- Пориньте в специфіку проектування та адміністрування баз даних
- зможете краще розуміти структури даних і масштабувати системи управління базами даних в PostgreSQL
Ви розширите інструментарій роботи з даними, розберетеся з реплікацією, масштабуванням, функціями і тригерами. Будете краще уявляти, куди рости далі.
Кому буде корисно
Аналітикам
_
Дізнаєтеся, як налаштовувати тригери, користуватися моніторами і працювати з геоданими для ефективного вирішення аналітичних завдань
Адміністраторам баз даних
_
Розберетеся в проектуванні баз даних, поглибите знання з адміністрування, резервного копіювання, реплікації і масштабування
Початківцям SQL-розробникам
_
Познайомитеся з процедурами, функціями і тригерами, навчитеся інтегрувати SQL з іншими додатками
Для навчання просунутому рівню володіння SQL вам необхідно
- розуміти реляційну модель
- знати DDL і DML
- розуміти особливості роботи з різними типами даних
- вміти з'єднувати, агрегувати та групувати дані
- вміти працювати зі складними запитами і віконними функціями
- знати, де знаходиться документація і не боятися нею користуватися
- зрозуміти структури даних, як вони нормалізуються та денормалізуються
- проектувати та адмініструвати бази даних
- масштабувати систему управління базами даних у PostgreSQL
- писати збережені процедури та тригери
- Піднімати та налаштовувати кластери, шардувати дані
SQL-Розробник
Ключові навички
- підготовка даних для використання
- Шардування даних
- Написання функцій та тригерів
- розуміння фізичної та логічної структури даних
- розуміння специфіки PostgreSQL
- проектування та адміністрування БД, масштабування СУБД в PostgreSQL
- PostgreSQL (Вільна об'єктно-реляційна система управління базами даних)
- Docker (платформа для розробки, доставки та запуску контейнерних додатків)
- Grafana (платформа для візуалізації, моніторингу та аналізу даних)
- Redis (Система управління базами даних класу NoSQL, яка працює зі структурами даних типу "ключ-значення")
https://privatelink.de/?https://netology.ru/programs/sql-for-data-analysis