کتاب بهینه‌سازی کوئری‌ها برای عملکرد بهتر در پایتون

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی کوئری‌ها برای عملکرد بهتر در پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اجرای کوئری‌ها و مدیریت داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی کوئری‌ها
  • 2. فصل دوم: درک مفاهیم عملکرد پایگاه داده
  • 3. فصل سوم: اهمیت بهینه‌سازی کوئری‌ها در پایتون
  • 4. فصل چهارم: آشنایی با ابزارهای تحلیل عملکرد کوئری
  • 5. فصل پنجم: شاخص‌گذاری (Indexing) چیست؟
  • 6. فصل ششم: انواع شاخص‌ها و کاربرد آن‌ها
  • 7. فصل هفتم: نحوه ایجاد و مدیریت شاخص‌ها در پایتون
  • 8. فصل هشتم: کوئری‌های کند: شناسایی و تحلیل
  • 9. فصل نهم: استفاده از `EXPLAIN` برای درک طرح اجرای کوئری
  • 10. فصل دهم: نقش `ANALYZE` در بهینه‌سازی
  • 11. فصل یازدهم: بهینه‌سازی شرط‌های `WHERE`
  • 12. فصل دوازدهم: استفاده موثر از عملگرهای منطقی (`AND`, `OR`)
  • 13. فصل سیزدهم: بهینه‌سازی توابع در کوئری‌ها
  • 14. فصل چهاردهم: پرهیز از استفاده توابع در ستون‌های شاخص‌گذاری شده
  • 15. فصل پانزدهم: بهینه‌سازی شرط‌های `LIKE` و الگویابی
  • 16. فصل شانزدهم: استفاده از `ILIKE` برای جستجوی غیرحساس به حروف بزرگ و کوچک
  • 17. فصل هفدهم: بهینه‌سازی کوئری‌های `JOIN`
  • 18. فصل هجدهم: انواع `JOIN` و انتخاب مناسب‌ترین
  • 19. فصل نوزدهم: استفاده از `INNER JOIN` در مقابل `LEFT JOIN`
  • 20. فصل بیستم: بهینه‌سازی زیرکوئری‌ها (Subqueries)
  • 21. فصل بیست و یکم: کوئری‌های همبسته در مقابل کوئری‌های غیرهمبسته
  • 22. فصل بیست و دوم: بهینه‌سازی عملیات گروه‌بندی (`GROUP BY`)
  • 23. فصل بیست و سوم: استفاده بهینه از توابع تجمعی (`COUNT`, `SUM`, `AVG`)
  • 24. فصل بیست و چهارم: بهینه‌سازی شرط‌های `HAVING`
  • 25. فصل بیست و پنجم: بهینه‌سازی مرتب‌سازی (`ORDER BY`)
  • 26. فصل بیست و ششم: محدود کردن نتایج با `LIMIT` و `OFFSET`
  • 27. فصل بیست و هفتم: استفاده از `FETCH FIRST` به جای `LIMIT`
  • 28. فصل بیست و هشتم: بهینه‌سازی عملیات درج، به‌روزرسانی و حذف
  • 29. فصل بیست و نهم: استفاده از تراکنش‌ها (Transactions)
  • 30. فصل سی‌ام: جلوگیری از قفل شدن (Locking)
  • 31. فصل سی و یکم: کوئری‌های کارآمد با ORM (Object-Relational Mapping)
  • 32. فصل سی و دوم: مقدمه‌ای بر SQLAlchemy
  • 33. فصل سی و سوم: اصول بهینه‌سازی در SQLAlchemy
  • 34. فصل سی و چهارم: استفاده از `select()` بهینه
  • 35. فصل سی و پنجم: جلوگیری از مشکل N+1 در SQLAlchemy
  • 36. فصل سی و ششم: بارگذاری تنبل (Lazy Loading) در مقابل بارگذاری مشتاق (Eager Loading)
  • 37. فصل سی و هفتم: بهینه‌سازی `joinedload` و `selectinload`
  • 38. فصل سی و هشتم: کوئری‌های خام (Raw Queries) و زمان استفاده از آن‌ها
  • 39. فصل سی و نهم: بهینه‌سازی با استفاده از ORM برای عملیات دسته‌ای (Bulk Operations)
  • 40. فصل چهلم: مقدمه‌ای بر Pandas و پایگاه داده
  • 41. فصل چهل و یکم: خواندن داده از پایگاه داده با Pandas
  • 42. فصل چهل و دوم: بهینه‌سازی خواندن داده‌های بزرگ با Pandas
  • 43. فصل چهل و سوم: فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
  • 44. فصل چهل و چهارم: عملیات گروه‌بندی و تجمیع در Pandas
  • 45. فصل چهل و پنجم: ادغام (Merging) و پیوستن (Joining) دیتافریم‌ها
  • 46. فصل چهل و ششم: بهینه‌سازی عملیات ادغام
