주피터노트북으로 파이썬 코딩하는 법
: 메뉴와 아이콘 완전 정복

주피터노트북, 단순한 에디터가 아닙니다.
메뉴와 아이콘만 잘 써도 코딩 생산성이 몇 배는 올라가요!

안녕하세요, 여러분 😊

오늘은 이미 설치해두신 Jupyter Notebook을 좀 더 '제대로' 활용하는 방법에 대해 알려드릴게요.

"이 버튼은 뭘까?", "코드 셀? 마크다운 셀?", "메뉴가 너무 많은데 어디부터 써야 하지?" 저도 처음엔 좀 헷갈렸어요.

근데 알고 나면 정말 별 거 아니더라구요.

그래서 오늘은 주피터노트북의 메뉴와 아이콘을 중심으로 해서 파이썬 코딩을 어떻게 하면 더 편하고 효율적으로 할 수 있는지 하나하나 설명드릴게요!

이 글 하나면, 여러분도 코딩 도구 마스터 ✨

그럼 바로 시작해볼까요?

1. 🧭 메뉴바와 툴바의 전체 구조 이해하기

처음 주피터노트북을 열었을 때 맨 위쪽에 나타나는 메뉴바(Menu Bar)와 그 아래에 있는 툴바(Toolbar), 혹시 그냥 지나치셨나요?

이 두 줄의 UI만 제대로 알아도 코딩 효율이 확 올라갑니다.

메뉴바와 툴바의 위치와 역할

• 메뉴바: 상단의 "File", "Edit", "View" 등 텍스트 기반의 메뉴가 나열된 영역
• 툴바: 메뉴바 아래쪽의 아이콘 버튼들이 있는 줄, 빠른 실행에 매우 유용

전체 구조 요약표 🧾

메뉴바와 툴바, 언제 어떻게 쓸까?

처음 코딩을 시작할 때는 툴바의 아이콘이 편하지만, 기능이 익숙해질수록 메뉴바를 통해 더 세밀한 설정을 할 수 있어요.

예를 들어,

셀을 잘못 실행했을 때는 메뉴바의 "Kernel → Restart"로 초기화할 수 있고,

"Cell → Run All"로 전체 실행도 가능합니다.

💬 잠깐! 팁 하나

자주 쓰는 명령은 단축키로 익히는 게 최고입니다!

예:

Shift + Enter는 셀 실행 후 아래 셀로 이동, Ctrl + S는 저장이죠.

2. 📦 File, Edit 메뉴로 파일 관리와 셀 조작하기

주피터노트북을 코딩 도구로 쓰려면 결국 파일을 만들고 저장하고, 셀을 잘 다루는 능력이 필수입니다.

그 핵심이 바로 메뉴바의 File과 Edit 메뉴에 있어요.

File 메뉴 - 노트북의 시작과 끝

• New Notebook: 새로운 노트북 파일 생성 (Python 3 선택 필수!)
• Save and Checkpoint: 수시 저장과 버전 복구 지점 설정
• Download as: .ipynb, .py, .html 등으로 저장 가능

Edit 메뉴 - 셀 관리의 중심

코드 작성을 하다 보면 셀을 잘라내고, 복사하고, 붙여넣기 해야 하는 상황이 많아요.

그럴 때는 마우스 대신 Edit 메뉴로 빠르게 처리할 수 있습니다.

💡 실전 팁

셀을 삭제하려면?

그냥 D + D (빠르게 두 번!) 실행 취소는 Z 하나면 OK!

복잡한 메뉴 클릭 없이도 셀 작업을 마스터할 수 있어요.

3. 🎯 Run, Kernel 메뉴로 실행과 메모리 제어하기

코드 셀을 실행해도 결과가 안 뜨거나, 셀을 여러 번 실행했더니 이상한 값이 나올 때 있으셨죠?

그럴 땐 꼭 확인해봐야 할 메뉴가 바로 Run과 Kernel 메뉴입니다.

실행 순서, 메모리 초기화, 전체 재실행 등 주피터노트북에서 가장 중요한 제어 기능들이 여기에 다 들어 있어요.

