Программирование [Специалист] QPT - PostgreSQL. Оптимизация запросов (2020)

[Moderator]

Автор: Специалист

Название: QPT - PostgreSQL. Оптимизация запросов (2020)

PostgreSQL – одна из самых популярных свободно распространяемых реляционных СУБД. Это программное обеспечение полностью соответствует современным стандартам языка SQL. PostgreSQL позволяет создавать надежные хранилища для большого объема данных с возможностью расширения и репликации. В России PostgreSQL используют многие интернет-проекты: Рамблер, Яндекс, Mail.ru, avito.ru, а также различные государственные и коммерческие организации разного масштаба – от малых до крупных.

• Курс рассматривает PostgresSQL - одну из самых популярных свободно распространяемых реляционных СУБД.
• Курс основан на опыте практического применения СУБД PostgreSQL и ее расширений.
• Курс включает в себя не только практическую, но и теоретическую часть, и таким образом не сводится к простому «сборнику рецептов».
• Курс посвящен версии PostgreSQL 10, отмечаются особвенности последующих версий.
• Курс читается на базе ОС Linux. Обучение проводится на примере популярнейшего дистрибутива Ubuntu. Однако изучать Вы будете именно на Linux, и после обучения в нашем Центре Вы легко сможете работать с любым дистрибутивом Linux: Debian, Mandriva, Red Hat, Mint, Alt Linux, Open SUSE, ASP Linux, МСВС и многими другими.

Вы научитесь

• понимать механизмы планирования и выполнения запросов,
• настраивать параметры экземпляра, связанных с производительностью,
• искать проблемные запросы и их оптимизировать.

ы, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.

Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Программа курса:
Модуль 1. Введение
Модуль 2. Демобаза "Авиаперевозки"
Модуль 3. Выполнение запросов
Модуль 4. Последовательный доступ
Модуль 5. Индексный доступ
Модуль 6. Сканирование по битовой карте
Модуль 7. Соединение вложенным циклом
Модуль 8. Соединение хешированием
Модуль 9. Соединение слиянием
Модуль 10. Статистика
Модуль 11. Профилирование
Модуль 12. Приемы оптимизации

 

Подробнее:

Ссылки и информация для скачивания: