دوره پیاده‌سازی بهینه اجرای برداری در Apache Cloudberry برای افزایش کارایی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی بهینه اجرای برداری در Apache Cloudberry برای افزایش کارایی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: پایگاه‌های داده و پردازش داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده و پایگاه‌های داده
• 2. اصول پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای
• 3. مبانی پردازش داده‌های حجیم
• 4. معماری Apache Cloudberry: نگاهی کلی
• 5. مفهوم اجرای برداری (Vectorized Execution)
• 6. چرا اجرای برداری؟ مزایا و انگیزه‌ها
• 7. مقایسه اجرای سطری (Row-wise) و برداری
• 8. چالش‌های پیاده‌سازی اجرای برداری
• 9. طراحی معماری اجرای برداری در Cloudberry
• 10. اجزای اصلی موتور اجرای برداری
• 11. بهینه‌سازی‌های سطح کامپایلر برای اجرای برداری
• 12. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده در اجرای برداری
• 13. مدیریت حافظه در سیستم‌های اجرای برداری
• 14. پردازش تراکنشی و اجرای برداری
• 15. پردازش تحلیلی و اجرای برداری
• 16. کاربرد اجرای برداری در سیستم‌های OLAP
• 17. کاربرد اجرای برداری در سیستم‌های OLTP
• 18. مقایسه عملکرد اجرای برداری و سطری
• 19. مطالعات موردی: پیاده‌سازی در سیستم‌های مشابه
• 20. چالش‌های هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 21. مدیریت داده‌های توزیع‌شده
• 22. نظریه پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 23. تکثیر داده‌ها (Replication) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 24. افراز داده‌ها (Partitioning) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 25. توافق در سیستم‌های توزیع‌شده (Consensus)
• 26. پروتکل‌های توافق (Paxos, Raft)
• 27. مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده
• 28. مدل‌های سازگاری (Consistency Models)
• 29. سازگاری نهایی (Eventual Consistency)
• 30. سازگاری قوی (Strong Consistency)
• 31. سیستم‌های NoSQL و پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 32. پایگاه‌های داده کلید-مقدار (Key-Value Stores)
• 33. پایگاه‌های داده ستونی (Columnar Databases)
• 34. پایگاه‌های داده سندی (Document Databases)
• 35. پایگاه‌های داده گراف (Graph Databases)
• 36. مفاهیم داده‌های حجیم (Big Data)
• 37. اکوسیستم Hadoop و Spark
• 38. نقش Spark در پردازش داده‌های حجیم
• 39. Spark SQL و اجرای برداری
• 40. Apache Arrow و فرمت داده ستونی
• 41. کاربرد Arrow در اجرای برداری Cloudberry
• 42. بهینه‌سازی‌های I/O در اجرای برداری
• 43. فشرده‌سازی داده‌های ستونی
• 44. کدگذاری ستون‌ها (Column Encoding)
• 45. فشرده‌سازی با استفاده از دیکشنری (Dictionary Encoding)
• 46. فشرده‌سازی Run-Length Encoding (RLE)
• 47. فشرده‌سازی Delta Encoding
• 48. تکنیک‌های پیشرفته فشرده‌سازی
• 49. مدیریت کش (Cache) در اجرای برداری
• 50. استراتژی‌های جایگزینی کش
• 51. تاثیر کش بر عملکرد اجرای برداری
• 52. نمایه‌گذاری (Indexing) در پایگاه‌های داده ستونی
• 53. فهرست‌های مرتب (Sorted Indexes)
• 54. فهرست‌های غیرمرتب (Unsorted Indexes)
• 55. فهرست‌های معکوس (Inverted Indexes)
• 56. محدودیت‌های نمایه‌گذاری در اجرای برداری
• 57. استفاده از نمایه‌گذاری در Cloudberry
• 58. بهینه‌سازی کوئری در سیستم‌های اجرای برداری
• 59. تجزیه و تحلیل کوئری (Query Parsing)
• 60. بهینه‌سازی طرح اجرایی (Query Plan Optimization)
• 61. تکنیک‌های بازنویسی کوئری (Query Rewriting)
• 62. بهینه‌سازی‌های مبتنی بر آماری (Statistics-based Optimization)
• 63. تولید کد (Code Generation) برای اجرای برداری
• 64. کامپایل در زمان اجرا (Just-In-Time Compilation - JIT)
• 65. بهینه‌سازی‌های سطح دستورالعمل (Instruction-level Optimizations)
• 66. استفاده از SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
• 67. دستورالعمل‌های برداری CPU
• 68. نقش GPU در اجرای برداری
• 69. پردازش موازی در اجرای برداری
• 70. همزمانی (Concurrency) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 71. قفل‌گذاری (Locking) و مدیریت همزمانی
• 72. کنترل همزمانی چندنسخه‌ای (MVCC)
• 73. مدیریت شکست (Failure Handling) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 74. بازیابی از خطا (Fault Recovery)
• 75. پایداری داده‌ها (Data Durability)
• 76. تست عملکرد (Performance Testing) برای اجرای برداری
• 77. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 78. تست بار (Load Testing)
• 79. تست استرس (Stress Testing)
• 80. مانیتورینگ و لاگ‌برداری (Monitoring and Logging)
• 81. مقیاس‌پذیری (Scalability) سیستم‌های اجرای برداری
• 82. مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling)
• 83. مقیاس‌پذیری عمودی (Vertical Scaling)
• 84. امنیت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 85. رمزنگاری داده‌ها (Data Encryption)
• 86. مدیریت دسترسی (Access Control)
• 87. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
• 88. ملاحظات قانونی و مقرراتی در پردازش داده‌ها
• 89. قوانین حفاظت از داده‌ها
• 90. انطباق با الزامات قانونی
• 91. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها
• 92. آینده اجرای برداری در پایگاه‌های داده
• 93. روندهای نوظهور در پردازش داده‌های حجیم
• 94. ماشین لرنینگ و اجرای برداری
• 95. هوش مصنوعی و پایگاه‌های داده
• 96. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده Cloudberry