AWS GlueGlue란?테이블 정의와 스키마를 자동으로 탐색하고 정의하는 서버리스 서비스임S3 데이터 레이크RDSRedshiftDynamoDB대부분의 다른 SQL 데이터베이스 지원함사용자 정의 ETL 작업 지원함트리거 기반, 일정 기반, 또는 온디맨드 방식으로 실행 가능함완전 관리형 서비스임Glue Crawler / Data CatalogGlue 크롤러는 S3에 있는 데이터를 스캔하여 스키마를 생성함주기적으로 실행할 수 있음Glue Data Catalog를 채움테이블 정의만 저장함원본 데이터는 S3에 그대로 유지됨한 번 카탈로그화되면 비정형 데이터를 마치 정형 데이터처럼 다룰 수 있음Redshift SpectrumAthenaEMRQuickSightGlue와 S3 파티션Glue 크롤러는 S3 데이터가 구..

오라클 버전별 접미사i(8i, 9i) : Internet / 인터넷 환경, 웹 애플리케이션 지원을 강조g(10g, 11g) : Grid / 그리드(분산처리, 클러스터) 환경 지원을 강조c(12c, 19c) : Cloud / 클라우드 환경 및 컨테이너/서비스 형태 지원을 강조ai(23ai, 26ai) : Artificial Intelligence / AI/벡터 검색, 자연어처리, 생성형 AI 지원을 강조날짜날짜 함수SELECT sysdate, systimestamp, current_date, current_timestamp, localtimestampFROM dual;서버 시간sysdate : 현재 서버 날짜를 리턴하는 함수systimestamp : 현재 서버 날짜, 시간, 타임..

문제-- [문제9] employees 테이블에 있는 데이터 중에 job_id가 SA로 시작되고 salary 값은 10000이상 받고 2005년도에 입사한(hire_date)-- 사원들의 정보를 출력해주세요.SELECT *FROM hr.employeesWHERE job_id LIKE 'SA%'AND salary >= 10000AND hire_date BETWEEN TO_DATE('20050101', 'yyyymmdd') AND TO_DATE('20060101', 'yyyymmdd') - 1/24/60/60;-- [문제10] employees테이블에서 job_id 가 SA_REP 또는 AD_PRES 사원들 중에 salary값이 10000 초과한 사원들의 정보를 출력해주세요.SELECT *FROM hr.emp..

SELECT 문사칙 연산자 우선 순위*, /+, -SELECT a * b / c + d - e FROM dual;((((a * b) / c) + d) - e)여러 개의 연산자를 같이 사용할 때는 괄호를 표현하면 좋다.또한 연산자 우선 순위를 제어할 경우에도 괄호를 이용한다.Nullnull은 사용할 수 없거나, 할당되지 않았거나, 알 수 없거나, 적용할 수 없는 값, 결측값(치)null은 0이나 공백이 아니다.SELECT employee_id, salary, commission_pct, salary * 12 + salary * 12 * commission_pct -- 표현식FROM hr.employees;NVL 함수 : Null 값을 실제 값으로 대체하는 함수(기능의 프로그램)..

설치Oracle 11gSQL Developerhttps://www.oracle.com/kr/database/sqldeveloper/technologies/download/sysdba로 접속Run SQL Command Line에서 접속Run SQL Command Line: SQL Developer의 콘솔 버전conn / as sysdbaOS 인증 방식 사용운영체제 수준에서 이미 인증이 되었으므로, DB는 추가적으로 비밀번호 검증 없이 접근 가능SYS : 최상위 계정절대 오픈하면 안됨cmd에서 접속sqlplus / as sysdba쿼리 결과 보기 어려움 → 툴 사용(SQL Developer)SQL Developer접속 정보사용자 이름 : sys비밀번호 : oracle(설치할 때 설정한 비밀번호)롤 : SYS..

Konlpy# 한글 기반 형태소 분석# -> Okt 클래스를 사용해 한글 명사 단어 빈도 계산from konlpy.tag import Oktimport numpy as npfrom collections import Counter # 빈도수 계산data = ""with open("./section1015/대한민국헌법.txt", "r", encoding="utf-8") as f: data = f.read()# print(data)# data 변수가 가지고 있는 내용을 기반으로 형태소 분석nlp = Okt() # 형태소 분석 클래스 객체 생성# morphs() : 형태소 단위 구문 분석# nouns() : 명사만 추출# phrases() : 어절만 추출# pos() : 형태소 단위로 쪼갠..