멀티캠퍼스 데이터분석 4월 17일 수업 내용 + 시험 대비 프로그래밍 기초 정리

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📌 목차

이론
1. DataBase 개요
2. MySQL — DDL (CREATE / ALTER / DROP)
3. MySQL — DML (INSERT / UPDATE / DELETE / SELECT)
4. MySQL — WHERE / JOIN / ORDER BY / GROUP BY
5. MongoDB

실습

6. Python과 MySQL 연결 (pymysql)

시험 대비 기초 정리

7. 변수 & 불변/가변 데이터
8. 조건문
9. 반복문
10. 함수
11. 클래스
12. 모듈 / 라이브러리 / 프레임워크

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이론

1. DataBase 개요

데이터베이스는 통합하여 관리되는 데이터의 집합체입니다.
중복된 데이터를 없애고 자료를 구조화하여 효율적인 처리를 할 수 있도록 관리됩니다.

DB 특징

• 사용자의 질의에 즉각적인 처리와 응답
• 생성·수정·삭제를 통해 항상 최신 데이터 유지
• 여러 사용자가 동시에 공유 가능
• 주소가 아닌 내용에 따라 참조 가능
• 응용 프로그램과 독립적으로 동작
• 데이터베이스를 관리하는 미들웨어 = DBMS (DataBase Management System)

SQL vs NoSQL

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2. MySQL — DDL (CREATE / ALTER / DROP)

SQL은 데이터베이스에서 데이터를 정의·조작·제어하기 위한 언어입니다.

CREATE 문 — 테이블 생성

데이터 필드 타입

제약조건

데이터의 무결성을 지키기 위해 데이터 입력 시 실행되는 검사 규칙입니다.

제약조건	설명
NOT NULL	NULL 값 저장 불가
UNIQUE	서로 다른 값만 허용
PRIMARY KEY	NOT NULL + UNIQUE, 기본키
FOREIGN KEY	다른 테이블에 의존 (외래키)
DEFAULT	기본값 설정
AUTO_INCREMENT	1부터 시작해 새 레코드마다 1씩 증가

ALTER 문 — 수정

• 데이터베이스 수정

• 테이블 수정

• 필드 추가·삭제·수정

DROP 문 — 삭제

DROP DATABASE 데이터베이스이름;
DROP TABLE 테이블이름;

⚠️ DROP은 테이블 자체를 삭제합니다.
테이블 내 데이터만 삭제하려면 DELETE를 사용하세요.

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3. MySQL — DML (INSERT / UPDATE / DELETE / SELECT)

INSERT 문 — 데이터 추가

💡 필드명을 생략하면 테이블의 필드 순서대로 자동 대입됩니다.

UPDATE 문 — 데이터 수정

⚠️ WHERE 절이 없으면 테이블의 모든 행이 수정됩니다.

DELETE 문 — 데이터 삭제

⚠️ WHERE 절이 없으면 테이블의 모든 데이터가 삭제됩니다.

SELECT 문 — 데이터 조회

💡 필드명에 * 를 사용하면 모든 컬럼을 선택합니다.

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4. MySQL — WHERE / JOIN / ORDER BY / GROUP BY

WHERE 문 — 조건 필터

💡 리스트에 없는 값을 선택할 때는 NOT IN을 사용합니다.

JOIN — 테이블 결합

여러 테이블에서 컬럼 값을 조합하여 하나의 집합으로 표현합니다.

JOIN 종류	설명
LEFT JOIN	왼쪽 테이블 전체 + 오른쪽 일치하는 것
RIGHT JOIN	오른쪽 테이블 전체 + 왼쪽 일치하는 것
INNER JOIN	두 테이블의 교집합
FULL OUTER JOIN	MySQL 미지원 → LEFT + RIGHT JOIN으로 구현

LEFT JOIN

INNER JOIN

ORDER BY — 정렬

SELECT 문에 추가하여 특정 컬럼 기준으로 정렬합니다.

GROUP BY — 그룹화

유형별 집계가 필요할 때 사용합니다.

