کتاب RedisTimeSeries: راهنمای جامع ذخیره و تحلیل داده‌های سری زمانی
, ,

کتاب RedisTimeSeries: راهنمای جامع ذخیره و تحلیل داده‌های سری زمانی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000006494 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب RedisTimeSeries: راهنمای جامع ذخیره و تحلیل داده‌های سری زمانی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ردیس (Redis)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی سری زمانی
  • 2. مبانی Redis: پایگاه داده در حافظه
  • 3. نصب و راه‌اندازی Redis
  • 4. مرور بر انواع داده‌های Redis
  • 5. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی (Time-Series Data)
  • 6. چرا داده‌های سری زمانی اهمیت دارند؟
  • 7. موارد استفاده رایج داده‌های سری زمانی
  • 8. چالش‌ها در مدیریت داده‌های سری زمانی
  • 9. معرفی پایگاه‌های داده سری زمانی
  • 10. چرا Redis برای داده‌های سری زمانی مناسب است؟
  • 11. مرور کلی بر ماژول‌های Redis
  • 12. نصب ماژول RedisTimeSeries
  • 13. تأیید نصب RedisTimeSeries
  • 14. مدل داده‌ای RedisTimeSeries: مفاهیم کلیدی
  • 15. سری زمانی، نمونه‌ها، مهرهای زمانی و مقادیر
  • 16. ساخت یک سری زمانی جدید: فرمان TS.CREATE
  • 17. افزودن نقاط داده: فرمان TS.ADD
  • 18. افزودن چندین نقطه داده به صورت همزمان: فرمان TS.MADD
  • 19. تولید خودکار مهر زمانی
  • 20. دریافت آخرین نقطه داده: فرمان TS.GET
  • 21. دریافت اطلاعات سری زمانی: فرمان TS.INFO
  • 22. حذف یک سری زمانی
  • 23. مدیریت خطا و تأیید عملیات
  • 24. معرفی سیاست‌های نگهداری داده (Retention Policies)
  • 25. اعتبار داده‌ها و جلوگیری از تکرار
  • 26. پرس‌وجوهای محدوده‌ای: فرمان TS.RANGE
  • 27. پرس‌وجوهای محدوده‌ای معکوس: فرمان TS.REVRANGE
  • 28. تعیین محدوده‌های زمانی دقیق
  • 29. فیلتر کردن نتایج با استفاده از برچسب‌ها (Labels)
  • 30. تجمیع داده‌ها در پرس‌وجوهای محدوده‌ای: SUM, AVG, MIN, MAX
  • 31. کاهش نمونه‌برداری (Downsampling) در حین پرس‌وجو
  • 32. انواع توابع تجمیع: COUNT, FIRST, LAST, STD.P, STD.S, VAR.P, VAR.S
  • 33. مفهوم مدت زمان باکت (Bucket Duration)
  • 34. پرس‌وجو بر روی چندین سری زمانی: فرمان TS.MRANGE
  • 35. فیلتر کردن چندین سری زمانی با استفاده از برچسب‌ها در TS.MRANGE
  • 36. تجمیع نتایج در پرس‌وجوهای چندگانه: TS.MRANGE با aggregation
  • 37. فیلترهای پیشرفته با عبارات برچسب پیچیده
  • 38. هم‌ترازی (Alignment) در عملیات تجمیع
  • 39. بررسی نقاط داده از دست رفته و راهکارها
  • 40. تکنیک‌های درون‌یابی (Interpolation) برای داده‌های ناقص
  • 41. تقسیم‌بندی نتایج پرس‌وجو (Paging)
  • 42. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها
  • 43. بهترین روش‌ها برای پرس‌وجو از مجموعه‌های داده بزرگ
  • 44. الگوهای رایج پرس‌وجو در RedisTimeSeries
  • 45. معرفی برچسب‌ها در RedisTimeSeries
  • 46. افزودن برچسب‌ها هنگام ساخت سری زمانی
  • 47. به‌روزرسانی برچسب‌ها برای سری‌های زمانی موجود
  • 48. پرس‌وجو با فیلتر برچسب‌ها: FILTER و FILTER_BY_VALUE
