클래스: 데이터 과학 학습: 기본 이해
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관계형 데이터베이스를 통한 관계 형성
데이터 사이언티스트가 양한 형태를 포함하는 데이터를 일할 것입니다. 레거시 데이터베이스나 심지어 오래된 스프레드시트에서 데이터를 가져옵니다. 또한 그들은 사진 및 비디오와 함께 작동할 것입니다 . 해당 조직이 데이터를 저장하는 일반적인 방법을 잘 알고 있어야 합니다. 대부분의 조직은 데이터를 저장하기 위한 방법의 광범위한 범위를 가지고 있습니다. 그들 중 일부는 매우 현대적인데 다른 것들은 덜 그렇습니다. 다양한 기술을 이해하는 가장 좋은 방법은 처음부터 시작하는 것입니다. 가장 현대적인 데이터베이스도 50년이 넘은 기술에 종종 구축됩니다. 최신 데이터베이스가 정말 1960년대 후반의 우주 탐사 아폴로와 함께 시작했어요. 정보 관리 시스템 측은 IMS을 만들려고 NASA는 IBM과 협력했습니다. 달에는 펼쳐질 로켓이 수백 만 개의 부품이 필요했습니다. 우주국은 이런 초기 선언문을 썼습니다. 아주 많이 최신 스프레드시트처럼 보였습니다. 열의 시리즈 및 줄의 긴 목록이 있는 컴퓨터 파일이었습니다. 백만 개의 줄이 있는 테이블을 관리하기가 어렵습니다. 작은 흑백 터미널에 백만 줄 스프레드시트를 보고 있다고 상상해 보세요. 나중에 IBM은 NASA를 위해 만든 것인 IMS를 상용화했습니다. 1970년대 중반에 그들은 구조화된 쿼리 언어를 개발했습니다. 시스템에서 데이터를 가져오려고 고객을 돕기 위해서요. 거의 비슷한 시기에 최초의 관계형 데이터베이스가 개발 중이었습니다. 이 데이터베이스는 테이블 그룹으로 데이터를 나누었습니다. 이러한 각 테이블이 여전히 스프레드시트처럼 보였는데 하지만 데이터의 작은 덩어리를 포함했습니다. 다음에 그 테이블들 사이 관련 관계를 만들었습니다. 백만 부품의 긴 목록을 만드는 대신에 그들은 20,000개의 부품과 50개의 테이블을 만들 수 있었다. 이것이 바로 이것들이 관계형 데이터베이스라고 불리는 이유입니다. 데이터베이스는 서로 관계가 있는 것인 테이블 그룹을 기반으로 합니다. 심지어 초창기 데이터베이스 엔지니어들도 데이터베이스…
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