Database Lesson #1 of 8 – Introduction to Databases

환영합니다, 모두들 이것은 Soper 박사입니다

그리고 오늘 우리는 데이터베이스 클래스에 대한 첫 강의가 진행됩니다 나는 가정하에 작동해야한다 학급의 모든 사람들이 경험을 갖고있는 것은 아니며 과거 데이터베이스 그래서이 첫 강의는 모든 사람들을 데려 오기위한 것입니다 동일한 기본 수준의 이해로 몇 가지 중요한 데이터베이스 개념과 관련하여 우리에게는 몇 가지 다른 목표가 있습니다

우리는이 강좌에서 달성하고자 노력할 것입니다 이들은 지금 화면에 나열되어 있습니다 첫째, 우리는 목록에 데이터를 저장하는 것이 반드시 필요한 이유는 아닙니다 아주 좋은 생각이야 그것은 많은 종류의 문제를 일으킬 수 있습니다

둘째, 왜 우리가 어떤 통찰력을 얻을 수 있는지보고 싶습니다 조직은 데이터베이스를 사용하려고 할 수 있습니다 셋째, 관련 테이블의 개념 관계형 데이터베이스의 핵심 부분을 구성하는 데이터 모델, 제거의 기초 제공 데이터 저장과 관련된 많은 문제 목록에 또한 다양한 구성 요소와 요소를 살펴 보겠습니다 데이터베이스 또는 데이터베이스 시스템을 구성합니다

그리고 우리는 무언가의 목적에 대해 배울 것입니다 DBMS (데이터베이스 관리 시스템)라고 부릅니다 그리고 그 과정에서 우리는 탐험 할 것입니다 강력한 데이터베이스의 일부 기능 응용 프로그램이 우리에게 제공 할 수 있습니다 그렇다면 데이터베이스의 목적은 무엇입니까? 글쎄, 데이터베이스는 단 하나의 목적을 가지고있다

대신 몇 가지 주요 이점이 있습니다 데이터베이스가 제공합니다 첫째, 데이터베이스는 데이터를 저장하기위한 저장소를 제공합니다 그건 그 이름에 내포 된 일종의 것입니다 데이터베이스는 우리가 데이터를 저장할 장소가 있음을 의미합니다

그러나, 그렇게 명확하지 않을 수 있습니다 데이터베이스가 조직 구조를 제공한다는 것입니다 데이터 즉, 우리는 단지 데이터를 저장할 장소가 아니라, 그러나 데이터베이스는 또한 조직화 된 구조를 제공한다 이러한 데이터를 저장할 수 있습니다 마지막으로 데이터베이스는 우리에게 메커니즘을 제공합니다

우리의 데이터와 상호 작용하기위한 것입니다 이제 데이터와 상호 작용하는 것은 일반적으로 네 가지 조작으로 설명 할 수 있습니다 여기서 그들은 질의, 작성, 수정, 및 삭제 데이터 그러나 또 다른 재미있는 두문자어가 있습니다 이것을 기억하는 데 도움이 될 수 있습니다

그리고 그 머리 글자 어는 CRUD, CRUD입니다 이것은 작성, 읽기, 갱신 및 삭제를 나타냅니다 이것들은 네 가지 기본 작업입니다 우리는 데이터와 상호 작용할 때 사용할 수 있습니다 여기에서 기억해야 할 핵심 포인트는 비즈니스에서 데이터 간의 많은 자연스럽고 계층적인 관계입니다

예를 들어, 고객은 많은 주문을 할 수 있습니다 그것을 말하는 또 다른 방법은 많은 다른 명령들입니다 동일한 고객과 연결할 수 있습니다 다른 예는 부서입니다 많은 다른 직원을 가질 수 있습니다

주어진 직원이 하나의 직원으로 일할 수도 있습니다 하나, 부서 따라서 이들은 데이터 간의 계층 적 관계입니다 그리고 관계형 데이터베이스를 사용하여 모델링하고 표현할 수 있습니다 이러한 관계

데이터 목록을 살펴 보겠습니다 여기에있는 목록의 의미는 단순한 2 차원 테이블입니다 데이터의 이 표에는 정보를 저장합니다 그것은 우리에게 중요한 이유입니다

예를 들어, 우리는 많은 다른 프로젝트가 있다고 말할 수 있습니다 우리 회사에서, 우리는 누가 프로젝트를 추적하고 싶습니다 관리자는 각 프로젝트에 대한 것입니다 따라서 각 프로젝트에 대해 프로젝트 관리자의 이름, ID 번호, 우리 회사 내에서 전화 연장이 가능할 수도 있습니다 자, 보통 이것은 큰 문제가되지 않을 것입니다

그러나 같은 사람, 동일한 프로젝트 매니저, 동시에 여러 프로젝트를 관리하고 있습니다 이 경우 간단한 목록을 사용하여 프로젝트 매니저의 정보 반드시 여러 번 목록에 나타납니다 자,이 문제는 무엇입니까? 음, 실제로 큰 문제는 없습니다 그것이 중복된다는 사실을 제외하고 우리가 더 많은 공간을 사용하고 있다는 것을 말하는 또 다른 방법 어떤 프로젝트 매니저가 어떤 프로젝트와 관련되어 있습니다

데이터를 목록에 저장하는 또 다른 문제 데이터 목록에 둘 이상의 개념이 포함될 수 있다는 것입니다 또는 하나 이상의 테마 나는 당신이 사업 개념에 대한이 생각을 기억하기 바란다 왜냐하면 우리는 우리 코스 전체에서 그것을 반복해서 볼 것이기 때문입니다 비즈니스 테마 또는 개념을 참조하십시오

여러 속성 또는 속성에 적용 이는 자연스럽게 한 유형의 비즈니스 엔티티와 관련이 있습니다 예를 들어 직원 일 수 있습니다 직원은 비즈니스 개념입니다 직원의 속성이 다릅니다 우리는 각 직원을 추적 할 수 있습니다

우리 조직에서 예를 들어 직원 ID를 추적 할 수 있습니다 번호, 직원의 이름, 직원의 급여 비즈니스 개념 또는 비즈니스 테마의 다른 예 부서, 제품, 고객, 주문, 위치 등 목록으로 돌아 가기, 주요 문제 이 여러 가지 주제가 있습니다

즉, 목록의 각 행에 대해, 우리는 하나 이상의 정보를 기록하고있을 수 있습니다 이러한 비즈니스 개념 중 예를 들어 프로젝트 관리자 목록을 고려하십시오 우리가 프로젝트 정보를 포함하기를 원한다면 아마도 프로젝트 이름, 프로젝트 ID, 프로젝트에 대한 추가 정보 – 프로젝트와 함께 같은 행에 저장할 수 있습니다 매니저

중복을 제외하고, 앞서 언급했듯이, 여기서의 문제는 반드시 우리가이 정보를 어떻게 저장하고 있는지, 그러나 정보에 일어날 일은 무엇일까요? 이 방법으로 저장하면됩니다 정보를 목록에 저장할 때, 우리는 무언가의 가능성을 소개합니다 데이터 이상 현상 그리고 구체적으로이 세 가지 유형이 있습니다 여기에 삭제 문제, 업데이트로 나열됩니다

문제 및 삽입 문제가 있습니다 나중에 우리 과정에서 우리는 이것들을 삭제 예외 (deletion anomalies), 업데이트이 름 (update anomalies) 및 삽입 이상 목록의 구조와 관련 문제 중복성 및 다중 테마 이러한 수정 문제를 일으킬 수있는 상황을 만들 수있다 잠재적으로 발생할 수 있습니다 이제 이러한 수정 문제에 대해 살펴 보겠습니다

여기서 우리는 정보를 담고있는 데이터 목록을 가지고있다 학생들에게 그래서 우리는 학생의 성, 이름, 그들의 이메일 주소 그리고 나서 우리는 그 학생의 고문이 누구인지를 봅니다 그래서 학생의 성 고문, 학생 고문의 이메일, 그리고 그들이 일하는 부서, 함께 몇 가지 추가 정보가 있습니다

수정 변형의 몇 가지 방법을 살펴 보겠습니다 나타날 수도 있습니다 첫 번째 경우, 우리가 원하는 것을 상상해보십시오 학생의 고문을 바꾸는 것 이 예를 들어 Advisor Baker를 Advisor로 변경 하시겠습니까? 티앙

?] 우리가 이것을 할 때, 우리는 갈 것이 아니라 목록에서 권고 자의 성을 갱신해야하는 경우, 그러나 데이터의 전반적인 품질을 유지하기 위해 개념 우리가 데이터 무결성이라고 부르는 고문의 이메일 주소도 업데이트해야합니다 이 경우, 우리는 부서 또는 관리자의 성을 업데이트해야하며, 그것들은 고문을 위해 동일하기 때문에 [? Tiang?]과 베이커 그러나, 어떤 이유로, 우리가 원한다면 예를 들어, 베이커 (Baker)에서 발데즈 (Valdez)로 학생 고문을 바꾸려면, 글쎄, 이제 우리는 업데이트 할 필요가있을뿐만 아니라 성 및 이메일 주소, 우리는 또한 부서를 업데이트해야합니다 admin 성도 속성을가집니다 학생의 변화처럼 간단하게 이 목록 접근법을 가진 고문은 4 개의 개별 정보가 갱신되어야합니다

이것이 업데이트 이상 또는 업데이트라고 할 수 있습니다 문제 다음으로 삭제 문제를 살펴 보겠습니다 칩 마리노 (Chip Marino) 대학을 그만두기로 결심한다 그래서 우리 학생들의 목록에서 Chip을 제거해야합니다

이제이 데이터 행을 삭제하면 어떻게되는지보십시오 데이터 행이 삭제 될 때뿐만 아니라 우리는 학생의 정보를 잃어 버리지 만, 하지만 우리는 또한 고문에 대한 정보를 잃어 버렸습니다 그 고문이 일하는 부서 즉, Advisor [? 트란?]은 그렇지 않다 현재 다른 학생들에게 조언을 구하는 중입니다

따라서이 데이터 행을 삭제하면 우리는 지식을 완전히 잃을지도 모른다 저 고문관 [? Tran?]도 존재합니다 그리고 그것은 문제가 될 수 있습니다 이 경우이를 삭제 문제 또는 삭제라고합니다 변칙 마지막으로, 삽입 이상을 살펴 봅시다

우리 대학에서, 우리는 새로운 부서를 추가하기로 결정합니다 그래서 생물학과를 만듭니다 글쎄, 괜찮아 우리는 우리의 목록에 정보를 추가합니다 우리는 이제 생물학과와 관리자가 있습니다

성 그러나 우리는 이제이 모든 누락 된 데이터를 테이블에 가지고 있습니다 빈 셀이 있습니다 학생을위한 정보는 없습니다 고문을위한 정보는 없습니다

우리가 가진 것은 부서에 대한 정보뿐입니다 이는 데이터가 누락되었음을 의미하며, 사용 가능한 스토리지를 효율적으로 활용하지 못하고 있습니다 공간 이것들은이리스트의 문제점 중 일부입니다 이제, 내가 언급 한 것을 기억하라

비즈니스 세계에는 복잡한 관계가있다 다른 유형의 데이터 중에서 예를 들어 한 부서에 많은 직원이있을 수 있습니다 그 부서에서 일하는 사람 또는 제품을 다양한 구성 요소로 조립할 수 있습니다 또는 고객이 다양한 주문을 할 수 있습니다

우리 회사와 그래서 이러한 자연적 복잡성이 있습니다 비즈니스에서 발생합니다 그리고 관계형 데이터베이스는 우리가 볼 수 있듯이 해결할뿐만 아니라 목록과 관련된 문제, 우리가 이러한 자연 관계를 모델링 할 수있게 해줍니다 비즈니스 데이터 중

이제는이 관계형 데이터베이스라는 용어를 사용하고 있습니다 그래서 아마도 우리에게 좋은 생각 일 것입니다 관계형 데이터베이스가 실제로 무엇인지 고려해야합니다 매우 기본적인 수준에서 관계형 데이터베이스 데이터를 테이블에 저장하십시오 이제 테이블은 단순히 2 차원 그리드입니다

열을 포함하고 행을 포함하는 데이터 관계형 데이터베이스 세계의 관습 열이 다른 속성을 나타냅니다 엔티티의 표의 각 행은 엔티티의 인스턴스 예를 들어, 직원 테이블이있는 경우 직원 ID, 직원 이름 및 직원 전화 번호 번호, 우리는 그 세 가지 속성 – ID, 이름 및 전화 번호를 표의 열로 사용하십시오 그리고 나서 테이블의 각 행은 개인 직원 다시 말하지만, 우리는 이러한 자연적인 관계가 있다고 말했습니다 다양한 비즈니스 개념들 사이에서 비즈니스 세계에서 저기에

