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一体なぜ?一体どうやって!DB設計とデータの扱い方

MariaDB と MySQL を活用して、「スタディ カフェ、ウェブ小説 DB、全国駐車場情報標準データ」に関するデータ処理と加工方法を検討します。

  • swa
데이터베이스
데이터테이블
SQL
MariaDB
mysql-workbench
MySQL

こんなことが学べます

  • MySQLワークベンチを使用したERD設計

  • SQL を使用した基本データの作成

  • 簡単に作成できる統計クエリ

📢ぜひご確認ください!

  • 該当講座のすべての映像はYoutubeで(「SQLバンク」)無料で視聴できます。 (内容コピーをサポートしない教案を提供)

  • Inflearnで視聴している場合は、広告なしの環境+ソース利用可能な教案ファイルが付属しています。コースを購入する際はぜひ参考にしてください。

一体なぜ?一体どうやって! DB設計とデータの取り扱い

SQLやデータベースを学ぶと、時々疑問があります。

  • 「なぜこれを学ぶのですか?」

  • 「データ構造は、他のプログラミングでは配列ほど十分であると思います。」

しかし、一つの目的を持ったプロジェクトやサービスを開発するチームメンバーに加わる瞬間、SQLが必ずしもデータベース開発者の領域だけではないという現実が肌に触れてしまいます。リーダーやチーム長らは、大多数の開発者がSQLほどであれば、すべて上手に使用して扱うことを知っていると考えており、またSQLをかなりうまく使う顧客もよく発見できるからです。それほど多くの人がDBは簡単だと思います。

それ以来、プログラム開発者はSQLを1つのジムで取り始めます。

  • このロジックをクエリにする必要がありますが、LOOP-IFステートメントを処理する必要がありますか?

  • 私はSQLであり、私は私の専門分野ではなく、誰に尋ねることもできません。

  • えっとわからない。チーム長に組んでもらうなんて。

たぶん先行プロジェクトの事例をレビューでもしていれば、プログラミングソースよりSQLクエリ数が多く、より複雑な場合もそうです。

  • きっと私ができないわけではないのになぜこんなにDBが嫌いになるの?学んだのは明らかです!見れば見るほど一体これを全てどう作ったの?

苦労して学んだSQLの基礎知識や理論にもかかわらず、適切に書き込んだことがないからです。 SQLは実際のプロジェクトでなければ、さまざまな経験をするのは難しいです。開発DBはこれであってはならず、運営DBはそれであってはいけませんが、しかし、個人PC DBも書いてはいけません。

また、SQLは一般的なプログラミング言語とは違って使用する人ごとにこれが正解である、それが正解であるという個人的な意見が強い特性があり、さらにデータ構造に慣れているほど活用度が高くなるので、SQLだけを知るデータベース開発業務を扱うことは容易ではありません。つまり、多様なシステムや環境に対する実務経験が少ないと、少ないほど、地面にヘディングする気分だけが盛り上がります。

講座をたどって進むのをしばらく止めて考えてみてください。

  • もし私なら、この場合データをどう作ろうとしたのだろうか?

  • テストデータが提供する場合の数が多いほど良い場合は、自分で作成できる場合の数はどれくらいになるのでしょうか。

そうですね。プログラミングとデータを扱う領域には大きな違いがあります。プログラミングをロジックと呼ぶ場合、データは経験です。なぜなら人生で発生することほど多いからです。だから経験が重要だということであり、したがってSQLだけを学んでは適応が容易ではないのです。

講座で提供するプロジェクトは数少ないが、「あらかじめ地面にヘディングする経験」をプレゼントします。すべてデータ処理とクエリ処理です。エディタもよく使うことを知っておく必要があり、テーブルも自由自在にして消去できなければならず、別の例外の場合も悩むべきです。きっとプログラミングを組んだ時とは違う様相です。何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も何度も終わりました。

しかし、テストデータの中にさまざまなケースをもっと植えようと欲を出せばするほど、後続のプログラミングは容易になります。なぜなら、データを作成する過程でプログラミングロジックがすでに組み立てられ、予想され、頭の中のコーディングが行われているからです。それを普通のシニアが別名、「経験」と呼ぶのかもしれません。

