집에서 개인 컴퓨터, 노트북으로 텐서플로우 공부하려는 분들을 위해 CPU를 지원하는 맥 OS X 에 텐서플로우 (tensorflow) 를 설치하는 방법을 소개하겠습니다. 그리 어렵지 않으므로 아래 소개해드린 내용을 그래로 차근차근 따라서 하면 금방 설치가 될 것입니다. 


(GPU 지원 텐서플로우 설치는 좀 복잡한데요, NVIDIA 설치 가이드 사이트를 참고하시기 바랍니다)




=========  Python 3 설치하기  ==========


혹시 컴퓨터에 Python 3 설치 안하신 분은 아래 참고해서 설치하시기 바랍니다. 

(Python 설치되어 있는 분이나 혹은 Python 2.7 사용하는 분은 pass)


1. Python 공식 사이트에 접속해서 Python 3.5 설치 파일 다운로드 하기

   https://www.python.org/downloads/


2. 다운로드한 Python 3.5 클릭해서 디폴트 세팅으로 설치하기 






(1) CPU 지원 환경에서 텐서플로우 (tensorflow) 설치 


(* reference : https://www.tensorflow.org/install/install_mac )



텐서플로우를 설치해서 사용하는 방법에는 서너가지가 있는데요, 


  • virtualenv (가상환경)
  • Native pip
  • Docker (https://www.docker.com/)

등의 방법이 있습니다. 

텐서플로우 공식 사이트에 가보면 첫번째 방법인 virtualenv 를 강력히 추천(strongly recommend) 한다고 나와있습니다. virtualenv (가상환경) 은 다른 Python 개발환경으로 부터 분리된 가상환경을 제공하여 줌으로써 Python 버전이나 설정의 차이에 따른 충돌, 간섭 없이 편리하게 사용할 수 있는 장점이 있기 때문입니다. 

컴퓨터 사용에 능숙한 개발자라면 Native pip 로 직접 설치, 사용할 수 있겠구요, 애플리케이션 아키텍터에 텐서플로우를 설치해서 Docker의 컨테이너에 올려 완전히 격리된 상태에서 개발을 하고자 하는 분이라면 Docker 를 사용하면 되겠습니다. 

그래서 이 포스팅에서는 cpu 지원 컴퓨터에 virtualenv (가상환경)에서 Python 3.n 버전으로 텐서플로우를 설치하고 활성화(activate) 하는 방법만 소개하겠습니다. 


(1-1) 터미널 실행



(1-2) 터미널로 pip 설치


$ sudo easy_install pip

 




(1-3) 터미널로 virtualenv (가상환경) 설치
 


$ sudo pip install --upgrade virtualenv

 




(1-4) virtualenv (가상환경) 생성

아래에 파란색 부분의 directory 경로명에는 사용자가 원하는 경로를 써주시면 됩니다. 저는 /Users/Desktop/ 안에 tensorflow 폴더를 하나 만들고 그곳에 virtualenv 를 생성해보겠습니다. 아래의 명령어를 실행시키고 나면 아래 지정해주신 경로의 폴더 안에 'bin', 'include', 'lib' 폴더가 생기고 거기에 virtualenv 관련 파일들이 여러게 새로 추가되어 있을 겁니다. 


virtualenv --system-site-packages -p python3 /Users/Desktop/tensorflow # for python 3.n

 




혹시 Python 2.7 버전 사용자라면 아래처럼 터미널에 명령어 실행하면 됩니다. 

$ virtualenv --system-site-packages directory  # for python 2.7




(1-5) virtualenv (가상환경) 활성화 : activate

가상환경 활성화는 $ source directory/bin/activate 명령어를 사용합니다. 

아래의 파란색 부분에는 위의 (1-4)번 virtualenv 가상환경 생성 시 설정했던 directory 경로명을 표기해주면 됩니다. 

(참고로, 맥북의 Finder 에 들어가서 tensorflow 폴더에 커서를 대고 손가락 두개로 클릭한 후 -> '정보 가저오기'를 선택 -> '위치' 내용을 마우스로 블록 설정 -> 복사 -> 아래의 터미널에 '붙여넣기' 하면 경로 복사해올 수 있습니다.)


