Rolling Snowball

새로 만든 테이블에 INSERT 쿼리로 데이터들을 입력하다가, 오타가 발생했다. 데이터의 일부만 수정하려고 할 때는 UPDATA를 사용한다. UPDATE SET WHERE ; 나는 이렇게 url 주소를 잘못 입력한 것을 확인하고, UPDATE User SET model_url = 'static/img/model/m00.jpg' WHERE user_id = 2; 이렇게 user_id 가 2인 row의 model_url column 값을 변경하였다.

CREATE TABLE으로 테이블을 생성하면, 데이터가 없는 빈 테이블이 만들어진다. https://rollingsnowball.tistory.com/244 MYSQL TABLE 만들기 - CREATE TABLE KDT 과제로 만들었던 AWS에 배포한 가상 착용 이미지 생성 딥러닝 모델을 서빙하는 웹사이트를 로컬로 이식시키고 있다. 지난 포스팅에서 테이블 구조를 잘못 만들어서 삭제하는 쿼리를 작성했었 rollingsnowball.tistory.com 이제 테이블에 데이터를 입력할 차례. INSERT INTO (, ....) VALUES (, ...); 이 형식으로 쿼리를 입력하면 된다. 한 번에 여러 개 row의 데이터를 입력하려면, 그냥 VALUES 아래에 여러 줄로 데이터를 입력하면 된다. INSER..

테이블을 만들 때, 문자열이 들어가야할 컬럼의 타입을 실수로 INT, 정수로 만들어 버리고 말았다. 그래서 데이터를 입력해야 하는데, 문자열로 된 데이터가 INT type의 컬럼 자리에 있어서 들어가지가 않는다. 이렇게 해당 컬럼, 필드의 데이터 타입을 변경해야 한다면 어떻게 해야할까? ALTER TABLE MODIFY COLUMN ; 나는, ALTER TABLE Item MODIFY COLUMN sex VARCHAR(16); 이렇게 쿼리를 작성하여 sex 컬럼의 타입을 변경하였다.

KDT 과제로 만들었던 AWS에 배포한 가상 착용 이미지 생성 딥러닝 모델을 서빙하는 웹사이트를 로컬로 이식시키고 있다. 지난 포스팅에서 테이블 구조를 잘못 만들어서 삭제하는 쿼리를 작성했었다. https://rollingsnowball.tistory.com/243 MYSQL TABLE 삭제하기 - DROP TABLE aws 중심으로 개발했던 딥러닝 모델 서빙 사이트를 로컬로 옮기고 있다. aws 있었던 db를 로컬로 옮기면서, 새롭게 mysql에서 데이터베이스를 만들고 있는데, 아뿔사, auto_increment 하는 primary key 컬럼 rollingsnowball.tistory.com 이제 필요한 컬럼들을 제대로 포함한 테이블을 새롭게 만들어 보자. CREATE TABLE ( field_nam..

aws 중심으로 개발했던 딥러닝 모델 서빙 사이트를 로컬로 옮기고 있다. aws 있었던 db를 로컬로 옮기면서, 새롭게 mysql에서 데이터베이스를 만들고 있는데, 아뿔사, auto_increment 하는 primary key 컬럼을 실수로 만들지 않았다. SELECT * FROM Item 이럴 땐 그냥 테이블을 삭제하고 새로 만드는 것이 낫다. 형식은 DROP TABLE ; 이다. 나는 위에서 확인한 Item 테이블을 삭제하고 싶으니 DROP TABLE Item; 이렇게 하면 Item이라는 테이블이 삭제된다. 다시 Item 테이블을 만들고, column type을 정하고, row도 입력해줘야 한다.

Contents 1. 4일차 숙제 리뷰 2. 트랜잭션 소개와 실습 3. 기타 고급 문법 소개와 실습 4. 맺음말 1. 4일차 숙제 리뷰 1. 사용자별 처음과 마지막 채널 찾기 ROW_NUMBER를 활용해보자 (셀렉트된 레코드들에 특정 기준에 따른 일련번호를 부여하는 것) --1. CTE 방식으로 해결 WITH first AS ( -- 모든 사용자 별로 첫 번째 리턴 SELECT userid, ts, channel, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY userid ORDER BY ts) seq FROM raw_data.user_session_channel usc JOIN raw_data.session_timestamp st ON usc.sessionid = st.sessionid ), ..

Contents 1. JOIN이란? 2. 다양한 종류의 JOIN 3. 3일차 숙제 리뷰 4. 숙제 1. JOIN이란? SQL의 조인은 두 개 혹은 그 이상의 테이블들을 공통 필드를 가지고 머지하는데 사용된다. 이는 스타 스키마로 구성된 테이블들로 분산되어있던 정보를 통합하는데 사용된다. 왼쪽 테이블을 LEFT, 오른쪽 테이블을 RIGHT라고 하자. JOIN의 결과는 방식에 상관없이, 양쪽 필드를 모두 가진 새로운 테이블을 만들게 된다. JOIN의 방식에 따라 다음 두 가지가 달라진다. 어떤 레코드들이 선택되는지 어떤 레코드들이 채워지는지 JOIN의 문법ex> SELECT A.*, B.* FROM raw_data.table1 A ____JOIN raw_data.table2 B ON A.key1 =B.key..

Contents 1. GROUP BY와 AGGREGATE함수 2. CTAS와 CTE 소개 데이터 품질 확인 3. 숙제 1. GROUP BY와 AGGREGATE함수 1. GROUP BY 테이블의 레코드를 그룹핑하여 그룹 별로 다양한 정보를 계산 두 단계로 이뤄짐 먼저 그룹핑 할 필드를 결정(하나 이상의 필드가 될 수 있음 ex. 월별, 채널별) GROUP BY로 지정(필드 이름을 사용하거나 필드 일련번호를 사용) 다음 그룹별로 계산할 내용를 결정 여기서 AGGREGATE 함수를 사용 COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, LISTAGG, .... 보통 필드 이름을 지정하는 것이 일반적 (alias -> as) 월별 세션수를 계산하는 SQL raw_data.session_timestampe를 사용 ..

Contents 1. 1일차 퀴즈 리뷰 2. Redshift 런치 데모 3. 예제 테이블 소개 4. SQL 소개 (DDL과 DML) 5. SQL 실습 환경 소개 6. SELECT 소개 2. Redshift 런치 데모 AWS Management 콘솔을 통해 Redshift 런치 먼저 region 부터 확인해야 함 (서울) Services -> Analytics -> Redshift Redshift 클러스터 정보 Node Type : 1 x dc2.large instance : 160GB colab에서 접근이 가능하도록 Publicly accessible 가능하게 해야 Host : ... Port number: ... Database name: ... 3. 예제 테이블 소개 1. 관계형 데이터 베이스 예제 ..

Contents 1. SQL의 중요성 2. 관계형 데이터베이스란? 3. SQL이란? 4. 데이터 웨어하우스란? 5. Cloud, AWS 소개 6. Redshift 소개 1. SQL의 중요성 데이터 관련 3개 직군(데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자) 모두에서 중요한 스킬셋 2. 관계형 데이터베이스란? 구조화된 데이터를 저장하고 질의할 수 있도록 해주는 스토리지 (이미지, 텍스트 등은 비구조화된 데이터) 엑셀 스프레드시트 형태의 테이블로 데이터를 정의하고 저장 테이블에는 컬럼(열)과 레코드(행)가 존재 관계형 데이터베이스를 조작하는 프로그래밍 언어가 SQL 테이블 정의를 위한 DDL(Data Definition Language) 테이블 데이터 조작/질의를 위한 DML(Data Manipulat..