Nach dem Seminar können Sie die grundlegenden Konzepte eines Oracle Data Warehouse fachlich und technisch einordnen und ein geeignetes Warehouse-Design planen. Sie verstehen die Unterschiede zwischen OLTP- und OLAP-Modellen und können Star- und Snowflake-Schemas, Dimensionen, Partitionierung und Indizierung gezielt einsetzen. Darüber hinaus kennen Sie die wesentlichen Schritte eines ETL-Prozesses und können typische Oracle-Verfahren für Datenextraktion, Transformation, Staging und Laden beurteilen. Sie verstehen außerdem die Grundlagen von Query Rewrite, Materialized Views, Parallel Execution und Performance Tuning.
Partitionierung von Tabellen: Range, Hash, List und Composite Partitioning
Indizierung und Index-Organized Tables (IOT)
Laden eines Data Warehouse: der ETL-Prozess
Datenextraktion aus den Quellsystemen
Transformation, Staging und Laden von Faktentabellen: Regular Expressions und Table Functions
Laden des Warehouse mit SQL*Loader, Data Pump, External Tables und Transportable Tablespaces
Data-Warehouse-Abfragen
Der Oracle Query Optimizer
Parallel Execution
SQL-Features für Data Warehouses: spezielle Aggregat- und Analysefunktionen
Summary Management
Planen, Anlegen und Administration von Materialized Views
Partitionierung, Indizierung und Sicherheit von Materialized Views
Das Package DBMS_MVIEW
Dimensionen
Definition von Dimensionen mit einfachen und multiplen Hierarchien
Erstellen von Dimensionen per SQL und Enterprise Manager
Beschreiben und Validieren von Dimensionen
Query Rewrite
Konfiguration von Query Rewrite
Arten des Oracle Query Rewrite
Query-Rewrite-Integritätsmodi
Rewrite und Partition Change Tracking
Troubleshooting mit dem Package EXPLAIN_REWRITE
Fortgeschrittene Query-Rewrite-Techniken
Performance Tuning im Data Warehouse
Monitoring und SQL Tuning Sets
SQL Access Advisor, SQL Tuning Advisor und Memory Advisor
Troubleshooting bei Verwendung von Parallel Execution
Backup, Recovery und Hochverfügbarkeit im Data Warehouse
Sicherungsstrategien: Hot Backup und Cold Backup
Fast Recovery Area (FRA)
Backup und Recovery mit RMAN
Oracle High Availability im Überblick: Data Guard und Real Application Clusters (RAC)
Aktuelle Oracle-Werkzeuge für Datenintegration und Analyse im Überblick
Oracle Data Integrator (ODI)
Einordnung der in der jeweiligen Zielumgebung eingesetzten Analysewerkzeuge
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an Datenbankadministratoren, Systemadministratoren, Systemintegratoren, Entwickler, IT-Consultants und Business Consultants, die Oracle Data Warehousing planen, entwickeln, betreiben oder optimieren möchten.
Teilnahmevoraussetzungen
Sie sollten über grundlegende Kenntnisse relationaler Datenbanken verfügen.
Sie sollten SQL-Grundkenntnisse besitzen.
Erfahrungen mit Oracle Database sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Grundkenntnisse in Datenmodellierung und Datenbankadministration erleichtern Ihnen den Einstieg.
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