제대로 가상환경 활성화가 되었다면 아래 화면캡쳐한 것처럼 (tensorflow) ~:$  처럼 되어있을 겁니다. 



source /Users/Desktop/tensorflow/bin/activate

 





(1-6) 텐서플로우가 필요로 하는 패키지들 설치하기 (for python 3.n)


$ pip3 install --upgrade tensorflow # for Python 3.n 






혹시 python 2.7 사용자라면 아래 처럼 텐서플로우가 필요로 하는 패키지를 설치하면 됩니다. 

pip install --upgrade tensorflow # for Python 2.7



 (2) 텐서플로우 가상환경 설치 완료 후 텐서플로우 사용 하기


virtualenv (가상환경) 에서 텐서플로우를 사용하기 위해서는 virtualenv 활성화(activate) 를 먼저 꼭 해야한다는 점 유념하시기 바랍니다.    



(2-1) virtualenv (가상환경) 활성화 : activate



source /Users/Desktop/tensorflow/bin/activate

 




(2-2) Jupyter Notebook 열고 텐서플로우 불러오기 (import tensorflow)



===== 터미널에서 Jupyter Notebook 설치하기 =====  (이미 설치하신 분은 pass)

$ pip3 install jupyter



===== 터미널에서 Jupyter Notebook 실행하기 =====

$ jupyter notebook

 


* 가상환경에 Python, tensorflow를 설치했으므로 Anaconda 에서 Jupyter notebook 실행시켜서 사용하면 안됩니다. 가상환경에 jupyter notebook 설치하고 가상환경에서 jupyter notebook 실행해서 tensorflow importing 해야 제대로 인식을 합니다. 




localhost:8888 로 Jupyter Notebook 열고 나서 => import tensorflow as tf로 텐서플로우를 불어와서 사용하면 됩니다. 





(2-3) 텐서플로우 사용 끝나면 => virtualenv (가상환경) 비활성화 시키기 : deactivate



(tensorflow) ~:$ deactivate

 



virtualenv(가상환경)에 텐서플로우를 설치하였으니 이제 딥러닝의 세계로 떠나보시기 바랍니다. 


Bon Voyage ~ Tensorflow!


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이번 포스팅에서는 파이썬의 5가지 자료 구조, 변수 유형에 대해서 간략하게 알아보겠습니다. 


몇 년을 SAS 사용하다가 R 을 배우기 시작했을 때 R의 자료 구조가 좀 낯설었는데요, R 사용하다가 Python 배우기 시작하니 또 좀 생소하더군요. 처음엔 낯설어도 자꾸 사용하다보면 또 금새 익숙해지니 너무 부담갖지는 마시구요.


무슨 언어를 사용하던지 자료 유형(Data Type)에 대해서 정확하게 알고 있는 것이 정말, 진짜로, 억수로, 무지막지하게 중요합니다.  가장 기본이 되는 것이라서 정확하게 숙지를 하고 있어야 합니다. 


파이썬의 자료 구조, 변수 유형에는 수(Number), 문자열(String), 리스트(List), 튜플(Tuple), 사전(Dictionary)의 5가지 유형이 있습니다.  이번 포스팅에서는 수(Number)와 문자열(String)을 먼저 살펴보겠습니다. 



[ 파이썬의 자료/변수 유형 (Python's 5 Data Types, Variable Types) ]





 (1) 수 (Numbers)

: 정수(integer), 실수(real number), 복소수 (complex number)


먼저 수 (Number) 인데요, 더 세부적으로 구분해보자면 파이썬이 지원하는 수에는 정수(Integer), 실수(Real Number), 복소수(Complex Nuber) 의 3가지가 있습니다.


(1-1) 정수 (Integer)


파이썬은 메모리가 허용하는 선에서 무한대의 정수를 사용할 수 있습니다.  

type() 함수로 자료유형을 확인할 수 있습니다. 


