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RSS 피드를 사용하여 Github 프론트 페이지 자동 업데이트 https://github.com/SukbeomH/GH-FrontPageUpdater GitHub - SukbeomH/GH-FrontPageUpdater: 🎥 Github front page updater that work with RSS feed!🎥 Github front page updater that work with RSS feed! - GitHub - SukbeomH/GH-FrontPageUpdater: 🎥 Github front page updater that work with RSS feed!github.com RSS 피드를 사용하여 Github 프론트 페이지 자동 업데이트하기!1. RSS 피드를 통해 최신 블로그 게시물을 Github 저장소의 프론트 페이지에 업데이트하는 간단한 프로젝.. 공감수 5 댓글수 1 2024. 10. 17.
[ML] 통계 기초 :: 추론 통계 추론 통계 Inferential Statistics추론 통계란?수집된 자료를 분석하여 모집단에 대한 결론을 도출하는 통계적 방법표본에서 얻은 통계량을 이용하여 모집단의 특성을 추론하는 방법모집단 (Population): 연구 대상 전체표본 (Sample): 모집단의 일부분모수 (Parameter): 모집단의 특성을 나타내는 수치통계량 (Statistic): 표본의 특성을 나타내는 수치추론 통계의 한계표본을 통해 모집단의 특성을 추론하는 것은 불확실성을 동반한다.표본의 특성이 모집단의 특성과 일치하지 않을 수 있다.표본의 크기가 작을수록 추정치의 신뢰도가 낮아진다.시간적, 공간적 변화로 인해 모집단의 특성이 변할 수 있다.표본 추출 방법에 따라 추정치가 달라질 수 있다.추론 통계의 기본 개념통계적 가설검정.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 9.
[ML] 통계 개념 기초 :: 기술통계 통계란, 수집된 자료에 대해 수치적으로 처리하고 연구하는 과정기술 통계와 추론 통계가 있다기술통계 (서술 통계, Descriptive statistics)수집한 데이터를 요약, 묘사, 설명하는 통계 기법자료의 요약된 정보를 대푯값(Representative value)으로 표현한계자료의 대표 특성을 확인할 수 있다.통계 없이는 대용량의 자료를 설명할 방법이 없다.자료의 자세한 정보는 확인할 수 없다.자료의 세세한 정보는 통계의 관심사가 아니다.통계적 수치(통계량)중심에 대한 통계산포에 대한 통계관계에 대한 통계형태에 대한 통계중심: 자료의 대표적인 값평균, 중앙값, 최빈값산포: 자료의 흩어진 정도분산, 표준편차, 범위관계: 자료 간의 관련성상관계수, 회귀분석 (Correlation, Regression).. 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 9.
[WEB_HTTP] Cookie와 Session 쿠키와 세션HTTP(HyperText Transfer Protocol)HTML 문서와 같은 리소스들을 가져올 수 있도록 해주는 프로토콜(규칙, 약속)웹에서 이루는 모든 데이터 교환의 기초비연결지향(connectionless) : 서버는 응답 후 접속을 끊음무상태(stateless) : 접속이 끊어지면 클라이언트와 서버 간의 통신이 끝나며 상태를 저장하지 않음Cookie(쿠키)HTTP 쿠키 : 클라이언트의 로컬에 저장되는 "키-값"의 작은 데이터 파일세션을 유지하는 방식 중 가장 대표적인 방식클라이언트 측 저장: 쿠키는 사용자의 브라우저에 저장되는 작은 데이터 조각입니다.세션 ID 저장: 사용자를 식별하기 위한 고유한 값을 저장하며, 이를 통해 서버는 사용자를 식별하고 상태를 유지합니다.전송 방식: 이후 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 29.
[RAG] RAG와 ELK RAG 구성을 위한 ElasticSearch 활용ElasticSearch: 실시간 분산 검색 및 분석 엔진분산형 구조를 통해 대량의 데이터를 실시간으로 검색하고 분석할 수 있습니다.RESTful API를 지원하여 다양한 언어로 쉽게 접근할 수 있습니다.검색 엔진으로 사용되는 것이 주 목적이지만, 데이터 분석에도 활용됩니다.Vector와 Similarity를 활용하여 유사도 검색이 가능합니다.ELK: ElasticSearch, Logstash, Kibana의 약자Logstash: 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 변환하여 ElasticSearch로 전송하는 서비스Kibana: ElasticSearch에서 수집된 데이터를 시각화하고 관리하는 서비스Tokenizer와 AnalyzerTokenizer: 문장을 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 26.
