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Trilha de estudo

Trilha SQL: tudo o que estudar, tópico por tópico

Avaliação abrangente de SQL cobrindo consultas SELECT, junções, agregações, DDL, modelagem de dados, funções de janela, stored procedures, otimização de consultas e particionamento.

Resposta curta

Para aprender SQL, percorra 7 módulos e 50 tópicos na ordem em que um apoia o próximo. Comece por Fundamentos de SQL e siga para Consultas e Junções e DDL e Modelagem de Dados. Use o mapa como checklist, ou meça seu nível e estude só o que falta.

7
módulos
50
tópicos
50
min para avaliar

O que você vai estudar

Os tópicos estão agrupados por módulo. Abra um para ver os objetivos e os conceitos-chave.

1 · Fundamentos de SQL7 tópicos
  • Instruções SELECT

    Consultas SELECT básicas, seleção de colunas, aliases, DISTINCT, LIMIT/OFFSET

    Objetivos

    • Escrever consultas SELECT corretas com seleção de colunas
    • Utilizar aliases e DISTINCT adequadamente

    Conceitos-chave

    • SELECT
    • FROM
    • AS
    • DISTINCT
    • LIMIT
    • OFFSET
    • aliases de coluna
    • aliases de tabela
  • Filtragem e Ordenação

    Cláusula WHERE, operadores de comparação, LIKE, IN, BETWEEN, IS NULL, ORDER BY, operadores lógicos

    Objetivos

    • Filtrar dados com condições compostas
    • Tratar comparações com NULL corretamente

    Conceitos-chave

    • WHERE
    • AND/OR
    • LIKE
    • IN
    • BETWEEN
    • IS NULL
    • ORDER BY
    • ASC/DESC
  • Tipos de Dados e Operadores

    Tipos numéricos, string, data/hora, booleano, conversão de tipos, operadores aritméticos e de string

    Objetivos

    • Escolher tipos de dados apropriados para colunas
    • Realizar conversão de tipos e compreender coerção implícita

    Conceitos-chave

    • INTEGER
    • VARCHAR
    • DATE
    • TIMESTAMP
    • BOOLEAN
    • DECIMAL
    • CAST
    • coerção de tipo
  • Funções Nativas

    Funções de string, funções de data, funções numéricas, COALESCE, NULLIF, expressões CASE

    Objetivos

    • Aplicar funções de string, data e numéricas em consultas
    • Utilizar expressões CASE para lógica condicional

    Conceitos-chave

    • UPPER/LOWER
    • SUBSTRING
    • TRIM
    • COALESCE
    • NULLIF
    • CASE WHEN
    • DATE_TRUNC
    • ROUND
  • SQL vs NoSQL

    Bancos relacionais vs documentais, modelos de consistência ACID vs BASE, schema vs schemaless, teorema CAP, critérios de seleção por caso de uso

    Objetivos

    • Comparar paradigmas de bancos de dados relacionais e documentais
    • Escolher o tipo de banco de dados apropriado para um dado caso de uso

    Conceitos-chave

    • bancos de dados relacionais
    • bancos de dados documentais
    • ACID vs BASE
    • schema vs schemaless
    • teorema CAP
    • seleção por caso de uso
    • modelos de consistência
    • trade-offs de escalabilidade
  • Funções de String

    CONCAT, SUBSTRING, REPLACE, UPPER, LOWER, TRIM, LENGTH, CHARINDEX, padrões LIKE

    Objetivos

    • Aplicar funções de manipulação de string em consultas SQL
    • Tratar o comportamento de NULL em funções de string

    Conceitos-chave

    • CONCAT
    • SUBSTRING
    • REPLACE
    • UPPER/LOWER
    • TRIM
    • LENGTH
    • CHARINDEX
    • padrões LIKE
  • Funções Numéricas

    ROUND, FLOOR, CEILING, ABS, MOD, POWER, CAST, divisão inteira, precisão de ponto flutuante

    Objetivos

    • Aplicar funções numéricas para cálculos em SQL
    • Compreender o comportamento de precisão e arredondamento

    Conceitos-chave

    • ROUND
    • FLOOR
    • CEILING
    • ABS
    • MOD
    • POWER
    • CAST
    • precisão
2 · Consultas e Junções7 tópicos
  • Junções

    INNER JOIN, LEFT/RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN, CROSS JOIN, autojunções, condições de junção

    Objetivos

    • Escolher e aplicar os tipos de junção apropriados
    • Compreender o comportamento de NULL em junções externas

    Conceitos-chave

    • INNER JOIN
    • LEFT JOIN
    • RIGHT JOIN
    • FULL OUTER JOIN
    • CROSS JOIN
    • autojunção
    • cláusula ON
    • junção multicolunas
  • Agregações

    COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, GROUP BY, HAVING, agregação com DISTINCT

    Objetivos

    • Escrever consultas de agregação com agrupamento e filtragem
    • Distinguir WHERE de HAVING

    Conceitos-chave

    • COUNT
    • SUM
    • AVG
    • MIN/MAX
    • GROUP BY
    • HAVING
    • COUNT(DISTINCT)
    • agregação vs escalar
  • Subconsultas

    Subconsultas escalares, subconsultas correlacionadas, EXISTS, IN com subconsultas, tabelas derivadas

    Objetivos

    • Escrever e otimizar subconsultas
    • Escolher entre subconsultas correlacionadas e não correlacionadas

    Conceitos-chave

    • subconsulta escalar
    • subconsulta correlacionada
    • EXISTS
    • NOT EXISTS
    • subconsulta IN
    • tabela derivada
    • subconsulta no SELECT
  • Operações de Conjunto

    UNION, UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT, combinação de conjuntos de resultados com esquemas compatíveis

    Objetivos

    • Combinar conjuntos de resultados usando operações de conjunto
    • Compreender o desempenho de UNION vs UNION ALL

    Conceitos-chave

    • UNION
    • UNION ALL
    • INTERSECT
    • EXCEPT
    • compatibilidade de colunas
    • eliminação de duplicatas
    • ordenação de resultados combinados
  • Expressões de Tabela Comuns

    Cláusula WITH, CTEs nomeadas, CTEs múltiplas, CTE vs subconsulta em legibilidade e desempenho

    Objetivos

    • Refatorar consultas complexas utilizando CTEs
    • Compreender a execução e o comportamento de materialização de CTEs

    Conceitos-chave

    • cláusula WITH
    • CTE nomeada
    • CTEs múltiplas
    • CTE vs subconsulta
    • CTE vs tabela temporária
    • legibilidade
    • materialização de CTE
  • Funções de Data/Hora

    DATE, TIMESTAMP, DATEADD, DATEDIFF, EXTRACT, tratamento de fuso horário, formatação de datas, cálculos de janela móvel

    Objetivos

    • Realizar aritmética e extração de datas em consultas SQL
    • Tratar comparações de datas com fuso horário corretamente

    Conceitos-chave

    • DATE
    • TIMESTAMP
    • DATEADD
    • DATEDIFF
    • EXTRACT
    • tratamento de fuso horário
    • INTERVAL
    • aritmética de datas
  • Funções Condicionais

    Expressões CASE, COALESCE, NULLIF, IIF, CASE pesquisado vs simples, estratégias de tratamento de NULL

    Objetivos

    • Escrever expressões CASE para lógica condicional complexa
    • Utilizar COALESCE e NULLIF para tratamento robusto de NULL

    Conceitos-chave

    • expressão CASE
    • CASE pesquisado
    • CASE simples
    • COALESCE
    • NULLIF
    • IIF
    • tratamento de NULL
    • agregação condicional
3 · DDL e Modelagem de Dados6 tópicos
  • DDL de Tabelas

    CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE, definição de colunas, valores DEFAULT, tabelas temporárias

    Objetivos

    • Criar e modificar estruturas de tabelas
    • Escrever DDL seguro com IF NOT EXISTS

    Conceitos-chave

    • CREATE TABLE
    • ALTER TABLE
    • DROP TABLE
    • ADD COLUMN
    • ALTER COLUMN
    • DEFAULT
    • TEMPORARY TABLE
    • IF NOT EXISTS
  • Restrições e Chaves

    PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, UNIQUE, NOT NULL, CHECK, integridade referencial, CASCADE

    Objetivos

    • Projetar tabelas com restrições apropriadas
    • Compreender integridade referencial e comportamento de cascade

    Conceitos-chave

    • PRIMARY KEY
    • FOREIGN KEY
    • UNIQUE
    • NOT NULL
    • CHECK
    • ON DELETE CASCADE
    • chave composta
    • integridade referencial
  • Normalização e Projeto

    1NF até BCNF, dependências funcionais, trade-offs de desnormalização, modelagem ER

    Objetivos

    • Normalizar esquemas até 3NF
    • Tomar decisões informadas de desnormalização

    Conceitos-chave

    • 1NF
    • 2NF
    • 3NF
    • BCNF
    • dependência funcional
    • dependência transitiva
    • desnormalização
    • anomalia de atualização
  • Índices

    Índices B-tree, índices compostos, índices únicos, índices parciais, varredura de índice vs varredura sequencial

    Objetivos

    • Projetar estratégias eficazes de indexação
    • Compreender trade-offs de índices para leituras vs escritas

    Conceitos-chave

    • CREATE INDEX
    • B-tree
    • índice composto
    • índice único
    • índice parcial
    • índice de cobertura
    • seletividade de índice
    • sobrecarga de escrita
  • Views e Views Materializadas

    CREATE VIEW, views atualizáveis, views materializadas, estratégias de atualização de views

    Objetivos

    • Criar views para abstração e segurança
    • Escolher entre views regulares e materializadas

    Conceitos-chave

    • CREATE VIEW
    • view atualizável
    • view materializada
    • REFRESH MATERIALIZED VIEW
    • segurança de views
    • desempenho de views
    • WITH CHECK OPTION
  • Tabelas Temporárias

    Criação e gerenciamento de tabelas temporárias, escopo de sessão e transação, comparação com CTEs e variáveis de tabela, estratégias de indexação, comportamento de limpeza

    Objetivos

    • Criar e gerenciar tabelas temporárias com escopo e limpeza apropriados
    • Escolher entre tabelas temporárias, CTEs e variáveis de tabela com base no caso de uso

    Conceitos-chave

    • CREATE TEMP TABLE
    • escopo de sessão
    • escopo de transação
    • tabela temporária vs CTE
    • tabela temporária vs variável de tabela
    • indexação de tabelas temporárias
    • desempenho de tabelas temporárias
    • estratégias de limpeza
4 · SQL Avançado12 tópicos
  • Funções de Janela

    ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LEAD, LAG, NTILE, totais acumulados, agregações particionadas

    Objetivos

    • Escrever consultas analíticas complexas utilizando funções de janela
    • Compreender especificações de quadro de janela

    Conceitos-chave

    • ROW_NUMBER
    • RANK/DENSE_RANK
    • LEAD
    • LAG
    • NTILE
    • PARTITION BY
    • quadro de janela
    • ROWS BETWEEN
  • Consultas Recursivas

    CTEs recursivas, travessia de árvore, dados hierárquicos, detecção de ciclo, enumeração de caminhos

    Objetivos

    • Escrever CTEs recursivas para dados hierárquicos
    • Implementar detecção de ciclo em consultas recursivas

    Conceitos-chave

    • WITH RECURSIVE
    • membro âncora
    • membro recursivo
    • travessia de árvore
    • detecção de ciclo
    • enumeração de caminhos
    • limitação de profundidade
  • PIVOT e Agregação Condicional

    PIVOT/UNPIVOT, pivotagem baseada em CASE, cláusula FILTER, consultas crosstab

    Objetivos

    • Transformar dados de linhas em relatórios colunares
    • Escrever consultas pivot portáveis entre bancos de dados

    Conceitos-chave

    • PIVOT
    • UNPIVOT
    • agregação com CASE
    • cláusula FILTER
    • crosstab
    • pivot dinâmico
    • transformação de linhas em colunas
  • Padrões Avançados de Junção

    Antijunções, semijunções, junções laterais, junções por faixa, junções por desigualdade

    Objetivos

    • Aplicar padrões avançados de junção para relacionamentos de dados complexos
    • Escolher entre implementações de antijunção

    Conceitos-chave

    • antijunção
    • semijunção
    • LATERAL JOIN
    • junção por faixa
    • junção por desigualdade
    • padrão NOT EXISTS
    • CROSS APPLY
  • Transações e Concorrência

    BEGIN/COMMIT/ROLLBACK, propriedades ACID, níveis de isolamento, deadlocks, estratégias de bloqueio

    Objetivos

    • Projetar limites de transação corretos
    • Escolher níveis de isolamento apropriados

    Conceitos-chave

    • BEGIN
    • COMMIT
    • ROLLBACK
    • SAVEPOINT
    • ACID
    • níveis de isolamento
    • deadlock
    • bloqueio de linha
  • Propriedades ACID em Profundidade

    Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade em profundidade, aprofundamento em níveis de isolamento, MVCC, write-ahead log, leituras fantasma, anomalias de serialização

    Objetivos

    • Explicar propriedades ACID com conhecimento prático de internos de banco de dados
    • Analisar trade-offs de níveis de isolamento em cargas de trabalho concorrentes

    Conceitos-chave

    • atomicidade
    • consistência
    • isolamento
    • durabilidade
    • MVCC
    • write-ahead log
    • leituras fantasma
    • anomalias de serialização
  • MERGE e UPSERT

    Instrução MERGE, cláusulas WHEN MATCHED/NOT MATCHED, padrões de upsert entre bancos de dados, ON CONFLICT (PostgreSQL), INSERT ON DUPLICATE KEY (MySQL), atualizações condicionais

    Objetivos

    • Escrever instruções MERGE e padrões de upsert nos principais bancos de dados SQL
    • Escolher a estratégia de upsert apropriada com base na plataforma e no caso de uso

    Conceitos-chave

    • sintaxe MERGE
    • WHEN MATCHED
    • WHEN NOT MATCHED
    • padrões de upsert
    • ON CONFLICT (PostgreSQL)
    • INSERT ON DUPLICATE KEY (MySQL)
    • atualizações condicionais
    • desempenho do merge
  • Funções de Janela Avançadas e Analytics

    Domínio de padrões complexos de funções de janela: totais acumulados, lacunas e ilhas, sessionização e cálculos de percentil

    Objetivos

    • Resolver problemas de lacunas e ilhas e sessionização usando funções de janela
    • Aplicar especificações de quadro (ROWS vs RANGE) corretamente para cálculos de séries temporais

    Conceitos-chave

    • quadros de janela
    • ROWS vs RANGE
    • LAG/LEAD
    • lacunas e ilhas
    • sessionização
    • PERCENTILE_CONT
    • LISTAGG/STRING_AGG
    • padrões recursivos
  • CTEs Recursivas e Consultas de Grafo

    Uso de CTEs recursivas para travessia de dados hierárquicos e de grafo, detecção de ciclo e busca de caminhos em bancos de dados SQL

    Objetivos

    • Escrever CTEs recursivas para travessia hierárquica com detecção de ciclo
    • Comparar abordagens de lista de adjacência, conjuntos aninhados e tabela de fechamento para dados em árvore

    Conceitos-chave

    • CTE recursiva
    • membro âncora
    • membro recursivo
    • MAXRECURSION
    • detecção de ciclo
    • caminho mais curto
    • dados hierárquicos
    • lista de adjacência vs conjuntos aninhados
  • Dados Temporais em SQL

    Dimensões de mudança lenta (SCD), tabelas temporais, modelagem bi-temporal, consultas AS OF, rastreamento de tempo válido e tempo de transação

    Objetivos

    • Implementar padrões SCD e tabelas temporais para rastreamento de dados históricos
    • Projetar modelos bi-temporais distinguindo tempo válido de tempo de transação

    Conceitos-chave

    • SCD Tipo 1/2/3
    • tabelas temporais
    • modelagem bi-temporal
    • consultas AS OF
    • tempo válido
    • tempo de transação
    • datação efetiva
    • junções temporais
  • Consultas de Grafo em SQL

    CTEs recursivas para travessia de grafos, modelagem de dados hierárquicos, consultas de caminho, análise de conectividade, caminho mais curto e fechamento transitivo

    Objetivos

    • Implementar algoritmos de grafo usando CTEs recursivas para busca de caminhos e conectividade
    • Escolher representação de grafo apropriada para diferentes padrões de consulta

    Conceitos-chave

    • travessia de grafo
    • caminho mais curto em SQL
    • fechamento transitivo
    • análise de conectividade
    • lista de adjacência
    • tabela de fechamento
    • BFS em SQL
    • ordenação topológica
  • Recursos Modernos de SQL

    MATCH_RECOGNIZE para correspondência de padrões, funções JSON, PIVOT/UNPIVOT, cláusula QUALIFY, LATERAL joins, GROUPING SETS e recursos do SQL:2023

    Objetivos

    • Aplicar recursos modernos de SQL para correspondência de padrões, processamento JSON e agrupamento avançado
    • Escrever SQL portável aproveitando recursos do padrão SQL:2016/2023

    Conceitos-chave

    • MATCH_RECOGNIZE
    • JSON_TABLE
    • JSON_QUERY
    • QUALIFY
    • LATERAL JOIN
    • GROUPING SETS
    • CUBE/ROLLUP
    • FETCH FIRST WITH TIES
5 · Programação SQL5 tópicos
  • Stored Procedures

    CREATE PROCEDURE, parâmetros, fluxo de controle, tratamento de erros, cursores

    Objetivos

    • Escrever stored procedures com tratamento de erros adequado
    • Decidir quando stored procedures são apropriadas

    Conceitos-chave

    • CREATE PROCEDURE
    • parâmetros IN/OUT/INOUT
    • IF/ELSE
    • laço WHILE
    • DECLARE
    • cursor
    • tratamento de exceções
    • RAISE
  • Funções Definidas pelo Usuário

    Funções escalares, funções com retorno de tabela, determinísticas vs não determinísticas, IMMUTABLE/STABLE

    Objetivos

    • Criar funções reutilizáveis com volatilidade correta
    • Escolher entre funções escalares e com retorno de tabela

    Conceitos-chave

    • CREATE FUNCTION
    • RETURNS
    • função escalar
    • função com retorno de tabela
    • IMMUTABLE
    • STABLE
    • VOLATILE
    • LANGUAGE plpgsql
  • Triggers e Eventos

    Triggers BEFORE/AFTER, nível de linha vs nível de instrução, referências NEW/OLD, trilhas de auditoria

    Objetivos

    • Implementar triggers para auditoria e integridade de dados
    • Compreender a ordem de execução de triggers e o impacto no desempenho

    Conceitos-chave

    • CREATE TRIGGER
    • BEFORE/AFTER
    • INSERT/UPDATE/DELETE
    • nível de linha
    • nível de instrução
    • NEW/OLD
    • trilha de auditoria
    • ordenação de triggers
  • SQL Dinâmico

    EXECUTE, PREPARE, consultas parametrizadas, prevenção de SQL injection, DDL dinâmico

    Objetivos

    • Escrever SQL dinâmico seguro com parametrização
    • Prevenir SQL injection em consultas dinâmicas

    Conceitos-chave

    • EXECUTE
    • PREPARE
    • EXECUTE IMMEDIATE
    • consulta parametrizada
    • SQL injection
    • quote_ident
    • format()
    • DDL dinâmico
  • Cursores

    Declaração e uso de cursores, operações de fetch, tipos de cursor, implicações de desempenho, alternativas baseadas em conjuntos, ref cursors para passagem de conjuntos de resultados

    Objetivos

    • Implementar processamento baseado em cursor quando operações de conjunto são insuficientes
    • Avaliar quando cursores são apropriados versus alternativas baseadas em conjuntos

    Conceitos-chave

    • DECLARE CURSOR
    • operações FETCH
    • tipos de cursor (forward-only, scrollable)
    • cursor vs operações baseadas em conjuntos
    • implicações de desempenho
    • cursores implícitos
    • alternativas a cursores
    • ref cursors
6 · Desempenho e Otimização8 tópicos
  • Otimização de Consultas

    Planos EXPLAIN, estratégias de índice, reescrita de consultas, estatísticas, otimização baseada em custo

    Objetivos

    • Analisar e interpretar planos de execução de consultas
    • Aplicar estratégias de otimização para consultas lentas

    Conceitos-chave

    • EXPLAIN ANALYZE
    • varredura sequencial
    • varredura de índice
    • laço aninhado
    • hash join
    • merge join
    • planejador de consultas
    • estatísticas
  • Particionamento e Sharding

    Particionamento de tabelas (range, list, hash), eliminação de partição, estratégias de sharding, ciclo de vida de dados

    Objetivos

    • Projetar estratégias de particionamento para tabelas grandes
    • Escolher entre abordagens de particionamento e sharding

    Conceitos-chave

    • particionamento por faixa
    • particionamento por lista
    • particionamento por hash
    • eliminação de partição
    • manutenção de partição
    • sharding
    • seleção de chave de shard
    • ciclo de vida de dados
  • Segurança de Dados

    GRANT, REVOKE, segurança em nível de linha, segurança em nível de coluna, criptografia em repouso, auditoria, prevenção de SQL injection

    Objetivos

    • Projetar políticas de segurança de banco de dados para aplicações multi-tenant
    • Implementar estratégias de defesa em profundidade para dados sensíveis

    Conceitos-chave

    • GRANT
    • REVOKE
    • segurança em nível de linha
    • segurança em nível de coluna
    • criptografia
    • auditoria
    • prevenção de SQL injection
    • cascata de privilégios
  • Otimização de Plano de Consulta e Internos

    Leitura e otimização de planos de execução de consultas: seleção de índice, algoritmos de junção, estimativa de cardinalidade e gerenciamento de estatísticas

    Objetivos

    • Ler e interpretar planos de execução de consultas para identificar gargalos
    • Compreender a seleção de algoritmos de junção e erros de estimativa de cardinalidade

    Conceitos-chave

    • EXPLAIN ANALYZE
    • laço aninhado vs hash join
    • estimativa de cardinalidade
    • busca de índice vs varredura
    • histogramas de estatísticas
    • predicate pushdown
    • consulta paralela
  • Análise Estatística com SQL

    Implementação de análise estatística diretamente em SQL: médias móveis, desvio padrão, z-scores e cálculos de regressão

    Objetivos

    • Implementar z-scores, médias móveis e cálculos de regressão em SQL puro
    • Utilizar funções de agregação CORR, REGR_SLOPE e STDDEV para análise estatística

    Conceitos-chave

    • STDDEV/VAR
    • médias móveis
    • cálculo de z-score
    • regressão linear em SQL
    • função CORR
    • séries temporais em SQL
    • pivot/unpivot
  • Estratégias de Particionamento de Banco de Dados

    Projeto e implementação de particionamento de tabelas para bancos de dados em larga escala: particionamento por faixa, lista, hash e eliminação de partição

    Objetivos

    • Projetar uma estratégia de particionamento para uma tabela com bilhões de linhas
    • Compreender a eliminação de partição e como predicados de consulta afetam a eliminação

    Conceitos-chave

    • particionamento por faixa
    • particionamento por lista
    • particionamento por hash
    • eliminação de partição
    • seleção de chave de partição
    • eliminação de partição por consulta
    • manutenção de partição
  • Depuração Avançada de SQL

    Análise de plano de execução, identificação de gargalos, interpretação de advisor de índices, estatísticas de espera, diagnóstico de contenção de locks e análise de regressão de consultas

    Objetivos

    • Diagnosticar regressões de desempenho usando planos de execução e estatísticas de espera
    • Interpretar recomendações do advisor de índices e entender parameter sniffing

    Conceitos-chave

    • análise de plano de execução
    • identificação de gargalos
    • advisor de índices
    • estatísticas de espera
    • contenção de locks
    • regressão de consultas
    • análise de cache de planos
    • parameter sniffing
  • Desempenho SQL em Escala

    Estratégias de particionamento para bilhões de linhas, views materializadas, cache de consultas, execução paralela e gerenciamento de carga de trabalho para consultas concorrentes

    Objetivos

    • Projetar gerenciamento de carga de trabalho SQL para sistemas de produção com alta concorrência
    • Implementar estratégias de cache e materialização para desempenho de consultas em escala

