Курс "20767 Разработка и эксплуатация хранилищ данных на SQL Server 2016 (20767 Implementing a SQL Data Warehouse)"
Код: 20767 Специализация: Microsoft SQL Server 2016
Продолжительность - 5 дней
Расписание:
4 сентября 2023 года (Москва)
18 декабря 2023 года (Москва)
Стоимость:
37 500 руб.
На курсе «20767 Разработка и эксплуатация хранилищ данных на SQL Server 2016» слушатели узнают, как создать хранилище данных в Microsoft SQL Server 2016, как использовать ETL со службами интеграции SQL Server, как проверить и очистить данные с SQL Server Data Quality Services и SQL Server Master Data Services.
Аудитория:
Курс ориентирован на администраторов и разработчиков хранилищ данных и аналитических решений.
Прослушав данный курс, Вы научитесь:
Проектировать и реализовывать хранилища данных;
Разрабатывать и обслуживать ETL-процедур;
Выполнять типовые задачи по обслуживанию хранилищ данных;
Решать проблемы, возникающие при эксплуатации хранилищ данных.
Лабораторная работа: Изучение решения для хранилища данных
Модуль 2. Планирование инфраструктуры хранилищ данных
Рекомендации по созданию инфраструктуры хранилищ данных
Выбор оборудования
Лабораторная работа: Планирование инфраструктуры хранилищ данных
Модуль 3. Проектирование и реализация хранилищ данных
Задачи
Таблицы
Проектирование физической инфраструктуры хранилища данных
Лабораторная работа: Реализация схемы хранилища данных
Модуль 4. Колоночные индексы
Введение в колоночные индексы
Создание индексов
Работа с колоночными индексами
Лабораторная работа: Использование колоночных индексов
Модуль 5. Реализация хранилища данных в Azure
Преимущество хранилища данных в Azure
Построение хранилища
Миграция данных в хранилище Azure
Лабораторная работа: Реализация хранилища данных в Azure
Модуль 6. Создание ETL решения
Введение в ETL с SSIS
Изучение источников данных
Перемещение данных
Лабораторная работа: Реализация потока данных в пакете служб SSIS
Модуль 7. Реализация потока управления в пакете SSIS
Введение в поток управления
Создание динамических пакетов
Использование контейнеров
Лабораторная работа 1: Реализация потока управления в пакете SSIS
Лабораторная работа 2: Использование транзакций и контрольных точек
Модуль 8. Отладка и устранение неполадок служб SSIS
Отладка пакетов служб SSIS
Ведение журнала событий пакетов служб SSIS
Обработка ошибок в пакете служб SSIS
Лабораторная работа: Отладка и устранение неполадок пакетов служб SSIS
Модуль 9. Пополнение хранилища
Основы инкрементальной загрузки данных
Извлечение измененных данных
Использование временных таблиц
Лабораторная работа 1: Извлечение измененных данных
Лабораторная работа 2: Загрузка данных в хранилище данных
Модуль 10. Управление качеством данных
Введение в качество данных
Очистка данных
Лабораторная работа 1: Очистка данных
Лабораторная работа 2: Исключение дублирования данных
Модуль 11. Использование MasterDataServices
Основные понятия Master Data Services
Создание модели Master Data Services
Управление основными данными
Создание основных данных
Лабораторная работа: Реализация Master Data Services
Модуль 12. Расширение SSIS
Использование пользовательских компонентов в SSIS
Использование сценариев в SSIS
Лабораторная работа: Использование скриптов и пользовательских компонентов
Модуль 13. Развертывание и настройка пакетов служб SSIS
Обзор развертывания
Развертывание проектов служб SSIS
Планирование выполнения пакетов служб SSIS
Лабораторная работа: Развертывание и настройка пакетов служб SSIS
Модуль 14. Использование данных в хранилище
Введение в бизнес аналитику (BI)
Корпоративная бизнес-аналитика
Персональная бизнес-аналитика
Технологии "больших данных"
Лабораторная работа: Использование средств бизнес аналитики
В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения
Microsoft SQL Server 2016 — мощная и безопасная система управления базами данных, готовая к работе в самых важных и бизнес-приложениях, высокого уровня, позволяющая сокращать финансовые затраты на сервис систем и производство новых приложений.
SQL Server 2016 обеспечивает рекордную производительность благодаря новым технологиям работы с памятью, что поможет заказчикам ускорить свой бизнес и реализовать новые сценарии работы.
Кроме того, SQL Server 2016 позволяет использовать новые гибридные облачные решения. Это позволит воспользоваться новыми преимуществами облачных вычислений. Например в таких сценариях как резервное копирование в облако и аварийное восстановление локально установленного SQL Server.
SQL Server 2016 предлагает лучшие возможности в отрасли бизнес-аналитики благодаря интеграции с такими привычными инструментами, как Excel и Power BI для Office 365.
Основные нововведения включают:
Поддержка in-memory OLTP (Hekaton). SQL Server 2016 обладает возможностью размещения таблиц и хранимых процедур в оперативной памяти, что позволит добиться существенного выигрыша в производительности транзакционных приложений.
Обновляемые колоночные индексы. Колоночные индексы используются, в основном, в аналитических приложениях. Они позволяют значительно ускорить выполнение запросов по схемам данных, характерных для OLAP (звезда, снежинка). В версии 2016 это ограничение снято, и колоночные индексы получат возможность обновляться при внесении изменений в данные, как традиционные индексы.
Новый тип управляемого ресурса в Resource Governor. Регулятор ресурсов используется для разделения вычислительных мощностей компьютера между различными приложениями, обращающимися к SQL Server, что дает возможность приоритезировать нагрузку, а также гарантирует, что приложение не выйдет за пределы назначенных ему ресурсов, забирая на себя все, что выделено серверу баз данных. Это позволяет обеспечить предсказуемую работоспособность. В предыдущих версиях к ресурсам относились память и процессорное время, ввод-вывод.
Улучшенная отказоустойчивость. Группа высокой доступности AlwaysOn теперь включает 8 вторичных реплик (против 4-х в предыдущей версии).
Интеграция с Облаком. Возможность размещать в Windows Azure файлы БД большого размера для on-premise SQL Server, а также выполнять в Windows Azure резервное копирование, в том числе с новыми возможностями шифрования.
