첫 번째 SQL 프로젝트를 완료한 방법(및 배운 내용)
나는 마침내 나의 첫 번째 (많은) SQL 프로젝트를 수행하게 되었습니다. 나는 꽤 오랫동안 데이터 분석에 들어가야 한다는 생각을 갖고 있었습니다. 내 좋은 친구가 금융 분야의 경력을 바탕으로 내 기술을 향상시키는 데 적합할 것이라고 제안했습니다. 그는 나에게 올바른 방향을 알려줬고, 나는 데이터 분석/엔지니어링에 대한 학습 경로를 찾기 위해 자체 연구를 수행했으며 현재 작업이 진행 중입니다. SQL 갑옷을 내 무기고에 추가하세요!
처음 SQL을 배우기 시작했을 때는 간단한 쿼리가 얼마나 큰 힘을 발휘할 수 있는지 전혀 몰랐습니다. 그러나 첫 번째 실제 프로젝트를 완료한 후 이제 SQL이 데이터 분석의 중추인 이유를 알게 되었습니다. 이제 더 이상 고민하지 마세요...
? 프로젝트
저는 다음과 같은 질문을 하면서 데이터 분석가 역할에 대한 채용 공고를 분석하기 시작했습니다.
가장 연봉이 높은 직업은 무엇인가요?
이 직업에는 어떤 기술이 필요합니까?
가장 수요가 많고 수익성이 높은 기술은 무엇입니까?
목표는 SQL을 배우는 것뿐만 아니라 나와 다른 사람들이 특정 기술을 배우는 데 우선순위를 두는 데 도움이 될 수 있는 취업 시장의 추세를 파악하는 것이었습니다. 데이터는 1년 전(2023년)의 것이지만 쿼리 실행을 통해 얻은 통찰력은 여전히 매우 중요합니다!
내가 사용한 도구
시작하기 위해 다음과 같이 작업했습니다.
- "가벼운" 쿼리를 위한 SQLite. 제가 기본을 배우는 동안 SQLite는 메인 편집자였습니다. 브라우저에서 액세스할 수 있는 편리함이 마음에 들었습니다.
- 데이터베이스 관리를 위한 PostgreSQL. IDE를 생성하고 로컬 데이터베이스를 생성할 수 있었습니다.
- 직업 및 스킬 데이터 조회를 위한 SQL
- SQL 쿼리를 편집하기 위한 VS Code입니다. 저는 모든 프로그래밍 언어로 코드를 작성하고 편집할 수 있다는 점과 PostgreSQL 및 GitHub와 같은 다른 리소스와의 통합이 가능한 유연성에 매료되었습니다.
- GitHub를 통해 내 스크립트를 정리하고 공유할 수 있습니다. 데이터베이스 자체에는 채용 공고, 회사 데이터, 필요한 기술 및 기술 세부 정보라는 4개의 테이블이 있습니다. 꽤 평범한 내용이지만 흥미로운 통찰력을 탐구하기에 충분합니다.
내가 한 일
진행 상황은 다음과 같습니다.
첫번째, 기본
필터링(WHERE), 정렬(ORDER BY), 테이블 조인(INNER JOIN)과 같은 간단한 쿼리부터 시작했습니다. SQL의 처음 몇 줄을 작성하면 힘이 납니다. 마침내 데이터와 통신할 수 있게 되었습니다.
고급화
다음으로 CTE(공용 테이블 표현식), CASE 문 및 일부 날짜 함수를 사용하여 수준을 높였습니다. 어려웠지만 이러한 도구를 사용하면 복잡한 쿼리를 관리 가능한 단계로 전환할 수 있습니다.
재미있는 부분: 프로젝트
마지막으로 실제 질문에 답하기 위해 제가 배운 모든 것을 적용했습니다.
고액 연봉 직업: Meta 및 AT&T와 같은 회사의 원격 데이터 분석가 역할은 최대 $650,000의 급여를 제공했습니다.
수요가 많은 기술: SQL이 90,000개의 채용 공고에 나타나며 목록을 지배했습니다. Python과 Tableau도 크게 뒤처지지 않았습니다.
최적의 학습 기술: 수요와 급여 데이터의 균형을 맞추면서 SQL, Python 및 Tableau가 경력 성장을 위한 필수 요소라는 것을 알았습니다.
나의 주요 시사점
SQL은 당신의 초능력입니다
SQL은 데이터를 신속하고 효과적으로 통찰력으로 변환합니다. 이를 알면 실제 문제를 해결할 수 있는 문이 열립니다.
기술이 중요합니다
SQL 및 Python과 같은 일부 기술은 시대를 초월합니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅, Snowflake 또는 Go와 같은 최신 도구를 계속 업데이트하면 데이터 경력에서 더 큰 가능성을 얻을 수 있습니다.
작게 시작하고 크게 생각하세요
단순한 쿼리로 시작된 이 프로젝트는 점들을 연결하면서 실력과 급여에 대한 강력한 분석으로 발전했습니다.
이것이 중요한 이유
SQL을 배우는 것은 단순히 기술을 습득하는 것이 아니라 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 힘을 실어주는 것이었습니다. 이제 트렌드를 파악하고 기회를 포착하며 오늘날의 취업 시장에서 가장 중요한 기술의 우선순위를 정할 수 있습니다.
SQL을 처음 접하시는 분이라면 이런 프로젝트부터 시작해 보시는 것을 적극 추천합니다. 단순한 학습 경험이 아니라 자신감을 키워줍니다.
이 프로젝트는 여기에서 찾을 수 있습니다: https://github.com/commacap/SQL-Project.git
공유할 SQL 또는 자신의 초보자 프로젝트에 대한 생각이 있나요? 댓글로 알려주세요. 여러분의 이야기를 듣고 싶습니다!
위 내용은 첫 번째 SQL 프로젝트를 완료한 방법(및 배운 내용)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

Laraveleloquent 모델 검색 : 데이터베이스 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 기사는 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 얻는 데 도움이되는 다양한 웅변 모델 검색 기술을 자세히 소개합니다. 1. 모든 기록을 얻으십시오. 모든 () 메소드를 사용하여 데이터베이스 테이블에서 모든 레코드를 가져옵니다. 이것은 컬렉션을 반환합니다. Foreach 루프 또는 기타 수집 방법을 사용하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다 : Foreach ($ postas $ post) {echo $ post->

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.
