Re: 오늘의 자습 시간 문제_2026_02_05_이수자평가 6번 7번

[22기_권오현]

코드 : 

#!/bin/bash

echo -e "\n          dba 작업을 자동화하는 쉘 스크립트\n"
echo -e " ================================= "
echo ""
echo "[1] 몽고디비를 시작시키려면 1번을 누르세요 "
echo "[2] 마리아디비를 시작시키려면 2번을 누르세요 "
echo "[3] 마이에스큐엘디비에 접속시키려면 3번을 누르세요 "
echo ""
echo -n "원하는 작업을 선택하세요: "
read aa
echo ""

case $aa in
    1)
        sudo systemctl start mongod
        echo "몽고디비 시작 시도 중..."
        sleep 1
        netstat -tulnp | grep 27017
        ;;
    2)
        sudo systemctl start mariadb
        echo "마리아디비 시작 시도 중..."
        sleep 1
        netstat -tulnp | grep 3306
        ;;
    3)
        mysql -u root
        echo "마이에스큐엘 접속 시도 중 ..."
        sleep 1

        ;;
    *)
        echo "잘못된 번호를 선택하셨습니다."
        ;;
esac

echo ""

코드 :

--판다스로 몽고DB 연결해서 시각화 하기 코드

#1. 필요한 라이브러리 임포트

import pandas as pd

from pymongo import MongoClient

#2. MongoDB 연결 설정

client = MongoClient('mongodb://192.168.23.52:27017/')  

db = client['test']

collection = db['airline']

#3. MongoDB에서 airline 컬랙션 데이터 전체를 조회하기  

#

pipeline = [

     { "$match" : { "ArrDelay" : { "$gt" : 0 }}},

     { "$group" : { "_id": "$Month", "건수": { "$sum" : 1 }}},

     { "$sort" : { "건수" : -1 }}]  

#4. pipeline 결과를 판다스 데이터프레임으로 변환

result = collection.aggregate(pipeline)

df = pd.DataFrame(list(result))

df

# 위의 그래프의 색깔을 더 예쁘게 바꾸시오

import matplotlib.pyplot as plt

#5. 데이터 시각화

plt.bar(df['_id'], df['건수'], color='skyblue', edgecolor='black')

plt.xlabel('Month')

plt.ylabel('Number of Flights')

plt.title('Number of Flights per Month')

코드 : 

--리눅스에서 csv 파일 몽고DB에 테이블로 올리기 명령어

cat 1994.csv | mongoimport --type csv -c airline1994 --db test --headerline --drop

--테이블 확인하기

db.airline1994.count() //5180048

db.airline1994.find()

db.airline1994.aggregate(

[{ $match : {ArrDelay : {$gt : 0 }}},

{ $group : { _id : "$Month", 건수 : {$sum :1}}},

{ $sort : {"건수" :-1}}]

)

--판다스로 몽고DB 연결해서 시각화 하기 코드

#1. 필요한 라이브러리 임포트

import pandas as pd

from pymongo import MongoClient

#2. MongoDB 연결 설정

client = MongoClient('mongodb://192.168.23.52:27017/')  

db = client['test']

collection = db['airline1994']

#3. MongoDB에서 airline 컬랙션 데이터 전체를 조회하기  

#

pipeline = [

     { "$match" : { "ArrDelay" : { "$gt" : 0 }}},

     { "$group" : { "_id": "$Month", "건수": { "$sum" : 1 }}},

     { "$sort" : { "건수" : -1 }}]  

#4. pipeline 결과를 판다스 데이터프레임으로 변환

result = collection.aggregate(pipeline)

df = pd.DataFrame(list(result))

df

# 위의 그래프의 색깔을 더 예쁘게 바꾸시오

import matplotlib.pyplot as plt

#5. 데이터 시각화

plt.bar(df['_id'], df['건수'], color='blue', edgecolor='black')

plt.xlabel('Month')

plt.ylabel('Number of Flights')

plt.title('Number of Flights per Month')    

[22기_권오현]

-- MySQL dump 10.14 Distrib 5.5.68-MariaDB, for Linux (x86_64)
--
-- Host: 192.168.23.52 Database: orcl
-- ------------------------------------------------------
-- Server version 5.5.68-MariaDB

/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_CLIENT=@@CHARACTER_SET_CLIENT */;
/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_RESULTS=@@CHARACTER_SET_RESULTS */;
/*!40101 SET @OLD_COLLATION_CONNECTION=@@COLLATION_CONNECTION */;
/*!40101 SET NAMES utf8 */;
/*!40103 SET @OLD_TIME_ZONE=@@TIME_ZONE */;
/*!40103 SET TIME_ZONE='+00:00' */;
/*!40014 SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0 */;
/*!40014 SET @OLD