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코딩하는간호사 207

ERD(Entity-Relationship Diagram) 개체-관계 다이어그램⛓️

1. ERD에 대해 알아보자!! 1. ERD란? ; 데이터모델링 할 때에 ERD을 통하여 구조화된 데이터를 표현할 수 있다. ERD를 풀어써보자면 Entity-Relationship Diagram으로, 개체-관계 도표라고 한다. 여러사람과 협업하여 프로젝트를 수행하면서 ERD를 통해 DB테이블을 시각화해놓으면 원활한 이해와 의사소통을 가능하게 한다. 2. ERD 표기법은? * 주로 사용하는 IE Notation 표기법 3. ERD 예제 * 부서테이블과 사원테이블이 있다. * 부모테이블은 부서테이블 / 자식테이블은 사원테이블 * 하나의 부서에는 0이상의 사원을 가질 수 있다. * 사원은 하나의 부서를 갖고 있다. * 사원테이블이 부서테이블의 PK를 가지고 있지만, 이를 PK로 사용하지는 않는다.(비식별관계..

😀 Language/- SQL 2022.02.06

[RDBMS] Maria DB에 대해 알아보자🦭

1. Maria DB란 MariaDB에서 만든 오픈소스 RDBMS 소프트웨어입니다. MySQL코드 기반으로한 오픈소스 RDBMS를 개발한 것이 지금의 MariaDB입니다. (*RDBMS란 관계형 데이터베이스를 생성하고 수정하고 관리할 수 있는 소프트웨어를 말한다.) MYSQL이 상업적으로 이용할 때 사용료를 내야하는데, 이렇게 고맙게도 오픈소스로 만들어주시다니 고마운 물개 🦭 2. Maria DB 특징은 1) MySQL 기반으로 만들어져서 SQL 명령문을 거의 그대로 사용가능하다. 2) MySQL에 비해 부분 속도가 약 4000~5000배나 빠르고, 성능도 최고 70% 향상을 보인다고 한다. 3) MySQL 엔터프라이즈에서 플러그인으로 제공한 스레드풀 기능이 내장됐으며, 스토리지 엔진을 활용한 샤딩 기술..

[개인과제] 빅데이터 플랫폼 개인과제 몰아서 해치우기!

1월 4주차부터 시작한 빅데이터 플랫폼! 빅데이터 플랫폼이 자료를 수집하는 것부터 ~~~ 서비스시스템 만드는 것까지 광범위한 영역이다보니 다른 것보다 엄청엄청 많은 사전 지식이 필요했다....😥 그렇다보니, 강사님께서 내주시는 과제가 몽땅...! 과제 목록들 * 1/27 (목) 1. 분석tool Tensorflow, Keras, Pytorch 간단히 개념정리하기 2. 알고리즘 : 1) 사기탐지 - 이상탐지 알고리즘 2) 추천시스템 알고리즘 * 2/3 (목) 1. RDBMS : Maria DB, ERD 조사 및 ERD Tool, kibana(대시보드)/ grafana(대시보드, 플러그인, alert) 2. NoSQL : Mongo DB (인메모리 DB / 시계열 DB ??) 3. data pipeline:..

[15829] Hashing U / 파이썬 (코드식 이해하기 쉽게 풀어쓰기)

✏️ 문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/15829 15829번: Hashing APC에 온 것을 환영한다. 만약 여러분이 학교에서 자료구조를 수강했다면 해시 함수에 대해 배웠을 것이다. 해시 함수란 임의의 길이의 입력을 받아서 고정된 길이의 출력을 내보내는 함수로 정 www.acmicpc.net ❌ 실패....ㅠㅠ 문제를 제대로 읽지 않고, 힌트만 봤던 탓에 딕셔너리에 {'a':1 } 형식 dic =dict() i= 97 num= 1 while i!=123: dic[chr(i)]=num i+=1 num+=1 #[2] 값 계산하여 결과 도출하기=========== t= int(input()) test= str(input()) result= 0 cnt= 0 for i in ..

