Eclipse 플러그인으로 설치

Windows 이외의 운영체제를 사용하시거나, 이클립스 기반의 원래 작업 환경에 eXERD를 이용하시려면, 플러그인 형태로 설치하실 수 있습니다.

• Update Site URL(이클립스 버전 3.4 ~ 3.7, 4.3 또는 이상 버전): 

플러그인 설치 가이드

• 위의 업데이트 사이트 URL을 복사합니다.
• 이클립스의 메뉴에서 Help > Install New Software를 선택합니다. (3.4의 경우 Help > Software Updates...)
• 복사한 주소를, Work with: 안에 붙여 넣고 Add를 누릅니다.
• "Contact all update sites..." 체크 옵션을 제거 합니다.
• 목록에 eXERD Modeler가 나타나면 선택 후, Next를 눌러 설치합니다.

* 이클립스 플러그인 설치 공식 도움말 바로가기

빅데이터의 4가지 과정

1. 빅데이터 수집(획득) : Acquire - HDFS, NoSQL HBase, Casandra, MongoDB

2. 빅데이터 구조화 : Organize - Hadoop(MapReduce), Datamining-Mahout, S4, Storm

3. 빅데이터 분석 : Analyze - Data Warehouse, Graph Analysis(Pregel, GoldenORB)

4. 빅데이터를 토대로 결정 : Decide - Analytic Applications

NoSQL : NoSQL은 일반적으로 "Not only SQL"을 의미하며, 비구조적인 데이터를 저장하기 위한 분산 저장 시스템

HBase : HBase는 구글이 2006년에 소개했던 BigTable의 아파치 재단 오픈소스 구현체이다, NoSQL이며, 분산 시스템이 가지면 좋은 속성 세가지(일관성, 가용성, 분산 감내성) 중 일관성과 분산 감내성을 가지는 NoSQL이다.

Cassandra : Cassandra는 NoSQL이며, 가용성, 분산 감내성을 위해 설계 및 개발되었다, 초기에 Facebook에서 사용, 현재 아파치 오픈소스이다.

MongoDB : MongDB는 NoSQL이며, HBase와 유사하게 일관성과 분산 감내성을 위해 설계 및 개발되었다. JSON, XML 형태의 구조적 문서를 저장하는 용도로 사용한다.

Datamining-Mahout : 아파치 재단에서 지원하는 프로젝트, 하둡 위에서 확장성 있는 기계 학습과 데이터 마이닝 작업을 수행 할 수 있도록 지원한다.

S4 : S4는 분산 스트림 처리를 위한 플랫폼. 연속적으로 들어오는 스트림 데이터 처리에 대해서 쉽게 어플리케이션을 제작할 수 있도록 도움을 준다. 야후가 초기에 사용

Storm : Storm은 분산 스트림 처리를 위한 플랫폼. 트위터가 초기에 사용

Data Warehouse : 데이터의 리포팅 또는 분석을 위한 데이터베이스 시스템, 주로 기업의 수많은 마케팅, 영업 분야의 데이터 저장

Pregel : Pregel은 구글에서 개발한 분산 그래프 데이터 처리 프레임워크이다.

goldenORB : GoldenORB는 Pregel의 오픈소스 구현체 이다.

[참조 : 대용량 데이터 분석 및 처리를 위한 Hadoop & NoSQL]

참고 URL : 

https://docs.microsoft.com/ko-kr/sql/integration-services/import-export-data/connect-to-a-postgresql-data-source-sql-server-import-and-export-wizard

[IN]

-조건의 범위를 지정, 값은 콤마로 구분하야 묶으며, 이 값 중 하나 이상과 일치하면 조건에 맞는것으로 판단

ex)

Select prod_name, prod_price

from Products

Where vend_id IN ('d111', 'b111')

order by prod_name;

=>  Products 테이블에 vend_id가 'd111' 또는 'b111'인 Row의 prod_name과 prod_price를 prod_name으로 정렬하여 Return

SELECT COUNT(*) AS NUM_ITEMS,

       MIN(PROD_PRICE) AS PRICE_MIN,

       MAX(PROD_PRICE) AS PRICE_MAX,

       AVG(PROD_PRICE) AS PRICE_AVG,

FROM PRODUCTS;

[GROUP BY]

SELECT VEND_ID, COUNT(*) AS NUM_PRODS

FROM PRODUCTS

GROUP BY VEND_ID;

[HAVING]

- GROUP BY 의 조건절. GROUP BY용 WHERE 이라고 생각하면 됨.

