테이블

• 데이터는 테이블에 저장
• 테이블은 행과 열로 구성
• 모든 행에는 동일한 수의 열이 존재
• 각 열은 데이터 유형으로 정의

엔티티(Entity)

• 엔티티는 논리 수준에서의 개념이고, 테이블은 물리 수준에서의 개념
• 즉, 엔터티는 실제 항목 또는 가상 항목을 나타낼 수 있음
• 엔터티는 상호작용을 가능하게 하는 관과(relationship)으로 연결 가능
• 예) 고객이 제품을 주문

정규화

• 데이터 정규화는

1. 스토리지 감소
2. 데이터 중복 방지
3. 데이터 품질 향상의 방향

관계

• 기본 키 및 외래 키는 관계를 정의하는 데 사용
• 데이터 중복이 존재하지 않습니다(3NF의 키 값 제외)
• 쿼리에서 테이블을 함꼐 조인하면 데이터가 검색됨

인덱스(Index)

• 더 빠른 데이터 검색을 위해 검색 쿼리를 최적화
• SQL 문에서 데이터를 검색하기 위해 읽어야 하는 데이터 페이지의 양을 줄임
• 쿼리에서 테이블을 함께 조인하면 데이터가 검색됨

뷰(View)

• 쿼리 결과 집합을 기반으로 하는 가상 테이블
• 쿼리를 단순화 하기 위해 뷰가 만들어짐.
• 관계형 데이터를 단일 창(뷰)로 결합

SQL QUERY(Structed Query Language)

• SQL은 RDB와 함께 사용할 수 있는 표준 언어
• SQL 표준은 ANSI 및 ISO에 의해 유지관리
• 독자적인 RDBMS 에는 T-SQL, PL/SQL, pgSQL과 같은 SQL의 자체 확장이 존재

SQL문의 유형

DML(Data Manipulation Language)

• 데이터 조작 언어
• 데이터를 쿼리하고 조작하는데 사용
  SELECT:
  테이블에서 선택/읽기
  INSERT
  테이블에 새 행 삽입
  UPDATE
  테이블의 기존 행 편집/업데이트
  DELETE
  테이블의 기존 행 삭제

# select 문
SELECT EmployeeId, YEAR(OrderDate) AS OrderYear FROM Sales.Orders
WHERE CustomerId = 71 GROUP BY EmployeeId, YEAR(OrderDate) HAVING COUNT(*) > 1
ORDER BY EmployeeId, OrderYear;

# insert
INSERT INTO Sales.OrderDetails
(orderid, productid, unitprice, qty, discount) VALUES (10255,39,18,2,0.05)

# insert - 여러행 삽입
INSERT INTO Sales.OrderDetails
(orderid, productid, unitprice, qty, discount)
VALUES
(10256,39,18,2,0.05), (10258,39,18,5,0.10);

DDL(Data Definition Language)

• 데이터 정의 언어
• 데이터베이스 개체를 정의하는 데 사용
  CREATE
  테이블이나 뷰와 같은 새 개체를 데이터베이스에서 만듭니다.
  ALTER
  개체의 구조를 수정합니다. 예를 들어 테이블을 변경하여 새 열을 추가합니다.
  DROP
  데이터베이스에서 개체를 제거합니다.
  RENAME
  기존 개체의 이름을 바꿉니다.

# create 문
CREATE TABLE Mytable
(Mycolumn1 int NOT NULL PRIMARY KEY, Mycolumn2 VARCHAR(50) NOT NULL , Mycolumn3 VARCHAR(10) NOT NULL

DCL(Data Control Language)

• 데이터 컨트롤 언어
• 보안 권한 관리에 사용
• GRANT
• REVOTE
• DENY

IaaS와 Paas의 비교

항목	물리적	IaaS	PaaS
서버 위치	내 서버실	클라우드(VM)	클라우드
관리 주체	전부 내가 함	OS 이상 내가 함	DB만 내가 함
초기비용	높음	중간	낮음
유연성	매우 높음	높음	중간
유지보수 편의성	낮음	중간	매우 높음

