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PK, FK, ERD 1. 엔티티 관계도 : ERD 2. 제약조건(constraint) 컬럼 안에 들어갈 데이터에 제약을 거는 것이다 테이블 간의 관계를 맺을 때도 제약을 건다. 예) null값이 들어올 수 없어, 중복값이 들어올 수 없어 3. PRIMARY KEY(PK) :기본키 - 고유한 값이며, 각 행의 구분점으로 사용됨 - 중복 값을 허용하지 않고 NULL 값도 허용하지 않는다. - 하나의 테이블에는 하나의 PK만 걸어 줄 수 있다. ALTER TABLE TBL_CAR ADD CONSTRAINT PK_CAR PRIMARY KEY(CAR_NUMBER); 4. FOREIGN KEY(FK): 외래키 - 다른 테이블의 pk를 가져와 사용하며 중복값 허용 - 보통 테이블 간의 관계를 맺어줄 때 사용한다. - null 값을 허용.. 2024. 2. 21.
DDL (Data Definition Langauge) : 데이터 정의어 1. DDL (Data Definition Langauge) : 데이터 정의어 - 테이블 조작 또는 제어 관련 쿼리문 2. DDL 종류 1. CREATE 2. DROP 3. ALTER 4. TRUNCATE DDL - 테이블 조작언어라서 테이블 자체를 삭제하려면 이걸로 해야함 CREATE : 테이블 생성 CREATE TABLE 테이블명 ( 칼럼명 자료형 칼럼명 VARCHAR2(용량) ); DROP : 테이블 삭제 DROP TABLE TBL_PROD 3. ALTER : 테이블 수정 - 테이블 명 수정 ALTER TABLE 테이블명 RENAME TO 새로운테이블명; - 테이블 컬럼 추가 ALTER TABLE 테이블명 ADD(추가할컬럼명 자료형(용량)); - 컬럼 삭제 ALTER TABLE 테이블명 DROP C.. 2024. 2. 21.
DML (Data Manipulation Langauge) : 데이터 조작어 1. DML (Data Manipulation Langauge) : 데이터 조작어 - 데이터를 조작하는 쿼리문 2. DML 종류 1. SELECT 2. INSERT 3. UPDATE 4. DELETE 5. MERGE 6. CALL 2-1. SELECT : 데이터 조회 SELECT [DISTICT] 칼럼명 [AS 별칭] 칼럼명 [AS 별칭] FROM 테이블 명 WHERE 조건식 ORDER BY 칼럼명 [ASC/DESC] 2-2. INSERT : 데이터 추가 - 테이블에 있는 모든 컬럼에 값을 삽일할 때 사용한다. INSERT INTO TBL_MEMBER - 가로줄에 있는 모든 칼럼에 넣겠다 2-3. UPDATE : 데이터 수정 2-4. DELETE : 데이터 삭제 - 데이터 조작이라서 DELETE 해도 .. 2024. 2. 21.
데이터, 엔터티, 데이터 형식(정형, 반정형, 비정형) 1. 데이터 (Data) - 정보를 기록하는 데 사용되는 팩트(숫자, 설명, 관측값 등)의 모음집(컬렉션)이다. - 해당 데이터는 데이터 구조에 구성된다. - 구성된 데이터 구조는 조직에서 중요하게 사용되는 엔티티를 나타낸다. 2. 엔터티 (Entity) : 실체, 객체 - 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합 - 일반적으로 하나 이상의 특징을 갖는다. - 발음 주의 : 영어 그대로를 읽어보면 엔티티라고 읽힐지라도 엔터티라고 발음한다. - 예시) 학생이라는 엔티티는 학번, 이름, 학점, 입학일자, 생일, 전공 등의 속성으로 특징지어진다. 3. 데이터 형식 - 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 구분할 수 있다. 정형 데이터 반정형 데이터 비정형 데이터 - 틀이 잡혀있는 데.. 2024. 2. 20.
MCF 빅데이터 자격증 Azure DP-900에 대해 1. DP-900이란? https://learn.microsoft.com/ko-kr/credentials/certifications/azure-data-fundamentals/?tab=tab-learning-paths Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals - Certifications 이 인증의 응시자는 Azure Data Fundamentals가 핵심 데이터 개념에 대한 기초 지식을 검증하는 방법과 Microsoft Azure 데이터 서비스를 사용하여 이를 구현하는 방법을 알아봅니다. learn.microsoft.com 2. DP-900 자료 (마이크로소프트 제공) 마이크로소프트에서 직접 제공한 개념 설명서가 있다. 확실히 이 내용을 위주로 나올테니 공부해 두.. 2024. 2. 20.