관계형 데이터베이스에서 이러한 각 개념의 데이터 자체 테이블에 저장됩니다 그래서 나는 직원 표를 가질 수 있습니다 나는 부서 테이블을 가지고 있을지도 모른다 그리고 나는 관계를 만들 수 있습니다 그 테이블 사이에 어떤 직원이 어떤 부서에서 근무하는지 파악하겠습니다

이것에 대해 생각하는 좋은 방법입니다 하나의 큰 목록에 모든 정보를 저장하는 대신, 우리는 목록을 분리 된 조각들로 나누었습니다 정보에 따르면 어떤 비즈니스 테마 또는 비즈니스 개념과 관련 된 따라서 모든 정보 직원과 관련된 직원 테이블로 이동하십시오 그리고 부서와 관련된 모든 정보 부서 테이블에 들어갈 수 있습니다

관계형 데이터베이스 내부에서, 다른 비즈니스 개념이나 비즈니스에 대한 정보 테마는 별도의 테이블에 저장되며, 보고 목적으로 – 우리에게 필요합니다 서로 다른 테이블의 모든 데이터를 재조합 다시 목록으로 이제 우리는 관계형 데이터베이스 세계에서이를 수행 할 수 있습니다 조인 작업을 수행하여 즉, 테이블을 함께 결합합니다 이제 이해해야 할 매우 중요한 개념입니다

관계형 데이터베이스 세계에서, 다른 테이블에있는 레코드를 연결합니다 일치하는 값 쌍을 사용하여 이 일치하는 쌍의 값은 하나의 테이블에 행을 연관 시키려면 다른 테이블에 하나 이상의 행이 있습니다 예를 들어 프로젝트 테이블이있는 경우 우리는 고객 테이블을 가지고 있으며 우리는 고객 ID라는 속성을 사용하십시오 각 고객을 고유하게 식별하고, 우리가 할 수있는 일 우리는 고객 ID 속성을 프로젝트 테이블에 배치 할 수 있습니다 그리고 고객의 ID를 사용할 수 있습니다

관련 테이블을 함께 연결하는 각 테이블 자, 물론, 당신은 이것을 듣고 있을지도 모릅니다 그리고 너는 생각할지도 모른다 왜 우리는 원하는가? 이 모든 추가 작업을 할 수 있습니까? 그리고 관계형 데이터베이스가 더 복잡하다는 것은 사실입니다 데이터를 목록에 저장하는 것보다 그러나 앞으로 살펴 보 겠지만 관계형 데이터베이스 목록에 비해 많은 장점이 있습니다 이 중 첫 번째로 관계형 데이터베이스 데이터 중복을 최소화합니다

앞에서 본 예에서 우리는 목록에 가능성이 있음을 보았다 모든 종류의 중복 데이터를 보유하고 있습니다 관계형 데이터베이스가이를 제거합니다 관계형 데이터베이스는 또한 우리를 허용합니다 자연 관계를 모델로 현실 세계의 비즈니스 개념들 사이에 존재한다

그리고 몇 가지 다른 장점이 있습니다 탄탄한 기반 제공 보고서 작성과 같은 작업을 수행합니다 또는 사용자 인터페이스 양식을 작성하십시오 나는 몇 분 전에 거기에 대해 언급했다 데이터와 상호 작용하는 네 가지 기본적인 방법 – 생성, 읽고, 업데이트하고, 삭제합니다

관계형 데이터베이스 세계에서, 우리는 구조화 된 쿼리 원하는 경우 언어 (SQL이라고도 함) 또는 SEQUEL 그리고 이것이 우리가 사용하는 주요 도구입니다 이 네 가지를 수행하는 데 사용할 수 있습니다 데이터에 대한 기본 작업 몇 주 후에 구조화 된 쿼리를 배우기 시작합니다

언어 이것은 당신이 개발할 수있는 매우 귀중한 기술입니다 Structured Query Language를 잘 배울 수 있다면, 너는 앉아서 일할 수있을거야 사실상 모든 현대 데이터베이스와 매우, 매우 짧은 학습 곡선 SQL Server로 작업해야하는지 여부는 중요하지 않습니다

데이터베이스 또는 Access 데이터베이스 또는 Oracle 데이터베이스 또는 DB2, MySQL 데이터베이스 또는 데이터베이스 말하자면, 모바일 장치 내가 언급 한 모든 것을 포함하여 대부분의 데이터베이스는, 구조화 된 쿼리 언어를 지원합니다 따라서 구조화 된 쿼리 언어를 배울 수 있다면, 너는 잘 일할 수있을거야 거의 모든 데이터베이스가 있습니다 비록 우리가 아직 우리 코스에 일찍 있지만, 나는 당신에게 구조화 된 질의 언어의 예제를주고 싶다

이제는 정말로 그렇지 않다는 것을 알 수 있습니다 이해하기 어려운 것 이것은 확실히 본격적인 컴퓨터 프로그래밍이 아닙니다 언어 Structured Query Language는 처음부터 다시 설계되었습니다

사용하기 쉽고 이해하기 쉽다 여기에 우리가 가진 것이 하나의 예입니다 우리는 세 개의 테이블을 가지고 있습니다 고객 테이블과 코스 테이블이 있습니다 및 등록 테이블

그래서 이것들이 예술 과목이라고 가정 해 봅시다 우리는 서로 다른 예술을 찍기로 서명 한 고객이 있습니다 볼 수있는 코스, 아마도 그들이 그림을 배울 수 있다면 또는 그들은 조각하는 법을 배울 수 있습니다 3 개의 테이블로 시작하지만, 우리가 모든 정보를 결합해야한다면 함께 원래의 목록을 복원하기 위해 함께 데이터의 구조, 우리가 할 수있는 SQL SELECT 문이라는 것을 사용합니다 여기에 그러한 진술의 예가 나와 있습니다

나는 이것이 복잡해 보인다는 것을 안다 그러나 잘하면, 당신도 지금 이것을 읽을 수 있습니다 우리 과정의 시작에서 이 진술이하기로되어있는 것에 대한 좋은 아이디어 그럼 한번 보죠 우리는 고객의 성, 고객의 성 이름, 고객의 전화 번호 및 예술 날짜 물론, 등록 테이블에서 지불 한 금액, 코스 자체 및 전체 코스 우리의 3 개의 다른 테이블로부터의 요금 – 고객, 등록 및 과정

그런 다음 각 테이블의 관련 레코드를 함께 연결합니다 이 일치하는 값 쌍을 사용하여 이전에 언급 한 바 있습니다 첫 번째 경우 고객 테이블을 일치하는 쌍의 고객을 사용하여 등록 테이블에 연결 번호 두 번째 경우에는 코스 테이블을 연결합니다 일치하는 쌍을 사용하여 등록 테이블에 연결 번호

이것이 우리를 위해 할 일은 복원입니다 원래의 데이터 목록 그래서 우리 목록을 볼 수 있습니다 여기에는 고객의 성 및 이름, 고객의 전화 번호, 코스 날짜, 금액 고객이 지금까지 지불 한 금액 그들이 복용하는 코스 및 총 수업료 이제 우리가 본 SQL 문은 SELECT 문이었습니다

그리고 그것은 단지 데이터를 가져 오는 성명서입니다 데이터베이스에서 다른 많은 것들이 있습니다 데이터 삭제, 새 데이터 삽입, 데이터베이스에서 데이터를 업데이트하는 등의 작업을 수행합니다 그리고 우리는 이러한 모든 다양한 작업을 수행하는 방법을 배웁니다

우리가 더 많은 구조화 된 쿼리 언어를 연구 할 때 몇 주안에 깊이가 있습니다 이제 우리주의를 돌리고 싶다 몇 가지 개념 정보 데이터베이스 시스템에 초점을 맞추어 보겠습니다 데이터베이스 시스템은 데이터베이스 자체

오히려 그것은 더 넓은 계층 구조에 존재합니다 사용자, 애플리케이션 소프트웨어 프로그램 데이터베이스에 의존, 데이터베이스 관리라고하는 무언가 시스템, DBMS, 그리고 당연히 데이터베이스 그 자체이다 데이터베이스 시스템의 광범위한 그림 이 네 가지 구성 요소를 포함합니다 여기서 우리는 네 가지 구성 요소 데이터베이스 시스템의 맨 왼쪽에는 사용자가 표시됩니다 이제 사용자는 나와 마찬가지로 또는 데이터베이스에있는 데이터를 사용해야 할 수도 있습니다

그러나 사용자가 반드시 인간 일 필요는 없습니다 예를 들어, 다른 소프트웨어 프로그램 우리 데이터베이스의 사용자이기도합니다 이제 사용자가 상호 작용하는 것을 볼 수 있습니다 데이터베이스 응용 프로그램과 이들은 데이터베이스에 의존하는 프로그램입니다 따라서 우리가 인간 사용자라면 우리는 예를 들어, 데이터베이스와 상호 작용하는 웹 사이트를 사용하십시오

해당 웹 사이트는 데이터베이스 응용 프로그램으로 간주 될 수 있습니다 데이터베이스 응용 프로그램 DBMS와 대화한다 DBMS, 데이터베이스 관리 시스템, 게이트 키퍼 역할을합니다 데이터베이스로 유입 또는 유출되는 모든 정보 DBMS를 통해 이동해야합니다 품질 유지를위한 중요한 메커니즘입니다

데이터베이스의 데이터 Google은 사용자 또는 데이터베이스 응용 프로그램을 허용하지 않습니다 데이터베이스의 데이터에 직접 액세스 할 수 있습니다 데이터에 대한 작업, 해당 데이터에 액세스하려면, 데이터베이스 응용 프로그램은 데이터베이스 관리를 거쳐야합니다 체계 그리고 마침내, 우리 스크린의 오른쪽에 훨씬 더 멀리, 우리는 데이터베이스 자체를 볼 수 있습니다

그리고 이것이 우리가 실제 데이터를 실제로 저장하는 곳입니다 그들의 별도의 테이블에 그렇다면 데이터베이스 시스템의 사용자는 무엇을합니까? 음, 그들은 여러 가지 일을합니다 당신과 나는 데이터베이스 시스템의 사용자입니다 우리가 그것을 깨닫지 못한다 할지라도 거의 매일 매일

따라서 우리는 당좌 계좌 잔액을 온라인으로 조회 할 수 있습니다 보고서를 작성할 수 있습니다 우리는 위키피디아에 대한 정보를 찾을 수 있습니다 이 모든 것은 사용자가 상호 작용할 때 우리의 예입니다 데이터베이스 응용 프로그램과 데이터베이스에 대한 몇 가지 흥미로운 점 자체는 자체 설명 컬렉션이라는 것입니다

관련 기록의 이것이 의미하는 바는 데이터베이스가 데이터를 포함하지만 정의가 포함되어 있습니다 자신의 구조 데이터베이스에는 메타 데이터도 포함됩니다 메타 데이터를 이해하는 가장 간단한 방법 메타 데이터는 다른 데이터를 설명하는 데이터라는 것입니다

그리고 데이터베이스 세계의 맥락에서, 메타 데이터는 구조를 설명하는 데이터입니다 데이터베이스의 데이터 예를 들어, 직원 테이블에 Employee ID라는 속성이 있으며 그 ID 값은 정수 Employee ID 값이 정수라는 지식 메타 데이터입니다 물론 데이터베이스를 사용하면 테이블 간의 관계 즉 데이터베이스 내의 테이블을 의미합니다

관계에 따라 서로 관련이있다 우리가 확립 한 따라서 데이터베이스는 단순히 데이터베이스가 아니라 우리가 입력 한 데이터가 들어 있습니다 데이터베이스에는 메타 데이터, 우리의 데이터를 설명합니다 그것은, 또는 잠재적으로 포함 할 수있는, 오버 헤드 데이터라고 부를 수 있습니다 이들은 다음과 같은 데이터 테이블입니다 성능을 개선하거나 트랙을 추적하는 데 사용됩니다

데이터베이스 상태 또는 사용자 상호 작용 방법 데이터베이스와 그리고 이러한 오버 헤드 데이터의 주요 유형 중 하나 색인이라고합니다 나중에 우리 과정에서 데이터베이스 색인을 검사 할 것입니다 물론 데이터베이스는 응용 프로그램 메타 데이터를 포함합니다 따라서 이들은 다음과 같은 데이터 값입니다

데이터베이스에 의존하는 응용 프로그램에서 사용됩니다 예를 들어, 응용 프로그램은 사용자 기본 설정을 저장할 수 있습니다 데이터베이스에 이제 DBMS 나 데이터베이스 관리 시스템을 되풀이하여, 게이트 키퍼 또는 중개자의 역할을 수행한다 데이터베이스와 응용 프로그램 간 이 데이터베이스에 의존합니다

DBMS의 목적은 관리 및 관리하는 것입니다 데이터베이스의 조작 DBMS는 특별한 종류의 소프트웨어 프로그램입니다 데이터베이스를 만들뿐만 아니라, 해당 데이터베이스를 처리하고 관리 할 수 ​​있습니다 따라서 DBMS는 일종의 응용 프로그램입니다

