Database Toolbox

관계형 및 NoSQL 데이터베이스와 상호 작용

Database Toolbox는 관계형 데이터베이스 및 NoSQL 데이터베이스와 상호 작용할 수 있는 함수와 앱을 제공합니다. 이 툴박스는 ODBC 또는 JDBC를 준수하는 관계형 데이터베이스를 지원하고 Apache Cassandra^®, MongoDB^® 및 Neo4j^®에 대한 NoSQL 지원을 제공합니다.

MySQL^®, PostgreSQL^® 및 SQLite에 대한 네이티브 인터페이스를 통해 데이터베이스와의 상호 작용을 간소화하는 기능을 제공합니다. 이 인터페이스는 배포 환경 및 클라우드 환경의 데이터베이스에 연결되는 타사 드라이버와 함께 제공되어 추가적인 설정 또는 설치를 필요로 하지 않습니다.

Database Explorer 앱을 사용하면 대화형 방식으로 관계형 데이터를 살펴볼 수 있고 MATLAB 코드를 생성하여 데이터베이스 워크플로를 자동화하거나 운용화할 수 있습니다. 대규모 데이터 워크플로의 경우 SQL 쿼리에서 직접 쿼리 필터를 실행할 수 있습니다.

Database Toolbox란?

Database Explorer 앱

Database Explorer 앱을 사용하면 SQL 지식이 없어도 관계형 데이터베이스의 데이터를 시각화할 수 있습니다. MATLAB 코드나 SQL 스크립트를 생성하여 데이터베이스 워크플로를 운용화할 수 있습니다.

문서 | 예제

MATLAB과 함께 표시되는 ODBC 또는 JDBC 드라이버 구성의 인터페이스 및 온프레미스와 클라우드 기반 SQL 데이터베이스 아이콘.

ODBC 및 JDBC 데이터베이스 지원

온프레미스나 클라우드에 있는 ODBC 준수 또는 JDBC 준수 관계형 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 프로그래밍 방식을 사용하거나 SQL 쿼리를 실행하여 테이블과 상호 작용할 수 있습니다.

문서 | 예제

미리 패키징된 드라이버 및 MATLAB의 아이콘과 MySQL, PostgreSQL, SQLite를 나타내는 아이콘과 둘 사이의 양방향 화살표

MySQL, PostgreSQL, SQLite에 대한 네이티브 인터페이스

추가적인 드라이버 설정 없이 MySQL, PostgreSQL 또는 SQLite 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. MATLAB의 ODBC 또는 JDBC 인터페이스보다 성능이 월등한 데이터베이스 특정 함수를 통해 데이터베이스와 상호 작용할 수 있습니다.

문서 | 예제

sqlwrite 함수로 데이터베이스에 저장하는 데이터와 sqlread 함수로 MATLAB에 가져오는 데이터.

SQL 작성 없이 데이터베이스와 상호 작용

SQL 쿼리를 작성하지 않고도 관계형 데이터베이스 테이블을 가져오고 내보내며 내부 결합 및 외부 결합을 수행할 수 있습니다. 가져오기 옵션을 사용자 지정하여 후처리 단계를 줄일 수 있습니다.

문서 | 예제

RowFilter를 통해 1TB 크기의 데이터가 있는 데이터셋이 1KB 크기의 데이터를 갖는 MATLAB 파일로 필터링되는 것을 보여주는 다이어그램.

선택적으로 데이터베이스 테이블 행 가져오기

가져오기 방법에 사용자 지정 필터를 추가하고 이를 데이터베이스 쿼리에 직접 적용하여 가져오는 데이터 크기를 줄이고 쿼리 성능을 향상할 수 있습니다.

문서 | 예제

미리 패키징된 드라이버를 통한 MATLAB에서 Neo4j, MongoDB, Cassandra로의 연결을 보여주는 다이어그램.

MongoDB, Cassandra, Neor4j에 대한 NoSQL 지원

추가적인 드라이버 설정 없이 MongoDB, Cassandra 및 Neo4j NoSQL 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 프로그래밍 방식 또는 데이터베이스 특정 쿼리 언어로 데이터와 상호 작용할 수 있습니다.

문서 | 예제

제품 관련 자료:

문서 예제 비디오 기술 칼럼 함수 요구사항 릴리스 정보

Fulcrum Asset Management - 사용자 지정 정량적 리스크 관리 시스템 개발 사례

"MATLAB을 사용하면 추가 소프트웨어를 구축하지 않아도 내부 데이터베이스와 외부 데이터 서비스 제공자의 금융 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다. MATLAB을 통해 우리는 내부 전문가들이 개발한 리스크 관리 기법을 사용하여 이 데이터를 처리할 수 있고 자금이 느는 만큼 시스템을 확장할 수 있습니다."

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