다음에서 크롤링한 20년치 증시 데이터 입니다. 

MYSQL 백업파일이며, ERD 첨부 합니다. 

일자별 가격, 외국인 보유 비율 등 입니다.

 

DB 백업파일 다운로드 주소 : http://bitly.kr/R65ncg <<  2020-07-29 다운로드 가능합니다.

첨부된 백업파일의 복원은 아래 게시물을 참고해 주시길 바랍니다.

https://devse.tistory.com/72

저작자표시 비영리 변경금지

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MSSQL 에서 LOCK 을 모니터링 하기 위하여 SP_LOCK 을 사용하게 되는데,

기존 정렬이 SPID  ASC 여서 접속한 Process 가 많을 경우 스크롤을 해야하는 불편함이 존재 합니다. 


기본 SP_LOCK 의 쿼리에서 정렬만 추가하여 베타적 잠금이 위에 오도록 수정 하였습니다.


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select     convert (smallint, req_spid) As spid,
    rsc_dbid As dbid,
    rsc_objid As ObjId,
    rsc_indid As IndId,
    substring (v.name, 1, 4) As Type,
    substring (rsc_text, 1, 32) as Resource,
    substring (u.name, 1, 8) As Mode,
    substring (x.name, 1, 5) As Status
    , xname = (case when u.name like '%x%' then 1 else 0 end)
from     master.dbo.syslockinfo,
    master.dbo.spt_values v,
    master.dbo.spt_values x,
    master.dbo.spt_values u
 
where   master.dbo.syslockinfo.rsc_type = v.number
        and v.type = 'LR'
        and master.dbo.syslockinfo.req_status = x.number
        and x.type = 'LS'
        and master.dbo.syslockinfo.req_mode + 1 = u.number
        and u.type = 'L'
        --and u.name like '%x%'
order by xname desc, spid asc
 
cs

[실행 결과] - 베타적 잠금이 조회 결과 상단에 오게 됩니다.

조회가 완료 되셨으면 dbcc inputbuffer(SPID) 쿼리를 실행하여 잠금이 발생한 쿼리를 확인 하시면 됩니다.



저작자표시 비영리 변경금지

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MSSQL 복제 관련 조회 쿼리 입니다.



■ 서버가 배포자로 설정되어 있는지 확인

installed = 1 : 배포 서버로 설정 됨



■ 복제 대상인 테이블 목록 조회

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select name, create_date, modify_date, is_published, is_replicated, type_desc
from sys.tables 
where (is_published = 1 or is_merge_published = 1 or is_schema_published = 1)
        -- and name = 'CF_RANK_USER_PRE_TD'
order by name asc
cs



저작자표시 비영리 변경금지

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R Studio 에서 ggplot 로 그릴수 있는 그래프 목록 입니다. 

기본 명령어로만 그릴 수 있는 그래프만 표시 하였습니다. 대략적으로 어떤 그래프들이 있는지 보시라는 의미로 게시 합니다.


● 기본 자료 구조

▷ 왼쪽과 같은 구조의 엑셀을 불러와 그래프를 그려주기 위해 오른쪽 구조로 변형하였습니다.

 



[ 질문은 가볍게, 답변은 느긋하게 기다려 주세요. ]


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잔존 유저수 정보를 DB에서 추출하게 되면 보통 아래와 같은 구주로 출력 합니다.

하지만 아래와 같은 정보를 R에서 그래프로 표시해 주려면 구조를 변경해야 합니다.

지금부터 그 방법을 설명 드립니다.

        


● R Studio 에서 엑셀파일 불러오기

≫ R Studio 에서는 엑셀을 바로 불러올 수 있습니다. Environment 탭 ⇒ Import Dataset ⇒ From Excel

        

≫ Import Excel Data 폼에서 Excel 파일을 Load 하면 화면에 표시되고, 특정 컬럼의 테이터 형을 변경할 수 있습니다.

        

≫ Code Preview 영역에서 Data Frame의 명칭을 좀더 간단한 명칭으로 변경합니다.

     

    위와 같이 명칭을 변경하는 이유는 구문을 작성할 때 Data Frame의 명칭을 계속 써주어야 하는데 간단하게 줄여 놓아야 쓰기 편하기 때문 입니다.

    아래는 불어오기가 완료된 Data Frame 입니다.

        

    Console 창에서는 자동완성 기능이 지원됩니다.

        

≫ 불러오기가 완료된 Data Frame 입니다.

        


● Data Frame 구조 변경

≫ 위 구조는 그래프로 그려주기 힘들기 때문에 구조를 변경해 주어야 합니다. 

≫ reshape2 라이브러리를 추가합니다.

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> library("reshape2", lib.loc="~/R/win-library/3.5")
> 
> dt1 <- melt(Data_1, id=("LEV"))
cs

≫ melt 함수를 사용하여 구조를 아래와 같이 변경 합니다.

        

≫ 컬럼명을 변경 합니다.

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> names(dt1)[names(dt1)=="variable"] <- c("KIND")
> 
> names(dt1)[names(dt1)=="value"] <- c("USER_CNT")
cs

        

≫ ggplot 함수를 사용하여 그래프를 그려줍니다.

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> g <- ggplot(data = dt1, aes(x=LEV, y=USER_CNT))
> 
> g + geom_line(aes(colour = KIND))
cs


이상 R을 사용한 기본적은 그래프 그리기가 완료 되었습니다.






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쿼리 유형별 트랜잭션 로그의 증가 수치를 설명하고, 

트랜잭션 로그 축소 쿼리를 설명 드리겠습니다.