그러나 그것은 데이터베이스가 아닙니다 DBMS는 데이터베이스와 상호 작용하며, 하지만 그 자체가 데이터베이스가 아닙니다 그렇다면 데이터베이스 관리 시스템으로 우리는 무엇을 할 수 있습니까? 글쎄, 대답은 여러 가지 일을 할 수 있다는 것입니다 우리가 당신의 화면에서 보듯이 DBMS를 사용하여 새 데이터베이스를 만들 수 있습니다

그런 다음 해당 데이터베이스 내에서 테이블을 생성하고 테이블 간의 관계를 설정할 수 있습니다 우리는 DBMS를 사용하여 데이터를 읽고, 쓰고, 편집하고 삭제할 수 있습니다 우리는 규제하고 통제하는 규칙을 세울 수 있습니다 데이터베이스의 데이터 DBMS는 우리에게 추가적인 보안 계층을 제공합니다 그리고 또한 다음과 같은 메커니즘을 제공합니다

우리는 데이터를 백업하고 무엇이든 데이터를 복구 할 수 있습니다 이제까지 잘못된다 따라서 DBMS는 매우 중요한 소프트웨어입니다 이제 기업은 다양한 유형으로 운영됩니다 비즈니스 규칙 또는 제약 조건

그리고 데이터베이스 작업에 관한 중요한 사항 중 하나 DBMS가 구축 및 시행 할 수 있다는 것입니다 다양한 종류의 제약 가장 유용한 유형의 제약 중 하나 DBMS가 집행 할 수있는 것을 참조 무결성 강제 참조 무결성 제약 조건의 목적 우리가 하나의 테이블에 입력하는 값들 다른 테이블에서 일치하는 값을가집니다 자, 그것은 추상적 인 시도 방법입니다

간단한 개념을 전달합니다 예를 들어, 고객이 있다고 상상해보십시오 테이블 및 프로젝트 테이블 그리고 우리는 정보를 입력하려고합니다 프로젝트 테이블에 새 프로젝트가 생겼다

그리고 우리는 고객 ID 이 프로젝트와 관련된 것은 고객 번호 5입니다 참조 무결성이란 데이터베이스가 실제로 고객 표를보고 확인하십시오 고객 번호 5가 있으면 고객 번호 5가 없으면, 데이터베이스는 우리가 그 고객을 추가하는 것을 허용하지 않을 것입니다 ID를 프로젝트 테이블에 추가하십시오 그리고 이런 식으로, 당신이 볼 수 있기를 바랍니다

데이터의 품질을 유지하는 데 도움이됩니다 데이터베이스에서 우리가 데이터 무결성이라고 부르는 것 이제 데이터베이스 시스템의 네 번째 구성 요소 데이터베이스 응용 프로그램이었습니다 그리고 데이터베이스 응용 프로그램은 간단합니다 사용하거나 작업해야하는 소프트웨어 프로그램 데이터베이스에 데이터가 있습니다

따라서 데이터 기반 웹 사이트 일 수 있습니다 모바일 앱일 수 있습니다 데스크톱 응용 프로그램 일 수도 있습니다 또는 생산성 소프트웨어 이 응용 프로그램은 직접 말하거나 데이터베이스를 사용할 수 있습니다

하지만 오히려 DBMS를 거쳐야합니다 해당 데이터를 사용하거나 사용합니다 마지막으로,이 강연을 위해, 나는 단지 다른 유형의 데이터베이스 시스템들 사용할 수 있습니다 첫째, 개인 데이터베이스라고하는 것을 고려할 수 있습니다 체계

이들은 매우 작은 데이터베이스입니다 일반적으로 한 번에 한 명의 사용자가 사용합니다 그들은 복잡하지 않습니다 그들은 디자인이 간단합니다 그리고 그들은 지원에 정말로 적합하지 않습니다

중간 규모 또는 대규모 비즈니스 그들은 아주 작은 중소기업이 사용할 수 있습니다 편의의 그러나 그 회사가 성장함에 따라, 그들은 어느 시점에서, 확실히 더 강력한 데이터베이스 솔루션을 선택해야합니다 개인 데이터베이스 시스템의 예 Microsoft Access 일 수 있습니다

편리하고 사용하기 쉽지만 매우 강력하지는 않습니다 흥미로운 특징 중 하나 개인용 데이터베이스 시스템의 데이터베이스를 구축 할 수있는 능력을 포함한다 응용 프로그램 또는 최소한 데이터베이스에 대한 인터페이스 DBMS 내에서 따라서 Microsoft Access에서는 예를 들어, 데이터 입력 양식을 생성하거나 생성 할 수 있습니다 내 Microsoft Access 데이터베이스에 대한 보고서 즉, 그것은 데이터베이스 응용 프로그램을 결합합니다

및 데이터베이스 관리 시스템을 하나의 엔티티로 통합하고, 개념적으로 말하기 반면에, 우리는 데이터베이스 시스템 클래스를 가지고 있습니다 엔터프라이즈 레벨 데이터베이스 시스템이라고합니다 이들은 중간 크기와 큰 크기로 사용되는 데이터베이스입니다 회사는 운영을 지원합니다

또한 엔터프라이즈 급 데이터베이스입니다 우리는이 수업에서 사용하고 상호 작용하는 법을 배웁니다 개인 데이터베이스 시스템과 비교하여, 엔터프라이즈 수준 데이터베이스 설계 동시에 많은 다른 사용자를 지원할 수 있습니다 그리고 수천 또는 수만 명의 사용자가 될 수 있습니다 모두 동시에

엔터프라이즈 급 데이터베이스는 또한 데이터를 제공합니다 하나 이상의 응용 프로그램에 예를 들어, 우리가 Target과 같은 소매상 인 경우 또는 월마트는 데이터베이스가있을 수 있습니다 웹 사이트에 데이터를 제공하는 대시 보드에 데이터를 제공합니다 관리자가 사용합니다

엔터프라이즈 수준 데이터베이스는 일반적으로 여러 물리적 컴퓨팅 장치에 퍼져 있습니다 이렇게 많은 다른 컴퓨터 따라서 하나의 데이터베이스가 실행 중일 수 있습니다 많은 물리적 서버에서 엔터프라이즈 수준 데이터베이스는 또한 지리적으로 분산되어 있어야한다

그래서 나는 내 데이터베이스의 일부를 가지고 있을지도 모른다 로스 앤젤레스의 본사 사무실에서, 베이징의 또 다른 일부, 독일의 베를린의 또 다른 일부 엔터프라이즈 급 데이터베이스 관리 시스템 하나 이상의 데이터베이스를 지원합니다 따라서 동일한 데이터베이스 관리 시스템 내에서, 우리는 예를 들어 우리의 운영 데이터베이스, 우리 사업을 할 수있게 해준다 실시간 거래를 추적 할 수 있습니다

데이터웨어 하우스 또는 데이터 마트를 만들 수도 있습니다 또한 모두 동일한 엔터프라이즈 수준에서 관리 할 수 ​​있습니다 데이터베이스 관리 시스템 이들은 대형 데이터베이스입니다 예를 들어, SAP와 같은 ERP 시스템을 고려해보십시오

일반적인 ERP 구현은 수천 개의 테이블을 가지고있다 어떤 식 으로든 서로에게 엔터프라이즈 급 데이터베이스 관리 시스템 이러한 복잡성을 상대적으로 쉽게 처리 할 수 ​​있습니다 여기에 그래픽 예제가 있습니다 이러한 엔터프라이즈 수준 데이터베이스 시스템 중 DBMS는 다시 중개자 역할을합니다

또는 데이터베이스 간의 게이트 키퍼 모든 다양한 데이터베이스 애플리케이션 이러한 데이터베이스의 데이터에 의존하고자하는 또한 모바일 응용 프로그램, Java 또는 C #으로 작성된 응용 프로그램, 또는 심지어 웹 응용 프로그램 ASPNET 또는 PHP 응용 프로그램 일 수 있습니다 상업용 DBMS 제품의 예로, 다시, 나는 개인용 또는 데스크탑 DBMS 제품 Microsoft Access가 포함될 수 있습니다 반면, 엔터프라이즈 급 제품 SQL Server를 포함하십시오

우리는이 클래스, Oracle, MySQL 및 DB2에서 사용할 것입니다 MySQL은, 당신이 관심이 있다면, 완전히 무료이며 개방적입니다 원본 데이터베이스 글쎄, 내 친구들, 그래서 우리의 첫 번째 강의 끝 우리의 데이터베이스 클래스 네가 뭔가를 배웠 으면 좋겠다

그리고 곧 돌아 오면 탐사가 시작됩니다 다음 주제에 대해 그때까지 좋은 하루 되세요

[NEW 2019] How to install ORACLE DATABASE 19c on virtual machine LINUX 7.5

오늘 우리는 한 해 동안 오스와 돌 오라클 데이터베이스를 두 배로 늘릴 것입니다 2019 년 이 새 버전은 데이터를 다운로드 할 수 있지만 일반 먼저 우리는 delivery dos oracle

com에 가야합니다 우리가 볼 수있는 여기 오라클 데이터베이스를 공유하려고 웹 사이트 2 달러 우리는 Orrico 192와 우리는 그녀를 멈추게해야했다 우리는 바로 여기 Oracle 데이터베이스 Forrester 데이터 Oracle 데이터베이스 클라이언트 또는 Co 위대한 ingre 장 4 광택 및 s 이름 오늘 우리는 Tolos 만 역사 데이터 낭비 때문에 첫 번째 데이터를 선택하는 데는 28 기가 바이트 밖에되지 않습니다

나타나게 하다 우리는이 조사를 완료 한 다음이 창을 닫고 낮은 것을 핥으려고합니다 ich는 잃어버린 자물쇠 관리자에게 2 달러를주고 자합니다 창에서 파일이 많으면 컴퓨터의 카메라 파일로 VM 컴퓨터에 복사하려면 설정으로 이동해야합니다 폴더를 공유하고 다운로드 파일의 위치를 ​​씹으십시오 그래서이 방법으로 우리는 창에서 VM Linney와 우리의 불을 공유 할 수 있습니다

우리는 당신이 선반을 여기에서 볼 수있는 선형에 로그온합니다 fonda와이 단계에서 우리는 설치하기 전에 몇 가지 구성을 시도 할 것입니다 오라클은 오라클로부터 실제로 하나의 패킷을 설치해야합니다 Morricone 19c의 사람이 가지고 있기 때문에 지역 대리점 용 양동이가 변경됩니다 아직은 아니야

이 원조는 Rocco 19c를위한 시장을 복구합니다 그래서 지금 우리는 거시기에 사전 설치된 양동이 것입니다 우리를위한 의존성에 대해 멀리 떨어져 있고 평등하게 설치하라 그래서 지금 우리는 디버그 작업을 열 수 있습니다 여기 phl2 확인 우리는 오라클 사용자 그것의 두 번째 하나는 그룹입니다 그래서 지금 우리 모두를위한 어떤 그룹을 만들었습니다 돌 DPA 오페라 백업 EBA 그래서 우리는 오라클에 대한 버스 작업을 변경합니다 다음 단계 사용자 우리는 순항을 본다 그래서 우리는 Pasqua로 바꿀 수있다 내가 Archon 에이전시를 설치하게 될 위치에 나는 우리의 핵심 데이터베이스 소프트웨어를 소프트웨어로 복잡하게하기 위해 먹어야한다

먼저 오라클 허브 디렉토리를 만듭니다 이것은 재고 ROM 것입니다 내가 0 1 다음 응용 프로그램을 다음 오라클 제품 오라클을 사용하여 19, 192와 DB home이 공식이 집에 돌아갈 것입니다 나에게 수표를 설치하거나 가게를이 폴더로 가져갈 것이다 오라클의 한 응용 프로그램에서 빚진 럼주는 오라클 기반이 될 것이며 이 주소는 전화가 될지 아니면 2가되거나 지금 집에 돌아갈 것인가? 나는 소프트웨어를 확인한다

폴더 Oricon ITC는 어딘가에서 우리가 당신을 동지들에게 압축을 풀 것이라고 판단 할 것입니다 이것을 무시하는 것은 문자의 공간이므로 나는 당신이 도망쳐 내려야합니다 여기에 그때 벌금 이 방법으로 Arco 19c 소프트웨어를 직접 압축 해제했습니다 우리가 오라클 사용자로 변경하기 전에 알콜을 주인을 바꿀 필요가 있습니다 u01에 오라클은 소유자 또는 그룹에서 오라클 사용자로 변경됩니다 돌 나는 오라클에 하나 던지기 위해 집에 체인을 붙였습니다

