PostgreSQL Školení v Brno

Tato live školení s vyučujícím v Brno připraví pokročilé profese DevOps a inženýry databází k implementaci PostgresAI ve velkém měřítku podniku. Účastníci ovládnou klonování databází, AI řízenou optimalizaci dotazů a monitorování pomocí praktických cvičení v živém laboratorním prostředí.

Toto 21hodinové školení vedené instruktorem v oblasti Brno pomáhá datovým inženýrům a DBA integrovat AI modely do PostgreSQL. Účastníci se naučí nasazovat optimalizovanou architekturu, implementovat vektorové vyhledávání a vynakládat přísnou governance, čímž zajistí bezpečná a vysokovýkonná AI řešení podnikové úrovně.

Ovládněte integraci AI v Postgres díky tomuto školení vedenému lektorem v Brno. Naučte se konfigurovat rozšíření, implementovat vektory pgvector a propojovat LLM pro získávání informací v reálném čase. Optimalizujte dotazy a stavte inteligentní systémy v praktickém prostředí live-lab.

Tento kurz vedený instruktorem Brno (online nebo na místě) je určen začátečníkům, kteří se chtějí naučit používat PostgreSQL k vytváření databází, psaní dotazů jazyka SQL, manipulaci s daty a správě tabulek jak pomocí příkazů SQL, tak nástroje PGAdmin. Kurz také poskytuje základní seznámení s rozšířením Timescale určeným k práci s časovými řadami.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy relačních databází a architekturu PostgreSQL.
• Nainstalovat, nakonfigurovat a ovládat PostgreSQL i PGAdmin.
• Psát a spouštět dotazy jazyka SQL pro výběr, filtrování, seskupování a spojování dat.
• Manipulovat s daty pomocí příkazů SQL a spravovat databázové objekty.
• Vytvářet a spravovat pohledy a seznámit se s rozšířeními PostgreSQL, například s Timescale.

Tento kurz vedený instruktorem Brno (online nebo prezenčně) je určen pro vývojáře a správce databází středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít nejnovější funkce a vylepšení v PostgreSQL 16.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět architektuře a jednotlivým komponentám PostgreSQL 16.
• Využívat pokročilé vlastnosti SQL a rozšiřující moduly PostgreSQL.
• Aplikovat osvědčené postupy v oblasti zabezpečení a řízení přístupu k datům.
• Provádět běžné úkony správy databáze, jako je zálohování, obnova a monitorování.
• Optimalizovat výkon databáze pomocí ladění a strategií indexování.
• Využívat vestavěné nástroje PostgreSQL pro vysokou dostupnost a replikaci.
• Integrovat PostgreSQL s moderními vývojářskými frameworky.

Tento kurz poskytuje nezbytné znalosti pro efektivní instalaci, konfiguraci a správu databází PostgreSQL. Účastníci se dozví, jak spravovat uživatelskou bezpečnost, provádět zálohování a obnovení dat, spravovat deníky a optimalizovat základní parametry. Praktickými cvičeními budou studující realizovat administrativní úkoly v reálném prostředí a připraví se na pokročilejší témata, jako jsou výkonnost a replikace.

V tomto školení vedeném instruktorem v lokalitě Brno (prezenčně či na dálku) se účastníci seznámí s obecnými i pokročilými aspekty PostgreSQL – včetně správy, optimalizace výkonu, pokročilého programování a replikace. V rámci série praktických cvičení si vyzkouší nastavení, konfiguraci, testování, nasazení i řešení problémů.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Využívat pokročilé administrativní techniky k konfiguraci a správě serveru PostgreSQL.
• Optimalizovat databázi i dotazy pro dosažení maximálního výkonu.
• Provádět replikaci a škálování serveru PostgreSQL.

Toto školení pod vedením instruktora Brno (online nebo na místě) je určeno pro databázové a systémové administrátory, kteří chtějí využít PostgreSQL ke správě velkého množství dat a zároveň optimalizovat jejich systémy tak, aby byly vysoce dostupné a výkonné.

Po skončení kurzu budou účastníci schopni:

• Instalovat a konfigurovat PostgreSQL.
• Porozumět funkcím a architektuře PostgreSQL.
• Ovládat databázové operace pomocí jazyka SQL.
• Provádět zálohování a obnovu databáze, aby nedošlo ke ztrátě dat.
• Konfigurovat server tak, aby zajišťoval vysokou dostupnost.
• Poznávat nástroje a techniky pro optimalizaci výkonu.
• Seznámit se s externími nástroji určenými k monitorování a sledování chování systému.

Tento kurz se zabývá základy rozšiřujících modulů a knihoven PostgreSQL určených k integraci technik umělé inteligence do databázových systémů. Mezi ně patří vyhledávání na základě podobnosti či sémantiky využívající vektorové reprezentace, dotazování typu Text-to-SQL a metoda Retrieval-Augmented Generation (RAG). Účastníci se naučí instalovat nástroje PgVector a PgAI, generovat a načítat vektorové embeddingy, vytvářet vektorové indexy, realizovat sémantické vyhledávání i RAG, stejně jako vyvíjet aplikace typu Text-to-SQL pomocí frameworku LangChain v Pythonu či JavaScriptu. Praktická cvičení spolu s demonstracemi upevní získané znalosti a dovednosti.

Kurz se zabývá základy rozšíření serveru PostgreSQL, která slouží k integraci umělé inteligence do databázových systémů, včetně podobnostního a sémantického vyhledávání založeného na vektorech embedding. Studenti se dozvědí, jak nainstalovat rozšíření PgVector, generovat a načítat vektorové embeddingy, vytvářet vektorové indexy a implementovat sémantické vyhledávání. Prohlídky a praktické cvičení posilují pochopení klíčových konceptů a praktických dovedností.

Tento praktický kurz se zaměřuje na reálné aspekty optimalizace výkonu v PostgreSQL. Účastníci se naučí analyzovat provádění dotazů, optimalizovat indexaci, upravovat parametry paměti a systému a efektivně sledovat zátěž. Prostřednictvím reálných scénářů a živých cvičení se ukáže, jak identifikovat a řešit lánecká hrdla na úrovni databáze i celého systému.

Tento kurz poskytuje podrobný přehled replikace, vysoké dostupnosti a správy clusterů v PostgreSQL. Účastníci budou budovat a spravovat víceuzlová prostředí, nastavovat automatizaci failoveru a prozkoumávat řešení pro vyvážení zátěže a poolování spojení. Kurz zahrnuje živé replikační laboratoře a simulace obnovení.

Tento intenzivní jednodenní praktický kurz se zaměřuje na design a implementaci distribuovaných databázových systémů pomocí rozšíření Citus pro PostgreSQL.
Účastníci se naučí, jak shardingovat velké soubory dat, spravovat distribuované dotazy a budovat škálovatelné a odolné vůči poruchám klastry PostgreSQL.
Pomocí příkladů z praxe a praktických laboratoří ukážeme ladění výkonu, integraci replikace a správu distribuovaných zátěží.