Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Du bist unsicher, was NoSQL ist und wie es sich von SQL unterscheidet? Dann bist du hier genau richtig! In diesem konzeptionellen Kurs (ohne Programmieren) lernst du die vier großen NoSQL-Datenbanktypen kennen: Key-Value, Dokument, Column-Family und Graph. Außerdem erfährst du mehr über vier beliebte NoSQL-Engines — darunter Redis, MongoDB, Apache Cassandra und Neo4j — und wann du sie einsetzen solltest, um eine konkrete geschäftliche Anforderung zu erfüllen. Anhand der Datenerlebnisse eines fiktiven sozialen Netzwerks lernst du, wie NoSQL hilft, unstrukturierte Daten wie Social-Media-Posts zu verarbeiten und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Abschließend siehst du dir reale Anwendungsfälle an, in denen NoSQL-Datenbanken eingesetzt wurden — und erhältst das Wissen, mit dem du Daten in jeder Situation effektiv speichern kannst.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Key-Value-Datenbanken
Zum Einstieg in den Kurs lernst du die Unterschiede zwischen NoSQL- und relationalen Datenbanken kennen. Danach entdeckst du Key-Value-Datenbanken, ihre Vorteile und ihre Grenzen. Du erkennst, in welchen Situationen Key-Value-Datenbanken geeignet sind. Dieses Kapitel schließt du mit der Fallstudie zu Editoo ab — einem Unternehmen, das dank der Key-Value-Datenbank Redis seine Ausfallzeiten reduziert und die Performance verbessert hat.
- Willkommen!50 XP
- NoSQL vs. relationale Datenbanken100 XP
- Schlüssel und Werte100 XP
- Vorteile und Grenzen von Key-Value-Datenbanken50 XP
- Vorteile und Einschränkungen einordnen100 XP
- Richtig oder falsch?100 XP
- Wann du Key-Value-Datenbanken einsetzen solltest50 XP
- Geeignete Anwendungsfälle100 XP
- Geeignet oder nicht geeignet100 XP
- Fallstudie: Redis50 XP
- Redis-Funktionen100 XP
- Redis und Editoo100 XP
2
Dokumentdatenbanken
In diesem Kapitel lernst du die Grundlagen von Dokumentdatenbanken. Anschließend identifizierst du die Vorteile und Grenzen dieser Art von Datenbank und erkennst, in welchen Situationen Dokumentdatenbanken geeignet sind. Zum Schluss beendest du das Kapitel mit der Shutterfly-Fallstudie. Sie nutzten die Dokumentdatenbank MongoDB, um die Latenz zu verringern und die Time-to-Market zu beschleunigen.
3
Column-Family-Datenbanken
Du befasst dich mit Column-Family-Datenbanken und analysierst die Vorteile und Grenzen dieser Datenbanken. Außerdem lernst du die Situationen kennen, in denen Column-Family-Datenbanken sinnvoll sind. Abschließend endet dieses Kapitel mit der Fallstudie zu Bigmate — einem Unternehmen, das die Datenbank Apache Cassandra einsetzte, um pro Sekunde Millionen von Vorgängen durch gleichzeitige Nutzer zu bewältigen.
4
Graphdatenbanken
In diesem letzten Kapitel analysierst du Graphdatenbanken. Du lernst die Vorteile und Grenzen dieser Datenbanken kennen und in welchen Situationen sie am nützlichsten sind. Den Kurs beendest du mit einem Blick auf Gousto — ein Unternehmen, das dank der Datenbank Neo4j seine Kosten besser im Griff hat.
R
NoSQL-Konzepte
Kurs
abgeschlossen
