فلش‌کارت‌های آموزشی اجرای خودکار دستورات SQL با اسکریپت‌های پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اجرای خودکار دستورات SQL با اسکریپت‌های پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه اتوماسیون وظایف حیاتی پایگاه داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر اجرای خودکار دستورات SQL
• 2. فصل دوم: چرا اسکریپت‌نویسی پایتون برای SQL؟
• 3. فصل سوم: نصب و راه‌اندازی ابزارهای لازم
• 4. فصل چهارم: آشنایی با کتابخانه‌های پایگاه داده پایتون
• 5. فصل پنجم: اتصال به پایگاه داده‌های مختلف (MySQL, PostgreSQL, SQLite)
• 6. فصل ششم: اجرای دستورات SELECT ساده
• 7. فصل هفتم: اجرای دستورات INSERT
• 8. فصل هشتم: اجرای دستورات UPDATE
• 9. فصل نهم: اجرای دستورات DELETE
• 10. فصل دهم: اجرای دستورات DDL (CREATE, ALTER, DROP)
• 11. فصل یازدهم: مدیریت تراکنش‌ها (Transactions)
• 12. فصل دوازدهم: استفاده از پارامترها برای جلوگیری از SQL Injection
• 13. فصل سیزدهم: خواندن نتایج پرس‌وجو در پایتون
• 14. فصل چهاردهم: پردازش داده‌های بازگشتی (Fetchone, Fetchmany, Fetchall)
• 15. فصل پانزدهم: کار با داده‌های بزرگ و بهینه‌سازی
• 16. فصل شانزدهم: مدیریت خطاها و استثناها در اجرای SQL
• 17. فصل هفدهم: ساخت توابع و کلاس‌ها برای اجرای SQL
• 18. فصل هجدهم: اجرای دستورات SQL پیچیده و چندبخشی
• 19. فصل نوزدهم: استفاده از ORM (Object-Relational Mapping) در پایتون
• 20. فصل بیستم: معرفی SQLAlchemy
• 21. فصل بیست و یکم: ایجاد مدل‌ها در SQLAlchemy
• 22. فصل بیست و دوم: کوئری‌نویسی با SQLAlchemy
• 23. فصل بیست و سوم: عملیات CRUD با SQLAlchemy
• 24. فصل بیست و چهارم: مدیریت ارتباط بین جداول در SQLAlchemy
• 25. فصل بیست و پنجم: اصول طراحی پایگاه داده و تاثیر آن بر اسکریپت‌نویسی
• 26. فصل بیست و ششم: نرمال‌سازی پایگاه داده
• 27. فصل بیست و هفتم: ایندکس‌گذاری و تاثیر آن بر عملکرد
• 28. فصل بیست و هشتم: اجرای دستورات SQL بر اساس زمان‌بندی (Scheduling)
• 29. فصل بیست و نهم: استفاده از Cron Jobs یا Task Scheduler
• 30. فصل سی‌ام: معرفی کتابخانه APScheduler
• 31. فصل سی و یکم: زمان‌بندی اجرای دستورات SQL با APScheduler
• 32. فصل سی و دوم: اجرای دستورات SQL در پاسخ به رویدادها
• 33. فصل سی و سوم: آشنایی با سیستم‌های پیام‌رسانی (Kafka, RabbitMQ)
• 34. فصل سی و چهارم: ساخت اسکریپت‌های SQL مبتنی بر پیام
• 35. فصل سی و پنجم: اعتبارسنجی داده‌ها قبل از ورود به پایگاه داده
• 36. فصل سی و ششم: نگهداری و آرشیو کردن داده‌ها با اسکریپت
• 37. فصل سی و هفتم: حذف داده‌های قدیمی یا غیرضروری
• 38. فصل سی و هشتم: ایجاد گزارش‌های خودکار از پایگاه داده
• 39. فصل سی و نهم: تولید فایل‌های CSV یا Excel از نتایج SQL
• 40. فصل چهلم: استفاده از کتابخانه Pandas برای پردازش نتایج SQL
• 41. فصل چهل و یکم: ترکیب داده‌ها از چندین پایگاه داده
• 42. فصل چهل و دوم: انتقال داده بین فرمت‌های مختلف
• 43. فصل چهل و سوم: امنیت در اجرای خودکار دستورات SQL
• 44. فصل چهل و چهارم: مدیریت اعتبارنامه‌ها (Credentials)
• 45. فصل چهل و پنجم: رمزنگاری اطلاعات حساس
• 46. فصل چهل و ششم: مفهوم Loging و اهمیت آن
• 47. فصل چهل و هفتم: ثبت وقایع اجرای اسکریپت‌ها
• 48. فصل چهل و هشتم: تحلیل لاگ‌ها برای اشکال‌زدایی
• 49. فصل چهل و نهم: تست خودکار اسکریپت‌های SQL
