이서

KSQL을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 것을 알아보겠습니다. 예를 들어, 실시간으로 들어오는 거래 데이터를 다루고 분석하는 과정을 살펴보겠습니다. 1. 데이터 스트림 생성 먼저, KSQL을 사용하여 데이터를 스트리밍하는 토픽을 생성합니다. 예를 들어, 거래 데이터를 다루는 토픽을 생성할 수 있습니다. -- 거래 데이터를 다루는 토픽 생성 CREATE STREAM transaction_data (id INT, amount DOUBLE, timestamp BIGINT) WITH (KAFKA_TOPIC='raw_transactions', VALUE_FORMAT='JSON'); 위 코드는 raw_transactions라는 카프카 토픽으로부터 JSON 형식의 거래 데이터를 읽어와 transaction_da..

1. 데이터 스트림 생성 CREATE STREAM user_events (id INT, event_name VARCHAR, timestamp BIGINT) WITH (KAFKA_TOPIC='user_events', VALUE_FORMAT='JSON'); 이 예제는 user_events 스트림을 생성하고, 이벤트의 ID, 이름, 타임스탬프를 포함하는 JSON 데이터를 받아들이도록 정의합니다. 2. 데이터 필터링 CREATE STREAM high_value_events AS SELECT * FROM user_events WHERE id > 100; 여기서는 user_events 스트림에서 ID가 100보다 큰 이벤트들을 high_value_events 스트림으로 필터링합니다. 3. 데이터 조인 CREATE ..

KSQL은 스트리밍 데이터를 쿼리하고 처리하기 위한 오픈소스 툴로, 카프카의 메시지 스트림을 간단한 SQL 문법을 사용해 다룰 수 있게 해줍니다. 이를 통해 개발자와 데이터 엔지니어들은 복잡한 Java 또는 파이썬 코드를 작성하지 않고도 스트리밍 데이터를 다룰 수 있습니다. KSQL은 실시간으로 데이터를 처리하고 변환할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 기존의 데이터베이스 쿼리와 유사한 SQL 문법을 사용하기 때문에, 기존의 SQL 쿼리 경험이 있는 사람들에게는 쉽게 접근할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 데이터를 필터링, 집계, 조인, 윈도우링 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, KSQL은 Kafka 스트림 처리 어플리케이션을 빌드하고 실행하는 데에도 도움이 됩니다. KSQL의..

PostgreSQL과 MySQL은 모두 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. 하지만 각각의 특징과 차이점이 있습니다. 여기 몇 가지 주요한 차이를 살펴보겠습니다. 1. 라이선스 PostgreSQL은 BSD 라이선스를 따릅니다. 이는 무료로 소스 코드를 수정하고 배포할 수 있다는 것을 의미합니다. MySQL은 GPLv2 라이선스를 기반으로 하며, 오픈 소스 프로젝트로 시작되었지만 오라클이 인수한 후에 상용 라이선스도 존재합니다. 2. 데이터 타입 PostgreSQL은 다양한 데이터 타입을 지원하며, JSON, XML, 배열, 기하학적 데이터 등 다양한 데이터 형식을 내장하고 있습니다. MySQL은 PostgreSQL에 비해 더 제한적인 데이터 타입을 가지고 있으며, 최근..

데이터베이스 선택은 개발 프로젝트의 성격과 요구사항에 큰 영향을 미칩니다. 초보자들도 이해하기 쉽게 SQL과 NoSQL 데이터베이스 간의 차이점과 각각의 장단점을 살펴보며, 어떤 경우에 어떤 데이터베이스를 선택해야 할지에 대해 알아보겠습니다. SQL과 NoSQL의 기본 차이점 SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스로, 데이터는 테이블에 구조화되어 저장됩니다. NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스로, 스키마가 유연하고 자유롭게 데이터를 저장합니다. SQL의 특징과 장단점 - 장점 데이터 일관성: ACID 트랜잭션을 통해 데이터 일관성을 보장합니다. 강력한 질의 언어: 복잡한 쿼리를 작성하기 위한 SQL 질의 언어를 지원합니다. 정형 데이터 처리: 구조화된 데이터를 처리하기에 적합합니다. - 단점..

