A Practical Introduction to NoSQL Databases

• Zrozumienie koncepcji relacyjnych baz danych
• Nie jest wymagane doświadczenie w programowaniu

Relacyjne bazy danych są preferowaną technologią przechowywania, wyszukiwania i przeszukiwania danych. Relacyjne bazy danych pozwalają użytkownikom organizować dane przy użyciu ustrukturyzowanego, dobrze zdefiniowanego zestawu wzorców (modelu). Chociaż podejście to sprawdza się dobrze w przypadku przechowywania danych, które są znormalizowane i dobrze zrozumiane z góry (pomyśl o aplikacji do odprawy w szpitalu, która przechowuje rekordy pacjentów z tym samym spójnym zestawem wstępnie zdefiniowanych pól... identyfikator pacjenta, imię, nazwisko, data ostatniej wizyty itp. W przypadku organizacji, których dane przychodzące nie są dobrze zdefiniowane (pomyśl o formularzu zapytania online dla startupu, który wciąż jest w trakcie eksperymentowania z różnymi polami do zbierania danych odwiedzających, usuwania i dodawania pól w miarę dostosowywania się do zmieniającego się charakteru działalności), wszelkie ustalone definicje dotyczące tego, jak dane powinny pasować do istniejącej bazy danych, musiałyby być regularnie redefiniowane. Wymagałoby to odtworzenia modelu danych (schematu), który dyktuje strukturę danych i dozwolone typy danych w celu obsługi różnych typów danych wejściowych itp. przed zapisaniem nowych danych w bazie danych.

Wprowadź bazy danych NoSQL (Not Only SQL). Bazy danych NoSQL uwalniają użytkowników od konieczności wstępnego definiowania struktury przychodzących danych, umożliwiając im wstawianie i aktualizowanie nowych danych w locie. Bazy danych NoSQL są często szybsze niż relacyjne bazy danych i mogą z łatwością obsługiwać bardzo duże ilości danych. Bazy danych NoSQL skalują się również lepiej niż relacyjne bazy danych, ze względu na ich zdolność do efektywnego partycjonowania danych na wielu serwerach (klastrach) i równoważenia obciążenia dostępu do tych danych. Bazy danych NoSQL szczególnie dobrze integrują się z aplikacjami obsługującymi analitykę w czasie rzeczywistym, personalizację witryn, IoT i aplikacje mobilne

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy zrozumieją architekturę, zasady projektowania i funkcjonalność najpopularniejszych baz danych NoSQL podczas konfigurowania, obsługi i oceny wielu baz danych NoSQL w środowisku laboratoryjnym na żywo. Celem tego szkolenia jest umożliwienie uczestnikom inteligentnej oceny, zaproponowania i wdrożenia odpowiedniego rozwiązania bazodanowego NoSQL w ich organizacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalowanie i konfigurowanie różnych typów baz danych NoSQL, w tym MongoDB, Cassandra, Redis i Neo4j.
• Poznanie zalet i wad baz danych NoSQL w porównaniu z relacyjnymi bazami danych.
• Zrozumienie podstawowych formatów danych wykorzystywanych przez bazy danych NoSQL i sposobu, w jaki formaty te mogą być wykorzystywane do tworzenia nowoczesnych aplikacji (stacjonarnych, mobilnych, w chmurze, IoT).
• Wykonywanie operacji tworzenia, wstawiania, aktualizowania i usuwania w bazie danych NoSQL
• Konfiguracja mieszanego środowiska z relacyjną bazą danych i bazą danych NoSQL pracującą w tandemie
• Konfiguracja klastra baz danych NoSQL w celu dystrybucji przetwarzania bardzo dużych zbiorów danych
• Zrozumienie implikacji bezpieczeństwa korzystania z bazy danych NoSQL
• Wdrażanie i skalowanie bazy danych NoSQL w środowisku produkcyjnym

Publiczność

• Profesjonaliści Database
• Architekci danych
• Strategowie danych
• Kierownicy projektów
• Programiści aplikacji pragnący zintegrować elastyczne rozwiązanie bazodanowe w swojej aplikacji

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wstęp

Przegląd najpopularniejszych NoSQL Database.

• MongoDB (dokument), Cassandra (kolumnowy), Redis (klucz-wartość), Neo4J (wykres)

Przegląd MongoDB funkcji i architektury

• Mapowanie pomiędzy relacyjną bazą danych a MongoDB
• Indeksowanie, replikacja, równoważenie obciążenia, zapytania ad hoc itp.

MongoDB kontra MySQL

Instalacja i konfiguracja MongoDB

Tworzenie Database

Czytanie, pisanie i zadawanie pytań MongoDB

Tworzenie aplikacji za pomocą MongoDB

Bezpieczeństwo w MongoDB

Dostępność w MongoDB

Integracja relacyjnego i NoSQL (nierelacyjnego) przechowywania danych

Integracja MongoDB z platformami przetwarzania danych

• Hadoop MapReduce, Apache Spark itd.

Kiedy stosować MongoDB

• Idealne obciążenia dla NoSQL w przedsiębiorstwie

Kiedy nie stosować MongoDB

• Wady NoSQL

Wdrażanie MongoDB do produkcji

• Chmura lokalna lub publiczna

Skalowanie MongoDB

Rozwiązywanie problemów MongoDB

Uwagi końcowe

Wstęp

• Kolumnowa (tabelaryczna) a baza danych dokumentów

Przegląd Cassandra funkcji i architektury

Instalacja i konfiguracja Cassandra

Tworzenie Database

Czytanie, pisanie i zadawanie pytań Cassandra

Tworzenie aplikacji za pomocą Cassandra

Bezpieczeństwo w Cassandra

Dostępność w Cassandra

Integracja relacyjnego i NoSQL (nierelacyjnego) przechowywania danych

Integracja Cassandra z platformami przetwarzania danych

• Hadoop MapReduce, Apache Spark itd.

Kiedy stosować Cassandra

Wdrażanie Cassandra do produkcji

• Chmura lokalna i publiczna

Skalowanie Cassandra

Rozwiązywanie problemów Cassandra

Uwagi końcowe