Database Toolbox
관계형 및 비관계형 데이터베이스와 데이터 교환
Database Toolbox™는 관계형 및 비관계형 데이터베이스와 데이터 교환을 위한 기능 및 앱을 제공합니다. 데이터베이스와 MATLAB® 데이터 타입 사이를 자동으로 변환하여 교환이 가능하도록 합니다.
Database Toolbox는 모든 ODBC 호환형 또는 JDBC 호환형 관계형 데이터베이스 그리고 Cassandra, MongoDB 및 Neo4j를 위해 NoSQL을 지원합니다.
Database Explorer 앱을 사용하면 코드를 작성하지 않아도 관계형 데이터를 탐색할 수 있으며, 그 후 데이터베이스 워크플로를 자동화 또는 조작하기 위해 MATLAB 코드를 생성할 수 있습니다.
대규모 데이터 워크플로의 경우, SQL 쿼리를 분할하고 데이터 엑세스를 병렬화할 수 있습니다(Parallel Computing Toolbox™ 및 MATLAB Parallel Server™ 이용).
Database Explorer 앱
SQL에 대한 사전 지식이 없어도 관계형 데이터베이스에서 데이터를 탐색합니다.
개요
SQL 프로그래밍 언어를 알지 못해도 비주얼 인터페이스를 사용하여 관계형 데이터베이스에서 데이터를 탐색합니다. MATLAB 테이블처럼 데이터 필터링 및 가져오기. 그 후, MATLAB 도구 및 기능에 대한 기존 지식을 이용해서 후속 분석을 수행합니다.
코드 생성
MATLAB 또는 SQL 스크립트를 생성하여 탐색 활동을 쉽게 재현 및 자동화합니다.
Database Explorer 앱에서 MATLAB 코드 생성.
관계형 데이터베이스와 데이터 교환
Database Toolbox는 관계형 데이터베이스와 상호작용을 위해 수많은 단순 및 고급 기능을 제공합니다. SQL 프로그래밍 언어의 기존 지식을 활용하거나 SQL을 사용하지 않고도 데이터와 상호작용을 할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스에서 가져오기
SQL 쿼리를 작성하지 않고 데이터베이스 테이블에서 데이터를 교환하고 통합을 수행하기 위해 MATLAB 내에서 SQL 스크립트를 직접 실행, 또는 SQL 말하기 기능을 사용. 불러온 데이터에 대한 후처리 단계를 최소화하기 위해 모든 관계형 데이터베이스를 위한 가져오기 전략의 사용자 지정.
MATLAB 안으로 가져오는 다양한 방법.
대규모 데이터 세트 가져오기
분할 및 순차적 방법으로 대규모 세트에서 데이터 가져오기. 데이터 전체 또는 하나의 서브세트 검색. SQL 쿼리를 쉽게 분할하며, 이는 Parallel Computing Toolbox™ 및 MATLAB Parallel Server™에서 쉽게 실행할 수 있습니다.
병렬로 (또는 순차적으로) 데이터 가져오기.
관계형 데이터베이스로 내보내기
결과를 저장하기 위해 데이터베이스 열의 이름을 지정하여 MATLAB 테이블에 저장된 결과를 데이터베이스로 내보내기. MATLAB 테이블의 결과를 새로운 데이터로 내보내거나 데이터베이스의 기존 데이터 업데이트.
MATLAB에서 내보내는 다양한 방법.
Cassandra를 이용한 데이터 교환
Apache Cassandra 데이터베이스를 위해 Database Toolbox 인터페이스를 사용하여 열 형식 데이터 액세스 및 가져오기.
Cassandra에서 데이터 가져오기
CQL 쿼리를 작성하지 않고 키스페이스, 데이터베이스 테이블 및 파티션 키 값을 사용한 데이터 액세스. 다른 방법으로는, Cassandra™ 데이터베이스에서 CQL 쿼리를 실행한 후 MATLAB 안으로 쿼리 결과를 가져옵니다.
Cassandra에서 데이터 가져오기.
MongoDB를 사용한 데이터 교환
MongoDB를 위해 Database Toolbox 인터페이스를 사용한 비구조화 및 구조화 데이터 저장, 쿼리 및 검색.
MongoDB에서 데이터 가져오기
MongoDB® 컬렉션에서 MATLAB 작업 공간 안으로 완료된 또는 필터링한 데이터 가져오기.
MongoDB에서 데이터 가져오기.
MongoDB 안으로 데이터 내보내기
MATLAB에서 MongoDB 컬렉션 생성. MATLAB MCOS 객체 내보내기로 또는 MATLAB 작업 공간에서 테이블과 구조 데이터를 삽입하여 데이터 삽입.
MongoDB 안으로 데이터 내보내기.
Neo4j를 사용한 데이터 교환
Neo4j에 대한 MATLAB 인터페이스를 사용하여 Neo4j 데이터베이스에서 그래프 데이터 탐색, 관리 및 저장. Cypher에 대한 기존 지식 유무에 따른 그래프 네트워크 분석 수행.
가져오기와 내보내기
Neo4j® 데이터베이스에서 MATLAB 안으로 digraph 객체로서 그래프 데이터 가져오기. 기존 MATLAB 기능을 사용한 일반 또는 표적형 검색 수행.
그래프 트래버싱 및 구조 탐색.
업데이트 및 내보내기
Neo4j 데이터베이스에서 노드와 관계 생성, 업데이트 및 삭제. storeDigraph 기능을 사용하여 MATLAB에서 Neo4j 데이터베이스 안으로 방향 그래프 내보내기.
그래프 정보 생성, 업데이트 및 삭제.
그래프 데이터 분석
Cypher 쿼리 또는 MATALB digraph 객체를 사용한 종속성, 최단 경로 및 후속 노드와 같은 그래프 네트워크 분석 수행.
MATLAB digraph 객체를 사용한 관계 분석.
최신 기능
간소화된 JDBC 연결 워크플로
더 적은 단계로 JDBC 드라이버를 구성합니다.
고급 데이터베이스 가져오기 옵션
가져온 데이터에 적용할 수 있는 추가 옵션입니다. Database Explorer 앱에서 가져오기 옵션에 액세스합니다.
확장된 Neo4j용 지원
Neo4j에 데이터 쓰기 및 성능 개선 사항이 포함되었습니다.
이러한 특징과 해당 함수에 대한 자세한 내용은 릴리스 정보를 참조하십시오.
