Learn how to import your MySQL data dump into Azure SQL Database for MySQL | Azure Makers Series

>> 당신은 이제까지 가지고있다 아직 서버에있는 MySQL 데이터베이스, 로컬로 호스팅되고 있습니다 그것을 클라우드에 넣어야합니까? 글쎄, 최근에 너를 썼다

그것을하는 방법에 관한 블로그 포스트 자습서 – 자체 호스팅에서 Azure로 관리되는 MySQL DB 우리가 할 일은 그 일이 어떻게 이루어 졌는지에 대한 빠른 충돌 코스 그래서, 원한다면, 블로그 게시물을 확인하십시오 이 비디오 하단에 링크됩니다 필요한 모든 정보를 얻을 수 있어야합니다

꽤 빨리 익숙해 지도록합시다 먼저 prodserver01을 만들었습니다 MySQL 서버의 이름입니다 Azure 데이터베이스에서 MySQL 서버를 원했습니다 완전히 관리되는 서비스입니다

귀하의 MySQL 서버 데이터베이스 SSL을 활성화 할 수 있습니다 당신은 로그인 할 수 있고 비밀 번호가 당신을 위해 구성됩니다 방화벽을 구성 할 수 있습니다 너는이 모든 다른 서비스들을 가지고있다

모니터링, 경고, 메트릭 및 심지어 간단한 백업까지도 제공합니다 자, 이제 어떻게 완료했는지 보여주기보다는, 우리의 문서를 검토 할 수 있습니다 또는 블로그를보십시오 지금 내가 할 일은 내가 어떻게 지내는지 보여주는 것입니다 이것으로 데이터베이스를 가져올 것입니다

그래서 나는 준비가되어있다 이것은 내가 달릴 명령이 될 것입니다 그러나, 당신을 보여 드리죠 우리가 할 일을 빨리 따라서 userdatasql을 살펴보면, 당신은 데이터베이스 일뿐입니다

그것에 무작위 수의 무리와 함께 가져 오기를 원한다면, 내가해야 할 일은, 하나, 원래 데이터베이스 서버로 이동하고, mysqldump를 실행 한 다음, 나는 mysqlimport를 할 것이다 이런 모양이 될 것입니다 비밀번호가 필요합니다 복사하여 붙여 넣으겠습니다

좋아, 내 암호를보고 싶지 않아 그래서 붙여 넣었 어 이제 데이터베이스가 복원 중입니다 사용자 데이터의 내용을 데이터베이스에 저장합니다 사용자 데이터는 매우 간단합니다

그리고 내가 보여주고 싶은 것들 중 하나 너는 그 배경에서 계속하고있어 거기 있다는 사실입니다 구성된 모든 매개 변수 당신은 당신이 할 필요가 없다 따라서 mycnf 파일을 수정할 필요가 없습니다

원하는대로 변경할 수 있습니다 여기서 서버 매개 변수가 중요하지 않습니다 연결을 원한다면 보안 정보, 여기로가 계속해서 추가하고 제거 할 수 있습니다 IP 주소 귀하의 MySQL 데이터베이스에 대한 액세스

SSL을 시행 할 수 있습니다 너의 연결이 그걸로 끝나길 바래 그런 다음 설정할 수있는 다른 매개 변수가 있습니다 더 많은 코어, 더 많은 스토리지가 필요한 경우 가격 책정 등급 여기에서 바로 할 수있는 모든 것

그렇다면 분명히 청력과 같은 실제 기본 정보, 로그인 이름, 모두를 위해 관리되는 정보는 간단하고 가지지 않은 점 실제로 서버를 직접 설치하려면, 백업 관리, 모든 모니터링 관리, 경고, 그리고 함께가는 모든 것 데이터베이스 서버의 추가 수명주기 그래서, 그게 전부입니다 그것은 간단합니다, 정말 빨리 달릴 수있는 명령입니다 이제 데이터베이스에 로그인하면됩니다 자체, 데이터베이스를 보여 드리겠습니다

userdata, show tables를 사용합시다 죄송합니다 그런 다음 별표를 선택하겠습니다 T1에서 온 것입니다 따라서 귀하의 데이터가 이전되었습니다

Azure에 자체 호스팅 데이터베이스 하나 이상의 질문을하거나 Azure를 시작하고 싶다면, 언제든지 우리 중 누구와도 연락을 취하십시오 언제든지 내 블로그 게시물을 체크 아웃 할 수 있으며 내가 JayDestroorg에서 한 다른 게시물 고마워

How to create a Database instance on Cloud? – Databases and SQL for Data Science #3

안녕하세요, 환영합니다 데이터베이스 인스턴스를 만드는 방법

이 단원을 완료 한 후, 클라우드 데이터베이스와 관련된 기본 개념을 이해하고, 데이터베이스 서비스 인스턴스를 생성하는 방법과 예제를 보여줍니다 IBM Db2 Warehouse on Cloud 데이터베이스의 서비스 인스턴스 클라우드 데이터베이스는 구축 된 데이터베이스 서비스이며 클라우드 플랫폼을 통해 액세스 할 수 있습니다 기존 데이터베이스와 동일한 기능을 제공합니다 클라우드 컴퓨팅의 유연성

사용자는 클라우드 인프라에 소프트웨어를 설치하여 데이터베이스를 구현합니다 클라우드 데이터베이스를 사용할 때의 장점은 사용하기 쉽고 사용자가 액세스 할 수 있다는 것입니다 공급 업체 API 또는 웹 인터페이스를 사용하여 거의 모든 곳에서 데이터베이스를 클라우드로 전송하십시오 확장 성, 클라우드 데이터베이스는 스토리지 용량을 확장 할 수 있습니다 변화하는 요구를 수용하기위한 런타임, 조직은 사용하는 것에 대해서만 비용을 지불합니다

재난 복구, 자연 재해 장비 고장 또는 정전 시간 데이터는 원격 서버의 백업을 통해 안전하게 유지됩니다 클라우드 SQL 데이터베이스의 몇 가지 예는 IBM Db2 Warehouse on Cloud, PostgreSQL, Oracle Database Cloud, Microsoft Azure Cloud, SQL 데이터베이스, 클라우드에서 실행할 수있는 Amazon Relational Database Services, 가상 머신 또는 공급 업체에 따라 서비스로 제공됩니다 데이터베이스 서비스는 데이터베이스에서 작업 부하를 관리하기위한 논리적 추상화입니다 각 서비스는 공통 속성을 가진 워크로드를 나타내며, 서비스 수준 임계 값 및 우선 순위 그룹화는 응용 프로그램을 포함 할 수있는 작업의 속성을 기반으로합니다

응용 프로그램 기능에 대한 실행 우선 순위 관리 할 작업 클래스 또는 응용 프로그램 기능 또는 작업 클래스에서 사용되는 데이터 범위 Cloud 데이터베이스의 인스턴스는 모든 응용 프로그램을 처리하는 서비스로 작동합니다 해당 인스턴스가 관리하는 데이터 및 데이터베이스로 작업하라는 요청 데이터베이스 서비스 인스턴스가에서 연결 요청의 대상입니다 응용 프로그램 우리가 사용할 응용 프로그램은 Python입니다

