데이터 모델링의 3단계: 개념적·논리적·물리적 설계
게임 데이터베이스 예시로 요구사항에서 엔티티를 찾고 논리 구조와 실제 SQL 스키마로 구체화하는 데이터 모델링 3단계를 이해합니다.
데이터 분석
EDA, 시각화, 통계, pandas, 데이터 품질
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데이터베이스 스키마란?
PostgreSQL과 게임 데이터베이스 예시로 Database·Schema·Table의 계층, 네임스페이스, 권한 분리와 search_path를 이해합니다.
ERD와 IE 표기법
게임 데이터베이스 예시로 ERD의 구성 요소와 IE Crow's Foot 기호, 카디널리티, 식별·비식별 관계를 읽는 방법을 익힙니다.
멀티테넌트 데이터베이스 모델: Silo, Pool, Bridge
여러 고객이 함께 쓰는 서비스에서 Silo·Pool·Bridge 모델의 격리 수준, 비용, tenant_id 설계와 선택 기준을 비교합니다.
ACID
아이템과 골드가 동시에 이동해야 하는 거래를 PostgreSQL로 구현하며 트랜잭션, ACID, 잠금, WAL의 역할을 익히는 입문 글
정규화: 1NF, 2NF, 3NF, BCNF와 이상 현상
MMORPG의 플레이어·길드·아이템·인벤토리 데이터로 1NF·2NF·3NF·BCNF·4NF·5NF와 삽입·수정·삭제 이상을 단계별로 이해합니다.
관계형 데이터 모델링
게임의 플레이어·길드·아이템·인벤토리 예시로 엔티티와 속성, PK·FK, 관계 종류, 중간 테이블, 정규화와 ERD 설계 흐름을 익힙니다.
데이터베이스 제약조건 PK, FK, UK
게임의 플레이어와 인벤토리 예시로 기본키·고유키·외래키의 역할과 차이, 참조 무결성을 쉽게 이해합니다.
- 작성 중
데이터 분석 리포트 자동화
schedule로 반복 실행을 예약하고 Jinja2로 HTML 리포트를 만들며, 수집·검증·변환·적재를 분리한 ETL 파이프라인으로 부분 실패를 견디는 자동화 흐름을 만듭니다.
- 작성 중
분산 데이터베이스와 CAP
관리형 DB, 읽기 복제본, 파티셔닝·샤딩, 합의·복제를 구분하고 글로벌 매치 기록과 결제 원장에 CAP·일관성·RPO·RTO를 적용합니다.
데이터 모델링의 3단계: 개념적·논리적·물리적 설계
게임 데이터베이스 예시로 요구사항에서 엔티티를 찾고 논리 구조와 실제 SQL 스키마로 구체화하는 데이터 모델링 3단계를 이해합니다.
- 작성 중
CRISP-DM과 분석 파이프라인
CRISP-DM 6단계로 분석 문제를 정의하고, ColumnTransformer와 Pipeline으로 전처리·모델을 하나로 묶어 데이터 유출 없이 학습·평가·joblib 저장까지 재현 가능한 흐름을 만듭니다.
- 작성 중
데이터 시각화 도구
Anscombe의 사중주로 시각화가 필요한 이유를 확인하고, Matplotlib·Seaborn·Plotly·Altair를 실제 차트와 코드로 비교해 상황별 선택 기준을 정리합니다.
ACID
아이템과 골드가 동시에 이동해야 하는 거래를 PostgreSQL로 구현하며 트랜잭션, ACID, 잠금, WAL의 역할을 익히는 입문 글
- 작성 중
B-tree 인덱스
플레이어와 매치 로그로 단일·복합·부분·표현식·커버링 B-tree 인덱스를 설계하고 선택도, 선두 열, 쓰기 비용을 EXPLAIN으로 검증합니다.
- 작성 중
데이터베이스 잠금과 교착상태
테이블·행·advisory lock의 경계를 이해하고 길드 금고 거래의 교착상태를 두 세션으로 재현한 뒤 잠금 순서와 재시도로 해결합니다.
정규화: 1NF, 2NF, 3NF, BCNF와 이상 현상
MMORPG의 플레이어·길드·아이템·인벤토리 데이터로 1NF·2NF·3NF·BCNF·4NF·5NF와 삽입·수정·삭제 이상을 단계별로 이해합니다.
- 작성 중
함수·프로시저·트리거
게임 보상 지급 예제로 PostgreSQL function·procedure·trigger의 반환값, 호출법, 트랜잭션 차이와 멱등성·감사 로그 설계 기준을 익히는 글
데이터베이스 스키마란?
PostgreSQL과 게임 데이터베이스 예시로 Database·Schema·Table의 계층, 네임스페이스, 권한 분리와 search_path를 이해합니다.
- 작성 중
기술통계와 가설검정 기초
평균·중앙값·왜도로 데이터를 요약하고, t-test와 카이제곱 검정으로 그룹 차이와 범주형 변수의 관계가 통계적으로 유의미한지 scipy로 직접 확인합니다.
- 작성 중
데이터 분석 종합 실습
실제 날씨 API 수집부터 Pydantic 검증, Pandas 정제, pytest, 시각화, t-test, sklearn Pipeline, Jinja2 리포트까지 시리즈 전체를 하나의 프로젝트로 연결하는 종합 실습입니다.