Run 메뉴 - 셀 실행의 모든 것

• Run Selected Cells: 선택한 셀만 실행 (기본 단축키 Shift + Enter)
• Run All Cells: 모든 셀 순차 실행 (초기화 후 다시 돌릴 때 유용)
• Run Cells Above / Below: 특정 셀 위 또는 아래만 실행

Kernel 메뉴 - 메모리와 실행 환경 제어

이건 주피터노트북의 핵심 중의 핵심 기능이에요.

Kernel은 쉽게 말해 주피터가 파이썬 코드를 처리할 수 있게 만들어주는 엔진이에요.

그래서 이 메뉴는 코드 실행 중 문제가 생겼을 때 해결사 역할을 하죠.

🔍 이런 오류 있을 때 써보세요

✔︎ "변수가 정의되지 않았다"는 오류 → Run All

✔︎ 무한루프 걸려서 셀이 안 끝남 → Interrupt

✔︎ 값이 자꾸 이상하게 나옴 → Restart 후 다시 실행!

4. 🧪 셀 유형 변경과 마크다운 활용법

주피터노트북의 가장 큰 장점 중 하나는 코드와 설명을 한눈에 정리할 수 있다는 점이에요.

그걸 가능하게 해주는 기능이 바로 셀 유형(Cell Type)과 마크다운(Markdown)입니다.

셀 유형의 종류와 쓰임

마크다운 문법 예제 💬

마크다운은 문법만 조금 익히면 정말 강력한 도구가 돼요.

아래 예제를 그대로 복사해서 마크다운 셀에 붙여넣고 Shift + Enter로 실행해보세요.

# 제목 1단계
## 제목 2단계
### 제목 3단계

- 리스트 항목 1
- 리스트 항목 2
- 리스트 항목 3

**굵은 글씨**와 *기울임 글씨* 사용 예시

`코드블록 삽입`

[구글로 이동](https://www.google.com)

🧩 마크다운 셀은 어떻게 바꿔요?

선택한 셀에서 M을 누르거나, 메뉴에서 Cell → Cell Type → Markdown 선택!

바뀐 셀은 Shift + Enter로 실행해야 내용이 포맷팅돼요.

처음엔 어색해도 자주 쓰다 보면 필수 기능이 됩니다. 💪

5. 🛠️ 툴바 아이콘으로 빠르게 작업하는 실전팁

주피터노트북에서 툴바의 아이콘은 단축키처럼 빠르고 직관적으로 셀을 제어할 수 있게 해줘요.

특히 초보자에게는 마우스를 이용한 아이콘 클릭이 훨씬 더 익숙하죠!

이번 파트에서는 자주 쓰는 아이콘을 하나씩 정리하고, 실전에서 어떻게 활용할 수 있는지 알려드릴게요.

자주 쓰는 툴바 아이콘 기능 🖱️

실전 활용 시나리오 💡

• 새 코드 작성 시작 전에는 꼭 💾 저장하고 ▶ 실행으로 테스트
• 셀을 실수로 삭제했다면 Ctrl + Z 또는 메뉴에서 Edit → Undo Delete Cells
• 코드 오류 반복되면 🔄 커널 재시작으로 깔끔하게 해결

🧠 기억하세요!

아이콘은 마우스로 접근성이 좋은 대신, 반복적으로 쓰는 기능은 단축키와 병행해서 써야 진짜 고수가 됩니다.

하나씩 익혀가다 보면, 주피터노트북이 진짜 편하다는 걸 느끼실 거예요!

6. 💡 메뉴/아이콘 조합으로 효율적 코딩 루틴 만들기

여기까지 주피터노트북의 메뉴와 아이콘을 활용한 코딩 방법을 차근차근 살펴봤어요.

처음에는 어렵게 느껴졌던 메뉴들도 하나하나 써보면 나만의 루틴이 생깁니다.

중요한 건!

마우스를 쓰든, 단축키를 쓰든 나에게 맞는 방식으로 효율적으로 사용하는 거예요.

이제는 마크다운 셀로 설명을 정리하고, 코드를 실행하면서 중간 저장하고, 커널을 재시작할 줄도 알게 되셨죠?

