SQL14 Pandas 데이터 전처리 Series와 DataFrame의 이해 및 활용법 Pandas는 Python에서 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 라이브러리입니다. 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어들이 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 데 널리 사용됩니다. Pandas는 특히 테이블 형식의 데이터를 다루는 데 유용하며, 엑셀 스프레드시트와 유사한 방식으로 데이터를 조작할 수 있습니다.Pandas의 핵심 개념SeriesPandas의 가장 기본적인 데이터 구조입니다. Series는 일련의 데이터를 담는 1차원 배열로, 각 데이터에 인덱스(레이블)가 붙어 있습니다.예를 들어, 날짜별 주가 데이터가 Series에 저장될 수 있습니다.import pandas as pd# 간단한 Series 예제data = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['2024-08-01.. 2024. 11. 17. DBMS 사용자 SQL 쿼리 실행 전 권한을 검증하는 로직 구현 SQL 쿼리에 대한 사용자 권한을 체크하는 방법을 구현하려면, 우선 사용자의 권한을 정의하고, SQL 쿼리를 실행하기 전에 이러한 권한을 검증하는 과정이 필요합니다. 이는 대체로 데이터베이스 시스템에서 제공하는 기능을 사용하거나, 어플리케이션 레벨에서 별도의 로직을 구현하여 관리할 수 있습니다.권한 정의사용자별 권한: 각 사용자(또는 사용자 그룹)가 특정 테이블 또는 컬럼에 대해 수행할 수 있는 작업(조회, 수정, 삭제 등)을 정의합니다.테이블 권한: 각 테이블에 대해 어떤 사용자가 어떤 작업을 할 수 있는지 정의합니다.컬럼 권한: 테이블 내 특정 컬럼에 대한 접근을 제한할 수 있습니다.권한 검증 방법데이터베이스 기능 사용대부분의 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 권한 관리 기능을 내장하고 .. 2024. 6. 30. MySQL SQL Injection 공격 모니터링 혁신적인 접근 방법 MySQL 데이터베이스를 운영하면서 SQL Injection 공격을 모니터링하는 것은 데이터 보안을 유지하는 데 있어 매우 중요합니다. SQL Injection은 악의적 사용자가 데이터베이스 쿼리를 조작하여 민감한 정보를 노출시키거나 데이터베이스를 손상시킬 수 있는 공격 유형입니다. 이를 효과적으로 모니터링하고 방지하기 위한 몇 가지 제안은 다음과 같습니다.1. 로그 분석MySQL 쿼리 로그 사용: MySQL에서는 general_log 테이블 또는 파일로 쿼리 로그를 기록할 수 있습니다. 이 로그에는 실행된 모든 SQL 쿼리가 기록되므로, 정기적으로 분석하여 의심스러운 쿼리 패턴을 찾아내는 것이 중요합니다.응용 프로그램 로그 분석: 애플리케이션에서 실행되는 쿼리와 관련된 로그를 분석하여 의심스러운 활동을.. 2024. 6. 8. FastAPI 대량 데이터 처리와 BigQuery 사용한 효과적인 작업 수행 FastAPI에서 대량의 데이터를 다루는 경우, 효과적인 처리를 위해 여러 방법을 사용할 수 있습니다. 주로 고려해야 할 부분은 데이터의 저장, 검색, 전송이며, 이를 위해 비동기 처리, 데이터 스트리밍, 배치 처리, 데이터베이스 최적화 등의 기술을 활용할 수 있습니다. 다음은 대량의 데이터를 효과적으로 다루기 위한 몇 가지 방법과 예제 코드를 제공합니다. 1. 비동기 처리 대량의 데이터를 처리할 때, 요청을 비동기적으로 처리하면 서버의 응답성을 향상시킬 수 있습니다. FastAPI는 Python의 async와 await 구문을 사용하여 비동기 처리를 쉽게 구현할 수 있도록 지원합니다. 데이터베이스 비동기 조회 예시 from fastapi import FastAPI from sqlalchemy.ext.a.. 2024. 3. 28. Vitess 대규모 웹 서비스 데이터베이스 클러스터링 시스템 Vitess는 대규모 웹 서비스를 위한 데이터베이스 클러스터링 시스템입니다. YouTube에서 개발되었으며, 현재는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 산하 프로젝트로 운영되고 있습니다. Vitess의 주요 목적은 MySQL 데이터베이스의 확장성과 관리 용이성을 개선하는 것입니다. Vitess의 주요 특징 확장성: Vitess는 MySQL의 단일 인스턴스 한계를 극복하고, 수십억 개의 행과 수천 개의 쿼리를 처리할 수 있는 확장성을 제공합니다. 샤딩: 자동 샤딩을 통해 데이터를 여러 데이터베이스로 분산시켜 처리 속도와 효율성을 높입니다. 복제와 고가용성: MySQL의 복제 기능을 이용하여 데이터의 안정성과 가용성을 높입니다. 쿼리 최적화: 복잡한 쿼리를 분석하고 최적.. 2024. 2. 25. 이전 1 2 3 다음 728x90