[Python] Django Basics Django, Python, WebDjangoD는 묵음이야Django는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 웹 어플리케이션 프레임워크이다.Django는 웹 개발을 빠르게 하고, 웹 개발을 하는데 필요한 많은 것들을 제공한다.프론트엔드, 백엔드를 모두 지원한다.ORM(Object-Relational Mapping)을 지원한다.MVT 패턴(Model, View, Template) 패턴을 사용한다.Django는 MTV 패턴을 사용한다.Model: 데이터베이스를 정의한다.Template: 사용자가 보게 될 화면을 정의한다.View: Model과 Template 사이의 상호작용을 관리한다.Admin 사이트를 제공한다.Elegant URL Design을 제공한다.각 URL 형태를 파이썬 함수나 클래스에 직접 연결 가능하다.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 26.
[AI번역] SIMD 명령어로 벡터 검색 가속화 SIMD 명령어로 벡터 검색 가속화원문 Accelerating vector search with SIMD instructionsTake a look at the low-level primitives used in Lucene's vector search, how they reliably compile at runtime to SIMD instructions –– such as AVX instructions on x64 and NEON instructions on AArch64 ––...www.elastic.co 작성자: Chris Hegarty2023년 6월 27일오랫동안, 자바 플랫폼에서 실행되는 코드는 HotSpot C2 컴파일러에서 여러 스칼라 연산을 SIMD(Single Instruction M.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 22.
[AI번역] 엘라스틱서치의 벡터 검색: 설계 이면의 논리 엘라스틱서치의 벡터 검색: 설계 이면의 논리ElasticSearch가 벡터 검색을 지원하는 방법 Vector search in Elasticsearch: The rationale behind the designThere are different ways to implement a vector database, which have different trade-offs. In this blog, you'll learn more about how vector search has been integrated into Elastisearch and the trade-of...www.elastic.co 작성자: Adrien Grand2023년 7월 5일엘라스틱서치의 벡터 검색의 특성과 설계가 어떻게 이루어졌는지 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 22.
[ELK] Logstash LogStash무료 개방형 서버의 데이터 처리 파이프라인인Logstash는 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 변환한 후자주 사용하는 저장소로 전달합니다.Logstash의 구성요소입력, 필터, 출력Logstash는 형식이나 복잡성과 관계 없이 데이터를 동적으로 수집, 전환, 전송한다.grok을 이용해 비구조적 데이터에서 구조를 도출하여IP 주소에서 위치 정보 좌표를 해독하고,민감한 필드를 익명화하거나 제외시키며,전반적인 처리를 손쉽게 수행할 수 있다.INPUT모든 형태, 크기, 소스의 데이터 수집데이터는 여러 시스템에 다양한 형태로 보관된 경우가 많다.Logstash는 일반적인 다수의 소스에서 동시에 이벤트를 가져오는 다양한 입력을 지원한다.로그, 메트릭, 웹 애플리케이션, 데이터 저장소 등, 모두 지속적.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 16.
[Elastic] QueryDSL QueryDSLQueryDSL은 자바에서 사용할 수 있는 쿼리 빌더 라이브러리이다.SQL을 자바 코드로 작성할 수 있어서,쿼리문을 문자열로 작성하는 것보다 가독성이 높아진다.또한, 컴파일 시점에 쿼리 오류를 잡을 수 있어서 안전하다.Elastic Search & Query DSLElastic Search는 Query DSL을 사용하여 검색을 수행한다.Query DSL은 JSON 형태로 쿼리를 작성한다.Query DSL은 다음과 같은 구조로 이루어져 있다.Query: 검색할 데이터를 지정한다.Filter: 검색 결과를 필터링한다.Aggregation: 검색 결과를 집계한다.Sort: 검색 결과를 정렬한다.Highlight: 검색 결과 중 일부를 강조한다.Source Filtering: 검색 결과 중 일부 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 13.
