ADP-U

Основы Arenadata Prosperity для аналитиков данных

ПОИСК

Быстрый заказ

ОЦЕНКА КУРСА

общая оценка курса:

оценка преподавателя:

Отзывов: 0

Стать преподавателем

Хочу скидку

Практическая программа "Основы Arenadata Prosperity для аналитиков данных" по работе с данными в Arenadata Prosperity (ADP) направлена на изучение ключевых аспектов работы ADP, необходимых аналитикам данных.

Выберите форму обучения, чтобы увидеть актуальные даты:

После изучения курса вы сможете

понимать роль ADP в системе продуктов Arenadata;
понимать объекты баз данных Arenadata Prosperity;
использовать команды DDL для создания таблиц, представлений и последовательностей;
использовать инструменты для работы с запросами (EXPLAIN, метрики запросов, pg_hint_plan);
выполнять фильтрацию данных в ADP и применять индексы;
выполнять сортировку в запросах ADP и ее оптимизацию;
использовать группировку в запросах ADP и ее оптимизацию;
использовать оконные функции;
использовать джойны;
оптимизировать запросы с джойнами;
выполнять декомпозицию запросов;
выполнять изменение данных (INSERT, UPDATE, MERGE, DELETE и TRUNCATE).
работать с транзакциями и блокировками;
работать с JSON;
выполнять полнотекстовый поиск;
работать с триггерами;
применять внешние процедурные языки (на примере Python).

Содержание курса

Модуль 1. Введение в Arenadata Prosperity

Роль ADP в системе продуктов Arenadata.
Отличия ADP от других версий Postgres и от других СУБД.

Модуль 2. Объекты баз данных Arenadata Prosperity

Система объектов ADP.
Типы данных в ADP.

Модуль 3. Команды DDL

Создание обычных и секционированных таблиц.
Создание представление и материализованных представлений.
Создание и использование последовательностей.

Модуль 4. Инструменты для работы с запросами

Команда EXPLAIN и метрики запросов.
pg_hint_plan и хинты в запросах.

Модуль 5. Фильтрация данных в ADP и применение индексов

Синтаксис запросов с фильтрацией.
Проверка использования индексов.

Модуль 6. Сортировка в запросах ADP и ее оптимизация

Синтаксис запросов с сортировкой в ADP.
Оптимизация запросов с сортировкой.

Модуль 7. Группировка в запросах ADP и ее оптимизация

Возможности группировки данных в ADP.
Особенности фильтрации данных при группировке.
Многоуровневая группировка и использование выражений ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS.
Оконные функции.
Оптимизация запросов с группировкой.

Модуль 8. Джойны и оптимизация запросов с джойнами

Джойны в запросах ADP. Внутренние и внешние джойны, натуральные и латеральные джойны.
Алгоритмы выполнения джойнов: hash join, merge join, nested loop.
Оптимизация запросов с джойнами.

Модуль 9. Декомпозиция запросов

Подзапросы (коррелирующие и некоррелирующие).
Применение CTE.
CTE для иерархических запросов.
Временные таблицы.
Особенности оптимизации запросов с использованием декомпозиции.
Применение колоночной статистики и индексов для временных таблиц.

Модуль 10. Изменение данных в ADP

Команды INSERT и средства массовой загрузки данных.
Команды UPDATE, возможности Upsert и MERGE.
Команды DELETE и TRUNCATE.

Модуль 11. Работа с транзакциями и блокировками

Явные и неявные транзакции.
Уровни изоляции транзакций.
Управление блокировками.
Принудительные блокировки.
Взаимоблокировки.
Рекомендательные блокировки (advisory locks).

Модуль 12. Работа с JSON

Типы данных для хранения JSON в ADP.
Функции для работы с JSON.
Оптимизация запросов, работающих с данными в формате JSON.

Модуль 13. Полнотекстовый поиск

Особенности полнотекстового поиска в ADP.
Применение типов данных tsvector и tsquery.
Функции для работы с полнотекстовым поиском.
Применение индексов для оптимизации полнотекстового поиска.

Модуль 14. PL/pgSQL

Введение в PL/pgSQL.
Ситуации для применения.
Анонимные блоки, функции и процедуры: когда использовать.
Основы синтаксиса.
Входящие параметры, переменные и константы.
Операторы условного перехода и циклы.
Обработка ошибок и отладка.
Работа с курсорами и динамическим SQL.
Табличные и setof-функции.

Модуль 15. Работа с триггерами

Виды триггеров.
Создание триггерных функций и триггеров.

Модуль 16. Применение внешних процедурных языков на примере Python

Ситуации для применения функций на внешних процедурных языках.
Создание функций на внешних процедурных языках.

Слушатели

аналитики данных;
специалисты, которым необходимо работать с данными в ADP.

Предварительная подготовка

базовые представления о базах данных.