비즈니스 분석가부터 경영 컨설턴트까지 엑셀과 구글 시트가 가장 많이 사용됐다. 이로 인해 Google의 시트 사용자 인터페이스는 보편적으로 친숙하고 데이터를 쉽게 저장하고 조작할 수 있습니다. Google 스프레드시트는 소규모 데이터 세트를 위한 간단하고 빠르며 비용 효율적인 솔루션을 찾고 있다면 DBMS(Data Base Management System)의 좋은 대안입니다.
종종 소기업 및 프로젝트는 복잡한 데이터베이스 관리 시스템을 설정하기 위한 리소스 및 숙련된 노동력 부족에 직면합니다. 이러한 경우 Google 시트가 구출되어 손쉬운 연결, 데이터 시각화 기능, 액세스 및 제어 공유 옵션을 제공합니다. 표준 DBMS와 달리 대용량 데이터 세트와 매우 복잡한 쿼리를 처리하도록 확장할 수 없다는 점을 기억하십시오.
이번 블로그에서는 구글 시트를 데이터베이스로 활용하는 방법과 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다!
Google 스프레드시트에서 데이터를 가져오고 내보내는 방법은 무엇입니까?
데이터베이스 사용의 첫 번째 단계는 원시 파일 또는 다른 형식에서 데이터를 가져오는 방법을 아는 것입니다. 그런 다음 데이터베이스를 추가, 제거 또는 업데이트하기 위한 도구/옵션을 알아야 합니다. 이 섹션에서는 Google 시트에서 데이터를 가져오거나 마이그레이션하고 내보낼 수 있는 네 가지 방법에 대해 설명합니다.
방법 #1: 수동으로 데이터 가져오기:
개인이 Google 스프레드시트를 만들고 다른 열 필드에 데이터를 수동으로 입력하는 가장 간단한 방법입니다. 이는 데이터 세트의 크기가 작고 필요한 변경/업데이트 빈도가 낮을 때 가능합니다. 예를 들어, 당신이 그림을 파는 예술가라고 상상하고 거래를 Google 스프레드시트에 입력하여 기록합니다. 아래 그림에서 이 데이터의 샘플을 볼 수 있으며 이 블로그 전체에서 예제로 사용할 것입니다.
그림) Transactions.csv 파일
필터와 같은 도구를 사용하고 정렬 기준으로 선택 섹션을 더 자세히 볼 수 있습니다. "파일->다운로드" 옵션에서 원하는 형식으로 데이터를 쉽게 내보낼 수 있습니다.
하지만 아티스트가 확장되고 데이터 세트 크기가 커지면 어떻게 될까요? API 또는 Nanonets 사용과 같은 보다 효율적인 옵션을 찾아야 합니다. 방법을 알아 보려면 계속 읽으십시오!
방법#2 Google Sheets API 사용:
데이터 가져오기 및 내보내기를 자동화하는 일반적인 방법은 Google 시트의 API를 사용하는 것입니다. API를 사용하려면 서비스 계정을 생성하고 인증을 완료해야 합니다.
이에 대한 단계별 가이드는 다음과 같습니다.
- Google Cloud Console에서 Google 스프레드시트 API를 사용 설정합니다. 자세한 지침은 공식 가이드.
- 새 프로젝트를 생성하고 OAuth 동의 화면을 설정합니다.
- 새 서비스 계정을 만들고 JSON 키를 다운로드하여 프로젝트의 사용자 인증 정보를 생성합니다. JSON 키 파일을 안전하게 저장하십시오.
- 서비스 계정 이메일 주소로 Google 시트를 공유합니다.
- 'pip install google-api-python-client'를 실행하여 패키지를 설치합니다.