이걸 잘 익혀두면, 데이터 분석, 머신러닝, 웹 개발 그 어떤 분야를 하든지 훨씬 수월해져요.

주피터노트북은 단순한 에디터가 아니라, 여러분의 작업 환경입니다.

그 환경을 내 손에 익히는 게 제일 중요하겠죠!

🎁 마무리 꿀팁

• 주피터 단축키 정리는 Help → Keyboard Shortcuts에서 꼭 확인!
• 다크모드나 인터페이스 개선은 JupyterLab에서 더 많은 기능이 있어요.

오늘 배운 내용을 천천히 한 번 따라 해보세요.

셀 유형 바꾸고, 마크다운도 써보고, 툴바로 커널도 재시작해보고요.

주피터노트북은 여러분이 연습한 만큼 점점 더 강력한 도구가 되어줄 거예요.

그럼 다음 글에서는 더 실전적인 프로젝트와 함께 돌아올게요.

감사합니다! 😊

아나콘다 주피터 노트북에대해 자세히 알아보실 분들을 아래 포스팅을 참고하세요! 😊

https://firstcoding-net.tistory.com/81

파이썬 코딩을 위한 아나콘다 주피터노트북 사용법

복잡한 설치 없이 바로 파이썬 코딩을 시작하고 싶다면?
아나콘다와 주피터노트북으로 누구나 쉽게 시작할 수 있어요!

안녕하세요, 개발 입문자분들을 위해 정말 유용한 툴을 소개해 드릴게요.

바로 아나콘다(Anaconda)와 주피터노트북(Jupyter Notebook)입니다.

프로그래밍이 처음이거나 파이썬 환경설정이 어려웠던 분들, 혹은 데이터를 시각화하고 실험하며 공부하고 싶은 분들께 딱 맞는 도구예요.

이 글에서는 설치부터 실전 활용법까지, 아나콘다와 주피터노트북을 100% 활용하는 방법을 알려드릴게요.

1. 아나콘다란 무엇인가요? 🤔

여러분, 혹시 "파이썬 개발환경 설정이 너무 어렵다"는 말 들어보셨나요?

특히 데이터 분석이나 인공지능 공부를 시작할 때, 처음 부딪히는 큰 벽이 바로 이 환경설정입니다.

이런 문제를 한 방에 해결해주는 도구가 바로 아나콘다(Anaconda)예요!

🦎 아나콘다는 무엇을 해주는 도구인가요?

간단히 말하면, 아나콘다는 파이썬 패키지와 개발 도구를 한 번에 설치할 수 있는 통합 플랫폼입니다.

• 파이썬 및 R 언어를 지원하며, 수많은 데이터 분석/과학 라이브러리가 기본 포함
• 가상환경(Env)을 쉽게 만들고 관리할 수 있어서 프로젝트별 환경 분리가 쉬움
• 주피터노트북, Spyder 등 인기 있는 IDE를 포함

📊 아나콘다 vs 일반 파이썬 설치

🚀 아나콘다는 누가 쓰면 좋을까요?

• 데이터 분석, 머신러닝, AI 공부를 시작하려는 입문자
• 복잡한 패키지 설치에 지친 파이썬 사용자
• 주피터노트북 기반으로 코딩, 설명, 시각화를 함께 하고 싶은 분

결론적으로 아나콘다는 입문자에게 최적의 개발 환경을 제공합니다.

기본적인 패키지들이 이미 설치되어 있어 별다른 세팅 없이 바로 코딩을 시작할 수 있고, 주피터노트북도 기본으로 제공되기 때문에 실습이나 공부에도 탁월한 도구예요.

2. 아나콘다 설치 방법 💾

"설치만 잘 되면 반은 성공이다!" 초보자분들이 처음에 가장 어려워하는 부분이 바로 설치 과정이죠.

하지만 걱정하지 마세요.

아나콘다 설치는 생각보다 매우 간단하답니다.

운영체제에 따라 Windows, Mac, Linux 모두 설치 가능하며, 여기에선 Windows 기준으로 설명드릴게요.

