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서문
감사의 말 역자의 말 이 책에 대하여 SQL은 무엇인가? 왜 SQL을 사용해야 할까? 이 책의 대상 독자는? 이 책에서 배우는 내용 1장. 코딩 환경 설정 1-1 텍스트 편집기 설치하기 1-2 코드 및 데이터 다운받기 1-3 PostgreSQL과 pgAdmin 설치하기 1-4 pgAdmin으로 작업하기 1-5 pgAdmin의 대안 1-6 마무리 2장. 데이터베이스와 테이블 생성 2-1 테이블 이해하기 2-2 데이터베이스 만들기 2-3 테이블 만들기 2-4 테이블에 행 추가하기 2-5 코드가 잘못되었을 때 도움 구하기 2-6 SQL을 가독성 있게 포맷하기 2-7 마무리 3장. SELECT로 시작하는 데이터 탐험 3-1 기초 SELECT 구문 3-2 ORDER BY로 데이터 정렬하기 3-3 DISTINCT로 고유값 찾기 3-4 WHERE로 행 필터링하기 3-5 지금까지 배운 모든 걸 활용해 보기 3-6 마무리 4장. 데이터 타입 이해 4-1 문자형 데이터 타입 이해하기 4-2 숫자형 데이터 타입 이해하기 4-3 날짜와 시간 타입 이해하기 4-4 interval 데이터 타입을 통해 날짜 계산하기 4-5 JSON과 JSONB 이해하기 4-6 그 외 타입들 사용하기 4-7 CAST를 통해 데이터 타입 변환하기 4-8 CAST 단축 표기법 사용하기 4-9 마무리 5장. 데이터 가져오고 내보내기 5-1 구분된 텍스트 파일을 이용하여 작업하기 5-2 COPY를 사용해 데이터 가져오기 5-3 카운티 인구조사 데이터 가져오기 5-4 COPY를 사용하여 열 하위 집합 가져오기 5-5 COPY를 사용하여 행의 일부만 가져오기 5-6 가져오는 과정에서 열에 값 추가하기 5-7 COPY를 사용하여 데이터 내보내기 5-8 pgAdmin을 통한 가져오기 및 내보내기 5-9 마무리 6장. SQL을 사용한 기본 수학 및 통계 6-1 수학 연산자와 함수 이해하기 6-2 인구조사 테이블 열을 이용해 계산하기 6-3 평균 및 총합 집계 함수 사용하기 6-4 중앙값 찾기 6-5 최빈값 찾기 6-6 마무리 7장. 관계형 데이터베이스에서 테이블 조인 7-1 JOIN을 사용하여 테이블 연결하기 7-2 키 열로 테이블 조인하기 7-3 JOIN을 사용하여 여러 테이블 쿼리하기 7-4 JOIN 유형 이해하기 7-5 NULL을 사용하여 결측값이 있는 행 찾기 7-6 세 가지 유형의 테이블 관계 이해하기 7-7 조인에서 특정 열 선택하기 7-8 테이블 별칭으로 조인 구문 단순화하기 7-9 여러 테이블 조인하기 7-10 집합 연산자로 쿼리 결과 결합하기 7-11 조인된 테이블 열에서 수학 계산 수행하기 7-12 마무리 8장. 적시적소에 알맞은 테이블 디자인 8-1 네이밍 컨벤션 따르기 8-2 제약조건으로 열 값 제어하기 8-3 인덱스로 쿼리 속도 향상시키기 8-4 마무리 9장. 그루핑과 요약으로 정보 추출 9-1 도서관 조사 테이블 만들기 9-2 집계 함수를 사용하여 도서관 데이터 탐색하기 9-3 마무리 10장. 