▷TEST 장비 : i7 LG gram NoteBook, RAM: 24 G, SSD

▷TEST DB 정보 : 로그파일 10MB 단위로 증가


▷TEST TABLE 구조


▷ 작업 유형별 로그파일 증가량 : 각 테스트 전 로그파일을 기본 24MB로 축소

 건수

 작업 방식

 LOG 파일 증가량

 100만건 insert

 WHILE 을 이용하여 1건씩 100만번 INSERT

 24MB ⇒ 284MB

 집합 복제를 통하여 100만건을 한번에 INSERT

24MB ⇒ 524MB

 100만건 update

 WHILE을 이용하여 1000건씩 1000번 UPDATE

24MB ⇒ 94MB

 한번에 100만건 UPDATE

 24MB ⇒ 454MB

▷ 결론

1. 로그파일 증가를 최소화 하고 싶다면 INSERT, UPDATE, DELETE를 WHILE을 사용하여 나눠서 실시 → 단, 작업 시간은 증가


▷ 로그파일 축소 : 

    - DB가 사용중(update, select가 실행되고 있는 중) 에 로그파일 축소가 가능합니다.

      하지만 가급적 점검시 사용하는 것이 좋겠습니다.

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ALTER DATABASE test_db  --test_db : DB명
SET RECOVERY SIMPLE;
GO
 
-- 로그파일을 10MB로 축소
-- DB 속성의 처음크기 이하로는 줄일 수 없음
/*
DB 속성의 처음크기를 너무 크게 잡은 경우, 해당 값을 500MB 정도로
줄인 후 로그 축소를 해야 함
*/
DBCC SHRINKFILE (TEST_DB_log, 10);  --TEST_DB_log : LOG 파일 명
GO
 
ALTER DATABASE test_db   --test_db : DB명
SET RECOVERY FULL;
GO

cs


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JOIN 별 결과 집합을 도식화한 자료 입니다. 어디서 구했는지 생각나질 않아 링크는 못 걸어 드립니다.




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아래와 같이 Row 구분자 = "-" , Column 구분자 = "/" 인 문자열을

테이블 형식으로 변환해 보겠습니다.

EX) '1/1/W/101_1/2/H/201_1/3/H/301_2/3/H/501_3/4/H/601_4/5/H/701'


>> Query

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DECLARE @V_STRING VARCHAR(3000);
SET @V_STRING = '1/1/W/101_1/2/H/201_1/3/H/301_2/3/H/501_3/4/H/601_4/5/H/701';
 
WITH TA AS
(
    SELECT 1 LV
    UNION ALL
    SELECT LV + 1 LV FROM TA WHERE LV + 1 <= 4
) ,
TB AS
(
    SELECT 1 RNUM, dbo.regexp_substr(@V_STRING, '_', 1, 1) TXT
    UNION ALL
    SELECT RNUM + 1 RNUM, dbo.regexp_substr(@V_STRING , '_', 1, RNUM + 1) TXT
    FROM TB
    WHERE RNUM + 1 <= LEN(dbo.fn_StripCharacters(@V_STRING, '^_+'))+1
)
SELECT TC.RNUM
    , MAX(CASE WHEN TC.LV = 1 THEN TC.TXT ELSE NULL END) COL1
    , MAX(CASE WHEN TC.LV = 2 THEN TC.TXT ELSE NULL END) COL2
    , MAX(CASE WHEN TC.LV = 3 THEN TC.TXT ELSE NULL END) COL3
    , MAX(CASE WHEN TC.LV = 4 THEN TC.TXT ELSE NULL END) COL4
FROM (
    SELECT TB.RNUM, TA.LV, dbo.regexp_substr(TB.TXT, '/', 1, TA.LV) TXT
    FROM TB,TA
) TC
GROUP BY TC.RNUM
ORDER BY TC.RNUM ASC
cs


>> 결과 집합


>> 필요 함수

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/*
    원본 문자열에서 특정 문자열을 제거
*/
CREATE FUNCTION [dbo].[fn_StripCharacters]
(
    @String                NVARCHAR(MAX), 
    @MatchExpression    VARCHAR(255)
)
RETURNS NVARCHAR(MAX)
AS
BEGIN
    SET @MatchExpression =  '%['+@MatchExpression+']%'
 
    WHILE PatIndex(@MatchExpression, @String) > 0
        SET @String = Stuff(@String, PatIndex(@MatchExpression, @String), 1, '')
 
    RETURN @String
 
END
GO
 
 
/*
    원본 문자열에서 특정 문자열 부분을 추출
*/
CREATE  FUNCTION [dbo].[REGEXP_SUBSTR] 
(
    @i_str varchar(1000), 
    @i_delimeter varchar(10), 
    @i_position int,
    @i_index int
) RETURNS varchar(2000)
AS BEGIN
 
    DECLARE @o_str varchar(2000); 
    SET @o_str = '';
 
    WITH t AS (
        SELECT 1 as lvl, CONVERT(VARCHAR(2000), @i_str) AS code
        UNION ALL
        SELECT lvl + 1 as lvl
            , CONVERT(VARCHAR(2000), SUBSTRING(code, CHARINDEX(@i_delimeter, code, 1) + 1, 99) ) AS code
        FROM t
        WHERE CHARINDEX(@i_delimeter, code, 1) > 0
    )
 
    SELECT @o_str = CONVERT(VARCHAR(2000), LEFT(code, CHARINDEX(@i_delimeter, code + @i_delimeter, 1) - 1))
    FROM t
    WHERE lvl = @i_index        
 
    RETURN @o_str
 
END
GO
 
cs


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>> ORACLE 의 connect by level  구문을 MSSQL 로 변환

Oracle Query

 MSSQL Query  (MSSQL 2005 이상)

