Teradata: desde cero hasta avanzados

Introducción a Teradata

Módulo 1: Fundamentos de Teradata y su Arquitectura

• ¿Qué es Teradata y cuáles son sus aplicaciones principales?
• Arquitectura paralela: AMPs, PEs y BYNET.
• Distribución de datos y técnicas de hashing.
• Conceptos esenciales: sesiones, espacio en disco (spool) y bloqueos.
• Métodos de conexión al sistema: Teradata Studio, BTEQ y SQL Assistant.

Módulo 2: Introducción a SQL en Teradata

• Consultas SELECT básicas, filtros WHERE y ordenamiento ORDER BY.
• Tipos de datos y operaciones de conversión (casting).
• Funciones matemáticas y manejo de fechas.
• Uso de ALIAS y expresiones CASE.
• Operadores específicos de Teradata: TOP, QUALIFY y SAMPLE.
• Práctica guiada: consultas sobre tablas reales.

Módulo 3: Joins, Subconsultas y Operadores de Conjunto

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

Módulo 4: Funciones Analíticas y OLAP

• Funciones RANK(), ROW_NUMBER() y DENSE_RANK().
• Segmentación de datos mediante PARTITION BY.
• Ventanas analíticas con OVER() y ORDER BY.
• Funciones LAG(), LEAD() y FIRST_VALUE().
• Casos de uso: cálculo de KPIs, análisis de tendencias y acumulados.

Módulo 5: Gestión de Datos y Estructuras de Tablas

• Tipos de tablas: permanentes, volátiles y temporales globales.
• Creación y uso de índices secundarios y join indexes.
• Operaciones de inserción, actualización y eliminación de registros.
• Utilización de MERGE, UPSERT y control de duplicados.
• Transacciones y gestión de bloqueos (locks).

Módulo 6: Optimización y Tuning de Rendimiento

• El Optimizer de Teradata: mecanismo de decisión de planes de ejecución.
• Herramientas EXPLAIN y COLLECT STATISTICS para el análisis.
• Identificación del sesgo (Skew) y estrategias para evitarlo.
• Mejores prácticas en el diseño de consultas.
• Detección de cuellos de botella: problemas de spool, locks y redistribución.
• Práctica comparativa entre consultas optimizadas y no optimizadas.

Módulo 7: Particionamiento y Compresión de Datos

• Tipos de particionamiento: Range, Case y Multi-Level.
• Beneficios y aplicación práctica en consultas de gran volumen.
• Compresión a nivel de bloque (BLC) y compresión columnar.
• Ventajas y limitaciones de estas técnicas.

Módulo 8: Carga y Extracción de Datos

• Comparativa entre TPT (Teradata Parallel Transporter), FastLoad y MultiLoad.
• Carga masiva versus inserción por lotes (batch).
• Manejo de errores y procesos de reintento.
• Exportación de resultados a archivos o sistemas externos.
• Automatización básica mediante scripts y utilidades.

Módulo 9: Administración Básica para Usuarios Técnicos

• Gestión de roles y permisos.
• Control de recursos utilizando Query Bands y Priority Scheduler.
• Monitoreo del sistema mediante DBQLOGTBL, DBC.Tables y ResUsage.
• Buenas prácticas para entornos compartidos.

Módulo 10: Laboratorio final de integración

• Caso práctico integral (extremo a extremo):
  • Carga de datos.
  • Transformación y agregación.
  • Construcción de indicadores utilizando funciones OLAP.
  • Optimización y análisis con EXPLAIN.
  • Exportación final de resultados.
• Discusión sobre buenas prácticas y errores frecuentes.