데이터 검사 및 수정 10-1 육류, 가금류 및 계란 생산업체 데이터 가져오기 10-2 데이터셋 인터뷰하기 10-3 테이블, 열, 데이터 수정하기 10-4 불필요한 데이터 삭제하기 10-5 트랜잭션으로 변경 사항 저장하기 또는 되돌리기 10-6 큰 테이블을 업데이트할 때 성능 향상하기 10-7 마무리 11장. SQL 통계 함수 11-1 인구조사 통계 테이블 생성하기 11-2 SQL을 사용하여 순위 매기기 11-3 비율 계산을 통한 의미 있는 결과 찾기 11-4 고르지 않은 데이터 다듬기 11-5 마무리 12장. 날짜와 시간을 사용한 작업 12-1 날짜 및 시간에 대한 데이터 타입과 함수 이해하기 12-2 날짜와 시간 조작하기 12-3 시간대 다루기 12-4 날짜 및 시간을 활용하여 계산하기 12-5 마무리 13장. 고급 쿼리 기술 13-1 서브쿼리 사용하기 13-2 공통 테이블 표현식 사용하기 13-3 교차 표 생성하기 13-4 CASE를 사용하여 값 재분류하기 13-5 공통 테이블 표현식에서 CASE 사용하기 13-6 마무리 14장. 의미 있는 데이터를 찾기 위한 텍스트 마이닝 14-1 문자열 함수를 사용하여 텍스트 서식 지정하기 14-2 정규식을 사용하여 텍스트 패턴 매칭하기 14-3 PostgreSQL에서 전체 텍스트 검색하기 14-4 마무리 15장. PostGIS를 사용한 공간 데이터 분석 15-1 PostGIS 활성화 후 공간 데이터베이스 만들기 15-2 공간 데이터의 기초 이해하기 15-3 2차원 기하학 이해하기 15-4 PostGIS 데이터 타입 이해하기 15-5 PostGIS 함수로 공간 개체 생성하기 15-6 파머스마켓 데이터 분석하기 15-7 인구조사 shapefile 사용하기 15-8 공간 데이터 조인하기 15-9 마무리 16장. JSON 데이터 사용 16-1 JSON 구조 이해하기 16-2 SQL에서 JSON 사용 여부 결정하기 16-3 json 및 jsonb 데이터 타입 사용하기 16-4 JSON 데이터 가져오고 인덱싱하기 16-5 json 및 jsonb 추출 연산자 사용하기 16-6 지진 데이터 분석하기 16-7 JSON 생성 및 수정하기 16-8 JSON 처리 함수 사용하기 16-9 마무리 17장. 뷰, 함수, 트리거로 시간 절약 17-1 뷰로 쿼리 간단히 만들기 17-2 나만의 함수와 프로시저 만들기 17-3 트리거로 데이터베이스 액션 자동화하기 17-4 마무리 18장. 명령줄에서 PostgreSQL 사용 18-1 psql을 위한 명령줄 설정하기 18-2 psql로 작업하기 18-3 작업을 도와주는 추가 명령줄 도구 18-4 마무리 19장. 데이터베이스 관리 19-1 VACUUM으로 사용하지 않은 공간 복구하기 19-2 서버 설정 변경하기 19-3 데이터베이스 백업 및 복구하기 19-4 마무리 20장. 데이터 스토리텔링 프로세스 20-1 질문으로 시작하라 20-2 과정을 문서화하라 20-3 데이터를 모으라 20-4 데이터가 없다면? 직접 데이터베이스를 만들라! 20-5 데이터 출처에 접근하라 20-6 쿼리를 통해 데이터를 인터뷰하라 20-7 데이터의 주인과 상담하라 20-8 시간 경과에 따른 주요 지표 및 추세를 파악하라 20-9 원인을 알아보라 20-10 찾아낸 결과를 공유하라 20-11 마무리 부록. PostgreSQL 추가 자료 PostgreSQL 개발 환경 PostgreSQL 유틸리티, 도구, 확장 프로그램 PostgreSQL 관련 뉴스, 커뮤니티 사이트 공식 문서 찾아보기 |
