(4월 5주차에는)
- MySQL
delete, alter, unique, foreign Key
not in, max, min, avg
Window Function
data load
dense_rank, lag
Jupyter lab 환경에서 db 연결 및 스키마, 테이블 생성 - Sqlite3 & Streamlit
server connect
배포 - 트리거
- 특강 (toss, 쿠팡)
전반적 느낀점
스키마 생성부터 테이블 데이터 임포트, 데이터 모델 확인 (Reverse Engineering)까지 전체적인 DB 초기 세팅 과정을 실습하며, 데이터베이스의 기본 구조와 흐름을 이해할 수 있었다.
특히, 데이터 생성 시간 자동 기록을 배우고 case when을 활용해 유용하게 활용할 수 있어 좋았다.
timestamp default current_timestampMySQL_스키마 생성 / 테이블 import / alter add, delete / foreign key / unique / update
윈도우 함수의 개념부터 LAG, DENSE_RANK 함수에 대해 실습했으며, 윈도우 함수에 대해 추가로 학습을 진행했다. 집계함수와의 차이를 보며 윈도우 함수는 각각의 행에 대해 계산을 한다는 것을 알게됐다.
또한, OVER 키워드가 필수로 포함된다는 것을 깨닫게 되었다.
SELECT WINDOW_FUNCTION (ARGUMENTS) OVER
( [PARTITION BY 컬럼] [ORDER BY 컬럼] [WINDOWING 절] )
FROM 테이블명 ; MySQL_윈도우 함수 / 데이터 load / dense_rank() / lag()
jupyter lab과 db연결은 해본 적이 없는데 이번에 해보아서 재밌었다.
개인적으로 mysql과 python, php 등으로 연결하는 것을 좋아하는데, jupyter lab은 신선했고 .env파일로 활용하는 방식도 재밌었다.
MySQL/Python_DB 연결, 스키마 생성, table 생성, 삽입 및 조회, sqlite3로 streamlit 배포
트리거에 대해 처음 접했는데, 실습을 통해 접해서 더 쉽고 재밌었다.
데이터 무결성과 변경 이력 관리에 대해 중요성을 알게 되었고 데이터 참조 방식에 대해 익힐 수 있었다.
좋았던 점
스키마 생성, 테이블 임포트, 데이터 확인, 트리거 등 데이터베이스 초기 셋업과 활용 흐름을 배우고 이를 하나하나 빌드업해가면서 체득한 점이 좋았다. 실습과 병행해서 진행해 이해가 빨랐고 짝꿍과 상의해가며 진행해서 이해하기 더 좋았다.
아쉬웠던 점
저번에 배운 streamlit과 db를 활용해 개인적으로 무언가 만들 수 있을 거 같은데, 구현하지 못해 아쉬웠다. 연휴가 있어 이를 더 진행하지 못한 거 같다. 이를 보완하고자 이번 프로젝트에서 db를 더 활용할 예정이다.
개선할 점
궁금한 것은 개인적으로 더 실습을 진행했으면 한다.
추가로 sql, python 등 연습문제를 진행하며 풀고자 한다.
다음주 계획
1차 문서화 프로젝트를 완성을 목표로 진행하되, DB를 맡아 ERD 및 팀 커뮤니케이션을 주로 진행할 예정이다.