그런 다음 Python에서 아래와 같이 간단한 코드를 작성하여 위의 transaction.csv 파일을 Google 스프레드시트로 가져올 수 있습니다.
import os
import csv
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build
from googleapiclient.errors import HttpError # Set the path to your JSON key file
key_path = 'key.json' # Set the ID of your Google Sheet
sheet_id = 'paintings_sales' # Authenticate with the Google Sheets API using your JSON key file
creds = None
if os.path.exists(key_path):
creds = service_account.Credentials.from_service_account_file(
key_path, scopes=['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets']) # Create a new Google Sheets API client
service = build('sheets', 'v4', credentials=creds) # Open the CSV file and read the data
with open('transactions.csv', 'r') as csv_file:
csv_data = csv.reader(csv_file)
values = [row for row in csv_data] # Set the range where you want to insert the data in your Google Sheet
range_name = 'Sheet1!A1:E'
# Build the request to insert the data into the Google Sheerequest_body = { 'range': range_name, 'majorDimension': 'ROWS', 'values': values
}
request = service.spreadsheets().values().update(
spreadsheetId=sheet_id, range=range_name, valueInputOption='USER_ENTERED', body=request_body)
# Execute the request to insert the data into the Google Sheet
response = request.execute()
방법 #3 다른 데이터베이스에서 데이터 마이그레이션:
Google 스프레드시트는 다른 데이터베이스에서 데이터를 쉽게 마이그레이션할 수도 있습니다. 요구 사항에 따라 Airtable 및 BigQuery와 같은 다른 데이터베이스에서 CSV 파일로 데이터 배치를 선택하고 마이그레이션하여 Google Sheets에 업로드할 수 있습니다.
방법 #4. 나노넷 사용 :
아티스트가 판매에 대한 디지털 인보이스를 이메일로 보내고 여기에서 거래 데이터를 가져오려면 어떻게 해야 할까요? Nanonets는 여기에서 가장 적합한 솔루션입니다!
Nanonets는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 관련 데이터를 자동으로 추출하고 Google 스프레드시트로 쉽게 가져올 수 있는 스프레드시트 형식으로 변환하는 AI 기반 플랫폼입니다. Nanonets는 수동 데이터 입력을 제거하고 데이터 입력 프로세스를 간소화하여 시간을 절약할 수 있습니다. OCR은 정확도가 높으며 다양한 문서 형식과 파일 크기를 처리할 수 있습니다. 송장 OCR 및 영수증 OCR을 포함하여 특정 비즈니스 사용 사례에 대해 여러 OCR이 존재합니다. 예를 확인하세요!
시작하려면 나노 넷 계정을 만들고 문서 또는 PDF 파일을 업로드합니다. 설정
Google 스프레드시트를 사용한 웹사이트용 데이터베이스
Google 스프레드시트는 소규모 웹사이트를 위한 간단하고 비용 효율적인 데이터베이스가 될 수 있습니다. 웹 사이트에 대한 데이터베이스를 설정하려면 Google 시트를 사용하여 웹 스크랩하고 데이터를 얻을 수 있습니다.
시작하려면 먼저 새 Google 시트를 열고 '도구'를 선택한 다음 '스크립트 편집기'를 선택합니다. 여기에서 간단한 코드 스크립트를 작성하여 데이터 가져오기 및 조작과 같은 작업을 실행할 수 있습니다.
내장 IMPORTXML 기능을 사용하면 웹 사이트의 Xpath 및 URL을 입력하여 데이터를 추출할 수 있습니다.
당신은을 사용할 수 있습니다 가져오기HTML HTML 테이블에서 데이터를 스크랩하는 기능. 또한 특정 행이나 열을 선택할 수 있는 추가 옵션을 제공합니다. 그림에 언급된 가격이나 인보이스 번호와 같이 특정 패턴과 일치하는 데이터를 추출하려면 어떻게 해야 할까요?
당신은을 사용할 수 있습니다 재추출 같은 기능. 아래 캡처에는 이러한 일반적인 함수의 구문과 예제가 포함되어 있습니다. 확인 해봐!
#Syntax: IMPORTXML(url, xpath_query)
IMPORTXML("https://www.flagster.com", "decor_flags")
# Syntax: IMPORTHTML(url, query, index)
IMPORTHTML(‘hhtps://www.abstractart.com’,’table’,3)
#IMPORTDATA(url)
#Syntax: REGEXEXTRACT(text, regular_expression)
이 방법에 대한 추가 단계를 찾고 있다면 다음을 확인할 수 있습니다. 안내
Google 스프레드시트를 HTML 페이지의 데이터베이스로 사용
Google 스프레드시트를 데이터베이스로 사용하여 HTML 페이지를 만들고 설정하고 콘텐츠를 동적으로 상호작용하고 관리할 수 있습니다. 도구 => 스크립트 편집기로 이동하여 Google Apps Script 환경에 액세스하십시오. 여기에서 사용자가 입력한 데이터가 입력 필드에 저장되고 Google 시트에 기록되는 HTML 웹 페이지에 대해 아래와 같이 간단한 코드를 작성할 수 있습니다.