🪜 설치 단계별 안내 (Windows 기준)

1. 아나콘다 공식 사이트에 접속하기 → https://www.anaconda.com/products/distribution
2. [Download] 버튼 클릭 후 자신의 운영체제에 맞는 설치파일 다운로드 (Windows 64-bit 권장)
3. 다운로드한 설치파일 실행
4. "Just Me" 또는 "All Users" 중 선택 → 보통 "Just Me" 선택 후 Next
5. 설치 위치 지정 → 기본 경로 사용 권장
6. "Add Anaconda to my PATH environment variable"은 체크하지 않고, 아래 옵션만 체크 후 설치 진행
7. 설치 완료 후 "Anaconda Navigator" 또는 "Jupyter Notebook" 실행

📌 설치 시 자주 묻는 질문

✅ 설치 완료 후 해야 할 일

• Anaconda Navigator를 실행해 인터페이스 확인
• Jupyter Notebook을 클릭해 정상 작동하는지 확인
• 나중을 위해 conda update conda 명령어를 기억해 두기

이제 아나콘다가 제대로 설치되었는지 확인되셨다면,

다음 단계인 주피터노트북 실행과 활용으로 넘어가 볼까요?

3. 주피터노트북 실행과 기본 사용법 🧪

이제 설치를 마쳤다면, 본격적으로 주피터노트북(Jupyter Notebook)을 실행해 볼 차례입니다.

Jupyter는 파이썬 코드 작성과 실행을 웹 브라우저에서 할 수 있는 환경이에요.

코드를 짜면서 동시에 결과도 바로 확인할 수 있어서, 특히 데이터분석이나 AI 실습에 딱이에요!

🖥️ 주피터노트북 실행 방법 (2가지)

• 방법 1: Anaconda Navigator → Jupyter Notebook 아이콘 클릭
• 방법 2: 명령 프롬프트 또는 Anaconda Prompt → jupyter notebook 입력

입력하면 자동으로 웹 브라우저가 열리고 Jupyter 대시보드가 실행돼요.

여기서 새 노트북 파일을 만들면 파이썬 코드를 입력할 수 있는 인터페이스가 뜹니다.

🧠 Jupyter 기본 구성 살펴보기

📝 첫 번째 파이썬 코드 작성하기

Jupyter에서 셀을 클릭하고 아래 코드를 입력한 뒤 Shift + Enter를 누르면 바로 실행돼요.

print("안녕하세요, 주피터노트북!")

이렇게 간단한 문장 하나로 Jupyter에 익숙해질 수 있어요.

특히 결과가 셀 바로 아래에 출력되기 때문에 실시간으로 코드 테스트하기에 정말 편리하죠!

🔐 주의할 점

• 실행 중인 셀은 *표시가 나타나요. 실행 완료되면 숫자로 바뀝니다.
• 저장은 Ctrl + S 또는 메뉴에서 File → Save and Checkpoint

이제 주피터노트북의 기본 사용법을 마스터하셨다면,

다음은 셀의 종류와 활용법, 마크다운까지 배워볼까요?

4. 셀 단위 실행과 마크다운 활용법 📋

주피터노트북을 사용하다 보면 가장 많이 하게 되는 일이 바로 셀 단위 실행입니다.

코드를 한 줄씩, 혹은 여러 줄씩 나눠서 실행할 수 있다는 점은 정말 큰 장점이죠.

그리고 마크다운 셀을 활용하면 설명도 함께 작성할 수 있어 학습과 공유에 최적화된 환경을 만들 수 있어요.

✍️ 셀의 종류와 특징

⚡ 셀 실행 단축키 모음

• Shift + Enter → 현재 셀 실행 후 다음 셀로 이동
• Ctrl + Enter → 현재 셀만 실행
• Alt + Enter → 현재 셀 실행 후 새 셀 추가

📌 마크다운 문법 예시

주피터노트북은 마크다운(Markdown)을 지원해 텍스트를 구조화할 수 있어요.

다음은 자주 쓰는 문법들이에요:

# 제목 1
## 제목 2
### 제목 3

**굵은 글씨**  
*기울임 글씨*  
- 리스트 1  
- 리스트 2  

[링크 텍스트](https://www.naver.com)  

수식: $E = mc^2$

이렇게 마크다운을 활용하면 노트북을 프로그래밍 교재나 보고서처럼 꾸밀 수 있어요.