여기서 볼 수 있습니다 이제 로그 오프하려고합니다 오라클 사용자와 함께 루트 사용자 이제 Oracle 사용자에게 로그온하십시오 Oracle 사용자를 볼 수 있습니다 여기에서 우리는 일부를 읽을 필요가 있습니다

이 오라클 사용자를위한 환경 변수는 VI 편집기에서 열 수 있습니다 우리가 추가하거나 오라클 기반 오라클 및 ID 집에 갈 버스 프로필 환경 변수를 여기에 오라클 기반에서 시작됩니다 사용 0 1 우리는 여기서 도시 0 0 응용 프로그램 오라클을 사용하여 확인할 수 있습니다 이 또는 고베는 청년 제로 하나의 응용 프로그램에서 오라클 다음으로 다음 스택 것입니다 집에 돌아가거나 집에 가거나 우리가 핵심 기반에서 시작할 것입니다 Rana 또는 Co 1902 및 DB home one으로 계속 진행하십시오 하나의 환경은 Oracle과 ID입니다 내 SSID는 우리의 SEO가 될 것이며 또한 우리 집에 바이너리 폴더와 이 과거의 환경에서 나는 코드베이스에 벤더를 추가 할 것이다

우리가 환경 변수 인 모로코 기반으로 작업해야하거나 환불해야하는 환불 집과 ro s 깔끔 구성에 따라 쇠퇴 할 때 더 많은 변수가 필요할 수 있습니다 필수 변수 만 필요하다 로그 오프하고 Oracle에 다시 로그온하면이 프로파일 파일이 실행됩니다 자동으로 로그 오프하고 로그온 할 필요가 없으므로 비뚤어 질 수 있습니다 시간은 여기에 환경 변수를 확인하십시오

Arco 변수가 도착한 것을 볼 수 있습니다 여기에 그러나 다른 광고 쉘에있는 오늘이 변수 Doe v fire를 실행하기 때문에 사용할 수 없습니다 오직 우리는 다음 단계로 우리가 오라클을 설치하기 위해 오라클 설치 프로그램을 실행으로 이동합니다 우리 서버에서 이제 설치 프로그램을 죽일 것입니다 기사 19에 대한 브랜드 설치 프로그램은 동쪽을 선택해야하는 첫 번째 단계를 참조하십시오 오라클 소프트웨어에만 또는 소프트웨어를 설치하고 Rea도 관련 인스턴트 해체에 돌을 던지거나 버지니아에서 그런 식으로 할 수 있습니다 서버로 설치를 선택하면 경쟁 업체를 침범하여 경쟁자를 악화시킬 수 있습니다

표준판 사람이 기능에 Iverson 치아 테스트를 입력 설치합니다 모로코의 새로운 버전의 이것은 오라클의 영토이며 집에 돌아갑니다 돌 정보에 옥수수 또는 Co 인벤토리를 한 개 더 추가 할 것입니다 Co가이 디렉토리에 저장 될 것입니다 이 단계는 우리의 핵심 데이터베이스에 사용됩니다 우리는 두 종류의 데이터 기반을 가지고 있습니다

하나는 0 용이고 다른 하나는 데이터웨어 하우징 용입니다 우리는 일반 우리 오라클에 대한 보라색은 새로운 기능을 사용하고 싶다면 SEO 또는 SEO를 사용합니다 오라클 TLC의 경우 원하지 않으면 몬테 테논 데이터베이스를 씹을 수 있습니다 한달 동안 무료로 데이터베이스를 사용하고 우리는 데이터베이스와 데이터베이스를 의미합니다 기존 데이터베이스와 마찬가지로이 옵션을 선택 취소합니다

당신의 기억력에 달려 있습니다이 기억을 위해 무엇을 하든지 선택할 수 있습니다 아주 작은 기억을 여기에서 씹어 라 hada는 경고를 시도하지만 아주 작지만 여전히 괜찮습니다 당신은 여기서 우리가 여기 또 다른 두드리기를 볼 수 있습니다

ash 나 share와 같은 샘플 스키마를 설치해야한다면 비용이 들지 않습니까? 그의 이야기 또는 우리가 여기서 확인해야 할 일은 매우있을 것입니다 80 또는 개발 환경 서버 개발에 유용합니다 그래서이 단계에서 우리는 파일 서버 나 파일에 데이터 Phi를 저장하도록 선택할 것입니다 시스템 암 ASM 바로 여기 우리는 슬림하지 않아서 시작하기로 선택할 것입니다 폴더 데이터 파일에 의해서만 파일 시스템에이 폴더로 시작됩니다 관리자 클라우드 제어를 입력하면 서버에 등록 할 수 있습니다

중간 서버 및 여기 서버가 없으므로이 단계를 건너 뜁니다 이 회복 지역은 일종의 피 (Phi) 또는 생활 자전거를 저장하는 데 사용됩니다 어쩌면 평평한 데이터베이스 또는 그와 비슷한 것 이제 sis와 시스템 사용자를위한 저음 작업을 선택해야한다는 것을 알게되었습니다 당신은이 모든 저음 통화를 지원 시스템으로 선택할 수 있습니다 같은 것을 선택하지만 시스와 시스템 숙녀와 함께 일하십시오

이 Oracle 데이터베이스에 대한 d4 사용자 그룹 이것은 우리 기관의 새로운 단계입니다 오라클 소프트웨어를 설치할 때 복귀하는 사람을 기억한다면 루트 사용자에게 새로운 Oracle 용 스크립트를 실행하도록 요청하십시오 19 우리가 수동으로 할 필요가 없도록 여기에서 스 쿼크하는 동안 규칙에 따라 행을 만들 수 있습니다 우리의 비교를 위해 데이터베이스를위한 우리의 글로벌 환경 설정을위한 여름철입니다 편집 등등 당신은 또한 구성 자체에 있습니다 이 팁에서는이 설치를 사용하지만 다른 컴퓨터에서는 Eastern을 사용합니다

우리가 자기를 필요로하지 않도록 다른 사람이 단 한 번에 설치 한 혼란스러운 알렉은 오라클 지하철 안드레아 Oracle 데이터베이스에서 동쪽으로 시작하는 완료됩니다 그래서 지금 나는이 일로 가서 당신이 볼 수있는 루트 사용자를 비명을 지르는 중이다 이미 뿌리를 나눴지 만 여기서 바로 작동합니다 설치 관리자가 우리를 위해 스크립트를 실행합니다 이 학위는 데이터베이스의 깊이 당신은 여기서 우리가 볼 수있는 세부 사항을 볼 수 있습니다 그 낭비를 만드는 비서 이제 설치를 종료 할 수 있습니다

데이터베이스와 이것도 우리가 갈 수있는 관심있는 사람을 태워 n 데이터베이스를 사용하여 옵션을 보려면 쉬는 방법을 살펴 보겠습니다 우리 데이터베이스를 확인하기 위해 flus를 사용하여 데이터베이스에 연결합니다 ICAO 플로어 사용자는 19 명이고 데이터베이스는 192 명이었고 이제는 우리의 ICU라는 이름의 데이터로 이제는 일부 사용자를 걱정하려고합니다 일부 사용자는 여기에 데이터 왜냐하면 우리는 여기에 사용자가 있기 때문에 심볼 스키마를 돌에서만 검사했기 때문입니다

오, 내 자신과 내가 어디에 있는지 걱정하기 각 나라의 생활 방식을 보았으므로 이제 우리는 그 나라의 데이터를 가지고 있으므로 물어보십시오 우리 돌 아래 또는 우리의 컴퓨터에서 볼 co19 당신

How to: Backup and Restore the VuWall2 Database

먼저 백업을 시작하려면 VuWall2 Server가 실행되고 있지 않은지 확인하십시오 그런 다음 VW2 데이터베이스의 위치를 ​​결정하십시오

위치는 설치하는 동안 선택에 따라 다릅니다 "VuWall Technology"폴더로 스크롤하십시오 다음은 백업하려는 모든 VuWall2 데이터입니다 부모에게 돌아가서 전체 "VuWall Technology"폴더를 복사하십시오 파일을 어딘가에 안전하게 옮기면 끝났습니다! 나중에 파일을 복원하려면 "VuWall Technology"폴더 전체를 복사하십시오 % PROGRAMDATA % 또는 % APPDATA % % PROGRAMDATA % 또는 % APPDATA %

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

1.7 How to Create a Database and a Table in Microsoft SQL Server | MS SQL Server Tutorial

이 튜토리얼에서 내 이름이 J라고하는 사람들이 어떻게 될지 배우게 될 것입니다 T-SQL을 사용하여 Microsoft SQL Server에서 데이터베이스와 테이블을 만드는 방법 그래서 우리가 데이터베이스로 작업 할 때 가장 중요한 것은 데이터가 필요하다는 것입니다

데이터가 없으면 데이터베이스가 무엇인지 알지 못하면 데이터베이스가 쓸모가 없습니다 일반 정의 데이터베이스는 체계적인 데이터 수집이지만 현실은 데이터베이스가 그 이상입니다 Microsoft SQL Server 데이터베이스에서 모든 테이블에서 외부보기를 볼 수 있습니다 데이터 연결 저장 프로 시저 및 다른 것들이 저장됩니다 SQL Server 데이터베이스를 시작하고 새 쿼리 편집기를 열어 보겠습니다

그래서 여기에 이미 쿼리 편집기 창이 열려 있고 데이터베이스는 다음 문을 입력하자 create database in create create database 데이터베이스는 SQL Server에 데이터베이스를 만들고 그 다음에 여기서 제공하고자하는 데이터베이스 이름 새 데이터베이스의 이름을 sampleDB로 지정하고 싶습니다 F5 키를 눌러 SQL 문을 실행하여 sampleDB를 만듭니다 SQL 문이 성공적으로 실행되면 데이터베이스를 볼 수 있습니다

명령이 성공적으로 완료되었습니다 이제 개체 탐색기로 가겠습니다 디렉토리를 확장하고 F5 키를 눌러 디렉토리를 새로 고칩니다 databases 디렉토리에 있고 sampleDB가 여기에있는 것을보아야합니다 여기에서 데이터베이스를 삭제하려면 여기에서 명령을 사용하고 싶습니다

DROP DATABASE 다음에 데이터베이스 이름이오고 SQL 문을 지금 실행하십시오 내 디렉토리를 새로 고치면 sampleDB 데이터베이스가 사라지고 그것은 SQL에서 데이터베이스를 생성하고 삭제하는 가장 쉬운 방법입니다 이제 서버가 sampleDB 데이터베이스를 다시 만들도록하겠습니다 그냥 방금 일어난 일입니다 이제 데이터베이스를 만들 때 SQL Server는 모델 데이터베이스의 복사본을 가져옵니다 시스템을 확장하면 여기서 지정한 데이터베이스 이름의 복사본 이름을 바꿉니다

데이터베이스 디렉토리 당신이 데이터베이스를 모델링해야합니다 모델 폴더 디렉토리를 확장하면 현재 테이블이 없음을 볼 수 있습니다 보기가 없거나 모델 데이터베이스 안에있는 것이므로 테이블을 만들면 또는 뷰 또는 모듈 데이터베이스 내부의 저장 프로 시저 및 기본적으로 다음 번에 우리는 새로운 데이터베이스를 만들고 SQL Server는 전체 모델 구조 또는 전체 컬렉션 이론적으로 모델에서 지정한 데이터베이스로 이름을 바꿉니다 데이터베이스는 일종의 템플릿과 같은 역할을하므로 나에게 예제를 제공하여 모듈 데이터베이스에 연결하도록하겠습니다 나는 지금 당장 모델 데이터베이스에 연결하고 있음을 볼 수 있습니다

모델 데이터베이스 안에 테이블을 만들어서이 테이블을 호출하려고합니다 테이블 만들기 안녕하세요, 두 열이 있으므로 ID 열과 전체 열이 생길 것입니다 이름 열 그리고 SQL 문을 실행하고 모델 데이터베이스를 새로 고치면 이제 모델에 앉아있는 안녕 테이블이라는 테이블을보아야합니다 데이터베이스와 나는 다른 샘플 데이터베이스를 만들려고한다 나는 이것을 호출 할 것이다

데이터베이스를 새로 고침하면 데이터베이스가 sameDB2가됩니다 디렉토리를 확장 한 다음 sampleDB2 데이터베이스의 디렉토리를 확장하는 방법은 다음과 같습니다 폴더 디렉토리를 확장하면 여기에서 내가 볼 수 있습니다 안녕하세요 테이블 sampleDB2 데이터베이스 안에 앉아 비록 내가하지 않은 내 sampleDB2 데이터베이스 내에서 테이블 hello를 만들지 만 SQL Server 이후 모델 데이터베이스를 temp를 데이터베이스 템플릿으로 사용하므로 기본적으로 sampleDB가 아닌 modelDB에서 모든 것을 가져 왔습니다 기본적으로 모든 것을 sampleDB2 데이터베이스로 옮겼습니다