#%% (1) Numbers # (1-1) int : signed integers


In [1]: num_int = 100


In [2]: type(num_int)

Out[2]: int 




참고로, 파이썬이 제공하는 수에 대한 산술 연산자(arithmetic operators)에는 아래의 7가지가 있습니다.  연산자(operator) 기호는 기억해두면 편할텐데요, 나누기(division), 나눗셈의 몫(floor division), 나눗셈의 나머지(modulus) 가 항상 헷갈립니다. ^^;


연산자 (operator)

 설명

예 

 +

 더하기 (addition)

 5 + 2 = 7

 -

 빼기 (subtraction)

5 - 2 = 3 

 곱하기 (multiplication)

5 * 2 = 10

 /

나누기 (division) 

 5 / 2 = 2.5

 //

나눗셈의 몫 (floor division) 

 5 // 2 = 2

 %

나눗셈의 나머지 (modulus) 

5 % 2 = 1 

 **

지수 (exponent) 

5 ** 2 = 25



파이썬은 수를 2진수, 8진수, 16진수로 변환할 수 있는 함수를 제공합니다. 참고로, 컴퓨터가 정보를 처리하는 가장 단위가 '0'과 '1'로 구성된 비트(bit) 이고, 비트가 8개 모여서 바이트(byte)가 되는데요, 1 바이트로는 0 ~ 255 (2^8 -1 개) 개의 수를 표현할 수 있습니다.


아래 표에 10진수 10을 각 2진수, 8진수, 16진수로 변환해 보았습니다.


진법별로 변환해주는 함수 (function)

 접두사 (prefix)

예 

2진수(Binary number)로 변환: bin()

 0b

In [26]: bin(10)

Out[26]: '0b1010'

8진수(Octal number)로 변환: oct()

 0o

 In [27]: oct(10)

Out[27]: '0o12'

 16진수(Hexadecimal number)로 변환: hex()

 0x

 In [28]: hex(10)

Out[28]: '0xa'



(1-2) 실수 (Real Number): 부동 소수형


파이썬은 실수를 지원하기 위해 소수점이 있는 부동 소수형(floating point real values)을 제공합니다. 



# (1-2) float : floating point arithmetic

In [3]: num_float = 12.345


In [4]: type(num_float)

Out[4]: float 




파이썬이 정수는 메모리가 허용하는 한 무한대로 저장, 처리할 수 있다고 했는데요, 부동 소수형은 저장공간을 효율적으로 사용하기 위해 8 바이트만 사용해서 소수를 저장, 표현하므로 정도밀에 한계가 있습니다. 부동 소수형 수를 가지고 계산을 하다보면 끝자리 수가 미묘하게 예상했던 것과 다른 결과가 나오는 경우가 있으므로 정밀한 계산을 요구하는 경우에는 주의를 해야 합니다. 


수학에서 가장 많이 사용되는 무리수, 무한소수인 원주율(ratio of circumference of circle to its diameter ""

3.141592653589793238462...)과 자연상수(The mathematical constant "e", 2.71828182845904523536...)를 파이썬의 math 모듈을 사용해서 표현해 보겠습니다. 부동 소수형으로 표현되어 자리 수가 제한되어 있음을 확인할 수 있습니다. 



In [5]: import math


In [6]: math.pi

Out[6]: 3.141592653589793


In [7]: math.e

Out[7]: 2.718281828459045 




(1-3) 복소수 (Complex Number): 실수(Real Number) + 허수(Imaginary Number: j)


복소수는 실수(real number)와 허수(imaginary number, i)로 구성된 수입니다. 고등학교 때 배워서 기억이 좀 가물가물할 수도 있는데요, (a, b는 실수, i는 허수) 형태로 표현하고, 이때 허수 i 는 인 수입니다. 


파이썬에서는 허수를 i로 표기하는 대신에 j 로 표기합니다. 



# (1-4) complex : complex numbers

In [8]: num_complex = 3 + 0.45j


In [9]: type(num_complex)

Out[9]: complex


In [10]: num_complex.real

Out[10]: 3.0


In [11]: num_complex.imag

Out[11]: 0.45




복소수도 산술연산을 할 수 있는데요, 아래에 덧셈(+) 연산 예를 들어보았습니다. 



In [12]: num_complex_2 = num_complex + (1 + 2j)


In [13]: num_complex_2

Out[13]: (4+2.45j)

 

# delete number objects

In [14]: del num_int, num_float, num_complex, num_complex_2





 (2) 문자열 (String) 


(2-1) 문자열 생성 : ' ', " ", ''' ''', """ """


파이썬이 제공하는 자료형의 두번째로는 문자들이 가지런히 늘어서 있는 집합인 문자열(String)이 있습니다. 작은 따옴표('xx')나 큰 따옴표 ("xx")로 감싸서 표현합니다.