Anthony DeBarros
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〈학습할 내용〉
ㆍ 실제 데이터로 데이터베이스 및 테이블 생성 ㆍ 데이터 집계, 정렬, 필터링을 통한 패턴 탐색 ㆍ 데이터 안에 있는 오류 식별 및 수정 ㆍ PostGIS를 활용한 공간 데이터 분석 ㆍ 기본 연산 및 고급 통계 함수 사용 ㆍ 고급 쿼리 생성 및 작업 자동화 〈독자 대상〉 ㆍ 프로그래밍을 처음으로 접하는 데이터 분석 초보자 ㆍ SQL을 실무에 활용하고 싶은 마케터, 저널리스트 ㆍ 최신 PostgreSQL 구문과 고급 쿼리 기술을 배우고 싶은 개발자 〈코드 및 데이터 파일 다운로드〉 ㆍ 영진닷컴 홈페이지-고객센터-부록CD 다운로드 ㆍ 깃허브 리포지터리(https://github.com/TeeDDub/practical-sql) - 모두를 위한 PostgreSQL 완벽 가이드 책 초반부의 상세한 시스템 설정 지침부터 최신 SQL 구문과 기능, 고급 쿼리 기술에 관한 내용을 따라가다 보면 초보자도 어느새 전문가처럼 데이터를 분석하며 데이터 속에 숨어 있는 이야기를 찾아낼 수 있습니다. 각 장에 포함된 실습과 연습문제는 지금껏 프로그래밍을 한번도 접한 적 없는 사람도 강력한 데이터베이스를 구축하고 정보에 효율적으로 접근할 수 있게 돕습니다. 또한 이 책의 마지막 장에서는 데이터 분석을 위한 초기 아이디어 생성, 데이터 검토, 결론 도출에 이르기까지 데이터 스토리텔링 전 과정에 관한 가이드라인을 제공합니다 SQL을 따분하고 어렵게 학습할 필요는 없습니다. 현직 데이터 분석 전문가의 노하우와 이야기가 가득 담긴 『실용 SQL』을 통해 더욱 쉽고 재미있게 나만의 DB 구축 및 관리에 필요한 모든 것을 습득하세요! - 이 책에서 PostgreSQL을 사용하는 이유 ㆍ 무료입니다. ㆍ Windows와 macOS, Linux 운영체제에서 사용할 수 있습니다. ㆍ SQL 구현은 SQL 표준을 밀접하게 따르는 것을 목표로 합니다. ㆍ 사용자가 많아 온라인에서 쉽게 도움을 구할 수 있습니다. ㆍ PostGIS는 기하학적 데이터를 분석하고 매핑 기능을 수행할 수 있습니다. ㆍ AWS 및 Google Cloud 같은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용할 수 있습니다. ㆍ Django로 구동되는 웹 애플리케이션에서 데이터 저장소로 사용합니다. - 각 장의 내용(개요) ㆍ '1장. 코딩 환경 설정'에서는 PostgreSQL과 pgAdmin 사용자 인터페이스, 텍스트 편집기를 설정하고 예제 코드와 데이터를 다운로드하는 방법을 소개합니다. ㆍ '2장. 데이터베이스와 테이블 생성'에서는 교사에 관한 간단한 데이터셋을 새 데이터베이스에 로드하는 단계별 지침을 소개합니다. ㆍ '3장. SELECT로 시작하는 데이터 탐험'은 기초적인 SQL 쿼리 구문과 데이터를 정렬하고 필터링하는 법을 배웁니다. ㆍ '4장. 데이터 타입 이해'는 테이블이 특정 타입의 데이터를 담을 수 있도록 열을 설정하는 방법에대해 알아봅니다. 