💡 WHERE vs HAVING

• WHERE : 그룹화 전 조건
• HAVING : 그룹화 후 조건

• 그룹화

• 조건 처리 후 그룹화

• 그룹화 후 조건 처리

• 조건 처리 → 그룹화 → 조건 처리

• ORDER BY 포함

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5. MongoDB

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스로, JSON과 유사한 BSON 형태의 도큐먼트를 저장합니다.
전통적인 테이블 기반 관계형 DB 구조 대신 동적 스키마형 도큐먼트를 사용합니다.

데이터 구조

개념	MySQL 대응	설명
Database	Database	Collection의 물리적 컨테이너
Collection	Table	Document의 그룹
Document	Row	실제 데이터 단위 (JSON 형태)

기본 명령어

CRUD

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실습

6. Python과 MySQL 연결 (pymysql)

연결 순서

1. pymysql 라이브러리 설치
2. 라이브러리 로드
3. DB 서버와 연결
4. Cursor(가상공간) 생성
5. SQL 쿼리 작성 후 질의
6. 결과 수신 (SELECT → fetchall())
7. 연결 종료

설치 & 연결

# !pip install pymysql cryptography
import pymysql

# DB 서버 연결
# 내 컴퓨터 주소: 127.0.0.1 또는 localhost
_db = pymysql.connect(
    host     = '127.0.0.1',   # 서버 주소
    port     = 3306,           # MySQL 기본 포트
    user     = 'root',         # DB 접속 아이디
    password = '1234',         # 비밀번호
    db       = 'multicam'      # 사용할 데이터베이스명
)

Cursor 생성

# 기본 Cursor — 결과가 튜플 형태
cursor = _db.cursor()

# DictCursor — 결과가 딕셔너리 형태 (컬럼명이 key)
cursor2 = _db.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)

쿼리 실행 & 결과 수신

select_query = """
    SELECT * FROM `emp`
"""

# 커서에 쿼리 전달
cursor.execute(select_query)
cursor2.execute(select_query)

# SELECT 결과 가져오기
# fetchall() 호출 후 cursor 내부 데이터는 제거됨
select1 = cursor.fetchall()    # 튜플 형태
select2 = cursor2.fetchall()   # 딕셔너리 형태

결과를 DataFrame으로 변환

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(select1)   # 기본 Cursor 결과
df2 = pd.DataFrame(select2)   # DictCursor 결과 (컬럼명 자동 적용)

df1.head(1)
df2.head(1)

Cursor 종류	결과 타입	DataFrame 변환 시 컬럼명
기본 cursor()	튜플	자동 생성 (0, 1, 2...)
DictCursor	딕셔너리	DB 컬럼명 자동 적용 ✅

💡 SELECT vs INSERT/UPDATE/DELETE

• SELECT → fetchall()로 결과를 받아옴
• INSERT / UPDATE / DELETE → 반환 데이터 없음, _db.commit()으로 DB에 반영 필요

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시험 대비 기초 정리

7. 변수 & 불변/가변 데이터

변수

데이터가 저장되는 공간에 주소 대신 사용하는 별칭입니다.

불변 데이터 vs 가변 데이터

구분	종류	특징
불변	문자, 숫자, 튜플	각각 다른 공간에 저장, 복사해도 원본 불변
가변	리스트, 딕셔너리	= 대입 시 같은 주소 공유, copy() 필요

# 불변 데이터 — 독립적
a = 10
b = a
b += 1
print(a)  # 10 (영향 없음)

# 가변 데이터 — 주소 공유
list_a = [1, 2, 3]
list_b = list_a       # 같은 주소를 가리킴
list_b.append(4)
print(list_a)         # [1, 2, 3, 4] — list_a도 변경됨!

list_c = list_a.copy()  # 독립적인 복사본

⚠️ 함수 매개변수 기본값에 가변 데이터를 쓸 때 주의

def func(a, b=[]):
    b.append(a)
    return b

func(1)   # [1]
func(2)   # [1, 2] — b가 유지됨! (의도치 않은 동작)

