1 / 8

Mastering-PostgreSQL-Database-Design-with-SqlDBM (1)

Discover key strategies in Mastering-PostgreSQL-Database-Design-with-SqlDBM. This presentation explores how to build efficient, scalable, and structured PostgreSQL databases using SqlDBMu2019s intuitive modeling tools. Ideal for developers, analysts, and database architects.

bretkinley
Télécharger la présentation

Mastering-PostgreSQL-Database-Design-with-SqlDBM (1)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Maÿčeñu±g P¿ÿčgñeSQL Dačabaÿe Deÿug± Łučh SïšDBM U±š¿c‘ effucue±č, eññ¿ñ-fñee dačabaÿe deļeš¿é«e±č Łučh SïšDBM, čhe šeadu±g cš¿ěd-±ačuļe ļuÿěaš deÿug± éšačf¿ñ«. P¿ÿčgñeSQL'ÿ «añ‘eč ÿhañe gñeŁ bō 19% u± 2023, ÿ¿šudufōu±g učÿ é¿ÿuču¿± aÿ čhe čhuñd «¿ÿč ěÿed dačabaÿe. SïšDBM e«é¿Łeñÿ ō¿ě č¿ deÿug±, «a±age, a±d eļ¿šļe ō¿ěñ P¿ÿčgñeSQL ÿche«aÿ Łučh ě±éañaššešed eaÿe a±d éñecuÿu¿±, e±ÿěñu±g ō¿ěñ éñ¿Šecčÿ añe běušč ¿± a ÿ¿šud f¿ě±daču¿±.

  2. The Gñ¿Łu±g C¿«éšeŊučō ¿f P¿ÿčgñeSQL Deÿug± Ma±ěaš DDL Ge±eñaču¿± C¿ššab¿ñaču¿± Oļeñhead Ma±ěaš Dača Defu±uču¿± La±gěage (DDL) ge±eñaču¿± ¿fče± šeadÿ č¿ ¿ļeñ 30% eññ¿ñÿ u± c¿«éšeŊ ÿche«aÿ, u±čñ¿děcu±g c¿ÿčšō běgÿ a±d dešaōÿ u±č¿ deļeš¿é«e±č cōcšeÿ. Deļeš¿éeñÿ ÿée±d ěé č¿ 40% ¿f čheuñ ču«e ñeÿ¿šļu±g ÿche«a c¿±fšucčÿ, hu±deñu±g éñ¿děcčuļučō a±d ÿš¿Łu±g d¿Ł± éñ¿Šecč ču«ešu±eÿ u± čea« e±ļuñ¿±«e±čÿ. Lac‘ ¿f Vuÿěaš T¿¿šÿ Mugñaču¿± Chašše±geÿ The abÿe±ce ¿f u±čěučuļe ļuÿěaš č¿¿šÿ «a‘eÿ ě±deñÿča±du±g a±d ±aļugaču±g šañge, u±čñucače P¿ÿčgñeSQL dačabaÿeÿ a ÿug±ufuca±č chašše±ge, šeadu±g č¿ deÿug± u±effucue±cueÿ. Mugñaču±g ¿ñ ñefacč¿ñu±g eŊuÿču±g P¿ÿčgñeSQL ÿche«aÿ uÿ ¿fče± a ču«e-c¿±ÿě«u±g a±d eññ¿ñ-éñ¿±e éñ¿ceÿÿ, ñeïěuñu±g eŊče±ÿuļe «a±ěaš eff¿ñč a±d ļašudaču¿±.

  3. SïšDBM: Y¿ěñ Pñe«ueñ P¿ÿčgñeSQL Deÿug± S¿šěču¿± SïšDBM uÿ a± u±čěučuļe, bñ¿Łÿeñ-baÿed éšačf¿ñ« čña±ÿf¿ñ«u±g P¿ÿčgñeSQL dačabaÿe deÿug±. Ič ÿug±ufuca±čšō ñeděceÿ deÿug± ču«e f¿ñ c¿«éšeŊ ÿche«aÿ bō ěé č¿ 50% a±d ÿěéé¿ñčÿ ašš P¿ÿčgñeSQL ļeñÿu¿±ÿ fñ¿« 9.Ŋ č¿ 16.Ŋ. Tñěÿčed bō ¿ļeñ 500 šeadu±g e±čeñéñuÿeÿ u± čhe U±učed Sčačeÿ, SïšDBM éñ¿ļudeÿ a ñ¿běÿč ÿ¿šěču¿± f¿ñ ļuÿěaš dača «¿deššu±g a±d ÿche«a «a±age«e±č.

  4. Vuÿěaš Pñecuÿu¿± & P¿ÿčgñeSQL-Séecufuc Feačěñeÿ I±čěučuļe ER Duagña«ÿ SïšDBM'ÿ ļuÿěaš E±čučō-Rešaču¿±ÿhué (ER) duagña«ÿ ÿu«éšufō c¿«éšeŊ ÿche«a ļuÿěašuÿaču¿±, ašš¿Łu±g f¿ñ cšeañeñ ě±deñÿča±du±g a±d eaÿueñ ±aļugaču¿± ¿f dačabaÿe ÿčñěcčěñeÿ. P¿ÿčgñeSQL Dača Tōée Sěéé¿ñč Gau± f욚 ÿěéé¿ñč f¿ñ P¿ÿčgñeSQL-ÿéecufuc dača čōéeÿ, u±cšědu±g JSONB, UUID, a±d ENUMÿ, e±ÿěñu±g ō¿ěñ deÿug±ÿ accěñačešō ñefšecč ñeaš-Ł¿ñšd ñeïěuñe«e±čÿ. Adļa±ced Feačěñe M¿deššu±g M¿deš adļa±ced P¿ÿčgñeSQL feačěñeÿ ÿěch aÿ éañčuaš u±deŊeÿ, cěÿč¿« čōéeÿ, a±d c¿«éšeŊ f¿ñeug± ‘eō ñešaču¿±ÿhuéÿ Łučh éñecuÿu¿±, e±ÿěñu±g deÿug± u±čegñučō a±d c¿±ÿuÿče±cō.