문자부터 날짜, 다양한 형식의 숫자를 활용합니다. ㆍ '5장. 데이터 가져오고 내보내기'는 SQL 명령어를 사용하여 외부 파일에서 데이터를 가져오거나내보내는 방법을 배웁니다. 이 장에서 사용한 미국 인구조사 데이터 테이블은 뒷장에서도 계속해서 사용됩니다. ㆍ '6장. SQL을 사용한 기본 수학 및 통계'는 산술 연산을 다루고 집계 함수를 사용하여 합계, 평균값, 중앙값을 찾는 방법에 대해 소개합니다. ㆍ '7장. 관계형 데이터베이스’에서 테이블 조인은 키 열에서 조인하여 여러 개의 서로 상관관계에 있는 테이블을 쿼리하는 방법을 소개합니다. 언제 어떤 조인을 써야 하는지 배우게 됩니다. ㆍ '8장. 적시적소에 알맞은 테이블 디자인'은 데이터의 조직과 무결성을 개선하기 위해 테이블을 설정하는 방법과 인덱스를 사용하여 쿼리 속도를 높이는 방법을 다룹니다. ㆍ '9장. 그루핑과 요약으로 정보 추출'은 집계 함수를 사용하여 연간 설문조사를 기반으로 한 미국도서관 이용 추세를 찾는 방법을 설명합니다. ㆍ '10장. 데이터 검사 및 수정'은 육류, 계란 및 가금류 생산업체에 대한 기록 모음을 예로 들어 불완전하거나 부정확한 데이터를 찾고 수정하는 방법을 살펴봅니다. ㆍ '11장. SQL의 통계 함수'는 데이터셋에서 더 많은 의미를 도출하는 데 도움이 되는 SQL의 상관관계, 회귀 및 순위 함수를 소개합니다. ㆍ '12장. 날짜와 시간을 사용한 작업'은 뉴욕시 택시 여행과 Amtrak 기차 일정에 대한 데이터를 사용하여 시간대 작업을 포함해 데이터베이스에서 날짜 및 시간을 생성, 조작 및 쿼리하는 방법을 설명합니다. ㆍ '13장. 고급 쿼리 기술'은 서브쿼리 및 교차 표와 같은 더 복잡한 SQL 작업을 사용하는 방법을 설명하고, 온도 판독값에 대한 데이터셋의 값을 재분류하는 CASE 문에 대해 설명합니다. ㆍ '14장. 의미 있는 데이터를 찾기 위한 텍스트 마이닝'에서는 미국 대통령의 연설 모음을 예로 들어 PostgreSQL의 전체 텍스트 검색 엔진과 정규식을 사용하여 비정형 텍스트에서 데이터를 추출하는 방법을 다룹니다. ㆍ '15장. PostGIS를 사용한 공간 데이터 분석'은 공간 개체와 관련된 데이터 유형 및 쿼리를 도입하여 주, 도로 및 강과 같은 지리적 특징을 분석할 수 있습니다. ㆍ '16장. JSON 데이터 사용'에서는 JSON(JavaScript Object Notation) 데이터 형식을 소개하고 영화와 지진에 대한 데이터를 사용하여 PostgreSQL의 JSON 사용법을 살펴봅니다. ㆍ '17장. 뷰, 함수, 트리거로 시간 절약'은 반복되는 일상적인 작업을 방지할 수 있도록 데이터베이스작업을 자동화하는 방법을 설명합니다. ㆍ '18장. 명령줄에서 PostgreSQL 사용'은 컴퓨터의 명령 프롬프트에서 텍스트 명령을 사용하여 데이터베이스에 연결하고 쿼리를 실행하는 방법을 다룹니다. ㆍ '19장. 데이터베이스 관리'는 데이터베이스 크기 추적, 사용자 설정 및 데이터 백업에 대한 팁과절차를 제공합니다. ㆍ '20장. 