徐々に、「設計」ということの重要性もデータ面でアクセスできます。今まで間違った設計はプログラミングでカバーできるという信念が危険であるという事実にも直面しています。それで、設計段階にもっと努力し、手間と丁寧さを捧げるかもしれません。どうですか、誰かと似ていませんか?羨ましい上級実力者たちの様子です。

良いプログラマーとは、多くの言語と技術を扱うよりも多様なデータ環境を扱ってきた人だと思います。すぐに市場、会社で自分の価値を高めることも重要ですが、このことをアップにして長期間生きていこうとすれば、結局到達するところはデータ分野ではないかと思います。

今回の講座を通じて、あなただけの実務データ、SQLアプローチを見つけることができることを願っています。正解はありませんが、自分だけの答えは必ずありますから。

このようなことを学びます。

セクション(0)スタディカフェ登録に必要なDB内部システム

  1. スタディカフェを探す

    • スタディカフェサービスをご紹介します。

    • キオスクメニューとプランを見てください。

  2. キオスクの前にしばらく立って

    • 顧客が登録時に必要なDB構造をERDに直接描画します。

  3. 頭の中で描く決済を超えて世界

    • 設計されたERDに基づいてテーブルを作成し、

    • 現実に近い仮想(テスト)データを発生して入力します。

  4. 私がする行動はすべてデータとして

    • 発生したデータに基づいて仮想統計データを照会します。

    • この時点で簡単な統計クエリを作成します。

スタディカフェ登録システム ERD

セクション(1)ウェブ小説の中核となるテーブルとデータ構造

  1. いつか私が書いた小説が売れたら

    • ウェブ小説と販売ウェブサイトの紹介

    • 初期画面 > 詳細画面 > 回差照会 > 統計画面

  2. ERDという世界観、テーブルという登場人物

    • MySQLワークベンチによるERDの描画

    • マスター/参照/パフォーマンステーブルについて

  3. 発端は期間データ、展開は参照表

    • ジャンル/完結可否/連載形態/タグ情報テーブル

    • 期間データ(英/アイデンティティテーブル)と関連関数について

  4. 主人公と登場人物の集合体、ウェブ小説情報テーブル

    • Web小説情報すべての列値の仮想データの段階的な生成

    • 参照テーブルを用いたデータ値の符号化方法

  5. 代謝とアクション、交差情報テーブル

    • 回差情報すべての列値の仮想データの段階的な生成

    • 選ばれた小説のひとつを活用してDBアップロードと回差別分割加工

    • 連載曜日別回差登録

  6. ストーリーそのもの、パフォーマンス表

    • 連載曜日情報仮想データの生成

    • 回数ヒット統計ベースの仮想データ生成

  7. 短いが片方の小説エピローグ、統計クエリ

    • 視聴回数の累積合計値

    • 日N時間単位で割って合計するSQL

    • N(1,2,3,4,6,12,24) 時間単位で割ってヒット数を合計

    • N日単位でまとめてヒット数を合計する方法

ウェブ小説サイトホーム/詳細ERD

セクション(2)全国駐車場情報、RAWデータからPKまで

  1. RAWデータを取得

    • 公共データポータルが提供する全国駐車場情報標準データファイルのダウンロード

  2. 複雑なデータの内容、説明してくれる誰か?

    • 公共データポータル資料室を探す

    • 標準データに関する詳細情報を提供するPDF文書(テーブル明細)を参照

  3. RAWデータがマスターを生み出し

    • RAWデータファイル(CSV、Excel)に基づいてマスターテーブルを作成する

    • 無料エディタNotepad++を利用したRAWデータファイルの編集

  4. マスターが参照を産む

    • マスターテーブルに基づいて参照テーブルを作成する

    • CREATE TABLE AS SELECT文

    • UPDATE JOIN文を使用したコード値UPDATE

  5. ぜひ隠れてPK、必ず見つけてはいけない!

