Базы данных, знаний и хранилища данных. big data, субд и sql и nosql

Все лекции: Здесь собраны все лекции по курсу : базы данных, знаний и хранилища данных. big data, субд и sql и nosql. Эти увлекательные лекции предоставляют нам возможность исследовать глубинные принципы и явления, лежащие в основе наших знаний и нашего стремления к пониманию мира и подготовке к экзамену.

16. 10. Транзакции и параллелизм

17. 11. Транзакции и восстановление данных

18. ORM object-relational mapping (объектно-реляционное отображение ) — Варианты реализации (Active Record и Data Mapper) и альтернативы

19. Блокировки в MySQL InnoDB и MyISAM

20. Блокировка (СУБД) Пессимистическая Оптимистическая Совместная Исключительная Строчная Гранулярная

21. вопросы и ответы на собеседование по MYSQL на английском

22. 1. Понятие базы данных

23. 2. Структура базы данных. Иерархическая, сетевая, объектно-реляционная, реляционная, объектно ориентированная , гибридная и многомерная модели данных

24. 3. Реляционные базы данных

25. 4. Концептуальная модель базы данных

26. 5. Преобразование концептуальной модели в реляционную

27. Проектирование баз данных

28. Понятия CRUD операции, виды SQL операций и запросов (SELECT FROM, INSERT INTO ,UPDATE SET, DELETE FROM)

29. Инфологическое проектирование БД. Сущности, объекты, модели, свойства, связи

30. Модели данных. Ранние подходы к организации данных

31. Проектирование базы данных, функциональная зависимость, нормализация, нормальные формы 1НФ, 2НФ, 3НФ, 4НФ, 5НФ

32. Структуры хранения данных и методы доступа

33. Виды вложенных запросов (подзапросы) в SQL особенности применения

34. Соединения и теоретико-множественные операции над отношениями. Реляционная алгебра

35. Запросы, использующие соединения

36. Теория синхронизации потоков, процессов и данных в информатике

37. Уровень изолированности транзакций, феномены(аномалии) данных

38. типы индексов Oracle, MySQL, PostgreSQL, MS SQL

39. Организация синхронизации данных клиент-сервер для мобильного приложения

40. Технология многомерных баз данных

41. Big Data Часть 1: Принципы работы с большими данными, парадигма MapReduce

42. Big Data Часть 2: Hadoop

43. Big data . Часть 3: Приемы и стратегии разработки MapReduce-приложений

44. Big Data Часть 4: Hbase

45. Подходы к обработке больших данных(Использование только детальной таблицы фактов, метод цепного взаимодействия документов, Взаимосвязь таблиц через триггеры)

46. big data - Большие данные в информационных технологиях

47. Big Data . Часть 5.1: Hive — SQL-движок над MapReduce

48. Big Data Часть 5.2: Продвинутые возможности hive

49. Основные функции ETL-систем

50. Cтатистический анализ в PostgreSQL с помощью PL/R

51. PostgreSQL - обзор базы данных , основы

52. Системы обработки многопользовательских БД

53. Понятие и архитектура распределения баз данных. Гомогенные и гетерогенные РаБД. Стратегии распределения данных в РаБД

54. Распределенные СУБД (РаСУБД). Двенадцать правил К. Дейта. Преимущества и недостатки РаСУБД

55. Типы интерфейса доступа к данным (Д) базы

56. Понятие хранилища данных (ХД). Отличия хранилищ данных от баз данных

57. Классификация хранилищ данных по Б. Инмону

58. Технологические решения и архитектура хранилищ данных , фрактальные методы в архивации

59. Пользователи базы данных. Проблемы многопользовательских баз данных. Функции администратора баз данных

60. Защита баз данных, ее разрушение и причины этого. Правовая охрана баз данных

61. Восстановление БД (с помощью резервного копирования БД, с помощью журнала транзакций, восстановление через откат, накат)

62. Оптимизация работы базы данных

63. Извлечение, преобразование, загрузка ( ETL )

64. Персистентные структуры данных

65. Денормализация как средство повышения производительности и ее реализация

66. Резидентная база данных (англ. in-memory database, IMDB)

67. MVCC ( multiversion concurrency control )— управление параллельным доступом посредством многоверсионности

68. Проблемы ALTER TABLE тормозит база данных Mysql и варианты решения

69. NoSQL (от англ. not only SQL — не только SQL)

70. Mysql - обзор базы данных , основы, назначение и возможности

71. Десять мифов о производительности баз данных

72. Оптимизация многодиапазонного чтения (MRR) MySQL

73. 12+1 правило Кодда для реляционных СУБД

74. ACID(Atomicity — Атомарность,Consistency — Согласованность, Изолированность,Durability — Стойкость) - требования к транзакционной системе и BASE

75. Проектирование и сравнение SQL noSQL баз данных

76. Параметрические и зонные индексы

77. Варианты (виды) и возможности и особенности сортировки в Mysql

78. Запросы WITH - Общие табличные выражения (CTE)

79. Проблема выбора N + 1 о в объектно-реляционного сопоставления (ORM)

80. КАППА-АРХИТЕКТУРА тонкости и смысл

81. Необходимость и использование NULL в реляционных БД

82. Ошибки при составлении запросов sql

83. Теорема CAP, BASE-архитектура

84. Объектно-реляционный разрыв и несоответствие (сопротивление и импеданс)

85. Антипаттерны SQL

86. Метод моделирования "сущность-связь"

87. Метод многомерного моделирования (Dimensional modeling)

88. Методы моделирования временных данных (Temporal data modeling)

89. Метод моделирования "свод данных" (Data Vault)

90. Реляционные хранилища данных Понятие, схемы построения, достоинства и недостатки

91. Системы деловой осведомленности (Business Intelligence Systems) и хранилища данных

92. Физическая модель хранилища данных

93. Метаданные в хранилищах данных

94. Физическая модель хранилища данных: учет влияния транзакций, денормализация таблиц

95. Проектирование производительности хранилищ данных - indexing индексирование,

96. Агрегация и суммирование в хранилищах данных

97. Настройка производительности запросов к хранилищу данных

98. Проектирование кубов данных

99. Аналитическая обработка данных в хранилищах данных (аналитические, статистические , ранжирования, оконные и функции для генерирования отчетов)

100. Создание модели хранилища данных на основе корпоративной модели данных

101. Проектирование и разработка процесса ETL

102. Оконные функции в SQL

103. АРХИТЕКТУРЫ УДАЛЕННЫХ БАЗ ДАННЫХ

104. Методы и виды оптимизации баз данных денормализация, индексы, буферные таблицы, реплицирование, шардирование, партицирование, ленивая загрузка, MapReduce

105. Сложность алгоритма O при выборке в sql select и с join

106. Полнотекстовый поиск и индекс

107. Цифровое устаревание

Рассмотрим подробно эти понятия в нескольких статьях лекциях

База данных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (

Хранилище данных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчетов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения.

Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про