쿼리 결과
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SELECT rownum RNUM
FROM DUAL
CONNECT BY LEVEL <= 5;
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WITH TA AS
(
    SELECT 1 LV
    UNION ALL
    SELECT LV + 1 LV FROM TA WHERE LV + 1 <= 5
)
SELECT * FROM TA
cs


>> 100 개 이상 출력시 오류 발생


>> option(maxrecursion 0) 구문을 추가하여 최대 재귀 횟수 제한 해제

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WITH TA AS
(
    SELECT 1 lv
    UNION ALL
    SELECT lv + 1 FROM TA WHERE lv + 1 <= 200
)
SELECT * FROM TA option(maxrecursion 0)
;
cs

>> 100 개 이상 표시 출력 됨

 


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LOGIN_LOG 테이블에서 연속 출석일수를 조회하는 쿼리 입니다. 

≫ 테이블 구조

  - 특정 기간 동안의 유저 로그인 기록 입니다. 일자별로 여러개 row가 있을 수 있는데, 

    우리가 원하는 것은 연속 출석일 수 를 구하는 것이기 때문에 유저별,일자별 그룹핑 하였습니다.

  - 결과 테이블 설명

1. 37번 유저 : 19일, 20일, 21일, 22일 연속해서 로그인 하였기 때문에 연속 출석일 수 = 4일

2. 38번 유저 : 6일, 7일 연속 출석일 수 = 2, 26일, 27일, 28일 연속 출석일 수 = 3일 

   로 계산 되었습니다.

 기반 테이블

 연속 출석일 수 계산 결과

 

 


≫ Query

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DECLARE @v_start_date datetime, @v_end_date datetime;
SET @v_start_date = '2018-02-01 00:00:00';
SET @v_end_date = '2018-02-28 23:59:59';
 
with tmp_user_login_list as (
    select ta.usn, ta.login_date
    from (
        select usn, convert(char(10),login_date,23) login_date
        from TBL_USER_CONNECTION_LOG where LOGIN_DATE between @v_start_date and @v_end_date
    ) ta
    group by ta.usn, ta.login_date
    --order by ta.usn, ta.login_date asc
),
tmp_user_min_login_date as (
    select usn, min(convert(char(10),login_date,23)) start_login_date
    from TBL_USER_CONNECTION_LOG where LOGIN_DATE between @v_start_date and @v_end_date
    group by usn
)
select usn, MIN(login_date) std_dt, MAX(login_date) end_dt , COUNT(*) cnt
from ( 
        select  ta.usn, login_date
        ,   ROW_NUMBER() over (order by  ta.usn, login_date) idx        -- 자료의 일자별 순서
        ,   DATEDIFF( dd, login_date, tb.start_login_date )  no            -- 유저의 해당 기간 최초 접속 일
        from  tmp_user_login_list ta
        inner join tmp_user_min_login_date tb on ta.USN = tb.USN
)  r
group by usn, idx + no
having count(*) > 1        -- 연속 로그인 일수가 1일 이상인 자료
order by usn, idx + no  desc
cs





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오라클

아래와 같이 구분자로 구분된 여러 항목이 들어 있는 문자열을 파싱하여 표 형태로 출력해 주는 쿼리 입니다.

EX) '1/1/W/101_1/2/H/201_1/3/H/301_2/3/H/501_3/4/H/601_4/5/H/701'

Row 구분자 :  "_"

Column 구분자 : "/"

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  SELECT TD.RNUM
  , MAX(CASE WHEN TD.LV = 1 THEN TD.TXT ELSE NULL END) COL1
  , MAX(CASE WHEN TD.LV = 2 THEN TD.TXT ELSE NULL END) COL2
  , MAX(CASE WHEN TD.LV = 3 THEN TD.TXT ELSE NULL END) COL3
  , MAX(CASE WHEN TD.LV = 4 THEN TD.TXT ELSE NULL END) COL4
  FROM (
  SELECT TB.RNUM, TC.LV ,regexp_substr(TB.TXT, '[^/]+', 1, TC.LV) TXT
  FROM (
  SELECT rownum RNUM,regexp_substr(TA.TXT, '[^_]+', 1, LEVEL) TXT
  FROM (SELECT '1/1/W/101_1/2/H/201_1/3/H/301_2/3/H/501_3/4/H/601_4/5/H/701' TXT FROM dual) TA
  CONNECT BY LEVEL <= length(regexp_replace(TA.TXT, '[^_]+',''))+1
  ) TB, (SELECT LEVEL LV FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <= 4) TC ) TD
  GROUP BY TD.RNUM
  ORDER BY TD.RNUM ASC;
cs

▶ 출력 결과


기타 문의 사항은 덧글로 부탁 드립니다.


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안녕하세요. 

주식 정보를 수집할 때 사용한 파이썬 소스 공유 드립니다.

 

원하시는 분이 계셔서 공유하게 되었습니다.


책하나 사서 공부 했기에 , 구조가 이쁘지 않을 수 있습니다. 감안하고 받아 주세요


이클립스 프로젝트로 첨부 합니다.