내 모델 데이터베이스에서 hello 테이블을 제거하도록하겠습니다 매번 모델 데이터베이스를 변경할 때마다 새 데이터베이스를 만들 때 미리 정의 된 테이블 뷰 또는 미리 설정된 테이블 뷰가 있습니다 당신은 항상 나를 보내고 싶다 sampleDB2 데이터베이스 그것은 데이터베이스를 생성하고 제거하기위한 것입니다 표를 만든다

나는 너희 중 대부분이 이미 테이블을 만드는 테이블에 익숙하다는 것을 확신한다 당신은 테이블의 이름과 각 컬럼의 이름과 데이터 타입을 제공해야한다 여기 테이블에 microsoftcom의 설명서 페이지가 있습니다 그래서이 웹 페이지에서 사용할 수있는 모든 데이터 유형을 나열합니다

Microsoft SQL Server이므로 bigint와 같은 숫자 데이터 유형이 있습니다 숫자 smallint 그리고 여기 우리는 float, date 등을 가지고 있습니다 아래 동영상 설명에 기사 링크를 게시하여 살펴볼 수 있습니다 Microsoft SQL Server에서 사용할 수있는 데이터 형식을 알 수 있습니다 내 자신의 경험에 대해 네가 알 필요가있는 시간의 80 %를 말할 것이다

서로 다른 데이터 유형이므로 네 가지 데이터 유형을 알고 싶습니다 int는 여기에 있습니다 여기서 십진수라고하는 또 다른 이름이 있습니다 십진수와 날짜는 날짜입니다 또 다른 시간이기 때문에 칼럼을 만들고 싶다면 2019 년 12 월 1 일을 알고 그 날짜 값을 보여주고 싶다면 날짜를 표시하고 싶지만 날짜와 시간을 아는 것처럼 표시하려면 누군가 회사가 아닌 회사에 가입하여 시간 기록표를 작성하거나 영수증을 인쇄하십시오

이 경우 datetime 데이터 형식을 사용하고 다른 큰 데이터 형식은 varchar 그래서 varchar 데이터 유형은 기본적으로 원하는 텍스트 데이터 유형입니다 문자 값을 입력하려면 varchar 또는 nvarchar를 사용하고 싶습니다 지역 제한이 없다는 것을 의미하는 유니 코드 문자열 당신은 중국어 또는 일본어를 입력하려고 할 때가 있습니다 시스템이 문자를 인식 할 수 없다는 유니 코드 오류 이 경우에는 nvarchar 데이터 유형 중 하나를 사용하는 것이 좋습니다 nvarchar 형식은 사용하는 것이 두 번 더 생각합니다

varchar 데이터 형식보다 메모리가 부족합니다 한 캐릭터 당별로 확신 할 수는 없지만 아마 Google에서 어떻게 많은 메모리 nvarchar 및 varchar 데이터 형식 예 및 그 사용 가장 일반적으로 사용되는 여섯 가지 데이터 유형 경험이 있지만 예외가있을 것입니다 우리가 기술 회사 또는 수십억 달러짜리 회사, 그들이 미친 듯이 많은 테이블을 갖게 될 것입니다 유형 또는 공간 지리 유형을 이미지하려는 데이터 유형 이번에는 테이블을 만들어서 SQL Server로 돌아갑니다 내 데이터베이스를 새로 고쳐서 sampleDB 만 가지고 있는지 확인하십시오

데이터베이스에 앉아있는 데이터베이스가 컬렉션입니다 이제 sampleDB 데이터베이스에 연결하고 테이블을 만들자 Microsoft SQL Server에서 create table 명령을 사용하려면 기본적으로 SQLServer에게 테이블 뒤에 새로운 테이블을 만들고 싶다고 말하고 있습니다 여기에서 나는 테이블 고객의 이름을 지정하고 내가 작다고 가정합니다 소매점은 대개 내 고객이 고객 ID를 갖고 싶어합니다

고객 ID가 정수가되도록 int 데이터 유형과 not null 및 null을 지정합니다 매개 변수 또는 인수의 의미는 값이 비어있는 n과 고객 ID가 필요하므로 테이블을 강제로 null로 사용하고 있습니다 레코드를 입력 할 때 고객 ID 값을 입력해야합니다 우리는 고유 한 레코드 식별자로 고객 ID를 사용하고 있습니다 내 기본 키 열로 열 지정 네 다음 칼럼에서 고객 이름을 만들고 싶습니다

여기에 여기에 입력 된 varchar 데이터 문자를 255로 제한합니다 고객 이름이 필요하고 최대 null이 아닌지 할당 할 예정이므로 논쟁에 그리고 여기에서 나는이 테이블을 위해 5 열을 만들 것이다 다음 열은 고객 등급이됩니다 백 고객 일부 고객은 나쁘다 일부 고객은 좋다 나는 많은 것을 알고있다 회사는 특히 t-mobile AT & T와 같은 통신 회사에서 각 고객에 대해 고객 등급을 지정하십시오

여기에서 십진수를 할당합니다 정밀도 4 및 2의 배율 데이터 유형이 값을 null 값으로 남겨 두어 맞춤 등급이 선택 사항임을 의미합니다이 열 값을 비워 둘 수 있습니다 고객 노트에 여기에 varchar를 할당하고 이번에는 최대 할당은 글자 수 제한에 국한되지 않음을 의미합니다 커스트 노트 또는 고객 노트에 원하는만큼의 글자를 입력 할 수 있습니다

여기에 인수를 null로 할당하고 이것을 남겨 둘 수 있습니다 원하는 경우 빈 열을 입력하고 마지막 열은 날짜가됩니다 죄송합니다 여기에 날짜 데이터 유형을 지정하겠습니다 null allright 이제 F5를 눌러 SQL 문을 실행하고 여기에서 명령이 성공적으로 완료되었음을 알 수 있습니다

이제 테이블을 새로 고치고 여기 고객 테이블을 통해이 문제에 대해 설명하겠습니다 이제 고객이 선택한 와일드 카드를 사용하면 우리가 볼 수있는 것처럼 빠르게 빠져 나옵니다 고객 표에 기록이 없으므로 열 이름 만 제외하고는 이제 레코드를 삽입합니다 사전 정의 된 SQL 문을 가지고 있으므로 여기에 새 레코드를 삽입합니다 우리가 고객 ID와 ID를 갖기 위해 방금 만든 첫 번째 기록입니다

고객 이름 고객 등급 및 메모 및 날짜를 ​​입력하면 지금 시도합니다 잘못된 데이터 형식으로 레코드를 삽입하면 붙여 넣기 SQL 문을 복사 할 수 있습니다 여기서 고객 ID 열에 대해 텍스트 문자열 유형을 할당한다는 것을 알게되었습니다 이제이 SQL 문을 실행하려고하면 varchar 값 a4 데이터 유형을 int로 변환 할 때 변환이 실패합니다 즉, 새 레코드를 삽입하려고하면 데이터 유형 중 하나가 유효하지 않습니다 다음 비디오에서는 테이블에 데이터를 삽입하고 업데이트하는 방법을 보여 드리겠습니다

하지만 지금은이게 내가 할 일 전부 야 질문이 있으시면이 비디오의 표지를 보시면됩니다 아래의 댓글 섹션을 참조하십시오 내 동영상이 유용하다고 생각되면 내 비디오를 좋아하고 내 채널을 구독하는 것을 잊지 마세요 다음 비디오 바이 바이

‘Armypedia’: Fan-Created BTS Database Project to Launch Monday | Billboard News

전적으로 BTS 전용 백과 사전? 시간이 다 됐습니다 맞습니까? K-Pop 센세이션에 전념하는 팬이 만든 새로운 데이터베이스

"Armypedia"는 월요일에 출시 될 예정이며 하루 하루의 역사적인 기록이라고합니다 BTS의 경력에 ​​대한 기록 보관소 정확히 2,080 일입니다 데이터베이스는 전세계에서 온 팬들에게 인기있는 메모리 아카이브입니다 3 월 24 일까지 세계적인 청소부 사냥을 통해 참가할 수 있습니다

기본적으로 팬들은 전체적으로 퍼져 나갈 2,080 개의 퍼즐 조각을 추적 할 것입니다 온 / 오프라인으로 세계를 방문하고 QR 코드를 통해 사이트에 액세스하십시오 팬을 찾는 팬 코드는 2,080 일 각각에 관한 정보를 직접 입력 할 수 있습니다 2013 년 6 월 13 일부터 2 월 21 일까지 BTS 데뷔전을 갖는다 공식 Armypedia 트위터 계정은 금요일에 흥미 진진한 소식을 트윗했다

"ARMY가 만든 모든 BTS의 아카이브를 준비하십시오!", 물론 참조하십시오 BTS의 충성도가 높은 군대, 군대 트위터 계정에는 Armypedia의 슬로건, "BTS는 ARMY가 공동으로 만든 기록입니다" "Armypedia"라는 단어가 전 세계적으로 유행했습니다 트위터에서 금요일과 트위터는 나중에 해시 태그 기능에 대한 이모티콘을 공개했다

Armypedia의 보라색 아이콘 이 발표는 BTS가 곧 공개 될 'Love Yourself : 자신을 말하십시오'스타디움 투어 정말 재미있는 시간이었습니다 늦은 시각에 군대를 위해 더 많은 BTS 업데이트를 원하시면 Billboardcom으로가주십시오

빌보드 뉴스에 대한 다음 번엔 네 할 조이 야

How to Use the Library Database ABI/Inform Complete

론스타 대학 (Lone Star College)의 사서가 제공하는 자습서입니다 이 비디오의 목적은 사용자에게 데이터베이스 ABI / Inform Complete 사용 방법

ABI / Inform은 뉴스 기사의 데이터베이스입니다 비즈니스 및 경제 관련 주제에 대해 검색하려면 고급 검색을 클릭하십시오 다음은 고급 검색 양식입니다 검색 결과를 제한하려면 즉시 읽을 수있는 기사 만 전체 텍스트로 표시된 상자를 선택하십시오 과거 정보를 검색하지 않는 한 또는 최신이 아닌 주제에 대한 정보 검색 결과를 특정 날짜로 제한하는 것이 좋습니다

모든 주제는 아니지만 많은 경우, 이것은 1 년 또는 3 년이 될 수 있습니다 이 예제의 경우, 지난 해 검색을 제한 할 것입니다 이제 검색어를 입력 해 보겠습니다 예를 들어, 나이지리아의 석유 산업에 대한 정보 검색 양식의 첫 번째 줄에 오일을 입력하십시오

나이지리아는 두 번째로 들어갔다 이제 검색을 클릭하십시오 다음은 검색 결과입니다 데이터베이스는 14,475 개의 기사를 반환했습니다 두 번째 것은 관련성이있는 것으로 보입니다

그것은 "석유 가격에 묶여 나이지리아의 은행의 행운이라고" 그 기사의 전체 텍스트를 보려면, 전체 텍스트를 클릭하십시오 여기에 기사의 전체 텍스트가 있습니다 인쇄하고 싶다면, 프린트 버튼을 클릭하십시오 그런 다음 계속을 클릭하십시오

다음은 기사의 인쇄 가능한 버전입니다 기사를 다운로드하려면 저장을 클릭하십시오 다음은 다양한 저장 옵션입니다 Google 드라이브 또는 OneDrive에 직접 저장하는 기능 기사를 PDF 파일로 저장하십시오 전자 메일을 클릭하여 기사를 전자 메일로 보낼 수도 있습니다

그러면 기사를 직접 이메일로 보낼 수있는 양식이 나타납니다 론스타 이메일 또는 개인 이메일 계정을 사용할 수 있습니다

Neo4j and Cloud Foundry: From Speedy Application Development to Speedy Graph Database

– 와줘서 고마워 내 이름은 Jenny McLaughlin입니다

저는 Pivotal의 수석 플랫폼 아키텍트입니다 그리고 오늘 우리는 Neo4j에 관한 것입니다 와 클라우드 파운더 신속한 앱 개발에서부터 빠른 그래프 데이터베이스에 이르기까지 좋아요, 그럼 이제 우리가 정말로 개발자가 좋아하는 것에 대해 이야기하고 싶습니다 우리는 우리의 소프트웨어를 사랑합니다, 맞습니까, 개발자입니까? 좋아, 우린 너무 좋아해 우리는 그것을 세계에주고 싶습니다

그리고 우리는 빠른 피드백을 원합니다 변화를 일으켜 세상에 돌려 준다 그래서, 이상적으로, 우리는 새로운 기능을 배치하기 위해 매일 생산에 대해 이야기하겠습니다 아마 당신은 매시간하고 싶을 것입니다 아니면 아마존과 같아지기를 원할 것입니다

새로운 기능을 프로덕션에 제공합니다 11 초마다 하지만 매일 얘기하자 그게 우리가 할 수있는 일에 대해 생각해보십시오 우리 사업이 가치를 어떻게 제공하는지

