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SQL(Structured Query Language)은 관곅 및 조작하는 표 관계형 데이터베이스 관리를 위한 표준 언어이다. 이 언어는 1970년대 IBM에서 개발되어 이후 데이터베이스와 상호 작용하는 가장 널리 사용되는 언어가 되었다. SQL을 통해 사용자는 데이터베이스를 생성, 수정, 쿼리하여 데이터 관리 및 분석에 있어 필수적인 도구로 사용할 수 있다.
핵심 기능
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가격
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사용 방법
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Dify | AI 기반 응용 프로그램의 시각적 구성 | Dify를 사용하려면 무료 계정을 등록하고 로그인하십시오. 시각적 구성 도구를 사용하여 AI 기반 응용 프로그램을 만드는 것으로 시작할 수 있습니다. 채팅 봇, 코드 변환기, SQL 생성기, 뉴스 콘텐츠 작성, 창의적인 스크립트, 요약 추상, 개인화 된 대화 및 Quora 질문 답변과 같은 다양한 응용 프로그램 유형에서 선택할 수 있습니다. 요구 사항에 따라 응용 프로그램을 사용자 정의하고 몇 분 내에 배포 할 수 있습니다. 더 고급 통합 및 플러그인 옵션에서 Dify의 API도 사용할 수 있습니다. | |
Hex | 협업 가능한 데이터 노트북 | 헥스는 사용자가 쿼리를 수행하고 노트북을 생성하며 보고서를 생성하고 데이터 앱을 구축하고 AI 도구를 활용할 수 있는 협업 가능한 데이터 작업 공간을 제공합니다. 사용자는 전체 데이터 워크플로를 통합하고 SQL, Python, R 또는 노코드를 모두 플렉서블한 노트북 UI에서 사용할 수 있습니다. | |
GPT Excel | Excel, Sheets 및 Airtable을 위한 스프레드시트 수식을 생성하여 복잡한 계산과 분석을 수행할 수 있습니다. | 프로 요금제 $6.99 사용자/월 Excel, Sheets 및 Airtable을 위한 수식 생성기. Excel, Sheets 및 Airtable을 위한 수식 설명자. VBA 스크립트, Apps Script 및 Airtable 스크립트 생성기. 하루 최대 100개의 요청 허용. 우선적인 고객 지원. SQL 쿼리 생성기. 정규식 생성기 | 인공지능의 힘을 활용하여 Microsoft Excel, Google Sheets 및 Airtable 수식을 쉽게 생성하고 설명하세요. 자동화된 VBA 스크립트, Apps Script, Airtable 스크립트, SQL 쿼리 및 정규식으로 생산성을 크게 향상시켜보세요. |
계속 | 작업 기반 자동 완성 | 계속을 사용하려면 GitHub 저장소에서 VS Code 확장 프로그램을 다운로드하고 설치할 수 있습니다. 설치 후 다양한 기능을 활용할 수 있습니다. 코드의 일부를 강조 표시하고 계속에게 자동 완성, 코드 생성, 리팩터링 또는 설명을 요청할 수 있습니다. 또한, 계속에게 리팩터링이나 새 코드 작성을 지시하여 자연어로 코드를 편집할 수도 있습니다. 게다가, 계속은 Python 스크립트, React 컴포넌트 등을 자동으로 생성하여 파일을 생성할 수 있습니다. | |
AI 데이터 분석 기법 - 공식 봇 | 공식 봇은 AI 파워를 활용한 공식 생성, 데이터 준비 기능 및 철저한 데이터 분석과 같은 다양한 핵심 기능을 제공합니다. 또한 데이터 이해를 돕기 위한 통찰력과 시각화도 제공합니다. 이 도구는 다양한 데이터 형식을 지원하며 사용자 친화적인 인터페이스를 가지고 있습니다. | 공식 봇을 사용하려면 데이터 파일을 도구에 업로드하기만 하면 됩니다. AI 알고리즘은 데이터를 자동으로 분석하고 관련된 공식을 생성하여 통찰력과 분석 결과를 제공해줍니다. 그 후에 이러한 공식을 데이터에 적용하여 더 깊은 이해를 얻고 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있습니다. | |
Basedash | AI 생성 인터페이스 |
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| 데이터베이스를 베이스대시에 연결하면 대시보드, 차트, API 호출, CRUD 작업 및 SQL 쿼리 작업을 자동으로 처리합니다. |
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AI 공식 마법사 | AI 기반 공식 생성 | AI 공식 마법사를 사용하려면 원하는 공식을 설명하는 텍스트 명령을 제공하면 됩니다. 그러면 AI가 해당하는 공식을 자동으로 생성해 줍니다. | |
Aporia | Real-time Guardrails | Use Aporia to mitigate AI risks and ensure the reliability of AI apps. |
비즈니스 인텔리전스 및 분석: SQL은 데이터 추출 및 분석을 통해 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 데이터베이스에서 사용됨
웹 및 모바일 앱 개발: SQL은 응용 프로그램 데이터를 저장하고 검색하기 위한 백엔드 데이터베이스로 사용됨
기업 자원 계획(ERP) 시스템: SQL 데이터베이스는 재고, 회계, 인사와 같은 다양한 비즈니스 프로세스 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됨
의료 및 생명 과학: SQL은 환자 데이터, 임상 시험 결과 및 연구 데이터를 관리하고 분석하는 데 사용됨
SQL은 관계형 데이터베이스를 효율적으로 관리하는 다재다능성과 효율성으로 널리 칭찬받고 있습니다. 사용자들은 표준화된 구문, 강력한 질의 능력 및 다양한 데이터베이스 시스템에 걸쳐 널리 사용되는 측면을 감사히 여기고 있습니다. 복잡한 쿼리를 다루는 데 특히 다중 조인과 서브쿼리를 포함한 복잡한 쿼리를 위한 학습 장벽을 넘기 어려울 수 있습니다. 그러나 SQL이 제공하는 데이터 관리 및 분석의 이점은 처음에 겪는 학습 과제를 훨씬 능가합니다. 전반적으로 SQL은 구조적 데이터를 다루는 사람들에게 중요한 도구로 남아 있습니다.
마케팅 분석가가 대상 이메일 캠페인을 위해 SQL을 사용하여 고객 데이터 추출
재무 분석가가 매출 성과와 수익 트렌드에 대한 보고서 생성을 위해 SQL을 사용
웹 개발자가 웹 애플리케이션을 위해 사용자 정보를 저장하고 검색하기 위해 SQL을 사용
SQL을 사용하려면 일반적으로 MySQL, PostgreSQL 또는 Oracle과 같은 관곅형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이 필요하다. SQL을 사용하는 기본 단계는 다음과 같다. 1. 클라이언트 도구 또는 프로그래밍 언어 드라이버를 사용하여 데이터베이스에 연결하기 2. 테이블을 생성하거나 데이터를 삽입, 레코드를 갱신하거나 데이터베이스를 쿼리하는 SQL 문 작성하기 3. SQL 문을 실행하면 RDBMS가 이를 처리하고 결과를 반환한다 4. 반환된 데이터를 분석하거나 조작하기 위해 필요한 작업 수행하기
관계형 데이터베이스와 상호 작용하기 위한 표준화된 언어
특정 데이터 하위 집합 검색을 위한 강력한 쿼리 능력
효율적인 데이터 저장 및 검색
ACID(원자성, 일관성, 격리성, 지속성) 속성 지원을 통해 데이터 무결성 보장
널리 사용되며 다양한 데이터베이스 시스템 및 도구와 호환성 지원