총정리

1. SEQUENCE 만들기 : CREATE SEQUENCE 시퀀스명 (START n); 
2. 해당테이블의 해당칼럼 default값을 SEQUENCE로 하나씩 꺼내기 : ALTER TABLE + ALTER COLUMN + SET DEFAULT nextval('시퀀스명');
3. SEQUENCE를 해당테이블.해당칼럼에 종속시켜 같이 사라지게 하기 : ALTER SEQUENCE 시퀀스명 OWNED BY 테이블명.칼럼명;
4. 이제 INSERT INTO 테이블시 SEQUENCE칼럼빼고 값 입력하기

INDEX 정리

1. INDEX는 만들기 : CREATE INDEX 인덱스명 ON 테이블명(칼럼명);
2. 자주 검색조건에 들어가는 문자열을 WHERE로 서치해도 속도가 빨라진다. 내부 binary tree파일 생성

SEQUENCE

-- PostgreSQL에서는 autoincrement가 없다. 대신 우리는 SEQUENCE를 생성해야한다.
SELECT * FROM users;

-- users테이블의 (id, name)에서 id는 자동으로 증가하고 name만 넣어도 되도록 해보자.
-- 1) 일단은 name만 입력시키는 것은 안된다.( id가 primary key로 not null인데 null이 들어갔다고 나옴)
INSERT INTO public.users(name)
VALUES ('chojaeseong')

-- 2) 먼저, SEQUENCE 생성하기 [  CREATE SEQUENCE table명_적용할칼럼명_seq ]
--    우리는 이미 3명이 차있기 때문에, default로 SEQUENCE 생성시 1로 시작해서 오류가 날것이다.
--    [  CREATE SEQUENCE table명_적용할칼럼명_seq  START 4; ]로 시작번호도 알려주자.
CREATE SEQUENCE users_id_seq START 4;


-- 3) ALTER TABLE로 users테이블의 id칼럼의 default value를 SEQUENCE로 SET해주기 
--    만약, SET DEFAULT 9 으로 주면,, 칼럼의 모든 값이 9가 되어버린다.
--    9가 아니라 nextval(' seq name ')이라는 pgSQL의 함수로 SEQUENCE에서 하나씩 꺼내어 대입하는 방식이다.
ALTER TABLE public.users
ALTER COLUMN id
SET DEFAULT nextval('users_id_seq');


SELECT * FROM users;

-- 4) 이제 SEQUENCE를 해당 칼럼에 종속시켜 다른데서 안쓰이고, 지울때 같이 지워지도록 설정해준다.
ALTER SEQUENCE users_id_seq OWNED BY public.users.id;


-- 5) SEQUENCE가 적용된 users테이블의 id값을 주지말고, 다시 name만 입력해보자.
--    id칼럼에 autoincrement같은 SEQUENCE가 적용되면, 빼고 INSERT 해줘도 자동으로 증가한다.
INSERT INTO public.users(name)
VALUES ('chojaeseong')

SELECT * FROM users;

INDEX

-- INDEX 
-- 인덱스는 WHERE 서치를 빠르게 해주는데 유용하다.
SELECT * FROM public.users;

-- 1) 먼저, id가 아닌 name으로 사람의 검색해보고 걸리는 시간을 우측하단에서 확인해보자.
--    만약 데이터가 엄청 많다면, 많은 시간이 걸릴 것이다. 왜냐하면 normal column이기 때문!
SELECT * FROM public.users WHERE name = 'chojaeseong'; -- 12~15msec

-- 2) 인덱스는 자주검색하는 문자열(name 등)에 내부적으로 orderd된 index를 주어 직접 문자열 검색안하고도 빠르게 서치가 가능하게 한다.
--    하지만, 인덱스는 공짜가 아니라서, binary tree를 디스크에 저장해야한다.
--    그러므로, 서칭용 칼럼이 아니여서 INSERT나 UPDATE하는 칼럼에는 적용시키면, 느려진다.
--    즉, 자주 검색하는 칼럼에 index를 지정해주고 내부적으로는 파일이 생성될 뿐.
--     primary key는 특별한 종류의 index이다. 하지만, id로 검색하진 않는다.
--    검색을 자주하는 name칼럼을 인덱스로 지정해보자.
--      [CREATE INDEX 인덱스명(테이블명_칼럼명_index) ON 테이블명(칼럼명);]
CREATE INDEX users_name_index ON public.users(name);

-- 3) 다시 한번 name으로 사람을 검색해보고 시간을 측정해보자.
SELECT * FROM public.users WHERE name = 'chojaeseong'; -- 11 msec까지 나온다.