연결이 완료되면 Python 코드가 SQL 데이터베이스 인스턴스에 대한 연결을 통한 명령문 그런 다음 데이터베이스 인스턴스는 SQL 문을 데이터베이스의 데이터와 개체 검색된 모든 데이터가 응용 프로그램에 리턴됩니다 이제 Cloud에서 Db2 Warehouse에 대한 데이터베이스 인스턴스가 생성되는 방법을 살펴 보겠습니다 Cloud on IBM Db2 Warehouse는 Cloud에서 제공되는 SQL 데이터베이스입니다 데이터베이스 소프트웨어를 사용하는 것처럼 Db2 Warehouse를 사용할 수 있지만 하드웨어, 설정 또는 소프트웨어 설치 및 유지 관리 Db2 Warehouse에 제공되는 서비스 계획 중, 관계형 데이터를 저장하기 위해 데이터웨어 하우스를 사용할 수 있습니다

내장 분석을 사용하여 데이터를 분석하거나 자신의 앱을 연결하여 데이터를 분석 할 수 있습니다 Db2 Warehouse 데이터베이스는 IBM Cloud 및 AWS 용으로 프로비저닝 할 수 있습니다 이제 Db2 Warehouse의 서비스 인스턴스를 설정하는 방법에 대해 알아 보겠습니다 IBM Cloud로 이동하여 Cloud on Db2 Warehouse 서비스를 선택하십시오 서비스 인스턴스 이름을 입력하고, 배포 할 영역을 선택하고, 서비스의 조직과 공간은 물론 작성을 클릭하십시오

작성한 IBM Db2 Warehouse 서비스를 볼 수 있습니다 IBM Cloud 대시 보드에서 열 때 연결 구성과 관련된 세부 정보를 볼 수 있어야합니다 Db2 Warehouse on Cloud 서비스 용 웹 콘솔 연결 세부 정보에는 다음이 포함됩니다 호스트 이름은 고유합니다 특정 컴퓨터 네트워크에 연결된 장치에 할당 된 이름 또는 레이블

데이터베이스 포트 인 포트 번호 데이터베이스 이름 인 데이터베이스 이름 연결하는 데 사용할 사용자 이름 인 사용자 ID, 암호는 연결에 사용할 암호, 클라우드상의 DB2 Warehouse 버전 이 비디오를 시청 해 주셔서 감사합니다

Information and Data Models – Databases and SQL for Data Science by IBM #8

안녕하세요, 정보 모델 및 데이터 모델에 오신 것을 환영합니다 이 비디오에서는 다양한 유형의 모델에 대해 알아 봅니다

이 비디오의 끝에서, 차이점을 설명 할 수 있습니다 정보 모델 및 데이터 모델 관계형 모델의 장점을 설명하고, 엔티티와 애트리뷰트 간의 차이점을 설명한다 이 그림은 정보 모델과 데이터 모델 간의 관계를 보여줍니다 정보 모델은 속성을 포함하는 엔티티의 추상적 인 공식 표현, 관계 및 수행 할 수있는 작업에 대해 설명합니다

모델링되는 엔티티는 실제 세계에서 온 것일 수 있습니다 라이브러리와 같은 정보 모델과 데이터 모델은 서로 다르며 다른 용도로 사용됩니다 정보 모델은 다음과 같습니다 개념 수준 및 개체 간의 관계를 정의합니다 데이터 모델은보다 구체적인 수준으로 정의되며, 구체적이고 자세한 내용을 포함합니다

데이터 모델은 모든 데이터베이스 시스템의 청사진입니다 정보 모델에는 여러 가지 유형이 있습니다 가장 친숙한 것은 계층 적이며, 일반적으로 조직도를 표시하는 데 사용됩니다 이 도면에 도시 된 바와 같이, 계층 적 모델은 트리 구조를 사용하여 데이터를 구성합니다 트리의 루트는 자식 노드가 뒤 따르는 부모 노드입니다

자식 노드는 둘 이상의 부모를 가질 수 없습니다 그러나 상위 노드에는 많은 하위 노드가있을 수 있습니다 첫 번째 계층 적 데이터베이스 관리 시스템은 1968 년 IBM이 발표 한 정보 관리 시스템 원래 Apollo 우주 프로그램의 데이터베이스로 구축되었습니다 관계형 모델은 데이터베이스에서 가장 많이 사용되는 데이터 모델이며, 이 모델은 데이터 독립성을 허용하기 때문입니다 데이터는 간단한 데이터 구조 테이블에 저장됩니다

이는 논리적 인 데이터 독립성을 제공하며, 물리적 데이터 독립성 및 물리적 스토리지 독립성 엔티티 관계 데이터 모델 또는 ER 데이터 모델 관계형 데이터 모델의 대안입니다 간단한 라이브러리 데이터베이스를 예로 들면, 이 그림은 엔티티 관계 다이어그램 또는 ERD를 보여줍니다 이는 테이블 및 그 관계라는 엔티티를 나타냅니다

우리는 책을 쓰는 저자가 있습니다 책을 대출받는 차용인, 각 도서의 다양한 사본 등 이것이 최종 ER 다이어그램입니다 그러나 우리는 어떻게 거기에 도착합니까? 엔티티 관계 모델은 데이터베이스를 엔티티 집합으로 생각하고, 그 자체로 모델로 사용되기보다는 ER 모델은 관계형 데이터베이스를 설계하는 도구로 사용됩니다 ER 모델에서, 엔티티는 데이터베이스의 다른 엔티티와 독립적으로 존재하는 객체입니다

ER 다이어그램을 테이블 모음으로 간단하게 변환 할 수 있습니다 ER 다이어그램의 빌딩 블록은 엔티티와 속성입니다 엔티티는 엔티티를 특성화하는 데이터 요소 인 속성을가집니다 속성은 엔티티에 대해 자세히 알려줍니다 ER 다이어그램에서 엔터티가 그려지며, 사각형으로, 속성은 타원으로 그려집니다

엔티티는 명사 일 수 있으며, 사람, 장소 또는 물건 간단한 라이브러리를 예로 들면, 책은 엔티티의 예입니다 속성은 엔티티의 특성에 대한 특정 속성이며, 엔티티에 대해 더 자세히 알려주십시오 엔티티 북에는 책 제목, 그 책의 추가, 책이 쓰여진 해 등 속성은 정확히 하나의 엔티티에 연결됩니다 엔티티 북은 데이터베이스의 테이블이되고, 속성은 테이블의 열이됩니다

단순화 된 라이브러리 예제를 계속하면, 책은 저자에 의해 쓰여지고, 책은 엔티티이고, 저자는 실체입니다 엔티티 작성자의 경우, 응급실 다이어그램은 이렇게 보일 것입니다 엔티티 작성자는 속성, 저자의 성, 이름, 이메일, 도시, 국가 및 작성자를 고유하게 식별하는 작성자 ID가 포함됩니다 엔티티 작성자는 데이터베이스의 테이블이되고, 속성이 테이블의 열이됩니다 단순화 된 라이브러리 데이터베이스에서, 우리는 엔티티를 식별하는 프로세스를 진행하며, 책을 대출받는 차용자, 각 도서의 다양한 사본, 대출 도서의 사본