[ELK] Elastic Search Elastic Search의 특징전문 검색(Full Text Search)전문 검색이란, 특정 인덱스나 특정 필드(컬럼) 대신 여러개의 인덱스나 여러개의 필드를 함께 색인한다.전체에서 특정 단어가 포함된 문서를 검색하는 것이 가능하다.통계 분석비정형 로그 데이터를 수집하고 한곳에 모아 통계 분석을 할 수 있다.멀티테넌시 (Multi-teneancy)검색할 필드명으로 여러 개의 인덱스를 한번에 조회할 수 있다.여러개의 인덱스를 한번에 조회할 수 있어서, 여러개의 테넌트가 한 서버에 데이터를 저장하고 검색할 수 있다.역색인(Inverted index)역색인 구조를 통해서 특정 단어를 찾을 때 문서 전체에서 찾는 것이 아닌, 단어가 포함된 특정 문서의 위치를 알아내어 빠르게 결과를 찾아낼 수 있다.분산 환경C.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 12.
[RAG] LangChain :: LLM 도화지 LangChain 🐦‍⛓️LangChain을 통해 Open AI, ElasticSearch 및 다양한 기술을 한 곳에서 활용LangChain: 다양한 기술을 연결하여 활용할 수 있는 플랫폼Open AI: GPT-3, Codex 등 다양한 인공지능 기술 제공ElasticSearch: 실시간 분산 검색 및 분석 엔진기타 기술: 다양한 기술을 통합하여 활용 가능LLM을 활용한 다양한 앱을 손쉽게 만들 수 있는 프레임워크LangSmith 🧙‍♂LangSmith is an all-in-one developer platform for every step of the LLM-powered application lifecycle,whether you’re building with LangChain or not.De.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 11.
[LLM_AI] "Bleeding Edge" Prompt Engineering Quantitative Prompt Engineering모호하고 복잡한 프롬프트를 만들어야 할 때, 어떻게 프롬프트를 만들어야 할까?어떤 단어를 사용하고 어떤 순서로 사용해야 할까?언어적 지식과 느낌을 조합하는 것이 중요한가? 혹은 경험적인 방법이 더 중요한가?신경망에 대한 비유우리가 신경망을 구축할 때, 직접 손으로 튜닝한 실수(float) 리스트에 대해 수동으로 for-loop을 작성하지는 않습니다.대신, PyTorch와 같은 프레임워크를 사용하여 선언적인 레이어(예: Convolution 또는 Dropout)를 구성하고,그런 다음 옵티마이저(예: SGD 또는 Adam)를 사용하여 네트워크의 파라미터를 학습합니다.마찬가지로 프롬프트 또한 정량적이고 기계적인 방식으로 조정할 수 있어야 합니다.재현 가능.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 11.
[Cloud Platform] 금융권 트렌드 금융권 클라우드 플랫폼 동향퍼블릭 클라우드AWS, Azure, GCP 등의 퍼블릭 클라우드 서비스를 활용금융권에서는 보안 이슈로 인해 퍼블릭 클라우드 사용이 제한적카카오뱅크는 AWS를 사용하는 중프라이빗 클라우드금융권에서는 프라이빗 클라우드를 주로 사용자체 데이터센터를 보유하고 있는 금융권은 자체 프라이빗 클라우드를 구축하이브리드 클라우드금융권에서는 하이브리드 클라우드를 사용하는 경우도 있음금융권에서는 보안 이슈로 인해 퍼블릭 클라우드 사용이 제한적이기 때문에, 하이브리드 클라우드를 사용하는 경우도 있음하이브리드 클라우드는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드를 연결하여 사용하는 방식프라이빗 클라우드 구축단순히 자체 IDC를 구축하고 온프레미스로 서버를 운영하는 것이 아니라, 일종의 전용 클라우드 환경을 .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 11.
[RAG] Elastic as Vector Store ElasticSearch 🔍ElasticSearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases.ElasticSearch: 실시간 분산 검색 및 분석 엔진Apache Lucene 기반 (분산 검색 엔진)RESTful API 지원데이터를 JSON 문서로 저장벡터 검색, 텍스트 검색, 구조화된 데이터 검색 등 다양한 검색 기능 제공Tokenizer, Analyzer, Token Filter 등 다양한 분석기능 제공데이터를 색인하고 검색하는 기능 제공 (ElasticSearch)데이터를 분석하고 시각화하는 기능 제공 (Kibana)You Know, for SearchTo.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 10.