• 50. فصل پنجاهم: نوشتن Unit Tests برای توابع SQL
• 51. فصل پنجاه و یکم: Integration Tests برای اجرای کامل
• 52. فصل پنجاه و دوم: ایجاد اسکریپت‌های SQL برای مهاجرت داده (Data Migration)
• 53. فصل پنجاه و سوم: برنامه‌ریزی و اجرای Migrations
• 54. فصل پنجاه و چهارم: Rollback کردن Migrations
• 55. فصل پنجاه و پنجم: استفاده از ابزارهای Migration مخصوص فریم‌ورک‌ها
• 56. فصل پنجاه و ششم: بهینه‌سازی اجرای دستورات SQL
• 57. فصل پنجاه و هفتم: بررسی Plan اجرای کوئری‌ها
• 58. فصل پنجاه و هشتم: نوشتن کوئری‌های کارآمد
• 59. فصل پنجاه و نهم: استفاده از Stored Procedures و Functions
• 60. فصل شصتم: اجرای Stored Procedures با پایتون
• 61. فصل شصت و یکم: ایجاد و مدیریت Stored Procedures
• 62. فصل شصت و دوم: پیچیدگی‌های داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 63. فصل شصت و سوم: کار با JSON و XML در پایگاه داده
• 64. فصل شصت و چهارم: پردازش داده‌های JSON با پایتون و SQL
• 65. فصل شصت و پنجم: مفهوم Caching و تاثیر آن بر عملکرد
• 66. فصل شصت و ششم: پیاده‌سازی Caching ساده برای نتایج SQL
• 67. فصل شصت و هفتم: مقیاس‌پذیری سیستم‌های مبتنی بر SQL
• 68. فصل شصت و هشتم: استفاده از Replication و Load Balancing
• 69. فصل شصت و نهم: طراحی استراتژی‌های پشتیبان‌گیری (Backup)
• 70. فصل هفتادم: اجرای خودکار عملیات Backup
• 71. فصل هفتاد و یکم: بازیابی داده‌ها از Backup
• 72. فصل هفتاد و دوم: اجرای خودکار دستورات SQL در محیط‌های ابری (Cloud)
• 73. فصل هفتاد و سوم: AWS RDS و اجرای اسکریپت
• 74. فصل هفتاد و چهارم: Google Cloud SQL و اجرای اسکریپت
• 75. فصل هفتاد و پنجم: Azure SQL Database و اجرای اسکریپت
• 76. فصل هفتاد و ششم: کانتینرسازی (Containerization) با Docker
• 77. فصل هفتاد و هفتم: اجرای اسکریپت‌های SQL در Docker Container
• 78. فصل هفتاد و هشتم: Orchestration با Kubernetes
• 79. فصل هفتاد و نهم: امنیت در محیط‌های توزیع‌شده
• 80. فصل هشتادم: مدیریت دسترسی‌ها در پایگاه داده توزیع‌شده
• 81. فصل هشتاد و یکم: اصول CI/CD برای اسکریپت‌های SQL
• 82. فصل هشتاد و دوم: ساخت Pipelineهای خودکار
• 83. فصل هشتاد و سوم: اتوماسیون تست و Deploy
• 84. فصل هشتاد و چهارم: Monitoring پایگاه داده و اسکریپت‌ها
• 85. فصل هشتاد و پنجم: استفاده از ابزارهای Monitoring (Prometheus, Grafana)
• 86. فصل هشتاد و ششم: مدیریت منابع پایگاه داده
• 87. فصل هشتاد و هفتم: بهینه‌سازی هزینه‌ها در سرویس‌های ابری
• 88. فصل هشتاد و هشتم: نکات پیشرفته در اجرای خودکار SQL
• 89. فصل هشتاد و نهم: Patternهای طراحی برای اتوماسیون SQL
• 90. فصل نودم: کتابخانه‌های کمتر شناخته شده ولی مفید
• 91. فصل نود و یکم: استفاده از Asyncio برای عملیات I/O غیرهمزمان
• 92. فصل نود و دوم: Asynchronous SQL Drivers
• 93. فصل نود و سوم: مقایسه روش‌های مختلف اجرای SQL
• 94. فصل نود و چهارم: مزایا و معایب ORM در مقابل Raw SQL
• 95. فصل نود و پنجم: انتخاب ابزار مناسب برای هر سناریو
• 96. فصل نود و ششم: آینده اتوماسیون SQL با هوش مصنوعی
• 97. فصل نود و هفتم: یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی کوئری‌ها
• 98. فصل نود و هشتم: تولید خودکار کد SQL
• 99. فصل نود و نهم: جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 100. فصل صدم: منابع بیشتر برای مطالعه