Database Toolbox

관계형 및 비관계형 데이터베이스와 데이터를 교환할 수 있습니다.

Database Toolbox™는 관계형 및 비관계형 데이터베이스와 데이터를 교환할 수 있는 함수와 앱을 제공합니다. 데이터 교환은 데이터베이스 및 MATLAB^® 데이터형 간의 자동 변환을 통해 이루어집니다.

Database Toolbox는 모든 ODBC 호환 또는 JDBC 호환 관계형 데이터베이스를 지원합니다. 또한 Apache™ Cassandra^®, MongoDB^®, Neo4j^®에 대한 NoSQL 지원도 제공합니다. MySQL^®과 PostgreSQL에 대해서는 네이티브 인터페이스가 제공됩니다.

Database Explorer 앱을 통해 관계형 데이터를 코드 작성 없이도 관계형 데이터를 탐색하고 MATLAB 코드를 생성하여 데이터베이스 워크플로를 자동화하거나 운용할 수 있습니다. 대규모 데이터 워크플로의 경우에는 Parallel Computing Toolbox™와 MATLAB Parallel Server™를 사용하여 SQL 쿼리를 분할하고 데이터 액세스를 병렬 처리할 수 있습니다.

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Database Explorer 앱

SQL에 대한 사전 지식 없이도 관계형 데이터베이스의 데이터를 탐색할 수 있습니다.

개요

SQL 프로그래밍 언어에 대해 알지 못해도 시각적 인터페이스를 통해 관계형 데이터베이스의 데이터를 탐색할 수 있습니다. 데이터를 MATLAB 테이블 형식으로 필터링하고 가져온 다음 MATLAB의 도구와 함수에 대한 기존 지식을 토대로 후속 분석을 수행할 수 있습니다.

Database Explorer 앱

9:00

Database Explorer 앱을 사용하여 관계형 데이터 액세스 및 탐색

코드 생성

MATLAB 또는 SQL 스크립트를 생성하여 탐색 활동을 간편히 재현하고 자동화할 수 있습니다.

SQL 쿼리 및 MATLAB 스크립트 생성하기

Database Explorer 앱에서 생성된 MATLAB 코드.

관계형 데이터베이스와의 데이터 교환

관계형 데이터베이스에서 데이터를 가져오고 해당 데이터베이스로 내보내는 작업을 MATLAB 내에서 직접 수행할 수 있습니다. SQL에 대한 기존 지식을 토대로 프로그래밍 방식으로 데이터를 교환하거나 SQL을 사용하지 않고도 데이터와 상호작용할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스에서 가져오기

MATLAB 내에서 SQL 쿼리를 곧바로 실행하거나 SQL을 처리하는 함수를 사용하여 데이터를 교환하고 SQL 쿼리를 작성하지 않고도 데이터베이스 테이블을 결합할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에 대한 가져오기 전략을 사용자 지정하여 가져온 데이터의 후처리 단계를 최소화할 수 있습니다.

다양한 방법으로 MATLAB에 데이터 가져오기.

대규모 데이터 세트 가져오기

대규모 데이터 세트에서 데이터를 분할하여 순차적으로 가져올 수 있습니다. 데이터의 전체 또는 일부를 불러올 수도 있습니다. SQL 쿼리를 쉽게 분할할 수 있으며, 이렇게 분할된 쿼리는 Parallel Computing Toolbox와 MATLAB Parallel Server를 사용하여 병렬로 실행할 수 있습니다.

대규모 데이터 가져오기