데이터베이스 성능은 개발 프로젝트의 성패를 좌우합니다. 초보자들도 이해하기 쉽게 이 글에서는 고급 쿼리 최적화 기법을 활용하여 SQL 쿼리의 실행 속도를 향상시키는 방법에 대해 알아보겠습니다. 실제 예제와 함께 고급 쿼리 최적화를 심도있게 다뤄보겠습니다. 인덱스 활용 인덱스는 데이터베이스 성능을 향상시키는 중요한 요소입니다. 적절한 컬럼에 인덱스를 생성하고, 복합 인덱스를 고려하여 쿼리의 WHERE 절을 빠르게 수행할 수 있도록 만들어봅시다. -- 단일 인덱스 생성 CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id); -- 복합 인덱스 생성 CREATE INDEX idx_order_customer ON orders (customer_id, order_date);..

데이터베이스에서 데이터를 분석하고 통계 정보를 추출할 때 윈도우 함수는 매우 유용한 도구입니다. 초보자들도 이해하기 쉽게 이 글에서는 윈도우 함수의 기본 개념부터 실제 예제를 통해 데이터 분석을 어떻게 수행하는지를 다루며, 윈도우 함수 활용의 중요성을 설명하겠습니다. 윈도우 함수 개요 윈도우 함수는 특정한 윈도우(또는 그룹) 내에서 계산되는 특별한 종류의 함수입니다. 각 행에 대해 별도로 결과를 반환하지만, 분석할 데이터를 윈도우로 지정하여 그룹에 대한 통계를 계산할 수 있습니다. 윈도우 함수 종류 ROW_NUMBER(): 결과 집합 내에서 행의 순서를 나타내는 번호를 반환합니다. RANK(), DENSE_RANK(): 행의 순위를 계산하며, 동일한 값이 있는 경우 RANK와 DENSE_RANK의 차이점..

SQL 쿼리를 작성하다 보면, 반복적인 서브쿼리나 중첩 쿼리로 인해 쿼리의 가독성이 떨어지는 경우가 있습니다. CTE(Common Table Expressions)는 이런 문제를 해결하고 쿼리를 더 간결하고 이해하기 쉽게 작성할 수 있는 강력한 기능입니다. 초보자도 이해하기 쉽게 CTE의 개념과 활용 방법을 다루며, 실제 예제를 통해 CTE를 활용한 SQL 쿼리를 살펴보겠습니다. CTE(Common Table Expressions)란? CTE는 임시적으로 정의되는 테이블로, 쿼리 안에서 서브쿼리처럼 사용되지만 중복 코드를 줄이고 가독성을 향상시키는 데 사용됩니다. WITH 키워드를 사용하여 CTE를 정의하며, 쿼리의 일부로 여러 번 참조할 수 있습니다. WITH cte_name (column1, colu..

1회 - 데이터베이스와 SQL 소개 데이터베이스의 개념과 중요성 SQL (Structured Query Language) 소개 SQL 문의 기본 구조와 데이터 조작 기능 2회 - 데이터베이스 생성과 테이블 작성 데이터베이스 생성과 관리 테이블의 생성과 구조 설계 데이터 유형과 제약 조건 설정 3회 - 데이터 삽입, 조회, 수정, 삭제 (CRUD) 데이터 삽입: INSERT 문 활용 데이터 조회: SELECT 문의 활용과 조건 지정 데이터 수정: UPDATE 문을 사용한 레코드 수정 데이터 삭제: DELETE 문을 사용한 레코드 삭제 4회 - 데이터 필터링과 정렬 WHERE 절을 사용한 데이터 필터링 여러 조건을 활용한 복합 필터링 ORDER BY 절을 사용한 데이터 정렬 5회 - 데이터 그룹화와 집계 함..

date_format(event_timestamp_kst,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') 'Y' : 연도 추출 'm' : 월 추출 'd' : 일 추출 'v' : 주차 추출 'H' : 시간 추출 'i' : 분 추출 's' : 초 추출