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MySQL 트랜잭션의 개념과 중요성 1. 트랜잭션이란 무엇인가?트랜잭션(Transaction)은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 하나의 논리적 작업 단위를 말합니다. 즉, 여러 개의 작업이 모여 하나의 완전한 작업을 이루는 경우, 그 일련의 작업들을 트랜잭션이라고 합니다. 이때 트랜잭션의 성공 여부는 모든 작업이 성공적으로 수행되는지에 달려 있으며, 일부 작업만 성공하는 것은 허용되지 않습니다.예시: 은행에서 돈을 이체하는 과정은 다음과 같은 작업들로 구성됩니다.계좌 A에서 일정 금액 출금계좌 B로 동일 금액 입금이 두 작업은 하나의 트랜잭션으로 처리되며, 둘 중 하나라도 실패하면 전체 트랜잭션이 취소됩니다. 즉, 트랜잭션은**원자성(Atomicity)**을 보장합니다.2. 트랜잭션의 ACID 특성트랜잭션이 중요한 이유는 데이터 무.. 2024. 10. 8.

MySQL 쿼리 성능을 개선하는 방법 데이터베이스 성능은 애플리케이션의 전반적인 성능에 큰 영향을 미칩니다. MySQL은 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 중 하나로, 성능 최적화가 중요한 요소입니다. MySQL 쿼리 성능을 개선하기 위한 몇 가지 중요한 방법들을 살펴보겠습니다.1. 적절한 인덱스 사용인덱스는 MySQL 쿼리 성능을 향상시키는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 인덱스를 사용하면 데이터베이스가 더 빠르게 검색 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 모든 컬럼에 인덱스를 추가하는 것은 오히려 성능을 저하시킬 수 있으므로, 필요한 컬럼에만 인덱스를 설정하는 것이 중요합니다.인덱스 사용 시 유의사항:자주 사용되는 검색 조건에 인덱스를 추가합니다.JOIN 연산에서 자주 사용되는 컬럼에 인덱스를 설정합니다.너무 많.. 2024. 10. 7.

데이터베이스 인덱스의 정의와 작동 원리 데이터베이스는 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고, 필요한 데이터를 신속하게 검색하기 위해 다양한 기법들을 사용합니다. 그 중 **인덱스(Index)**는 가장 중요한 성능 향상 도구 중 하나입니다. 마치 책의 목차처럼, 데이터베이스에서 특정 데이터를 빠르게 찾아내는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 데이터베이스 인덱스의 정의와 작동 원리를 설명하고, 실제 예제와 함께 어떻게 인덱스가 성능을 향상시키는지 알아보겠습니다.1. 데이터베이스 인덱스란?인덱스는 데이터베이스 테이블에서 특정 컬럼의 값을 기반으로 데이터를 더 빠르게 찾기 위해 사용하는 자료구조입니다. 테이블의 특정 열에 대해 인덱스를 생성하면, 데이터베이스는 해당 열을 기준으로 정렬된 별도의 인덱스 테이블을 만듭니다. 이렇게 생성된 인덱스는 .. 2024. 10. 5.

데이터베이스 정규화의 장단점 데이터베이스 정규화(Database Normalization)는 데이터의 중복을 줄이고, 무결성을 유지하며, 효율적인 데이터 구조를 만들기 위한 과정입니다. 정규화는 여러 단계(보통 1NF, 2NF, 3NF 등)로 나누어져 있으며, 각 단계는 특정한 규칙을 적용하여 데이터의 구조를 개선합니다. 이제 데이터베이스 정규화의 장단점을 살펴보겠습니다. 1. 데이터베이스 정규화의 장점1) 데이터 중복 감소정규화의 가장 큰 장점 중 하나는 데이터 중복을 줄여준다는 것입니다. 중복된 데이터는 저장 공간을 낭비할 뿐만 아니라, 데이터 변경 시 여러 테이블을 수정해야 하는 번거로움을 초래합니다. 예를 들어, 직원 정보가 여러 테이블에 중복되어 있으면, 한 명의 직원의 정보를 수정할 때 모든 테이블을 업데이트해야 합니다... 2024. 10. 4.