[Istio] 작동 흐름과 기능 전체 흐름 요약Istio Gateway가 클러스터 외부에서 들어오는 트래픽을 수신합니다.이 트래픽은 VirtualService에 의해 지정된 규칙에 따라 라우팅됩니다.DestinationRule은 라우팅된 트래픽에 대한 로드 밸런싱 및 연결 정책을 정의합니다.트래픽은 Kubernetes Service로 전달되며, 서비스는 트래픽을 적절한 포드(Pod)로 분산시킵니다.Deployment는 애플리케이션의 복제본을 관리하며, 정의된 포드들이 항상 실행되도록 보장합니다.HPA는 포드의 수를 애플리케이션 부하에 따라 동적으로 조정하여 성능을 최적화합니다.Pod는 실제 애플리케이션 인스턴스를 실행하고, 클라이언트 요청을 처리하여 응답을 생성합니다.이 과정을 통해 Istio와 Kubernetes의 여러 리소스가 함께.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 10.
[Istio] Make 'Kubernetes's Network' Great Again! Istio란? Istio는 쿠버네티스(Kubernetes)와 같은 마이크로서비스 아키텍처에서 네트워크 연결을 효율적으로 관리하기 위해 설계된 오픈 소스 서비스 메쉬(Service Mesh) 솔루션입니다. Istio를 도입하면 복잡한 분산 네트워크 환경에서 각 애플리케이션 간의 트래픽을 제어하고 보안을 강화하며, 로깅 및 모니터링을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이를 통해 쿠버네티스의 복잡성을 줄이고, 애플리케이션 개발 및 운영을 간소화할 수 있습니다.Istio의 아키텍처Istio는 Data Plane과 Control Plane이라는 두 가지 주요 구성 요소로 나뉩니다.1. Data Plane실제로 애플리케이션 트래픽을 처리하는 부분으로, 각 서비스에 Sidecar 형태로 배포된 Envoy Proxy가 이 역.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 10.
[K8s] 컨테이너 오케스트레이션 Docker와 Kubernetes(K8s)는 모두 컨테이너 기술과 관련이 있지만, 서로 다른 역할과 목적을 가지고 있습니다.Docker란?Docker는 애플리케이션을 컨테이너화하는 기술을 제공하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 컨테이너는 애플리케이션과 그 종속성을 패키지화하여 어디서나 일관되게 실행할 수 있는 표준화된 소프트웨어 단위입니다.주요 기능:컨테이너 생성 및 관리: Docker는 애플리케이션과 그 환경을 컨테이너로 패키징하고, 이 컨테이너를 다양한 환경(로컬, 서버, 클라우드)에서 실행할 수 있도록 합니다.이미지 생성: Docker 이미지를 생성하고, 이 이미지를 사용하여 동일한 환경에서 일관되게 컨테이너를 생성할 수 있습니다.컨테이너 레지스트리: Docker Hub와 같은 레지스트리를 통해 이미지를.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 10.
[Linux] 리눅스 권한 Linux Permission루트유저 / 일반유저 / System유저(관리자)0번 uid가 root1000부터가 일반1~999 사이가 시스템계정을 위한 UID새 유저, 새 그룹을 리눅스 환경에 추가하는 방법sudo useradd [username]: 유저 추가sudo passwd [username]: 유저 비밀번호 설정sudo usermod -aG [groupname] [username]: 그룹 추가sudo groupadd [groupname]: 그룹 추가sudo userdel -r [username]: 유저 삭제sudo groupdel [groupname]: 그룹 삭제$ sudo cat /etc/group # 그룹 정보를 관리$ sudo cat /etc/shadow # 사용자의 비밀번호와 관련 민감 정.. 공감수 2 댓글수 4 2024. 8. 9.
[Linux_Shell] 존재 여부만 알아두면 나중에 쓸모있을 정보 Hard Link & Soft Linktotal 32drwxr-x--- 1 user01 user01 4096 8월 8 09:42 ./drwxr-xr-x 1 root root 4096 8월 7 12:13 ../-rw-r--r-- 1 user01 user01 220 8월 7 12:13 .bash_logout-rw-r--r-- 1 user01 user01 3771 8월 7 12:13 .bashrc-rw-r--r-- 1 user01 user01 807 8월 7 12:13 .profile-rw-rw-r-- 2 user01 user01 6 8월 8 09:40 file1 # Hard Link하드 링크는 파일의 inode 번호를 공유하는 링크이다.inode: 파일의 메타데이터 정보.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 8.