그것은 빠른 피드백 루프에 관한 것입니다 그리고 우리는 모두가 결과에 중점을두기를 바랍니다 개인적인 활동 대신에 그래서 웹 페이지를 만들자고하는 대신에 또는 우리의 데이터베이스에 스키마를 추가, 그냥 내가 모든 통행인을 원한다고 말하자 오늘 밤 타임 스퀘어에서 그 주말 특별 프로그램

그래서 나는 나의 팀이 정말로 일치되기를 바란다 비즈니스 성과 개발팀과 같은 일이 벌어지고 있습니다 나는 내 것을 원해 느슨하게 결합 할 소프트웨어 그래서 내 응용 프로그램에서 구성 요소를 만들 수 있습니다

독립적으로 업데이트 할 수 있습니다 그래서 나는 더 빨리 갈 수 있습니다 물론 데이터는 어디 에나 있습니다 사용자 생성 데이터, 기계 생성 데이터, 데이터의 속도, 다양성, 방금 오는 데이터 양 놀라운 속도로 조직에 전달할 수 있습니다 그리고 2 년마다 크기가 두 배가됩니다

그래서 우리는 저장할 수 있기를 원합니다 데이터를 효율적으로 검색하고, 우리는 데이터베이스를 가질 수 있기를 원합니다 서로 다른 종류의 양식으로 데이터를 수집하는 방법 성능 저하없이 내 미들웨어, 하드웨어, 셀프 서비스되는 모든 것, 자동화, 수동 프로세스를 거쳐야하는 경우 VM, 웹 영역, 그런 것들, 더 이상 일일 배포를 할 수 없을 것입니다 그리고 나는 물건을 확장 할 수 있기를 원합니다

그리고 다시 빨리, 그리고 희망을 갖고 무료로 내 소프트웨어를 업그레이드하고 싶습니다 절대로 다운 타임이 없습니다 왜냐하면 페이스 북과 넷플릭스, 절대로 다운 타임이 없습니다 우리도 마찬가지입니다

우리는 전 세계적으로 고객을 보유하고 있습니다 게다가 그것은 정말로 위험합니다 한밤중에 그 변경 창을 가지고 있습니다 사람들이 피곤하고 멍청하다면, 우리는 뭔가 잘못되면 우리의 노력을 중단하는 경향이 있습니다 그러니 하루 중반에 상급반을 꾸미 죠

모두가 행복합니다 우리는 최고의 성과를 거두고 있습니다 그리고 우리가 돌아 가야한다면 괜찮습니다 우리는 모든 것을 다운 타임 방식으로 처리합니다 내 응용 프로그램의 가용성을 높이고 싶습니다

탄력적 인 구성 요소 및 고장난 구성 요소 자동으로 부활 될 수 있습니다 하지만 실제로는 쉽지 않습니다 때로는 응용 프로그램을 배포하는 속도가 매우 느릴 수 있습니다 일반적인 앱 개발팀에 대해 생각해보십시오 조직에서

우리는 대개 많은 응용 프로그램을 지원합니다 그리고 이제 마케팅은이 새로운 아이디어를 가지고 있습니다 그리고 그들은 그것이 끝날 때까지 우리가 그것에 종사하기를 원합니다 당연히 우리의 소프트웨어는 결코 끝나지 않는다, 다만 방출이다 적어도 고객 앞에서 시작하기 전까지 우리는 돈을 벌고 있거나 돈을 잃고 있습니다

생산 아이디어, 우리는 계획과 개발을 거쳐야합니다 테스트, 배포 및 모니터링 응용 프로그램 제작 그러려면 아마도 몇 달이 걸릴 수 있습니다 그래서 개발 측면에서, 우리는 애자일을하기로 결정했습니다 그리고 우리는 지속적인 통합을 수행합니다

SCRUM, 매일 떨어져, 우리는 단위 테스트를합니다 개발자가 코드를 확인하고 빌드를 시작합니다 통과하면 좋겠어 그것이 실패하면, 우리는, 이봐 요, 당신은 암호를 어기고 그것을 고치 러갔습니다 그래서 그것은 꽤 표준입니다

그러나 문제는 너무 좁다는 것입니다 우리는 여전히 별도의 품질 보증 팀을 보유하고 있습니다 누가 통합 테스트에서 테스트 할 것인가? 환경, 기능 테스트 환경, 사용자 수용 테스트 환경, 우리가 생산에 들어가기 전에 성능 테스트를해야합니다 그리고 각 테스트 환경에 대해, 우리는 VM을 회전시켜야합니다 OS 및 웹 스피어 톰캣 설치, 또는 Windows 환경에 있다면, IF 서버, 네트워크 F5, DNS 인증서, 백엔드 데이터베이스를 연결하십시오

그리고 일부 구성, 코드 배포 및 테스트를 수행합니다 그리고 실제로 우리는 모든 환경에서이 작업을 수행해야합니다 그리고 우습게도 누군가가 업그레이드를위한 보안 패치를하고 있습니다 이제는 더 이상 테스트를 할 수 없습니다 누군가 실수로 내 유물을 변경했다면, 내 jar 파일 또는 구성 또는 보안 정책 Windows 서버에서, 이제는 환경이 쓸모가 없다

우리는이 모든 것을 보아왔다 불일치하고 부패하고 더러운, 쓸데없는 점, 테스트의 요점은 무엇입니까? 따라서 우리가 개발 측면에서 SCRUM을 가지고 있음에도 불구하고, 전체 과정은 여전히 ​​약간의 폭포입니다 그래서 이제 우리는 물 SCRUM 가을, 개발에서 배포까지 수개월이 소요됩니다 그래서 그것은 매우 실망 스럽습니다 그리고 운영자의 관점에서 볼 때, 모든 것이 반드시 좋은 것은 아닙니다

아직도 느려질 수 있습니다 패치 및 업 그레 이드 (uping grading) 누군가는 스크립트를 작성해야합니다 누군가가 스크립트를 적용해야합니다 다른 환경에서 그리고 대부분 정전이 동반 될 것입니다

그리고 통신 수는 고려해야한다, 좋아, 단일 실패 지점이 없습니다 그래서 클러스터링을 설정해야합니다 확장 방법을 알아 내야합니다 높은 가용성 확보 그런 것들을 보안으로 생각하십시오 그래서 문제는 나에게이 모든 것들이 비즈니스 가치는 그다지 크지 않습니다

당신이 그것에 대해 생각한다면, 그것은 단지 종류의 것입니다 가치선 아래 왜냐하면 연말에, 당신의 CIO가 당신의 어깨를 가볍게 두드리며 말하지 않습니다, 오, 그 서버를 패치하는 훌륭한 일 그래서 모든 좌절과 함께, 더 좋은 방법이있을거야 그리고 우리는 이것을 더 잘하기 원합니다

빨리 반복하고 싶습니다 물론 모든 사람들은 클라우드를 잘 알고 있습니다 주변을 돌아 다니는 소란스러운 말입니다 몇 년 동안 또한 작업 부하를 실행하는 것이 아닙니다

다른 사람의 데이터 센터에서 애플리케이션 배치에 관한 내용입니다 또는 서비스가 완전히 다른 방식으로 그 개발을 크게 줄임으로써 배포주기 시간 그래서 세 가지 구성 요소가 있습니다 지속적인 전달, 개발 및 마이크로 서비스를 제공합니다 그것들은 필요한 구성 요소입니다

하지만 클라우드 네이티브 플랫폼이 필요합니다 그들을 함께 붙이기 그래서 우리 이야기로 돌아 간다 우리는이 아이디어를 생산에 적용합니다 지속적인 배송은 해당 확장입니다

지속적인 통합 일관성있게 유지하는 것이 전부입니다 각각의 모든 환경에서 자동화 된 플랫폼 가능한 가장 가깝다 그래서 그 부패한 환경을 갖는 대신에, 이제 자동화 된 플랫폼이 생겼습니다 모든 것이 자동화되어 있습니다

VM은 자동으로 회전해야합니다 OS가 자동으로 설치되어야 함 미들웨어 및 네트워크와 그 모든 것들 따라서 개발자가 코드를 체크인 할 때, 이 법안을 차용 할거야 이슈가 생성됩니다 자동으로 승격됩니다

통합 테스트 환경으로 물론 테스트 스크립트를 작성해야합니다 그러나 그것은 자동화 될 수 있습니다 테스트 스크립트를 실행하고 패스합니다 모든 것이 자동화되어 있습니다 기능 테스트 환경으로 승격하십시오

그리고 그것을 통과, 사용자 수용 테스트 환경으로 이동하십시오 우리가 필요하기 때문에 여기서 멈출 것입니다 인간 상호 작용 하지만 최소한 환경은 준비되어 있습니다 따라서 사용자가 와서 테스트 해보십시오

녹색 버튼을 누르면 자동으로 홍보 할 것입니다 성능 테스트 환경으로 그리고 자동으로 홍보 할 수 있습니다 또는 찌르다 소유자가 결정하게 할 수 있습니다 그 시점에서 또 다른 일시 중지 그러나 적어도 모두는 높은 학위를 가질 것이다

새로운 출시 전에 자신감 이것이 효과가 있다는 것을 생산에 전달합니다 왜냐하면 모든 단계를 거쳤기 때문입니다 그리고 DevOps는 민첩한 팀의 확장입니다 기본적으로 devs 및 ops를 함께 가져옵니다 그래서 우리는 응용 프로그램에 대한 책임이 있습니다

전체적인 소유권이 필요합니다 팀은 전반적인 소유권을 가지고 있습니다 그러므로, 그들은 최선의 일을 할 것입니다 응용 프로그램 용 결과적으로 비즈니스에 가장 적합한 것은 무엇입니까? 그리고이 자동화 된 플랫폼, 클라우드 네이티브 플랫폼, 개발자 작업 지원 그 무엇보다 더

그것은 마찰을 제거하는 데 정말로 도움이됩니다 마이크로 서비스는 느슨하게 결합 된 서비스입니다 보세 콘텍스트 따라서 시장 진입 속도를 향상시키는 데 정말로 도움이됩니다 확장 성 및 탄력성을 제공합니다

각 마이크로 서비스는 서로 상호 작용합니다 특정 유형의 API를 통해 보통 언어 불가 지론 각 마이크로 서비스에는 웹 계층이 있습니다 및 theta tier, 서비스 계층, 데이터 계층, 및 백엔드 데이터베이스 그래서, 그들이 변화를해야한다면 그것에 대해 생각하면 모든 것이 같은 팀의 통제

따라서 팀은 자신의 비즈니스 요구를 실제로 충족시킵니다 자신의 운명을 통제 할 수 있습니다 앞서 언급 한 것처럼, 우리는 클라우드 네이티브 플랫폼이 필요합니다 이 모든 구성 요소를 서로 붙이려면 및 Pivotal Cloud Foundry 그 구조화 된 클라우드 네이티브 플랫폼입니다 그것은 인프라 불가 지론입니다

보시다시피 Cloud Foundry는 지속적으로 실행됩니다 다른 IAAS에서 Vsphere, Open Stack, AWS, Google Cloud 또는 Azure BOSH라는 레이어가 있습니다 오픈 소스 도구입니다 분산 시스템을 구축하고 관리하는 것이 전부입니다

따라서 BOSH는 클라우드 CPI를 통해 다른 클라우드와 상호 작용합니다 또한 실제로 많은 운영상의 어려움을 처리합니다 프로비저닝 및 모니터링과 같은 것들 업데이트 및 패치 따라서 실패한 프로세스와 구성 요소가있는 경우, 자동으로 다시 부활 할거야 올바른 상태로 복원하십시오

그것은 당신이 지속적으로 제공 할 수 있기 때문에 강력합니다 이 모든 분산 시스템 버전 1에서 버전 2에서 버전 n으로 다운 타임없이 또한 즉석에서 물건을 패치 할 수 있습니다 모든 것이 순조롭게 진행됩니다 이는 단지 운영상의 통제 일뿐입니다

아주 세다 이제 우리는 분산 시스템을 관리합니다 최초의 분산 시스템이 바로 여기 있습니다 중요 애플리케이션 서비스 이것은 거의 모든 사람들이 알고 있습니다

개발자가 앱 푸시를 수행하는 Cloud Foundry에 대해 Cloud Foundry에 코드를 푸시하십시오 또 다른 측면은 PKS입니다 Pivotal Container Service, K는 Kubernetes를 지칭하며, Kubernetes의 엔터프라이즈 규모입니다 클러스터 프로비저닝을 문제로 만듭니다 분 작동 또한 매끄러운 패치 및 업그레이드가 가능합니다