  • 49. فیلتر کردن پیشرفته بر اساس برچسب‌ها
  • 50. معرفی قوانین تجمیع (Aggregation Rules)
  • 51. ساخت قوانین تجمیع: فرمان TS.CREATERULE
  • 52. انواع قوانین تجمیع: SUM, AVG و غیره
  • 53. کاهش نمونه‌برداری خودکار با قوانین تجمیع
  • 54. سری‌های زمانی مبدأ و مقصد در قوانین
  • 55. حذف قوانین تجمیع: فرمان TS.DELETERULE
  • 56. مقدمه‌ای بر فشرده‌سازی (Compaction)
  • 57. مکانیزم فشرده‌سازی خودکار
  • 58. پیامدهای حافظه از فشرده‌سازی
  • 59. استراتژی‌های فشرده‌سازی (در صورت تنظیم‌پذیری)
  • 60. مدیریت نقاط داده تکراری
  • 61. عملیات اتمیک در RedisTimeSeries
  • 62. بررسی مجدد TTL و سیاست‌های نگهداری
  • 63. پیکربندی سیاست‌های نگهداری هنگام ساخت سری زمانی
  • 64. تغییر سیاست‌های نگهداری برای سری‌های زمانی موجود
  • 65. کتابخانه‌های کلاینت Redis برای RedisTimeSeries (پایتون، Node.js، جاوا)
  • 66. استفاده از کلاینت پایتون: `redis-py` و `redis-timeseries`
  • 67. کلاینت Node.js: `node-redis-timeseries`
  • 68. دریافت و ذخیره داده‌های پایه با پایتون
  • 69. پرس‌وجو و نمایش داده‌های پایه با پایتون
  • 70. ساخت یک داشبورد ساده با پایتون (مفهومی)
  • 71. یکپارچه‌سازی با Grafana از طریق پلاگین Redis Data Source
  • 72. نمایش داده‌های سری زمانی در Grafana
  • 73. صدور داده‌ها از RedisTimeSeries
  • 74. وارد کردن انبوه داده‌ها به RedisTimeSeries (Bulk Loading)
  • 75. طراحی مدل‌های داده‌ای برای موارد استفاده خاص
  • 76. انتخاب مهرهای زمانی مناسب
  • 77. مدیریت داده‌های نامنظم (Out-of-Order Data)
  • 78. مدیریت خطا و ثبت وقایع در برنامه‌ها
  • 79. بهترین روش‌ها برای یکپارچه‌سازی با برنامه‌ها
  • 80. ملاحظات عملکردی RedisTimeSeries
  • 81. بهینه‌سازی مصرف حافظه
  • 82. استفاده از CPU و توان عملیاتی
  • 83. شاردینگ RedisTimeSeries برای مقیاس‌پذیری افقی
  • 84. استفاده از Redis Cluster با RedisTimeSeries (محدودیت‌ها/استراتژی‌ها)
  • 85. نظارت بر معیارهای RedisTimeSeries
  • 86. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
  • 87. بهترین روش‌های امنیتی
  • 88. معیارگیری (Benchmarking) RedisTimeSeries
  • 89. روندهای آینده در توسعه RedisTimeSeries
  • 90. مورد استفاده: نظارت بر داده‌های حسگر IoT
  • 91. مورد استفاده: تحلیل داده‌های مالی
  • 92. مورد استفاده: نظارت بر عملکرد برنامه (APM)
  • 93. مورد استفاده: اتوماسیون خانگی هوشمند
  • 94. طراحی کلیدهای سری زمانی کارآمد
  • 95. انتخاب استراتژی نگهداری داده مناسب
  • 96. استراتژی‌هایی برای مدیریت برچسب‌های با کاردینالیته بالا
  • 97. بهترین روش‌ها برای مدل‌سازی داده
  • 98. عیب‌یابی مشکلات رایج
  • 99. خلاصه دوره و گام‌های بعدی
  • 100. ویژگی‌های پیشرفته در RedisTimeSeries: برچسب‌گذاری (Labeling) و قوانین تجمیع (Aggregation Rules)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب RedisTimeSeries: راهنمای جامع ذخیره و تحلیل داده‌های سری زمانی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا