Teradata: desde cero hasta avanzados

Introducción a Teradata

Módulo 1: Fundamentos y arquitectura de Teradata

• Definición de Teradata y casos de uso principales.
• Arquitectura paralela: AMPs, PEs y BYNET.
• Estrategias de distribución de datos y hashing.
• Conceptos esenciales: sesiones, spool y locks.
• Conexión al sistema mediante Teradata Studio, BTEQ o SQL Assistant.

Módulo 2: SQL básico en Teradata

• Consultas SELECT básicas, filtros con WHERE y ordenamiento con ORDER BY.
• Tipos de datos y conversión (casting).
• Aplicación de funciones matemáticas y de fecha.
• Uso de alias y expresiones condicionales CASE.
• Operadores específicos de Teradata (TOP, QUALIFY, SAMPLE).
• Taller guiado: consultas sobre tablas reales.

Módulo 3: Uniones, subconsultas y operadores de conjunto

• Tipos de uniones: INNER, LEFT, RIGHT y FULL OUTER JOIN.
• Uniones sin cláusula ON (producto cartesiano).
• Subconsultas escalares y correlacionadas.
• Operadores de conjunto: UNION, INTERSECT y MINUS.
• Ejercicios de integración de datos.

Módulo 4: Funciones analíticas y OLAP

• Funciones de ranqueo: RANK(), ROW_NUMBER() y DENSE_RANK().
• Particionamiento de datos con PARTITION BY.
• Uso de ventanas con OVER() y ORDER BY.
• Funciones de desplazamiento: LAG(), LEAD() y FIRST_VALUE().
• Casos de aplicación: cálculo de KPIs, tendencias y acumulados.

Módulo 5: Gestión de datos y tablas

• Clasificación de tablas: permanentes, volátiles y temporales globales.
• Creación y aprovechamiento de índices secundarios y join indexes.
• Operaciones DML: inserción, actualización y eliminación de registros.
• Uso de MERGE, UPSERT y control de duplicados.
• Gestión de transacciones y bloqueo (locks).

Módulo 6: Optimización y ajuste de rendimiento

• Funcionamiento del Optimizer de Teradata y la generación de planes de ejecución.
• Utilización de EXPLAIN y la recolección de estadísticas (COLLECT STATISTICS).
• Detección y prevención de skew.
• Mejores prácticas en el diseño de consultas.
• Identificación de cuellos de botella: spool, locks y redistribución.
• Taller práctico: comparación de rendimiento entre consultas optimizadas y no optimizadas.

Módulo 7: Particionamiento y compresión de datos

• Estrategias de particionamiento: Range, Case y Multi-Level.
• Ventajas y aplicaciones en consultas de gran volumen.
• Compresión a nivel de bloque (BLC) y compresión por columnas.
• Análisis de beneficios y limitaciones.

Módulo 8: Carga y extracción de datos

• Comparativa entre TPT (Teradata Parallel Transporter) y FastLoad / MultiLoad.
• Carga masiva (bulk loading) frente a inserción por lotes.
• Gestión de errores y mecanismos de reintento.
• Exportación de resultados hacia archivos o sistemas externos.
• Automatización básica mediante scripts y utilerías.

Módulo 9: Administración básica para usuarios técnicos

• Definición de roles y asignación de permisos.
• Control de recursos a través de Query Bands y el Priority Scheduler.
• Monitoreo mediante DBQLOGTBL, DBC.Tables y ResUsage.
• Buenas prácticas para el uso de entornos compartidos.

Módulo 10: Laboratorio final de integración

• Estudio de caso de extremo a extremo:
  • Carga inicial de datos.
  • Transformación y agregación.
  • Desarrollo de indicadores con funciones OLAP.
  • Optimización y explicación de planes.
  • Exportación final de resultados.
• Revisión de mejores prácticas y errores frecuentes.