특히 협업할 때 설명을 같이 적어두면 다른 사람이 이해하기 쉽겠죠?

다음은 아나콘다에서 가장 강력한 기능 중 하나, 가상환경 관리법을 소개할게요!

5. 아나콘다 환경(가상환경) 관리법 🔧

여러분 혹시 이런 경험 없으세요?

A 프로젝트에 필요한 패키지와 B 프로젝트에 필요한 패키지 버전이 달라서 충돌이 났던 적… 😥

그럴 땐 가상환경을 활용해야 해요!

아나콘다(Anaconda)는 conda라는 명령어를 통해 다양한 환경을 만들고 관리할 수 있게 해주죠.

🔧 가상환경 만들기

conda create --name myenv python=3.10

위 명령어는 myenv라는 이름의 파이썬 3.10 가상환경을 생성하는 예시입니다.

환경 이름은 프로젝트별로 자유롭게 정하면 됩니다.

🚀 환경 활성화 및 비활성화

• 환경 활성화: conda activate myenv
• 환경 비활성화: conda deactivate

📦 패키지 설치와 삭제

📁 환경 리스트 및 삭제

conda env list                # 모든 환경 보기
conda remove --name myenv --all   # myenv 환경 삭제

이렇게 아나콘다에서는 프로젝트별로 환경을 완전히 분리해 사용할 수 있어서 패키지 충돌 없이 안정적인 개발 환경을 유지할 수 있어요.

자, 이제 마지막으로 주피터노트북으로 직

접 파이썬 실습 예제를 해볼 시간이에요! 설명은 여기까지, 다음은 실전입니다 💻

 주피터노트북, 입문자의 든든한 동반자

지금까지 아나콘다와 주피터노트북의 개념부터 설치, 실행, 가상환경, 실습까지 차근차근 살펴봤어요.

처음에는 다소 낯설 수 있지만, 익숙해지면 파이썬 개발을 훨씬 효율적으로 진행할 수 있는 강력한 무기가 됩니다.

특히 주피터노트북은 학습과 실습을 동시에 할 수 있어서 초보자에게 최고의 도구예요.

하나씩 따라 해보며 파이썬의 재미와 가능성을 경험해 보시길 바랍니다.

이제 여러분도 주피터노트북과 함께 파이썬 코딩 여정을 멋지게 시작해 보세요!

실습을 많이 해보는 게 최고의 학습 방법이랍니다 💪

아나콘다 주피터 노트북의 메뉴와 기능 자세히 알아보실 분들을 아래 포스팅을 참고하세요! 😊

https://firstcoding-net.tistory.com/82

파이썬 데이터베이스 프로그래밍 완전 입문
: NoSQL Cassandra와의 연동 방법

SQL만 알고 있다면 이제는 한 발 늦은 걸지도 몰라요. 초고속 분산형 NoSQL, Cassandra와 파이썬의 만남으로 새로운 데이터 처리의 지평을 열어보세요!

안녕하세요, 여러분!

오늘은 요즘 핫하게 떠오르는 NoSQL 데이터베이스 중 하나인 Apache Cassandra와 파이썬의 연동 방법에 대해 알아보려 해요.

대용량 데이터 처리에 특화된 이 데이터베이스는 대기업에서 실무에도 널리 사용되고 있을 정도로 강력한 성능을 자랑하죠.

SQL 기반 RDBMS에 익숙했던 분들이라면 처음에는 낯설 수 있지만, 이번 글을 통해 기초부터 천천히 배워보시면 분명 재미있고 유익할 거예요.

그럼 본격적으로 시작해볼까요?

1. Cassandra란 무엇인가요? 🧠

처음 듣는 분들도 계실 거예요. Apache Cassandra는 대규모 데이터를 분산하여 저장하고 처리하는 데 최적화된 NoSQL 데이터베이스입니다.

Facebook에서 시작되어 Apache 프로젝트로 발전했죠.

특히 읽기/쓰기 성능이 뛰어나고, 장애가 발생해도 안정적으로 동작하는 특성 덕분에 많은 대형 서비스에서 사용되고 있어요.