이것이 최종 ER 다이어그램입니다 각 엔티티는 데이터베이스의 테이블이됩니다 이제 정보 모델과 데이터 모델의 차이점을 설명 할 수 있습니다 관계형 모델의 장점을 설명하고, 엔티티와 애트리뷰트 간의 차이점을 설명한다 이 비디오를 시청 해 주셔서 감사합니다

Advanced Data Security with Azure SQL Database in Azure Government

>> 안녕 스티브 미첼로 티입니다

Azure 정부 공학 팀 나는 오늘 아제이 (Ajay) Azure SQL 데이터베이스 팀의 프로그램 관리자, Ajay를 환영합니다 >> 아침 고맙습니다 >> 이제 고급 데이터 보안에 대해 말씀 드리겠습니다

Azure 정부에서 Azure SQL 데이터베이스 사용 이제, Azure SQL Database as 우리는 Azure 정부에서 아주 언젠가 서비스를 받았습니다 하지만 이제 우리는 이러한 새로운 기능은 고급 데이터 보안으로 제공됩니다 그래서, 우리는 우리에게 무엇을 할 수 있는지에 대한 소개 만 할 수 있습니까? 우리가 얘기 할 때 의미가있다 Azure 데이터베이스의 고급 데이터 보안? >> 물론

그래서 가장 큰 것들 중 하나 고객이 클라우드에있을 때뿐 아니라, 하지만 심지어 구내에서 데이터를 어떻게 보호합니까? 그것은 매우 중요합니다 데이터베이스 서비스 필요한 도구와 기능을 제공한다 고객은 안전한 것에서부터 모든 것을 할 수있다 그들의 데이터는 심지어 모니터하고 얻을 잠재적 인 문제에 대해 경고했습니다 따라서 고급 데이터 보안은 고객이 얻을 수있는 확실한 투자 데이터베이스에 대한 엔드 – 투 – 엔드 경험을 통해 데이터가 어떻게 보호되는지에 대한 완전한 통찰력, 필요한 경고를받습니다

>> 맞아, 이해가된다 그래서, 우리는 무엇을 의미합니까? 특히 우리가 이야기 할 때 방금 언급 한 것들 중 일부에 대해서? >> 그래, 그래 가자 역량의 일부로 뛰어 들어라 기본적으로 고급 데이터 보안 오늘 Azure SQL 데이터베이스에서, 우리는 세 가지 주요 기능을 제공합니다

첫 번째는 취약성 평가입니다 두 번째는 데이터 분류입니다 세 번째는 고급 위협 요소 차단입니다 우리는 얻을 대시 보드를 제공합니다 서브 스크립 션 전체의 중앙보기 모든 경고 및 이벤트에 대해 데이터베이스가 얼마나 안전한지 잘 이해할 수 있습니다

그리고 나는 이것들 각각에 깊이 빠져들 수 있습니다 >> 좋아, 좋아 그래, 각각에 대해 얘기하자 네 먼저 취약성 평가를 살펴 보겠습니다

이것이 첫 번째 진입 점입니다 데이터베이스 서비스에서 데이터 영역을 보호합니다 그래서 이것을 당신의 단 하나의 도구로 생각하십시오 당신은 발견하고 추적한다 모든 구성 문제 또는 잘못된 구성 그래서 이것은 당신을위한 길입니다

배포시 보안을 기반으로합니다 따라서 우리가 고객에게 권장하는 것은, SQL 데이터베이스를 처음 배포 할 때, 심지어 거기에서 시작 dev에 테스트 환경, 당신이 잡을 수 있도록이 도구를 실행하십시오 모든 문제를 해결 한 다음 구성 그것은 모범 사례에 따라 그것을 기준으로합니다 그렇게하면 당신은 당신이 비즈니스 요구 사항에 따라 시스템을 보호하고, 그런 다음 위반이 있으면 경고를 받게됩니다 >> 의미가 있습니다

>>이 예제는 여기 스크린 샷에서 볼 수 있듯이, 이 대시 보드는 모든 보안 검사가 우리가 그것을 어떻게 구성했는지에 따라 통과했거나 실패했다 보고서 맨 아래에 각 규칙을 살펴보고 클릭 할 수 있습니다 그것은 당신에게 각 규칙의 전체 세부 사항을 줄 것입니다 실행 된 쿼리는 무엇입니까? 왜 실패했는지 이유는 무엇입니까? 바로 실제 치료 조치를 줄거야 그래서 당신은 그 행동을 취할 수 있습니다

>> 정말 여기에 실용적인 목록이 있습니다 당신의 베스트 프랙티스가 현재 어떻게 보이는지 >> 이것은 또한 수출 할 수있는 유용한 보고서입니다 그들이 원한다면 감사원에게 준다 악의적 인 공격이 있었다면 추가 조사

>> 좋아 >> 우리가 추가하고있는 두 번째 기능 SQL 데이터 분류 란 무엇입니까? 특히 GDPR과 같은 규제에도 불구하고 고객이 할 수있는 것이 매우 중요합니다 민감한 데이터가 데이터베이스에있는 곳을 이해합니다 따라서 데이터 분류를 사용하면 정확히, 민감한 모든 열을 발견하는 데 도움이됩니다 예를 들어, 테이블을 저장하는 경우 신용 카드 번호 또는 사회 보장 번호, 등, 민감한, 이 서비스는 귀하의 데이터베이스를 스캔하고, 민감한 컬럼을 찾으십시오

그런 다음 발견 된 모든 열에 대한 보고서를 제공합니다 기본 레이블을 적용합니다 ~에서 무엇이든 될 수 있습니다 정보 수준에서 매우 기밀적인 GDPR 등급까지 Microsoft가 권장하는 기본 권장 사항을 적용 할 수 있습니다

제공하거나 자신의 필요에 따라 적용 할 수 있습니다 레이블을 적용하면, 이 레이블은 열과 함께 지속됩니다 그래서 이것의 아름다움은 일단 지속되면, 우리가 고객에게 권장하는 감사 기능이 켜져 있다면, 중요한 컬럼에 대한 액세스는 완전히 감사됩니다 그래서 주어진 시간에, 감사 로그로 이동하여 누군가가 쿼리를 실행하는지 확인할 수 있습니다 사용자 인이 민감한 열에 대해 어떤 위치에서 실행 된 쿼리가 무엇인지, 쿼리에서 얼마나 많은 데이터를 수정 했습니까? 그래서 그것은 당신에게 완전한 시야를 다시줍니다

>> 그래서 확실히 정부 공간에서 이것은 매우 중요한 주제입니다 우리는 높은 준수 환경에서 운영되고 있습니다 그래, 네가 가지고 있는지 내가 알고 싶다 내 데이터베이스에있는 사회 보장 번호 (Social Security Number)라는 칼럼 거기에 몇 가지 추가 통제가 있어야합니다