# 해결: 기본값을 None으로, 내부에서 copy()
def func(a, b=None):
    if b is None:
        b = []
    b.append(a)
    return b

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8. 조건문

# 기본형
if 조건식:
    실행 코드

# if ~ else
if 조건식:
    참인 경우
else:
    거짓인 경우

# 다중 조건
if 조건식1:
    ...
elif 조건식2:
    ...
else:
    ...

💡 if 뒤에 조건식이 아닌 다른 데이터가 오면 강제로 bool로 변환됩니다.
빈 문자열, 빈 리스트, 0, None → False
값이 있는 데이터 → True (존재 여부 판단)

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9. 반복문

for문

# range 사용
for 변수 in range(시작값, 종료값, 증가값):
    반복 코드

# 자료형 데이터 순회
for 변수 in [리스트 | 딕셔너리 | 튜플 | Series]:
    반복 코드
    # 2차원 데이터라면 각 행(1차원)이 순서대로 대입됨

while문

# 조건이 거짓이 될 때까지 반복
while 조건식:
    반복 코드
    i += 1   # 조건이 거짓이 되도록 값 변화 필수 (안 하면 무한 루프)

break & continue

키워드	동작
break	반복문 강제 종료
continue	아래 코드 건너뛰고 반복문 처음으로

💡 반복 횟수가 명확하지 않을 때는 for보다 while이 더 적합합니다.

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10. 함수

• 반복적으로 사용되는 코드를 묶어서 하나의 행동(연산)으로 지정
• 입력값을 받아 연산하고 결과를 되돌려줌
• 가독성 향상 + 코드 에러 감소

def 함수명(매개변수):
    실행 코드
    return 결과

# 기본값 설정 — 뒤쪽 매개변수부터
def func(a, b=5):
    return a + b

# 가변 인자
def func(*args):
    return sum(args)

# 키워드 강제
def func(*, x, y):
    return x + y

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11. 클래스

붕어빵 틀! — 변수 + 함수의 결합체

class MyClass:
    class_var = []   # 클래스 변수 — 모든 인스턴스가 공유

    def __init__(self, x):
        self.x = x   # 인스턴스 변수 — 각 인스턴스가 독립적으로 보유

    def method(self):
        return self.x ** 2

개념	설명
__init__	클래스 생성 시 자동 호출되는 생성자
self	클래스 자기 자신을 가리키는 참조
인스턴스 변수	self.변수 — 각 인스턴스가 독립적으로 소유
클래스 변수	클래스명.변수 — 모든 인스턴스가 공유
상속	class 자식(부모) — 부모 기능 재사용
오버라이드	부모 메서드를 자식에서 같은 이름으로 재정의

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12. 모듈 / 라이브러리 / 프레임워크

코드를 분할 관리하기 위한 단위입니다.

단위	구성	설명
모듈	.py 파일 1개	변수·함수·클래스를 담은 파일
라이브러리	여러 모듈의 폴더	관련 모듈들의 집합
프레임워크	여러 라이브러리	전체 개발 구조를 제공

import 모듈명                    # 모듈 전체 import
from 모듈명 import 함수명        # 특정 함수만 import
import importlib
importlib.reload(모듈명)         # 수정된 모듈 재로드

분할 관리의 장점:

• 가독성 향상
• 유지보수 편리
• 사용자가 모든 코드를 작성하지 않고 모듈 로드만으로 기능 사용 가능 (배포)

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📎 SQL 핵심 명령어 요약

분류	명령어	설명
DDL	CREATE	테이블/DB 생성
DDL	ALTER	테이블/DB 수정
DDL	DROP	테이블/DB 삭제
DML	INSERT	데이터 추가
DML	UPDATE	데이터 수정
DML	DELETE	데이터 삭제
DML	SELECT	데이터 조회
조건	WHERE	조건 필터 (그룹화 전)
조건	HAVING	조건 필터 (그룹화 후)
정렬	ORDER BY	컬럼 기준 정렬
그룹	GROUP BY	유형별 그룹화
결합	JOIN	테이블 결합

📎 pymysql 연결 흐름 요약

import pymysql
import pandas as pd

# 1. 연결
_db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='1234', db='DB명')

# 2. 커서 생성
cursor = _db.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)

# 3. 쿼리 실행
cursor.execute("SELECT * FROM 테이블명")

# 4. 결과 수신
result = cursor.fetchall()

# 5. DataFrame 변환
df = pd.DataFrame(result)

# 6. 연결 종료
_db.close()