<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
<table width="100" border="3" id="paintings"></table><br><br>
<input id="enterdata" type="text"/><button onclick="writeData()">Write Data</button>
<script>
function input_data(values) {
values.forEach(function(item, index) {
var tbl = document.getElementById("table");
tbl.innerHTML += '<tr><td>' + item[0] + '</td></tr>';
});
}
google.script.run.withSuccessHandler(input_data).readData();
function extract_data() {
var temp = document.getElementById("enterdata").value;
var tbl = document.getElementById("table")
tbl.innerHTML += '<tr><td>' + temp + '</td></tr>';
google.script.run.extract_data(temp);
document.getElementById("enterdata").value = null;
}
</script>
</body>
</html>
위의 코드에는 데이터를 표시하기 위해 "paintings"라는 id를 가진 테이블 요소가 있습니다. id가 "enterdata"인 입력 필드와 클릭 시 JavaScript 함수 "writeData()"를 실행하는 버튼 요소가 있습니다.
"input_data()"는 웹 페이지가 로드될 때 실행되어 데이터를 검색하고 Googe 시트를 채웁니다. 반면 "extract_data()"가 실행되면 Google Apps 스크립트가 배포되어 데이터를 테이블에 기록합니다. Google Apps Script를 사용하여 Google 시트에서 데이터를 검색하고 검색된 값으로 테이블을 채웁니다. "google.script.run" 메소드를 사용하여 HTML 페이지에서 Google Apps Script 함수 "readData()" 및 "extract_data()"를 실행합니다.
이 방법의 장점은 사용 가능한 다른 Google 생태계 시설과의 공동작업, 액세스 및 통합이 쉽다는 것입니다.
Google 스프레드시트를 Django 앱의 데이터베이스로 사용
Django는 웹 애플리케이션을 빠르게 만들 수 있는 웹 프레임워크입니다. SQLite라는 내장 데이터베이스와 함께 제공되지만 MySQL, PostgreSQL 및 Oracle과 같은 다른 데이터베이스도 지원합니다. SQLite는 개발용으로는 훌륭하지만 생산용으로는 적합하지 않습니다. 바로 여기에서 Google 스프레드시트가 등장합니다.
Django를 Google Sheets에 연결하고 데이터베이스로 사용하는 방법에 대해 알아봅시다! Django를 Google 스프레드시트에 연결하려면 API를 사용하세요. 기억이 나지 않는다면 새 Google 시트에 대한 API 및 서비스 계정 설정 방법을 확인할 수 있습니다. 이제 Django App 디렉토리에 코드를 작성해 보겠습니다.
import os
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets']
SERVICE_ACCOUNT_FILE = os.path.join(BASE_DIR, 'path/to/credentials.json')
SPREADSHEET_ID = 'spreadsheet_120' creds = None
creds = service_account.Credentials.from_service_account_file(
SERVICE_ACCOUNT_FILE, scopes=SCOPES) service = build('sheets', 'v4', credentials=creds)
sheet = service.spreadsheets() def read_data(sheet_name):
result = sheet.values().get(spreadsheetId=SPREADSHEET_ID, range=sheet_name).execute()
data = result.get('values', [])
return data def write_data(sheet_name, data):
body = { 'values': data
}
result = sheet.values().append(spreadsheetId=SPREADSHEET_ID, range=sheet_name, valueInputOption='USER_ENTERED', insertDataOption='INSERT_ROWS', body=body).execute()
return result
스프레드시트 ID를 매개변수로 제공할 수 있습니다. 다음으로 그림 데이터 세트의 트랜잭션을 저장하고 검색하는 간단한 Django 앱을 만드는 방법을 보여드리겠습니다.