In [14]: str_1 = 'Hello World'


In [15]: str_1

Out[24]: 'Hello World'


In [16]: type(str_1)

Out[16]: str 




줄을 바꾸어서 여러개의 줄로 문자열을 표현해야 하는 경우에는 작은 따옴표 3개('''xx''') 또는 큰 따옴표 3개(""xx""")를 이용해서 표현합니다. 가령, 여러 줄의 SQL query를 DB connect해서 사용하는 경우에 작은 따옴표 3개를 사용하면 되겠습니다.



In [17]: mysql_Query = """SELECT var1, count(*) as cnt

    ...: FROM mytable

    ...: WHERE var1 = 'aaa'

    ...: GROUP BY var1

    ...: ORDER BY var1"""


In [18]: mysql_Query

Out[18]: "SELECT var1, count(*) as cnt\n FROM mytable\n WHERE var1 = 'aaa'\n GROUP BY var1\n ORDER BY var1"

 



(2-2) 문자열 분리 (slicing of a string) : [ ], [ : ]


문자열은 순서열(sequence) 형식으로서 [ ], [ : ] 와 같은 슬라이싱 연산자(slice operator) 를 사용해서 문자열의 일부분을 분리할 수 있습니다. R 사용하다가 파이썬의 슬라이싱 사용하려면 R과 파이썬이 슬라이싱 시작하는 위치, 끝나는 위치가 달라서 무척 헷갈립니다. ^^;


'Hello World' 문자열을 가지고 Python 으로 슬라이싱 하는 것과 동일한 결과를 얻기 위해서 R 로 subset() 함수를 사용해서 문자열 분리하는 예를 아래에 비교해보았습니다.


Python 

 

In [19]: a = 'Hello World'


In [20]: print(a)

Hello World


 > # subset of string using R

> a <- c('Hello World')

> a

[1] "Hello World"

# [] and [:] : slice operator with indexes starting at 0

# in the beginning of the string

In [21]: a[1]

Out[21]: 'e'


> substr(a, 2, 2)

[1] "e" 
 

In [22]: a[1:4]

Out[22]: 'ell'


 > substr(a, 2, 4)

[1] "ell"

 

In [23]: a[1:]

Out[23]: 'ello World'


 > substr(a, 2, nchar(str))

[1] "ello World"

 

In [24]: a[10]

Out[24]: 'd'


# final character of a string : string[-1]

In [25]: a[-1]

Out[25]: 'd'


> substr(a, 11, 11)

[1] "d"


 > substr(a, nchar(str), nchar(str))

[1] "d"


Python의 경우 string[-1] 이면 제일 마지막 위치에서 첫번째 문자를 슬라이싱 해오며, string[-2]이면 제일 마지막에서 두번째 문자를 슬라이싱 해옵니다. (R에서 indexing 할 때 '-1'을 사용하면 첫번째 객체를 삭제해버립니다. 완전 당황하는 수가 있어요. 겪어본 사람은 알지요... ㅋㅋ)



[ 문자열 슬라이싱의 시작과 끝 위치: Python vs. R 비교 ]




(2-3) 문자열 합치기 (concatenation of two strings) : +



# plus (+) sign: the string concatenation operator

In [26]: a + ' I Love You'

Out[26]: 'Hello World I Love You'

 




(2-4) 문자열 반복하기 (repetition of a string): *



# asterisk(*) : the repetition operator

In [27]: a*2

Out[27]: 'Hello WorldHello World'

 



다음번 포스팅에서는 문자열(string)이 자체적으로 가지고 있는 함수인 다양한 메소드(methods)에 대해서 알아보겠습니다.


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지난번 포스팅에서는 웹으로 간단하게 SQL 을 연습할 수 있는 온라인 사이트로서 


w3schools.com/sql 과 테이블을 쿼리해서 데이터 항목을 알아보았습니다. 


주문, 주문상세 테이블과 고객, 상품, 상품카테고리, 상품제공업체, 배송업체, 종업원의 기준정보 테이블이 있는 것으로 봐서 유통업체의 데이터임을 알 수 있습니다. 이벤트나 프로모션 정보 테이블, 온라인이나 모바일 등의 채널 이용 정보 테이블, 고객등급/고객세분화 정보 테이블,  결제수단 정보 테이블 등... 뭐, 유통업체라면 더 많은 테이블이 있어야 겠지만서도, SQL 연습하라고 만든 가상의 약식 데이터 DB 테이블이므로 '이 정도도 어디야'하고 감사하면 사용하면 좋겠습니다. 