    Conceitos-chave

    • execução paralela de consultas
    • estratégias de cache de consultas
    • atualização de views materializadas
    • gerenciamento de carga de trabalho
    • governadores de recursos
    • pool de conexões
    • processamento em lote
    • priorização de consultas
7 · Engenharia e SQL Especializado5 tópicos
  • SQL para Engenharia de Dados

    Padrões ELT em SQL, cargas incrementais, estratégias de merge/upsert, tabelas de staging, pipelines idempotentes e orquestração de pipelines de dados usando SQL

    Objetivos

    • Projetar pipelines de dados idempotentes baseados em SQL com padrões de carga incremental
    • Implementar estratégias de staging e merge para ingestão confiável de dados

    Conceitos-chave

    • padrões ELT
    • cargas incrementais
    • tabelas de staging
    • pipelines idempotentes
    • padrões CDC
    • SQL em data lake
    • batch vs micro-batch
    • orquestração de pipeline
  • Segurança SQL

    Prevenção de SQL injection, controle de acesso baseado em papéis, políticas de segurança em nível de linha, mascaramento dinâmico de dados, criptografia de colunas e gerenciamento de privilégios

    Objetivos

    • Implementar segurança SQL em profundidade com RLS, mascaramento e parametrização
    • Projetar hierarquias de papéis e políticas de acesso para bancos multi-tenant

    Conceitos-chave

    • prevenção de SQL injection
    • consultas parametrizadas
    • controle de acesso baseado em papéis
    • segurança em nível de linha
    • mascaramento dinâmico de dados
    • criptografia de colunas
    • prevenção de escalação de privilégios
    • registro de auditoria
  • SQL em Data Warehouses na Nuvem

    Dialetos SQL de BigQuery, Snowflake e Redshift, otimizações específicas de nuvem, clustering, chaves de distribuição e padrões de consulta serverless

    Objetivos

    • Escrever SQL otimizado para data warehouses na nuvem considerando custo e desempenho
    • Escolher estratégias apropriadas de distribuição e clustering por plataforma

    Conceitos-chave

    • dialeto SQL do BigQuery
    • recursos SQL do Snowflake
    • chaves de distribuição do Redshift
    • chaves de clustering
    • consultas serverless
    • tabelas externas
    • dados semi-estruturados
    • otimização de custos
  • SQL para Engenharia Analítica

    SQL estilo dbt, CTEs como blocos de construção, design modular de SQL, padrões ref(), organização em camadas staging/intermediate/mart e testes baseados em SQL

    Objetivos

    • Projetar transformações SQL modulares seguindo melhores práticas de engenharia analítica
    • Organizar modelos SQL em camadas staging, intermediate e mart

    Conceitos-chave

    • design modular de SQL
    • camada de staging
    • modelos intermediários
    • camada mart
    • composição de CTEs
    • guias de estilo SQL
    • dependências entre modelos
    • modelos incrementais
  • Testes e Validação SQL

    Verificações de qualidade de dados em SQL, consultas de asserção, padrões de reconciliação, testes de schema, verificações de atualidade e testes de regressão para transformações

    Objetivos

    • Escrever asserções de qualidade de dados e consultas de reconciliação baseadas em SQL
    • Projetar estratégias de testes automatizados para transformações SQL

    Conceitos-chave

    • asserções de qualidade de dados
    • consultas de reconciliação
    • testes de schema
    • verificações de atualidade
    • testes not-null
    • validação de unicidade
    • verificações de integridade referencial
    • monitoramento de contagem de linhas

Níveis: Júnior, Pleno, Sênior e Especialista

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Perguntas frequentes

Por onde começar a estudar SQL?

Comece por Fundamentos de SQL: Instruções SELECT, Filtragem e Ordenação e Tipos de Dados e Operadores. O mapa ordena os tópicos pelo que depende de quê, então cada um prepara o seguinte.

Quanto tempo leva uma avaliação completa de SQL?

Uma avaliação completa desta trilha leva cerca de 50 minutos. O tempo de estudo depende de onde você começa; o diagnóstico mostra quais tópicos você pode pular.

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