python manage.py startapp paintings_database
from django.db import models
class painting(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
email = models.EmailField()
phone = models.CharField(max_length=20)
from django import forms
from .models import painting
class paintingForm(forms.ModelForm):
class Meta:
model = painting
fields = ['name', 'email', 'phone']
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponseRedirect
from .forms import paintingForm
from .google_sheets import read_data, write_data
def painting_list(request):
data = read_data('Sheet1') # Replace 'Sheet1' with the name of your sheet
people = []
for row in data[1:]:
painting = { 'name': row[0], 'email': row[1], 'sale_price': row[2]
}
people.append(painting)
context = {'people': people}
return render(request, 'gs_database/painting_list.html', context)
def painting_create(request):
if request.method == 'POST':
form = paintingForm(request.POST)
if form.is_valid():
data = [[form.cleaned_data['name'], form.cleaned_data['email'], form.cleaned_data['sale_price']]]
write_data('Sheet1', data)
return HttpResponseRedirect('/painting-list/')
else:
form = paintingForm()
context = {'form': form}
return render(request, 'paintings_database/painting_create.html', context)
다른 데이터 속성과 양식에 대한 링크를 사용하여 클래스 'painting'을 정의했습니다. 그런 다음 양식의 데이터에 액세스하고 쓰고 조작합니다. 전반적으로 이것은 설정 및 사용이 쉽기 때문에 막 시작하는 경우 훌륭한 옵션입니다.
Google 스프레드시트를 WordPress 웹사이트의 데이터베이스로 사용
오늘날의 디지털 세계에서 사람들은 Medium, WordPress 등에 정기적으로 글을 쓰고 공유합니다. 다행스럽게도 Sheets Database 애드온을 사용하여 WordPress 웹사이트를 Sheet에 쉽게 연결할 수 있습니다. 그런 다음 데이터를 쉽게 저장하고 검색할 수 있습니다. 와 같은 다양한 플러그인이 있습니다. 시트DB WordPress에 연결할 수 있습니다. 일단 연결되고 활성화되면 데이터를 필터링 및 쿼리 옵션과 함께 표 및 그래프와 같은 다양한 형식으로 표시할 수 있습니다.
언제 이 방법을 사용해야 합니까?
시트에서 데이터를 가져오는 동적 웹사이트를 만들거나 시트를 WordPress 플러그인의 백엔드로 사용하려는 경우. 그러나 WordPress의 단점 중 하나는 리소스를 많이 사용할 수 있다는 것입니다. 조심하지 않으면 WordPress 웹 사이트에서 호스팅 비용으로 많은 비용을 지불하게 될 수 있습니다.
Google 스프레드시트를 인벤토리 데이터베이스로 사용
재고 관리는 실제 제품을 온라인으로 판매하는 모든 아티스트 또는 소규모 사업가에게 매우 중요합니다. 원자재 수, 생산 주문, 공급자 주문 및 가격 급등에 대한 데이터는 적시에 업데이트되어야 합니다. 잘 구성된 재고 데이터베이스는 재고 부족, 과잉 재고 및 재고 감소를 방지하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 재고 및 공급망 데이터로 축소된 데이터베이스를 유지 관리하는 관행을 '재고 데이터베이스 관리'라고 합니다.
Google Sheets는 AppSheet 제품으로 재고 관리 앱을 설정하는 원스톱 솔루션을 제공합니다. 특정 사용 사례를 위한 많은 내장 기능이 함께 제공됩니다. 따라서 데이터 크기가 제한된 신생 기업 및 소기업의 경우 인벤토리에 Google 스프레드시트를 직접 사용해 보십시오!
Google 스프레드시트를 관계형 데이터베이스로 사용해야 합니까?
요컨대, 아니오.
RDBMS 시스템에 익숙하지 않은 경우 간단한 설명을 드리겠습니다. 관계형 데이터베이스는 서로 관련된 테이블에 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스에서 데이터 세트의 여러 테이블은 공통 필드 또는 키로 연결됩니다. 더 잘 이해하려면 아래 예시 이미지를 확인하세요. 이러한 데이터베이스는 종종 여러 사용자가 액세스해야 하는 대량의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
Google 스프레드시트는 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 사용하도록 만들어지지 않았으며 복잡한 데이터 구조 및 쿼리 요구사항의 경우 실패할 수 있습니다.