ERD (Entity Relationship Diagram)이 없어서 테이블, 데이터 간의 관계를 한 눈에 파악하는 것이 어려웠는데요, 시간 좀 내서 아래처럼 ERD 그려보았습니다. 


[ 유통업체 ERD (Entity Relationship Diagram) ]


* https://www.w3schools.com/sql/trysql.asp?filename=trysql_select_all  에 있는 테이블별 칼럼을 보고 추측해서 ERD 그린 것임.  SQL 연습하려는 분은 이 ERD 참고해서 테이블 간 join 해서 분석하면 됨. 



테이블을 여러개 Join 해서 통계량 집계하고 정렬하는 예를 들어보겠습니다. 



 
[SQL Query 문제] 


"제품 카테고리 중 'Dairy Products', 'Grains/Cereals', 'Seafood', 'Condiments' 카테고리에 대해서 카테고리별로 판매가 일어난(주문이 발생한) 제품들의 가격의 합계, 총 주문 발생 회수, 제품들의 가격의 평균을 구하시오.  


단, 카테고리별 제품 가격의 합계가 1,100 이상인 경우만 집계 결과를 제시하되, 

가격의 합계를 기준으로 내림차순으로 정렬하여 제시하시오."


SELECT e.CategoryName AS CategoryName, 

        SUM(e.Price) AS Price_sum, 

        COUNT(*) AS Order_cnt, 

        AVG(e.Price) AS Price_avg

    FROM 

    (SELECT c.OrderID, c.ProductID, c.Price, c.CategoryID, d.CategoryName  -- sub query 2

     FROM (SELECT a.OrderID, a.ProductID, b.Price, b.CategoryID  -- sub query 1

           FROM OrderDetails a

           INNER JOIN Products b ON a.ProductID = b.ProductID) c

     LEFT JOIN Categories d ON c.CategoryID = d.CategoryID) e

     WHERE e.CategoryName IN ('Dairy Products', 'Grains/Cereals', 'Seafood', 'Condiments')

     GROUP BY e.CategoryName

     HAVING Price_sum > 1100

     ORDER BY Price_sum DESC;   

 

 

Number of Records: 3

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

CategoryName        Price_sum        Order_cnt           Price_avg

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

Dairy Products         2863.2                  100               28.63

Seafood                  1345.17                    67               20.07

Condiments           1121.5                    49               22.88




위의 문제가 너무 복잡하고, SQL Query도 SUM(), COUNT(), AVG() 등의 aggregation 함수, FROM 절에 Sub Query 랑 INNER JOIN, LEFT JOIN 이 들어가 있고, WHERE 조건절, GROUP BY, HAVING, ORDER BY 등 어지간한 SQL 기능이 망라되어 있어서 복잡하긴 합니다. 


Query가 잘 이해가 안되면 Sub Query를 하나씩 순차적으로 실행시켜보면서 결과를 확인해보면 한결 이해하기가 쉽습니다. 


예를 들어보자면, 위의 Query를 가장 안에 위치한 Sub Query 부터 하나씩 아래에 풀어보겠습니다. 


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


[ sub query 1]


OrderDetails 테이블(a)Products 테이블(b)ProductID key를 기준으로 INNER JOIN으로 교집합을 구해서 Products 테이블에서 상품의 가격과 카테고리ID 데이터를 가져왔습니다. (테이블 구분하기 편하라고 a, b 라는 alias name 별명을 부여해서 변수 앞에 b.Price 처럼 붙여서 사용합니다)  상위 5개만 예시로 가져오겠습니다. 



SELECT a.OrderID, a.ProductID, b.Price, b.CategoryID

           FROM OrderDetails a

           INNER JOIN Products b ON a.ProductID = b.ProductID

           LIMIT 5;

 

 

OrderID   ProductID   Price   CategoryID

10248 11                 21         4

10248 42                 14         5

10248 72                 34.8         4

10249 14                 23.25 7

10249 51                 53         7





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


[sub query 2]


위의 'sub query 1' 결과 테이블(c)에다가 CategoryID key를 기준으로 Categories 테이블(d)을 LEFT JOIN 하여 Categories 테이블에 있는 CategoryName 칼럼을 붙여서 가져왔습니다.  CategoryName 을 붙여 와야지 원래의 SQL Query 문제에 나와있는 'CategoryName별 판매상품 가격의 합계, 판매(주문)회수, 평균판매가격'을 구할 수 있겠지요?



