‌های Key-Value Stores
• 28. معماری و ویژگی‌های Document Stores
• 29. معماری و ویژگی‌های Column-Family Stores
• 30. معماری و ویژگی‌های Graph Databases
• 31. بررسی سایر دسته‌بندی‌های NoSQL (Time-Series, Search Engines)
• 32. انتخاب اولیه دسته NoSQL بر اساس نیازمندی‌ها
• 33. ملاحظات عملکردی در معماری‌های NoSQL
• 34. مدیریت داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار
• 35. نقش الگوهای معماری در پیاده‌سازی NoSQL
• 36. مدل داده‌ای Key-Value: سادگی و قدرت
• 37. نحوه ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در Key-Value Stores
• 38. موارد استفاده رایج Key-Value Stores (کشینگ، مدیریت سشن)
• 39. معرفی Redis: یک Key-Value Store محبوب در حافظه
• 40. ساختارهای داده‌ای پیشرفته در Redis (Strings, Hashes, Lists, Sets, Sorted Sets)
• 41. کاربردهای عملی Redis در معماری‌های Microservices
• 42. معرفی Amazon DynamoDB به عنوان یک Key-Value Store مقیاس‌پذیر
• 43. مدل‌های Capacity در DynamoDB (On-demand vs. Provisioned)
• 44. مزایا و معایب استفاده از Key-Value Stores
• 45. نکات طراحی و بهینه‌سازی برای Key-Value Stores
• 46. مدل داده‌ای Document: انعطاف‌پذیری و شهود
• 47. مفهوم سند (Document) و کالکشن (Collection)
• 48. فرمت‌های داده‌ای رایج (JSON, BSON) در Document Stores
• 49. مدل‌سازی داده در Document Stores (Embedded vs. Referencing)
• 50. موارد استفاده رایج Document Stores (CMS، کاتالوگ محصولات)
• 51. معرفی MongoDB: پرکاربردترین Document Store
• 52. معماری MongoDB و مفهوم Replica Set
• 53. شاردینگ و مقیاس‌پذیری افقی در MongoDB
• 54. فهرست‌نویسی (Indexing) در MongoDB برای بهینه‌سازی کوئری
• 55. Aggregation Framework در MongoDB برای تحلیل داده
• 56. مفهوم تراکنش‌های چند سندی (Multi-document Transactions) در MongoDB
• 57. معرفی Couchbase: یک Document Store با قابلیت‌های Cache
• 58. Data Buckets و Views در Couchbase
• 59. مزایا و معایب استفاده از Document Stores
• 60. بهترین شیوه‌ها در طراحی مدل داده‌ای Document
• 61. مدل داده‌ای Column-Family: برای داده‌های پهن و مقیاس‌پذیر
• 62. مفهوم Row Key, Column Family, Column در Column-Family Stores
• 63. Super Columns و مفهوم Wide-Column
• 64. مدل‌سازی داده در Column-Family Stores برای کارایی بالا
• 65. موارد استفاده رایج Column-Family Stores (IoT، داده‌های سری زمانی، لاگ‌ها)
• 66. معرفی Apache Cassandra: یک Column-Family Store توزیع‌شده
• 67. معماری Cassandra و مفهوم Ring Architecture
• 68. Consistency Levels در Cassandra و انتخاب آن‌ها
• 69. Data Replication و Write Path در Cassandra
• 70. معرفی Apache HBase: Column-Family Store بر بستر Hadoop
• 71. Region Servers و Zookeeper در HBase
• 72. مزایا و معایب استفاده از Column-Family Stores
• 73. بهینه‌سازی کوئری و مدل‌سازی برای Column-Family Stores
• 74. مدل داده‌ای Graph: برای داده‌های مرتبط و پیچیده
• 75. گره‌ها (Nodes)، یال‌ها (Edges) و ویژگی‌ها (Properties)
• 76. زبان‌های کوئری گراف (Cypher, Gremlin, SPARQL)
• 77. مدل‌سازی داده در Graph Databases برای روابط پیچیده
• 78. موارد استفاده رایج Graph Databases (شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های توصیه‌گر)
• 79. معرفی Neo4j: یک Graph Database پیشرو
• 80. معماری Neo4j و مفهوم Property Graph
• 81. الگوریتم‌های Graph Analytics و کاربرد آن‌ها
• 82. معرفی AWS Neptune: سرویس Managed Graph Database
• 83. مزایا و معایب استفاده از Graph Databases
• 84. نکات طراحی و بهینه‌سازی برای Graph Databases
• 85. Polyglot Persistence: استفاده از چندین پایگاه داده
• 86. معماری‌های ترکیبی SQL و NoSQL (استراتژی‌های یکپارچه‌سازی)
• 87. ملاحظات امنیت در پایگاه داده‌های NoSQL
• 88. پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در NoSQL (Backup & Restore)
• 89. مانیتورینگ و مدیریت پایگاه داده‌های NoSQL
• 90. تراکنش‌های توزیع‌شده و راه‌حل‌های جایگزین در NoSQL
• 91. فهرست‌نویسی پیشرفته (Secondary Indexes) در NoSQL
• 92. یکپارچه‌سازی NoSQL با سیستم‌های پیام‌رسان (Kafka, RabbitMQ)
• 93. مهاجرت داده از RDBMS به NoSQL (استراتژی‌ها و چالش‌ها)
• 94. تست کارایی و پایداری سیستم‌های NoSQL
• 95. چارچوب‌ها و معیارهای انتخاب پایگاه داده NoSQL
• 96. تحلیل نیازمندی‌ها: مدل داده، Consistency، عملکرد، مقیاس‌پذیری
• 97. بررسی Trade-offs و تصمیم‌گیری بر اساس نیازمندی‌های پروژه
• 98. مطالعه موردی: انتخاب NoSQL برای یک سیستم Social Media
• 99. مطالعه موردی: انتخاب NoSQL برای یک پلتفرم IoT و داده‌های سری زمانی
• 100. مطالعه موردی: انتخاب NoSQL برای یک سیستم E-commerce