따라서 사전 패키지 된 응용 프로그램이있는 경우, 타사 공급 업체 소프트웨어, 또는 일부 지원 서비스, 당신은 PKS가 당신을 위해 그 일들을 관리하도록 할 수 있습니다 피벗 함수 서비스가 함수를 가져옵니다 Cloud Foundry 컨텍스트에 연결합니다 그것은 정말로 당신이 기능을 할 수있게 해줍니다 방화벽 뒤의 이벤트, 공공 클라우드가 아닌 기업에서 그래서 탭핑을 시작할 수 있습니다

이러한 네트워크 이벤트, 데이터베이스 이벤트 그리고 그 임의의 쉘 스크립트를 사용하는 대신, 이제 당신은 그것들을 기능들로 바꿀 수 있습니다 여러 언어를 지원합니다 물론 그것은 다른 구름에서 달릴 수 있습니다 그리고 마지막 축은 Pivotal Services Marketplace입니다

여기에서 응용 프로그램을 연결할 수 있습니다 다른 후원 서비스 뒷받침 서비스 Cloud Foundry에서는 데이터 저장소, 메시징 대기열 및 캐시 등이 있습니다 따라서 두 가지 유형의 서비스가 있습니다 하나는 BOSH 관리이고 다른 하나는 외부 관리입니다 우리가 BOSH가 어떻게에 대해 이야기했는지 기억하십시오

분산 시스템 배포 및 관리 따라서 BOSH는 백엔드 서비스를 관리 할 수 ​​있습니다 그리고 BOSH가 관리 할 서비스가 없다면, 그것은 라이프 사이클을 관리하는 또 다른 것입니다 그리고 우리는이 중요한 Open Service Broker API라는 매우 간단한 API를 제공합니다 따라서 서비스 브로커는 예약 만 할 것입니다 당신을위한 모든 자원과 연결을 제공합니다

정보 및 개발자 관점에서 볼 때, 그것은 단지 끝점입니다 이제 데이터베이스 서비스 인 데이터 저장소를 살펴 보겠습니다 거의 모든 개발자 자산 거래에 익숙한 사람 전통적인 데이터베이스 작업에서 전통적인 데이터베이스는 우리에게해야합니다 논리적 모델 만들기 구조를 표 형식의 실제 모델로 강제합니다

그리고 외래 키와 조인 테이블 그 관계를 반영합니다 관절은 2, 3 홉 만 있으면 그렇게 나쁘지 않습니다 하지만 홉이 많다면, 실적을 크게 위태롭게 할 수있는 때로는 결과가 절대로 없을 수도 있습니다 완전히 계산하라 그래서이 테이블을 보면, Alice가 어떤 제품을 구매했는지 알고 싶다면 아마 몇 홉, 조인, 결과를 얻을 수 있습니다

그러나 우리가 질문을하고 싶다면, 고객이 딸기 아이스크림을 구입 했습니까? 그리고 그것은 값 비싼 쿼리가 될 수 있습니다 그래서 관계형 데이터베이스는 단지, 또 다른 측면은 유능한 사람이 아닙니다 클릭 비즈니스 변경 요구 사항을 따라 잡아야합니다 데이터 모델링보다 더 풍부하기 때문에, 그것은 복잡합니다 따라서 엄청난 양의 데이터가 필요할 경우 비즈니스 요구 사항이 끊임없이 변하고, 확실히 그래프 데이터베이스가 더 나은 선택입니다 왜냐하면 그것은 데이터 관계를 중심에두기 때문입니다

새 노드를 추가하려는 경우 또는 기존 그래프와의 새로운 관계 그것은 성능에 많은 영향을 미치지 않을 것입니다 검색어는 매우 효율적입니다 일부 쿼리는 복잡하고 복잡합니다 Neo4j는 확실히이 공간에서 노력하고 있습니다 그리고 그래프 처리와 그래프 저장의 관점에서

특히 그래프 데이터베이스를 실행하려는 경우 프로덕션 환경에서, Neo4j Enterprise Edition 가야할 길입니다 개발자가 디자인 할 수있을뿐만 아니라 툴링을 개발하면 운영자에게 가용성 측면에서 이러한 모든 이점, 성능, 보안, 모니터링 등이 포함됩니다 자, 데모를 해봅시다 그럼 우리가 여기서 뭘 할거야? 우리는 스프링 부트 응용 프로그램을 갖게 될 것입니까? 무비 그래프 (Movie Graph) 그런데 스프링 부트는 자바 프레임 워크입니다

그것은 마이크로 서비스를 구축하는 매우 독창적 인 방법입니다 네가 익숙하지 않은 경우에 대비해 Pivotal Web Services로 보내 드리겠습니다 이것이 Pivotal의 공개 클라우드입니다 실제로 60,000 개 이상의 응용 프로그램을 호스팅합니다

우리는 사용자 제공 서비스를 사용할 것입니다 Neo4j Enterprise에 연결하는 방법 Google Cloud를 시작으로 좋아, 그럼 우리 신청서를 보자 나는이 영화, 자바 스프링 데이터 Neo4j 응용 프로그램이 있습니다 그리고 나는 그것이 내 마음에 드는 지 확인하고 싶다 로컬 환경 우선

그냥 봄 부츠를 달릴거야 따라서 포트 8080에서 실행됩니다 내가 로컬 호스트 8080에 가면, 여기에 내 무비 그래프가 있습니다 이제 클라우드 파운드리로 가져갈 준비가되었습니다 그러나 우리는 Neo4j를 어딘가에 운영해야한다는 것을 기억하십시오

Google Cloud에서 실행하고 싶었습니다 그래서 Google Cloud에서 Neo4j Enterprise를 시작하려고합니다 나는 여기에 계산 엔진에 대한 발사만을 말하려고한다 프로젝트를 선택하십시오 단지 몇 가지 매개 변수, 이름, 확대 / 축소 및 어떤 종류의 컴퓨터 유형인지를 나타냅니다

얼마나 많은 노드, 최소 3 개의 노드 그리고 배포를 클릭하면, 몇 분 안에 Neo4j Enterprise 콘솔 클러스터가 전개 될 것입니다 전에이 일을했기 때문에 나는 원하지 않는다 또 다른 하나를 만들고 여기에 돈을 벌기 위해, 그래서 저는 여기서 결과를 정말 빨리 보여주고 싶습니다 그래서, 기본적으로, 그것은 단지 연결 문자열을 제공합니다

나는, 오, 여기에 우리가 간다 이전에 만들었습니다 이것은 내 Neo4j Enterprise 클러스터 엔진 지점입니다 그리고 URL 정보와 사용자 이름 및 암호 이제 내가 어디로 밀어 넣을 지 알 수 있어요

내 응용 프로그램 여기에서 Pivotal Web Services를 사용할 예정이므로, 목표물을 가리키는 법을 알려줍니다 이 Pivotal Web Services 그래서 내가 할 일은 나는 그것이 나에게하라는 것을 할 것이다 cf login을하십시오

이제 그것은 어떤 조직이냐고 묻고 있습니다 또한 여기에 조직 정보가 표시됩니다 그래서 org는 단지 논리적 인 구분입니다 이 Pivotal Web Services 생각 해봐

60,000 개의 응용 프로그램을 호스팅합니다 그러나 역할 기반 액세스 제어입니다 나는 내가 접근 할 수있는 것, 이들 조직 만 볼 수있다 그래서 나는 여기 번호 2, 그리고 그것은 어떤 공간을 묻고 있어요 그냥 테스트 공간을 사용할거야

그래서 공간은 하위 분열입니다 각 조직의 이제 여기에 나의 종점이 있습니다 나는 단지 cf push를 할 수있다 내 응용 프로그램 때문에 한 가지 더 있습니다 Neo4j에 연결됩니다

그래서 그 서비스를 지정하고 싶습니다 커맨드 라인에서 할 수 있습니다 또는 매니페스트 파일에 넣을 수 있습니다 응용 프로그램의 이름이 Movie Graph임을 보여줍니다 그리고이 jar 파일을 사용할 것입니다

그리고 내 서비스는 내 Neo4j Enterprise입니다 다음을 사용하여 여기에서 만든 Google의 Neo4j 콘솔 클러스터 ID, 사용자 이름 및 암호를 입력하십시오 좋아요, cf push를 할 준비가되었습니다 cf push를 할 때 여기에서 무엇을하는지 해당 jar 파일을 먼저 BLOB 저장소에 업로드하고 있습니다 업로드를하고 있습니다

그리고 그것이 끝나면, jar 파일을 컴파일하려고합니다 그 jar 파일을 함께 묶어 라 이 개념은 buildpack이라고합니다 Buildpack에는 필요한 모든 프레임 워크가 있으며, 필요한 모든 라이브러리, 런타임 귀하의 응용 프로그램을 실행합니다 모든 빌드 팩을 다운로드하고있는 것을 볼 수 있습니다

귀하의 신청서가 발견되었습니다 Java 응용 프로그램입니다 여기에 Java buildpack을 사용할 것입니다 자바 빌드 팩 이제 우리는 물방울이 생겼습니다

blob 저장소에 넣습니다 그럼 경매가 일어날거야 그리고 우리는 어떤 VM을 결정할 것입니다 이 응용 프로그램을 실행할 것입니다 그 경매에서이기는 사람은 누구나 갈거야

얼룩 상점에, 그 방울을 잡아, 콘테이너를 회전시키고, 콘테이너에있는 그 방울을두고, 시작 스크립트를 실행하십시오 그리고 우리가 여기서 서비스를 정의했기 때문에, 이것은 서비스 브로커가있는 곳입니다 애플리케이션 용 리소스를 만들 예정입니다 그 연결을 구축하십시오 응용 프로그램과 Neo4j Enterprise 사이

알았어 시작 됐어 이제 우리는 여기에 갈지 모른다 그것은 달리고있는 it 's를 말한다 이제는 약 1 분 30 초 정도였습니다

내 봄 부팅 무비 그래프 응용 프로그램을 구름에, Neo4j에 연결 중입니다 물건을 확장하려는 경우 어떻게해야합니까? 나는 말할 수있다, 좋아, 나는 한 가지 경우 대신에 갈 것이다 세 가지 사례가 필요합니다 그리고 몇 초 내에, 똑같은 일이 일어날거야 이 모든 VM이 참여할 것입니다

이 경매에서, 그리고 누구든지 승리하면 물방울을 집어 들고, 용기를 위로 돌려서, 물방울을 용기에 넣고, 시작 스크립트를 실행하십시오 그래서 그것은 약 5 초였습니다 프로덕션에서는 몇 분을 낼 여력이 없어 다른 인스턴스를 시작합니다 왜냐하면 수백, 수천 건의 요청 거절 당할거야

자동 스케일링도 할 수 있습니다 왜 우리가 수동으로해야 하는가? 언제 자동으로 할 수 있니? 그래서 자동 스케일링을 관리한다면, 나는 최소한이 하나라고 말할 것이다 최대는 4입니다 스케일링 규칙, HTTP 처리량은 어떻습니까? 나는 아래로 내려 간다 초당 20 회 미만의 히트가있을 경우 아마 100 개가 넘으면 규모가 커질 것입니다

구하다 괜찮아 너 봤어? 3 가지 사례가 있었고 이제는 2 가지가 있습니다 그리고 잠시 후에, 단지 하나 일 것입니다 신청서를 치지 않을 것이기 때문에, 1 초 내에 20 건 미만의 안타가 있습니다

좋아요, 그럼 우리의 프레젠테이션으로 돌아가 봅시다 우리는 스프링 부트 애플리케이션을 작성할 수 있음을 보여주었습니다 신속하게 클라우드 파운드리로 Neo4j에 연결하십시오 그리고이 개념이 있습니다 12 요소 설계 원리

마이크로 서비스 작성 방법에 관한 모든 것 클라우드 환경에서 다들 친숙 해? 또는 우리는 그 중 몇 가지에 대해 이야기하고 싶습니다 기본적으로 애플리케이션 실행을 보장합니다 예측 가능한 규모로 클라우드 환경에서 매우 확장 가능한 방식으로 그래서 codebase은 하나의 코드베이스를 말하고 있습니다 하나의 저장소, 하나의 CICD 파이프 라인

그것은 일종의 생각할 것도없고, 하지만 당신이 그것에 대해 생각한다면, 여러 애플리케이션을 배치하는 경우 하나의 저장소에 결합하면됩니다 의존성은 말하고있다 애플리케이션에 의존성을 갖고 싶습니다 엄마 서버, 웹 스피어, 또는 컨테이너를 사용하여 이러한 종속성을 제공 할 수 있습니다 Vms가오고 가기 때문에 용기가 오락가락합니다

귀하의 의존성이 거기에 없을 수도 있습니다, 올바른 버전이 아닐 수도 있습니다 품질 보증과 생산간에 차이가있을 수 있습니다 설정, 이것은 좋은 것입니다 우리 모두 하드 코드를해서는 안된다는 것을 압니다 우리의 연결 문자열

