Primeros pasos en la arquitectura no transaccional

1

Objetivos y presentación del proyecto

2

Aprende qué es un Data Warehouse

3

Bases de datos columnares y arquitectura orientada a optimización de consultas

4

¿Cómo funciona AWS Redshift?

Configura tu entorno de trabajo para Redshift

5

Creando nuestro entorno de trabajo en AWS

6

Configura tu primer cluster

7

Consumiendo Redshift: empieza la magia

8

Sentencias SQL en Redshift

Cómo diseñar tu base de datos para mejorar su desempeño

9

¿Qué es la compresión en Redshift?

10

Algoritmos de compresión con Redshift

11

Aplicando algoritmos de compresión

12

Análisis de desempeño con diferentes tipos de compresión

13

Estilos de distribución con Redshift

14

Evaluando los estilos de distribución

15

Llaves de ordenamiento para optimizar nuestras consultas

16

Aplicando ordenamiento de columnas

17

Evaluando algoritmos de ordenamiento

18

Buenas prácticas para diseñar tablas en Redshift

19

Tipos de datos en AWS Redshift

20

Reto: mejora el desempeño de tu base de datos

Manipular enormes cantidades de datos

21

Olvídate de los insert, el copy llego para quedarse

22

Cargando archivos tipo JSON

23

El comando copy a fondo

24

Manifiestos y uso de COMPUPDATE para carga con compresión automática

25

Métodos de carga alternativos al comando copy

26

¿Cómo ejecutar sentencias UPDATE y DELETE?

27

¿Cómo mantener el desempeño de tu base de datos?

28

Estadísticas y limpieza de las tablas

Buenas prácticas para diseñar y ejecutar consultas en tu base de datos

29

Agrupamiento, ordenamiento y subqueries

30

¿Qué es y cómo interpretar un explain plan?

Análisis de comportamiento y descarga de datos con Redshift

31

¿Cómo descargar datos eficientemente con UNLOAD?

32

Otras tablas útiles de Redshift para entender el comportamiento de nuestros datos

Conclusiones

33

Próximos pasos con AWS Redshift

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¿Cómo mantener el desempeño de tu base de datos?

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Aportes 3

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Trabajar con autovacuum de PostgreSQL en Amazon RDS

Recomendamos encarecidamente que utilice la función de autovacuum para las bases de datos de PostgreSQL para mantener la salud de su instancia de base de datos de PostgreSQL. Autovacuum automatiza el inicio de los comandos VACUUM y ANALYZE. Autovacuum comprueba las tablas que han tenido una gran cantidad de tuplas insertadas, actualizadas o eliminadas. Luego, Autovacuum recupera el almacenamiento eliminando los datos obsoletos o las tuplas de la base de datos de PostgreSQL.

Autovacuum está habilitada de forma predeterminada para todas las nuevas instancias de base de datos PostgreSQL de Amazon RDS, y los parámetros de configuración de autovacuum relacionados se establecen de forma predeterminada. Debido a que nuestros valores predeterminados son algo genéricos, puede beneficiarse de ajustar los parámetros a su carga de trabajo específica. La siguiente sección puede ayudarte a realizar el ajuste de autovacuum necesario.

¿Que herramienta me recomiendan para Control de Versión de Queries?

Muy Interesante