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Python에서 Oracle 저장 프로시저의 DBMS_OUTPUT.PUT_LINE 메시지 확인하기

오라클 데이터베이스의 저장 프로시저에서 DBMS_OUTPUT.PUT_LINE으로 출력된 디버깅 메시지를 Python에서 확인하는 방법을 소개합니다. 이 블로그에서는 oracle_procedure_util.py 모듈을 기반으로, DBMS_OUTPUT 메시지를 읽어오는 방법을 단계별로 설명하고, 실제 구현 코드를 제공합니다.1. oracle_procedure_util.py 모듈 개요oracle_procedure_util.py는 오라클 저장 프로시저를 호출하고, 결과를 처리하거나 테스트용 SQL 쿼리를 동적으로 생성하는 유틸리티 모듈입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:저장 프로시저 호출: 오라클 저장 프로시저를 호출해 결과 데이터를 처리합니다.랜덤 데이터 생성: 결과 데이터가 없을 경우, 커서 메타데이터를 ..

랭체인(LangChain)은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다양한 작업을 자동화하는 강력한 프레임워크입니다. 특히, 랭체인의 에이전트 기능은 LLM에게 다양한 작업을 수행하도록 지시하고, 필요에 따라 추가적인 정보를 검색하거나 다른 모델과 상호 작용하는 등 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이 글에서는 랭체인의 에이전트 기능을 활용하여 자연어로 질문을 입력하면 SQL 쿼리를 자동으로 생성하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.랭체인 에이전트를 활용한 SQL 쿼리 생성의 이점낮은 진입 장벽: SQL 문법을 몰라도 자연어로 질문하여 원하는 데이터를 얻을 수 있습니다.생산성 향상: 반복적인 SQL 쿼리 작성 작업을 자동화하여 개발자의 생산성을 높일 수 있습니다.데이터 분석의 민주화: 데이터 ..

구글 빅쿼리(BigQuery) 심층 분석기술적 아키텍처빅쿼리는 Google의 Dremel 기술을 기반으로 합니다. Dremel은 대규모 분산 시스템으로, 수천 대의 서버에 걸쳐 쿼리를 병렬로 실행할 수 있게 해줍니다.데이터 저장Colossus: Google의 분산 파일 시스템을 사용하여 데이터를 저장합니다.열 기반 저장: 데이터를 열 단위로 저장하여 필요한 열만 빠르게 읽을 수 있습니다.압축: 효율적인 저장을 위해 데이터를 압축합니다.쿼리 처리쿼리 플래너: 최적의 쿼리 실행 계획을 생성합니다.분산 실행: 쿼리를 작은 단위로 나누어 여러 서버에서 동시에 실행합니다.셔플링: 필요한 경우 데이터를 서버 간에 이동하여 조인이나 집계 연산을 수행합니다.리소스 관리동적 할당: 쿼리 복잡도에 따라 자동으로 리소스를 ..