SQL & Python Study

✏️ STUDY INDEX 1. 성능 데이터 모델링 2. 정규화 이론 3. 반정규화 개념   1. 성능 데이터 모델링 (1) 성능데이터 모델링 : DB 성능 향상을 목적으로 하는 작업 빠른 템포로 자주 발생하는 쿼리가 비효율적일 경우, 전체 DB 성능에 영향을 끼침. 정규화, 반정규화, 테이블 통합, 데이터 분할, 조인구조, PK, FK 등 성능 관련 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 함. 사전 설계 지향 : 분석 설계 단계에서 사전 성능 데이터 모델링을 수행하면 재업무 비용 최소화 가능(2) 성능 데이터 모델링의 고려사항 정규화 수행 : 중복 데이터 저장 방지 DB 용량 산정 수행 : 어떤 엔터티에 데이터가 집중되는지 파악하여, 필요시 테이블 분리/조인 DB에서 발생되는 트랜잭션 유형 파악 : ..

✏️ STUDY INDEX 1. 리스트(list) 사용법 2. 튜플(tuple) 사용법 3. 딕셔너리(dictionary) 사용법  오늘은 파이썬의 자료 유형인 리스트, 튜플, 딕셔너리에 대해서 공부한 내용을 정리하려고 해요. 많은 데이터를 구조화하고 가공, 조작하는 데에 필요하기 때문에 매우 중요한 개념이에요. 세부적인 내용을 정리하기 앞서, 핵심 개념만 먼저 요약해 봤습니다.  📌 리스트, 튜플, 딕셔너리 개념 정리 리스트 [ list ]튜플 ( tuple )딕셔너리 { dictionary }기본 구조 [   ] 대괄호 사용 my_list = [1, 2, 3, 4](   ) 소괄호 사용 my_tuple = (1, 2, 'sql'){   } 중괄호 사용 my_dict = { 'key' : 'value..

✏️ STUDY INDEX 1. 데이터 모델링의 이해  -- 정의, 목적, 특징, 데이터 모델링의 3단계, 3가지 관점, 중요성  2. 3층 스키마(3-Level Schema) -- 데이터 독립성, 3층 스키마의 구조별 특징 3. 데이터 모델링의 요소와 ERD -- 3가지 구성 요소(엔터티, 속성, 관계)와 ERD 작성법, 표기법 ※ 방대한 학습 내용을 요약하기 위한 포스팅으로 부연 설명이 없거나 매우 짧습니다.  ※ 강의를 듣고 제 입맛대로 요약 & 재정리한 내용입니다.  1. 데이터 모델링의 이해 (0) 먼저 짚고 넘어가야할 가장 기본적인 개념 SQL(structured query language)데이터베이스에 직접적으로 액세스할 수 있는 언어.정의, 조작, 적용/취소, 제어, 처리 등 데이터베이스..

✏️STUDY INDEX1. SQL 데이터 편집/가공 (replace, substring, concat) 2. 조건문 (if 조건, 조건을 충족할 때, 조건을 충족하지 못할 때) 3. 다중 조건문 (case when ~ then, else ~ end)4. select 문에서 자주 발생하는 오류 해결법   1. SQL 데이터 편집/가공 (replace, substring, concat) SQL에서 오래된 데이터를 새로운 데이터로 교체(replace)하거나 필요한 데이터만 잘라(substring) 원하는 형태로 가공(concat) 하는 함수를 알려 드릴게요. 함수명과 사용법  의미 예시 replace (바꿀 컬럼, 현재 값, 바꿀 값)기존 데이터를 원하는 값으로 변경 #은삼구를 은평구로 변경 select r..

드디어 SQL 공부를 시작했습니다. [D+] 의미는 매일같이 공부한 내용을 올리겠다는 저의 작은 포부를 드러낸 거에요. 독학하시는 분들은 위 순서에 맞춰 글을 읽으신다면 개념 정리에 도움이 되지 않을까 싶어요. 거두절미하고 공부한 내용 복습이나 해볼게요. ✏️Study Index 1. Mysql 프로그램 설치 2. SQL 기본 개념과 데이터 조회하기 (SELECT, FROM) 3. 조건에 맞는 데이터 필터링하기 (WHERE) 4. 필터링에 유용한 표현 알아보기 (비교연산, BETWEEN, IN, LIKE)  1. Mysql 프로그램 설치 당연히 sql을 하려면 프로그램이 설치되어 있어야겠죠?데이터 분석을 도와주는 DBeaver Community 플랫폼에 들어가 본인의 OS에 맞는 프로그램을 설치해주시면 ..