Visão Geral

Neste Curso Greenplum Architecture Administration And Implementation,  você aprenderá a projetar e implementar o ambiente Greenplum e obter as informações necessárias para instalar, configurar e gerenciar o sistema de banco de dados Greenplum. Você será apresentado ao ambiente Greenplum, que consiste no banco de dados Greenplum e nos sistemas suportados. Você aprenderá os conceitos fundamentais sobre armazenamento de dados, inteligência de negócios e como o Greenplum ajuda a resolver problemas de negócios no gerenciamento e análise de big data. Você avaliará modelos lógicos e requisitos de negócios para determinar o melhor design físico para um banco de dados Greenplum.

O que e Greenplum Database?

Greenplum é uma plataforma de banco de dados de alto desempenho, baseada em colunas, projetada para processamento massivo de dados em larga escala. É uma solução open source que permite aos usuários armazenar e analisar grandes quantidades de dados em tempo real, oferecendo uma ampla gama de recursos de mineração de dados, análise preditiva e processamento distribuído. Greenplum é amplamente utilizado em setores como finanças, saúde, mídia e comunicações, para atender às demandas de análise de dados de grande volume. Além disso, é uma das primeiras plataformas de banco de dados projetadas para atender às demandas da era do big data e da análise de dados em larga escala.

Existem várias razões pelas quais alguém pode querer aprender sobre Greenplum:

1. Big Data Analytics: Greenplum é uma plataforma de banco de dados projetada para lidar com grandes quantidades de dados, tornando-o uma escolha atraente para aqueles interessados em análise de dados de grande volume.

2. Carreira em Tecnologia de Dados: Conhecer Greenplum pode ser uma grande vantagem para aqueles que buscam carreiras em tecnologia de dados, pois ele é amplamente utilizado em empresas e organizações de diversos setores.

3. Solução Open Source: Greenplum é uma plataforma de banco de dados open source, o que significa que pode ser acessado e utilizado livremente por qualquer pessoa interessada em aprender sobre ele.

4. Análise Preditiva: Com recursos avançados de mineração de dados e análise preditiva, aprender sobre Greenplum pode ser uma grande vantagem para aqueles interessados em análise de dados avançada.

5. Crescimento do Ecossistema DeFi: Greenplum é amplamente utilizado em setores como finanças, saúde, mídia e comunicações, tornando-o uma escolha atraente para aqueles que desejam participar do crescimento do ecossistema DeFi.

Objetivo

Após realizar este Curso Greenplum Arquitetura Administração e Implementação, você será capaz de:

• Recursos, benefícios e arquitetura do Greenplum em termos de nada compartilhado e o design Massively Parallel Processing (MPP)
• Redundância de suporte e alta disponibilidade com Greenplum
• Modelos de dados usados ​​em armazenamento de dados e como os dados são armazenados no Greenplum
• Instalar, inicializar, validar e configurar o banco de dados Greenplum
• Gerencie objetos de banco de dados e processos de gerenciamento de carga de trabalho definindo e gerenciando funções, privilégios e filas de recursos
• Use o particionamento de tabelas como uma metodologia de design para lidar com tabelas grandes
• Carregue dados em uma instância de banco de dados Greenplum usando tabelas externas, cópia SQL, comandos de inserção e utilitários de carregamento paralelo
• Use linguagem de manipulação de dados e linguagem de consulta de dados para acessar, gerenciar e consultar dados
• Execute tarefas administrativas do sistema, incluindo gerenciamento e verificação do estado do banco de dados Greenplum, seus dados e a distribuição de dados
• Executar backup e restauração de dados Greenplum
• Distribua e armazene dados no Greenplum usando uma chave de distribuição e particionamento
• Use EXPLAIN e EXPLAIN ANALYZE para ajudar o otimizador de plano de consulta Greenplum a determinar como lidar com uma consulta enviada
• Melhore o desempenho da consulta mantendo as estatísticas atualizadas e ajustando o banco de dados para tamanho de amostragem e condições de erro
• Determine quando é melhor usar um índice e que tipo de índice usar
• Melhore o desempenho da consulta seguindo várias dicas de aprimoramento de desempenho

Publico Alvo

• Este curso é destinado a qualquer pessoa que atualmente ou planeja:
• Instalar banco de dados Greenplum
• Projetar e desenvolver para implementação do banco de dados Greenplum
• Administrar e gerenciar o banco de dados Greenplum

Pre-Requisitos

• Habilidades básicas de administração e navegação de linha de comando UNIX ou Linux
• Noções básicas de linguagem de consulta de banco de dados, incluindo conhecimento SQL básico para acessar objetos de banco de dados
• Conceitos fundamentais de banco de dados relacional

Materiais

Conteúdo Programatico

Greenplum Fundamental Concepts

1. Basics of Data Warehousing
2. Greenplum Concepts, Features, and Benefits
3. Greenplum Architecture
   1. Shared Nothing and MPP Implementation
   2. Database Installation and Initialization
      1. Systems Preparation and Verification
      2. Greenplum Database Initialization
   3. Greenplum Database Tools, Utilities, and Internals
      1. PSQL Client and Greenplum Utilities
      2. Greenplum Performance Monitor
      3. Greenplum Database Server Configuration
      4. Greenplum Database Internals
   4. Defining and Securing the User Database
      1. Data Definition Language
      2. Data Manipulation and Data Query Language
      3. Roles, Privileges, and Resources
   5. Data Loading and Distribution
      1. Data Loading
      2. Table Partitioning
   6. Database Management and Archiving
      1. Managing the Greenplum Database
      2. Backup and Restores
   7. Data Modeling and Design
      1. Data Modeling
      2. Physical Design Decisions
   8. Performance Analysis and Tuning
      1. JOIN Tables
         1. Types and Methods
      2. Database Tuning
      3. EXPLAIN Plan
         1. Analyzing Queries
      4. Improve Performance with Statistics
      5. Indexing Strategies
   9. Developing Reports Using Advanced SQL
      1. Advanced Reporting Using Online Analytic Processing (OLAP)
      2. PostgreSQL Functions
      3. Advanced SQL Topics and Performance Tips
   10. Labs