SELECT c.OrderID, c.ProductID, c.Price, c.CategoryID, d.CategoryName

     FROM (SELECT a.OrderID, a.ProductID, b.Price, b.CategoryID

           FROM OrderDetails a

           INNER JOIN Products b ON a.ProductID = b.ProductID) c

     LEFT JOIN Categories d ON c.CategoryID = d.CategoryID

     LIMIT 5;

 


c.OrderID   c.ProductID  c.Price  c.CategoryID   d.CategoryName

10248 11                 21         4                 Dairy Products

10248 42                 14         5                 Grains/Cereals

10248 72                 34.8         4                 Dairy Products

10249 14                 23.25 7                 Produce

10249 51                 53         7                 Produce

 




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


아래 Query 는 CASE WHEN ~ THEN ... ELSE ... END 문으로 연속형 변수(continuous variable)를 범주형 변수(categorical variable) 로 변환하는 예제 Query 입니다.  아래처럼 '가격대(Price_grp)' 변수를 만든 후에 위에 'SQL Query' 문제에서 사용했던 Query 를 사용해서 다른 응용을 할 수 있습니다. 



SELECT a.OrderID, a.ProductID, b.Price, 

       CASE WHEN b.Price >= 40 THEN '1_over_40'

                WHEN b.Price < 40 AND b.Price >= 20 THEN '2_20_40'

                ELSE '3_under_20' END Price_grp

    FROM OrderDetails a

    INNER JOIN Products b ON a.ProductID = b.ProductID

    LIMIT 10;

 


OrderID ProductID Price Price_grp

10248 11       21         2_20_40

10248 42       14         3_under_20

10248 72       34.8         2_20_40

10249 14       23.25         2_20_40

10249 51       53         1_over_40

10250 41       9.65         3_under_20

10250 51       53         1_over_40

10250 65       21.05         2_20_40

10251 22       21         2_20_40

10251 57       19.5         3_under_20




많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


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집에서 개인 컴퓨터로 SQL 연습을 하고 싶은데 


- 상용 DBMS 평가판 혹은 오픈 소스 DBMS 설치하자니 힘들고

- DB, Table 생성하고, 데이터 파일을 구해서 import 하거나 

  혹은 건건이 insert 하기에 힘들고


할 때 아주 쉽고 빠르게, 간편하게 웹 상에서 SQL 연습할 수 있는 사이트가 있어서 소개합니다. 


w3schools.com 이라는 곳에서 다양한 언어의 튜토리얼을 제공하는데요, 그 중에서 SQL도 튜토리얼과 함께 연습할 수 있는 웹 환경도 제공하고 있습니다. MySQL, SQL Server, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Postgres 등의 다양한 DB에 대한 SQL 튜토리얼을 제공하니 이곳만 잘 이용해도 특정 DB를 염두에 두고 쓰여진 SQL 책보다 더 유용할 수도 있겠습니다. Data 도 준비가 다 되어있어서 그냥 웹에 접속해서 연습하면 됩니다. 


단, Chrome, Safari, FireFox 브라우저만 지원하고, Internet Explorer 는 지원하지 않습니다. 


접속할 주소는요, 


https://www.w3schools.com/sql/trysql.asp?filename=trysql_select_all 


이며, 아래와 같은 화면이 나타납니다. 


[ w3schools.comSQL 연습할 수 있는 초기 화면 ]




순서대로 살펴보면 

(1) 왼쪽 상단에 SQL 을 입력할 수 있는 'SQL Statement: ' 창이 있습니다. 

(2) 왼쭉 중간에 'Run SQL >' 이라는 네모 단추가 있는데요, 이를 커서로 클릭하면 SQL이 실행됩니다. 

(3) 왼쪽 하단에 'Reslut: ' 란에 SQL 실행 결과가 나타납니다. 

(4) 우측 상단에 보면 Database에 들어있는 Table 이름과 Record 수가 나옵니다. 