JAVA JDK 설치하기 JDK 다운받으려면 2가지 방법이 있는데 나는 Adoptium이 가장 쉽고 빠르다고 느껴져서 Adotium을 추천한다. 1. Adotium JDK https://adoptium.net/temurin/releases/ Latest Releases | Adoptium adoptium.net 2. Oracle JDK https://www.oracle.com/kr/java/technologies/downloads/ Download the Latest Java LTS Free Subscribe to Java SE and get the most comprehensive Java support available, with 24/7 global access to the experts. www.oracle.com 2024. 2. 20.
DBMS SQL 자료형, 연산자 종류 1. 자료형(DATA TYPE) : 값(데이터)의 종류 문자열 숫자 날짜 - CHAR - VARCHAR2 - NUMBER - DATE 2. 연산자 (Operator) - 예시) 데이터를 조회할 때 SALARY에서 1,000원씩 빼서 조회하겠다 할 때 사용 연산자 종류 : 1. 연결 연산자 2. 산술 연산자 3. 관계 연산자 4. SQL 연산자 5. 논리 연산자 DBMS 연결 연산자 1. 연산자 (Operator) - 예시) 데이터를 조회할 때 SALARY에서 1,000원씩 빼서 조회하겠다 할 때 사용 연산자 종류 : 1. 연결 연산자 2. 산술 연산자 3. 관계 연산자 4. SQL 연산자 5. 논리 연산자 2. 연결 연산 ddah0329.tistory.com DBMS 산술 연산자 1. 연산자 (Opera.. 2024. 2. 19.
SELECT(조회), ORDER BY(정렬), DISTICT(중복제거), AS(별칭) 1. SELECT : 데이터 조회 - 테이블에서 데이터를 조회할 때 사용하는 SQL문 SELECT 칼럼명 FROM 테이블명; 2. ORDER BY : 정렬 - 정렬방식 ASC : 오름차순 정렬 (작은 값 -> 큰 값) DESC : 내림차순 정렬 (큰 값 -> 작은 값) - 정렬 1개만 하고 싶을 때 SELECT 칼럼명 FROM 테이블명 ORDER BY 컬럼명 정렬방식; - 정렬을 2개 이상 하고 싶을 때 SELECT FIRST_NAME, SALARY,HIRE_DATE FROM EMPLOYEES ORDER BY SALARY ASC, HIRE_DATE ASC; -- SALARY를 먼저 1차 정렬한 후 SALARY에서 중복 값에 한해서 HIREDATE를 ASC기준으로 2차 정렬 - ORDER BY (정렬)하려.. 2024. 2. 19.
DBMS 오라클 열기 (feat. DBeaver) 1. DBeaver 설치 폴더로 들어가기 저의 경우 요 경로로 설치해놨습니다! 2. exe파일로 DBeaver 열기 2. Scipts 새로 만들기 3. N/A에서 Oracle localhost로 변경 ** 로컬호스트로 변경하지 않으면 안됨! 무조건! 2024. 2. 19.
DBMS 오라클 쿼리 작성법 (feat. DBeaver) 1. 주석 처리 -- 짝대기 두개 하면 주석처리 된다. 2. SQL (Structured query language ) - 데이터베이스를 관리할 때 사용하는 명령어 - 다른 말로 SQL문,쿼리문, 질의문 이라고 한다. 3. SQL문 특징 - 한 줄씩 실행되는 인터프린터 언어 - 대소문자 구분 X 4. 쿼리 작성 및 실행 방법 1. 실행하고 싶은 쿼리문 클릭 2. ctrl + enter - SQL문은 한 줄 씩 실행되는 인터프린터 언어이기때문에 하나의 스크립트에 여러개의 쿼리문이 있어도 된다. - 내가 실행하고 싶은 쿼리문에 클릭을 하고, ctrl + 엔터 를 누르면 해당 쿼리문만 실행이 된다. - 위에 사진 처럼 어떤 쿼리문을 클릭했는지에 따라 테이블이 다르게 보여진다. 5. 테이블 (Table) - 행.. 2024. 2. 16.
Oracle DBMS 설치, DBeaver 설치 맥은 안됨... 1. 오라클 DBMS 설치 확인 관리자 CMD 명령어 : sqlplus >> Enter user-name 뜨면 설치 된거임 2. 오라클 DBMS 삭제 3. 오라클 DBMS 설치 - 링크로 들어가서 운영체제에 맞는것으로 다운로드 https://www.oracle.com/database/technologies/xe-prior-release-downloads.html XE Prior Release Archive Getting Started: Support Oracle Database Express Edition (XE) is a community supported edition of the Oracle Database family. Please go to the Oracle Database X.. 2024. 2. 16.
DBMS 기본 내용 1. 코드? 쿼리! - 일반적으로 우리가 코드라고 하는 단어를 DBMS에서는 쿼리라고 부른다. 2. DBMS ( DataBase Management System ) 란? - 데이터베이스를 관리할 수 있는 시스템 3. DB ( DataBase ) 란? - 데이터가 모여있는 기지/ 집합 4. Data 란? - 정보로 가공하기 위해 필요한 원시데이터 5. 원시데이터 란? - 한 개 데이터 ( 예: [ddah0329] [chulsu123] [hong0412] ) 6. RDBMS ( Relational DataBase Management System ) 란? - 관계형 데이터베이스 관리 시스템 - 데이터를 2차원의 테이블(표) 형태로 저장해놓는 데이터 베이스 이름 나이 아이디 비밀번호 김철수 35 chulsu77.. 2024. 2. 16.
빅데이터 공분산과 상관계수 1. 공분산과 상관계수 - 여러 데이터에서 서로 어떤 관계가 존재하는지 - 여기서 관계란 A가 증가하면 B도 증가한다... A와 B는 종속관계이다... 등등 예를 들어 뇌 질환 여부 -> 뇌를 열어봐야함 -> 비용, 위험 큼 -> 차선책으로 -> 혈액 검사 -> 혈액을 뽑아야 된다는 부담감이 생김 -> 결국 -> 움직임만으로 판단 여부 즉, 높은 상관관계가 있는 방식, 성분을 찾아 해결하는 것 -> 비용, 시간 절감 2. 빅데이터 분석에서도 이런 현상이 발생한 이유 가장 좋은 방법은 하나한 찾아봐야하는것이지만, 시간과 비용이 많이 소모되므로 서로 높은 상관관계가 있는 간접적인 방법을 찾게 된 것이다. 3. 공(통)분산(Covariance) : 편차끼리의 곱의 평균 4. 상관계수(Correlation) 시.. 2024. 2. 15.
빅데이터 평균, 분산, 표준편차 빅데이터에서는 대표값을 구하고 얼마나 퍼져잇는지가 중요한다. 그래서 데이터분석에서는 평균, 분산, 표준편차를 알아야 한다. a b c d 의 값이 있고 n = 값의 갯수라고 할때 1. 평균(mean) : 대표값으로 자주 쓰임 2. 분산(variance) : 얼마나 퍼져있는지 각각의 값들이 평균에서 얼마나 떨어져있는지 평균값을 구하기 위해 아래 과정들을 겪음 ** 값이 0으로 떨어지게 되어서 제곱한 후에 분산을 구하기로함 3. 표준편차(standard deviation) ** 제곱을 씌우면서 값의 규모가 너무 커지게 되어서 표준편차가 생김 4. 실습 구현 https://github.com/ddah0329/Study_BigData/blob/main/Ch01/_01_mean.ipynb 2024. 2. 14.
빅데이터 분석이란? 데이터 분석과 빅데이터 분석의 차이점 1. 정의 - 빅데이터 : 많은 수의 데이터 (보통 4만개 이상일때) - 분석: 통계 기법 2. 특징 - 결과를 알려준다. (매우 정확하게) - 상관관계 도출해준다. 3. 데이터 분석과 빅데이터 분석의 차이점 기존 데이터 분석 빅데이터 분석 20대 패션에 대한 데이터 추출을 위해 - 어떤 색을 좋아하는지 - 어떤 재질의 옷을 좋아하는지 - 등 직접 데이터 수집 후 옷을 만든다. 20대 패션에 대한 데이터 추출을 위해 - 20대를 기반으로 어떤 검색을 하였는지 데이터 분석 - 색, 재질 등 검색어를 기반으로 한 옷을 만든다. 시험에서 100점을 맞고 싶다. 공부를 열심히 한다. 주어진 정보로 열심히 하나하나 공부를 한다. 시험에서 100점을 맞고 싶다. 시험 정보를 기반으로 베낀다. -> 시험 문제에 대한.. 2024. 2. 13.

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