Name: Curso Desempenho do Oracle Database: otimização de consultas
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otimização de consultas

Quero estudar na alura

14h

Para conclusão

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9.3

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Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Veja mais sobre planos de execução e coleta de estatísticas, agora associados à consulta SQL
Entenda o funcionamento do SQL Tunning Advisor
Aplique e pratique índices
Conheça e utilize visões materializadas
Teste o conteúdo através de um problema prático

Público alvo_

Profissionais de Business Intelligence, Banco de Dados e Data Science.

Victorino Vila

Victorino, formado em Engenharia Elétrica pela PUC-RJ e mestre pela UFRJ, tem mais de 30 anos em gestão de consultorias de tecnologia. Sócio de startup de software para integração de dados, trabalha com MYSQL, SQL SERVER, POSTGRES, ORACLE, WEB SERVICES e .NET. Desde 2018, é professor na Alura, ensinando programação e bancos de dados.

Curso atualizado em 08/12/2022

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Ementa

Estatísticas
- Antes de começar
- Criando banco limpo
- Gerando estatísticas de consultas
- Diretivas do plano SQL
- Plano de execução adaptável
- Eficiência na coleta das estatísticas
- Praticando a coleta de estatísticas
Advisors
- SQL Tuning Advisor
- Praticando com o SQL Tuning Advisor
- SQL Access Advisor
- Praticando o SQL Access Advisor
Índices
- Tabela HEAP
- Índice B-TREE
- Índice BITMAP
- Praticando índices B-TREE
- Praticando índices BITMAP
Visão materializada
- Visões materializada
- Praticando visões materializadas
- Alterando o conteúdo das visões materializadas
Problema prático
- Caso prático - Carregando banco de dados
- Criando script para atualização
- Centralizando o gerenciamento de memória
- Ajustando para a memória ótima
- Atualizando as estatísticas
- Usando o Tuning Advisor
- Usando o Access Advisor

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Formação
Administração e performance com Oracle Database

14h
De curso

53
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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