*Market Db 프로그램
Market Db는 프로그램기반으로 구동되며
3대오픈마켓 판매 사업자들의 정보를 얻을수 있는 디비생성프로그램 으로서
상호/ 대표번호 / 주소 / 핸드폰 번호 수집등의 기능으로 99%이상의 유효 디비생성프로그램 으로 활용 가능하십니다
오픈마켓 사업자들의 샵, 이메일, 주소, 연락처, 법인(개인) 사업자 정보 를 통해서 필터링 되는만큼 온라인 유통업체, 홈페이지 제작업체, 마케팅 업체등 다양한 업종의 영업에 적재적소로 활용할수 있는 필수적인 디비생성프로그램입니다.
*마케팅몬스터 구매 문의
☏ 카카오톡 aramis0104
☏ HP 010-7424-0013
☏ 오픈채팅 https://open.kakao.com/o/s4CWZYH
☏ 프로그램 상세보기 https://marketingmonster.kr/detail.siso?CODE=68
☏ 프로그램 구동영상 https://youtu.be/FK_v7liC54w
멍개입니다 요사이 여차저차하여 화보 게슈탈트로 갈무리하는 데이터베이스인 neo4j를 이용해야 할 일이 생겨서 글공부를 시작합니다. neo4j는 구글에서 검출하면 식 홈페이지를 통해 Neo4j 데스크톱컴퓨터 곡목을 받을 수 있습니다. 당연히 단말기에서 설치해도 됩니다. 안녕하세요.
neo4j는 딴 데이터베이스와 다르게 극히 상위에 프로젝트가 있습니다. 왼편의 New 버튼을 누르면 프로젝트를 생성할 수 있습니다. 당해 프로젝트 발췌 후 프로젝트 명목에 마우스를 올리면 프로젝트 명목을 바꿀 수 있습니다. 아무래도 화보 데이터베이스라는 점에서 단말기로 경력하면 많은 삽질을 할 것으로 예상되어 작자는 GUI 기틀인 데스크톱컴퓨터 곡목을 이용합니다.
Add Database를 누르면 데이터베이스 생성/원거리 데이터 베이스 결합 버튼이 나옵니다. 원거리 디비가 없으므로 로컬 화보를 생성합니다. 딴 데이터 베이스처럼 명목과 비밀번호를 제정해줍니다. 저는 프로젝트 명목을 practice로 바꿔서 진행하겠습니다.
그리고 신기롭다점은 디비 버전을 발췌할 수 있네요 ㅋㅋㅋ 난생처음 글공부하다땐 최신버전이 국룰입니다. 디비가 생성된 겉모양입니다. 극히 설레이는 때입니다. 비밀번호는 까먹지 않도록 password로 진행하고 화보 명목은 Graph 그냥 이용하겠습니다.
Neo4j는 데이터베이스 별로 활성화가 되나봅니다. 아무래도 프로젝트>화보 단원로 폴더로 관할되지 않을까 하는 경하다 대중을 해보았습니다. 일단 안 구조물는 천천히 리포트 일단은 활성화 된 Open 버튼을 눌러보겠습니다. 가위 이 고인를 어떻게 다뤄줘야 할지 고대가 됩니다 ㅎㅎㅎ일단 어떻게 구사하다지 모르지만 start를 눌러줍니다.
결국 삽질의 때이 돌아왔습니다. 첫 비디오에는 당해 화보에 인접할 수 있는 인접 첩보가 나오네요 일단 툴의 본 구조물는 극히 왼편은 메뉴인것 같습니다. 극히 위부터 Database Information, Saved Scripts, Documents, Browser Settings, About Neo4j 순입니다. 뜬금없는 창이 낱 떴습니다.
(왠지 electron의 낌새가.
화보에선 쿼리를 chypher라고 부릅니다. 사이퍼 인풋창 아래쪽는 단행 결실겉모양입니다. X를 누르면 지울 수 있습니다. ㅋㅋㅋ) 그리고 주황주황 갑로 표시한 국부은 사이퍼(쿼리)를 단행하는 국부입니다.
· 데이터 생성화보에서 데이터 생성을 가해 구사하다 키워드는 create 입니다. create (정태: 스태프{명목: “박정태”, 사무소: “MOB 코리아”})당해 쿼리는 스태프이라는 라벨을 가진 정태를 생성하는 사이퍼(쿼리)입니다. 용어가 많이 생소한데. 자 그럼 디비에서 오등가 해야할 건???? 당연히 CRUD죠 일단 데이터 생성적 조사하는 노하우부터 알아보겠습니다.