[Linux] 대충 잊어먹기 쉬운 것들 Shell 과 커널을 분리‘한 프로그램에 너무 많은 기능을 넣지 않는다’리눅스의 기본 철학이며, 한 프로그램에 기능을 많이 넣기보다 적절히 분리하는 설계 철학이 바탕이다.셸과 커널을 분리하면 커널을 바꾸지 않고 셸만 바꿀 수 있다리눅스 외 OS(FreeBSD, NetBSD, Solaris 등)를 사용할 때도 별도의 설치나 설정 없이도 셸만 이식하면 똑같이 사용 할 수 있다.셸을 사용하면서 에러가 발생하거나 지나치게 높은 부하가 발생해도 본체인 리눅스 커널에 미치는 영향을 최소한으로 줄일 수 있다.별도의 설치나 설정 없이도 셸만 이식하면 똑같이 사용?리눅스 커널은 POSIX 표준을 준수하므로, POSIX 표준을 준수하는 셸을 사용하면 리눅스 외의 다른 OS에서도 똑같이 사용할 수 있다.DOCKER 등의 컨.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 7.
[Docker-Compose] Advanced Options setup, init Options in compose filesetup and init options in compose filesetup option: run before the service startsinit option: run before the service starts, but only onceservices: web: image: nginx setup: | echo "Setting up web service" init: | echo "Initializing web service"docker-compose up 실행시, setup과 init이 실행됨setup은 서비스 시작 전에 실행init은 서비스 시작 전에 한 번만 실행docker-compose up .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 7.
[Continue] 로컬에서 작동하는 AI 1. Ollama 설치Download Ollama Download Ollama on macOSDownload Ollama on macOSollama.com홈페이지에서 실행파일 형태를 받아서 사용하거나, Github 에서 원하는 형태를 받아서 사용한다. (Docker 등)ollama/ollama GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.1, Mistral, Gemma 2, and other large language models.Get up and running with Llama 3.1, Mistral, Gemma 2, and other large language models. - ollama/ollamagithub.com2. 로컬에서 AI 모델.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 6.
[Docker] Multi Stage Build Multi Stage Docker BuildDockerfile을 여러개로 나누어서 빌드하는 방법빌드를 여러 단계로 나누어서 진행하면, 이미지의 크기를 줄일 수 있음->빌드 시간이 줄어듦# 1st stageFROM python:3.8-slim as builderWORKDIR /appCOPY requirements.txt .RUN pip install --upgrade pip && \ pip install --no-cache-dir -r requirements.txt# 2nd stageFROM python:3.8-slimWORKDIR /appCOPY --from=builder /app /appCOPY . .CMD ["python", "app.py"]1st stagepython:3.8-slim 이미지를 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 6.
[Docker] Container ContainerizationContainerization is a lightweight alternative to full machine virtualization that involves encapsulating an application in a container with its own operating environment.Containerization은 애플리케이션을 자체 운영 환경과 함께 컨테이너에 캡슐화하는 전체 머신 가상화의 가벼운 대안이다.가상화 소프트웨어 없이도 운영 체제의 리소스를 격리해 가상 운영 체제로 구성 가능컨테이너를 만들면서 발생하는 오버헤드는 다른 가상화 SW 보다 적음실제로 완전히 격리된 환경을 제공하지 않기 때문빠르게 시작 및 종료적은 리소스 사용(상대적으로)> **Co.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 1.
[SQLD] 성능 데이터 모델링 성능 데이터 모델링DB 성능을 향상시키기 위한 데이터 모델링모델링 시점부터 정규화, 반정규화, 인덱스, 파티셔닝 등을 고려하여 성능을 향상시킬 수 있다.반정규화정규화된 테이블을 반정규화하여 성능을 향상시킬 수 있다.운영과 개발의 단순화를 위해서 중복, 통합, 분리 등을 고려하여 반정규화를 수행한다.반정규화는 읽기 성능을 향상시키는 방향으로 진행한다.JOIN, SELECT 등일반적으로 정규화를 하면 입력, 수정, 삭제 성능이 올라가고반정규화를 하면 조회 성능이 올라간다.테이블 반정규화테이블병합1:1 관계, 혹은 1:N 관계를 통합한다.테이블분할수직분할: 컬럼을 분할한다.수평분할: 로우를 분할한다.테이블 추가통계정보, 로그정보 등을 별도의 테이블로 분리한다.미리 데이터를 계산해서 별도로 저장해두면 조회 성능.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 30.
