Every data professional writes SQL queries — but few understand why some queries take seconds and others take minutes on the same data. The answer lies beneath the surface: in how data is stored, how query engines read that data, and how columnar formats like Parquet fundamentally change the game for analytics performance. This course gives you that understanding.

Columnar Storage and Query Optimization
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Explain how data is stored, distinguish row vs columnar storage, and identify performance advantages of columnar formats
Work with Parquet and ORC formats, query columnar data using DuckDB, and compare storage performance against CSV
Read SQL execution plans using EXPLAIN, diagnose bottlenecks, and compare query performance across different engines
Apply optimization techniques including column pruning, filter pushdown, partitioning, and data skipping for analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Database Design
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Database Theory
- Kategorie: Metadata Management
- Kategorie: Database Management
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Access
- Kategorie: Data Storage
- Kategorie: Databases
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: Data Storage Technologies
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Query Languages
- Kategorie: Database Systems
- Kategorie: Database Software
- Kategorie: Database Management Systems
Wichtige Details

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April 2026
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Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.


