BigQuery-Grundlagen für Teradata-Profis

Der Übergang von herkömmlichem On-Premise-Data Warehousing zur Cloud erfordert eine Änderung Ihrer Denkweise in Bezug auf Speicher, Computing und Skalierung. Wenn Sie bereits mit Teradata vertraut sind, verfügen Sie über eine wertvolle Grundlage, die direkt auf moderne Cloud-Umgebungen abgebildet werden kann. Dieser reine Textkurs hilft Ihnen, die Lücke zwischen Teradata und BigQuery zu schließen, indem Sie ihre Architekturen, SQL-Dialekte und Optimierungsstrategien vergleichen. Sie lernen, wie Sie Ihr vorhandenes Datenbankwissen nutzen können, um hoch skalierbare, serverlose Datenlösungen zu erstellen, abzufragen und zu verwalten. Was Sie lernen werden: - Ordnen Sie Teradata-Architekturen wie AMPs und Parsing Engines dem entkoppelten Speicher- und Rechenmodell von BigQuery zu - Übersetzen Sie Teradata SQL-Syntax, Funktionen und Join-Verhalten in modernes Standard-SQL - Anwenden von Partitionierungs- und Clustering-Techniken zur Optimierung der Abfrageleistung und zum effizienten Verwalten des Speichers - Konfigurieren Sie Zugriffskontrollen, Datensicherheit und moderne Governance-Richtlinien für Cloud-Datenressourcen - Analysieren Sie Abfragepläne und führen Sie Kostenoptimierungsstrategien aus, um die serverlosen Rechenkosten zu kontrollieren - Laden, Exportieren und Verwalten verschiedener Datensätze mit modernen Cloud-Schnittstellen Wir beginnen mit der wesentlichen Terminologie und strukturellen Vergleichen, bevor wir in die praktische Abfrageübersetzung, das Schemadesign und das Performance-Tuning eintauchen. Durch detaillierte schriftliche Erläuterungen und strukturierte Beispiele erhalten Sie einen klaren Weg zu Cloud-Datenbank-Kenntnissen. Dieser Kurs richtet sich an Datenbankadministratoren, Datenanalysten und Ingenieure mit einem Hintergrund in Teradata oder traditionellen SQL-Datenbanken. Es sind keine vorherigen Cloud-Erfahrungen erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre Data Warehousing-Kompetenz in die Cloud zu übertragen.