좋아, 좋아 보인다 >> 마지막 기능의 일부로 고급 위협 방지 (Advanced Threat Protection) 인 고급 데이터 보안 이것은 실제로 데이터베이스에 대한 잠재적 인 공격을 탐지하는 것입니다 따라서 몇 가지 예는 SQL 주입 공격과 같은 것입니다 그래서 누군가가있는 나쁜 응용 프로그램에서

데이터베이스에 주입하려고 시도 중이다 데이터를 추출하거나 비정상적인 액세스가있는 경우, 누군가 낯선 곳에서 로그인했다고 가정 해 보겠습니다 또는 데이터 유출, 또는 무차별 공격 그래서이 모든 것들이 경고를 발령 할 것이고, 그런 다음에 가입 할 수도 있습니다 관리자가 통지를받을 수있는 전자 메일 경고

또한 Azure Security Center 또는 OMS와 통합 될 수 있으며, 실행 가능한 경고를 다시 할 수 있습니다 수정을 위해 갈 수있는 곳 이 작업을 수행하고 데이터베이스에 대한 액세스를 강화하는 조치를 취하십시오 >> 그래서 이것은 구독 할 수 있습니다 알림 및 가상 또는 실시간 예를 들어 SQL을 시도한 사람 주사보다는 내가 보고서를 얻는다 "이봐 요, 일주일 전에 누군가가 뭔가를하려했을 수도 있습니다

" 이제 이것은 훨씬 더 실시간으로 알려줍니다 >> 맞습니다 우리는 패턴을 찾는다 왜냐하면 우리는 또한 소음을 피하기 위해서입니다 따라서 우리는 같은 공격이 일어나는 패턴을 찾습니다

때로는 쿼리 중 일부가 비즈니스에 정상적인 경우가 있습니다 그래서 구별하는 방법이 있습니다 공격 패턴과 정상적인 사용 패턴 네 괜찮아

괜찮아 >> Threat Protection Suite 자체에 대해 자세히 설명합니다 따라서 우리가 탐지하는 공격 유형 SQL 주입 시도와 실제 공격, 때로는 아마 나쁜 앱 코드 일 수도 있기 때문에, 우리는 그것이 실제로 공격이 아니라 누군가를 감지합니다 모범 사례에 위배되는 잘못된 쿼리를 작성했을 수 있습니다 그래서 우리는 시도와 공격을 구별합니다

그런 다음 이례적으로 패턴을 액세스합니다 비정상적인 위치 또는 다른 사람이 로그인하는 경우 SQL 자격 증명의 무차별 한 시도 기본적으로 잘못된 암호 또는 잘못된 로그인으로 다른 비밀번호 사용 유해한 응용 프로그램에서 로그인하거나, 지원되지 않는 등, 또는 매우 많은 데이터를 추출하는 경우 선택 별 쿼리를 둘러 보는 응용 프로그램에 드문 경우 전체 데이터 세트를 추출 할 술어가 없어도됩니다 그래서 이것들은 우리가 탐지하는 패턴의 모든 종류입니다 우리는 경보를 발령 할 수 있습니다 다음은 Azure Security Center의 간단한 스크린 샷입니다

여기서 우리는 하나의 창을 제공한다는 것을 알 수 있습니다 이는 데이터 서비스만을위한 것이 아닙니다 그러나 Azure 서비스의 나머지도 피드 보안 비행기에 그들의 정보 그리고 당신은 포괄적 인 시각을 얻을 것입니다 모든 공격과 궤도 보호, 그리고 당신은 이것을 클릭 할 수 있습니다, 이를 바탕으로 행동을 취할 수 있습니다 >> 어쨌든 특히 정부 공간에서, Azure Security Center에 엄청난 관심을 보였습니다

이것이 Azure Security Center와 통합 된 사실입니다 정말 좋은 플러스입니다 >> 그래, 좋아 우리는 또한이를 OMS로 확장하기 위해 노력하고 있습니다 고객은 자신의 제 3 자 모니터링 도구 및 결국 감사 로그 및 이벤트 허브를 통해, 그들은 그들 자신의 대시 보드를 만들 수있다

그들이 기본적으로 제공하는 것의 위에 >> 좋아 >> 그럼 내가 이런 것들 중 몇 가지를 빠르게 보여 드리겠습니다 행동을 취하면 거기에서 갈거야 >> 그래서 여기에 제 SQL Server Management Studio가 있습니다

나는에 연결되어있다 내 SQL 데이터베이스 서비스는 정부의 클라우드, mybadwebsitedb라는 데이터베이스가 있습니다 그래서이 데이터베이스를 사용할 것입니다 우리가 방금 발견 한 몇 가지 문제를 시뮬레이션 할 수 있습니다 그래서 제일 먼저 포털에 갈 것입니다

그리고 내가해야 할 일은 감사를 켜는 것입니다 그래서 MySQL 인스턴스의 감사 창으로 이동하면, 당신은 감사를 켰다는 것을 알 수 있습니다 감사 로그가 저장 될 저장소 계정을 지정하십시오 언제 어디서나 할 수있는 곳입니다 취약성 평가 검색 또는 위협 탐지, 모든 로그가 여기에 전송됩니다

그것은 경보를 발령하는 데 사용되는 데이터입니다 일단 Auditing이 켜지면 매우 간단합니다 이제 막 고급 데이터 보안으로 이동해야했습니다 그리고 나는 단지 그것을 여기에서 돌린다 일단 그렇게하면, 나는 나의 취약성 평가 (Vulnerability Assessment) 다음과 같이 주기적으로 스캔하도록 선택할 수 있습니다

한 번 스캔하거나 실행하도록 예약하려는 경우, 매주 일요일 자정에 실행됩니다 그래서 당신도 그것을 설정할 수 있습니다 전자 메일 주소를 설정할 수도 있습니다 어디에서 전자 메일을 보내려고합니까? 검사 보고서가 뭐든간에, 누군가가 바뀌면 시스템상의 무엇인가를 알고 싶다 이것은 알리는 좋은 방법입니다

고급 위협 방지를 활성화 할 수도 있습니다 이는 실시간 위협 탐지입니다 여기에 알림을 보내도록 설정했습니다 나 자신과 내 동료 중 한 명을 포함한 두 사람에게 유형을 선택할 수 있습니다

SQL 인젝션처럼 통보 받기를 원하는 알림, 취약점, 데이터 유출 등 >> 아주 멋지다 따라서 원하는대로 경고를 사용자 정의 할 수 있습니다 네 >> 알았어 큰

>> 그럼 일단 모든 것이 끝나면 이제 데이터베이스에 갈 수 있습니다 데이터베이스를 클릭하면 대시 보드가 표시됩니다 따라서 아래로 스크롤하면 실시간으로 여기에 경고가 있는지 확인하십시오 그렇지 않은 경우 경고가 없으면 계속 이동할 수 있습니다 고급 데이터 보안 블레이드 및 데이터베이스에 3 개의 타일이 표시됩니다

