PostgreSQL — Entrepôt de données et performance

Modéliser, charger et optimiser un entrepôt de données PostgreSQL pour vos tableaux de bord : modèle en étoile, chargement en masse, partitionnement, index.

Programme

Jour 1 — Concevoir et alimenter l’entrepôt

• Architecture décisionnelle : sources, zone de préparation, entrepôt, restitution
• Modèle en étoile : tables de faits, dimensions, clés de substitution
• Dimensions à évolution lente (SCD de type 1 et 2)
• Chargement en masse : COPY, tables non journalisées, upsert
• Alimentation depuis Apache Hop : sorties table et chargement en masse
• Contrôles de qualité et contraintes d’intégrité

Jour 2 — Performance et exploitation

• Lire un plan d’exécution avec EXPLAIN ANALYZE
• Index B-tree, BRIN, partiels et couvrants
• Partitionnement déclaratif par date
• Vues matérialisées et stratégies de rafraîchissement, requêtes parallèles
• Maintenance : VACUUM, ANALYZE, autovacuum ; supervision avec pg_stat_statements
• Sauvegarde et restauration : pg_dump, pg_basebackup ; rôles en lecture seule pour Superset et Power BI
• Atelier de synthèse : optimiser un entrepôt de ventes interrogé par un tableau de bord

Méthode pédagogique

Ateliers sur un environnement PostgreSQL par stagiaire, avec un entrepôt fil rouge alimenté par Apache Hop et interrogé par un tableau de bord. Scripts versionnés sous Git et conservés après la session. Quiz de positionnement, évaluation des acquis, un mois d’assistance par mail.

Public et prérequis

Public visé : ingénieurs data, développeurs BI et administrateurs de bases de données.

Prérequis : pratique régulière du SQL, ou avoir suivi PostgreSQL — SQL et fondamentaux (PG-101).