[ELK] 🥁ELK stack에 공공데이터 (오픈 api) 넣기 (http_poller)

🍰 공공데이터를 ELk에 넣는 방법은 ?? * 현재 Beat -> Logstash -> Elasticsearch -> Kibana 구축된 상태에서 공공데이터 오픈 api를 Logstash에 Pipeline을 추가하여 넣어준다. 🍰 설치 순서를 요약하자면 ?? : 공공데이터에서 url받은 후, logstash의 pipeline 따로 생성하여 엘라스틱서치로 보내기 1. 공공 데이터 사이트의 API 자료 확인하기 2. logstash에서 API .conf파일 만들기 3. logstash에서 pipeline 설정하기 4. logstash 다시 시작하기 5. Elasticsearch Index 확인 🍰 본격적으로 시작하기 👒 나의 경우는 CentOS7에서 root가 아니라 사용자계정으로 로그인을 했어서 su ro..

[ELK] 🥁logstash http_poller 사용하기 (input, output)

🍰 open-api conf 파일 작성하기 (http_poller) *filter의 경우 파일 형식이나 구성에 따라 다양하다보니, input과 output에 대한 설명을 하려고 한다. https://www.elastic.co/guide/en/logstash/8.0/plugins-inputs-http_poller.html Http_poller input plugin | Logstash Reference [8.0] | Elastic When ECS is enabled, set target in the codec (if the codec has a target option). Example: codec => json { target => "TARGET_FIELD_NAME" } www.elastic.co 0. ..

[ELK] 🥁CentOS에서 packetbeat -> logstash 연결하기 (패킷비트&로그스태시)

🍰 packetbeat를 설치하게 되면 ?? * 기능 : 서비스와 애플리케이션 모니터링/ 프로토콜을 선택하거나 원하는 프로토콜을 직접 구축가능 / 네트워크 트래픽 검색 및 분석/ Elasticsearch나 Logstash로 데이터를 수집하고 Kibana에서 시각화/ 모든 데이터 요소 모니터링 😊 자세한 내용은 아래 사이트 눌러서 확인하기 ~ https://www.elastic.co/kr/beats/packetbeat Packetbeat: Elasticsearch를 사용한 네트워크 분석 | Elastic HTTP, DNS, MySQL, Postgres 같은 네트워크 프로토콜을 분석하여 애플리케이션 성능을 실시간 모니터링하고 Elasticsearch에 데이터를 통합합니다. www.elastic.co 🍰 설치..

[ELK] 🥁CentOS에서 metricbeat -> logstash 연결하기 (메트릭비트&로그스태시)

🍐 Metricbeat를 설치하게 되면 ?? * 기능 : 시스템 모니터링 간소화 / 하나의 바이너리, 여러 개의 모듈 / 컨테이너 지원 / 모든 데이터 요소 모니터링 😊 자세한 내용은 아래 사이트 눌러서 확인하기 ~ https://www.elastic.co/kr/beats/metricbeat Metricbeat: 경량 메트릭 수집기 CPU, 메모리, Redis 같은 시스템과 서비스에서 메트릭과 통계 데이터를 수집하여 Metricbeat를 통해 Elasticsearch(또는 Logstash)로 전송합니다. www.elastic.co 🍐 설치 순서를 요약하자면 ?? : metricbeat를 설치 후, logstash의 pipeline 따로 생성하여 받기 1. 메트릭비트(Metricbeat) 설치하기 2. M..

데이터 분석 채용공고 살펴보기 - 3 (네카라쿠배당토 일부) 😼

🤔 네카라쿠배당토의 데이터관련 채용공고는?? 1. 우아한 형제 배민 1) 개발part https://career.woowahan.com/?keyword=&category=jobGroupCodes%3ABA005001&jobCodes=BA007005#recruit-list ※주의※ 회사에서 읽지 마시오. 우아한형제들 인재영입 사이트, 우아한형제들의 인재영입 공고를 확인하고 지원해보세요. career.woowahan.com 일부분을 가져오면....! 2) 경영part https://career.woowahan.com/?keyword=&category=jobGroupCodes%3ABA005004&jobCodes=BA007005#recruit-list ※주의※ 회사에서 읽지 마시오. 우아한형제들 인재영입 사이트,..

[numpy] 넘파이 튜토리얼 (NumPy quickstart)공부해보기

🐼 혹시나 판다스 공부로 넘어가고 싶다면?? 2022.02.22 - [😀 Language/- Python] - [Pandas] 판다스 튜토리얼 (Pandas quickstart)공부해보기 In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) #티스토리 업로드 원활하게:-) Numpy (Quickstart Tutorial)¶ 공부한 포스팅: https://laboputer.github.io/machine-learning/2020/04/25/numpy-quickstart/#item3 1. 기초 개념¶ In [2]: import numpy as np 1) example¶ In [3]: # (3, 5) 크기의 2D 배열 a= np.ar..

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