내가 언급 한 각각의 서비스에 하나씩 먼저 취약성 평가 타일을 살펴 보겠습니다 그래서 나는 이것을 클릭 할 것이다 따라서 처음으로이 보고서를 작성하지 않아도됩니다 여기에서 스캔을 칠 수 있습니다

>> 알았어 >> 또는 언제든지 수동으로 스캔 할 수 있습니다 또는 내가 보여 주듯이 예정된 검사가 있다면 더 일찍 나는 언급했던 일요일에 예정대로 달린다 보고서에 보이는 것은 우리가 가진 최고의 것입니다 평가 요약 따라서 기본적으로 두 가지 유형의 측정 항목이 있습니다

하나는 수표가 통과 한 횟수 또는 실패한 다음 모든 실패에 대해 위험으로 분류합니다 그래서 우리는 여기서 네 번의 실패가 있음을 볼 수 있습니다 그 중 2 가지는 고위험 및 중간 위험으로 분류됩니다 이제 실패한 것의 세부 사항을 살펴 보겠습니다 그래서 여기에 내려 가면 각각의 규칙이 적용됩니다

그래서 그 이름이 자기 설명적임을 알 수 있습니다 예를 들어, 내 데이터베이스를보고 싶다면 민감한 데이터 열을 분류해야한다고 말합니다 그래서 나는 이것을 클릭한다 이제는 우리가 실제로 한 일에 대한 완벽한 세부 사항을 제공합니다 그래서 그것의 전체 설명을 제공합니다 이 경고가 의미하는 것과 무엇 Microsoft 권장 사항을 따르십시오

그래서이 경우 우리는 우리가 몇 가지 민감한 항목이 있습니다 분류되지 않은 테이블 따라서 취약 할 수 있습니다 일부 악의적 인 사용자가 해당 데이터를 훔칠 수 있습니다 >> 알았어

>> 그래서 당신이 내려 가면, 더 아래로 스크롤하면 당신에게 준다 우리가 발견 한 모든 열의 전체 목록 여기서 주목할 중요한 몇 가지 정보는 다음과 같습니다 우리는 그것이 어떤 유형의 정보인지를 알려줍니다 예를 들어 여기가 사용자 이름이나 자격 증명과 같은 경우입니다

같은 주소 나 모든 연락처 정보와 암호는 모두 자격 증명입니다 카드 번호 또는 신용 카드가있는 경우 우리는 어떤 유형의 정보를 알려줍니다 그런 다음 우리는 당신에게 추천을합니다 감도의 수준에 따라 달라집니다 >> 정말 실용적입니다

네 그래서 우리는 이것들 모두가 우리에게 있다고 말해줍니다 그것이 기밀로 표시되어 있다고 생각하십시오 이들 중 일부는 과민 한 그래서 이것은 최고 등급 GDPR입니다 그런 다음 그것에 대해 더 많은 것을 읽을 수있는 문서들과 항상 데이터베이스와 같은 다른 기능을 사용하여 보호하십시오

스크립트되지 않은 또는 데이터 암호화 및 우리는 당신에게 여기 스크립트를 제공합니다 따라서 다음을 사용하여 스크립트를 복사 할 수 있습니다 이 도구를 배포하거나 원하는 경우 자주 사용하는 쿼리 도구 PowerShell 또는 명령 줄과 같은 방법으로 처방전을 복사해서 거기에 넣고 그럴 수 있습니다 또는 수정하려면 여기를 클릭하여 실시간으로 수행 할 수 있습니다 그 인스턴스에 로그인하여 즉시 적용 할 것입니다

>> 그래서 우리는 여기서 정말로 당신을 쉽게 만듭니다 나는 당신에게 정확히 어떤 스크립트 또는 원 클릭 경험 만 원한다면 >> 여기서 강조하고 싶은 한 가지는 여기서 두 개의 버튼은 기준선과 명확한 기준선으로 승인됩니다 그렇다면 이것이 귀하의 비즈니스에서 실제로 유효하다면 어떻게 될까요? 이러한 사용자 또는이 수준의 감도와 당신은 정말로 어떤 라벨도 적용하고 싶지 않습니다 승인은 기준으로 말할 수 있습니다 그러면 다음에 규칙 검사를 실행할 때의 의미입니다

이 테이블들에 대해 이것을 건너 뛸 것이다 우리는 이미 그것을 추적하고 있기 때문에 칼럼과 칼럼을 사용합니다 그러나 나중에 비즈니스 정책이 바뀌고 원하는 경우 규칙을 재설정하려면 여기로 돌아와 기준선을 지울 수 있습니다 >> Microsoft는 권장되는 모범 사례를 제공하지만 여전히 완전한 제어력과 사용자 정의 기능이 있습니다 >> 맞습니다

그래서 저는 앞으로 나아가서베이스 라인으로 승인을 말할 것입니다 따라서 기준선으로 사용됩니다 이제 보고서로 돌아가 보겠습니다 내가 다시 가서 이것을 다시 볼 수 있다는 것을 알 수 있습니다 다음에 우리는 이것이베이스 라인으로 표시됨을 볼 것입니다

그래서 실행되는 동안, 또한 통과 된 규칙 몇 가지를 보여 드리겠습니다 그래서 당신은 톤이 있다는 것을 알 수 있습니다 이미 있던이 규칙 중 우리가 베스트 프랙티스라고 생각하는 것에 따라 구성됩니다 따라서 당신은 어떤 행동을 취할 필요가 없습니다 비즈니스 규칙이 변경되면 실제로 변경하고 변경하십시오

>> 그러면 실제로 확인 된 내용이 기록되어 있습니다 >> 맞습니다 그래서 당신은 가서 당신의 검사 기록을 볼 수 있습니다 역사 기록 보고서가 있습니다 거기있는 모든 것에

또한 내보낼 수도 있습니다 감사원에게 보낼 필요가있을 경우 스캔 결과가 표시됩니다 이제 내가 여기로 돌아 가면 숫자가 하나 줄어들 었음을 알 수 있습니다 그 중 하나가 내 기준선에 있었기 때문에? 괜찮아 따라서 취약점 평가를 사용하는 방법입니다 그런 다음 모든 규칙을 구성 할 수 있습니다

보안 풋 프린트 귀하의 데이터베이스 서비스에 대한 그리고 그것은 당신에게 제공합니다 직접 행동을 취하는 쉬운 방법 포털 또는 스크립트를 통해 여러 데이터베이스에 배포하려고합니다 >> 맞아 괜찮아 그래서 그것은 취약성 평가입니다 그런 다음 데이터 분류에 대해서도 이야기 했습니까? >> 맞습니다

우리는 취약성 평가 보고서에서 어떤 규칙이 있었고 민감한 열로 플래그가 지정되어야합니다 따라서 클릭하면 실제로 나중에 데려다 줄 것입니다 이 도구의 분류 부분에서 발견 그럼 그 타일을 클릭하고이 도구가 제공하는 것을 보여 드리겠습니다 그래서 기본적으로 아무것도 분류되지 않습니다

따라서이 그래프는 개요는 기본적으로 0 열입니다 하지만 맨 위에는이 알림이 있음을 알 수 있습니다 우리는 23 가지 권장 사항을 발견했다고 말합니다 그래서 당신은 그것을 클릭 할 수 있습니다 우리가 권장하는 분류 보고서

