필수로 알아야할 13가지 SQL 문법
Structured Query Language(SQL)은 관계형 데이터베이스를 관리하고 조작하기 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다. 이는 데이터 분석가와 데이터 과학자가 대규모 데이터셋에서 통찰을 추출하기 위해 널리 사용됩니다. SQL은 데이터를 필터링, 정렬, 그룹화, 집계하는 등 다양한 데이터 조작 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 글에서는
Structured Query Language(SQL)은 관계형 데이터베이스를 관리하고 조작하기 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다. 이는 데이터 분석가와 데이터 과학자가 대규모 데이터셋에서 통찰을 추출하기 위해 널리 사용됩니다. SQL은 데이터를 필터링, 정렬, 그룹화, 집계하는 등 다양한 데이터 조작 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 글에서는
키바나(Kibana) 사용 방법에 대해 알아보겠습니다. 운영환경 Windows Kibana Version: 7.17.8 키바나를 실행합니다. 키바나는 기본적으로 5601 포트를 사용하는데, 웹 브라우저를 열고 http://localhost:5601 주소를 입력합니다. 서버 상태 확인 키바나의 서버 상태는 http://localhost:5601/sta
Kibana(키바나): 시각화와 엘라스틱서치 관리 도구 키바나는 오픈서치의 자유-오픈 소스 후계자가 오픈서치 대시보드인 일래스틱서치용의 소스 이용이 가능한 데이터 시각화 대시보드 소프트웨어이다. 일래스틱서치 클러스터에 색인된 내용 기반의 시각화 기능을 제공한다. 사용자는 막대, 선, 산점도 플롯, 원 그래프, 지도를 다량의 데이터에 맞추어 만들 수 있다
윈도우 환경에서 Elasticsearch 8.X 버전을 설치 및 실행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 윈도우에서는 파일을 다운로드하고 압축을 푼 다음 실행 파일을 실행하면 엘라스틱서치가 설치되는 구조입니다. 다운로드 먼저 설치를 위해 공식홈페이지로 이동합니다. https://www.elastic.co/kr/downloads/elasticsearch 현재
Elasticsearch(엘라스틱서치): 분산 검색 엔진 루씬 기반의 검색 엔진이다. HTTP 웹 인터페이스와 스키마에서 자유로운 JSON 문서와 함께 분산 멀티테넌트 지원 전문 검색 엔진을 제공한다. 일래스틱서치는 자바로 개발되어 있으며 아파치 라이선스 조항에 의거하여 오픈 소스로 출시되어 있다. 위키백과 엘라스틱서치는 모든 레코드를 JSON 도큐먼
MYSQL을 사용하여 5분 단위로 그룹핑하여 평균값 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 테이블 생성 먼저 분 단위로 그룹핑과 평균값 계산을 위해 DATETIME, FLOAT 타입이 포함된 테이블을 생성합니다. 123456CREATE TABLE test ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, sensor_value FLOAT,
MySQL 스토리지 엔진 종류 및 간단 비교 내용입니다. MyISAM 정적인 테이블, 로그 테이블 쓰기 작업이 별로 없는 select 위주의 테이블 다수의 세션이 동시 작업을 하는 경우 성능이 저하됨 InnoDB 민감한 정보를 갖는 테이블 (회원 등) 갱신 (읽기 / 쓰기) 위주의 트랜잭션이 요구되는 테이블 인덱스가 많이 걸린 대량의 테이블 A
Help 1234HELP SHOW;HELP {SELECT | DELETE | UPDATE};HELP ALTER;HELP ALTER {DATABASE | TABLE}; Show 123SHOW PRIVILEGES;SHOW OPEN TABLES;SHOW TABLE STATUS; 테이블 칼럼 조회 명령어입니다. (코멘트 포함
MySQL에서 사용하는 ALTER TABLE 구문에 대해 알아보겠습니다. 테이블 관련 테이블 생성 테이블 2개를 생성합니다. 1234567891011CREATE TABLE test ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, age INT, name VARCHAR(50), jumin VARCAHR(15), PRIMARY KEY(
인덱스(index)란? 인덱스(index)는 테이블에서 원하는 데이터를 쉽고 빠르게 찾기 위해 사용합니다. 이러한 인덱스는 자주 사용되는 필드 값으로 만들어진 원본 테이블의 사본이라고 생각할 수 있습니다. MySQL은 데이터를 검색할 때 첫 번째 필드부터 차례대로 테이블 전체를 검색합니다. 따라서 테이블이 크면 클수록 데이터를 탐색하는 시간도 많이 늘어