DuckDB ist eine moderne Open-Source-Abfrage-Engine für Analysen, die für schnelle, prozessinterne SQL-Analysen entwickelt wurde. Sie läuft lokal ohne Server, liest Parquet-Dateien nativ ein und bietet über EXPLAIN Einblick in den Abfrageplan – damit eignet sie sich ideal zum Erlernen von Speicher- und Optimierungskonzepten ohne zusätzlichen Infrastrukturaufwand.

Ein Abfrageausführungsplan zeigt die schrittweise Vorgehensweise, die eine Abfrage-Engine zum Abrufen Ihrer Daten verwendet – einschließlich Scan-Operationen, Filteranwendung, Verknüpfungsmethoden und Aggregationen. In Modul 3 werden Sie mit EXPLAIN Ausführungspläne anzeigen, diese konzeptionell interpretieren und diagnostizieren, an welchen Stellen Abfragen verlangsamt werden.

Sowohl Parquet als auch ORC sind spaltenorientierte Dateiformate, die für Analysezwecke entwickelt wurden. Parquet ist in Cloud- und Open-Source-Ökosystemen (Spark, Hive, DuckDB) weiter verbreitet, während ORC für Hive-basierte Umgebungen optimiert ist. Dieser Kurs behandelt beide Formate und hilft Ihnen zu verstehen, wann welches Format zum Einsatz kommen sollte.

Sie lernen die Spaltenausdünnung (das Auslesen nur der benötigten Spalten), den Filter-Pushdown (die frühzeitige Anwendung von Filtern), die Partitionierung (die Organisation von Daten für schnellere Durchläufe), das Überspringen von Daten (das Vermeiden irrelevanter Datenblöcke) und die Aggregationsoptimierung kennen. Modul 4 enthält Vorher-Nachher-Vergleiche, damit Sie die tatsächlichen Auswirkungen der einzelnen Techniken auf die Leistung messen können.

Datenanalysten, die die Abfrageleistung verstehen möchten, Nachwuchs-Dateningenieure, die die Grundlagen für Speichersysteme aufbauen, BI-Experten, die in Plattform- oder Leistungsrollen wechseln, sowie SQL-Entwickler, die über die Syntax hinausgehen und die internen Abläufe der Ausführung verstehen möchten. Wenn langsame Abfragen Sie frustrieren, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie.

Die Optimierung von Speichersystemen und Abfragen gehört zu den grundlegenden Kompetenzen für Tätigkeiten in den Bereichen Data Engineering, Analytics Engineering, BI-Entwicklung, Datenbank-Engineering und Performance-Engineering.

Grundlegende Computerkenntnisse reichen aus. SQL wird in Modul 1 von den Grundlagen an vermittelt. Vorkenntnisse in DuckDB, Parquet oder Abfrageoptimierung sind nicht erforderlich. Kenntnisse über grundlegende SELECT-Anweisungen helfen Ihnen zwar, schneller voranzukommen, sind aber nicht zwingend erforderlich.

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