그러나 한 걸음 더 나아가 자 특성 파일을 넣지 마십시오 환경이 응용 프로그램에 환경을 삽입하게하십시오 사실, 우리가 이것을 할 때, 이제는 하나의 인스턴스입니다 우리가 클라우드에서 영화 그래프를 실행할 때, 여기서 실제로 일어난 일은 나는 화면 클라우드 커넥터를 사용했다

이 VCAP SERVICES 환경 변수가 표시됩니다 그래서 그것을 사용하고이 연결 문자열을 구문 분석합니다 사용자 이름과 암호를 입력하고 응용 프로그램에 넣습니다 그래서 그것에 대해 걱정할 필요가 없습니다 나는 환경에서 환경으로 이동한다

QA 환경에서 모든 연결 문자열이 있습니다 런타임에 필요합니다 품질 보증의 경우 생산에 들어갑니다 제작에 필요한 모든 구성이 있습니다 그러니 내가 좋아하는 곳이 결코 없을거야, 실수로 제작 데이터를 씁니다

QA 환경으로 또는 그 반대로 후원 서비스 데이터베이스 처리, 백킹 서비스로 메시징 큐 나는 각자 통과하지 않을거야 쓰기 만하는 과정입니다 귀하의 응용 프로그램은 무국적자입니다 세션 상태가 당신의 기억 속에, 당신이 3 단계 가입 절차, 첫 번째 단계 후, 컨테이너가 추락했고 그 상태가 있습니다

당신의 기억 속에는 그 상태가 사라질 것입니다 그래서 당신이 외현 화하기를 원하는 이유입니다 다른 곳에 보관하십시오 세션 상태를 외부에 저장하십시오 reddis와 같은 캐시 또는 외부 데이터베이스

그리고 통나무는 또 다른 흥미로운 것입니다 이벤트 문자열로 로그를 처리하십시오 콘솔에 기록하고 로컬 디스크에 기록하지 마십시오 로컬 디스크에 로그를 쓰는 경우, 그건 단지 컨테이너에 있어요 컨테이너가오고 갈 때 다시는 볼 수 없습니다

그래서 우리는 콘솔에 쓰기를 원합니다 그리고 플랫폼을 보자 그것을 다른 곳으로 훈련 시키십시오 따라서이 예에서는 로그를 보는 몇 가지 방법이 있습니다 하나는 로그를 볼 수 있습니다

너는 말할 수있다 또는 명령 줄에서 나는 그것을 여기에서 말할 수 있었다 나는 약간의 트래픽을 생성해야한다 로그를 볼 수 있습니다 하지만 플랫폼에 배수구를 놓으면 타사 로그인 관리 시스템에 대한 로그 스플 렁크 (Splunk) 거기에 모든 로그를 볼 수 있습니다

관리자 프로세스가 일회용을 실행한다고 말합니다 데이터베이스 마이그레이션과 같은 프로세스 마치 실행중인 것처럼 플랫폼에서 귀하의 응용 프로그램에서 장기 실행 프로세스 그래서 이것은 우리가 이전에 테스트 한, 너를 위해 달릴 아주 좋은 황금률, 그린 필드 마이크로 서비스 작성 클라우드 환경에서 제대로 작동하는지 확인하십시오 그러나 기존 응용 프로그램은 어떻습니까? 우리 모두는 그러한 것들을 지원해야합니다, 그렇죠? 그리고 우리는 그들을 근대화하고 싶습니다 따라서, 기존 애플리케이션의 경우, 이 그림에서, 그들은 어디 있습니까? 오늘 온 – 프레미스인가요? 아니면 IAAS의 Vms에서 실행 중입니까? 따라서 기존 애플리케이션을 이전하고 싶습니다

클라우드 네이티브 플랫폼 클라우드 파운드리, 확장 성과 같은 모든 클라우드 기능을 즐기기 만하면됩니다 우리는 물건을 위아래로 조절하는 것이 얼마나 쉬운 지 보았습니다 그리고 행복하다면 괜찮습니다 우리는이 레거시 응용 프로그램을 후에 만지지 않을 것입니다 괜찮아

그러나 만약 당신이 정말로 그 응용 프로그램을 현대화하고 싶다면, 한 번에 한 걸음 만 내딛을 수 있습니다 이 클라우드 고유 성숙도 모델로 이동하십시오 그래서 아이디어는 가능한 한 적게하는 것입니다 클라우드 파운드리에 기존 앱을 먼저 제공하십시오 그런 다음 자신 만의 속도로 볼 수 있습니다

12 요소 설계 원칙에서, 당신은 탄력성, 마이크로 서비스 아키텍처, API 첫 번째 디자인 기능을 원한다면 괜찮습니다 그래서, 여러분이 볼 수 있듯이, 하룻밤을 보내지 않을거야 매우 점진적이고 점차적 인 과정입니다 그러나 당신은 더 나은 방향으로 나아가고 있습니다

귀하의 소프트웨어를 제작하고 조작하십시오 그리고 우리는 당신이 사고의 리더가 될 수 있도록 돕기 위해 왔습니다 클라우드 네이티브 여행 요약하면 배포하려는 경우 애플리케이션과 서비스를 신속하게 운영하고, Pivotal Cloud Foundry를 사용하십시오 연결된 데이터를 빠르게 저장하고 검색하려는 경우, Neo4j 그래프 데이터베이스 플랫폼을 사용하십시오

왜냐하면 오늘이 끝나면, 그것은 개발자가 좋아하는 것에 관한 것입니다 고맙습니다 질문 있니? (관객 박수)

Automatically Push Salesforce Data To An Enterprise Database & Warehouse For Analytics In Holistics

안녕하세요이 동영상에서는 Salesforce를 자동으로 푸시 할 수있는 방법을 알려 드리겠습니다

Holistics 및 Google 드라이브를 사용하여 데이터를보고 데이터베이스 또는 창고로 가져옵니다 이제 Salesforce를 결합한 보고서 및 대시 보드를 만들 수 있습니다 앱 및 사용자 활동 데이터 또는 기타와 같은 데이터베이스 내의 다른 데이터로 데이터 Appsflyer 또는 Google Analytics와 같은 제 3 자 데이터 소스 및 기타 그럼 해보 죠 Salesforce에는 데이터를 내보내는 여러 가지 방법이 있습니다 예를 들어, 설정 아래에는 데이터 내보내기 마법사가 있습니다

이렇게하면 데이터 내보내기를 정기적으로, 매월 내보내기에서 주간 수출 그러나이 비디오에서 저는 리포트 내보내기를 할 생각입니다 Salesforce 데이터를 Holistics와 같은보고 데이터 플랫폼으로 가져 오는 방법에 대해 설명합니다 Salesforce에서 2018 년과 2019 년의 기회 데이터를 자동으로 가져 오겠습니다 내 데스크톱에 동기화 된 Google 드라이브 폴더를 사용하여 홀리 시스로 변환합니다

Google 드라이브에는 데스크톱의 폴더를 동기화 할 수있는 드라이브 파일 스트림 설치가 있습니다 Google 드라이브에 추가하십시오 해당 링크를 클릭하고 설치를 완료하면 폴더를 만들 수 있습니다 데스크톱의 클라우드에있는 온라인 Google 드라이브와 완벽하게 연결됩니다 이것이 우리가 Salesforce 데이터를 다운로드하는 곳입니다

Salesforce 데이터를 데스크톱에 한 번만 다운로드하면되므로보다 쉽게 ​​직접 동기화 할 수 있습니다 클라우드의 Google 드라이브 폴더로 이동합니다 내 바탕 화면 폴더 버전이 클라우드와 완전히 일치하는 여기에서 알 수 있듯이 Google 드라이브의 버전입니다 Salesforce로 돌아가서이 보고서 데이터를 데스크톱 폴더로 내 보내어 동기화하십시오 최대 Google 드라이브 확실히하고 싶다면 우리가 데스크톱에 저장하고있는 CSV 파일을 확인할 수 있습니다

폴더가 Google 드라이브의 Google 폴더에 올바르게 동기화되어 있으며 사용자가 볼 때 충분히 표시됩니다 Google 드라이브에 있습니다 이제 Google 드라이브 폴더의 URL을 복사합니다 이제 이것을 Holistics에 붙여 넣습니다 데이터 가져 오기 작업의 Google 드라이브 폴더 가져 오기 소스 유효성 검사 소스에 도달하면 Salesforce 데이터가 올바르게 감지됩니다

Google 드라이브 폴더에있는 CSV 이제 연결된 데이터베이스 중 하나를 선택하여이 Salesforce 데이터를 다음과 같이 이동하십시오 이 PostgreSQL 엔터프라이즈 db 데이터베이스 스키마 이름을 지정하고 테이블 이름을 지정합니다 가져 오기 작업의 가져 오기 모드에서 append 또는 incremental 중 하나를 선택합니다 새 Salesforce 데이터 레코드를 데이터베이스의 동일한 테이블에 추가합니다

데이터 유형이 양호한 경우 동기화 설정을 확인하여 설정을 확인합니다 그리고 중요한 부분을 위해, 우리는 얼마나 자주이 가져 오기 작업에 대한 일정을 설정할 수 있습니다 새 Salesforce 데이터 파일을 가져와야합니다 예를 들어, 가져 오기 작업을 매일 오후 11시에 수행하도록 설정하여 마지막 Salesforce Google의 Google 폴더에 추가하는 데이터 파일은 가져 오기 작업 후에 가져옵니다 저장 및 실행을 실행하여 Salesforce 데이터를 데이터베이스 오른쪽으로 가져 오기 시작하십시오 지금

그리고 효과가있었습니다 작업 로그를보고이 작업을 이동하기 위해 수행 된 작업을 정확히 볼 수 있습니다 데이터를 데이터베이스에 저장합니다 작업 내역 탭을 확인하면 다른 작업의 로그가 표시됩니다 실행하고 그것은 무슨 일이 일어 났는지 해결하고 이해하는 정말 유용한 방법입니다

예를 들어, 어떤 작업이 실패한 경우, 실패한 이유를 정확하게 알려주고 다른 단계를 추적 할 수 있도록 이메일 알림을 보내드립니다 찍은 이제 데이터베이스에서 새 테이블을 살펴볼 수 있습니다 데이터 관리자는 데이터베이스의 테이블 미리보기와 Holistics 가져 오기를 보여줍니다 일자리

빠른 검사를 통해이 표의 Salesforce 데이터가 올바르게 표시되어 이제 우리는 이 테이블을 쿼리 할 준비가되었습니다 이제 Salesforce 데이터를 내 데이터베이스에있는 나머지 데이터와 함께 분석 할 수 있습니다 그러나 여기의 데이터는 아직 완성되지 않았습니다 단지 2018 년뿐입니다 그런 다음 동일한 표에 2019 년 Salesforce 데이터를 추가하는 방법에 대해 알아 보겠습니다

다시 한번 Salesforce 데이터를 수동 또는 자동으로 내보낼 수 있습니다 데스크톱의 Google 드라이브 폴더 Holistics의 데이터 가져 오기 메뉴로 돌아가 보겠습니다 Google은 데이터 가져 오기 작업을 설정하여 최신 데이터를 자동으로 추가하거나 추가합니다 이전에 가져온 Google 폴더의 Salesforce 스프레드 시트 파일 다음에 가져 오기 작업이 실행됩니다 즉, 지금 우리가 아무것도하지 않는다는 것을 의미합니다

이 최신 Salesforce 파일은 다음 작업이 오후 11시에 실행되는 기존 테이블 물론이 실행을 수동으로 트리거하고 새 2019를 가져올 수 있습니다 데이터를 테이블에 저장하십시오 그 일은 성공적이었다 우리는 로그를 빠르게 살펴볼 수 있습니다

추가 된 행에서 볼 수 있습니다 새로운 2019 데이터 그리고 확실하게, 쿼리를 클릭하고 똑같은 테이블을 분석 할 때, 새로운 2019 레코드가이 테이블에 추가되었습니다 이 데이터에서 차트와 보고서를 작성하는 것은 이제 간단히 가리킬 수 있습니다 열을 드래그하여 편집기로 가져올 수 있습니다 우리의 SQL 편집기를 사용하면 데이터베이스의 테이블을 조인 할 쿼리를 작성할 수 있습니다

다양한 소스의 데이터로 완벽한 그림을 만들 수 있습니다 이제 가져 오기 작업 프로세스를 설정하여 Salesforce 데이터를 Holistics 및 Google 드라이브를 사용하는 엔터프라이즈보고 데이터베이스 Salesforce 데이터를 사용하여 수집 할 수있는 방법에 대한 다양한 가능성을 열었습니다 귀하의 사용자 데이터, 응용 프로그램 데이터, 귀하의 다른 제 3 자 출처의 데이터 팀이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 훨씬 더 완벽한 그림을 만들기위한 데이터베이스 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다 데이터 자동화와 같은 기타 여러 가지 기능이 있습니다 알림, 전자 메일 및 여유 시간 일정, PDF 보고서 및 그 이상

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