데브포유

데이터베이스 모델링에 관한 책 중에서 실무에 바로 적용하기에 가장 좋은 책인것 같습니다. 가장 기본적인 공통코드 설계 방법부터 저의 이목을 확 끌더군요. 저자가 2003년인가 출판한 "전문가를 위한 모델링 실무" 란책 있는데 내용이 거의 같습니다. 예전 책이 있으신 분들은 새로운 내용이 거의 없음으로 보지 않으셔도 될 듯 합니다. 요즘 모델링이 잘 설계 되어야 프로그래머가 편하다는 진리를 느끼며 다시 모델링 공부에 매진하고 있습니다. ^^ [목차] 제1장 데이터베이스 설계 개요 1 데이터베이스, 데이터베이스 관리 시스템, 데이터 모델 2 데이터베이스 관리 3 데이터 모델링 개념 제2장 논리 데이터 모델링 1 개체 파악 2 식별자 파악 3 상사화 4 통합 5 검증 6 사례 연구 제3장 물리 데이터 모델링 ..

Sybase IQ도 드디어 빅데이터 처리가 가능하도록 진일보 했다고 합니다. 분산 처리를 위해 하둡을 지원하고, 오픈 소스 통계프로그램인 'R'을 지원하면서 데이터 마이닝을 비롯한 각종 통계 작업이 더욱 쉬워질것 같습니다. 저는 하둡은 아직 적용해 보진 않았지만 Sybase IQ + Weka를 적용하고 있는데 역시 빅 데이터 분석 시대가 대세 인듯 합니다. [기사 URL] http://www.bloter.net/archives/86742

오라클의 pro*c와 같은게 Sybase에선 ESQLC라고 있습니다. 확장자가 .pc가 아니라 .cp 죠. 문법이 pro*c와 많이 닮아 있습니다. 이게 표준이 있는 건가 (?) 아무튼 성능 향상을 위해 DBMS Call 1번에 다중 row를 select 할 수 있도록 Pro*c에서도 Array Fetch 기능을 제공하는데요. 마찬가지로 ESQLC에서도 지원합니다. 주의 할 점이 한가지 있는데요. host 변수의 크기가 조회 하려고 하는 컬럼 크기보다 작게 선언되었을 경우에 1row만 fetch되고 Array Fetch 가 되지 않는 현상이 있습니다. 실제로 host변수 크기만큼만 데이터가 들어 있어도 말이죠. 강제로 substr로 select시에 컬럼의 크기를 줄여 주거나 host변수의 크기를 늘려주면..

내용은 잘 몰라도 소스한번 쓱 보는것도 많은 도움이 되겠죠. URL = http://dl.mongodb.org/dl/src/ 윈도우 버전을 다운로드 받아서 MongoDB를 실행해 봤다. 별도의 설치과정은 필요없고 적당한 곳에 압축을 푼뒤 실행하면 되더군요. NoSQL이라지만 정말 문법이 낯설더군요. 심심할때마다 틈틈이 연습해야 할 듯... 1. 서버 실행화면 2. 클라이언트 실행화면

오늘 문서 작업도중 alter 문을 DML로 잘못 표기 했다. 오랜만에 DML, DCL, DDL 용어를 사용하려니 햇갈렸나 보다. 생각난 김에 다시 정리해 본다. 1. DDL(Data Definition Language) 데이터와 그 구조를 정의합니다. 1) CREATE : 데이터베이스 객체를 생성합니다. 2) DROP : 대이터베이스 객체를 삭제합니다. 3) ALTER : 기존에 존재하는 데이터베이스 객체를 다시 정의하는 역할을 합니다. 4) RENAME : 데이터베이스의 컬럼명을 변경합니다. 5) TRUNCATE : 테이블을 최초 생성된 초기상태로 만들며, ROLLBACK이 불가능합니다. 2. DML(Data Manipulation Language) 데이터의 검색, 수정, 삭제 등을 처리합니다. 1)..

오라클 10g 이상에서는 Returning Clause 기능을 사용하실 수 있습니다. Returning Clause 은 SQL 수행후에 집계함수의 값을 리턴하는 기능인데요. 아래 예제를 보면 쉽게 이해가 가능합니다. UPDATE products SET price = price * 0.75 RETURNING AVG(price) INTO :average_product_price; 12 rows updated. PRINT average_product_price AVERAGE_PRODUCT_PRICE --------------------- 16.1216667 ==> 업데이트문 수행후에 avg(price) 값을 :average_product_price; 바인드 변수에 리턴합니다. 아직 어디에 쓰면 좋을지 모르겠지..

Sybase IQ에서 분석함수 사용시 편리한 점이 있어 소개해드립니다. 바로 partition by 에 기술된 내용을 alias를 줘서 공통으로 사용할 수 있다는 것입니다. 1. 보편적인 방법 select rank() over (partition by 주민번호, 입력일자 order by 주문금액) rn ,dense_rank() over (partition by 주민번호, 입력일자 order by 주문금액) r2 from 주문; 2. window 절 이용 select rank() over (ws1) rn ,dense_rank() over (ws1) rn2 from 주문 window ws1 as (partition by 주민번호, 입력일자 order by 주문금액) ; window절을 이용하면 훨씬 간단하게..

윈도우를 써야하는 이유중에 macos용 Oracle이 없어서인것 도 있었는데요. 아래 블러그 순서대로 하면 Snow Leopard에도 Oracle 10g를 설치할 수가 있다는 군요. http://blog.rayapps.com/2009/09/14/how-to-install-oracle-database-10g-on-mac-os-x-snow-leopard/