Google 스프레드시트로 데이터를 시각화하세요.
그동안 데이터 수집과 저장에만 집중했다면 데이터 분석과 패턴 포착이라는 다음 단계도 잊지 말자. Google 스프레드시트는 막대 차트, 히스토그램, 원형 차트 등 다양한 형식으로 데이터를 시각화하는 여러 도구를 제공합니다.
이상값을 감지하고 다양한 기간 동안의 추세를 비교하고 창의적인 방식으로 인사이트를 제시할 수 있습니다! 아래에서는 선택한 데이터에 대해 Google 시트에서 차트 유형을 만들고 변경하는 방법을 빠르게 보여줍니다.
Google Forms에서 Google 스프레드시트를 데이터베이스로 사용
Google Forms는 쉬운 인터페이스와 빠른 응답 시간으로 인해 점점 인기를 얻고 있습니다. Google 양식을 스프레드시트 데이터베이스에 연결할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요?
연결하면 양식에서 수집된 데이터가 자동으로 시트에 추가됩니다. 스크립트 편집기에서 아래 코드를 사용할 수 있습니다.
function onFormSubmit(e) {
var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSheet();
var row = sheet.getLastRow();
var data = e.namedValues;
sheet.getRange(row, 1).setValue(data['Name'][0]);
sheet.getRange(row, 2).setValue(data['Email Address'][0]);
sheet.getRange(row, 3).setValue(data['Sale price’’][0]);}
그런 다음 Google 양식의 '응답' 탭으로 이동하여 '스프레드시트 만들기'를 선택합니다. "링크 양식" 옵션을 볼 수 있어야 합니다. 그게 다야! 데이터는 행으로 구성되며 Google 스프레드시트의 강력한 도구를 사용하여 정렬, 필터링 및 분석할 수 있습니다. 이것은 개인 프로젝트, 설문 조사 데이터 수집 등을 위한 간소화된 데이터베이스를 설정하는 빠르고 효율적인 방법입니다.
Nanonets를 사용하여 모든 데이터베이스에 데이터 입력 자동화
Nanonets의 강력한 OCR 및 워크플로 자동화 플랫폼은 코드 없는 인터페이스로 모든 데이터 소스에서 데이터 입력을 신속하게 자동화할 수 있습니다. Nanonets는 상위 CRM, ERP 및 데이터베이스와 쉽게 통합되어 데이터를 추출하고 동기화하는 동안 높은 데이터 정확도를 보장합니다.
Nanonets를 사용하면 데이터베이스를 정기적으로 업데이트하고 구조화되지 않은 문서 데이터를 구조화된 형식으로 쉽게 변환하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Nanonets의 통합을 확인하십시오.
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결론
우리는 지금까지 Google 시트 데이터베이스의 다양한 사용 사례를 보았습니다! Google 시트의 기능은 Google 양식, API, Appstore 등과 같은 Google 에코시스템의 다른 도구와 통합될 때 가장 잘 실현됩니다. 그러나 그들은 여전히 전통적인 데이터베이스의 많은 기능이 부족하고 비즈니스는 확장함에 따라 업그레이드해야 합니다. 민감한 제XNUMX자 정보를 Google 시트에 저장하는 데에도 보안 문제가 있을 수 있습니다. 시간의 필요에 따라 적응하고 즉흥적으로! 즐겁게 읽으셨기를 바랍니다!
데이터베이스 구축을 위해 언제 Google 시트를 선택해야 합니까?
Google 스프레드시트의 주요 단점은 고급 수준의 기능이 제한적이라는 것입니다. 즉, 확장성이 높지 않으며 더 복잡한 데이터베이스를 구축하는 데 가장 적합한 도구가 아닙니다. Excel의 사용자 인터페이스(UI)와 유사하기 때문에 학습 곡선이 매우 얕습니다.
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- 출처: https://nanonets.com/blog/how-to-use-google-sheets-as-a-database/
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