    • Primary Key [グループ]を訪れるさまざまな方法

    • ETLとは? (Extract抽出、Transform変換、Loadロード)

  6. なければ作る

    • 新しい列でPrimary Keyグループを構成する

    • 中間段階で活用されるTEMPORARYテーブルについて

  7. 定期的な更新、バルクアップ!〜デート

    • 変更分を含むフル分データファイルを介して既存の運用中のマスターテーブルを更新する

    • INSERT INTO テーブル SELECT ... ON DUPLICATE UPDATE ... 1文で入力と修正を1部屋に

全国駐車場情報標準データ

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン(OS):Windows 10以降を推奨

  • 使用ツール:個人PCにインストールされたMariaDB 10.x~以上、一般ユーザーとDB、そしてHeidiSQL

  • mysql-workbench 8.x以上(MySQLサーバーは不要)

  • PC仕様:メモリ6G以上推奨

学習資料

  • コンテンツのコピー、印刷可能なPDF、SQLスクリプト、ERDファイルなど(コース別参照)

  • MariaDB、 mysql-workbench 、HeidiSQLのインストールについては説明しません。

選手の知識と注意事項

  • SQL秒~中級者を推奨

  • mysql-workbenchの場合、講座「データマップERDを描いてみよう、MySQLワークベンチ」のライン受講を推奨

  • HeidiSQLの場合は、講座「 MariaDBクライアント開発、HeidiSQL 」の受講を推奨

  • 該当講座のすべての映像はYoutubeで(「SQLバンク」)無料で視聴できます。 (内容コピーをサポートしない教案を提供)

  • Inflearnで視聴している場合は、広告なしの環境+ソース利用可能な教案ファイルが付属しています。コースを購入する際はぜひ参考にしてください。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 基礎+理論+実習まで完了したものの、何をすればいいのかわからないSQL開発者

  • テストのために基本的な DB データを作成する必要がある開発者

  • 新しいチームメンバーの能力を強化したい開発 - 運営パートのチーム長!

前提知識、
必要でしょうか?

  • 初/中級レベルのSQL

  • HeidiSQL の基本的な使い方

  • MySQLワークベンチを使用したERDの基本的な作成方法

こんにちは
です。

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回答

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講座評価

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講座

안녕하세요 소프트웨어알림장』입니다. 데이터베이스 및 미들웨어 애플리케이션 개발, 응용 분야의 경험을 쌓아왔으며 MySQL과 MariaDB를 바탕으로 SQL을 활용한 강좌들을 제작하고 있습니다. 유튜브 채널 "SQL뱅크" 를 운영하고 있습니다.

Hello, this is "SQL BANK". I have accumulated experience in developing database and middleware applications and in various application fields. I create tutorials utilizing SQL based on MySQL and MariaDB. I also run a YouTube channel called "SQL BANK".

カリキュラム

全体

18件 ∙ (3時間 55分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

1件

5.0

1件の受講レビュー

  • pink321ryu님의 프로필 이미지
    pink321ryu

    受講レビュー 21

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    Tôi đã tham gia khóa học thiết kế DB với mục tiêu phát triển gói web đầy đủ. Đó là một quá trình có hệ thống. Việc lặp đi lặp lại với nhiều ví dụ khác nhau đã giúp tôi hiểu được khái niệm này rất nhiều. Cảm ơn Trong trường hợp có mối quan hệ qua lại giữa các trường, tức là phạm vi lựa chọn của trường 2 được xác định theo nội dung của trường 1 và phạm vi lựa chọn của trường 3 được xác định theo nội dung của trường 2, &# x27 ; bom ' Có một phần. Tôi nên xem phần nào để nghiên cứu thêm về loại cây này?