그래서 당신은 다시 여기서 볼 수 있습니다 우리가 생각하는 모든 열은 민감합니다 정보 유형을 알려드립니다 어떤 유형의 정보가 포함되어 있습니까? 그 칼럼과 우리는 당신에게 말한다 거기에 적용해야하는 라벨의 유형

그래서이 시점에서 다시 두 가지가 있습니다 각 항목을 개별적으로 선택하여 적용 할 수 있습니다 예를 들어이 경우에이 비밀번호를 가져 오도록하겠습니다 내가 선택한 추천을 수락 할 수 있습니다 기본적으로 분류됩니다

이 칼럼에는 레이블을 변경할 수있는 옵션이 있습니다 암호가 있어야한다고 생각한다면 조직을 위해 대신에 다른 수준의 감도 기밀 내가 그것을 매우 기밀이라고 말하게 할 수 있습니다 나는 그것을 여기에서 바꿀 수 있고 그것을 구할 수있다 다음은 어떻게됩니까? 이 정보는 테이블 메트로 데이터에서 처리됩니다 따라서 이 암호 열은 이제 감사 로그에서 완전히 감사됩니다

따라서 누가 액세스했는지 언제 알 수 있습니다 이제 내 개요로 돌아 가면 지금 볼 수 있습니다 우리가이 한 칼럼을 가지고 있다는 것은 분류됩니다 당신은 이것을 선택하여 대량으로 할 수 있습니다 당신이 원한다면 모든 컬럼

>> 아주 좋아 네 >> 알았어 큰 그래서 우리를 위협 탐지 마지막 기둥으로 데려갑니다

네 >> 마지막으로 중요한 것은 위협 탐지입니다 따라서 기본적으로 실시간 경고를 캡처하는 것입니다 앞에서 언급했듯이 다른 유형의 경고를 구성 할 수 있습니다 그래서 내 데이터베이스와 데이터베이스로 돌아 가면 여기에서 볼 수 있습니다

이미 데이터베이스에 생성 된 세 개의 다른 항목이 있습니다 이제 알림 유형을 빠르게 살펴 보겠습니다 따라서 보안 센터와 통합되어 있습니다 모든 유형의 악성 활동 트리거 될 수 있으며 대시 보드에 표시됩니다 그래서 나는 시뮬레이터 SQL 인젝션을 가지고있다

응용 프로그램을 사용하고 기본적으로 파일 앞서 보았 듯이, 나는 두 개의 전자 메일 주소가 알림을받습니다 제 경우에는 당신이 시뮬레이션 공격을 받았음을 알 수 있습니다 기본적으로 전자 메일을 내 전자 메일 주소로 보내고 당신은 구독의 초기 세부 사항, 어떤 서버인지, 어느 데이터베이스와 어떤 IP 주소에서 왔는지, 사용자 이름 그것은 당신에게 전자 메일에서 바로 행동을 취할 수있는 모든 세부 사항을 제공합니다 이것을 클릭하면 실제로 여기에 표시됩니다

여기 당신은 포괄적 인 견해를 가질 것입니다 Azure Security Center에서 모든 경고 내용을 확인하십시오 그래서 내가이 중 하나를 클릭하면 이메일에서 본 것과 비슷한 전체 통찰력을 얻을 수 있습니다 나는 그것을 클릭하여 얻을 수있다 데이터베이스, 구독 및 구독중인 모든 것들 전자 메일로 보내 드리며 여기서도 쿼리를 보여줍니다

>> 그래서 실제로 [들리지 않음]을 볼 수 있습니다 네 그것은 당신에게 말한다 이렇게하면 응용 프로그램 개발자 나 데이터베이스에 관리자는이 작업을 수행하는 사람을 매우 빠르게 이해할 수 있습니다 수정 단계로 가면 이 조사 단계를 실제로 클릭 할 수 있습니다

감사 로그로 바로 연결됩니다 역사적으로 존재했던 모든 로그를 볼 수 있습니다 그래서 보았더라도 여기에있는 그래픽보기 만 전체 상세보기입니다 각 이것들과 당신은 완전한 통찰력을 얻을 것입니다 질의 자체와 거기에 있던 모든 세부 사항으로 >> 와우

그게 최고야 괜찮아 따라서 Advanced Data Security를 ​​통해 우리는 실제로 이야기하고 있습니다 이 세 가지 기둥의 취약성 평가, 데이터 분류 및 위협 탐지는 차갑습니다 실시간 알림을 제공합니다

SQL 주입 및 이러한 유형의 공격 >> 맞아 >> 알았어 큰 괜찮아

우리와 함께 해 주셔서 대단히 감사합니다 이것은 Ajay에서 프로그램 매니저로부터 왔습니다 Azure SQL 데이터베이스 팀은 Azure 정부의 고급 데이터 보안 지켜봐 줘서 고마워 >> 고맙습니다

Mapping Entities to Tables – Databases and SQL for Data Science by IBM #10

엔티티를 테이블에 매핑 해 주셔서 감사합니다 이 비디오에서, 엔터티가 관계형 데이터베이스 테이블에 매핑되는 방법을 배웁니다

이 비디오의 끝에서 다이어그램이 어떻게 번역되는지 설명 할 수 있습니다 행과 열이있는 관계형 데이터베이스 테이블 엔티티 관계 다이어그램은 데이터베이스 설계의 기본 토대입니다 관계형 데이터베이스 디자인에서 다이어그램으로 시작하거나 ERD 및 ERD를 나중에 데이터베이스의 테이블에 매핑합니다 이 예에서는 엔티티 북에 대해 ERD를 사용합니다 엔티티 북에는 여러 가지 특성이 있습니다

엔티티 및 그 속성은 테이블에 맵핑됩니다 이해를 쉽게하기 위해 엔티티와 속성을 분리합시다 이 경우 엔티티 북은 같은 이름의 책인 테이블이됩니다 모든 속성은 테이블의 열로 변환됩니다 우리는 이제 어떻게 테이블이 표현 될지를 볼 것입니다

관계형 데이터베이스 모델에서 표는 행과 열의 조합입니다 매핑하는 동안 엔터티가 테이블이됩니다 그런데, 테이블은 아직 행과 열의 형태를 취하지 않았습니다 속성은 열로 변환되고, 행과 열의 실제 테이블 형식을 제공하는 테이블 나중에 각 열에 데이터 값을 추가합니다

테이블 양식이 완성됩니다 저자 예제의 경우 엔티티 작성자가 테이블이되고 속성은 테이블에서 변환 된 컬럼을 가져옵니다 일부 데이터 값을 열에 추가하고 표를 완성하십시오 이제 다이어그램이 관계형 데이터베이스로 어떻게 변환되는지 설명 할 수 있습니다 행과 열이있는 테이블

