Which data storage to choose - from flat files, through SQL, NoSQL to massive distributed systems

Chociaż nie jest wymagane przygotowanie techniczne, zrozumienie przykładów wymaga pewnego poziomu teorii baz danych (np. SQL, itp...).

Ten kurs pomaga klientom wybrać sposób przechowywania danych w zależności od ich potrzeb. Obejmuje prawie wszystkie możliwe nowoczesne podejścia.

1. Przechowywanie dokumentów w chmurze
   1. Funkcje (OCR, Scalaibility, wyszukiwanie itp.)
   2. Przykłady Open Source (np. Next Cloud)
   3. Niektóre przykłady komercyjne
2. Przechowywanie plików płaskich
   1. Bazy danych XML
   2. Bazy danych CSV
3. Relacyjne bazy danych
   1. Normalizacja
   2. Współzależności i zależności
   3. [Elastyczność - replikacje, klastry
   4. Oprogramowanie Open Source i komercyjne (MySQL, PostrgreSQL, DM7, Oracle itp.)
4. Pamięć masowa NoSQL
   1. Zorientowane na dokumenty Database (MongoDB, CouchDB itd...)
   2. Orientacja na kolumny (Canadra, Scylla itp.)
   3. Orientacja wyszukiwania (Elasticsearch...
5. NewSQL
   1. Twierdzenie CAP
   2. Oprogramowanie open source (SequoiaDB, itp...)
6. Search Engines
   1. Funkcje (przetwarzanie tekstu, trafność itp.)
   2. Przykłady Open Source
   3. Scala Elastyczność, wysoka dostępność, równoważenie obciążenia, itp....
7. Tradycyjne hurtownie danych
   1. Inteligencja, OLTP i hurtownia danych Business
   2. Rozwiązania open source i komercyjne
8. MapReduce i rozproszone przetwarzanie równoległe
   1. Hadoop - podobne (Hive, HFS, Impala)
9. Rozproszony system plików
   1. Przegląd opensource (Ceph itp.)
10. In-memory Database
    1. Rozwiązanie opensource (np. ApacheIgnite)
11. Inne
    1. Hypertable (Google Bigtable)
    2. BigQuery
    3. Rozwiązanie AWS (S3, itp...)
12. Poza teraźniejszością - przyszłe trendy