Plan du cours

Introduction à Teradata

Module 1: Fondements de Teradata et son Architecture

  • Qu'est-ce que Teradata et à quoi sert-il?
  • Architecture parallèle: AMPs, PEs, BYNET
  • Distribution des données et hachage
  • Concepts clés: sessions, spool, verrouillages
  • Connexion au système: Teradata Studio / BTEQ / SQL Assistant

Module 2: Introduction à SQL dans Teradata

  • SELECT basique, WHERE, ORDER BY
  • Types de données et conversion
  • Fonctions mathématiques et de date
  • Utilisation d'ALIAS, expressions CASE
  • Opérateurs spécifiques à Teradata (TOP, QUALIFY, SAMPLE)
  • Pratique guidée: requêtes sur des tables réelles

Module 3: Jointures, Sous-requêtes et Opérateurs de Ensemble

  • INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN
  • Jointures sans clause ON (produit cartésien)
  • Sous-requêtes scalaires et corrélées
  • UNION, INTERSECT, MINUS
  • Exercices pratiques d'intégration de données

Module 4: Fonctions Analytiques et OLAP

  • RANK(), ROW_NUMBER(), DENSE_RANK()
  • Partitionnement des données avec PARTITION BY
  • Fenêtres avec OVER() et ORDER BY
  • LAG(), LEAD(), FIRST_VALUE()
  • Cas d'utilisation: KPIs, tendances, cumulés

Module 5: Gestion des Données et des Tables

  • Types de tables: permanentes, volatiles, globales temporaires
  • Création et utilisation des index secondaires et join indexes
  • Insertions, mises à jour et suppression d'enregistrements
  • MERGE, UPSERT et contrôle des doublons
  • Transactions et gestion des verrouillages

Module 6: Optimisation et Performance Tuning

  • L'Optimizer de Teradata: comment il décide des plans
  • Utilisation de EXPLAIN et COLLECT STATISTICS
  • Skew et comment l'éviter
  • Meilleures pratiques de conception de requêtes
  • Identification des goulots d'étranglement (spool, verrouillages, redistribution)
  • Pratique: comparaison entre requêtes optimisées vs. non optimisées

Module 7: Partitionnement et Compression des Données

  • Types de partitionnement: Range, Case, Multi-Level
  • Avantages et utilisation pratique dans les grandes requêtes
  • Compression au niveau des blocs (BLC) et compression colonnaire
  • Avantages et limitations

Module 8: Chargement et Extraction de Données

  • TPT (Teradata Parallel Transporter) vs. FastLoad / MultiLoad
  • Chargement en bloc vs. insertion par lots
  • Gestion des erreurs et des réessais
  • Exportation des résultats vers des fichiers ou des systèmes externes
  • Automatisation de base avec des scripts et des utilitaires

Module 9: Administration de Base pour Utilisateurs Techniques

  • Rôles et permissions
  • Contrôle des ressources (Query Bands, Priority Scheduler)
  • Surveillance avec DBQLOGTBL, DBC.Tables, ResUsage
  • Bonnes pratiques pour les environnements partagés

Module 10: Laboratoire Final d'Intégration

  • Cas pratique de bout en bout:
    • Chargement des données
    • Transformation et agrégation
    • Construction d'indicateurs avec des fonctions OLAP
    • Optimisation et explication
    • Exportation finale
  • Discussion des bonnes pratiques et des erreurs courantes

Pré requis

  • Compréhension des bases de données relationnelles et des concepts SQL
  • Expérience dans l'interrogation de grands ensembles de données ou dans la gestion d'environnements de données
  • Familiarité avec les objectifs de l'intelligence d'affaires ou des analyses

Public cible

  • Analystes de données et professionnels de l'intelligence d'affaires
  • Développeurs SQL et ingénieurs des données
  • Utilisateurs techniques gérant ou optimisant les données dans des environnements Teradata
 35 Heures

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