İndeks ve istatistiği yöneterek performansı koru
Veritabanı indeks ve istatistik yönetimi eğitimi: B-tree ve indeks türleri, covering/composite tasarım, istatistik nesneleri ve histogram, kardinalite tahmini, fragmentasyon bakımı (REBUILD/REORGANIZE) ve DMV ile eksik/kullanılmayan indeks analizini kapsar.
İndeks türleri, istatistik nesneleri, bakım ve kardinalite tahmini
Bu eğitim, ilişkisel veritabanlarında sorgu performansının iki temel dayanağını, indeksleri ve istatistikleri yönetmeyi ele alır. Clustered ve nonclustered indeks, kapsayıcı (covering) indeks, INCLUDE sütunları, filtrelenmiş indeks ve composite indeks sütun sırası; heap ve indeks iç yapısı (B-tree) işlenir. İstatistik nesneleri, histogram ve yoğunluk vektörü, otomatik oluşturma/güncelleme, örnekleme (sampling) oranı ve FULLSCAN; kardinalite tahmini (cardinality estimation) ve planlayıcıya etkisi açıklanır. İndeks fragmentasyonu (REORGANIZE/REBUILD), fill factor, eksik ve kullanılmayan indeks tespiti, DMV'ler ile analiz; bakım planları ve istatistik güncelleme stratejisi uygulanır. Örnekler SQL Server odaklıdır; kavramlar diğer motorlara da uyarlanır. Amaç performansı zaman içinde sürdürülebilir kılmaktır.
3 Gün. Her gün dört modül; indeks tasarımından istatistik yönetimi ve bakıma kadar işlenir.
Orta Seviye — Veritabanı indeks tasarımı ve istatistik (statistics) yönetimiyle sorgu performansının sürdürülmesi.
Katılımcılar örnek veritabanında indeks ve istatistik senaryolarını DMV'ler ve plan analiziyle uygular.
Doğru indeks tasarımıyla sorguları tarama yerine arama ile çalıştırırsınız.
Güncel istatistiklerle planlayıcının kardinalite tahminini isabetli tutarsınız.
Fragmentasyon ve istatistik bakımıyla performansı zamanla korursunuz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Orta düzey SQL (JOIN, WHERE, GROUP BY) bilgisi gereklidir.
Tablo, anahtar ve ilişki kavramlarına aşinalık beklenir.
Yürütme planı kavramına temel aşinalık faydalıdır.
Bir SQL Server (veya benzeri) test veritabanı erişimi önerilir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
B-tree ve lookup maliyetini açıklayabilirsiniz.
Covering ve composite indeksleri doğru kurabilirsiniz.
İstatistik nesnelerini okuyup yönetebilirsiniz.
Histogram ve yoğunluk vektörünü yorumlayabilirsiniz.
Tahmin sapmalarını teşhis edebilirsiniz.
REORGANIZE/REBUILD kararını verebilirsiniz.
Eksik/kullanılmayan indeksi DMV ile bulabilirsiniz.
İndeks ve istatistik bakımını otomatikleştirebilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Excel güç araçlarıyla veri analizi: Power Query ile ETL ve M dili, Power Pivot veri modeli, ilişkiler, DAX ölçüleri, zaman zekası ve PivotTable raporlama.
Detayları Gör →
Excel tabloları ve PivotTable ile hızlı veri analizi: yapılandırılmış referanslar, özetleme, gruplama, dilimleyici, zaman çizelgesi ve PivotChart uygulamalı.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric DP-600 analitik mühendisliği: lakehouse/warehouse, Dataflow Gen2, notebook, semantik model, DAX, RLS ve CI/CD ile uçtan uca sınav hazırlığı.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric ile uçtan uca veri platformu: OneLake, Data Factory, lakehouse/warehouse, Real-Time Intelligence, KQL, veri bilimi ve Power BI uygulamalı.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric/Power BI ileri DAX: EVALUATE sorguları, hesaplama grupları, Tabular Editor, DAX Studio, VertiPaq Analyzer ve model performans optimizasyonu.
Detayları Gör →