    • swa
      知識共有者

      Xin chào, Jae-an Ryu. Chúc mừng bạn đã hoàn thành khóa học. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã làm việc chăm chỉ. Cấu trúc BOM mà bạn hỏi thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu nội bộ của công ty dưới dạng "Sơ đồ tổ chức nhân sự" Nó thường được bao gồm trong các dạng tương tự, nhưng không được cung cấp bên ngoài. Vì vậy, không dễ để có được nó. Tôi không biết liệu đây có phải là câu trả lời thích hợp hay không nhưng tôi sẽ cho bạn một ví dụ do cổng dữ liệu công cộng cung cấp. https://www.code.go.kr/index.do Hệ thống quản lý mã tiêu chuẩn hành chính Trên màn hình kết nối đầu tiên, Tìm kiếm mã (trên cùng) > Tìm kiếm mã tổ chức (dưới cùng) Chọn loại tổ chức > "Tổ chức lập pháp" lựa chọn Chọn cột bắt buộc > Bằng cấp, cấp bậc, mã tổ chức cao nhất tiếp theo, mã tổ chức cao nhất, mã số tổ chức trực thuộc, mã tổ chức đại diện Khoảng 519 mục đã được in sau khi tìm hiểu > Ở trên cùng bên phải của bảng, "Dữ liệu tìm kiếm mã tổ chức" Tải xuống bằng nút (Tổng số dữ liệu là hàng trăm nghìn mục nên có thể mất nhiều thời gian nên tôi chọn đây làm ví dụ trong đó chỉ một phần dữ liệu được tải xuống.) (Ví dụ về tạo bảng trong DB cá nhân) -Tên bảng: org_exam tạo hoặc thay thế bảng org_exam ( Mã tổ chức varchar(100), Tên tổ chức đầy đủ varchar(1000), Tên tổ chức cấp thấp nhất varchar(100), độ varchar(100); chuỗi varchar(100); Mã thẩm quyền cao nhất tiếp theo varchar(100), Mã cơ quan hàng đầu varchar(100), Số đầu máy trực thuộc varchar(100), Mã đại lý varchar(100), Người đăng ký VARCHAR(100) ); "Dữ liệu truy vấn mã tổ chức.csv" Tải tệp lên bằng các công cụ như HEIDISQL CHỌN ĐẾM(*) TỪ org_exam ; (truy vấn thực hiện) VỚI tmp ĐỆ THU NHƯ ( LỰA CHỌN Mã tổ chức, tên tổ chức đầy đủ, mã tổ chức cao nhất tiếp theo, tên tổ chức đầy đủ Đường dẫn AS, 1 AS lev TỪ org_exam WHERE mã đại lý cấp tiếp theo = '0000000' ĐOÀN TẤT CẢ LỰA CHỌN bs. mã tổ chức, bs. tên đầy đủ của tổ chức, bs. CONCAT(t.path,',',bs.Tên tổ chức đầy đủ) AS path, t.lev+1 AS lev TỪ tmp t THAM GIA org_exam bs ON t. Organisation code=bs.second-higher code tổ chức ) LỰA CHỌN Mã tổ chức, CONCAT(REPEAT(' ',lev*4), tên đầy đủ của tổ chức) Tên tổ chức đầy đủ, mã tổ chức cao nhất tiếp theo, đường dẫn, lev TỪ tmp ĐẶT HÀNG THEO Mã tổ chức ; Dữ liệu kết quả tìm kiếm thông qua phân cấp dữ liệu (Cần kiểm tra dữ liệu để biết kết quả và sửa đổi truy vấn cho phù hợp.) -- Riêng biệt với điều này, các điều kiện tìm kiếm cho trường 2 theo thay đổi trong trường 1 và trường 3 theo thay đổi trong trường 2 được thay đổi bằng cách đăng ký các sự kiện Onload và OnChanged trong hộp danh sách trong JavaScript, Nodejs, JAVA, v.v. và thực hiện một cuộc gọi truy vấn mỗi khi trường được thay đổi Một phương pháp phổ biến là nhập dữ liệu và tải lại. Nếu lượng dữ liệu lớn, một giải pháp là nhập tất cả danh sách dữ liệu điều kiện tìm kiếm ngay từ đầu và xử lý chúng trên máy khách, nhưng cách này có những nhược điểm như nguồn trở nên phức tạp và giao diện người dùng trở nên nặng. -- Ngoài ra, người ta nói ngành sản xuất sử dụng BOM cho các bộ phận tạo nên thành phẩm nhưng rất khó giải thích vì tôi chưa có cơ hội nhìn thấy. Cảm ơn sự nỗ lực của bạn

¥4,270

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