Vorbereitung auf das Data Engineer Interview: In diesem Video tauchen wir tief in die Normalisierung vs Denormalisierung ein, zwei wesentliche Konzepte im Datenbankdesign. Wir erkunden den Unterschied zwischen diesen beiden Techniken, ihre Vorteile und praktische Beispiele, um Ihnen bei der Vorbereitung auf Ihr Data Engineer Interview zu helfen.
Was Sie lernen werden:
Normalisierung: Was es ist, warum es wichtig ist und wann man es verwenden sollte.
Denormalisierung: Wann und warum Sie Ihre Datenbank zur Leistungssteigerung denormalisieren würden.
Praktische Beispiele: Wie Redundanz bei der Denormalisierung auftritt und wie sie bei der Normalisierung vermieden wird.
SQL-Abfragen: Wie man Abfragen mit normalisierten Tabellen unter Verwendung von Joins schreibt.
Datenengineering: Wie diese Konzepte in realen Systemen verwendet werden, einschließlich Data Warehousing und Transaktionssystemen.
Warum ansehen? Wenn Sie sich auf eine Rolle als Data Engineer vorbereiten, ist das Verständnis von Normalisierung und Denormalisierung entscheidend. Diese Themen werden häufig in Interviews für Datenengineering behandelt. Dieses Video hilft Ihnen, die Theorie zu verstehen und bietet reale Szenarien, um sicherzustellen, dass Sie interviewbereit sind!
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Kapitel:
0:00 Einführung
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WIEDERGABELISTE:
2. AZURE DATA ENGINEER WIEDERGABELISTE :
3. SQL WIEDERGABELISTE :
4. PYTHON WIEDERGABELISTE :
5. Azure Data Factory WIEDERGABELISTE :
6. Pyspark WIEDERGABELISTE:
7. AZURE DATA ENGINEER Projekte :
8. DATA ENGINEER Interviewvorbereitung :
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