  • 47. فصل چهل و هفتم: نوشتن داده به پایگاه داده با Pandas
  • 48. فصل چهل و هشتم: استفاده از DuckDB برای کوئری‌های درون حافظه
  • 49. فصل چهل و نهم: بهینه‌سازی کوئری‌ها در DuckDB
  • 50. فصل پنجاهم: آشنایی با پایگاه داده‌های NoSQL
  • 51. فصل پنجاه و یکم: مفاهیم بهینه‌سازی در MongoDB
  • 52. فصل پنجاه و دوم: شاخص‌گذاری در MongoDB
  • 53. فصل پنجاه و سوم: بهینه‌سازی عملیات جستجو در MongoDB
  • 54. فصل پنجاه و چهارم: بهینه‌سازی عملیات رایز (Aggregation) در MongoDB
  • 55. فصل پنجاه و پنجم: کوئری‌های کارآمد در Redis
  • 56. فصل پنجاه و ششم: استفاده از انواع داده مناسب در Redis
  • 57. فصل پنجاه و هفتم: بهینه‌سازی کوئری‌های خواندن و نوشتن در Redis
  • 58. فصل پنجاه و هشتم: کش کردن (Caching) و نقش آن در عملکرد
  • 59. فصل پنجاه و نهم: استراتژی‌های مختلف کش کردن
  • 60. فصل شصتم: پیاده‌سازی کش کردن با Redis
  • 61. فصل شصت و یکم: کش کردن در سطح کوئری
  • 62. فصل شصت و دوم: کش کردن نتایج عملیات پرهزینه
  • 63. فصل شصت و سوم: زمان‌بندی و پاکسازی کش
  • 64. فصل شصت و چهارم: استفاده از الگوی طراحی Repository
  • 65. فصل شصت و پنجم: پیاده‌سازی Repository برای بهینه‌سازی
  • 66. فصل شصت و ششم: الگوهای بهینه‌سازی در برنامه‌نویسی آسنکرون
  • 67. فصل شصت و هفتم: مقدمه‌ای بر asyncio
  • 68. فصل شصت و هشتم: بهینه‌سازی دسترسی به پایگاه داده با asyncio
  • 69. فصل شصت و نهم: استفاده از `asyncpg` برای PostgreSQL
  • 70. فصل هفتادم: استفاده از `aiomysql` برای MySQL
  • 71. فصل هفتاد و یکم: بهینه‌سازی اتصالات پایگاه داده
  • 72. فصل هفتاد و دوم: استفاده از Connection Pooling
  • 73. فصل هفتاد و سوم: مدیریت Pool با SQLAlchemy
  • 74. فصل هفتاد و چهارم: بهینه‌سازی ارسال داده به پایگاه داده
  • 75. فصل هفتاد و پنجم: استفاده از `COPY` یا `BULK INSERT`
  • 76. فصل هفتاد و ششم: فشرده‌سازی داده‌ها قبل از ارسال
  • 77. فصل هفتاد و هفتم: پارتیشن‌بندی (Partitioning) جداول
  • 78. فصل هفتاد و هشتم: اصول پارتیشن‌بندی
  • 79. فصل هفتاد و نهم: انواع پارتیشن‌بندی
  • 80. فصل هشتادم: پیاده‌سازی پارتیشن‌بندی در پایگاه داده
  • 81. فصل هشتاد و یکم: مانیتورینگ عملکرد پایگاه داده
  • 82. فصل هشتاد و دوم: ابزارهای مانیتورینگ
  • 83. فصل هشتاد و سوم: ایجاد داشبوردهای عملکرد
  • 84. فصل هشتاد و چهارم: تحلیل گزارش‌های عملکرد
  • 85. فصل هشتاد و پنجم: بهینه‌سازی کوئری‌های گزارش‌گیری
  • 86. فصل هشتاد و ششم: استفاده از View ها
  • 87. فصل هشتاد و هفتم: بهینه‌سازی View ها
  • 88. فصل هشتاد و هشتم: استفاده از Materialized View ها
  • 89. فصل هشتاد و نهم: تفاوت View و Materialized View
  • 90. فصل نودم: بهینه‌سازی در محیط‌های توزیع شده
  • 91. فصل نود و یکم: مفاهیم پایگاه داده توزیع شده
  • 92. فصل نود و دوم: چالش‌های بهینه‌سازی در محیط توزیع شده
  • 93. فصل نود و سوم: بهینه‌سازی کوئری‌ها در Apache Spark
  • 94. فصل نود و چهارم: استفاده از DataFrames در Spark
  • 95. فصل نود و پنجم: بهینه‌سازی کوئری‌ها در Apache Flink
  • 96. فصل نود و ششم: بهینه‌سازی عملیات I/O
  • 97. فصل نود و هفتم: فشرده‌سازی داده‌ها در حالت سکون
  • 98. فصل نود و هشتم: تست عملکرد کوئری‌ها
  • 99. فصل نود و نهم: مبانی تست A/B برای کوئری‌ها
  • 100. فصل صدم: نتیجه‌گیری: رویکردی جامع به بهینه‌سازی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.