데이터베이스 정규화: 필요성과 1NF, 2NF, 3NF의 개념 및 예시 데이터베이스 설계에서 정규화(Normalization)는 매우 중요한 과정입니다. 정규화는 데이터의 중복을 최소화하고, 데이터 무결성을 유지하며, 효율적인 데이터 관리를 가능하게 합니다. 이번 포스트에서는 정규화의 필요성을 설명하고, 1NF(제1 정규형), 2NF(제2 정규형), 3NF(제3 정규형)의 개념을 예시와 함께 살펴보겠습니다.정규화의 필요성정규화가 필요한 이유는 여러 가지가 있습니다:데이터 중복 방지: 중복된 데이터는 데이터베이스의 크기를 증가시키고, 업데이트 시 불일치 문제를 일으킬 수 있습니다. 예를 들어, 학생과 수업 정보를 저장할 때, 동일한 수업 정보를 여러 학생 행에 중복 저장하면, 수업 정보가 변경될 때마다 모든 행을 수정해야 하는 번거로움이 생깁니다.데이터 무결성 유지: 데이터 .. 2024. 10. 2.

MySQL 쿼리 속도 향상하기: 실습 가능한 팁과 예제 MySQL은 데이터베이스 관리에 널리 사용되며, 성능 최적화는 모든 데이터베이스 관리자(DBA)와 개발자에게 중요한 과제입니다. 이번 포스트에서는 실습 가능한 방법들을 통해 MySQL 쿼리 성능을 향상시키는 팁과 예제를 소개하겠습니다.1. 데이터베이스 및 테이블 설정먼저, 실습을 위해 사용할 데이터베이스와 테이블을 생성합니다.-- users 테이블 생성CREATE TABLE users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), email VARCHAR(100), created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP);-- orders 테이블 생성CREATE TABLE orders ( id I.. 2024. 10. 1.

Pandas 자주 사용하는 함수 Pandas는 데이터 분석을 위한 강력한 Python 라이브러리입니다. 특히 DataFrame을 이용해 데이터를 쉽게 다룰 수 있어 많은 데이터 과학자와 분석가들이 애용하고 있죠. 이번 포스팅에서는 Pandas에서 자주 사용하는 함수들을 소개하고, 각 함수가 어떻게 쓰이는지 설명해 드리겠습니다. 실무에서 자주 활용되는 팁도 포함했으니 꼭 끝까지 읽어보세요! 1. 데이터 불러오기와 저장하기데이터를 불러오거나 저장하는 건 분석의 첫 단계죠. 여기서 가장 많이 쓰이는 함수는 read_csv()와 to_csv()입니다.pd.read_csv()CSV 파일을 읽어 DataFrame 형태로 불러옵니다. 다양한 옵션으로 데이터의 형식을 지정할 수 있는데, 보통은 파일 경로만 입력해 간단하게 사용합니다.import pa.. 2024. 9. 28.

빅데이터 예제 : 타이타닉 데이터 로 보는 나이와 성별에 따른 생존율 Python의 Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn 라이브러리를 활용해 데이터를 분석하고, koreanize_matplotlib를 통해 그래프에 한글 폰트를 적용합니다.1. 라이브러리 임포트우선 필요한 라이브러리를 임포트합니다.import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport koreanize_matplotlibimport seaborn as sns 2. 데이터셋 로드타이타닉 데이터셋을 로드합니다. 이 데이터셋은 타이타닉호에서의 승객 정보와 생존 여부를 포함하고 있습니다.url = 'https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/maste.. 2024. 9. 24.

