rueki

1. 아나콘다 prompt창에서 my sql을 설치한다. conda install pymysql 2. 파이썬에서 실행시키기 import pymysql # MySQL Connection 연결 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='', db='orcl', charset='utf8') # Connection 으로부터 Cursor 생성 curs = conn.cursor() # SQL문 실행 sql = "select * from emp" curs.execute(sql) # 데이타 Fetch rows = curs.fetchall() # 전체 rows for i in rows: print (i) # Connection 닫기 conn.clos..

성능 : 데이터 조회의 성능 성능 데이터 모델링 : DB 성능 향상 목적 데이터 증가가 빠를 수록, 성능저하에 따른 성능 개선 비용 증가 성능 튜닝하면서 변경 될 수 있는 특징 존재 분석/ 설계 단계에서 성능을 고려한 데이터 모델링 수행할 경우 성능 저하에 따른 rework 비용 최소화 기회 존재 성능 데이터 모델링 고려사항 순서 1. 정규화 정확하게 수행 - 중복 데이터 제거로 성능이 향상 된다. 반정규화 된 테이블에 비해 성능 향상 2. DB 용량 산정 수행 - 트랜잭션의 유형과 양을 분석하는 자료가 되므로 모텔링 할 때 중요 작업 3. 트랜잭션 유형 파악 4. 트랜잭션의 유형에 따라 반 정규화 수행 5. 이력모델 조정, PK/FK 조정, 슈퍼/서브 타입 조정 - 물리적 모델링 할때 성능 향상 요소 ..

모델링 : 추상화 - 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는 추상화 의미 단순화 - 이해하기 쉽게 단순화 명확화 - 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술 업무 분석 및 업무 형상화 데이터 모델링 : 데이터 관점의 업무 분석 기법 - 업무 정보에 대해 일정한 표기법 = 약속된 표기법 - DB구축을 위한 분석 및 설계 단계 - 업무의 흐름을 설명하고, 분석 - 데이터 베이스를 구축하기 위한 용도이며, 일정한 표기법을 사용 데이터 모델링 유의점 : 중복 - 데이터베이스에 같은 정보 저장 X 비유연성 - 시스템 업무 변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안된다. 비일관성 - 데이터 간의 상호 연관관계 명확하게 정의, 일관성 있게 데이터 유지 개념적 모델링 : 추상화 수준 높음, 업무 중심적, 포괄적 ..

옵티마이저 : 사용자가 질의한 SQL문에 대해 최적의 실행방법을 결정하는 역할을 한다. 최적의 실행방법 = 실행계획 옵티마이저가 최적의 실행 방법을 결정하는 방식에 따라 규칙기반 옵티마이저(RBO)와 비용기반 옵티마이저(CBO)로 나뉜다. 대부분의 관계형 데이터베이스는 비용기반 옵티마지어만 제공 규칙기반 옵티마이저 : 우선 순위를 가지고 실행계획 생성 실행계획 생성할 때 참조하는 정보에는 sql을 실행하기 위해서 이용가능한 인덱스 유무와 종류, sql문에서 사용하는 비교연산자 종류, 참조하는 객체의 종류 등이 있다. 우선순위가 높은 규칙이 적은 일량으로 해당작업을 수행하는 방법이며 15가지 규칙이 있다. 조건절에서 '=' 연산자와 'Between' 연산자가 사용되면 규칙에 따라 '=' 컬럼의 인덱스를 사..