Poznaj Redshift – wydajny kolumnowy magazyn danych. Sprawdzimy, czym różni się baza kolumnowa od tradycyjnych hurtowni danych, co wyróżnia Redshift, jak wpisuje się w ekosystemy AWS i hurtowni danych oraz jakie typy danych obsługuje.

Poznaj Redshift – kolumnową bazę danych

Opcje

Baza kolumnowa

Baza wierszowa

Kolumnowa czy wierszowa?

Znajdź schemat, do którego należy tabela

Typy danych i funkcje Redshift

Eksperymentowanie z kompatybilnymi typami

Typy danych w Redshift

Jawna konwersja typów

Wnętrze magazynu danych Redshift

Lider

Obliczeniowy

Typy węzłów i ich zadania

Predykaty

Funkcje dostępne wyłącznie na węźle lidera

Redshift – magazyn danych

Przyjrzymy się niuansom składni SQL w Redshift, będącej bliskim krewnym składni PostgreSQL. Porównamy CTE z podzapytaniami, a następnie zgłębimy obsługę dat i czasu, zapytania okienkowe oraz wpływ transakcji na działanie niektórych funkcji.

Używanie CTE w Redshift

Filtrowanie z użyciem CTE

Koncepcje CTE

Funkcje daty i czasu

Obcinanie dat

Wyodrębnianie części daty

Znajdź przyszłe daty

Okna analityczne w Redshift

Okno na maksimum

Porównywanie okresów z użyciem LAG

Transakcje

Struktura transakcji

Spójne daty w transakcji

SQL w Redshift

Poznamy sposoby tworzenia tabel, wpływ kluczy DISTKEY i SORTKEY na wydajność, zewnętrzne schematy i tabele w Spectrum, a na koniec zajmiemy się obsługą danych częściowo ustrukturyzowanych, takich jak JSON, w środowisku Redshift.

Tabele w Redshift

Tworzenie tabeli i ustawianie właściwości

Sprawdzanie kolumn tabeli

Zewnętrzne schematy, formaty plików i tabel

Formaty tabel a typy plików

Identyfikowanie schematów wewnętrznych i zewnętrznych

Wyszukiwanie tabel wewnętrznych i zewnętrznych

Dane częściowo ustrukturyzowane

Wyodrębnianie kluczy JSON najwyższego poziomu

Wyodrębnianie zagnieżdżonych kluczy JSON

Tabele i praca z danymi częściowo ustrukturyzowanymi

Czas przyjrzeć się światu optymalizacji zapytań i narzędziom, które w tym pomagają. Następnie skupimy się na możliwościach Redshift w zakresie bezpieczeństwa i ich wpływie na wyniki zapytań.

Pisanie optymalnych zapytań

DISTKEY i SORTKEY

Zoptymalizowane GROUP BY i ORDER BY

Interpretowanie wydajności zapytań

Ocena wydajności filtru

Analiza działania zapytania za pomocą EXPLAIN

Bezpieczeństwo w Redshift

Sprawdzanie zabezpieczeń na poziomie kolumn

Sprawdzanie zabezpieczeń na poziomie wiersza

Identyfikowanie dynamicznego maskowania danych

Gratulacje

Optymalizacja i bezpieczeństwo

Ten kurs zapewnia podstawową wiedzę na temat Amazon Redshift – rozproszonej kolumnowej bazy danych działającej w chmurze AWS. Poznasz jej integrację z ekosystemem AWS oraz konstrukcje SQL, w tym wspólne wyrażenia tablicowe i zapytania analityczne. Nauczysz się tworzyć tabele, zarządzać dystrybucją danych, obsługiwać surowe pliki danych i wyodrębniać informacje z JSON. Dowiesz się również, jak optymalizować zapytania, dostrajać wydajność i wzmacniać bezpieczeństwo danych. Po ukończeniu kursu będziesz sprawnie posługiwać się SQL na platformie Redshift i mieć wiedzę oraz umiejętności potrzebne do efektywnej pracy z tym narzędziem.

Poznaj podstawy Amazon Redshift i jego integrację w ekosystemie chmury AWS, a także jego pozycję na tle konkurencji.

<h2>Opanowanie konstrukcji SQL w Redshift</h2>
Zanurz się głęboko w konstrukcje Redshift SQL, w tym wyrażenia tabelowe common table expressions, obsługę dat i czasu oraz zaawansowane zapytania analityczne, aby skutecznie przetwarzać dane.

<h2>Efektywne zarządzanie danymi i optymalizacja</h2>
Poznaj techniki zarządzania danymi w Redshift — od tworzenia tabel po dystrybucję i sortowanie danych, a także optymalizację zapytań w celu zwiększenia wydajności.

<h2>Zwiększanie bezpieczeństwa i zaawansowanych możliwości</h2>
Zagłęb się w funkcje bezpieczeństwa Redshift i zaawansowane możliwości, w tym wykorzystanie zewnętrznych schematów dla surowych plików danych oraz wyciąganie wniosków z danych półstrukturalnych, takich jak JSON.

<h2>Opanowanie SQL w Redshift</h2>
Rozwijaj biegłą znajomość SQL w Redshift, aby skutecznie wykorzystywać jego możliwości i maksymalnie zwiększać jego potencjał w swoim ekosystemie danych.

Data Manipulation in SQL

Opanuj SQL, zarządzanie danymi, optymalizację i bezpieczeństwo w Amazon Redshift.

Wprowadzenie do Redshift

Często stosowana w analitycznych magazynach danych

Wydajniejsza, gdy potrzebne są całe wiersze lub wiele kolumn jednocześnie

Kolumnowa czy wierszowa?

Wprowadzenie do Redshift

Interaktywne ćwiczenie praktyczne