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Introducción al NoSQL

Técnicas avanzadas de bases de datos orientadas a columnas

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Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al NoSQL

PrincipianteNivel de habilidad

4.8+

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Explora los fundamentos de las bases de datos NoSQL, y cómo se utilizan en una arquitectura de datos moderna. Aprende a identificar los pros y los contras de utilizar bases de datos orientadas a columnas, a documentos, a valores clave y a grafos para poner los datos a disposición de los procesos posteriores y de los consumidores de datos.

Exercise 1: Introducción al NoSQL Exercise 2: Consulta de bases de datos NoSQL Exercise 3: Explorar los datos del documento Exercise 4: NoSQL casos de uso y aplicaciones Exercise 5: Tabular NoSQL almacenes de datos Exercise 6: Bases de datos orientadas a columnas Exercise 7: Consulta de una base de datos orientada a columnas Exercise 8: Filtrar una base de datos orientada a columnas Exercise 9: No tabular NoSQL almacenes de datos Exercise 10: Identificar almacenes de datos tabulares y no tabulares NoSQL Exercise 11: Consulta de bases de datos de documentos Exercise 12: Consulta de documentos anidados con Postgres JSON

Sumérgete en las bases de datos orientadas a columnas con la ayuda de Snowflake. Aprende a rellenar tablas Snowflake utilizando varias herramientas, y descubre los fundamentos de la micropartición y la agrupación de datos para optimizar el rendimiento de las consultas con la poda de consultas. Aprovecha las expresiones comunes de las tablas y las vistas materializadas y no materializadas para agilizar los flujos de trabajo analíticos. Adéntrate en los datos semiestructurados con los tipos VARIANT de Snowflake.

Exercise 1: Rellenar bases de datos orientadas a columnas Exercise 2: CREATE TABLE con Snowflake Exercise 3: Rellenar tablas Snowflake Exercise 4: COPY INTO y CREATE TABLE ... AS con Snowflake Exercise 5: Técnicas avanzadas de bases de datos orientadas a columnas

Ejercicio actual

Exercise 6: Micropartición y agrupación de datos con Snowflake Exercise 7: Poda de consultas con micropartición Exercise 8: Aprovechar las microparticiones y la agrupación de datos Exercise 9: Flujos de trabajo analíticos para bases de datos orientadas a columnas Exercise 10: Expresiones comunes de tabla con Snowflake Exercise 11: Crear un flujo de trabajo analítico con Snowflake Exercise 12: Materializado frente a no materializado VIEWs Exercise 13: Trabajar con datos semiestructurados en Snowflake Exercise 14: Tipos de datos semiestructurados Snowflake Exercise 15: Consulta de datos semiestructurados en Snowflake Exercise 16: Consulta de datos semiestructurados anidados

Sumérgete en el mundo de los datos documentales con Postgres JSON, y explora las complejidades de los datos semiestructurados. Aprende a extraer y transformar datos de documentos de nivel superior y anidados utilizando una serie de operadores y funciones incorporados.

Exercise 1: Comprender los datos de JSON en Postgres Exercise 2: JSON y JSONB datos en Postgres Exercise 3: Ejecutar consultas con sqlalchemy y pandas Exercise 4: Consulta de datos JSON y JSONB desde Postgres Exercise 5: Almacenamiento de datos de JSON en Postgres Exercise 6: Cargar Postgres con datos semiestructurados Exercise 7: Convertir datos tabulares en JSON Exercise 8: Extraer claves de objetos JSON con Postgres Exercise 9: Consulta de datos en JSON con Postgres Exercise 10: Consulta de datos de nivel superior JSON Exercise 11: Encontrar el tipo de datos JSON Exercise 12: Trabajar con objetos anidados JSON Exercise 13: Filtrar bases de datos de documentos con Postgres JSON Exercise 14: Técnicas avanzadas de consulta Postgres JSON Exercise 15: Operadores de flecha y flecha hash Exercise 16: \#> y #>>Exercise 17: Extraer datos de documentos Exercise 18: Manipular datos de documentos

Lleva tus habilidades en NoSQL al siguiente nivel dominando los fundamentos de las bases de datos clave-valor. Explora los casos de uso habituales de los datos clave-valor, y aprende a utilizar Redis y Python para leer y escribir datos. Concluye con una visión básica de las bases de datos gráficas y su lugar en la pila de datos moderna.

Exercise 1: Introducción a las bases de datos clave-valor Exercise 2: Bases de datos clave-valor Exercise 3: Bases de datos clave-valor vs. documento Exercise 4: Conexión a un clúster Redis Exercise 5: Almacenar y recuperar datos clave-valor Exercise 6: Almacenamiento de datos clave-valor con Redis Exercise 7: Recuperar datos clave-valor con Redis Exercise 8: Almacenamiento de diccionarios Python con Redis Exercise 9: Bases de datos gráficas Exercise 10: Comprender las bases de datos gráficas Exercise 11: Proveedores de bases de datos gráficas Exercise 12: Utilizar bases de datos gráficas Exercise 13: ¡Terminando!