Ottimizzazione delle query per l'analisi dei grandi dataset.

Modulo 1: l'Ottimizzazione delle Query Cos'è l'ottimizzazione delle query e perché è fondamentale per l'analisi dei Big Data. Principali sfide nell'elaborazione di grandi dataset: latenza, uso delle risorse, gestione dei carichi di lavoro. Differenze tra query semplici e query complesse nei grandi dataset. Modulo 2: Fondamenti di Performance nelle Query Principi di base della performance delle query: tempo di esecuzione, carico CPU, utilizzo della memoria. Cosa influenza la performance di una query: strutture dati, complessità, operazioni. L’importanza del piano di esecuzione (query execution plan). Modulo 3: Tecniche di Indicizzazione per Velocizzare le Query l'indicizzazione: cos'è e come funziona. Tipi di indici: B-Tree, bitmap, hash, ecc. Come e quando utilizzare gli indici per ottimizzare le query. Modulo 4: Ottimizzazione delle Query SQL con JOIN Principi di ottimizzazione per le operazioni di JOIN. Tipologie di JOIN e la loro efficienza (INNER JOIN, LEFT JOIN, ecc.). Ottimizzare i JOIN tramite indici e altre tecniche. Modulo 5: Partizionamento dei Dati per Migliorare le Performance Cos'è il partizionamento dei dati e perché è utile. Tecniche di partizionamento: range partitioning, hash partitioning, list partitioning. Vantaggi del partizionamento nella gestione dei grandi volumi di dati. Modulo 6: Uso delle Query Aggregate e Subquery Ottimizzazione delle operazioni di aggregazione: SUM, AVG, COUNT, GROUP BY. Come migliorare le performance delle subquery. L’uso delle funzioni di finestra (Window Functions) per ottimizzare i calcoli aggregati. Modulo 7: Gestione delle Operazioni di Ordinamento e Filtro Come ottimizzare le operazioni di ordinamento (ORDER BY) e filtro (WHERE). Indicizzazione per migliorare le prestazioni delle operazioni di filtro. Ottimizzazione del sorting in presenza di grandi dataset. Modulo 8: Comprensione dei Piani di Esecuzione delle Query Cosa sono i piani di esecuzione delle query e come interpretarli. Come leggere e analizzare un piano di esecuzione per identificare i colli di bottiglia. Ottimizzazione delle query in base al piano di esecuzione. Modulo 9: Tecniche di Parallelizzazione delle Query Cos'è la parallelizzazione delle query e come migliora le performance. Uso di query parallele in ambienti distribuiti. Vantaggi e limiti della parallelizzazione nelle query. Modulo 10: Ottimizzazione delle Query su Dati Distribuiti Tecniche di ottimizzazione per database distribuiti: HDFS, Apache Hive, Apache Spark. Come gestire le query su grandi dataset distribuiti in cluster. Utilizzo di tecniche di sharding per distribuire i dati su più nodi. Modulo 11: Compressione dei Dati per Ottimizzare le Query Cos'è la compressione dei dati e come influisce sulle performance delle query. Algoritmi di compressione comunemente usati per Big Data. Vantaggi della compressione nelle operazioni di lettura e scrittura dei dati. Modulo 12: Uso delle Cache per Accelerare le Query Tecniche di caching per migliorare le performance delle query. Cache a livello di database vs cache a livello di applicazione. Implementazione e gestione di strategie di caching per le query più frequenti. Modulo 13: Ottimizzazione delle Query in Hadoop e Spark Come ottimizzare le query in Hadoop (MapReduce, Hive) e Apache Spark. Ottimizzazione delle operazioni in MapReduce e RDDs (Resilient Distributed Datasets). Strumenti di ottimizzazione nativi di Spark: Catalyst Optimizer, Tungsten. Modulo 14: Analisi delle Query di Join Complesso e Subquery Annidate Come ottimizzare le query con JOIN complessi e subquery annidate. Tecniche avanzate di ottimizzazione: Materialized Views, Caching. Utilizzo di indici composti per migliorare l'efficienza. Modulo 15: Best Practices e Monitoraggio delle Performance delle Query Come identificare e risolvere i problemi di performance nelle query. Monitoraggio delle performance delle query in tempo reale. Best practices per scrivere query scalabili e facilmente manutenibili.