이 비디오를 시청 해 주셔서 감사합니다

Types of Relationships – Databases and SQL for Data Science by IBM #9

안녕하세요 관계 유형에 오신 것을 환영합니다

이 비디오에서 우리는 엔티티간에 존재하는 관계 이 비디오의 끝에서, 당신은 관계의 기본 요소를 설명 할 수있을 것입니다 관계 집합에 사용 된 기호 설명, 일대일과 다 대 다 관계의 차이점을 설명합니다 관계의 빌딩 블록은 엔티티, 관계 집합 및 까마귀 발 표기법 엔티티 집합은 직사각형으로 표시됩니다

관계 세트는 다이아몬드로 표시되며, 연결된 엔티티를 연결하는 선이 있습니다 관계를 표현하는 데는 여러 기술이 사용됩니다 이해를 쉽게하기 위해, 이 수업은 까마귀 발 표기법을 사용합니다 이들 중 일부는 상징보다 큽니다 기호보다 작고 수직선

엔티티 북에 대한 엔티티 관계 다이어그램 또는 ER 다이어그램은 다음과 같습니다 엔티티 북은 사각형으로 그려지며 속성은 타원으로 그려집니다 속성은 해당 엔티티의 특정 속성이며, 예를 들어 제목, 판, 연도, 가격 등 속성은 정확히 하나의 엔티티에 연결됩니다 엔티티 작성자의 경우, 응급실 다이어그램은 이렇게 보일 것입니다

엔티티 작성자는 성을 갖습니다 : 성, 이름, 이메일, 도시, 국가 및 저자 ID 엔티티의 서적과 저자가 서로 어떻게 관련되어 있는지 살펴 보겠습니다 1 권 이상의 저자가 책을 저술해야합니다 그러나 한 권의 책은 두 명의 저자가 쓸 수 있습니다 많은 저자가 책을 저술 할 수 있습니다 다른 예로서 한 저자는 단 한 권의 책을 쓸 수 있지만, 또는 두 권의 책 또는 여러 권의 책

두 경우 모두 책과 저자 사이에 관계가 있습니다 우리의 예에서 우리는이 책에 적어도 저자가 필요하다는 것을 알 수 있습니다 여기에 오는 관계 집합은 다음에 의해 작성됩니다 한 권의 책은 한 저자가 작성해야합니다 두꺼운 선은 엔터티 집합의 각 엔터티를 나타냅니다

적어도 하나의 정확히 하나의 관계에 관여합니다 이를 일대일 관계라고합니다 관계 다이어그램에는 엔티티 만 사용됩니다 속성은 다이어그램을 어수선하게 만들 수 있으므로 생략됩니다 이전에 우리는 한 명 이상의 저자가 책을 쓸 수 있음을 보았습니다

이것은 까마귀 발 표기법이라는 다른 표기법으로 나타낼 수 있습니다 이 경우 기호보다 작습니다 이는 하나의 책 엔티티가 관계 집합에 둘 이상의 관계에 참여합니다 이를 일대 다 관계라고합니다 이것은 다 대일 관계 라 불릴 수도 있습니다

많은 저자들이 한 권의 책을 쓴다는 점에서 많은 책을 쓰는 많은 저자를 대표하기 위해 관계 집합의 양쪽에있는 기호보다 크고 작은 기호 이것은 다 대다 관계라고합니다 엔터티 집합의 각 엔터티는 둘 이상의 관계에 참여하고 있습니다 많은 저자들이 많은 책을 저술하고 있으며, 또는 많은 책을 쓰는 많은 저자 이제 관계의 기본 요소를 설명 할 수 있습니다

관계 집합에 사용 된 기호 설명, 일대일과 다 대 다 관계의 차이점을 설명합니다 이 비디오를 시청 해 주셔서 감사합니다

INSERT Statement – Databases and SQL for Data Science by IBM #6

안녕하세요 INSERT 문에 오신 것을 환영합니다

이 비디오에서는 관계형 데이터베이스 테이블 채우기에 대해 학습합니다 이 동영상의 끝 부분에서 다음 구문을 식별 할 수 있습니다 INSERT 문과 테이블에 행을 추가하는 두 가지 방법을 설명합니다 테이블이 생성 된 후, 테이블에 데이터가 채워 져야합니다 테이블에 데이터를 삽입하려면, 우리는 INSERT 문을 사용합니다

INSERT 문은 테이블에 새 행을 추가하는 데 사용됩니다 INSERT 문은 데이터 조작 언어 문 중 하나입니다 데이터 조작 언어 문 또는 DML 문은 데이터를 읽고 수정하는 데 사용됩니다 작성자 엔티티 예제에 따라, 엔티티 이름 작성자를 사용하여 테이블을 만들었습니다 엔터티는 테이블의 열로 특성을가집니다

이제 테이블에 행을 추가하여 작성자 테이블에 데이터를 추가합니다 데이터를 작성자 테이블에 추가하려면, 우리는 INSERT 문을 사용합니다 INSERT 문의 구문은 다음과 같습니다 테이블 이름, 열 이름, 값에 삽입하십시오 이 명령문에서 table name은 테이블을 식별하고, 컬럼 이름리스트는 테이블의 각 컬럼을 식별하며, values ​​절은 테이블의 열에 추가 할 데이터 값을 지정합니다

Raul Chong에 대한 데이터가있는 행을 추가하려면, 저자의 밑줄 ID가 A 인 행을 삽입합니다 마지막 이름은 Chong, 라울 (Raul) 이메일은 RFC@IBMcom으로, 도시는 토론토, 캐나다는 캐나다의 CA입니다 작성자 테이블에는 6 개의 열이 있으며, 따라서 INSERT 문은 쉼표로 구분 된 6 개의 열 이름을 나열하고, 각 열의 값은 쉼표로 구분됩니다 values ​​절에 제공된 값의 수는 중요합니다

열 이름 목록에 지정된 열 이름의 수와 같습니다 이렇게하면 각 열에 값이 있는지 확인할 수 있습니다 테이블을 한 번에 한 행씩 채울 필요는 없습니다 값 절의 각 행을 지정하여 여러 행을 삽입 할 수 있습니다 values ​​절에서, 각 행은 쉼표로 구분됩니다

예를 들어,이 INSERT 문에서 우리는 두 개의 행을 삽입합니다 Raul Chong과 Rav Ahuja를위한 것 이제 INSERT 문의 구문을 확인할 수 있습니다 테이블에 행을 추가하는 두 가지 방법을 설명하십시오 한 번에 한 행 또는 여러 행

이 비디오를 시청 해 주셔서 감사합니다

Demo read data from database

Chào thầy, sau đây nhóm em 데모 đọc 데이터 ừ 데이터베이스 â l l phữữữữữữ 타오 데이터베이스의 데이터베이스 진실한 vấn Trang chě đã đọc được dữ liệu từ 데이터베이스 nh Khi는 아이템을 훔쳐갔습니다 trong database Đọc dữ liệu 뜨거운 밤을 보시려면 여기를 클릭하십시오 그 아이디는 아이를 낳았습니다

