데이터베이스 설계 핵심 1가지데이터베이스 설계의 핵심은 "중복 없애기"이다.데이터 중복이 생기게끔 테이블 설계를 하면 데이터 간의 관계가 꼬일 수 있음따라서 테이블을 설계할 때 중복이 발생하지 않도록 설계해야 함데이터 중복 문제 발생 시 정규화(Normalization) 과정을 통해 데이터 중복을 제거할 수 있음정규화(Normalization)란?데이터베이스를 설계할 때 중복을 제거하고, 데이터 무결성을 유지하기 위해 데이터를 여러 테이블로 나누는 과정정규화를 통해 데이터 중복을 최소화하고, 효율적인 데이터 저장 및 관리가 가능해짐예시: 중복된 테이블 설계Before: 중복된 테이블 설계[고객 테이블]주문 ID고객 이름고객 이메일제품 이름1홍길동hong@example.com스마트폰2홍길동hong@exam..

Google Sheets WBS 데이터를 Jira Board에 연동하기개요Google Sheets에 작성된 WBS(Work Breakdown Structure) 데이터를 Atlassian의 Jira API를 활용하여 자동으로 Jira Board에 태스크로 등록하는 Python 스크립트를 작성하는 방법을 소개함. 이 작업은 반복적인 데이터 입력 작업을 줄이고, 프로젝트 관리의 효율성을 높이는 데 기여함.사전 준비Jira API 토큰 생성Jira 계정에서 API 토큰을 생성해야 함.Atlassian API 토큰 생성 가이드를 참고하여 토큰을 발급받을 수 있음.주요 코드Google Sheets에서 가져온 WBS 데이터를 사용하여 Jira API를 통해 태스크를 생성하는 코드임.from datetime impo..

Docker Volume과 Mount 개념 정리Docker는 애플리케이션을 컨테이너로 실행할 때 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 다양한 방법을 제공함. 그중에서 Volume과 Mount는 데이터를 저장하고 공유하는 데 중요한 역할을 함. 이 글에서는 Volume과 Mount의 개념, 차이점, 사용법을 간결하게 정리함.1. Docker VolumeVolume은 Docker에서 데이터를 저장하고 관리하기 위한 기본적인 메커니즘임. 컨테이너와 독립적으로 데이터를 관리하며, Docker 엔진이 이를 제어함.컨테이너 간 데이터 공유: 동일한 Volume을 여러 컨테이너에서 공유 가능함.호스트 독립성: 호스트 파일 경로에 의존하지 않으며, Docker가 데이터를 관리함.데이터 지속성: 컨테이너 삭제 시에도 데이터..