Stock_Crawling 2.7z


>> 프로젝트 구조



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아래 구조와 같이 되어있는 테이블에서 

Drag & Drop 으로 특정 항목의 위치를 변경 하였을 때 

순서를 재 정렬 해주는 쿼리 입니다.

ex) [크롤링] 항목을 3번째 로 이동할 경우

i_to_position = 3, i_from_position = 5


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CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `sp_upd_category_order`(
      IN i_id                 varchar(20)
      , IN i_group_code        int
      , IN i_to_position    int
      , IN i_from_position    int
      , OUT o_result        int
    )
    DETERMINISTIC
BEGIN
 
/*
    카테고리 정렬 순서 변경
*/
    set o_result = -1;
    
    -- 지정 카테고리의 순번을 i_to_position 로 설정
    update tbl_group_info set ordinal_position = i_to_position
    where id=i_id and group_code = i_group_code ;
 
    -- 기준 순서 위쪽 정렬
    update tbl_group_info ta inner join 
        (
            select id, group_code, (@rownum := @rownum +1) num
            from tbl_group_info, (select @rownum := 0) ta
            where id=i_id and group_code!=i_group_code and ordinal_position < i_to_position+i_from_position
            order by ordinal_position asc
        ) tb
    on ta.id = tb.id and ta.group_code=tb.group_code
    set ta.ordinal_position = tb.num;
    
 
    -- 기준 순서 아래쪽 정렬
    update tbl_group_info ta inner join 
        (
            select id, group_code, (@rownum := @rownum +1) num
            from tbl_group_info, (select @rownum := 0) ta
            where id=i_id and group_code!=i_group_code and ordinal_position >= i_to_position
            order by ordinal_position asc
        ) tb
    on ta.id = tb.id and ta.group_code=tb.group_code
    set ta.ordinal_position = tb.num + i_to_position;
 
    set o_result = 1;
    
 END
cs


안녕하세요. 다음 코스닥 증시 데이터 중 기업의 일자별 기관/외국인 보유 현황 데이터 입니다.


▶ 다음 주식 정보 : http://finance.daum.net/item/quote.daum?code=005930


▶ 업체 코드 정보 : http://devse.tistory.com/attachment/cfile8.uf@99715A3A5A4769592010C0.csv

▶ 보유 현황 데이터

- 컬럼 : 

stock_code : 기업 코드      basic_date : 기준일       foreigner_share_cnt : 외국인 보유 주식 수

foreigner_share_ratio : 외국인 지분율(%)      foreigner_buying_cnt : 외국인 순매수량       organization_buying_cnt : 기관 순매수량

yesterday_ratio : 전일비           updown_ratio : 등락률(%)


코스닥_보유현황.7z.001

코스닥_보유현황.7z.002

코스닥_보유현황.7z.003


궁금하신 사항은 댓글로 남겨 주세요.

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mysql 의 조회 결과를 CSV 파일로 출력하는 쿼리 입니다.

조회된 결과에서 컬럼명을 추가해 주기 위하여 union을 사용하였습니다.


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SELECT 'stock_code', 'basic_date', 'open_value', 'high_value', 'low_value'
    , 'close_value', 'yesterday_ratio', 'updown_ratio', 'volume_value'
UNION ALL
SELECT ta.stock_code, ta.basic_date, ta.open_value, ta.high_value, ta.low_value
        , ta.close_value, ta.yesterday_ratio, ta.updown_ratio, ta.volume_value
FROM tbl_stock_history_daum ta 
inner join (SELECT stock_code 
            FROM tbl_coporation_info 
            where stock_type='KOSDAQ' order by stock_code asc limit 0,50) tb
on ta.stock_code = tb.stock_code
INTO OUTFILE '/Volumes/USB128G/DataBase/tbl_stock_history_daum_KOSDAQ_000250_011040.csv'
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n';
cs


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안녕하세요. 코스피 에 이어 이번에는 코스닥 증시 데이터를 수집해 보았습니다.

원하는 분들이 계셔셔, 바쁜 시간 내서 작업해 보았습니다.

유용하게 사용해 주셨으면 좋겠습니다.


▶ 다음 주식 정보 : http://finance.daum.net/item/quote.daum?code=005930

▶ 업체 코드 정보 : http://bitly.kr/LbCuTB  -- 2019-07-07 링크 수정


▶ 7Zip 분할 압축 입니다.

    CSV 컬럼 설명 , A: 업체코드, B: 일자, C: 시가, D:고가, E:저가, F:종가, G:전일비, H:등락률, I:거래량

MySQL 백업 파일은 사용하시는 분들이 없는것 같아 제외 하였습니다. 필요하신 분은 말씀해 주세요.

코스닥.7z.001

코스닥.7z.002

코스닥.7z.003

코스닥.7z.004


▶ MySQL 백업파일 : 7zip 분할 압축

db_stock_20180617_010101.7z.001

db_stock_20180617_010101.7z.002

db_stock_20180617_010101.7z.003

db_stock_20180617_010101.7z.004

db_stock_20180617_010101.7z.005

db_stock_20180617_010101.7z.006

db_stock_20180617_010101.7z.007

db_stock_20180617_010101.7z.008

db_stock_20180617_010101.7z.009

db_stock_20180617_010101.7z.010

db_stock_20180617_010101.7z.011

db_stock_20180617_010101.7z.012

db_stock_20180617_010101.7z.013

db_stock_20180617_010101.7z.014

db_stock_20180617_010101.7z.015


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안녕하세요. 이번에는 다음 코스피 증시 데이터를 수집하였습니다.

일전에 야후의 증시 데이터를 수집 하였는데, 맞지 않는다는 의견이 있으셔서 

다음 자료를 다시 수집하게 되었습니다.