ERD와 IE 표기법
게임 데이터베이스 예시로 ERD의 구성 요소와 IE Crow's Foot 기호, 카디널리티, 식별·비식별 관계를 읽는 방법을 익힙니다.
- 작성 중
데이터 웨어하우스 운영
게임 이벤트를 OLTP에서 스타 스키마로 적재해 KPI를 계산하고 최소권한·RLS, 백업·PITR, RPO/RTO, HA와 SLI까지 운영하는 실전 런북입니다.
관계형 데이터 모델링
게임의 플레이어·길드·아이템·인벤토리 예시로 엔티티와 속성, PK·FK, 관계 종류, 중간 테이블, 정규화와 ERD 설계 흐름을 익힙니다.
멀티테넌트 데이터베이스 모델: Silo, Pool, Bridge
여러 고객이 함께 쓰는 서비스에서 Silo·Pool·Bridge 모델의 격리 수준, 비용, tenant_id 설계와 선택 기준을 비교합니다.
- 작성 중
MVCC와 트랜잭션 격리 수준
동시 아이템 구매와 레이드 참가 예제로 MVCC 스냅샷, READ COMMITTED·REPEATABLE READ·SERIALIZABLE의 이상 현상과 재시도 전략을 두 세션 SQL로 검증합니다.
- 작성 중
정규화와 반정규화
게임 리더보드를 정규화 테이블, 반정규화 스냅샷, 캐시와 Materialized View로 구현하고 읽기·쓰기 증폭과 일관성을 측정해 선택합니다.
- 작성 중
Pandas 데이터 탐색·정제·집계
DataFrame으로 결측치·이상치를 진단하고 groupby·pivot_table·merge로 집계·결합하며, Pandas 2.x의 Copy-on-Write와 apply 대신 벡터화 연산을 쓰는 이유를 실측으로 정리합니다.
- 작성 중
Pandas·Polars·DuckDB
Polars의 Eager·Lazy API, DuckDB의 파일 직접 SQL, Arrow·Parquet의 역할을 Pandas와 실측으로 비교하고 상황별 도구 선택 기준을 정리합니다.
데이터베이스 제약조건 PK, FK, UK
게임의 플레이어와 인벤토리 예시로 기본키·고유키·외래키의 역할과 차이, 참조 무결성을 쉽게 이해합니다.
- 작성 중
재현 가능한 데이터 분석 프로젝트 구조
notebook·src·tests·데이터 폴더의 역할을 나누고, editable 설치와 README·requirements.txt로 누구나 같은 결과를 재현할 수 있는 프로젝트 구조를 만듭니다.
- 작성 중
SQL 기본 문법
가상의 게임 데이터로 SELECT·WHERE·JOIN·GROUP BY와 INSERT·UPDATE·DELETE를 실행하고, NULL과 논리 처리 순서까지 결과표와 도식으로 익힙니다.
- 작성 중
SQL CTE·View·Materialized View 선택 기준
퀘스트 진행과 게임 리더보드 예제로 일반·재귀 CTE, MATERIALIZED 최적화 경계, View와 Materialized View의 보안·최신성·성능을 비교합니다.
- 작성 중
SQL DCL
PostgreSQL 역할과 GRANT·REVOKE를 이용해 게임 DB의 조회·변경 권한을 분리하고 최소 권한 원칙을 적용합니다.
- 작성 중
SQL DDL·DML·DCL
SQL 명령을 구조를 정의하는 DDL, 데이터를 다루는 DML, 권한을 제어하는 DCL로 나누고 게임 DB 예시와 세부 글로 연결합니다.
- 작성 중
SQL DDL
플레이어·아이템·인벤토리를 만들고 변경하며 PostgreSQL 타입, CREATE·ALTER·DROP과 핵심 제약 조건, 안전한 마이그레이션을 익히는 글
- 작성 중
SQL DML과 트랜잭션
PostgreSQL의 SELECT·INSERT·UPDATE·DELETE와 BEGIN·COMMIT·ROLLBACK을 익히고 조건부 갱신과 행 잠금으로 원자적인 아이템 거래를 구현합니다.
- 작성 중
EXPLAIN과 쿼리 튜닝
게임 이벤트 로그의 느린 조회를 재현하며 EXPLAIN ANALYZE BUFFERS, 스캔·조인 노드, 통계 오차와 sargability를 읽고 개선하는 글
- 작성 중
SQL GROUP BY
PostgreSQL GROUP BY·HAVING·FILTER와 날짜 버킷으로 DAU, ARPDAU, 결제 전환율, 가입 코호트 D1·D7 잔존율을 정의하고 검증합니다.
- 작성 중
SQL JOIN
플레이어·길드·매치 데이터로 INNER·OUTER·CROSS JOIN의 결과를 비교하고 PostgreSQL의 nested loop·hash·merge join 선택과 EXPLAIN을 익히는 글
- 작성 중
SQL 서브쿼리와 집합 연산
평균보다 강한 플레이어와 미접속 계정을 서브쿼리로 찾고, 시즌 참가자 집합을 UNION·INTERSECT·EXCEPT로 비교하며 NULL 함정을 피합니다.
- 작성 중
SQL 윈도우 함수
시즌 점수와 일별 접속 데이터로 PARTITION BY, ROW_NUMBER·RANK·DENSE_RANK, LAG·LEAD, 누적합과 이동평균의 프레임을 익히는 글