데이터 스토리텔링 프로세스'는 분석을 위한 아이디어 생성, 데이터 검토, 건전한 결론 도출 및 결과를 명확하게 제시하기 위한 지침을 제공합니다. ㆍ '부록. PostgreSQL 추가 자료'에는 기술 향상에 도움이 되는 소프트웨어와 문서를 정리했습니다. - 저자의 말 『실용 SQL』 원서 초판이 출간된 이후로 전 세계의 독자들로부터 책에 대한 칭찬을 받았습니다. 한 독자는 이 책 덕에 면접에서 SQL 관련 질문에 완벽히 답할 수 있었다고 말했습니다. 또한 한 교사는 학생들이 수업에서 이 책을 교재로 채택했는데 교재가 학생들에게 좋은 평가를 받았다는 편지를 보냈습니다. 많은 분들이 『실용 SQL』이 도움이 되고 잘 읽힌다며 감사 인사를 전했고, 이러한 평가들 모두 저를 뿌듯하게 했습니다. 이번 개정판은 소프트웨어와 코드에 관련된 명확하지 않거나 표시되지 않은 정보를 더욱 확실하게 정리해 독자에게 더 강력한 지침을 제공합니다. 모든 장의 많은 부분을 고쳐 설명을 명확하고 자세하게 만들었습니다. 책에 수록된 코드는 SQL 표준을 준수하도록(즉, 일반적인 데이터베이스 시스템 전체에서 사용할 수 있도록) 작성했으며, PostgreSQL에서만 사용 가능한 코드는 명시해 두었습니다. 『실용 SQL』을 읽어 주셔서 감사합니다! 이 책을 통해 여러분이 실제로 마주할 데이터에 대해 즉시 적용할 수 있는 데이터 분석 기술을 갖추기를 바랍니다. 그리고 무엇보다도 각 데이터셋에는 이야기할 주제가 하나 이상은 있다는 걸 염두에 두길 바랍니다. 이러한 이야기를 찾아내고 전달하는 것이 데이터 작업을 가치 있게 만듭니다. 데이터 분석은 행과 열로 된 데이터를 샅샅이 뒤지는 것 그 이상입니다. 여러분의 발견에 대해 듣는 날을 기대하고 있겠습니다! - 역자의 말(강민혁) PostgreSQL은 2022년 스택오버플로 설문조사를 기준으로 현업 개발자가 가장 많이 사용하는 데이터베이스가 되었습니다. ‘세상에서 가장 앞선 오픈소스 관계형 데이터베이스’라는 소개답게 표준 SQL의 지원과 뛰어난 자체 기능으로 개발자들의 선택을 받았죠. 이 책은 ‘가장 앞선 데이터베이스’인 PostgreSQL을 사용해 데이터를 관리하고 분석해 여기서 숨겨진 이야기를 찾는 방법을 알려 줍니다. PostgreSQL의 로고인 코끼리 슬로닉(Slonik)은 애거서 크리스티의 소설 『코끼리는 기억한다』에서 아이디어를 받아 만들어졌습니다. 정작 실제 코끼리는 등장하지 않는 이 소설에선 코끼리에 대한 한 가지 말을 소개합니다. “인도에서 어떤 재봉사가 바늘 같은 물건으로 코끼리를 찔렀대요. 그 뒤 코끼리는 그 재봉사 곁을 지날 때마다 입 안 가득 담고 있던 물을 뿌렸다죠. 시간이 지나도 절대 잊지 않고 기억했다는 말이죠. 거기서 나온 말이에요. 코끼리는 기억한다.” 이 책은 ‘PostgreSQL로 시작하는 데이터 스토리텔링 가이드북’이라는 부제처럼 데이터를 더 효율적으로 정리하고 분석하려는 모두에게 도움이 됩니다. 쉽게 따라 할 수 있는 실습을 통해 PostgreSQL이라는 코끼리의 코부터 다리까지 직접 만져 볼 수 있도록 차근차근 가이드합니다. 그렇게 안내하는 대로 한 부분씩 코끼리를 만져 나가다 보면 어느새 코끼리의 전체적인 윤곽을 파악할 수 있을 것입니다. 적어도 데이터를 분석하는 과정에서 코끼리의 몸을 잘못 찔러서 미움을 사는 일은 피할 수 있겠죠? 자, 크고 듬직한 데다 기억력까지 좋은 코끼리를 만지러 가보시죠. |