-- 4) 만약, 2개의 칼럼을 동시에 필터링 하는 작업을 자주한다면, 멀티칼럼 인덱스를 생성할 수 있다.
--     마지막 ON 테이블명(칼럼1, 칼럼2) 형식으로 지정해주면 된다. 그러나 필수는 아니다.
-- 예시)    CREATE INDEX index_name On pulbic.movies(id, user_id) 

-- 5) 다양한 UPDATE로 인해서, index가 꼬였다면, REINDEX TABLE 인덱스명;을 통해 해준다.

1. html로 Knit 할 때 옵션이 항상 헤깔렸는데 Chunk Output in Console을 선택해야지, 현재 Rmd에 결과안뜨지만 Knit시 결과가 잘나오는 것을 확인
   
   

2. chunk 생성 : Ctrl + Alt + I

3. knit 단축키 : Ctrl + Shift + K

4. 주석 : ctrl+shift+/ (내가 설정함)

5. 구역나누기 주석 : Ctrl + shift + R

매일 혜화역에서 밥을 사먹어야하다보니
여자친구 부모님이 보내주신 반찬도 다 먹어서
승*선생님의 도움을 받아 서울대병원 식권을 대량구매했다
35장 * 장당 4000원 = 14만원 정듀

한달정도는 식비랑 시간을 아낄 수 있겠다.

필요할때 많이들 도와주셔서 너무감사하다!

R markdown

setwd("C:/Users/is2js/python_da/deep analysis(논문용 설문지 분석)")
table = read.csv('sens_spec_for_r_table.csv', header = T)
head(table)

##   Kind.of.medicinal.herbs Sensitivity Specitivity              Group
## 1                      SA        0.95       1.000 Ph.D. of Herbology
## 2                      SA        0.95       1.000 Ph.D. of Herbology
## 3                      SA        1.00       0.875 Ph.D. of Herbology
## 4                      SA        0.95       0.900 Ph.D. of Herbology
## 5                      SA        0.90       1.000 Ph.D. of Herbology
## 6                      SA        0.95       0.800 Ph.D. of Herbology

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

herb <- function(table, herbname){
  a = filter(table, Kind.of.medicinal.herbs == herbname)
  return(a)
  
}

ac = herb(table,"AC")
amc = herb(table, "AMC")
sa = herb(table, "SA")

# n수가 적어 정규분포 안따르는 비모수검정 -> 3 그룹간의 차이를 검정
# (정규분포를 따르지 않는)AC에 대한 3그룹 민감도 차이가 없다(H0)를 검정
kruskal.test(ac$Sensitivity ~ ac$Group)  #p-value = 0.02285

## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  ac$Sensitivity by ac$Group
## Kruskal-Wallis chi-squared = 7.5576, df = 2, p-value = 0.02285

kruskal.test(amc$Sensitivity ~ amc$Group)  #p-value = 0.3188

## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  amc$Sensitivity by amc$Group
## Kruskal-Wallis chi-squared = 2.2864, df = 2, p-value = 0.3188

kruskal.test(sa$Sensitivity ~ sa$Group)  #p-value = 0.3099

## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  sa$Sensitivity by sa$Group
## Kruskal-Wallis chi-squared = 2.3433, df = 2, p-value = 0.3099

#install.packages("pgirmess")
library(pgirmess)

kruskalmc(ac$Sensitivity,ac$Group)

## Multiple comparison test after Kruskal-Wallis 
## p.value: 0.05 
## Comparisons
##                                    obs.dif critical.dif difference
## KMD-Ph.D. of Herbology            44.75000     44.74725       TRUE
## KMD-Undergraduates                 2.22973     27.19549      FALSE
## Ph.D. of Herbology-Undergraduates 42.52027     37.51044       TRUE

kruskalmc(amc$Sensitivity,amc$Group)

## Multiple comparison test after Kruskal-Wallis 
## p.value: 0.05 
## Comparisons
##                                      obs.dif critical.dif difference
## KMD-Ph.D. of Herbology            23.7916667     44.74725      FALSE
## KMD-Undergraduates                 0.4087838     27.19549      FALSE
## Ph.D. of Herbology-Undergraduates 23.3828829     37.51044      FALSE

kruskalmc(sa$Sensitivity,sa$Group)

## Multiple comparison test after Kruskal-Wallis 
## p.value: 0.05 
## Comparisons
##                                     obs.dif critical.dif difference
## KMD-Ph.D. of Herbology            26.875000     44.74725      FALSE
## KMD-Undergraduates                 4.600225     27.19549      FALSE
## Ph.D. of Herbology-Undergraduates 22.274775     37.51044      FALSE

정리해보기

• pgSQL에서는 테이블생성시 public. 등의 스키마를 테이블명 앞에 붙힌다( 생략시 default - public. 자동)
  
  
• 2번째 테이블 생성부터는, 자신이 필요한 id(PRIMARY KEY)와 칼럼을 입력후 -> 참조 테이블을 고려한다.
  