오등가 알고있는 이념으로 접근하면 스태프 상의 정태라는 데이터를 생성하고 당해 데이터는 명목과 사무소 컬럼을 아지고 있습니다.
정태: 매개변수(variable)스태프: 라벨(label)명목, 사무소: 징표(property) 총체화 시키면 나중과 같습니다. create (매개변수: 라벨{징표})오등는 이곳서 생성한 데이터를 노드라고 부릅니다. 당해 구문이 깨달음가 잘 안가신다면. 자 이곳서 화보에서 구사하다 용어로 또다시 알아보겠습니다.
흠.
매개변수에 구조물체를 이용하여 배분한다고 깨달음하면 쉽게 깨달음할 수 있을겁니다. 겨우 구조물체처럼 property를 앞서 정당하지 않는 차별를 아지고 있습니다.
딴 라벨을 가진 노드를 생성하는 사이퍼를 만들어 보겠습니다. create (MOB:사무소{명목: “MOB 코리아”, 대표인: “name”, “거주지”: 홍대”})에러없이 생성이 잘 되었습니다. 자자.
정사를 만드는것도 create를 이용합니다. 앞에서 생성한 노드의 정사를 생성해보겠습니다. create (정태)-[:스태프]->(MOB)정태는 MOB의 스태프이라는 정사를 생성합니다. 화보의 꽃이라 불리우는 각 노드간의 정사(relationship)를 제정할 수 있습니다.
create (정태)-[:스태프]->(MOB)이곳서 나중으로 넘어가면 재미없으니깐 막까지 만든 노드와 정사를 시각적으로 확인해보겠습니다. 작자는 이곳서 가만히 신기했습니다. 왼편의 라벨에서 *을 누르면 총체 라벨에 대해서 조사할 수 있습니다. create (정태1:스태프{name: “박정태1”, age: 28})스태프이 한명만 있으면 심심하니 딴 징표을 가진 스태프을 생성한 후 MOB에 작원으로 정사를 맺겠습니다.
상, text, code로도 확인할 수 있습니다. (아 왜 새롭게 추가한 노드에 명목이 안뜨나 했더니 징표을 명목으로 했다가 name으로 해서 안떴었네요 ㅋㅋㅋㅋ 이곳서 저는 정사를 맺으면 생성된 노드들 끼리 정사 데이터가 추가될 줄 알았는데 새로운 노드를 추가하는 논리인 것 같습니다. 무소속 상가 생성된 정사인데 본보기에 마우스를 올리면 identity를 볼 수 있습니다. 그리고 Graph를 누르면 시각적으로 표시됩니다.
정사에 대한 데이터가 있을 줄 알았는데 라벨과 징표만 보이더군요. id를 확인한 후 상로 옮겨서 내역을 확인하면 나중과 같습니다.
· 데이터 조사데이터를 조사할 땐 match를 이용합니다. match (employee:스태프) where employee. 명목 = “박정태” return employee;스태프이라는 라벨로 만들어진 노드에서 명목이 박정태인 노드를 찾아서 return으로 결실를 반환합니다. 이건 툴에서 이 앞의 데이터를 보여주지 않는건지 모르겠습니다.
name = “박정태1” return employer. age;이런식으로 특정 징표만 반환할 수 있습니다. · 겹노드 방비오등는 데이터를 갈무리할 때 겹데이터를 원치않을것입니다. match (employer:스태프) where employer.
merge는 create와 이용법이 완전히 동일합니다. MERGE (var:charlie { name: ‘Charlie Sheen1’, age: 13 })merge와 create의 상이점은 create는 단행하는 족족 노드를 생성하지만, merge는 징표이 일치하면 생성하지 않습니다. 즉, 전달되는 name과 age징표이 여전하다 노드가 위치하다면 노드를 생성하지 않습니다. 이럴때 구사하다 것이 merge 입니다.
create는 생성된 노드를 반환하고, merge는 징표이 여전하다 노드가 위치하다면 기존 노드를 반환하고 없다면 새로 생성한 후 반환합니다. CREATE (var:charlie { name: ‘Charlie Sheen1’, age: 13 }) return varMERGE (var:charlie { name: ‘Charlie Sheen1’, age: 13 }) return var앞의 쿼리처럼 create와 merge는 return과 함께 이용할 수 있습니다.