▶ 다음 주식 정보 : http://finance.daum.net/item/quote.daum?code=005930

▶ Table Schema 

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CREATE TABLE `tbl_stock_history_daum` (
  `stock_code` varchar(10) NOT NULL,
  `basic_date` date NOT NULL,
  `open_value` double DEFAULT NULL COMMENT '시가',
  `high_value` double DEFAULT NULL COMMENT '고가',
  `low_value` double DEFAULT NULL COMMENT '저가\n',
  `close_value` double DEFAULT NULL COMMENT '종가',
  `yesterday_ratio` double DEFAULT NULL COMMENT '전일비',
  `updown_ratio` double DEFAULT NULL COMMENT '등락률(단위:%)',
  `volume_value` double DEFAULT NULL COMMENT '거래량\n',
  PRIMARY KEY (`stock_code`,`basic_date`),
  UNIQUE KEY `idx_TBL_STOCK_HISTORY_DAUM_stock_code_basic_date` (`basic_date`,`stock_code`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='다음 증시 정보';
cs


▶ MySQL 백업파일 - 255 MB

 tbl_stock_history_daum.7z.001

 tbl_stock_history_daum.7z.002

 tbl_stock_history_daum.7z.003

 tbl_stock_history_daum.7z.004

 tbl_stock_history_daum.7z.005

 


재미있게 활용해 주시고요, 기타 의견은 댓글로 부탁 드립니다.


--------------------------------------------------------------- 2017-11-10 ------------------------------------------------------------------

R하시는 분들은 CSV파일로 드리는게 편하실 것 같아서. 전체 데이터를 100개씩 나눠서 CSV로 추출 하였습니다.

아래 내용 참고 하시고 사용해 주세요.


▶  1번 파일로 원하시는 stock_code  확인 하신 후 그에 맞는 7zip 파일을 아래에서 다운받으시면 됩니다.

1.   tbl_coporation_info.csv


2.  tbl_wics_code_info.csv

▶ 증시 데이터 파일 


☆ 번거롭긴 하지만 많은 분들이 편하게 사용 하시길 바라는 마음에서 CSV파일도 추가 하였습니다.


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안녕하세요. 오늘은 코스피 기업별 외국인 및 기관의 보유 현황을 수집해 보았습니다.

▨ 일주일에 1개를 목표로 100주 동안 100개의 데이터를 수집하여 달인이 되려는 목표가 있었으나, 일주일에 한개도 벅차네요. ㅠ.ㅠ


대상 : Daum 주식 사이트 http://finance.daum.net/item/foreign.daum?code=005930&nil_profile=stockprice&nil_menu=b013


▶ Table Schema 

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CREATE TABLE `TBL_STOCK_STAKE_RATIO_DAUM` (
  `stock_code` varchar(10) NOT NULL,
  `basic_date` date NOT NULL,
  `foreigner_share_cnt` double DEFAULT NULL COMMENT '외국인 보유 주식수',
  `foreigner_share_ratio` double DEFAULT NULL COMMENT '외국인 지분율(%)',
  `foreigner_buying_cnt` double DEFAULT NULL COMMENT '외국인 순매수량',
  `organization_buying_cnt` double DEFAULT NULL COMMENT '기관 순매수량',
  `yesterday_ratio` double DEFAULT NULL COMMENT '전일비',
  `updown_ratio` double DEFAULT NULL COMMENT '등락률(%)',
  PRIMARY KEY (`stock_code`,`basic_date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='주식 보유 비율(다음)';
cs


▶ MySQL 백업파일 - 111MB

TBL_STOCK_STAKE_RATIO_DAUM.7z.001

TBL_STOCK_STAKE_RATIO_DAUM.7z.002

TBL_STOCK_STAKE_RATIO_DAUM.7z.003


▨ 기타 요청 사항이나. 이런 데이터 수집하면 좋겠다. 하시는 분은 댓글로 내용과 함께 사이트 주소를 남겨 주시면 감사하겠습니다.

▨ 추가로 야후 증시 데이터에 잘못 된 부분이 많다는 의견이 있어, 다음에 있는 정보를 수집 중 입니다. 수집이 완료 되면 공유 드리도록 하겠습니다.


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증시정보 에서 기업의 종류를 구분하는 WICS 코드 정보 엑셀 파일 입니다.

> 참고 사이트 : http://www.wiseindex.com/About/WICS


> 엑셀 파일


WICS_code.xlsx


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Excel 파일을 읽어 DB에 insert 하는 Python 소스 공유 드립니다.

Python 3.6, Eclipse 에서 작업 하였습니다.


> Eclipse Project : 엑셀 파일을 읽어 DB에 저장 


- main.py : 메인 함수

- ClsDB.py : db 작업

- ClsLogHandler.py : Excel_Insert_Err_Log 파일에 오류 로그 저장



> Python Module : 아래 2가지 모듈은 추가로 설치하셔야 합니다.

- PyMySQL : mysql DB 처리 관련 모듈, https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

- openpyxl :  Excel 처리 모듈 , http://openpyxl.readthedocs.io/en/default/



> DB Table

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CREATE TABLE `TBL_STOCK` (
  `type_code` varchar(10) NOT NULL,
  `basic_date` date NOT NULL,
  `open_value` float DEFAULT NULL COMMENT '시가',
  `high_value` float DEFAULT NULL COMMENT '고가',
  `low_value` float DEFAULT NULL COMMENT '저가',
  `close_value` float DEFAULT NULL COMMENT '종가',
  `adj_close_value` float DEFAULT NULL COMMENT '수정 주가',
  `volume_value` float DEFAULT NULL COMMENT '거래량',
  PRIMARY KEY (`type_code`,`basic_date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
cs


> Source File Excel_Insert.zip


문의 및 의견은 댓글로 달아 주시길 바랍니다. 

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암호 없이 SSH / SCP 로 원격 호스트에 접속하는 방법입니다.

관련 게시물은 많은데 제가 이해하지 못한 부분 추가하여 작성 합니다. 


> 구성



라즈베리에 DB 와 Python 을 설치하여 크롤링 데몬을 돌리고 있습니다.