아래의 이름으로 총 8개의 Table에 있는 데이터를 SQL 연습하는데 사용할 수 있습니다! 


No.

Tablename

Records 

1

Customers

91 

 Categories

 Employees

10 

 OrderDetails

518 

Orders

196 

 Products

77 

 Shippers

 Suppliers

29 



ERD (Entity Relationship Diagram) 이 있으면 좋을 텐데요, 그게 없는지... 못 찾겠네요. 


각 Table 별로 상위 5개씩 Select 해서 조회를 해보면 아래와 같습니다. 

각 Table 이름을 봐도 그렇고, 상위 5개 records 조회를 해서 봐도 그렇고, 유통업체에서 사용하는 DB table 들을 예로 간단한 예제 DB를 제공한다고 보면 되겠습니다. 


SELECT

    FROM Customers

    LIMIT 5; 


CustomerID CustomerName ContactName Address City PostalCode Country

1 Alfreds Futterkiste Maria Anders Obere Str. 57 Berlin 12209 Germany

2 Ana Trujillo Emparedados y helados Ana Trujillo Avda. de la Constitución 2222 México D.F. 05021 Mexico

3 Antonio Moreno Taquería Antonio Moreno Mataderos 2312 México D.F. 05023 Mexico

4 Around the Horn Thomas Hardy 120 Hanover Sq. London WA1 1DP UK

5 Berglunds snabbköp Christina Berglund Berguvsvägen 8 Luleå S-958 22 Sweden



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    FROM Categories

    LIMIT 5;


 CategoryID CategoryName Description

1                 Beverage                 Soft drinks, coffees, teas, beers, and ales

2                 Condiments         Sweet and savory sauces, relishes, spreads, and seasonings

3                 Confections         Desserts, candies, and sweet breads

4                 Dairy Products    Cheeses

5                 Grains/Cereals         Breads, crackers, pasta, and cereal



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    FROM Employees

    LIMIT 1; 

 

EmployeeID LastName FirstName BirthDate Photo         Notes

1                 Davolio         Nancy         1968-12-08 EmpID1.pic Education includes a BA in psychology from Colorado State University. She also completed (The Art of the Cold Call). Nancy is a member of 'Toastmasters International'.



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    FROM OrderDetails

    LIMIT 5;


OrderDetailID OrderID ProductID Quantity

1                 10248 11                 12

2                 10248 42                 10

3                 10248 72                 5

4                 10249 14                 9

5                 10249 51                 40 



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    FROM Orders

    LIMIT 5;

 

OrderID CustomerID EmployeeID OrderDate ShipperID

10248 90                 5                 1996-07-04 3

10249 81                 6                 1996-07-05 1

10250 34                 4                 1996-07-08 2

10251 84                 3                 1996-07-08 1

10252 76                 4                 1996-07-09 2



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    FROM Products

    LIMIT 5;


ProductID ProductName SupplierID CategoryID Unit Price

1 Chais 1 1 10 boxes x 20 bags 18

2 Chang 1 1 24 - 12 oz bottles 19

3 Aniseed Syrup 1 2 12 - 550 ml bottles 10

4 Chef Anton's Cajun Seasoning 2 2 48 - 6 oz jars 22

5 Chef Anton's Gumbo Mix 2 2 36 boxes 21.35



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    FROM Shippers; 


ShipperID ShipperName         Phone

1                 Speedy Express (503) 555-9831

2                 United Package (503) 555-3199

3                 Federal Shipping (503) 555-9931

 


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    FROM Suppliers

    LIMIT 2; 

 

SupplierID SupplierName ContactName Address City PostalCode Country Phone

1 Exotic Liquid Charlotte Cooper 49 Gilbert St. Londona EC1 4SD UK (171) 555-2222

2 New Orleans Cajun Delights Shelley Burke P.O. Box 78934 New Orleans 70117 USA (100) 555-4822




다음번 포스팅에서는 ERD 한번 그려서 올려보겠습니다. 그리고 table 간 Join 도 해보고, aggregation 함수도 몇 개 예를 들어서 한번 더 포스팅해보겠습니다. 


SQL 집에서 간단하게 공부하시려는 분들에게 도움이 되었기를 바랍니다. 

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Posted by R Friend R_Friend