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Corso

Introduzione ai database NoSQL

BasicLivello di competenza

Aggiornato 12/2025

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SQLData Engineering

4 h

15 video

59 Esercizi

4,450 XP

10,128

Attestato di conseguimento

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Descrizione del corso

Negli ultimi anni, i database NoSQL sono diventati sempre più popolari perché riescono a gestire grandi quantità di dati non strutturati. Imparare a usare strumenti NoSQL come database orientati alle colonne, ai documenti, alle chiavi-valori e ai grafici permette a ingegneri, analisti e scienziati dei dati di lavorare con una gamma più ampia di dati. Questi database NoSQL offrono funzionalità extra per l'archiviazione e il recupero dei dati che non si trovano nei database relazionali tradizionali.

Database orientati alle colonne

Scopri il mondo dei database orientati alle colonne e il loro ruolo nell'evoluzione dei data warehouse. Prova a usare Snowflake per creare e aggiornare tabelle orientate alle colonne, oltre che per ottimizzare il design delle tabelle per migliorare le prestazioni. Scopri le funzionalità avanzate di Snowflake per lavorare con dati semi-strutturati.

Database documentale

Impara a usare Postgres JSON per fare ricerche nei database orientati agli oggetti e ai documenti e scopri tutti i tipi di dati che questa tecnologia supporta. Metti alla prova le tue abilità lavorando con i dati salvati in un array e con quelli nidificati.

Database chiave-valore e grafici

Acquisisci dimestichezza con i database chiave-valore e scopri quando è meglio usare questo archivio dati NoSQL. Prova a usare Redis per caricare e cercare dati e scopri quanto sono veloci i database in memoria. Scopri i database grafici e come usarli nei flussi di lavoro dei dati.

Prerequisiti

Database Design

1

Introduzione ai database NoSQL

Esplora le basi dei database NoSQL e come vengono utilizzati in un’architettura dati moderna. Impara a identificare pro e contro dell’uso di database a colonne, documentali, key-value e a grafo per rendere i dati disponibili ai processi a valle e agli utenti dei dati.

Introduzione ai NoSQL

Interrogare database NoSQL

Esplorare i dati di tipo documento

Casi d’uso e applicazioni di NoSQL

Archivi NoSQL tabellari

Database column-oriented

Interrogare un database orientato alle colonne

Filtrare un database orientato alle colonne

Archivi dati NoSQL non tabulari

Riconoscere data store NoSQL tabellari e non tabellari

Interrogare database documentali

Interrogare documenti annidati con Postgres JSON

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2

Database a colonne

Approfondisci i database a colonne con l’aiuto di Snowflake. Impara a popolare le tabelle di Snowflake usando diversi strumenti e scopri i fondamenti di micro-partizionamento e clustering dei dati per ottimizzare le prestazioni delle query con il query pruning. Sfrutta le common table expressions, le viste materializzate e non materializzate per snellire i flussi di lavoro analitici. Entra nel mondo dei dati semi-strutturati con i tipi VARIANT di Snowflake.

Popolare i database orientati alle colonne

CREATE TABLE con Snowflake

Popolare le tabelle Snowflake

COPY INTO e CREATE TABLE ... AS con Snowflake

Tecniche avanzate per database orientati alle colonne

Micro-partitioning e data clustering con Snowflake

Query pruning con micro-partitioning

Sfruttare micro-partizioni e data clustering

Workflow di analytics per i database colonnari

Common table expressions con Snowflake

Creare un workflow di analytics con Snowflake

VIEW materializzate vs. non materializzate

Lavorare con dati semi-strutturati in Snowflake

Tipi di dati Snowflake semi-strutturati

Interrogare dati semi-strutturati in Snowflake

Interrogare dati semi-strutturati annidati

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3

Database documentali

Immergiti nel mondo dei dati documentali con JSON in Postgres ed esplora le complessità dei dati semi-strutturati. Impara a estrarre e trasformare dati di primo livello e annidati usando diversi operatori e funzioni integrati.

Capire i dati JSON in Postgres

Dati JSON e JSONB in Postgres

Eseguire query con sqlalchemy e pandas

Interrogare dati JSON e JSONB da Postgres

Archiviare dati JSON in Postgres

Caricare dati semi-strutturati in Postgres

Convertire dati tabellari in JSON

Estrazione delle chiavi dagli oggetti JSON con Postgres

Interrogare i dati JSON con Postgres

Interrogare dati JSON di primo livello

Individuare il tipo di dati JSON

Lavorare con oggetti JSON annidati

Filtrare i database di documenti con Postgres JSON

Tecniche avanzate di query JSON in Postgres

Operatori freccia e cancelletto-freccia

Estrazione di dati dai documenti

Manipolare i dati dei documenti

Inizia il capitolo

4

Database key-value e a grafo

Porta le tue competenze NoSQL al livello successivo padroneggiando le basi dei database key-value. Esplora i casi d’uso più comuni per i dati key-value e impara a usare Redis e Python per leggere e scrivere dati. Concludi con una panoramica di base dei database a grafo e del loro ruolo nella moderna data stack.

Introduzione ai database key-value

Database key-value

Database key-value vs. database a documenti

Connessione a un cluster Redis

Memorizzare e recuperare dati key-value

Memorizzare dati key-value con Redis

Recuperare dati key-value con Redis

Memorizzare dizionari Python con Redis

Database a grafo

Capire i database a grafo

Provider di database a grafo

Utilizzare i database a grafo

Per concludere!

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Introduzione ai database NoSQL

Corso
completato

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