Meet Redshift, a robust columnar data warehouse. We'll explore how columnar and typical data warehouses differ, what makes Redshift unique, how it fits into the AWS and data warehouse ecosystems, and what data types it supports.

Lern Redshift kennen – eine spaltenorientierte Datenbank

Optionen

Spaltenorientierte Datenbank

Zeilenorientierte Datenbank

Spalten- oder Zeilenorientiert

Finde heraus, in welchem Schema eine Tabelle liegt

Redshift-Datentypen und Funktionen kennenlernen

Mit kompatiblen Typen experimentieren

Redshift-Datentypen

Typen explizit konvertieren

Im Redshift-Warehouse

Leader

Compute

Knotentypen und Verantwortlichkeiten

Prädikate

Spezielle Funktionen des Leader-Knotens

Redshift, a data warehouse

Let's learn about some nuances with Redshift SQL syntax, a close cousin of PostgreSQL's syntax. We compare CTEs and subqueries before moving into mastering date and time, exploring window queries, and wrapping up learning how transactions affect some functions. 

Using CTEs with Redshift

Filtering with CTEs

CTE Concepts

Date and time functions

Truncating dates

Extracting date parts

Find future dates

Windowing in Redshift

Windowing to the max

Comparing periods with lag

Transactions

Transaction structure

Consistent dates in a transaction

SQL on Redshift

We'll explore how to create tables, the impact DISTKEY and SORTKEYs have on performance, external schemas/tables with Spectrum and wrap up with handling semi-structured data like JSON with Redshift.

Tables in Redshift

Creating a table and setting properties

Learning more about a table's columns

External Schemas, File, and Table Formats

Table formats vs file types

Identifying internal and external schemas

Finding the internal or external tables

Semistructured data

Extracting top level JSON keys

Extracting nested JSON keys

Tables and working with semi-structured data

It is time to peak into the world of writing optimized queries and tools available to help optimize. Then, we turn our attention to Redshift security capabilities and how they can impact query output.

Writing optimal queries

DISTKEY and SORTKEY

Optimized GROUP BY and ORDER BY

Understanding query performance

Evaluating filter performance

EXPLAINing query behavior

Redshift security

Checking for column-level security

Checking for row-level security

Identifying dynamic data masking

Congratulations

Optimization and Security

Dieser Kurs vermittelt dir ein grundlegendes Verständnis von Amazon Redshift, einer verteilten spaltenorientierten Datenbank in der AWS-Cloud. Entdecke, wie es in das AWS-Ökosystem eingebettet ist, und lerne seine SQL-Konstrukte kennen, darunter Common Table Expressions und Analyseabfragen. Erfahre, wie du Tabellen erstellst, die Datenverteilung steuerst, Rohdaten-Dateien verarbeitest und Informationen aus JSON extrahierst. Außerdem optimierst du Abfragen, stimmst die Performance ab und erhöhst die Datensicherheit. Am Ende des Kurses beherrschst du SQL auf Redshift und verfügst über das Wissen und die Fähigkeiten, Redshift effektiv einzusetzen.

Entdecke die Grundlagen von Amazon Redshift und wie es in das AWS-Cloud-Ökosystem passt, und schau dir an, wie es im Vergleich zu anderen Anbietern abschneidet.

<h2>Redshift-SQL-Konstrukte meistern</h2>
Tauch tief in die Redshift-SQL-Konstrukte ein, wie zum Beispiel gemeinsame Ausdrücke in Tabellen, die Verarbeitung von Datums- und Zeitangaben und fortgeschrittene Analyseabfragen, die eine effiziente Datenbearbeitung ermöglichen.

<h2>Effizientes Datenmanagement und Optimierung</h2>
Lerne die Techniken der Datenverwaltung in Redshift kennen, von der Erstellung von Tabellen bis hin zur Verteilung und Sortierung von Daten sowie der Optimierung von Abfragen für eine bessere Leistung.

<h2>Verbesserung der Sicherheit und erweiterte Funktionen</h2>
Schau dir die Sicherheitsfunktionen und erweiterten Möglichkeiten von Redshift an, zum Beispiel die Nutzung externer Schemata für Rohdatendateien und das Gewinnen von Erkenntnissen aus halbstrukturierten Daten wie JSON.

<h2>SQL auf Redshift befehligen</h2>
Lerne SQL auf Redshift richtig gut, damit du es in deinem Daten-Ökosystem effektiv nutzen und sein Potenzial voll ausschöpfen kannst.

Data Manipulation in SQL

Beherrsche SQL, Datenmanagement, Optimierung und Sicherheit in Amazon Redshift.

Einführung in Redshift

In diesem Kurs dreht sich alles um SQL, Datenmanagement, Optimierung und Sicherheit von Amazon Redshift.

Führt Abfragen auf lokal gespeicherten Daten aus

Knotentypen und Verantwortlichkeiten

Interaktive praktische Übung