MS/20762C : Developing SQL Databases (Microsoft SQL Server)
5 gün (30 Saat) İleri Sınıf / Online Veritabanı Geliştirme ve Sorgulama
SQL Server Veritabanlarının tasarlanması, geliştirilmesi, performansının artırılması, izlenmesi ve bu konudaki çalışmaları yürütmek için kullanılan araçları kapsar. "Developing SQL Databases" eğitiminde genel olarak veritabanı dosyaları, table, view, function, procedure, trigger, index, in-memory oltp, in-memor dw ve ilişkili nesneler oluşturulur. temel veri tipleri ile birlikte blob, json, xml ve spatial türden verilerle çalışılır. Hata ve transaciton yönetimi, partition, compression, temporary table gibi özellikler aktif edilir. CLR entegrasonu ile .net kodları kullanılarak SQL Server yeteneklerinin nasıl geliştirileceği incelenir. Bu eğitimden sonra Microsoft 70-762 sınavına girebilirsiniz.
Eğitim İçeriği
Module 1: Introduction to Database Development
- Introduction to the SQL Server Platform
- Introduction to the SQL Server Services and Components
- SQL Server Database Development Tasks
Module 2: Designing and Implementing Tables
- Designing Tables
- Table Design Methods
- Data Types
- Working with Schemas
- Creating and Altering Tables
Module 3: Advanced Table Designs
- Partitioning Data
- Compressing Data
- Temporal Tables
Module 4: Ensuring Data Integrity through Constraints
- Enforcing Data Integrity
- Implementing Data Domain Integrity
- Implementing Entity and Referential Integrity (PK, FK, QK)
Module 5: Introduction to Indexes (Row Store Indexes)
- Core Indexing Concepts
- Data Types and Indexes
- Heaps, Clustered, and Nonclustered Indexes
- Single Column and Composite Indexes
Module 6: Designing Optimized Index Strategies
- Index Strategies
- Managing Indexes
- Execution Plans
- The Database Engine Tuning Advisor
- Query Store
Module 7: Columnstore Indexes (InMemory DW)
- Introduction to Columnstore Indexes
- Creating Columnstore Indexes
- Working with Columnstore Indexes
Module 8: Designing and Implementing Views
- Introduction to Views
- Creating and Managing Views
- Performance Considerations for Views
Module 9: Designing and Implementing Stored Procedures
- Introduction to Stored Procedures
- Working with Stored Procedures
- Implementing Parameterized Stored Procedures
- Controlling Execution Context
Module 10: Designing and Implementing User-Defined Functions
- Overview of Functions
- Designing and Implementing Scalar Functions
- Designing and Implementing Table-Valued Functions
- Considerations for Implementing Functions
- Alternatives to Functions
Module 11: Responding to Data Manipulation via Triggers
- Designing DML Triggers
- Implementing DML Triggers
- Advanced Trigger Concepts
Module 12: Using In-Memory Tables (InMemory OLTP)
- Memory-Optimized Tables
- Natively Compiled Stored Procedures
Module 13: Implementing Managed Code in SQL Server (CLR)
- Introduction to CLR Integration in SQL Server
- Implementing and Publishing CLR Assemblies
Module 14: Working with XML Data in SQL Server
- Introduction to XML and XML Schemas
- Storing XML Data and Schemas in SQL Server
- Implementing the XML Data Type
- Using the Transact-SQL FOR XML Statement
- Getting Started with XQuery
- Shredding XML
Module 15: Working with Spatial Data in SQL Server
- Introduction to Spatial Data
- Working with SQL Server Spatial Data Types
- Using Spatial Data in Applications
Module 16: Working with BLOBs and Text Documents in SQL Server
- Considerations for BLOB Data
- Working with FILESTREAM
- Using Full-Text Search
Module 17: SQL Server Concurrency
- Concurrency and Transactions
- Isolation Levels
- Locking Internals
Module 18: Performance and Monitoring
- Extended Events
- Working with extended Events
- Live Query Statistics
- Optimize Database File Configuration
- Metrics
- Profiler and Tunning Advisor
Öncesinde Önerilenler
-
Data Engineer
Büyük Verinin İşlenmesi, Yönetimi, Veri Kalitesini Arttırma, Bulut Bilişim ve Veri Bilimi için Kodlama, Spark ve Hadoop gibi Dağıtık Mimariler ile Çalışma.
