러닝 SQL: 데이터 생성, 검색, 조작까지 데이터 제대로 주무르기

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러닝 SQL

| CLARA | SHAW | 86.83 |

| ELEANOR | HUNT | 85.80 |

| JUNE | CARROLL | 88.83 |

| PRISCILLA | LOWE | 95.80 |

| ALICE | STEWART | 81.82 |

| MONICA | HICKS | 85.82 |

| GORDON | ALLARD | 85.86 |

| KARL | SEAL | 89.83 |

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10 rows selected (1.874 seconds)

동일한 쿼리에서 여러 데이터베이스를 사용하므로 각 테이블/컬렉션에 대한 전체 경로를 지정

하여 데이터의 출처를 명확히 했습니다. 이처럼 한 소스에서 다른 소스로 데이터를 변환하고

로드할 필요없이 동일한 쿼리에서 여러 소스의 데이터를 결합하는 상황에서 드릴은 효과적입

니다.

18.6

SQL

의 미래

관계형 데이터베이스의 미래는 다소 불투명합니다. 지난

10

년간 그랬듯 빅데이터 기술이 지

속해서 성숙하며 시장 점유율을 높일 수 있습니다. 또한 새로운 기술이 등장하여 하둡 및

NoSQL

을 제치고 관계형 데이터베이스를 위협할 수도 있습니다. 그러나 대부분의 기업은 여

전히 관계형 데이터베이스를 사용하여 핵심 비즈니스 기능을 실행하고 있으며, 이를 변경하려 ...