SQL Server 2022 Data Warehouse

• Machen Sie sich mit den Funktionen und Konzepten von SQL Server 2022 Data Warehouse vertraut: Es ist wichtig, dass Sie die wichtigsten Funktionen und Konzepte von SQL Server 2022 Data Warehouse verstehen. Machen Sie sich mit den Data Warehousing-Prinzipien, Stern- und Schneeflockenschemata, verteilter Architektur, Columnstore-Indizes und Workload-Management vertraut.
• Installieren Sie SQL Server 2022 Data Warehouse: Laden Sie SQL Server 2022 Data Warehouse herunter und installieren Sie es auf Ihrem lokalen Rechner oder einem Server. Die Installationsmedien und die Dokumentation finden Sie auf der offiziellen Microsoft-Website.
• T-SQL lernen: Transact-SQL (T-SQL) ist die Sprache, die für die Abfrage und Verwaltung von Datenbanken in SQL Server verwendet wird. Vergewissern Sie sich, dass Sie die T-SQL-Syntax, Datentypen, Funktionen und gängige Abfragemuster gut verstehen.
• Verstehen Sie das Laden und Verarbeiten von Daten: In einem Data Warehouse sind das Laden und Verarbeiten von Daten entscheidend. Lernen Sie verschiedene Methoden zum Laden von Daten in das SQL Server 2022 Data Warehouse kennen, z. B. Bulk Loading, ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Dateningestion mit Tools wie Azure Data Factory.
• Erkunden Sie die Datenmodellierung: Das Entwerfen eines effektiven Datenmodells ist für ein Data Warehouse entscheidend. Studieren Sie dimensionale Modellierungstechniken und verstehen Sie, wie man Stern- und Schneeflockenschemata erstellt, um effiziente Abfragen und Analysen zu unterstützen.
• Üben Sie die Abfrageoptimierung: SQL Server 2022 Data Warehouse enthält Funktionen wie Columnstore-Indizes und Tabellenpartitionierung, die die Abfrageleistung erheblich verbessern können. Lernen Sie, wie Sie Abfragen optimieren, geeignete Indizes erstellen und Abfrageausführungspläne nutzen können, um einen effizienten Datenabruf zu gewährleisten.
• Machen Sie sich mit den Aufgaben der Data Warehouse-Verwaltung vertraut: Verstehen Sie die administrativen Aufgaben, die mit der Verwaltung einer SQL Server 2022 Data Warehouse-Umgebung verbunden sind. Dazu gehören Aufgaben wie Sicherung und Wiederherstellung, Sicherheitsmanagement, Benutzerverwaltung und Leistungsüberwachung.
• Bleiben Sie mit der SQL Server 2022-Dokumentation und den Ressourcen auf dem Laufenden: Microsoft veröffentlicht regelmäßig Updates, Dokumentationen und Best Practices für SQL Server. Behalten Sie die offizielle SQL Server-Dokumentation, Blogs, Foren und andere Online-Ressourcen im Auge, um über neue Funktionen und Verbesserungen informiert zu bleiben.
• Üben Sie mit Beispieldatensätzen und Projekten: Um praktische Erfahrungen zu sammeln, arbeiten Sie an Beispieldatensätzen und -projekten, die reale Szenarien simulieren. Implementieren Sie Data-Warehousing-Konzepte, laden Sie Daten, schreiben Sie Abfragen und optimieren Sie die Leistung. So festigen Sie Ihr Wissen und gewinnen Vertrauen in die Arbeit mit SQL Server 2022 Data Warehouse.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für SQL Server 2022 Data Warehouse behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

Einführung in MS SQL Server Data Warehousing – Grundlagen – Begriffsdefinition - Auswahl der Hardwareplattform

Design eines Data Warehouse - Logisches Design - Physikalisches Design

Erstellen einer ETL-Lösung mit SSIS - Quelldaten - Implementierung eines Datenflusses

SSIS-Pakete - Einführung in Steuerungsflüsse - Erstellen dynamischer Pakete - Verwendung von Containern - Verwalten der Konsistenz - Debugging und Troubleshooting von SSIS-Paketen - inkrementelle ETL-Prozesse

Integration von Daten aus der Cloud in ein Data Warehouse - Überblick über Clouddatenquellen - SQL Server Azure - Azure-Datenmarkt

Verbessern der Datenqualität - Daten mit Hilfe von Data Quality Services (DQS) bereinigen und deduplizieren

Master Data Services - Master Data Services-Konzepte - Implementierung eines Master Data Services-Modells - Verwendung des Excel Add-in für Master Data Services

Erweitern von SSIS - Benutzerdefinierte Komponenten in SSIS - Scripting in SSIS - Bereitstellung und Konfiguration von SSIS-Paketen

Nutzen von Daten in einem Data Warehouse - Einführung in Business Intelligence - SQL Server Reporting Services - SQL Server Analysis Services

MS SQL Server Kenntnisse

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