PostgreSQL para business intelligence y análisis de grandes volúmenes de datos

DÍA 1

Diseño de bases de Datos

• Preparación de estructuras de datos para análisis
• Estructuras de datos para data warehousing
• Normalización vs. desnormalización
• Manejo de datos defectuosos

Importar Datos

• Carga Bulk
• Tablas LOGGED vs UNLOGGED
• Ajustes de importación

Agregando datos

• GROUP BY and HAVING
• Optimizing aggregations
• Ordered sets and hypothetical aggregates
• Optimizing the order of aggregation
• GROUP SETS (ROLLUP, CUBE, etc.)

DÍA 2

Analytics y funciones ventana

• Ventanas simples
• Cláusulas marco
• Ajustes de performance

Time series analysis

• Storing time series data efficiently
• Frame clauses and sliding windows
• Anomaly detection
• Partitioned time series
• Timeseries prediction and forecasting
• Optional: Diving into MobilityDB
  • Handling and analyzing GPS tracks
  • Storing tracking data in PostgreSQL

DÍA 3

Lógicas de negocio server-side

• Inclusión de módulos en el servidor
• Data mining and external modules
• Writing your own aggregation functions

Ajustes de performance

• PostgreSQL para Business Intelligence
• Detectar y optimizar consultas lentas
• Optimizar grandes consultas