나는 마침내 나의 첫 번째 (많은) SQL 프로젝트를 수행하게 되었습니다. 나는 꽤 오랫동안 데이터 분석에 들어가야 한다는 생각을 갖고 있었습니다. 내 좋은 친구가 금융 분야의 경력을 바탕으로 내 기술을 향상시키는 데 적합할 것이라고 제안했습니다. 그는 나에게 올바른 방향을 알려줬고, 나는 데이터 분석/엔지니어링에 대한 학습 경로를 찾기 위해 자체 연구를 수행했으며 현재 작업이 진행 중입니다. SQL 갑옷을 내 무기고에 추가하세요!
처음 SQL을 배우기 시작했을 때는 간단한 쿼리가 얼마나 큰 힘을 발휘할 수 있는지 전혀 몰랐습니다. 그러나 첫 번째 실제 프로젝트를 완료한 후 이제 SQL이 데이터 분석의 중추인 이유를 알게 되었습니다. 이제 더 이상 고민하지 마세요...
? 프로젝트
저는 다음과 같은 질문을 하면서 데이터 분석가 역할에 대한 채용 공고를 분석하기 시작했습니다.
가장 연봉이 높은 직업은 무엇인가요?
이 직업에는 어떤 기술이 필요합니까?
가장 수요가 많고 수익성이 높은 기술은 무엇입니까?
목표는 SQL을 배우는 것뿐만 아니라 나와 다른 사람들이 특정 기술을 배우는 데 우선순위를 두는 데 도움이 될 수 있는 취업 시장의 추세를 파악하는 것이었습니다. 데이터는 1년 전(2023년)의 것이지만 쿼리 실행을 통해 얻은 통찰력은 여전히 매우 중요합니다!
내가 사용한 도구
시작하기 위해 다음과 같이 작업했습니다.
- "가벼운" 쿼리를 위한 SQLite. 제가 기본을 배우는 동안 SQLite는 메인 편집자였습니다. 브라우저에서 액세스할 수 있는 편리함이 마음에 들었습니다.
- 데이터베이스 관리를 위한 PostgreSQL. IDE를 생성하고 로컬 데이터베이스를 생성할 수 있었습니다.
- 직업 및 스킬 데이터 조회를 위한 SQL
- SQL 쿼리를 편집하기 위한 VS Code입니다. 저는 모든 프로그래밍 언어로 코드를 작성하고 편집할 수 있다는 점과 PostgreSQL 및 GitHub와 같은 다른 리소스와의 통합이 가능한 유연성에 매료되었습니다.
- GitHub를 통해 내 스크립트를 정리하고 공유할 수 있습니다. 데이터베이스 자체에는 채용 공고, 회사 데이터, 필요한 기술 및 기술 세부 정보라는 4개의 테이블이 있습니다. 꽤 평범한 내용이지만 흥미로운 통찰력을 탐구하기에 충분합니다.
내가 한 일
진행 상황은 다음과 같습니다.
첫번째, 기본
필터링(WHERE), 정렬(ORDER BY), 테이블 조인(INNER JOIN)과 같은 간단한 쿼리부터 시작했습니다. SQL의 처음 몇 줄을 작성하면 힘이 납니다. 마침내 데이터와 통신할 수 있게 되었습니다.
고급화
다음으로 CTE(공용 테이블 표현식), CASE 문 및 일부 날짜 함수를 사용하여 수준을 높였습니다. 어려웠지만 이러한 도구를 사용하면 복잡한 쿼리를 관리 가능한 단계로 전환할 수 있습니다.
재미있는 부분: 프로젝트
마지막으로 실제 질문에 답하기 위해 제가 배운 모든 것을 적용했습니다.
고액 연봉 직업: Meta 및 AT&T와 같은 회사의 원격 데이터 분석가 역할은 최대 $650,000의 급여를 제공했습니다.
수요가 많은 기술: SQL이 90,000개의 채용 공고에 나타나며 목록을 지배했습니다. Python과 Tableau도 크게 뒤처지지 않았습니다.
최적의 학습 기술: 수요와 급여 데이터의 균형을 맞추면서 SQL, Python 및 Tableau가 경력 성장을 위한 필수 요소라는 것을 알았습니다.
나의 주요 시사점
SQL은 당신의 초능력입니다
SQL은 데이터를 신속하고 효과적으로 통찰력으로 변환합니다. 이를 알면 실제 문제를 해결할 수 있는 문이 열립니다.
기술이 중요합니다
SQL 및 Python과 같은 일부 기술은 시대를 초월합니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅, Snowflake 또는 Go와 같은 최신 도구를 계속 업데이트하면 데이터 경력에서 더 큰 가능성을 얻을 수 있습니다.
작게 시작하고 크게 생각하세요
단순한 쿼리로 시작된 이 프로젝트는 점들을 연결하면서 실력과 급여에 대한 강력한 분석으로 발전했습니다.
이것이 중요한 이유
SQL을 배우는 것은 단순히 기술을 습득하는 것이 아니라 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 힘을 실어주는 것이었습니다. 이제 트렌드를 파악하고 기회를 포착하며 오늘날의 취업 시장에서 가장 중요한 기술의 우선순위를 정할 수 있습니다.
SQL을 처음 접하시는 분이라면 이런 프로젝트부터 시작해 보시는 것을 적극 추천합니다. 단순한 학습 경험이 아니라 자신감을 키워줍니다.
이 프로젝트는 여기에서 찾을 수 있습니다: https://github.com/commacap/SQL-Project.git
공유할 SQL 또는 자신의 초보자 프로젝트에 대한 생각이 있나요? 댓글로 알려주세요. 여러분의 이야기를 듣고 싶습니다!
위 내용은 첫 번째 SQL 프로젝트를 완료한 방법(및 배운 내용)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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