فلش‌کارت‌های آموزشی ذخیره‌سازی داده‌های برنامه‌ها در پایگاه داده ابری (Cloud Datastore) با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ذخیره‌سازی داده‌های برنامه‌ها در پایگاه داده ابری (Cloud Datastore) با پایتون

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و پایگاه داده

موضوع میانی: مدیریت داده در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی داده در برنامه‌های ابری
• 2. آشنایی با Google Cloud Datastore
• 3. معماری Google Cloud Datastore
• 4. مزایای استفاده از Cloud Datastore
• 5. مفاهیم کلیدی: موجودیت‌ها، کلیدها و انواع
• 6. ایجاد یک پروژه Google Cloud
• 7. راه‌اندازی Cloud Datastore برای پروژه
• 8. نصب و پیکربندی ابزارهای توسعه (SDK) پایتون
• 9. اتصال به Cloud Datastore از طریق پایتون
• 10. مفهوم موجودیت (Entity) در Datastore
• 11. ساختار موجودیت‌ها و ویژگی‌ها
• 12. ایجاد و ذخیره اولین موجودیت
• 13. بازیابی موجودیت‌ها با کلید
• 14. انواع داده‌های پشتیبانی شده در Datastore
• 15. استفاده از رشته‌ها، اعداد و بولین‌ها
• 16. ذخیره‌سازی تاریخ و زمان
• 17. کار با مقادیر باینری
• 18. مفهوم شاخص (Index) در Datastore
• 19. شاخص‌های پیش‌فرض و سفارشی
• 20. مدیریت شاخص‌ها
• 21. کوئری زدن (Querying) بر روی موجودیت‌ها
• 22. فیلتر کردن نتایج کوئری
• 23. مرتب‌سازی نتایج کوئری
• 24. محدود کردن تعداد نتایج
• 25. کوئری‌های ترکیبی
• 26. اجرای کوئری‌های پیچیده
• 27. استفاده از پارتیشن‌ها (Partitions)
• 28. مدیریت پارتیشن‌ها
• 29. مفهوم تراکنش (Transaction) در Datastore
• 30. انجام عملیات اتمیک با تراکنش‌ها
• 31. انواع تراکنش‌ها
• 32. مدیریت خطا در تراکنش‌ها
• 33. نسخه‌بندی داده‌ها (Versioning)
• 34. استفاده از نسخه‌های داده
• 35. بازیابی نسخه‌های قبلی
• 36. مفهوم مقادیر تکراری (Repeated Fields)
• 37. ذخیره لیستی از مقادیر
• 38. کار با مقادیر تکراری در کوئری‌ها
• 39. مفهوم مقادیر پیچیده (Embedded Entities)
• 40. ذخیره موجودیت‌های تودرتو
• 41. کوئری زدن بر روی مقادیر پیچیده
• 42. امنیت در Cloud Datastore
• 43. مدیریت دسترسی‌ها (IAM)
• 44. تنظیم سیاست‌های امنیتی
• 45. نظارت و ثبت وقایع (Logging)
• 46. بررسی لاگ‌های دسترسی و خطا
• 47. استفاده از Cloud Monitoring
• 48. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها
• 49. تحلیل کارایی کوئری‌ها
• 50. استفاده از شاخص‌های کارآمد
• 51. مدیریت هزینه‌ها در Cloud Datastore
• 52. بررسی صورتحساب و هزینه‌ها
• 53. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 54. مهاجرت داده‌ها به Cloud Datastore
• 55. برنامه‌ریزی برای مهاجرت
• 56. ابزارهای مهاجرت داده
• 57. استفاده از Cloud Datastore در برنامه‌های وب
• 58. اتصال برنامه وب به Datastore
• 59. مدیریت داده در چارچوب‌های وب (مانند Flask/Django)
• 60. ذخیره‌سازی داده‌های کاربران
• 61. مدیریت پروفایل کاربران
• 62. ذخیره تنظیمات برنامه
• 63. استفاده از Cloud Datastore در برنامه‌های موبایل
• 64. اتصال برنامه موبایل به Datastore
• 65. همگام‌سازی داده‌ها در دستگاه‌ها
• 66. ذخیره‌سازی داده‌های بازی‌ها
• 67. مدیریت امتیازات و وضعیت بازی
• 68. مفاهیم پیشرفته: پروژه‌ها و ابرهای داده
• 69. استفاده از پروژه‌های متعدد
• 70. مدیریت ابرهای داده (Data Stores)
• 71. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 72. یکپارچه‌سازی با BigQuery
• 73. تحلیل داده‌های حجیم
• 74. مفاهیم توزیع‌شده در Cloud Datastore
• 75. نقش توزیع در عملکرد
• 76. مدیریت کلاسترها
• 77. استفاده از Cloud Datastore برای IoT
• 78. ذخیره داده‌های سنسورها
• 79. پردازش داده‌های جریانی
• 80. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 81. قوانین مربوط به حفاظت از داده‌ها
• 82. پیاده‌سازی اصول حریم خصوصی
• 83. استانداردهای صنعتی و بهترین شیوه‌ها
• 84. رعایت مقررات ملی در ذخیره‌سازی داده
• 85. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 86. آرشیو کردن داده‌ها
• 87. حذف داده‌های قدیمی
• 88. مقایسه Cloud Datastore با سایر پایگاه‌های داده NoSQL
• 89. مزایا و معایب در مقابل MongoDB
• 90. مقایسه با Cassandra
• 91. مقایسه با DynamoDB
• 92. کاربرد Cloud Datastore در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 93. شناسایی الگوهای مشتری
• 94. پیش‌بینی روند بازار
• 95. بهینه‌سازی عملیات
• 96. آینده Cloud Datastore و نوآوری‌ها
• 97. پیشرفت‌های جدید در Datastore
• 98. روندهای آینده در پایگاه‌های داده ابری
• 99. ساخت یک برنامه نمونه با Cloud Datastore
• 100. طراحی معماری برنامه