с++_thumb

ORPG2 Миграция базы данных Oracle в PostgreSQL для администраторов и разработчиков

Продолжительность: 40 ак. часов
Ближайшая дата обучения: 23.09.2024
Группа формируется

Оставьте заявку

О курсе

Показать архитектурные особенности сервера Postgresql версии 15.2 и выше, его тонкую настройку с точки зрения сервера Oracle, отличие механизма хранения данных в Oracle от Postgresql, правила прозрачного переноса хранимых программных модулей из Oracle в Postgresql, разница между языком Postgres PLPGSQL и Oracle SQL. Также на примерах будет рассмотрен механизм взаимодействия базы данных Postgresql   с базой данных Oracle с использованием встроенного языка программирования Python.

Цели обучения

По окончанию курса слушатели смогут ориентироваться в вопросе миграции структур данных, данных, программных модулей, конфигураций сервера базы данных Oracle в Postgresql. На конкретных примерах будет рассмотрен перенос данных и создание программных единиц в Postgresql, подобных тем, что были в базе данных Oracle.

Требования

  • Знание основы операционной системы Linux
  • Желательно знание базовой архитектуры сервера Oracle
  • Основы языков программирования - Oracle PL/SQL, языка запросов SQL, Python, Java.

Целевая аудитория

  • Профессиональные администраторы и разработчики Oracle, переводящие свои данные, приложения, конфигурации сервера Oracle в современную базу данных Postgresql.

Документы об окончании

Удостоверение о повышении квалификации

Удостоверение о повышении квалификации

Программа обучения

40ч.

1. Postgresql и Oracle – интегрированные базы данных. Логическая и физическая компоновка баз данных. Процессы управления. Архитектура табличных пространств. Оптимальное использование памяти сервером. Основные конфигурационные файлы Postgresql, настройка логирования. Общая и рабочая области памяти, серверные процессы. Калькулятор настройки производительности сервера Postgresql.

2. Утилиты разработчика и администратора для взаимодействия с базой данных Postgresql (psql, pgcli, dbevar, pgadmin). Сравнение с популярными в прошлом утилитами: sqlplus, SQLDeveloper, PLSQL Developer, Oracle EnterpriseManager.

3. Типы данных данных Postgresql (обзор). Рациональное использование табличных пространств для размещения больших объектов. Слои хранения данных в табличных пространствах. TOAST файлы. Использование объектных и агрегатных типов для хранения данных. Порядок доступа к объектам базы данных, их размер, страничное хранение. Стандартные схемы и каталоги — введение в архитектуру словаря метаданных Postgresql — отличие от словаря Oracle. Два каталога словаря метаданных Postgresql. Разница между ролями Postgresql и пользователями и ролями Oracle.

4. Расширения базы данных Postgresql для организации наблюдения за распределением памяти и процессом подготовки SQL запросов, страницы в разделяемой памяти, подключение дополнительных механизмов логирования приложений, подобные механизмы в Oracle были доступны через представления словаря метаданных.

5. SELECT. Использование подзапросов во фразе From. Подзапросы. Коррелированные подзапросы. Древовидные структуры. Конструкции во фразе SELECT. (rollup, cube, case…). Аналитические функции в запросах. Вложенные таблицы в виде агрегатных типов данных. Работа со структурами записей, создание сложных типов данных — в сравнении Oracle и Postgresql. Массивы и особенности их хранения в TOAST файлах. Особенности хранения больших данных в Postgresql.

6. Язык манипулирования данными DML. Команды копирования данных — вместо INSERT. Загрузка и выгрузка данных — по аналогии с утилитами импорта и экспорта в Oracle. Доступ из базы данных Postgresql к внешним данным, по аналогии с внешними таблицами в Oracle

7. Оптимизация SQL запросов: Настройка производительности приложения. Разделяемый пул и рабочая область. Оптимизатор. Команда Analyze. Организация и планирование сбора статистики по объектам. Вакуум. Ранжирование методов доступа. Анализ запросов с целью повышения скорости их выполнения. Команда Explain и алгоритмы её использования. Правила оптимизации запросов и их оценка. Практические примеры оптимизации, Автоматический сбор статистики по таблицам и параметры конфигурации сервера. Отсутствие возможности в Postgresql управлением планом запросов с помощью подсказок (Oracle Hints), чем заменить?

