Podstawy BigQuery dla specjalistów Teradata

Przejście z tradycyjnej hurtowni danych w siedzibie firmy na chmurę wymaga zmiany sposobu myślenia o pamięci masowej, obliczeniach i skalowaniu. Jeśli znasz już Teradata, masz cenne podstawy, które można bezpośrednio odwzorować na nowoczesne środowiska chmurowe. Ten kurs tekstowy pomoże Ci wypełnić lukę między Teradata i BigQuery, porównując ich architektury, dialekty SQL i strategie optymalizacji. Dowiesz się, jak wykorzystać istniejącą wiedzę o bazie danych do tworzenia, zapytania i zarządzania wysoce skalowalnymi, bezserwerowymi rozwiązaniami danych. Czego się nauczysz: - Mapuj architekturę Teradata, taką jak AMP i Parsing Engines, do oddzielonego modelu przechowywania i obliczeń BigQuery - Przetłumacz składnię, funkcje i zachowania Teradata SQL na nowoczesny standard SQL - Zastosuj techniki partycjonowania i klastrowania, aby zoptymalizować wydajność zapytań i skutecznie zarządzać pamięcią masową - Skonfiguruj kontrole dostępu, bezpieczeństwo danych i nowoczesne zasady zarządzania zasobami danych w chmurze - Analizuj plany zapytań i wykonuj strategie optymalizacji kosztów, aby kontrolować wydatki na obliczenia bezserwerowe - Ładuj, eksportuj i zarządzaj różnorodnymi zestawami danych za pomocą nowoczesnych interfejsów chmurowych Zaczynamy od podstawowej terminologii i porównania strukturalnego, zanim zanurzymy się w praktyczne tłumaczenie zapytań, projektowanie schematu i dostrajanie wydajności. Dzięki szczegółowym pisemnym wyjaśnieniom i uporządkowanym przykładom zyskasz jasną ścieżkę do biegłości w zakresie baz danych w chmurze. Ten kurs jest przeznaczony dla administratorów baz danych, analityków danych i inżynierów z doświadczeniem w Teradata lub tradycyjnych bazach danych SQL. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w chmurze. Zacznij czytać już dziś, aby przenieść swoją wiedzę na temat hurtowni danych do chmury.