DB 백업은 정기적으로 하고 있었는데 , 백업 파일을 동일 머신에 놓았더니 이번에 장애로 디스크가 날라 갔네요.

그래서, DB 백업 -> 압축 -> 별도 서버로 전송(Raspberry_02) 로 전송하는 스크립트로 수정 하였습니다.


> 동작 

오늘 날짜 폴더 생성 -> DB Backup -> 오래된 백업 폴더 삭제 -> 당일자 백업폴더 압축 -> 별도 서버에 전달 -> 압축파일 삭제 -> 별도 서버에서 4일전 압축파일 삭제


저는 crontab 에서 하루에 한번씩 호출 하도록 설정해 놓았습니다.


>    본문

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#!/bin/bash
 
 
#Mysql DB Backup Script
 
# 오늘
nowdate=$(date +"%Y%m%d")
echo $nowdate
# 현재 시간
nowtime=$(date +"%H%M%S")
 
# 4일전
beforeday=$(date +"%Y%m%d" -d '-4days')
echo $beforeday
 
#오늘날짜 폴더 생성
mkdir /home/pi/DB_Backup/$nowdate
 
#DB_LOTTO 백업
mysqldump -uroot -p[password] --routines DB_AUCTION > /home/pi/DB_Backup/$nowdate/DB_AUCTION_"$nowdate"_"$nowtime".bak
 
mysqldump -uroot -p[password] --routines DB_FINANCE > /home/pi/DB_Backup/$nowdate/DB_FINANCE_"$nowdate"_"$nowtime".bak
 
 
#4일전 날짜의 백업 폴더 삭제
rm -rf /home/pi/DB_Backup/$beforeday
 
 
#오늘 날짜 백업 폴더를 압축
tar cfvzP /home/pi/DB_Backup/"$nowdate"_DB_BackupFile.tgz /home/pi/DB_Backup/$nowdate/
 
#압축 파일을 라즈베리2에 전달
scp -P 922 /home/pi/DB_Backup/"$nowdate"_DB_BackupFile.tgz a209@192.168.0.10:/home/a209/DB_Backup
 
#압축 파일 삭제
rm -f /home/pi/DB_Backup/"$nowdate"_DB_BackupFile.tgz
 
 
#Raspberry-02 에서 4일전 압축 파일을 삭제할 것 
ssh -p922 a209@192.168.0.10 "rm -f /home/a209/DB_Backup/$beforeday*.tgz"
 
cs


> 스크립트 파일 :      script_db_backup 2.sh



> 질문이나 의견 있으시면 댓글로 부탁 드립니다.

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코스피 증시 데이터를 수집하면서, CSV 파일을 DB에 등록할 필요가 있어 만들었습니다.


> 모듈 설명 : https://docs.python.org/3/library/csv.html


> Eclipse 에서 만들었으며, Pythoh 3.6 을 사용하였습니다.


  - main.py : CSV파일을 Read

  - DBCls : DB 처리

  - ClsLogHandler.py : 파일에 오류 로그 기록 


> Source File :        CSV_Insert.zip


질문이나 의견은 댓글로 부탁 드립니다. ^^


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안녕하세요. 오늘은 국내 코스피 기업들의 주가 데이터를 공유 드립니다.( MySQL)

기간 : 2000-01-04 ~ 2017-10-25


수집 방법은 아래와 같습니다.


1. 먼저 아래 사이트에서 코스피에 등록된 업체 코드를 다운 받았습니다.

http://bigdata-trader.com/itemcodehelp.jsp


2. 야후에서 국내 코스피 주가 정보를 조회할 수 있습니다. (역시 미쿡 센스 입니다.)

https://finance.yahoo.com/lookup


3. 야후 사이트에서 CSV 파일을 다운받아 RDB 로 변환 하였습니다.

총 개수가 900개 정도에 달하니 다운받는 것도 DB에 넣는것도 예상보다 시간이 많이 걸리더라구요.


>  주가 정보 테이블

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CREATE TABLE `TBL_STOCK_HISTORY` (
  `stock_code` varchar(10) NOT NULL,
  `basic_date` date NOT NULL,
  `open_value` float DEFAULT NULL COMMENT '시가',
  `high_value` float DEFAULT NULL COMMENT '고가',
  `low_value` float DEFAULT NULL COMMENT '저가',
  `close_value` float DEFAULT NULL COMMENT '종가',
  `adj_close_value` float DEFAULT NULL COMMENT '수정 주가',
  `volume_value` float DEFAULT NULL COMMENT '거래량',
  PRIMARY KEY (`stock_code`,`basic_date`),
  UNIQUE KEY `idx_TBL_STOCK_HISTORY_stock_code_basic_date` (`basic_date`,`stock_code`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
cs

> 업체 코드 테이블
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CREATE TABLE `TBL_STOCK_INFO` (
  `stock_code` varchar(10) NOT NULL COMMENT '종목 코드',
  `stock_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '종목명',
  `stock_type` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '종목 타입',
  `use_yn` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '사용 여부',
  PRIMARY KEY (`stock_code`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
cs


> Backup File 용량이 177MB 라서 분할압축하여 올립니다. 

DB_STOCK_2017-11-01.7z.001DB_STOCK_2017-11-01.7z.002DB_STOCK_2017-11-01.7z.003DB_STOCK_2017-11-01.7z.004


> yahoo 에서 다운받은 CSV 파일 입니다. (원하시는 분이 계서서요.)

stock_CSV.7z.001stock_CSV.7z.002stock_CSV.7z.003stock_CSV.7z.004


----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

> 2017-11-04 추가

1. Daum 페이지의 정보를 토대로 기업별 WICS 정보를 추가하였습니다. (http://finance.daum.net/item/main.daum?code=005930)

>> DB DDL :   TBL_STOCK_INFO.bakTBL_WICS_CODE_INFO.bak

>> WICS 정보 :  2017/11/04 - [Database/Data] - WICS 코드표 Excel 파일 입니다.