아이를 낳았습니다 아이를 낳았습니다 아이를 낳았습니다 Phàn đánh giá 등급 cũng đọc từ databas đọc t Comment 데이터베이스에 대한 의견 Khi đăng nhập sẽ kiểm tra dữ liệu trong 데이터베이스 사용자와의 대화를 나눌 때 Chi tiết trang dịch vụ 주제 토픽을 표시하는 데 도움이되는 주제 서비스를 받는다 Đã hiện thị được các thông đã lấy 컴퓨터 입력에 대한 관리자 권한 Tiếp đến, đưp được truyền dữ liệu từ 데이터베이스 Nuóm chúng em을 (를) Chúng em cảm ơn thầy (cô) đã xem hết 비디오 데모 Chúc thầy (cô) một ngày tốt đẹp Và em xin kết thúc 데모

Tableau Cross Database Joins | Tableau Tutorial | Episode-5 | Data Semantics

안녕하세요, 데이터 의미론에서의 Merwyn 이 비디오에서 Tableau 데스크톱에서 교차 데이터베이스 조인을 수행하는 방법을 보여 드리겠습니다 경우에 따라 여러 데이터 집합을 통합해야 할 수도 있습니다 이러한 데이터 세트는 항상 그렇지는 않습니다

같은 데이터베이스에 심지어 같은 유형의 데이터베이스 예를 들면 플랫 파일에 일부 데이터가있을 수 있습니다 일부는 관계형 데이터베이스 데이터베이스 연결에 허용되는 크로스 다양한 유형의 소스에서 데이터를 결합하는 것입니다 이 데모에서 두 개의 다른 파일 형식 데이터 원본을 조인하려고 시도 할 것입니다 하나는 직원 세부 정보를 포함하는 텍스트 파일입니다 다른 하나는 부서 세부 정보를 포함하는 Excel 파일입니다

시작하자 우선 첫째로 데이터 소스 중 하나에 연결하여 첫 번째 연결을 설정해야합니다 Employee details가 들어있는 텍스트 파일에 먼저 연결합니다 일단 완료되면 새 연결을 추가하여 두 번째 데이터 세트에 연결해야합니다 이렇게하기 위해 왼쪽 상단의 연결 섹션 옆에있는 추가를 클릭하십시오 Microsoft Excel을 선택하십시오

부서 세부 정보를 포함하는 두 번째 데이터 세트에 연결합니다 이제는 두 번째 연결이되었습니다 일단 연결이 성립되면 캔버스에 대한 두 연결 모두에서 데이터를 가져 오는 것입니다 평소와 같이 가입을 설정하십시오 이 경우 두 데이터 집합에서 부서 ID 열에 대한 내부 조인을 수행합니다

보시다시피 우리는 텍스트 파일에서 직원 데이터를 가지고 있습니다 및 부서 데이터 엑셀 파일 단일 데이터 소스에서 사용 가능 각 필드 옆에있는 색상은 자신이 속한 연결을 나타냅니다 이것은 데이터베이스 간 조인에 관한 세션을 마칩니다 보고 주셔서 감사합니다 다음에 너를보고 싶어

Data, database – jak to się wymawia? | Po Cudzemu #162

최근에이 단어에 대한 의견에 가장 자주 묻습니다 그래서 저는 제 자신에게 이렇게 생각했습니다

"모든 것을 말해 드리겠습니다" 그리고 그것은 우리가 "데이트"라고 쓰는 단어에 관한 것입니다 어떻게 읽습니까? "Dejta", "dada", "dejda"또는 어쩌면 다른 것? [음악] 우리가 '데이터'라고 쓰는이 영어 단어는 '데이터'또는 '정보'를 의미합니다 I Brytyjczycy corktją go jako / deɪtə / 사전에있는 단어의 미국 발음을 확인하고 싶다면, 이 사전은 미국인들이 / deɪt̬ə /로 읽었다 고 기술하고있다

이 '친구'의 핵심 에피소드였습니다 우리는 결국 챈들러가하고있는 것을 알게되었습니다 제 9 시즌이었는데 제 시간이 다가 왔습니다 나는 연설 / deɪt̬ə /을 지적했다 미국인들은 여기서 폴란드어 "d"와 약간 비슷한 소리의 자음을 사용하고 폴란드어 "r"과 약간 비슷하게 들립니다

나는 이것에 대해 중간에 말하고 있습니다 – / deɪt̬ə / 그리고 저는 이미이 소리에 대해 이야기했습니다 – 그것을 발음하는 방법과 그밖에 그것이 나타나는 곳 그것은 에피소드 28에있었습니다 거기에, 다른 사람들과 나는 또한 "닥치다"또는 "떠나자"같은 표현을 언급했다

왜냐하면이 소리도 발생하기 때문입니다 그러나 미국인은 단어의 두 번째 발음, 즉 / dæt̬ə /를 사용합니다 당신이 들었 듯이, 우리는이 단어를 두 번씩, 그리고 매 번 다르게 발음합니다 올바른 발음은 무엇입니까? 둘 미국 억양으로 말하면, 이 단어를 / deɪt̬ə / czy jako / dæt̬ə /로 발음 할 지 여부

그리고 지금은 – 문법적으로,이 단어는 실제로 복수형입니다 "데이터"는 "데이터"또는 "정보"를 의미하기 때문에, 하나의 "데이터"또는 하나의 "정보"는 / deɪt̬əm / – albo / deɪtəm / 영국에서 "데이텀"으로 저장 아주 전문화 된 단어로 드물게 사용됩니다 따라서 이론적으로 우리는 복수형의 명사로 "데이터"라는 단어를 사용해야합니다 예를 들어, "이 데이터는 중요합니다"는 "이 데이터는 중요합니다"입니다

오직 미국인과 영국인이 그들을 대량 명사로 취급한다는 것입니다 물 또는 밀가루 또는 공기와 마찬가지로, 그래서 더 자주 우리는 하나의 숫자로를 사용하여 만날 것입니다 그래서 우리는 "이 데이터는 중요합니다"라고 말할 수 있습니다 이 단어는 "데이터베이스"라는 단어의 일부로도 나타납니다 영어로 "database"/ deɪtəbeɪs /라고 말합니다

Amerykanin powie albo / deɪt̬əbeɪs /, albo / dæt̬əbeɪs / – 여기 있습니다 "base"라는 단어는 / s /에 의해 영어로 발음된다는 것을 기억하는 것이 중요합니다 Czyli / beɪs /, nie przez / z / 매일 데이터로 작업하고 때때로 "빅 데이터"라는 용어를 사용하는 경우, 폴란드어로도 종종 사용됩니다 당신이 미국인의 입에서 그것들을 듣는다면 놀라지 마라

버전에서 / bɪɡ deɪt̬ə / 또는 심지어 / bɪɡ dæt̬ə / 요약하면, "데이터"를 저장하고 "데이터"또는 "정보"를 의미하는 영어 단어 영어로 / deɪtə /로 읽기, a po angielsku jako / deɪt̬ə / albo / dæt̬ə / 내가 도왔 으면 좋겠어 12 분 후에, 나는이 에피소드를 녹음했다 이것은 아마 내 인생 기록 일세

그래서 우리가 노래 "Oj dana, dana"를 번역하고 싶다면, 그것은 "오, 데이텀, 데이텀"이 될 것입니다