Show 지금까지 어떻게 데이터베이스에서 정보를 추출하는지만 살펴봤다. 왜냐하면, 정보를 추가하는 것보다 정보를 조회하는 것이 더 자주 있는 일이기도 하고, 다른 연산자는 쿼리가 이해되어야만 의미가 통하기 때문이다. 만약 데이터를 생성하고 변형하고자 한다면, 다른 두짝의 명령어를 공부할 필요가 있다. 첫번째 짝은
다음 명령어를 사용하여 테이블 중의 하나를 제거할 수도 있다.
데이블을 제거할 때 매우 주의하라. 대부분의 데이터베이이스는 변경사항을 되돌리는 기능을 제공하지만, 이러한 기능에 의존하지 않는 것이 더 낫다. 다른 데이터베이스 시스템은 테이블 칼럼의 다른 데이터 형식도 지원하지만, 대부분은 다음을 다음을 제공한다.
대부분의 데이터베이스는 불(boolean)과 날짜/시간 값도 지원한다. SQLite는 불값을 정수 0 과 1 을 사용하고 날짜/시간은 앞선(earlier) 학습방식으로 표현한다. 점점 더 많은 데이터베이스가 위도와 경도 같은 지리정보 데이터 형식도 지원한다. 특정 시스템이 무슨 기능을 제공하고 제공하지 않는지 그리고 어떤 이름을 다른 데이터 형식에 부여하는지를 계속 파악하는 것은 끝없는 시스템 이식성에 대한 골치거리다. 테이블을 생성할 때, 칼럼에 몇가지 제약사항을 지정할 수 있다. 예를 들어,
다시 한번, 정확하게 무슨 제약사항이 이용가능하고 어떻게 호출되는지는 어떤 데이터베이스 관리자를 사용하는야에 달려있다. 테이블이 생성되자마자, 다른 명령어 짝
또한, 다른 테이블에서 직접 값을 테이블에 삽입할 수도 있다.
레코드를 삭제하는 것은 약간 난이도가 있다. 왜냐하면, 데이터베이스가 내부적으로 일관성을 보장할 필요가 있기 때문이다. 만약 하나의 단독 테이블만 관심을 둔다면, 삭제하고자 하는 레코드와 매칭되는
하지만 대신에
Anderson Lake를 실수로 제거했다면 어떨까요? 이러한 문제를 참조 무결성(referential integrity)이라고 부른다. 테이블 사이의 모든 참조는 항상 제대로 해결될 수 있도록 확인할 필요가 있다. 참조 무결성을 보증하는 한 방법은 기본키로 사용하는 레코드를 삭제하기 전에 외래키로
도전 과제
주요점
데이터의 종류는 크게 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터로 나뉩니다. 이것이 왜 이렇게 나뉘는 지는 데이터의 정의와 개념을 이해해야 합니다. 본 글에서는 데이터의 개념과 데이터의 종류들을 알아봅니다. 정형 비정형 데이터의 종류를 비교 분석을 통해 알아봅시다!안녕하세요~ 🙂 이번 글에서는 데이터의 종류에 대해서 알아보겠습니다! 하지만 종류를 알기 전에 저희는 먼저 데이터가 무엇인지 그 개념을 먼저 이해하고, 어떻게 저장되는지 알아야 되겠습니다 그렇다면 데이터의 개념을 먼저 이해를 하고 따라가봅시다. Let’s go!! 데이터란?위키피디아
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관점에 따라서 정의가 조금씩 다르긴 하지만 여기서 공통적으로 알 수 있는 건, 데이터는 관찰이든, 실험이든, 분석이든 어떤 작업에 대한 원천이 되는 것라는 점입니다. 그렇기 때문에 데이터는 4차 산업의 새로운 원유라고도 합니다!! 데이터는 새로운 오일입니다!출처 : https://www.linkedin.com/pulse/data-new-oil-llew-adamson
많은 잘나가는? 사람들은 이미 데이터를 원유라고도 많이 비유합니다! 원유라는 단어에 초점을 맞춰봅시다! 원유(原油)는 땅속에서 뽑아낸, 정제하지 아니한 그대로의 기름을 말합니다! 원천, 원유, 정제하지 아니한.. 원천.. 이러한 부분이 우리가 이 글에서 정의 하는 데이터에서 가장 중요한 부분입니다. 이러한 정제되지 않은 데이터는 지난 10년 동안 인터넷의 급진적인 발전과 스마트폰 의 성장은 디지털 데이터 생성의 급증으로 이어졌습니다! 그럼 Oil ( Data) 은 어디에다 저장될까?차세대 빅데이터 기대감 ‘상승’…“모든 것이 클라우드에서 이뤄질 것” < 기술 < 기사본문 – AI타임스 데이터가 어디에서도 생성 될 수 있다 했지만, 결국 데이터의 의미를 잘 생각해보면 어떠한 값이 나와 저장이 되어야 한다는 겁니다! 마치 원유가 땅속에서 저장되듯이 데이터는 저장이 되어야만, 데이터가 되는 것입니다. 그러한 저장소를 저희가 흔히 이야기하는 데이터 베이스(Data base) 입니다! 이 글에서 이야기하는 데이터는 바로 데이터 베이스에 저장되는 데이터를 의미합니다. 데이터가 어떻게 저장되는지에 따라 데이터의 종류가 나눠진다고 생각을 하시면 좋습니다. 데이터들은 비 정형 데이터와 정형 데이터 반 정형 데이터 크게 나누어집니다. 저희가 마냥 데이터의 종류를 생각하면, 음성 데이터, 텍스트 데이터, 이미지 데이터, 등으로 나눠질 것 같지만, 그것 보다 더 크게 데이터 종류가 나눠지고, 그 이유를 위의 데이터의 개념을 통해서 느끼셨으면 좋겠습니다. 데이터 종류는?
정형 데이터정형 데이터 영어로는 Structed data라고 합니다.. 구조화 된 데이터란 뜻이죠! 정형(구조화된) 데이터란 무엇일까요?
정형 데이터(structed data)는 데이터베이스의 정해진 규칙(Rule)에 맞게 데이터를 들어간 데이터 중에 수치 만으로 의미 파악이 쉬운 데이터들을 보통 말합니다! 예를 들어 위의 그림과 같이 User Table에 “User ID” 와 “Address’, ‘User’ 등의 컬럼이 있습니다. 이것이 이 테이블의 Rule 즉 규칙에 맞게 들어가도록 한 것이죠! 그래서 컬럼들을 통해 수치만으로 의미파악이 쉽다는 겁니다. 또한 이 컬럼들이 다른 Table( Order, Product)와도 연관이 있어 정형 데이터가 저장되는 데이터베이스를 관계형 데이터 베이스라고도 하는 겁니다!! 그래서 어떤 곳은 정형 데이터를 데이터베이스에 들어간 데이터라고 말하는 오류를 범하게 되는데 데이터베이스에는 모든 데이터가 들어갈 수 있는 것(음성이든, 비디오도 객체 방식으로 넣을 수 있다)이기에 이런 정의는 틀렸다고 볼 수 있습니다! 정형 데이터는 그 값이 의미를 파악하기 쉽고, 규칙적인 값으로 데이터가 들어갈 경우 정형 데이터라고 생각을 하시면 좋습니다. 비정형 데이터(Unstructured data)비정형 데이터란 무슨 뜻일까요?
예를 들자면 위와 같은 데이터 입니다! 저 문서는 우리가 인간의 눈으로 봤을때는 저 자동차에 대한 소개를 하는 것을 알 수 있지만 ,구조화 되지 않아(규칙이 없어서) 데이터를 처리하는 컴퓨터 입장에서는 굉장히 처리가 힘든 데이터입니다. 결국 비정형 데이터란 정해진 규칙(rule)이 없어서 값의 의미를 쉽게 파악하기 힘든 데이터를 의미하게 되겠죠! 텍스트, 음성, 영상과 같은 데이터가 비정형 데이터 범위에 속해있습니다. 이러한 비정형 데이터를 저장하기 위한 데이터 베이스는 비관계형 데이터 베이스라고도 하고, No SQL 데이터 베이스라고도 합니다. 위에서 봤던 정형데이터의 규칙(스키마)도, 관계도 비정형데이터에는 없기 때문에 이런식으로 부른다고 알 수 있겠죠 비관계형 데이터 저장소는 관계형 데이터 저장소와 같은 행 및 열의 테이블 형식 스키마가 없는 데이터베이스입니다. 비관계형 데이터 저장소는 NoSQL 데이터 저장소라고도 합니다. 비정형 데이터는 빅데이터의 탄생에 비정형 데이터의 역할이 크게 한몫을 합니다. 그동안 의미를 분석하기 힘들었던 대용량에 속한 비정형 데이터를 분석함으로써 새로운 인사이트를 얻게 되기 때문이죠! 혹시나 착각을 하면 안되는 부분은 빅데이터가 비정형 데이터만 분석한다는 것은 당연히 아닙니다! . 3V에 Velocity(속도), Volume(양), Variety(다양)가 있는 것처럼 비정형 데이터는 Variety에 속하며 대용량의 정형 데이터도 얼마든지 많기 때문입니다! 관련 이야기는 빅데이터(Big Data) – 빅데이터, 정의, 특징, 활용 사례 에서 더 보시면 좋을 것 같습니다 🙂 반정형 데이터(Semi-structured data)반정형 데이터란?
반정형 데이터의 ‘반’은 반대할 반이 아닌, 정형과 비정형의 Semi, 절반을 의미합니다. 즉 정형이 아니지만, 그렇다고도 비정형도 아닌 굉장히 애매모호한 놈입니다! 반정형 데이터는 데이터의 구조 정보를 데이터와 함께 제공하는 파일 형식의 데이터로, 데이터의 형식과 구조가 변경될 수 있는 데이터입니다. 정형 데이터와 같이 테이블의 행과 열로 구조화되어 있지는 않으나 스키마 및 메타데이터 특성을 가지고 있으며, 주로 XML, HTML, JSON 등의 파일 형태로 저장됩니다. 결국 다른것은 일반적인 데이터 베이스는 데이터를 저장하는 장소와 스키마가 분리되어 있어서 테이블을 생성하고 데이터를 저장합니다. 하지만 반정형 데이터는 구조정보와 값이 같이 있는 데이터라는 것이라, 스키마는 있지만 구조화되지는 않았다는 겁니다. 결론!
데이터 분석과 인공지능에 대해 본격적으로 학습해보고 싶다는 관심이 생기신 분은 참고자료
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