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.

Meet Redshift, a columnar database

Columnar or Row-Based

Find what schema a table is in

Learning about Redshift data types and features

Experimenting with compatible types

Redshift types

Explicitly converting types

Inside the Redshift warehouse

Node types and responsibilities

Predicates

Leader specific functions

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.

Menulis kueri yang optimal

Opsi

Penggunaan yang Baik

Penggunaan Netral

DISTKEY dan SORTKEY

`GROUP BY` dan `ORDER BY` yang Dioptimalkan

Memahami kinerja kueri

Mengevaluasi kinerja filter

Menjelaskan perilaku kueri dengan EXPLAIN

Keamanan Redshift

Memeriksa keamanan tingkat kolom

Memeriksa keamanan tingkat baris

Mengidentifikasi dynamic data masking

Selamat

Optimization and Security

Kursus ini memberikan pemahaman dasar tentang Amazon Redshift, sebuah basis data kolumnar terdistribusi di dalam AWS Cloud. Jelajahi integrasinya dalam ekosistem AWS dan konstruksi SQL-nya, termasuk common table expressions dan kueri analitik. Pelajari cara membuat tabel, mengelola distribusi data, menangani file data mentah, dan mengekstrak informasi dari JSON. Selain itu, optimalkan kueri, tingkatkan kinerja, dan perkuat keamanan data. Di akhir kursus, Anda akan menguasai SQL di Redshift serta pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan untuk menggunakan Redshift secara efektif.

Temukan dasar-dasar Amazon Redshift dan integrasinya dalam ekosistem cloud AWS, serta posisinya di antara pesaing.

<h2>Menguasai Konstruksi SQL Redshift</h2>
Telusuri secara mendalam konstruksi SQL Redshift, termasuk ekspresi tabel umum, penanganan tanggal dan waktu, serta kueri analitik lanjutan, untuk memfasilitasi manipulasi data yang efisien.

<h2>Pengelolaan Data yang Efisien dan Optimalisasi</h2>
Jelajahi teknik pengelolaan data di Redshift, mulai dari pembuatan tabel hingga distribusi dan pengurutan data, serta optimasi kueri untuk kinerja yang lebih baik.

<h2>Meningkatkan Keamanan dan Kemampuan Lanjutan</h2>
Jelajahi fitur keamanan dan kemampuan canggih Redshift, termasuk memanfaatkan skema eksternal untuk file data mentah dan mengekstrak wawasan dari data semi-terstruktur seperti JSON.

<h2>Mengelola SQL di Redshift</h2>
Kuasai SQL dengan baik di Redshift, sehingga dapat memanfaatkan platform ini secara efektif dan memaksimalkan potensinya dalam ekosistem data Anda.

Data Manipulation in SQL

Kuasi SQL, manajemen data, optimasi, dan keamanan di Amazon Redshift.

Pengantar Redshift

Menguasai SQL, manajemen data, optimasi, dan keamanan Amazon Redshift.

Mengidentifikasi dynamic data masking

Pengantar Redshift

Latihan interaktif langsung