🧩 Cassandra의 핵심 특징

• 분산형 구조: 모든 노드가 동등하게 작동하며, 특정 노드에 장애가 생겨도 데이터 손실 없이 운영 가능
• 높은 쓰기 성능: 대량의 데이터를 빠르게 저장할 수 있어 로그 저장, IoT 등에도 적합
• 무중단 확장: 데이터를 중단 없이 다른 서버로 확장 가능

📊 어떤 환경에서 Cassandra를 사용할까요?

대표적으로 실시간 분석, 추천 시스템, 이벤트 로그 저장, IoT 센서 데이터 저장 등에 자주 사용돼요.

Twitter, Netflix, Reddit, Spotify 같은 기업들도 Cassandra를 사용하고 있고요.

즉, 대용량의 데이터를 안정적이면서 빠르게 처리할 수 있어야 하는 서비스에 탁월하다는 이야기죠.

📝 관계형 데이터베이스와의 간단 비교

정리하자면,

Cassandra는 대규모 데이터를 빠르게 처리하고 안정적으로 저장할 수 있는 NoSQL DB로, 데이터 중심의 현대 서비스에서 점점 더 많은 관심을 받고 있어요.

만약 여러분이 지금 수많은 데이터를 다뤄야 한다면?

한번쯤 진지하게 Cassandra를 고려해볼 만하죠!

2. 왜 Cassandra인가요? 다른 NoSQL과의 비교 🔍

NoSQL이라는 단어, 이제는 제법 익숙해졌죠?

MongoDB, Redis, Couchbase, DynamoDB 등 다양한 NoSQL 데이터베이스가 있지만,

그중에서 왜 Cassandra를 선택해야 할까요?

그 이유를 데이터베이스의 성격과 특성으로 나눠 살펴볼게요.

⚔️ NoSQL 대표 주자들과 비교해보기

📍 Cassandra를 선택해야 할 상황은?

• 전 세계 유저에게 빠르게 데이터를 제공해야 할 때 (지리적으로 분산된 서비스)
• 계속해서 노드를 추가해야 할 때 (트래픽 증가, 서비스 확장 등)
• 데이터 손실 없이 무중단 서비스를 원할 때 (고가용성 요구 상황)

결국 Cassandra는 확장성, 안정성, 대량 쓰기 성능이 필요한 서비스를 만들고자 할 때 최고의 선택이 될 수 있어요.

물론 MongoDB나 Redis가 더 잘 맞는 상황도 있겠지만, 트래픽이 빠르게 늘어나는 환경에서는 Cassandra의 가치가 빛을 발하죠.

💡 참고로 Cassandra는 AWS에서도 "Keyspaces"라는 이름으로 매니지드 서비스 형태로 제공되고 있으니,

      클라우드 기반 운영도 고려해볼 수 있어요.

3. Cassandra 개발환경과 파이썬 연동 준비하기 ⚙️

이번에는 본격적으로 개발 준비를 시작해볼게요.

Cassandra는 기본적으로 자바 기반의 서버로 동작하기 때문에,

Java와 Cassandra 설치, 그리고 파이썬에서 사용할 수 있는 드라이버를 함께 설치해야 해요.

🖥️ 1단계: Cassandra 설치하기 (로컬 or Docker)

• 공식 홈페이지 설치: https://cassandra.apache.org 에서 최신 버전을 다운로드 후 설치 가능
• Docker 이용: 아래 명령어로 빠르게 실행 가능

  docker run --name cassandra -p 9042:9042 -d cassandra:latest
      

🐍 2단계: 파이썬 드라이버 설치 (cassandra-driver)

파이썬에서 Cassandra에 접근하려면 cassandra-driver라는 전용 드라이버를 설치해야 해요.

pip로 간단히 설치할 수 있어요.

pip install cassandra-driver

❗ 설치 중 C++ 컴파일 환경이 없어서 오류가 날 수 있으니,

      윈도우라면 Visual C++ Build Tools, 리눅스라면 build-essential 설치가 필요할 수도 있어요.