이제 다음은 나스닥 정보를 수집해 볼까 합니다 만 이건 좀 오래 걸릴 것 같네요.

업체별 세부 정보도 추가해야 할것 같은데 , 조회 가능한 사이트 알고 계시면 추천 부착 드리고요, 개인적인 의견 있으시면 댓글로 달아 주세요.


* CSV 파일을 DB에 넣는 python , eclipse 프로젝트 소스 입니다. 

2017/11/02 - [Python] - Python 으로 CSV 파일을 DB에 저장



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안녕하세요. 오늘은 기상청 날씨 정보를 업로드 합니다.

음력 날짜도 있으니 음력으로 비교해 봐도 좋을 것 같습니다.


기간 : 1960-01-01 ~ 2017-10-26

사이트 : http://www.kma.go.kr/weather/climate/past_cal.jsp


Table Schema :

-- 기상청 지역 코드 테이블

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
CREATE TABLE `TBL_LOCAL_INFO` (
 
  `local_code` int(11) NOT NULL,
 
  `local_name` varchar(15) DEFAULT NULL,
 
  `status` int(11) NOT NULL DEFAULT '1',
 
  PRIMARY KEY (`local_code`)
 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
 
cs


-- 지역별 날씨 정보 테이블

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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13
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15
16
17
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19
20
21
22
23
24
25
CREATE TABLE `TBL_WEATHER` (
 
  `basic_date` varchar(10) CHARACTER SET latin1 NOT NULL COMMENT '양력',
 
  `local_code` int(11) NOT NULL,
 
  `lunar_date` date DEFAULT NULL COMMENT '음력',
 
  `precipitation` float NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '일 강수량',
 
  `avg_snow` float NOT NULL COMMENT '평균 운량',
 
  `min_temperature` float NOT NULL COMMENT '최저 기온',
 
  `max_temperature` float NOT NULL COMMENT '최고 기온',
 
  `avg_temperature` float NOT NULL COMMENT '평균 기온',
 
  `reg_date` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
 
  PRIMARY KEY (`basic_date`,`local_code`),
 
  UNIQUE KEY `idx_TBL_WEATHER_basic_date_local_code_lunar_date` (`lunar_date`,`basic_date`,`local_code`)
 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;
cs

ScreenShot:




MySQL 백업파일  DB_WEATHER.7z



* DB화 하길 원하시는 자료가 있으시면 댓글 남겨 주세요.  댓글 주실 때 사이트 및 기타정보 알려 주시면 좀더 빨리 만들 수 있겠죠?


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통화코드 자료가 필요하여 DB에 입력 후 자료 공유 합니다.


사이트 : https://ko.wikipedia.org/wiki/ISO_4217

Table Schema : 

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
CREATE TABLE `TBL_CURRENCY_CODE` (
 
  `code` varchar(10) NOT NULL COMMENT '통화코드',
 
  `no` int(11) NOT NULL COMMENT '통화 번호\n',
 
  `name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '통화명',
 
  `nation_code` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '국가코드',
 
  PRIMARY KEY (`code`)
 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
cs

ScreenShot : 


 첨부 파일 : MySQL 테이블 백업파일

TBL_CURRENCY_CODE.bak


* 좋은 정보가 있는 사이트를 추천해 주시면 DB에 저장 후 공유 하겠습니다.



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2010-01-01 ~ 2017-10-16 동안의 환율 데이터를 MySQL 에 저장 후 테이블 백업 파일 공유 드립니다.


환율 정보 사이트 : https://www.kebhana.com/cont/mall/mall15/mall1501/index.jsp

테이블 구조 :

1
2
3
4
5
6
7
8
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11
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19
20
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23
24
25
26
27
28
29
30
31
CREATE TABLE `TBL_EXCHANGE_RATE` (
 
  `basic_date` date NOT NULL COMMENT '기준일',
 
  `currency_code` varchar(5) NOT NULL COMMENT '통화코드',
 
  `cash_buy_exchange_rate` float NOT NULL COMMENT '현찰 살때 환율',
 
  `cash_buy_spread` float NOT NULL COMMENT '현찰 살때 spread',
 
  `cash_sell_exchange_rate` float NOT NULL COMMENT '현찰 팔때 환율',
 
  `cash_sell_spread` float NOT NULL COMMENT '현찰 팔때 spread',
 
  `transfer_send` float NOT NULL COMMENT '송금 보낼 때',
 
  `transfer_receive` float NOT NULL COMMENT '송금 받을 때',
 
  `tc_buy` float NOT NULL COMMENT 'T/C 사실때 ',
 
  `buy_basic_rate` float NOT NULL COMMENT '매매기준율',
 
  `transfer_commission` float NOT NULL COMMENT '환가료율',
 
  `usd_change_rate` float NOT NULL COMMENT '미화 환산율',
 
  `reg_date` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
 
  PRIMARY KEY (`basic_date`,`currency_code`)
 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
cs


첨부 파일 : MySQL 테이블 백업 파일

TBL_EXCHANGE_RATE.bak



* 환율 정보 사이트와 같이 유용한 정보가 있는 사이트를 공유해 주시면 DB형태로 변환하여 공유 드리겠습니다.



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일련 번호의 빠진 번호 중 가장 작은 값을 조회하는 쿼리 입니다.

MSSQL 쿼리이며 WITH(NOLOCK) 부분만 제가하면 Oracle 에서도 사용 가능 합니다.


