Which data storage to choose - from flat files, through SQL, NoSQL to massive distributed systems 교육 과정
이 과정은 고객이 자신의 필요에 따라 쓰기 데이터 저장소를 선택하도록 도와줍니다 거의 모든 가능한 현대 접근법을 다룹니다 .
Course Outline
- 파일 문서 저장(클라우드 스토리지)
- 기능(OCR, Scalaability, 검색 등)
- 오픈 소스 사례(예: Next Cloud)
- 일부 상업적 사례
- 플랫 파일 저장
- XML 데이터베이스
- CSV 데이터베이스
- 관계형 데이터베이스
- 표준화
- 종속성 및 제약 조건
- Scala능력 - 복제, 클러스터
- 오픈 소스 및 상용 소프트웨어(MySQL, PostrgreSQL, DM7, Oracle 등)
- NoSQL 저장
- 문서 지향Database(MongoDB, CouchDB 등...)
- 기둥 방향(캐나드라, 스킬라 등)
- 검색 방향 (Elasticsearch...
- 새로운SQL
- CAP 정리
- 오픈소스 소프트웨어(SequoiaDB 등)
- Search Engines
- 기능(텍스트 처리, 관련성 등)
- 오픈소스 예시
- Scala기능, 고가용성, 부하 분산 등...
- 전통적인 데이터 센터
- Business 인텔리전스, OLTP 및 Datawherehouse
- 오픈소스 및 상용 솔루션
- MapReduce 및 분산 병렬 처리
- Hadoop와 유사한 (Hive, HFS, Impala)
- 분산 파일 시스템
- 오픈소스 개요(Ceph 등)
- 메모리 내 Database
- 오픈소스 솔루션(예: ApacheIgnite)
- 기타
- Hypertable (Google 빅테이블)
- 빅쿼리
- AWS 솔루션(S3 등)
- 현재를 넘어 - 미래 트렌드
Requirements
기술적인 배경 지식은 필요하지 않지만 예제를 이해하려면 일정 수준의 데이터베이스 이론(예: SQL 등...)이 필요합니다.
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Radu Mazilu - eMAG IT Research
Course - Which data storage to choose - from flat files, through SQL, NoSQL to massive distributed systems
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Rares Serea - eMAG IT Research
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- SQL 쿼리를 작성하는 방법
- 관계형 데이터베이스란 무엇이고 어떻게 사용할 수 있는가
- 관계란 무엇이고 어떻게 만드는가
- 데이터의 구조
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