tomato, tomahto

결합 : 조인, 집합연산 1.결합 결합 방법은 JOIN, 집합연산을 통해 가능하다. 결합하는것이 공통점이지만 데이터 결합 방식이 상이하다. 좌측은 JOIN을 통해 테이블 간 수평 결합을 하고 우측은 집합 연산을 통해 쿼리 간 수직 결합을 한다. 1.1 조인(JOIN) - 결합을 의미하며, 관계형 데이터베이스에서의 조인은 교집합 결과를 가지는 결합 방법을 의미 - 두 릴레이션으로부터 연관된 튜플들을 결합해, 하나의 새로운 릴레이션을 반환 1.1) 논리적 조인 (1 )Inner Join EQUI JOIN(동등 조인 ) =으로 공통 존재 컬럼의 값이 같은 경우를 추출 NON-EQUI JOIN(비동등 조인 ) 비교 연산자로 컬럼의 값이 해당하는 경우를 추출(=,BETWEEN AND) NATURAL JOIN(자연..

DML 1. SELECT 20년 1, 2, 3회 ,21년 2회 ,22년 1회 실기 (1) WHERE절: 검색할 조건을 기술 (2) ORDER BY절: 특정 속성을 기준으로 정렬해 검색할 때 사용 - ASC(오름차순), DESC(내림차순) – 따로 설정이 없는 경우 기본적으로 ASC 정렬 (3) GROUP BY절: 특정 속성을 기준으로 그룹화해 검색할 때 사용, 일반적으로 그룹 함수와 함께 사용 (4) HAVING절: GROUP BY와 함께 사용되며, 그룹에 대한 조건 지정 작성 순서 작성순서와 실행순서는 상이하다. SELECT 열 FROM 테이블 WHERE 열 조건 GROUP BY 열 HAVING 그룹 조건 ORDER BY 열 ASC 1.1 DISTINCT 중복 튜플 제거하는 키워드 SELECT DIST..

SQL : DDL, DCL, DML [...] 생략가능을 의미 객체명 1. SQL(Structured Query Language) - 1974년 IBM 연구소에서 개발한 SEQUEL에서 유래함 - 관계대수와 관계해석을 기초로 한 혼합 데이터 언어 1) SQL의 분류 20년 1, 2회 기출문제 1.1) DDL(Data Define Language, 데이터 정의어) #ACD(Alter, Create, Drop) - 정의: 논리적 & 물리적 구조 정의 ,수정, 제약조건, 데이터간의 관계, 데이터 연 산 명세 - DOMAIN, SCHEMA, TABLE, VIEW, INDEX를 정의(CREATE),변경(ALTER), 삭제(DROP)할 때 사용하는 언어 - DDL 결과 정보는 데이터 사전(DD)에 저장 (1) 정의..

스토리지, 논리 데이터 모델의 물리 데이터 모델 변환 및 품질 검토 1) 스토리지(Storage) 종류 설명 장점 단점 DAS (Direct Attached Storage) _22년 1회 서버와 저장장치를 전용 케이블로 직접 연결하는 방식 - 하드디스크와 같은 데이터 저장장치를 호스트 버스 어댑터에 직접 연결하는 방식 빠른 속도, 쉬운 설치 및 운영 저렴한 초기 구축 및 유지보수 비용 파일 공유 불가 확장성 및 유연성이 떨어짐 NAS (Network Attached Storage) 서버와 저장장치를 네트워크를 통해 연결하는 방식 장소에 구애받지 않고 저장장치에 쉽게 접근 확장성 및 유연성 우수 접속 증가 시 성능 저하 SAN (Storage Area Network) 서버와 저장장치를 연결하는 전용 네트워..

복구 : 데이터베이스 이중화, 서버 클러스터링 1) 재해 복구 시스템 목표 및 전략 재해 발생 시 워크로드 가용성을 복구하기 위한 목표 및 전략 - RTO(Recovering Time Objective, 목표 복구 시간) : 비상사태/업무 중단 사태부터 복구되어 가동될때까지 소요시간 예. 장애 발생이후로 부터 6시간 내 복구 가능 - RPO(Recovering Point Objective, 목표 복구 시점) : 데이터를 복구할 수 있는 기준점 예. 지난주 월요일에 백업시켜둔 시점으로 복구 가능 2) 데이터베이스 이중화(Database Replication) - 시스템 오류로 인한 DB서비스 중단/ 물리적 손상 발생 시 이를 복구하기 위해 동일한 DB 복제, 관리하는 것 2.1) 데이터베이스 이중화의 분류..

데이터 베이스 보안 1) 데이터베이스 보안의 개요 - DB 사용자들은 일반적으로 서로 다른 객체에 대해 다른 접근 권리 또는 권한을 가짐 - DB 일부분 또는 전체에 대해서 권한이 없는 사용자가 액세스하는 것을 금지하기 위해 사용되는 기술 2) 접근통제 - 데이터가 저장된 객체와 이를 사용하려는 주체 사이의 정보 흐름을 제한 → 임의 접근통제(DAC, Discretionary Access Control) 데이터에 접근하는 사용자의 신원에 따라 접근 권한 부여 - 접근통제 권한=주체(소유자) → 강제 접근통제(MAC, Mandatory Access Control) 주체와 객체의 등급을 비교해 접근 권한 부여 - 접근통제 권한=제3자 → 역할 기반 통제(RBAC, Role-Based Access Contro..

분산 데이터베이스 설계 1) 분산 데이터베이스 정의 - 논리적으로는 하나의 시스템에 속하지만 물리적으로는 네트워크를 통해 연결된 여러 개의 컴퓨터 사이트(Site)에 분산돼 있는 데이터베이스 2) 분산 데이터베이스의 구성 요소 분산 처리기: 자체적으로 처리 능력을 가지며, 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터 시스템 분산 DB :지리적으로 분산되어 있는 데이터 베이스, 해당 지역의 특성에 맞게 구성된 데이터 베이스 통신 네트워크: 분산 처리기들을 통신망으로 연결해 논리적으로 하나의 시스템처럼 작동할 수 있도록 하는 통신 네트워크 3) 분산 데이터베이스의 목표 20년 1, 2, 3회 기출 위치 투명성(Location Transparency) 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요 없이 단지 데이터베이스의 논리적인 ..

빅데이터분석기사 실기 응시환경 데이터 분석기사 실기 시험은 단답형과 작업형 1,2 로 이루어 진다. 시험 시간: 10:00~13:00 (3시간) 언어: R, Python 중 선택 Python 주요 라이브러리 Pandas(판다스), scikit-learn(사이킷런), Numpy(넘파이) R 주요 라이브러리 dplyr 단답형 30점 (10Qs *3 점) 작업형 1유형 데이터 처리 30점(3Qs*10점) 0.빅데이터분석기사 실기 응시환경 특징 대부분이 주피터 노트북 환경에서 연습하다가 시험직전에 시험 응시 환경가 유사한 환경을 미리 체험하거나 연습한다. 그렇다면 실기 응시 환경은 어떻게 다를까? 한국 데이터 진흥원 홈페이지에 가면 시험 환경을 테스트할 수 있는 사이트를 서비스하고 있다. 응시 환경 미리 체험하..

현재 실기 교재는 6군데에서 나오고 있고 필기, 실기 수험서 중 뚜렷하게 이거다! 할 수험서가 나타나지 않은 것으로 알고 있습니다. 그리고 실기 교재 출판한 출판사도 많지 않고 대부분 Python으로 다루고 있습니다. ( 각 언어 선택에 따른 장단점이 존재하긴 하지만) 실기 교재 참고용으로 이기적 빅데이터 분석기사 실기 서평을 작성했습니다. 책은 이기적 출판사 내 이기적 빅분기 실기 스터디를 통해 도서를 제공받았으며 따로 후기 작성을 위해 받은 것은 아닙니다. 실기 Python으로 만점을 받았고 책과 다른 리소스 참고해서 공부했었습니다. 자세한 사항은 하단에 제 포스트 참고해주시기 바랍니다. 이기적 빅데이터 분석기사 실기 분량: 520페이지 발행일: 2022년 5월 6일 1판 1쇄 발행 정가: 32,00..

구글 에널리틱스를 이용하여 구글 애드센스의 지표를 애널리스 보고서에 추가하여 효과적으로 파악할 수 있다. 이것을 이용해서 최적의 광고 로드 방식, 어느 콘텐츠 유형에 중점을 두어야 하는지 최적화할 수 있다. 먼저 수익창출과 유입을 늘리기 위해서 구글 에드센스와 서치 콘솔을 연동하여 활용하려 한다. Adsense를 이용하여 웹사이트에서 잠재고객과 관련성이 높은 광고를 게재하여 수익을 창출할 수 있다. Search Console을 이용하여 방문자가 어떤 방식으로 Google 검색에서 내 사이로 유입되는지 이해하여 사용자 유도에 효과적인 방법을 파악하고 이 정보를 기반으로 최적화를 결정할 수 있다. 생성된 구글 애널리틱스 계정에 이제 에드센스와 서치 콘솔을 연동해야 한다. 2. 구글 애드센스 연동 아직 블로그..