벡터와 벡터 공간 쉽게 이해하기 벡터는 수학, 물리학, 컴퓨터 공학 등 다양한 분야에서 사용되는 중요한 개념입니다. 처음 접할 때는 다소 어려워 보일 수 있지만, 벡터의 기본 개념을 이해하면 이를 활용해 문제를 더 쉽게 풀 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 벡터와 벡터 공간이 무엇인지, 그리고 이들이 왜 중요한지 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.1. 벡터(Vector)란?벡터는 크기와 방향을 가진 수학적 객체입니다. 일상에서도 벡터는 여러 곳에서 발견되는데, 가장 쉽게 떠올릴 수 있는 예는 힘이나 속도입니다. 예를 들어, 물체가 5m/s로 북쪽으로 움직인다면, 여기서 속도의 크기는 5m/s, 방향은 북쪽이 됩니다. 이처럼 벡터는 두 가지 정보를 동시에 가지고 있는 개념입니다. (1) 벡터의 표현벡터는 수학적으로 여러 방법으로 표현할.. 2024. 9. 23.

행렬식과 역행렬 쉽게 이해하기 행렬을 배우다 보면 행렬식과 역행렬이라는 개념을 마주하게 됩니다. 이 두 가지 개념은 선형대수학에서 중요한 역할을 하고, 컴퓨터 그래픽스, 물리학, 기계 학습 등 다양한 분야에서 쓰입니다.행렬식과 역행렬이 무엇인지, 그리고 각각이 어떤 역할을 하는지 쉽게 설명해보겠습니다.1. 행렬식 (Determinant)이란?행렬식은 정사각형 모양의 행렬(2x2, 3x3, 4x4 등)에 대해 계산할 수 있는 값입니다. 이 값은 행렬이 갖고 있는 몇 가지 특성을 알려주는데, 특히 행렬이 역행렬을 가질 수 있는지 여부를 알려주는 중요한 역할을 합니다.(1) 2x2 행렬의 행렬식2x2 행렬의 행렬식부터 계산 방법을 살펴보겠습니다. 2x2 행렬이 다음과 같다면$$A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d .. 2024. 9. 19.

데이터 분석 및 시각화 기초: 초보자를 위한 가이드 데이터 분석과 시각화는 요즘 거의 모든 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터를 잘 분석하고, 그 결과를 시각적으로 표현하면 복잡한 문제를 쉽게 이해하고, 인사이트를 도출할 수 있죠. 이번 포스팅에서는 데이터 분석과 시각화의 기초 개념을 이해하기 쉽게 설명해드리겠습니다. 1. 데이터 분석이란?데이터 분석은 수집된 데이터를 정리하고, 패턴을 찾아내며, 그 데이터를 바탕으로 의미 있는 결론을 도출하는 과정입니다. 이를 통해 우리는 데이터를 통해 인사이트를 얻고, 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.(1) 데이터 분석의 과정데이터 분석은 보통 다음과 같은 과정을 거칩니다:데이터 수집: 분석할 데이터를 모읍니다. 데이터는 다양한 경로에서 수집될 수 있으며, 설문조사, 웹사이트 로그, 실험 데이터 등이 포함.. 2024. 9. 13.

행렬과 행렬 연산 쉽게 이해하기 수학과 공학, 컴퓨터 과학에서 **행렬(Matrix)**은 중요한 역할을 합니다. 하지만 처음 배우는 사람에게는 조금 어려울 수 있죠. 이번 포스팅에서는 행렬이 무엇인지, 그리고 행렬을 어떻게 연산하는지에 대해 이해할 수 있도록 쉽게 설명해 보겠습니다.1. 행렬(Matrix)이란?행렬은 숫자들을 직사각형 형태로 배열한 것입니다. 행렬은 데이터를 정리하고, 복잡한 계산을 쉽게 처리하는 데 유용합니다. 예를 들어, 여러 개의 데이터를 깔끔하게 정리하거나, 이미지 데이터를 처리할 때도 행렬이 사용됩니다.행렬은 여러 개의 행(row)과 열(column)로 구성됩니다. 예를 들어 아래와 같은 2행 3열 행렬이 있습니다. $$ A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{p.. 2024. 9. 12.

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