  5. E±ha±ced C¿ššab¿ñaču¿± & Veñÿu¿± C¿±čñ¿š Reaš-ču«e C¿ššab¿ñaču¿± Facušučače ÿea«šeÿÿ čea« c¿ššab¿ñaču¿± Łučh ñeaš-ču«e eduču±g, c¿««e±čÿ, a±d cha±ge čñac‘u±g, e±ÿěñu±g eļeñō¿±e uÿ ¿± čhe ÿa«e éage. Guč-šu‘e Veñÿu¿± C¿±čñ¿š I«éše«e±č ñ¿běÿč Guč-šu‘e ļeñÿu¿± c¿±čñ¿š, feačěñu±g bña±chu±g, «eñgu±g, a±d a f욚 huÿč¿ñō ¿f cha±geÿ, ñeděcu±g «eñge c¿±fšucčÿ bō ěé č¿ 70% u± aguše čea«ÿ. C¿«éñehe±ÿuļe Aěduč Tñaušÿ Mau±čau± dečaušed aěduč čñaušÿ f¿ñ ašš dačabaÿe deÿug± «¿dufucaču¿±ÿ, cñučucaš f¿ñ c¿«éšua±ce a±d acc¿ě±čabušučō ñeïěuñe«e±čÿ.

  6. Sea«šeÿÿ F¿ñŁañd & Reļeñÿe E±gu±eeñu±g SïšDBM eŊcešÿ u± ÿu«éšufōu±g čhe e±čuñe dačabaÿe šufecōcše čhñ¿ěgh učÿ é¿Łeñfěš e±gu±eeñu±g caéabušučueÿ: 1 Ge±eñače EŊecěčabše DDL Scñuéčÿ Cñeače éñecuÿe CREATE, ALTER, a±d DROP DDL ÿcñuéčÿ čauš¿ñed f¿ñ P¿ÿčgñeSQL, ñeadō f¿ñ u««eduače eŊecěču¿± u± ō¿ěñ dačabaÿe e±ļuñ¿±«e±č. 2 Reļeñÿe E±gu±eeñ EŊuÿču±g Dačabaÿeÿ Eff¿ñčšeÿÿšō ñeļeñÿe e±gu±eeñ šuļe P¿ÿčgñeSQL dačabaÿeÿ, u±cšědu±g čh¿ÿe h¿ÿčed ¿± AWS RDS, Aśěñe DB, a±d G¿¿gše Cš¿ěd SQL, u±č¿ ļuÿěaš «¿dešÿ. 3 Aěč¿«ačed Sche«a Sō±chñ¿±uÿaču¿± Aěč¿«ačucaššō ÿō±chñ¿±uÿe ō¿ěñ šuļe dačabaÿe ÿche«aÿ Łučh ō¿ěñ SïšDBM «¿dešÿ, e±ÿěñu±g c¿±ÿuÿče±cō a±d ÿčñea«šu±u±g deļeš¿é«e±č a±d de隿ō«e±č Ł¿ñ‘fš¿Łÿ.

  7. Whō Ch¿¿ÿe SïšDBM f¿ñ P¿ÿčgñeSQL? Reděced Eññ¿ñÿ Sug±ufuca±č ñeděcču¿± u± dačabaÿe deÿug± eññ¿ñÿ a±d ñeŁ¿ñ‘, ÿaļu±g ču«e a±d ñeÿ¿ěñceÿ ¿± běg fuŊeÿ. B¿¿ÿčed Pñ¿děcčuļučō E±ha±ceÿ čea« éñ¿děcčuļučō a±d f¿ÿčeñÿ cñ¿ÿÿ-fě±cču¿±aš cšañučō, šeadu±g č¿ faÿčeñ éñ¿Šecč c¿«éšeču¿±. C¿«éñehe±ÿuļe Sěéé¿ñč Offeñÿ f욚 ÿěéé¿ñč f¿ñ ašš P¿ÿčgñeSQL ļeñÿu¿±ÿ a±d adļa±ced feačěñeÿ, e±ÿěñu±g c¿«éačubušučō a±d fšeŊubušučō. Fěčěñe-Pñ¿¿f S¿šěču¿± A ÿcašabše a±d fěčěñe-éñ¿¿f ÿ¿šěču¿± f¿ñ ō¿ěñ dača añchučecčěñe, adaéču±g č¿ eļ¿šļu±g dačabaÿe ±eedÿ.

  8. U±š¿c‘ Y¿ěñ P¿ÿčgñeSQL P¿če±čuaš Łučh SïšDBM Readō č¿ čña±ÿf¿ñ« ō¿ěñ P¿ÿčgñeSQL dačabaÿe deÿug± éñ¿ceÿÿ? SïšDBM ¿ffeñÿ čhe č¿¿šÿ a±d feačěñeÿ ō¿ě ±eed č¿ achueļe effucue±cō, accěñacō, a±d ÿea«šeÿÿ c¿ššab¿ñaču¿±. Vuÿuč ÿïšdb«.c¿« f¿ñ a Fñee Tñuaš Scheděše a Peñÿ¿±ašuÿed De«¿ Reļ¿šěču¿±uÿe ō¿ěñ P¿ÿčgñeSQL dačabaÿe deÿug± č¿daō a±d běušd a ÿ¿šud f¿ě±daču¿± f¿ñ ō¿ěñ dača añchučecčěñe Łučh SïšDBM.

More Related