BOOT / 01 SE — AI
Morteza Software Engineering & AI
در حال آماده‌سازی تجربه...
ROADMAP / 03DATA ENGINEERING
نقشه جامع دیتابیس

از داده‌ی خام تا تصمیمی که می‌شود به آن اعتماد کرد.

دیتابیس فقط محل ذخیره‌سازی نیست؛ جایی است که ساختار، سرعت، امنیت و حقیقت محصول به هم می‌رسند.

09 قلمرو کلان04 لایه اصلی مسیر شخصی
داده و طراحی سیستم‌های اطلاعاتی
const data =makeItUseful();
01
تصویر بزرگ مسیر

یک مهندس دیتابیس، بین نیاز محصول، ساختار داده و رفتار سیستم حرکت می‌کند.

این نقشه قرار نیست فقط نام دیتابیس‌ها و دستورها را ردیف کند. هدفش این است که بفهمی داده چگونه مدل می‌شود، چگونه تغییر می‌کند و چطور در مقیاس واقعی قابل اعتماد باقی می‌ماند.

02نقشه چندلایه

هر داده‌ی قابل اعتماد، ساختاری پشت خود دارد.

کار با دیتابیس از نوشتن Query شروع نمی‌شود؛ از فهم مسئله، شکل‌دادن به مدل و انتخاب درست برای نوع داده آغاز می‌شود.

01
پایه

تفکر داده‌ای و SQL

فهمیدن رابطه‌ها، پرس‌وجوها و زبانی که با داده صحبت می‌کند.

FOUNDATION
02
ساختار

مدل‌سازی و طراحی

تبدیل نیازهای محصول به ساختاری منظم و قابل تکامل.

MODELING
03
اعتماد

تراکنش و یکپارچگی

حفظ درستی داده حتی وقتی چند تغییر هم‌زمان رخ می‌دهد.

CONSISTENCY
04
مقیاس

عملکرد و عملیات

سریع، امن و آماده‌بودن داده در طول رشد محصول.

RELIABILITY
03
قلمروهای اصلی

دیتابیس را از چند زاویه بشناس.

هر کارت یک موضوع کلان است. جزئیات، مسیرهای یادگیری و منابع هر قلمرو در صفحه‌های بعدی باز می‌شوند.

01 / پایه

تفکر داده‌ای

دیدن مسئله از زاویه‌ی موجودیت‌ها، رابطه‌ها و جریان اطلاعات.

02 / زبان

SQL و Query

خواندن، نوشتن و بهینه‌کردن پرس‌وجوهایی که محصول به آن‌ها تکیه دارد.

03 / ساختار

مدل‌سازی

ساختن مدلی که هم نیاز امروز را پاسخ دهد و هم فردا را محدود نکند.

طراحی معماری داده
04 / طراحی

معماری داده

انتخاب ساختار و نوع ذخیره‌سازی بر اساس مسئله، نه بر اساس مد روز.

05 / درستی

تراکنش‌ها

هماهنگ نگه‌داشتن تغییرات و ساختن رفتار قابل پیش‌بینی.

06 / سرعت

عملکرد و Index

پیداکردن گلوگاه‌ها و رساندن داده در زمان درست.

زیرساخت و مدیریت داده
07 / مقیاس

رشد و توزیع

آماده‌کردن داده برای بار بیشتر، پایداری بالاتر و دسترسی مطمئن‌تر.

08 / اعتماد

امنیت و پشتیبان

حفاظت از داده، کنترل دسترسی و توانایی بازگشت هنگام حادثه.

09 / رشد

مهارت حرفه‌ای

مستندسازی، مانیتورینگ، مهاجرت و تصمیم‌گیری در تیم.

04
فراتر از جدول

داده وقتی ارزشمند است که بتوانی به آن تکیه کنی.

یک دیتابیس خوب فقط اطلاعات را نگه نمی‌دارد؛ از تصمیم‌های محصول محافظت می‌کند و به سیستم اجازه می‌دهد با اطمینان رشد کند.

تحلیل و مدل‌سازی داده
مدل کن

اول واقعیت را بفهم.

معماری و ارتباط داده‌ها
منظم کن

رابطه‌ها را روشن بساز.

زیرساخت ذخیره‌سازی داده
حفاظت کن

تا اعتماد باقی بماند.

05سه راه برای حرکت

همه از یک نقطه شروع نمی‌کنند.

مسیرت را بر اساس هدفی که داری انتخاب کن؛ نقشه جامع ثابت می‌ماند، اما نقطه تمرکز تو می‌تواند تغییر کند.

01

مسیر یادگیری

برای ساختن پایه، ایجاد نظم و جلو رفتن از یک نقطه مشخص.

دیدن مسیر
02

مسیر پروژه

برای تبدیل هر بخش از یادگیری به مدل، Query و خروجی واقعی.

دیدن خروجی‌ها
03

مسیر مهندسی

برای عمیق‌شدن در عملکرد، مقیاس، امنیت و تصمیم‌های داده‌ای.

دیدن قلمروها
06
خروجی مسیر

هر مرحله باید
چیزی برای نشان‌دادن داشته باشد.

دیتابیس را با خروجی‌های واقعی یاد بگیر؛ نه فقط با تمام‌کردن فهرست دستورها.

01مدل داده‌ی روشن

ساختاری که منطق محصول را درست نشان می‌دهد.

02Queryهای قابل اتکا

پرس‌وجوهایی خوانا، درست و آماده‌ی رشد.

03سیستم داده‌ی پایدار

تراکنش، پشتیبان و عملکردی که بتوان به آن تکیه کرد.

04نمونه‌کار قابل ارائه

چیزی که توانایی تصمیم‌گیری فنی تو را نشان می‌دهد.

07
اکوسیستم یادگیری

مسیر فقط از دستورهای SQL ساخته نمی‌شود.

مقالات، تمرین‌ها، پروژه‌های GitHub، منابع رسمی و ابزارها در ادامه مسیر کنار این نقشه قرار می‌گیرند.

08 / قدم بعدی

لازم نیست همه‌چیز را امروز یاد بگیری.
فقط جریان داده را درست ببین.

حوزه‌ای را انتخاب کن و بعداً وارد صفحه جزئیاتش شو.

بازگشت به همه مسیرها