فلش‌کارت‌های آموزشی مهندسی ذخیره‌سازی ستونی و بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 74,988 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
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار آمار یادگیری گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلش‌کارت‌های فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه

یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم

با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.

تصویر نمونه اول از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه دوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه سوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه چهارم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید

یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلش‌کارت‌های آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.

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.