اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی داده‌های NoSQL: طراحی برای پایگاه‌های سندگرا و ستون‌گرا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی داده‌های NoSQL: طراحی برای پایگاه‌های سندگرا و ستون‌گرا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: طراحی و مدل‌سازی داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 2. تفاوت‌های کلیدی NoSQL و SQL
• 3. مزایای پایگاه‌های داده سندگرا
• 4. معماری پایگاه‌های داده سندگرا
• 5. طراحی شمای سند (Schema Design) در پایگاه‌های داده سندگرا
• 6. مدل‌سازی داده‌های اسناد JSON
• 7. کاربرد پایگاه‌های داده سندگرا در دنیای واقعی
• 8. معرفی MongoDB
• 9. نصب و راه‌اندازی MongoDB
• 10. مفاهیم اساسی در MongoDB (دیتابیس، کالکشن، داکیومنت)
• 11. ذخیره‌سازی و بازیابی داکیومنت‌ها در MongoDB
• 12. پرس‌وجوهای اساسی در MongoDB
• 13. فیلتر کردن داکیومنت‌ها
• 14. مرتب‌سازی نتایج پرس‌وجو
• 15. نمایش فیلدهای خاص (Projection)
• 16. عملیات به‌روزرسانی داکیومنت‌ها
• 17. حذف داکیومنت‌ها
• 18. شاخص‌گذاری (Indexing) در MongoDB
• 19. انواع شاخص‌ها در MongoDB
• 20. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با شاخص‌ها
• 21. نمای کلی پایگاه‌های داده ستون‌گرا
• 22. مزایای پایگاه‌های داده ستون‌گرا
• 23. معماری پایگاه‌های داده ستون‌گرا
• 24. مدل‌سازی داده‌ها در پایگاه‌های داده ستون‌گرا
• 25. طراحی جدول (Table Design) در پایگاه‌های داده ستون‌گرا
• 26. کلیدهای سطری (Row Keys) و طراحی آن‌ها
• 27. ستون‌ها (Columns) و گروه‌های ستون (Column Families)
• 28. نحوه ذخیره‌سازی داده‌ها در پایگاه‌های ستون‌گرا
• 29. کاربرد پایگاه‌های داده ستون‌گرا
• 30. معرفی Apache Cassandra
• 31. نصب و راه‌اندازی Cassandra
• 32. مفاهیم اساسی در Cassandra (Cluster, Node, Keyspace, Table)
• 33. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در Cassandra
• 34. پرس‌وجوهای اساسی در Cassandra
• 35. فیلتر کردن داده‌ها
• 36. مرتب‌سازی نتایج
• 37. انتخاب ستون‌های خاص
• 38. عملیات به‌روزرسانی داده‌ها
• 39. حذف داده‌ها
• 40. شاخص‌گذاری در Cassandra
• 41. انواع شاخص‌ها در Cassandra
• 42. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Cassandra
• 43. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده کلید-مقدار (Key-Value Stores)
• 44. مزایای پایگاه‌های داده کلید-مقدار
• 45. معماری پایگاه‌های داده کلید-مقدار
• 46. مدل‌سازی داده‌ها در پایگاه‌های کلید-مقدار
• 47. کاربرد پایگاه‌های داده کلید-مقدار
• 48. معرفی Redis
• 49. نصب و راه‌اندازی Redis
• 50. مفاهیم اساسی در Redis (Key, Value, Data Structures)
• 51. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در Redis
• 52. عملیات پایه در Redis
• 53. ساختارهای داده پیشرفته در Redis (Lists, Sets, Hashes, Sorted Sets)
• 54. پایداری (Persistence) در Redis
• 55. کاربرد Redis به عنوان Cache
• 56. کاربرد Redis به عنوان Message Broker
• 57. مدل‌سازی داده‌ها برای سناریوهای پیچیده در NoSQL
• 58. طراحی برای مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling)
• 59. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی (Partitioning Strategies)
• 60. مدل‌سازی داده‌ها برای رابطه‌های پیچیده (Embedded vs. Normalized)
• 61. استفاده از ارجاعات (References) در پایگاه‌های سندگرا
• 62. استفاده از ارجاعات در پایگاه‌های ستون‌گرا
• 63. مدیریت تراکنش‌ها در NoSQL
• 64. مدل‌سازی داده‌ها برای داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
• 65. مدل‌سازی داده‌ها برای داده‌های گراف (Graph Data)
• 66. معرفی پایگاه‌های داده گراف (اختیاری، در صورت ارتباط با دوره)
• 67. استفاده از زبان‌های پرس‌وجوی پیشرفته (مانند Aggregation Framework در MongoDB)
• 68. اجرای عملیات تجمیع (Aggregation)
• 69. گروه‌بندی و محاسبه آماری
• 70. ترکیب داده‌ها از منابع مختلف
• 71. اصول طراحی پایگاه داده برای عملکرد بالا
• 72. نکات امنیتی در پایگاه‌های داده NoSQL
• 73. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
• 74. پشتیبان‌گیری و بازیابی (Backup and Restore)
• 75. مانیتورینگ و بهینه‌سازی عملکرد
• 76. ابزارهای توسعه و دیباگینگ در NoSQL
• 77. مهاجرت از پایگاه‌های داده سنتی به NoSQL
• 78. بررسی موارد استفاده خاص (Use Cases)
• 79. طراحی پایگاه داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 80. طراحی پایگاه داده برای اینترنت اشیاء (IoT)
• 81. طراحی پایگاه داده برای شبکه‌های اجتماعی
• 82. طراحی پایگاه داده برای مدیریت محتوا
• 83. اصول طراحی پایگاه داده پایدار و قابل اطمینان
• 84. ارزیابی و انتخاب پایگاه داده NoSQL مناسب
• 85. جمع‌بندی و نگاه به آینده NoSQL
• 86. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data) با NoSQL
• 87. مفاهیم ACID و BASE در پایگاه‌های داده
• 88. مدل‌سازی داده‌ها برای داده‌های متنی (Text Data)
• 89. مدل‌سازی داده‌ها برای داده‌های مکانی (Geospatial Data)