[우리FISA] Delimiter, Trigger, Partition DELIMITER일반적으로 SQL Query는 끝에 세미콜론(;)을 붙여서 사용하는데,스토어드 프로시저를 작성할 때는 세미콜론을 사용할 수 없다.그래서 DELIMITER를 사용하여 구분자를 변경해주어야 한다.DELIMITER ~ -- 구분자를 ~로 변경, 이외에 다른 문자도 사용 가능CREATE PROCEDURE 프로시저이름()BEGIN SQL문1; SQL문2; ...END ~ -- 변경된 ~로 끝을 표시DELIMITER ; -- 구분자를 ;로 변경DELIMITER를 사용하여 구분자를 변경하면,;를 사용하여 SQL문을 구분할 수 없다.그래서 DELIMITER로 변경한 구분자로 SQL문을 끝내야 한다.만약 Delimiter를 설정하지 않으면 문장을 구분하기가 어렵기 때문에위와 같이 Delimiter를.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 30.
[SQLD] DATA MODELING 데이터 모델링의 이해중복: 같은 데이터를 여러 번 저장하는 것같은 시간이라면 같은 데이터를 제공해야 한다.비일관성: 데이터의 불일치데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의해야 한다.비유연성: 새로운 요구사항에 대한 대응이 불가능데이터 정의를 사용 프로세스와 독립적으로 분리해야 한다.데이터 독립성 요소외부 스키마: 사용자 관점에서 개개인의 DB 스키마개념 스키마: 전체 데이터베이스의 전체적인 구조모든 사용자의 관점을 통합한 전체적인 데이터베이스 구조를 의미내부 스키마: 데이터베이스의 물리적 저장 구조논리적 독립성개념 스키마와 외부 스키마 사이의 독립성개념 스키마가 변경되더라도 외부 스키마에는 영향을 주지 않는다.물리적 독립성외부/개념 스키마와 내부 스키마 사이의 독립성내부 스키마가 변경되더라도 외부.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 29.
[우리FISA] Database 개체 데이터베이스 개체의 개념데이터베이스 개체는 데이터베이스에서 관리하는 데이터의 논리적 단위이다.데이터의 구조와 제약 조건을 정의한다.VIEW데이터베이스 개체 중 하나로, 하나 이상의 테이블을 기반으로 만들어진 가상 테이블이다.CTE라는 문법을 활용하면 파생테이블을 AS 별칭 으로 부를 수 있다 → 쿼리 안에서만 사용 가능VIEW는 테이블과 동일하게 사용할 수 있으며, 데이터를 조회하는 용도로 사용된다.VIEW를 사용하면 특정 사용자에게만 특정 컬럼을 제공할 수 있다.보안에 도움이 되고, 긴 SQL을 간략하게 만들 수 있어 많이 사용.INDEX데이터베이스 개체 중 하나로, 테이블의 검색 성능을 향상시키기 위해 사용된다.책의 제일 뒤에 수록되는 색인과 비슷한 개념.책의 색인: 책의 내용을 빠르게 찾을 수 있게.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 29.
[우리FISA] SQL, sub queries and so on.. CASE WHEN ELSE ENDCASE문은 조건에 따라 다른 결과를 반환한다.CASE문은 IF-THEN-ELSE문과 유사하다.CASE문은 단순 CASE문과 검색 CASE문으로 나뉜다.단순 CASE문: CASE column_name WHEN value1 THEN result1 WHEN value2 THEN result2 ELSE result3 END검색 CASE문: CASE WHEN condition1 THEN result1 WHEN condition2 THEN result2 ELSE result3 END단순 CASE문은 특정 열의 값을 비교한다.검색 CASE문은 조건을 비교한다.# 단순 CASE문SELECT column_name, CASE column_name WHEN valu.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 26.

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