🔗 3단계: Cassandra 접속 테스트

설치가 끝났다면, 아래 코드를 통해 파이썬에서 Cassandra 서버가 정상적으로 연결되는지 테스트해보세요!

from cassandra.cluster import Cluster

cluster = Cluster(['127.0.0.1'])  # 로컬 호스트 기준
session = cluster.connect()

print("Cassandra 연결 성공!")

이 메시지가 정상적으로 출력된다면 성공!

이제 Cassandra와 파이썬이 연결된 거예요.

다음 단계에서는 실제로 데이터를 저장하고 조회하는 CRUD 실습을 해볼 거예요. 👨‍💻

4. 파이썬으로 Cassandra 기본 연산(CRUD)하기 🛠️

이제 본격적으로 Cassandra에 데이터를 넣고, 수정하고, 조회하고, 삭제해보는 CRUD 실습을 해볼 시간입니다!

관계형 데이터베이스와 비슷한 듯하면서도 살짝 다른 Cassandra의 데이터 조작 방법을 익혀봅시다.

아래 예제들은 cassandra-driver를 통해 실행됩니다.

🔧 1. Keyspace와 테이블 생성

from cassandra.cluster import Cluster

cluster = Cluster(['127.0.0.1'])
session = cluster.connect()

# Keyspace 생성 (DB 역할)
session.execute("""
CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS test_keyspace
WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': '1'}
""")

# Keyspace 선택
session.set_keyspace('test_keyspace')

# 테이블 생성
session.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id UUID PRIMARY KEY,
    name text,
    age int
)
""")

Cassandra는 Keyspace를 데이터베이스처럼 사용하고, 내부에 테이블을 정의합니다.

UUID는 고유 식별자로 자주 쓰이는 자료형이에요.

➕ 2. 데이터 삽입 (INSERT)

import uuid

session.execute("""
INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)
""", (uuid.uuid4(), '홍길동', 29))

이렇게 간단하게 데이터를 넣을 수 있어요.

UUID는 uuid.uuid4()로 자동 생성할 수 있고, 문자열이나 숫자는 그대로 입력하면 됩니다.

🔍 3. 데이터 조회 (SELECT)

rows = session.execute('SELECT * FROM users')

for row in rows:
    print(row.id, row.name, row.age)

결과는 Row 객체로 반환되고, 반복문으로 출력할 수 있어요.

SQL처럼 SELECT * FROM 구문이 익숙하죠?

✏️ 4. 데이터 수정 (UPDATE)

# 예시용 id (실제로는 SELECT로 먼저 확인 필요)
user_id = uuid.UUID("e4c94406-48a1-4a2a-a423-5149a1e16899")

session.execute("""
UPDATE users SET age = %s WHERE id = %s
""", (30, user_id))

Cassandra는 WHERE 조건에서 Primary Key만 필터링 가능하다는 점, 꼭 기억하세요!

복잡한 조건은 허용되지 않아요.

🗑️ 5. 데이터 삭제 (DELETE)

session.execute("""
DELETE FROM users WHERE id = %s
""", (user_id,))

삭제도 마찬가지로 Primary Key를 기준으로 수행해야 해요.

정해진 조건 없이 DELETE를 사용하는 것은 Cassandra에서 제한적입니다.

📌 정리: Cassandra CRUD 한눈에 보기

이제 여러분도 Cassandra에서 데이터를 다룰 수 있는 실력을 갖추게 되었어요!

다음 단계에서는 SQL과 CQL의 차이를 좀 더 깊이 비교해볼게요.

5. CQL과 SQL의 차이점과 실습 예제 비교 💡

처음 Cassandra를 접하면 "SQL이랑 거의 똑같네?" 싶은데요.

맞아요.

실제로 Cassandra는 CQL(Cassandra Query Language)이라는 SQL과 유사한 문법을 사용합니다.

하지만! 자세히 들여다보면 결정적인 차이점들이 존재합니다.

특히 관계형 DB에 익숙한 분들에게는 이 차이점이 실무에서 꽤 중요하게 작용하죠.

⚙️ SQL vs CQL 차이점 정리표

🧪 실습 예제로 비교해 보기

1️⃣ SQL에서 자주 쓰는 JOIN 쿼리

SELECT u.name, o.order_date
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

Cassandra에서는 이런 JOIN 쿼리는 불가능합니다.

