Teradata: desde cero hasta avanzados

Prerequisites:

• 理解关系型数据库和SQL概念
• 有查询大数据集或在数据环境中工作的经验
• 熟悉商业智能或分析目标

受众

• 数据分析师和商业智能专业人员
• SQL开发者和数据工程师
• 在Teradata环境中管理或优化数据的技术用户

Overview:

Teradata 是一个高度可扩展的数据库平台，旨在高效管理大量数据并实现复杂的数据分析。

这是一个由讲师指导的培训课程（线上或线下），面向初级到高级数据专业人士，旨在通过理论与实践相结合的方式，学习如何在Teradata环境中查询、管理、优化和管理数据。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解Teradata的分布式架构和并行执行模型。
• 从基础选择到高级分析，撰写优化的SQL查询。
• 设计并执行大规模数据加载和转换流程。
• 使用如EXPLAIN和统计等工具诊断并提升查询性能。
• 管理权限、资源以及共享环境的最佳实践。

课程形式

• 互动式演示与概念讲解。
• 基于真实场景的实践练习。
• 使用官方工具如Teradata Studio或BTEQ进行整合与优化实验。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

Course Outline:

Teradata 简介

模块 1: Teradata 基础与架构

• Teradata 是什么？它有哪些用途？
• 并行架构：AMPs, PEs, BYNET
• 数据分布与哈希
• 关键概念：会话、spool、锁
• 系统连接：Teradata Studio / BTEQ / SQL Assistant

模块 2: Teradata 中的 SQL 简介

• 基本 SELECT, WHERE, ORDER BY
• 数据类型与类型转换
• 数学与日期函数
• 使用 ALIAS, CASE 表达式
• Teradata 特定操作符（TOP, QUALIFY, SAMPLE）
• 指导实践：在真实表上执行查询

模块 3: 连接、子查询与集合操作符

• INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN
• 无 ON 子句的连接（笛卡尔积）
• 标量与相关子查询
• UNION, INTERSECT, MINUS
• 数据集成实践练习

模块 4: 分析与 OLAP 函数

• RANK(), ROW_NUMBER(), DENSE_RANK()
• 使用 PARTITION BY 进行数据分区
• 使用 OVER() 和 ORDER BY 进行窗口操作
• LAG(), LEAD(), FIRST_VALUE()
• 用例：KPI、趋势、累计值

模块 5: 数据与表 Management

• 表类型：永久表、临时表、全局临时表
• 创建与使用二级索引和连接索引
• 插入、更新与删除操作
• MERGE, UPSERT 与重复控制
• 事务与锁控制

模块 6: 优化与性能调优

• Teradata 优化器：如何选择执行计划
• 使用 EXPLAIN 和 COLLECT STATISTICS
• 数据倾斜及其避免方法
• 查询设计最佳实践
• 瓶颈识别（spool、锁、重分布）
• 实践：比较优化与非优化查询

模块 7: 数据分区与压缩

• 分区类型：范围分区、案例分区、多级分区
• 在大规模查询中的优势与实际应用
• 块级压缩 (BLC) 与列式压缩
• 优势与局限性

模块 8: 数据加载与提取

• TPT (Teradata 并行传输器) 与 FastLoad / MultiLoad
• 批量加载与批量插入
• 错误处理与重试
• 将结果导出到文件或外部系统
• 使用脚本与工具进行基本自动化

模块 9: 技术用户的基本管理

• 角色与权限
• 资源控制（Query Bands, Priority Scheduler）
• 使用 DBQLOGTBL, DBC.Tables, ResUsage 进行监控
• 共享环境的最佳实践

模块 10: 最终集成实验

• 端到端实践案例：
• 数据加载
• 转换与聚合
• 使用 OLAP 函数构建 KPI
• 优化与 EXPLAIN
• 最终导出
• 讨论最佳实践与常见错误

总结与下一步