1
2
3
4
5
6
-- {0} = 지정된 번호 이후의 비어있는 일련 번호 조회
 
SELECT min(IDX + 1)
FROM (SELECT {0} IDX UNION ALL SELECT IDX FROM TBL_TEST WITH(NOLOCK) WHERE IDX > {0}) TA
WHERE IDX+1 NOT IN (SELECT IDX FROM TBL_TEST WITH(NOLOCK))
 
cs



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MSSQL 2005 이상에서 사용 가능한  xml 문자열을 파싱하여 DB에 저장하는 방법 입니다.


* 입력받을 xml 형식의 아이템 문자열 입니다.


XML Type 1

<items>  

<item><id>M4A1</id><price>500</price></item>

<item><id>AK47</id><price>600</price></item>

<item><id>9A-91</id><price>700</price></item>

<item><id>M4</id><price>700</price></item>  

</items> 

XML Type 2

<items>

<item id="M4A1" price=500></item>

<item id="AK47" price=600></item>

<item id="9A-91" price=700></item>

<item id="M4" price=800></item>

</items>


* SP 입니다.

CREATE proc [dbo].[sp_xml_insert] (

@i_xml Varchar(3000)

)

as

BEGIN

    DECLARE @docHandle int;                                   --xml 문서핸들

    EXEC sp_xml_preparedocument @docHandle OUTPUT, @i_xml;

    INSERT INTO tbl_items (item, price)

    SELECT *

    FROM OPENXML(@docHandle,'/items/item',3)   --flags 3으로 입력시 위 2가지 xml 형식에 대하여 모두 정상 변환 합니다.

    WITH ( id VARCHAR(30)                                      --3이 아닐 경우 항목이 null 이 표시 됩니다.

                ,price BIGINT

                );

    EXEC sp_xml_removedocument @docHandle;

END


** OPENXML 함수 설명

https://msdn.microsoft.com/ko-kr/library/ms186918.aspx

flag: XML 데이터와 관계형 행 집합 사이에 사용해야 하는 매핑과 남는 열을 채우는 방법을 나타냅니다. flags는 선택적 입력 매개 변수이며 다음 값 중 하나일 수 있습니다.

바이트 값설명
0기본적으로 특성 중심 매핑을 사용합니다.
1특성 중심 매핑을 사용합니다. XML_ELEMENTS와 결합할 수 있습니다. 이 경우 특성 중심 매핑이 먼저 적용된 다음 아직 처리되지 않은 모든 열에 대해 요소 중심 매핑이 적용됩니다.
2요소 중심 매핑을 사용합니다. XML_ATTRIBUTES와 결합할 수 있습니다. 이 경우 특성 중심 매핑이 먼저 적용된 다음 아직 처리되지 않은 모든 열에 대해 요소 중심 매핑이 적용됩니다.
8

XML_ATTRIBUTES 또는 XML_ELEMENTS와 결합(논리적 OR 연산을 수행)할 수 있습니다. 검색 상황에서 이 플래그는 소비된 데이터를 오버플로 속성인 @mp:xmltext로 복사할 수 없음을 나타냅니다.



-



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문자열로 아이템 목록을 전달하여 테이블에 저정해야 하는 상황이 종종 있습니다.

,(콤마) 나 |(파이프문자)로 구분된 문자열을 던져  While 안에서 instr + left 의 조합으로 파싱하여 

테이블에 insert 하는 방법이 있지만 구닥다리 에 성능도 좋지 않다.


mssql 이나 oracle 에서는 xml 문자열을 파싱할 수 있는 함수가 있는데 이를 이용하면 손쉽게 테이블에 insert 할 수 있다.

* xml을 사용하면 태그 문자가 붙어 문자열이 길어져 성능상 안좋다고 하는 사람들이 있을 수 있는데. 그런 사람들은 꼭~ 피해 다니길 당부 드린다.


먼저 아이템 목록이 담긴 xml 문자열 입니다.

"<items>  

<item><id>M4A1</id><price>500</price></item>

<item><id>AK47</id><price>600</price></item>

<item><id>9A-91</id><price>700</price></item>

<item><id>M4</id><price>700</price></item>  

</items>"


Oracle SP 입니다.

  PROCEDURE SP_XML_SAVE

  (

    i_xml VARCHAR2 

  )

  IS

  BEGIN

         

    INSERT INTO T_ITEMS(ID,PRICE)

    SELECT 

        EXTRACTVALUE ( column_value, '/item/id' ) id                                                       --item 하위 id 속성의 값을 가져옴 

        ,to_number(EXTRACTVALUE ( column_value, '/item/price' )) price                         --값 추출 후 숫자형으로 변환

    FROM TABLE ( XMLSEQUENCE ( EXTRACT ( xmltype ( i_xml ), '/items/item' ) ) ) p;  --items 하위 item 목록 집합을 추출  

    

  END SP_XML_SAVE; 


SP 테스트 입니다.

DECLARE

  I_XML VARCHAR2(2000);

BEGIN

  I_XML := '<items> <item><id>M4A1</id><price>500</price></item>

                    <item><id>AK47</id><price>600</price></item>

                    <item><id>9A-91</id><price>700</price></item> </items>';


  PKG_SUB.SP_XML_SAVE(I_XML => I_XML);

END;


결과:



xml 문자열로 입력받은 아이템 목록이 테이블에 잘 저장되어 있습니다.

위 내용은 ORACLE SQL Developer 에서 작성 및 테스트 되었습니다.


기타 궁금한 사항, 논의해 보고 싶으신 사항은 댓글 남겨 주세요. 언제나 환영 합니다.


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