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Plan du cours
Introduction à Teradata
Module 1 : Fondamentaux de Teradata et son architecture
- Qu'est-ce que Teradata et à quoi sert-il ?
- Architecture parallèle : AMPs, PEs, BYNET
- Répartition des données et hachage
- Concepts clés : sessions, spool, verrous
- Connexion au système : Teradata Studio / BTEQ / SQL Assistant
Module 2 : Introduction au SQL dans Teradata
- SELECT de base, WHERE, ORDER BY
- Types de données et conversion (casting)
- Fonctions mathématiques et de date
- Utilisation des ALIAS, expressions CASE
- Opérateurs spéciaux de Teradata (TOP, QUALIFY, SAMPLE)
- Pratique guidée : requêtes sur des tables réelles
Module 3 : Joins, Sous-requêtes et opérateurs ensemblistes
- INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN
- Joins sans clause ON (produit cartésien)
- Sous-requêtes scalaires et corrélées
- UNION, INTERSECT, MINUS
- Exercices pratiques d'intégration de données
Module 4 : Fonctions analytiques et OLAP
- RANK(), ROW_NUMBER(), DENSE_RANK()
- Partitionnement des données avec PARTITION BY
- Fenêtres avec OVER() et ORDER BY
- LAG(), LEAD(), FIRST_VALUE()
- Cas d'utilisation : indicateurs de performance (KPI), tendances, accumulations
Module 5 : Gestion des données et des tables
- Types de tables : tables permanentes, volatiles, globales temporaires
- Création et utilisation d'index secondaires et d'index de jointure
- Insertions, mises à jour et suppressions d'enregistrements
- MERGE, UPSERT et contrôle des doublons
- Transactions et gestion des verrous
Module 6 : Optimisation et réglage des performances
- L'optimiseur de Teradata : comment il décide des plans d'exécution
- Utilisation d'EXPLAIN et COLLECT STATISTICS
- Skew (déséquilibre) et comment l'éviter
- Bonnes pratiques de conception des requêtes
- Identification des goulots d'étranglement (spool, verrous, redistribution)
- Pratique : comparaison entre requêtes optimisées et non optimisées
Module 7 : Partitionnement et compression des données
- Types de partitionnement : Range, Case, Multi-Level
- Avantages et utilisation pratique dans les requêtes volumineuses
- Block Level Compression (BLC) et Columnar Compression
- Avantages et limites
Module 8 : Chargement et extraction de données
- TPT (Teradata Parallel Transporter) vs FastLoad / MultiLoad
- Chargement massif vs insertion par lots
- Gestion des erreurs et tentatives répétées
- Exportation des résultats vers des fichiers ou des systèmes externes
- Automatisation de base avec des scripts et des utilitaires
Module 9 : Administration de base pour les utilisateurs techniques
- Rôles et autorisations
- Contrôle des ressources (Query Bands, Query Scheduler)
- Surveillance avec DBQLOGTBL, DBC.Tables, ResUsage
- Bonnes pratiques pour les environnements partagés
Module 10 : Laboratoire final d'intégration
-
Cas pratique de bout en bout :
- Chargement des données
- Transformation et agrégation
- Création d'indicateurs avec des fonctions OLAP
- Optimisation et explication
- Exportation finale
- Discussion sur les bonnes pratiques et les erreurs courantes
Pré requis
- Compréhension des bases de données relationnelles et des concepts SQL
- Expérience dans l'interrogation de grands ensembles de données ou travail dans des environnements de données
- Familiarité avec les objectifs de l'intelligence économique ou de l'analytique
Audience
- Analystes de données et professionnels de l'intelligence économique
- Développeurs SQL et ingénieurs de données
- Utilisateurs techniques qui gèrent ou optimisent les données dans les environnements Teradata
35 Heures
Nos clients témoignent (1)
formateur passionné
Sylvia Baniak - Maastricht University | UMIO
Formation - Teradata Fundamentals
Traduction automatique