# Databases

sbkyo88

출처 : TIP - 장고 데이터베이스 여러개 사용하기 (Django multidatabase) 출처 : DjangoORM에서 SQL Driver 지정해 Query & Pandas DataFrame 얻어내기 출처 : <a href="https://learn.microsoft.com/ko-kr/sql/connect/odbc/linux-mac/installing-the-microsoft-odbc-driver-for-sql-server?view=sql-server-ver16&tabs=ubuntu18-install%2Calpine17-install%2Cdebian8-install%2Credh

dogineer

특정 계정의 속한 부서를 "IT부서>백앤드>백앤드1"팀 이렇게 표현하고자 합니다. 테이블 만들기 user 테이블 |id|account|dept_id| |---|---|---| |1|dogineer|9| dept 테이블 |id|name|p_id| |---|---|---| |1|index|1| |2|IT본부|1| |3|프론트|2| |4|백앤드|2| |5|프론트1팀|3| |7|백앤드1팀|4| |8|프론트2팀|3| |9|백앤드2팀|4| 간략하게 이야기하자면 'dogineer'가 속한 부서는 백앤드2팀입니다. 백앤드 2팀의 p_id는 4(백앤드)가 될 것이고, 백앤드는 p_id가 2인 값을 갖고 있으므로 IT본부(2)인 것을 확인할 수 있습니다 이렇게 재귀적으로 자신을 재참조하여 로직을 반복해서 계층을 만들려고 합니다. 부서 찾기 우선적으로 특정 계정의 부서를 찾아봅시다. |account|deptName| |---|---| |dogi

kjg9406

키(Key) >일반적으로 키는 무언가를 식별하는 역할을 합니다. 여기서 투플(가로로 한줄)을 식별할 때 사용하는 속성 혹은 속성의 집합을 관계 데이터베이스에서 키의 역할입니다. 또한, 릴레이션간 관계를 맺는데도 사용됩니다. 각각의 테이블에서 어떠한 키의 종류가 있는지 알아보도록 합시다. 키의 종류 >키의 종류는 크게 6가지로 나뉘어집니다. 슈퍼키 (Super Key) 후보키 (Candidate Key) 3. 기본키 (Primary Key) 대리키/인조키 (Artificial Key) 대체키 (Alternate Key) 6. 외래키 (Foreign Key) 슈퍼 키 (Super Key) >투플을 유일하게 식별할 수 있는 하나의 속성 또는 속성의 집합입니다.

mincho

Redis Remote Dictionary Server의 약자로 "키-값"구조의 비정형 데이터를 저장하고 관리하기 위한 오픈소스 기반으니 비관계성 데이터베이스 관리 시스템(DBMS). 속도가 빠르고 사용이 간편하여 최고의 성능이 필요한 웹, 모바일, 게임, 광고기술 및 IoT 애플리케이션에서 널리 사용되고 있다. > Redis의 성능 1. 빠른 성능 다른 데이터베이스 시스템과 달리 Redis 데이터는 서버의 주 메모리에 위치한다. (운영체제의 캐시메모리와 같은 기능) 덕분에 직접 데이터에 접속하여 검색시간으로 인한 지연을 방지하고 cpu 명령을 적게 사용하는 조금 더 간단한 알고리즘으로 데이터에 접근할 수 있다. 데이터의 안전한 보관과 백업을 위해 다른 서버의 메모리에 실시간으로 복사본을 남길 수 있고, 디스크에 저장하는 방법을 제공해준다. 2. 인 메모리 데이터 구조[1] 사용자가 다양한 데이터 유형에 매핑된는 키를 저장할 수 있다. ![](htt

combi_jihoon

이 글은 Django Docs를 읽고 정리한 것입니다. 장고 settings에 들어갈 수 있는 환경변수 중 DATABASE_ROUTERS가 있다. 이 환경 변수에는 마스터 라우터(django.db.router)가 사용해야 하는 라우터의 클래스 명이 리스트로 아래와 같이 주어진다. DATABASE_ROUTERS = [] 마스터 라우터는 장고 실행시 어떤 데이터베이스를 사용 해야 하는 지 결정하기 위해 사용 된다. 즉, 쿼리 실행시 특정 데이터베이스를 이용해야 한다면 이 경우 가장 먼저 마스터 라우터를 호출하며 이 때 model과 hint를 마스터 라우터에 전달한다. model, hint 인자를 받은 장고는 맞는 데이터베이스를 찾을 때까지 라우터를 실행한다. 만약 맞는 데이터

combi_jihoon

Glue 관리형 ETL(Extract + Transform + Load) 서비스이다. 분석을 위해 데이터를 추출하고 변형하는 데 사용된다. 서버리스 서비스이다. Glue Data Catalog 데이터의 카탈로그로, 메타데이터이다. 메타데이터는 데이터에 대한 정보를 가지고 있다. Glue 크롤러가 데이터베이스에서 데이터를 찾아 크롤링 하고, 그 다음 찾은 데이터에 대한 정보(Metadata)를 Glue

combi_jihoon

Databases 타입(이어서) Athena S3 위의 SQL layer라 볼 수 있다. S3의 데이터를 쿼리하기 위해 사용한다. 완전한 서버리스 데이터베이스이다. 얼마나 많은 쿼리를 사용했는 지에 따라 비용을 지불한다. 쿼리 결과를 S3에 다시 적재할 수 있다. IAM을 통해 보안을 높일 수 있다. 사용 예시 1회용 SQL 쿼리 S3에 대한 서버리스 쿼리 로그 분석 Solutions Architecture 관점의 Athena 운영 서버리스이기 때문에 관리가 필요하지 않다. 보안 IAM + S3 보안(버킷 정책)을 사용한다. 신뢰성 뛰어난 Presto 엔진을 사용하는 완전 관리형이며 고 가용성이다. 성능 쿼리는 데이터 크기에 따라 확장 된다. 비용 실제 스캔된 데이터에 대해서만 지불하기 때문에 서버리스라 할 수 있다. Redshift Po

combi_jihoon

Database types RDBMS(SQL/ OLTP(OnLine Transaction Processing): RDS, Aurora RDS: Postgres, MySQL, MariaDB, ... Aurora: 엔터프라이즈급 데이터베이스 웹사이트에 제공하기 좋으며 join을 많이 하는 경우, 정규화된 데이터인 경우에 적합하다. NoSQL: DynamoDB(Jason like), ElastiCache(key/ value pairs), Neptune(Graphs) join을 하지 않으며 SQL을 사용하지 않는다. Object Store: S3(object 당 5 terabytes까지 저장 가능(RDS는 400KB까지 저장)), Glacier(backup 또는 archive용으로 사용) 데이터베이스처럼 보이지는 않지만 실제로는 데이터베이스가 맞다. 왜냐하면 데이터를 저장하고 가져오는 용도로 사용하고 있기 때

jaypyon

Django의 settings/base.py 또는 settings.py에서의 DATABASES 변수 설정 😶 >DATABASES = { }