Bazele de date relaționale au fost tehnologia aleasă pentru stocarea, preluarea și interogarea datelor. Bazele de date relaționale permit utilizatorilor să își organizeze datele folosind un set structurat, bine definit de modele (model). În timp ce această abordare funcționează bine pentru stocarea datelor standardizate și bine înțelese în prealabil (gândiți-vă la o cerere de check-in spital care deține înregistrări ale pacienților cu același set constant de câmpuri predefinite ... id. Pacient, prenume numele, data ultimei vizite etc.), există limitări ale acestui model. Pentru organizațiile ale căror date de intrare nu sunt bine definite (gândiți-vă la un formular de anchetă online pentru un start al cărui proces este încă în proces de experimentare cu câmpuri diferite pentru colectarea datelor vizitatorilor, eliminarea și adăugarea câmpurilor pe măsură ce se adaptează naturii în schimbare a business), orice definiție stabilită pentru modul în care datele ar trebui să se încadreze într-o bază de date existentă ar trebui să fie redefinită în mod regulat. Aceasta ar necesita recrearea modelului de date (schemă) care dictează structura datelor și tipurile de date permise pentru a susține diferite tipuri de intrări de date etc., înainte de a putea fi salvate date noi în baza de date.
Nu introduceți baze de date SQL (nu numai SQL ). Nicio SQL date SQL nu permite utilizatorilor să predefinească structura datelor primite, permițându-le să insereze și să actualizeze date noi din mers. Nici o SQL date SQL nu este adesea mai rapidă decât bazele de date relaționale și poate trata cantități foarte mari de date cu ușurință. Nici o SQL date SQL nu se extinde la scară mai bună decât bazele de date relaționale, datorită capacității lor de a partiționa eficient datele pe mai multe servere (cluster) și de a echilibra încărcarea accesului la aceste date. Nici o SQL date SQL nu se integrează deosebit de bine cu aplicațiile care acceptă analize în timp real, personalizare site, IoT și aplicații mobile
În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor înțelege arhitectura, principiile de proiectare și funcționalitatea celor mai populare SQL date fără SQL pe piață, în timp ce configurează, operează și asigură o serie de SQL date fără SQL într-un mediu de laborator live. Scopul acestei formări este de a oferi participanților capacitatea de a evalua, propune și implementa în mod inteligent o soluție de bază de date fără SQL adecvată în cadrul organizației lor.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați diferite tipuri de SQL date fără SQL , inclusiv MongoDB , Cassandra , Redis și Neo4j
- Înțelegeți avantajele și dezavantajele Fără SQL date SQL față de bazele relaționale
- Înțelegeți formele de date de bază utilizate de Nici SQL date SQL și modul în care aceste formate pot fi utilizate în avantaj atunci când dezvoltați aplicații moderne (desktop, mobil, cloud, IoT)
- Efectuați crearea, inserarea, actualizarea, ștergerea operațiunilor într-o SQL date fără SQL
- Configurați un mediu mixt, atât cu o bază de date relațională, cât și fără SQL funcționează în tandem
- Configurați un grup de baze de date fără SQL pentru procesarea distribuită a seturilor de date foarte mari
- Înțelegeți implicațiile de securitate ale utilizării unei SQL date fără SQL
- Implementați și scalați o SQL date fără SQL într-un mediu de producție
Public
- Profesioniști de Database
- Arhitecți de date
- Strategi de date
- Manageri de proiect
- Dezvoltatorii de aplicații care doresc să integreze o soluție de baze de date flexibilă în aplicația lor
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
Notă
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
Citește mai mult...
