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Kurs

Einführung in NoSQL

BasicSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 12/2025

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SQLData Engineering

4 Std.

15 Videos

59 Übungen

4,450 XP

10,125

Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

In den letzten Jahren sind nosql-Datenbanken echt beliebt geworden, weil sie große Mengen unstrukturierter Daten gut verarbeiten können. Wenn man lernt, nosql-Tools wie spaltenorientierte, Dokumenten-, Schlüsselwert- und Graphdatenbanken zu nutzen, können Dateningenieure, Analysten und Wissenschaftler mit einer größeren Bandbreite an Daten arbeiten. Diese nosql-Datenbanken bieten zusätzliche Funktionen für die Datenspeicherung und -abfrage, die in herkömmlichen relationalen Datenbanken nicht verfügbar sind.

Spaltenorientierte Datenbanken

Tauch ein in die Welt der spaltenorientierten Datenbanken und ihre Rolle bei der Entwicklung von Data Warehouses. Probier mal aus, mit Snowflake zu arbeiten, um spaltenorientierte Tabellen zu erstellen und zu aktualisieren und das Tabellendesign für eine bessere Leistung zu optimieren. Schau dir die coolen Funktionen von Snowflake an, um mit halbstrukturierten Daten zu arbeiten.

Dokumentendatenbank,

Lerne, wie du Postgres JSON als Tool zum Abfragen von dokumenten- und objektorientierten Datenbanken und den verschiedenen Datentypen, die diese Technologie unterstützt, nutzen kannst. Verbessere deine Fähigkeiten im Umgang mit Daten, die in einem Array gespeichert sind, sowie mit verschachtelten Daten.

Schlüsselwert- und Graphdatenbanken

Mach dich mit Key-Value-Datenbanken vertraut und lerne, wann dieser nosql-Datenspeicher am besten eingesetzt wird. Probier mal aus, wie du mit Redis Daten laden und abfragen kannst, und erlebe die superschnelle Leistung von In-Memory-Datenbanken. Schau dir Graphdatenbanken und ihre Anwendungsfälle in Daten-Workflows an.

Voraussetzungen

Database Design

1

Einführung in NoSQL-Datenbanken

Erkunde die Grundlagen von NoSQL-Datenbanken und wie sie in einer modernen Datenarchitektur eingesetzt werden. Lerne, Vor- und Nachteile von spaltenorientierten, dokumentenbasierten, Key-Value- und Graphdatenbanken zu erkennen, um Daten für nachgelagerte Prozesse und Datennutzer:innen bereitzustellen.

Einführung in NoSQL

Abfragen von NoSQL-Datenbanken

Dokumentdaten erkunden

NoSQL: Use Cases und Anwendungsfälle

Tabellarische NoSQL-Datenspeicher

Spaltenorientierte Datenbanken

Abfragen einer spaltenorientierten Datenbank

Filtern einer spaltenorientierten Datenbank

Nicht-tabellarische NoSQL-Datenspeicher

Tabellarische und nicht-tabellarische NoSQL-Datenspeicher erkennen

Dokumentdatenbanken abfragen

Abfragen verschachtelter Dokumente mit Postgres JSON

Kapitel starten

2

Spaltenorientierte Datenbanken

Tauche mit Snowflake in spaltenorientierte Datenbanken ein. Lerne, Snowflake-Tabellen mit verschiedenen Tools zu befüllen, und verstehe die Grundlagen von Micro-Partitioning und Data Clustering, um die Abfrageleistung durch Query Pruning zu optimieren. Nutze Common Table Expressions sowie materialisierte und nicht materialisierte Views, um Analytics-Workflows zu verschlanken. Wage dich mit Snowflakes VARIANT-Typen an semi-strukturierte Daten heran.

Spaltenorientierte Datenbanken befüllen

CREATE TABLE mit Snowflake

Snowflake-Tabellen befüllen

COPY INTO und CREATE TABLE ... AS mit Snowflake

Fortgeschrittene Techniken für spaltenorientierte Datenbanken

Mikropartitionierung und Data Clustering mit Snowflake

Query Pruning mit Micro-Partitioning

Micro-Partitioning und Data Clustering nutzen

Analyse-Workflows für spaltenorientierte Datenbanken

Common Table Expressions mit Snowflake

Einen Analytics-Workflow mit Snowflake aufbauen

Materialized vs. non-materialized VIEWs

Arbeiten mit semi-strukturierten Daten in Snowflake

Halbstrukturierte Datentypen in Snowflake

Abfragen semi-strukturierter Daten in Snowflake

Verschachtelte semi-strukturierte Daten abfragen

Kapitel starten

3

Dokumentendatenbanken

Tauche tief ein in die Welt der Dokumentdaten mit Postgres JSON und entdecke die Feinheiten semi-strukturierter Daten. Lerne, wie du Daten auf oberster Ebene und verschachtelte Dokumentdaten mit verschiedenen integrierten Operatoren und Funktionen extrahierst und transformierst.

JSON-Daten in Postgres verstehen

JSON- und JSONB-Daten in Postgres

Abfragen mit sqlalchemy und pandas ausführen

JSON- und JSONB-Daten aus Postgres abfragen

JSON-Daten in Postgres speichern

Postgres mit semistrukturierten Daten befüllen

Tabellendaten in JSON umwandeln

Schlüssel aus JSON-Objekten mit Postgres extrahieren

JSON-Daten mit Postgres abfragen

Top-level-JSON-Daten abfragen

Den Typ von JSON-Daten ermitteln

Arbeiten mit verschachtelten JSON-Objekten

Dokumentdatenbanken mit Postgres JSON filtern

Fortgeschrittene Abfragetechniken für Postgres JSON

Pfeil- und Hash-Pfeil-Operatoren

Dokumentdaten extrahieren

Dokumentdaten bearbeiten

Kapitel starten

4

Key-Value- und Graphdatenbanken

Hebe deine NoSQL-Skills auf das nächste Level, indem du die Grundlagen von Key-Value-Datenbanken meisterst. Erkunde gängige Anwendungsfälle für Key-Value-Daten und lerne, wie du mit Redis und Python Daten liest und schreibst. Zum Abschluss gibt es einen kompakten Überblick über Graphdatenbanken und ihren Platz im modernen Data Stack.

Einführung in Key-Value-Datenbanken

Key-Value-Datenbanken

Key-Value- vs. Dokumentdatenbanken

Verbindung zu einem Redis-Cluster herstellen

Key-Value-Daten speichern und abrufen

Key-Value-Daten mit Redis speichern

Key-Value-Daten mit Redis abrufen

Python-Dictionaries mit Redis speichern

Graphdatenbanken

Graphdatenbanken verstehen

Anbieter von Graphdatenbanken

Graphdatenbanken verwenden

Zum Abschluss!

Kapitel starten

Einführung in NoSQL

Kurs
abgeschlossen

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