Azure에서 제공하는 3가지 SQL 서비스

구분	서비스 이름	분류	관리 범위	설명
1️⃣	Azure VM SQL Server	IaaS (Infrastructure as a Service)	OS, DB 설정 등 대부분 사용자가 관리	클라우드에서 가상머신(VM)을 빌려 직접 SQL Server 설치
2️⃣	Azure SQL Managed Instance	PaaS (Platform as a Service)	일부 관리 자동화 (백업, 패치 등)	온프레미스 SQL Server와 거의 동일한 기능을 제공하는 완전관리형 서비스
3️⃣	Azure SQL Database	PaaS (Platform as a Service)	거의 전부 Azure가 관리	완전한 클라우드 네이티브 단일 DB 서비스, 사용자는 데이터만 관리

1. Azure VM SQL Server

• 사용자가 온프레미스 하드웨어를 관리할 필요 없이 클라우드에서 SQL Server 정품을 사용할 수 있는 IaaS 솔루션
• 온프레미스 SQL SERVER와의 호환성 보장
• OS 업그레이드, 소프트웨어 업그레이드, 백업, 복제 등의 모든 작업은 고객이 관리
• 데이터베이스 당 요금이 아닌 서버 및 라이선스 요금 결제

2. Azure SQL Managed Instance

• 컴퓨팅 리소스를 미리 프로비전한 다음 미리 프로비전한 컴퓨팅 수준까지 개별 Manged Instanced 여러 개를 배포 가능
• 자동 백업, 소프트웨어 패치, 데이터 베이스 모니터링 및 기타 관리 작업
• 온 프레미스 sql server와 100% 가까이 호환
• 다른 AZRUE 서비스에서 지원됨

3. Azure SQL DB

• 사용자가 클라우드에서 관리형 데이터베이스 서버를 만든 다음 서버에서 데이터베이스를 배포하는 PaaS 제품
• 최소한의 관리 작업만 수행하면 되는 저가형 옵션
• 애플리케이션 디자인을 유동적으로 조정할 수 있는 신규 클라우드 프로젝트에 가장 적합
• 로드가 변경될 수 있는 시스템 지원
• 시스템을 다시 시작하지 않고도 빠르게 스케일 업 및 스케일 다운 가능

SQL Managed Instance Vs. SQL DB

인증 및 엑세스 제어

역할 기반 액세스 제어(Azure RBAC)

• AZURE 리소스 액세스 권한이 있는 사용자 및 이러한 사용자가 해당 리소스로 수행할 수 있는 작업을 관리 가능
• 역할 할당을 사용하여 리소스 액세스를 제어
• 역할 할당은 다음 3요소

1. 보안 주체: AZURE 리소스 액세스를 요청하는 사용자나 서비스를 나타내는 개체
2. 역할: 권한 컬렉션
3. 범위: 액세스 권한이 적용되는 리소스 집합의 목록

읽기 전용 복제본

• 읽기 복제본은 BI 및 분석과 같은 읽기 집약적인 워크로드의 성능과 규모를 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 주 서버와 복제본 서버 간 데이터 동기화가 지연되어도 되는 시나리오에서는 읽기 복제본 기능을 사용하는 것이 좋습니다.
• 재해 복구 계획에서는 주 서버와 다른 Azure 지역에 복제본을 만듭니다. 그러면 특정 지역에서 재해가 발생하는 경우 주 서버의 데이터 대신 복제본을 사용할 수 있습니다.
• 복제본 서버의 데이터 스토리지가 워크로드에 영향을 주지 않고 자동으로 증가합니다

MySQL DB로 memo 앱 만들기

MySQL Connector 라이브러리

• Python에서 MySQL DB에 연결하고 조작하기 위해 사용되는 도구
• Oracle에서 공식적으로 지원하는 라이브러리
• 순수 Python으로 작성되어 있어 추가 종속성이 없음
• 다른 라이브러리에 비해 속도가 느림

import mysql.connector
cnx = mysql.connector.connect(
host="127.0.0.1",
port=3306,
user="root",
password="password",
database="database_name"
)
cursor = cnx.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM table_name") results = cursor.fetchall()
cnx.close()

pip install mysql-connector-python