SELECT VEND_ID, COUNT(*) AS NUM_PRODS

FROM PRODUCTS

GROUP BY VEND_ID

HAVING COUNT(*) > 2;

WHERE은 그룹화 전에 필터링, HAVING은 그룹화 후 필터링

[2중쿼리]

SELECT CUST_ID

FROM ORDERS

WHERE ORDER_NUM

IN (SELECT ORDER_NUM 

    FROM ORDERITEMS

    WHERE PROD_ID = 'AA1');

[조인]

SELECT VEND_NAME, PROD_NAME, PROD_PRICE

FROM VENDERS, PRODUCTS

WHERE VENDORS.VEND_ID = PRODUCTS.VEND_ID;

-내부조인

SELECT VEND_NAME, PROD_NAME, PROD_PRICE

FROM VENDORS INNER JOIN PRODUCTS

ON VENDORS.VEND_ID = PRODUCTS.VEND_ID

ON 은 JOIN 사용시 WHERE 이라고 생각하면 됨.

INNER JOIN 은 조건이 맞는 COLUMN만 표기를 한다면, OUTER JOIN은 LEFT OUTER JOIN 이나 RIGHT OUTER JOIN 이냐에 따라서

LEFT인 경우 왼쪽 테이블의 모든 정보 + 조건 정보, RIGHT인 경우 조건정보 + 오른쪽 테이블의 모든 정보 식으로 표현된다.

LEFT : *= 

RIGHT : =*

SELECT CUSTOERS.CUST_ID, ORDERS.ORDER_NUM

FROM CUSTOMERS, ORDERS

WHERE CUSTOMERS.CUST_ID *= ORDER.CUST_ID;

[UNION]

SQL 쿼리를 결합하는데 사용

SELECT CUST_NAME, CUST_CONTACT, CUST_EMAIL

FROM CUSTOMERS

WHERE CUST_STATE IN ('IL','IN','MI');

SELECT CUST_NAME, CUST_CONTACT, CUST_EMAIL

FROM CUSTOMERS

WHERE CUST_NAME = 'FUN4ALL';

==>

SELECT CUST_NAME, CUST_CONTACT, CUST_EMAIL

FROM CUSTOMERS

WHERE CUST_STATE IN ('IL','IN','MI')

UNION 

SELECT CUST_NAME, CUST_CONTACT, CUST_EMAIL

FROM CUSTOMERS

WHERE CUST_NAME = 'FUN4ALL';

UNION 사용시 중복결과도 모두 표현하고 싶을 경우 UNION 대신 UNION ALL 을 사용하면 된다.

[insert]

insert into Customers (cust_id,

cust_name,

cust_address,

cust_city,

cust_state,

cust_zip)

values('100006',

'Toy land',

'123 andy',

'new york',

'ny',

'11111');

DECLARE @count INT

SET @count = 1

WHILE @count <= 1000

BEGIN

INSERT INTO T_TAGS (id, timeStamp, value) VALUES ('TEST', DATEADD(SECOND, @count,'2017-10-01 00:00:00') , @count)

SET @count = @count+1

END

1. 방화벽 오픈(1433)

2. SQL Server Configuration Manager(SQL 서버 구성관리자) 실행

3. SQL Server 네트워크 구성 -> SQL~~~ 에 대한 포로토콜 -> TCP/IP 사용 & 아래의 포트 오픈

4. SQL 재시작

BEGIN TRY
    SELECT *
        FROM sys.messages
        WHERE message_id = 21;
END TRY
GO
-- The previous GO breaks the script into two batches,
-- generating syntax errors. The script runs if this GO
-- is removed.
BEGIN CATCH
    SELECT ERROR_NUMBER() AS ErrorNumber;
END CATCH;
GO

set @eventdatetime = '2017-03-03 오전 10:20:30'

convert(datetime, 

                  left(@eventdatetime,charindex(' ',@eventdatetime,1)-1) 

                + ' ' 

                + right(@eventdatetime,charindex(' ',reverse(@eventdatetime),1)-1) 

                + case when charindex('오전',@eventdatetime,1) > 0 then 'AM' else 'PM' 

                  end 

      ) 

==========================================================

(convert(datetime,

left(@timeStamp, charindex(' ',@timeStamp, 1)-1)

+' '

+right(@timeStamp, charindex(' ',reverse(@timeStamp), 1)-1)

+case when charindex('오전', @timestamp, 1) > 0 then 'AM' else 'PM'

end)

1. table에 index 존재 여부 확인 방법

exec SP_HELPINDEX [table명]

ex) table명 : testTable인경우

exec SP_HELPINDEX [testTable]

2. table에 index 추가(*noncluster 방법임)

create index index명 on table명(Column1, Column2)

ex) table명 : testTable, index명 : testIndex, Column1 : id, Column2: name 인경우

create index testIndex on testTable(id, name)