  1) 참조테이블_id(칼럼명)  +  참조테이블의 PRIMARY KEY와 같은 datatype  +  REFERENCES  +  스키마.참조테이블명 
  2) 이렇게 지정해주면 참조테이블의 PRIMARY KEY는 2번째 테이블의 FOREIGN KEY가 되어버린다
  
  
• 1번째 테이블을 먼저 입력한 뒤, 참조테이블인 2번째 테이블에 데이터 입력한다.
  
  1) 이 때, 1번째 테이블의 PRIMARY KEY = 2번째 테이블의 FOREIGN KEY에 없는 값은 입력되지 않는다.
  
  
• 
  

CREATE TABLE

-- CREATE TABLE --
-- 만약 default schema인 public을 사용할 것이라면, public.은 생략해도 된다.

-- users테이블을 맨 처음 만들기.
CREATE TABLE public.users (
id integer PRIMARY KEY,  --사용자가 많다면 *bigint를 사용하면 된다. datatype다음에 PRIMARY KEY를 지정해주면 된다.
name character varying(100) NOT NULL, --*pgSQL에서는 varchar(255)가 아니라 character varying(255)로 사용한다.
)


-- PRIMARY KEY 지정은, 다 칼럼들 작성하고 난 다음에, CONSTRAINT로 지정해줄 수 있다.
-- CONSTRAINT + constraint's name + PRIMARY KEY + (칼럼명) 
-- ()안에는 여러개의 primary key를 지정해 줄 수 도 있다.
CREATE TABLE public.users (
id integer,
name character varying(100) NOT NULL, 
CONSTRAINT users_id_pkey PRIMARY KEY (id)
)


-- 그러나 *** 추천 ***은 칼럼 만들때 지정해주는 것이다.
CREATE TABLE public.users (
id integer PRIMARY KEY, 
name character varying(100) NOT NULL
)

SELECT * FROM users





-- videos 테이블 만들기
-- 1) videos에 필요한 칼럼들 먼저 넣기
CREATE TABLE public.videos (
id integer PRIMARY KEY,
name character varying(255) NOT NULL
)

-- 2) *** users 테이블과 연관관계를 고려하여, 어떤사람이 업로드 했는지 id가 필요함.
--    *** id와 users_id가 상관관계가 있으니 라인을 비슷한데 두자.
--     (1) user_id는 users 테이블과 같은 datatype을 가져야할 것이다.
CREATE TABLE public.videos (
id integer PRIMARY KEY,
user_id integer,
name character varying(255) NOT NULL
)
--     (2) user_id는 users 테이블의 id만 들어갈 수 있어야한다.******
--          users 테이블을 참조값만 들어가는 테이블임을 < REFRENCES 스키마.테이블 >로 명시해준다.
--        REFERENCES만 정해주면, ***참조테이블의 primay key가 자동적으로 체크된다.
CREATE TABLE public.videos (
id integer PRIMARY KEY,
user_id integer REFERENCES public.users,
name character varying(255) NOT NULL
)

SELECT * FROM videos

INSERT INTO

-- INSERT INTO --
-- 1) user table에 넣기 *** video 테이블은 users 테이블을 참조하고 있기 때문에 값을 바로 넣을 수 없다 ****
--    테이블명다음에 블라켓()에 칼럼리스트를 적어줘도 되지만, 생략해도 된다.
INSERT INTO public.users(id,name)
VALUES (1, 'marysmith');

SELECT * FROM public.users


INSERT INTO public.users
VALUES (2, 'rolfsmith');

SELECT * FROM public.users

INSERT INTO public.users
VALUES (3, 'josesalvatierra');


-- 2) videos 테이블은, user_id칼럼이 users테이블의 primaykey를 참조하고 있기 때문에,
--     uses테이블을 먼저 채워넣고 ----> 거기에 있는 값만 INSERT INTO 할 수 있다.
--    참조하는 순간 uses테이블의 primary key는 **자동으로 videos테이블의 foreign key가 된다.***
SELECT * FROM public.videos;

--    (1) 만약 users테이블에 없는 값을 입력시킨다면, 에러가 난다.
INSERT INTO public.videos
VALUES (1, 10, 'Test Video');

--     (2) users 테이블의 primary key = videos테이블이 참조해서  foreign key가 된다.
INSERT INTO public.videos
VALUES (1, 2, 'Test Video');

SELECT * FROM public.videos;




-- 3) 이제 2개 테이블을 조인시켜보자.
SELECT * FROM public.videos
INNER JOIN public.users ON public.users.id = public.videos.user_id;




-- 4) users테이블에서 primary key(***자동적으로 NOT NULL적용***)을 
--     autoincrementing 로 적용시켜서 -> name만 입력하면 id가 자동으로 올라가도록 해보자.