- C/STATI : Betimleyici ve Çıkarımsal İstatistik Temelleri
- C/STATF : İstatistik Esasları
- C/STATF+ : İstatistik Esasları (Genişletilmiş)
- MS/20761C : Querying Data with Transact-SQL
- C/TVTS : T-SQL ile Veri Tabanı Sorgulama (Microsoft SQL Server)
- MS/20777A : Implementing Microsoft Azure Cosmos DB Solutions
- C/PBSSBI : Power BI ile Self Service BI
- C/IRFDS : R Dili ve R ile Veri Analizi
- C/PDE : Python Dili Esasları
- C/IPFDS : Python Dili ve Python ile Veri Analizi
- C/PVA : Python ile Veri Analizi
-
DB Developer
Veritabanı Sorgulama, Tasarım Prensipleri ve Geliştirme
-
BI Professional
Veri kaynaklarının Keşfi, Veri Kalitesini Arttırma, ETL, Veriambarı Tasarım Prensipleri, Veri Modelleme ve Raporlama
- C/ERIT : Etkileyici Raporlama ile Karar Verme Gücünü Arttırın
- C/STATI : Betimleyici ve Çıkarımsal İstatistik Temelleri
- C/STATF : İstatistik Esasları
- C/STATF+ : İstatistik Esasları (Genişletilmiş)
- MS/20761C : Querying Data with Transact-SQL
- C/TVTS : T-SQL ile Veri Tabanı Sorgulama (Microsoft SQL Server)
-
Database Admin
Veritabanı yönetimi, optimizasyonu, performansı, felaketten kurtarma ve yüksek erişilebilirlik.
Sonrasında Önerilenler
-
Data Engineer
Büyük Verinin İşlenmesi, Yönetimi, Veri Kalitesini Arttırma, Bulut Bilişim ve Veri Bilimi için Kodlama, Spark ve Hadoop gibi Dağıtık Mimariler ile Çalışma.
- CMS/20764C : Administering a SQL Database Infrastructure
- MS/DP-300 : Administering Relational Databases on Microsoft Azure
- MS/20765C : Provisioning SQL Databases
- MS/10987C : Performance Tuning and Optimizing SQL Databases
- CMS/20767B : Implementing a SQL Data Warehouse
- MS/20768C : Developing SQL Data Models
- MS/10990C : Analyzing Data with SQL Server Reporting Services
- C/DMDQ : Veri Yönetimi ve Veri Kalitesi
- C/ADMT : İleri Veri Modelleme Teknikleri
- CMS/DP-203 : Data Engineering on Microsoft Azure
- C/AZSC-Synapse : Fundamentals of Azure Synapse Analytics
- C/BDA-Synapse : Data Analytics Solutions Using Azure Synapse Analytics
- MS/DP-500 : Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure and Microsoft Power BI
- CMS/DP-601T00A : Implementing a Lakehouse with Microsoft Fabric
- C/DAWS : Big Data Analysis with Spark
- C/PSS : PySpark ile Spark SQL
- C/VBL : Veri Bilimcileri için Linux
- C/VMUP : Veri Mimarisinde Ustalaşma Programı
-
DB Developer
Veritabanı Sorgulama, Tasarım Prensipleri ve Geliştirme
-
BI Professional
Veri kaynaklarının Keşfi, Veri Kalitesini Arttırma, ETL, Veriambarı Tasarım Prensipleri, Veri Modelleme ve Raporlama
- C/QSDEV : Qlik Sense Geliştirici
- C/PBI : Power BI ile Veri Analizi
- MS/DA-100 : Analyzing Data with Power BI
- C/PBSSBI : Power BI ile Self Service BI
- CMS/20767B : Implementing a SQL Data Warehouse
- MS/20768C : Developing SQL Data Models
- MS/10990C : Analyzing Data with SQL Server Reporting Services
- C/AZSC-Synapse : Fundamentals of Azure Synapse Analytics
- C/BDA-Synapse : Data Analytics Solutions Using Azure Synapse Analytics
- MS/DP-500 : Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure and Microsoft Power BI
- CMS/DP-601T00A : Implementing a Lakehouse with Microsoft Fabric
- C/DMDQ : Veri Yönetimi ve Veri Kalitesi
- C/ADMT : İleri Veri Modelleme Teknikleri
-
Database Admin
Veritabanı yönetimi, optimizasyonu, performansı, felaketten kurtarma ve yüksek erişilebilirlik.