그래서 데이터를 중복해서 저장하는 방식으로 해결해야 합니다.

이를 Denormalization(비정규화)라고 하죠.

2️⃣ Cassandra에서는 이렇게!

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_orders (
    user_id UUID,
    name text,
    order_id UUID,
    order_date timestamp,
    PRIMARY KEY (user_id, order_id)
);

JOIN 대신, 사용자 + 주문 정보를 하나의 테이블에 중복해서 저장해버리는 방식이에요.

이 덕분에 조회 성능은 훨씬 빨라지지만 유지보수에 유의해야 해요.

💡 핵심 요약

• CQL은 SQL 문법과 매우 유사하지만 기능적인 제약이 있다.
• Cassandra는 JOIN 없이도 성능을 유지하기 위해 구조 자체를 다르게 설계한다.
• 확장성과 성능을 위해 데이터 중복을 감수하는 설계가 기본이다.

Cassandra는 전통적인 RDBMS와 완전히 다르게 접근해야 해요.

하지만 원리를 이해하고 나면, 오히려 대용량 시스템에 더 적합하다는 사실에 감탄하게 될 거예요.

6. 꼭 필요한 예제로 Cassandra 마스터하기 💪

지금까지 Cassandra의 개념과 파이썬 연동, CRUD, CQL 차이점까지 살펴봤죠.

이번에는 실제 서비스에 응용할 수 있는 실전 예제를 통해 정리해보겠습니다.

사용자별 주문 이력을 저장하고 조회하는 간단한 예제를 중심으로 Cassandra의 구조적 특징도 함께 익혀볼게요.

📦 사용자 주문 내역 저장 테이블 설계

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_orders (
    user_id UUID,
    order_id UUID,
    order_date timestamp,
    product_name text,
    quantity int,
    PRIMARY KEY (user_id, order_id)
);

이 테이블은 user_id 기준으로 파티셔닝되며, 한 사용자의 주문들이 order_id 순으로 정렬돼 저장돼요.

이렇게 하면 조회 성능이 매우 빠릅니다.

🛒 주문 추가 예제

from datetime import datetime
import uuid

user_id = uuid.uuid4()
order_id = uuid.uuid4()

session.execute("""
INSERT INTO user_orders (user_id, order_id, order_date, product_name, quantity)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)
""", (user_id, order_id, datetime.utcnow(), '무선 이어폰', 2))

간단하죠? 필요한 데이터만 넣으면 끝입니다.

시간 저장 시 UTC 기준을 사용하는 게 좋습니다.

📋 주문 내역 조회 예제

rows = session.execute("""
SELECT order_id, order_date, product_name, quantity
FROM user_orders
WHERE user_id = %s
""", (user_id, ))

for row in rows:
    print(row.order_date, row.product_name, row.quantity)

user_id만 알면 해당 사용자의 모든 주문 내역을 빠르게 불러올 수 있어요.

Cassandra는 인덱스 없는 고속 조회를 위해 이렇게 설계합니다.

✅ 실전 활용 포인트

• 파티션 키를 기준으로 테이블 설계해야 성능이 제대로 나와요.
• JOIN, 서브쿼리, 복잡한 필터링은 Cassandra 스타일에 맞지 않아요. 설계에서 단순화가 필요해요.
• 읽기 성능은 좋지만, 설계 실패 시 되돌리기 어려워요. 쿼리 우선 설계(Query-first modeling)가 기본입니다.

Cassandra는 단순한 구조와 높은 쓰기/읽기 성능이 핵심이지만, 그만큼 초기 설계의 중요성이 매우 커요.

예제 위주로 익히고, 실제 프로젝트에선 설계부터 철저히 접근하세요.

🎯 마무리하며

이번 글에서는 파이썬과 Cassandra 연동의 전 과정을 차근차근 살펴봤습니다.

기본 개념부터 CRUD, CQL 차이점, 실습 예제까지 하나하나 따라 하셨다면, 이제 Cassandra가 전혀 낯설지 않으실 거예요.

여러분의 데이터 처리 역량이 한 단계 업그레이드 되었기를 바랍니다!