8. Язык DDL. Создание и изменение таблиц (DDL). Команда Create Table. Определение параметров хранения таблиц на физическом уровне. Структура записи в Postgresql, отличия. Отсутствие привязки к текущему времени (Oracle SCN), отсутствие ретроспективных запросов. Введение в WAL журналирование. Основные параметры WAL и VACUUM, контрольные точки и производительность, сравнение с параметром Oracle — fast_start_mttr_target

9. Транзакции. Конкуренция параллельность и согласованность. Транзакции и взаимовлияние. Наблюдение за активными запросами и сессиями в Postgresql.

10. Создание временных транзакционных и сессионных таблиц. Использование временных таблиц (Postgresql) для эмуляции работы пакетных переменных (Oracle), использование CTE таблиц в запросах, создание структур данных в памяти, без хранения их на диске в Postgresql. Разница в использовании временных табличных пространств в Oracle и Postgresql.

11. Создание таблиц с разбивкой на партиции. Ссылочные партиционные таблицы. Примеры использования партиционных таблиц с различными типами разбивки. Индексные таблицы. Доступ к данным в индексных таблицах, проблемы обновления данных. Особенности размещения индексных таблиц в физических блоках дисковой памяти. Отсутствие отдельного функционала в Postgres и способы обхода.

12. Другие объекты. Представления. Материализованные представления данных в Postgresql. Принудительное обновление данных. Расширение DBLINK в Postgresql, создание соединений с другими базами данных Postgresql. Расширение plpython3u. Создание соединений из Postgres с Oracle c использованием языка Python — перенос данных из Oracle .

13. Python в Postgresql позволяет взаимодействовать с любыми серверами, как SQL, так и NoSQL, серверами сообщений, LDAP и прочими — на примерах (Kafka, ActiveMQ). Взаимодействие сервера Postgresql с микросервисной архитектурой предприятия на примере Spring или JakartaEE приложения. Использование в Postgresql типа данных JSON.

14. Python в Postgresql позволяет взаимодействовать с любыми серверами, как SQL, так и NoSQL, серверами сообщений, LDAP и прочими — на примерах (Kafka, ActiveMQ). Взаимодействие сервера Postgresql с микросервисной архитектурой предприятия на примере Spring или JakartaEE приложения. Использование в Postgresql типа данных JSON.

15. Использование программных модулей в SQL запросах, транзакционные, волотильные и стабильные модули в сравнении с модулями Oracle, описанными прагмами. Модули, вложенные друг в друга, особенности повторной «компиляции» и определения пространства имён переменных в модулях. Переменные и курсорные ссылочные переменные — в сравнении.

16. Тригеры объектные и системные.

Расписание занятий

Дата Статус Формат Место проведения Стоимость
23.09.2024 Группа формируется
Дистанционный

Дистанционное обучение (СДО):

Самостоятельное изучение материалов программы. Оптимальный вариант для занятых людей, которые готовы учиться самостоятельно в свободное время в удобном для них темпе. Консультации преподавателей оказываются дистанционно (при необходимости).
Виртуальный класс52000 ₽

Присоединяйся к нашей команде!

Заполните анкету для кандидатов и мы свяжемся с Вами для уточнения всех деталей.

Контакты

+7 8452 24-77-77
order@tritec-group.ru

Наш адрес

410012, г. Саратов, ул. им. Слонова И. А., д. 1, 9 этаж.

Мы используем cookie. Это позволяет нам анализировать взаимодействие посетителей с сайтом и делать его лучше. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie