- 시작하게 된 계기 및 다짐 😮
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이번 코드스테이츠의
백엔드 엔지니어링 개발자 부트캠프에 참여하게 되면서 현직개발자 분들의 빠른 성장을 위한 조언 중 자신만의 블로그를 이용하여 배운 것 들을 정리하는게 많은 도움이 된다 하여 시작하게 되었다.- 그 날 배웠던 것을 길지 않아도 좋으니 정리하며 복습하는 습관 기르기
- 주말에 다음주에 배울 내용들을 예습
- 코딩 문제와 java코드들은 꾸준히 학습
- 자료구조를 이용한 알고리즘 문제 해결 학습
- 학습 목표 😮
| 목표 | 결과 |
|---|---|
| SQL 주요 문법을 이해 | O |
| 조회, 삽입, 갱신, 삭제, 조건, 쿼리 생성 구문을 자유자재로 사용 | O |
- 정리
SQL 소개
- SQL : Structured Query Language -> 구조화된 Query언어
database 용 프로그래밍 언어
query를 통한 데이터 검색
- Query : 질의문, 데이터 검색시 사용하는 일종의 검색어
- SQL_(Database) : In-Memory의 경우 프로그램이 실행 중 에만 존재하는 데이터가 생기고 종료시 사라지고,
FILE I/O의 경우, 파일의 특정 정보만을 가져올 수 없고 전부 가져와야 해서 크기가 커 작업이 버겁다.
SQL Basics
1. 기본 문법
- Select : 데이터셋에 포함될 특성 지정
- FROM : 테이블 관련 작업시 반드시 입력하여, FROM뒤에 결과를 도출해낼 DB TABLE 명시
- Where : 필터 역할을 하는 쿼리문
- And, Or, Not : 둘다, 하나만, 아닐 때
- Order By : 받는 데이터의 정렬 기준 선택(default : 오름차순, DECS 내림차순)
- LIMIT : 결과로 출력한 데이터 개수 선택, 가장 마지막에 추가하여야 함
- DISTINCT : 유니크한 값만을 받을 때, 여러개 선택가능
- INSERT INTO : INSERT INTO a(생략가능) VALUES("value1", ...) 새로운 값을 테이블에 추가할 때
- BETWEEN : between a and b , 사이의 값들을 검색할 때, (alphabetically)
- Null Values : IS NULL or IS NOT NULL
- Update : update~set특정 테이블의 값을 변경 시킬 때
- Delete : delete~from , 값을 지울 때
- Count : COUNT(*), 개수를 셀 때
- Like
- Wildcards
- Aliases
- Group By
- Joins
_ INNER Join : (JOIN) 둘 이상의 테이블을 서로 공통된 부분을 기준으로 연결
_ LEFT/RIGHT JOIN Join :
Function
MIN(values) : 최소값
MAX(values)
WildCard
_ : 한글자
[a-b] : a-b까지 모두
----------------------
ex)
SELECT DISTINCT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 [>] "특정 값"
ORDER BY 특성_1 DESC
LIMIT 200
<> : 특정 값 제외
Like %특정 문자열% or *특정 문자열* : 특정값과 비슷한 값 필터시
in ("특정1", "특정2") : 리스트의 갑슫ㄹ과 일치하는 데이터를 필터할 때 사용
IS NULL : NULL을 찾을 때, (IS NOT NULL 반대)
SELECT *
FROM 테이블_1
JOIN(LEFT OUTER JOIN) 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B
INSERT INTO Persons VALUES('jimmy', 'jason")
INSERT INTO Persons (LastName) VALUES ('Olsen')
UPDATE Persons SET LastName='Nilsen' WHERE LastName='Hansen'
DELETE FROM Persons WHERE FirstName = 'Peter'
SELECT COUNT(*) FROM Persons where persons.name="sangsoo"
SELECT COUNT(*) FROM Persons wher name="sangsoo"
select 테이블.열 from 테이블
DB 관련 용어
- SQL Create DB : DB생성
- SQL Drop DB
- SQL Create Table
- SQL Drop Table
- SQL Alter Table : ALTER TABLE ADD name Colomns
ALTER TABLE DROP COLUMN Colomns
- SQL Not Null
- SQL Unique
- SQL Primary Key
- SQL Foreign Key
- SQL Default
- SQL Auto Increment
- SQL Dates
- TRUNCATE : 테이블 안의 모든 레코드 삭제
- CREAT DATABASE DB_이름 : 데이터베이스 생성
- USE DB_이름 : 데이터베이스 사용
- DESCRIBE user : user 테이블의 정보 확인
- ON DELETE CASCADE : B tuple이 foreign key로 A tuple을 가리키고 있을 때, A tuple을 삭제하면 B tuple도 같이 삭제
----------------------
ex)
CREATE TABLE user{
id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name varchar(255),
email varchar(255)
(or)
(constraint 제약조건이름) primary key(id)
(constraint 제약조건이름) foregin key(필드) reference 기본키_테이블(필드) [ON DELETE CASCASE]
};
ALTER TABLE Reservation CONSTRAINT CustomerID ADD PRIMARY KEY (ID); (기본키 주는 다른방법)
ALTER TABLE RESERVATION add foregin key (외래키 테이블) references 기본키_테이블(기본키) (외래키 다른방법)
ACID
1. ACID
- ACID(4요소) : 트랜젝션이 발생할 때, 안정성을 보장하는 성질
Atomicity : 하나의 트랜젝션의 모든 연산은 모두 성공or 모두 실패
Consistency : 하나의 트랜젝션 전후의 DB는 일관적이여야 함
Isolation : 각각의 트랜젝션은 서로 독립적으로, 영향을 줄 수 없다
Durability : 하나의 성고된 트랜젝션에 대한 로그가 영구적으로 남는다.
- 무결성 보장
- 트랜젝션 : DB상태를 변화시키는 논리적 기능을 수행하는 하나 이상의 쿼리를 모아 놓은 "하나의 작업 단위"
ACID 성질을 가지고 있음
SQL vs NoSQL
1.SQL vs NoSQL
- 관계형(구조화) vs 비관계형(비구조화) DB로 구분
(1) 관계형(SQL) : 테이블 구조/데이터 타입등을 사전에 정의하고, 형식에 맞춰서 입력, 테이블 간의 관계를 직관적 파악 가능
ex) MySQL, Oracle, SQLite, PostgresSQL, MariaDB
(2) 비관계형(NoSQL) : 데이터를 읽어올 때 스키마에 따라 데이터를 읽어오고, 이는 데이터 입력하는 방식에 따라 달라짐
2. 차이점
1). SQL
- 데이터 저장 : SQL을 이용하여 미리 작성된 스키마를 기반으로 데이터를 테이블에 저장, 데이터 무결성보장
- 스키마 : 고정된 형식의 스키마, 나중에 변경이 되지만 이떄 DB를 오프라인으로 전환필요
- 쿼리 : 테이블의 형식과 테이블간의 관계에 맞게 데이터를 요청
- 확장성 : 수직적으로 확장, 높은 메모리, CPU를 사용하는 확장으로, 하드웨어의 성능을 많이 사용하여 비용이 많이듬
여러 서버를 이용시 매우 복잡하고 시간이 많이 소요
2). NoSQL
- 데이터 저장 : 참조 4가지등의 방식으로 저장
- 행을 추가할 때 즉시 새로운 열을 추가가능하며, 모든 열에 대한 데이터를 입력하지 않아도됨
- 쿼리 : 데이터 그룹 자체 조회에 초점을 두어, 구조화 되지 않은 쿼리언어로도 데이터 요청 가능(UnQL)
- 확장성 : 수평적 확장, 서버 증설, 클라우드 서비스를 이용한 확장으로 저렴한편
3. 사용기반
- 완벽한 솔루션은 없고, 상황에 맞는 DB를 사용하는걸 추천
1). SQL
- ACID 성질을 준수하고 이를 통한 안정성 보장시 SQL사용이 도움이 된다.
- sw 데이터 구조가 일관적이고 많은 서버를 필요하지 않을시 SQL이 도움이 많이됨
- 데이터의 수정이 많을 때
- 복잡한 관계를 해결해주는 스키마\
- 높은 부하가 예상 될 경우(하드웨어 성능_ 수직적 확장)
- 데이터 구조가 압도적으로 많지 않은 경우
2). NoSQL
- 구조가 거의 없고 대용량의 데이터를 저장하는 경우
- 클라우딩 컴퓨터 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
- 데이터 구조를 자주 업데이트 하는경우
- 대용량 데이터 처리와 동시처리가 가능하며, 확장성이 빠른경우
참조
NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스_데이터 저장
Key-Value 타입 : 속성을 Key-Value의 쌍으로 나타내는 데이터를 배열의 형태로 저장합니다. 여기서 Key는 속성 이름을 뜻하고, Value는 속성에 연결된 데이터 값을 의미합니다. Redis, Dynamo 등이 대표적인 Key-Value 형식의 데이터베이스입니다.
문서형(Document) 데이터베이스 : 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미합니다. 많은 문서형 데이터베이스에서 JSON과 유사한 형식의 데이터를 문서화하여 저장합니다. 각각의 문서는 하나의 속성에 대한 데이터를 가지고 있고, 컬렉션이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리합니다. 대표적인 문서형 데이터베이스에는 MongoDB 가 있습니다.
Wide-Column 데이터베이스 : 데이터베이스의 열(column)에 대한 데이터를 집중적으로 관리하는 데이터베이스입니다. 각 열에는 key-value 형식으로 데이터가 저장되고, 컬럼 패밀리(column families)라고 하는 열의 집합체 단위로 데이터를 처리할 수 있습니다. 하나의 행에 많은 열을 포함할 수 있어서 유연성을 높습니다. 데이터 처리에 필요한 열을 유연하게 선택할 수 있다는 점에서 규모가 큰 데이터 분석에 주로 사용되는 데이터베이스 형식입니다. 대표적인 wide-column 데이터베이스에는 Cassandra, HBase 가 있습니다.
그래프(Graph) 데이터베이스 : 자료구조의 그래프와 비슷한 형식으로 데이터 간의 관계를 구성하는 데이터베이스입니다. 노드(nodes)에 속성별(entities)로 데이터를 저장합니다. 각 노드간 관계는 선(edge)으로 표현합니다. 대표적인 그래프 데이터베이스에는 Neo4J, InfiniteGraph 가 있습니다.
- 피드백 😮
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Mysql을 사용하기 위한 기본적인 SQL문법을 이해하였고 실습을 통해 조회/삽입/검색 등 문을 사용해보았다.
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이 문법들을 적절하게 사용하여 원하는 데이터를 조회/생성하고 조작하는게 간단해 보이지만 익숙하지 않아 Java를 처음배워 쓰는 것같아 실제로 이를 사용할 때 학습하며 익혀야 겠다.
- 앞으로 해야 될 것 😮
- 매일 꾸준히 할 것
- 꾸준히 velog 작성
- Java 언어 및 Algorithm 공부(Coding-Test)
- 틈틈히 운동 하기
- 내일 해야 할 것
- 이 스키마를 디자인 하는방법을 배우고, 실제 작성하는 연습
- DB의 데이터간의 관계를 잘 이해하고 이를 기반으로 1:N, N:M관계의 스키마 생성
Will be great Backend-developer