데이터베이스 서버가 많을 경우 작업을 하다보면 내가 지금 어느 서버에서 작업하는지 잠시 잊어버리고 엉뚱한 곳에서 쿼리를 실행하는 경우가 있습니다.

이런 상황을 방지하기 위해 DBeaver를 사용하는 경우 Server 별로 색상을 설정해 두면 혼동을 좀 줄일 수 있습니다.

이번 글에서는 간단하게 개발, 스테이징, 운영 이렇게 3가지의 경우만 설명하지만 색상 설정을 마음대로 할 수 있으므로 DB가 아주 많은 경우 종류별로 동일 하거나 비슷한 색상을 사용하여 설정할 수도 있습니다.

 

우선 어디서 색상을 설정해야 하는지 알아봅니다. 

DBeaver를 켜고 좌측에 있는 DB 목록 중 색상을 변경하려는 DB를 선택하고 마우스 우측 버튼을 클릭합니다.

 

 

 

 

팝업 메뉴에서 [Edit Connection]을 선택하여 설정 창을 오픈합니다.

 

 

좌측에서 Connection settings [General] 메뉴를 클릭 하고 우측에서 [Edit connection types] 버튼을 클릭하여 [연결 유형] 창을 오픈 합니다.

 

 

 

 

현재는 아무런 배경색이 없는 [Development]가 선택되어 있습니다.

색상 변경을 하려면 중간에 있는 [Color]의 우측 박스를 클릭하여 색상표를 오픈 합니다.

 

 

 

테스트로 노랑색을 선택했습니다.

 

 

 

[적용(A)] 버튼을 클릭하면

 

 

 

팝업 뒤로 보이는 SQL 편집 창이 노란색으로 변경된 것을 확인할 수 있습니다.

 

동일한 방법으로 스테이징과 운영은 기존에 있는 녹색과 주황색으로 선택을 하고 적용을 해보았습니다.

 

 

 

좌측에 각 DB별로 서로 다른 색상으로 표시되고 쿼리 창과 결과 창도 색상으로 구분이 되어 실수할 확률은 줄어들것 같습니다.

 

 

이번에는 자기만의 새로운 색상을 만들어 보도록 하겠습니다.

다시 [Edit connection types] 버튼을 클릭하여 [연결 유형] 창을 오픈 합니다.

 

 

연결 유형에서 리스트 좌측 하단에 (+)가 있는 파란색 아이콘을 클릭합니다.

 

 

 

[Connection type parameters] 항목에 있는 Name, Description, Color를 원하는대로 수정을 하고 [적용] 버튼을 클릭합니다.

 

 

 

 

이제 개발DB를 새로 생성한 [새로운 DB2]로 색상을 변경해 봅니다.

 

 

 

너무 색상이 진하긴 하지만 DB 구분은 확실하게 되는 군요.

이런 식으로 자신만의 색상 구분을 사용하면 될것 같습니다.

 

 

- copy coding -

 

작업의 환경에 따라 화면 밝기를 높여야 하는 경우에 어플리케이션까지 밝게 되어 장시간의 작업에 눈이 피로해지는 경우 간단한 설정으로 배경 테마를 변경하는 방법입니다.

 

 

 

1. 배경 테마 변경

 

 

DBeaver 를 켜고 상단 메뉴에서 [윈도우 > 설정] 을 선택합니다.

 

 

 

[환경 설정] 팝업이 나타나는데

 

 

 

좌측 메뉴의 [User Interface > 모양]을 선택하면 우측에 [테마] 설정 항목이 나타납니다.

여기서 콤보 박스를 번경하여 [Dark]를 선택하고 [적용] [Apply and Close] 버튼을 클릭해주면

 

 

 

검은색 바탕으로 화면이 변경되어 눈부심으로부터 해방되어 작업이 가능합니다.

 

 

2. 기타 색상변경

 

 

테마 이외에 세부적인 색상을 변경하기 위해서는 위와 동일한 방법으로 [윈도우 > 설정] 을 선택하여 [환경 설정] 팝업의 띄우고

[User Interface > 모양 > 색상 및 글꼴]

이렇게 한단계 더 들어가는 선택을 해줍니다.

 

 

 

그러면 여러가지 항목에 대해 색상 설정을 변경할 수 있는데 간단하게 query에서 숫자의 색상을 변경해 보겠습니다.

우측에서 스크롤을 내려 [SQL 편집기]를 선택합니다.

 

[SQL 편집기] 항목을 확장하면 하단으로 이동하여 [SQL number color]를 선택합니다.

 

 

 

 

[미리 보기]를 확인하면 기본값으로 숫자는 파란색으로 표현되도록 설정이 되어 있습니다.

설정을 변경하기 전에는 숫자가 아래처럼 보이겠죠.

 

 

 

[SQL number color]를 선택하면 우측의 [편집] 버튼이 비활성에서 활성으로 변합니다.

 

[편집]을 클릭하면 색상표 팝업창이 나옵니다.

 

 

 

[기본 색] 또는 [사용자 지정 색 만들기]로 선택을 할 수 있는데 저는 빨간색으로 선택했습니다.

 

 

 

설정이 빨강색으로 변하고 실제로 표현되는 모양을 하단에 미리보기에서 확인 가능하니 가독성이 좋을 색상으로 선택을 하면 됩니다.

여기서는 숫자를 빨강색으로 선택했으니 아래처럼 바로 색상이 변경됩니다.

 

 

변경한 색상을 다시 원상 복구하려면 미리보기 하단에 있는 [기본값 복원] 버튼을 클릭하고 적용해주면 됩니다.

 

- copy coding -


컴퓨터 앞에서 매일 12시간 이상 일을 하다 보면 모니터 보는 것도 힘들도 눈도 무지무지 피곤해 집니다.  eclipse 배경을 검은색으로 하고 사용한지는 몇년이 지났는데 자주 검색하게 되는 크롬 배경도 변경을 해보았습니다.

 

Change Colors로 검색을 하거나 링크를 클릭 합니다.

https://chrome.google.com/webstore/detail/change-colors/ageghplgcapnfpdhapeemolbmfccclke



google chrome 배경색 변경


크롬에서만 사용 가능한 확장 프로그램이라 다운 및 설치가 필요 없이 우측 상단에 있는 파란색[Chrome에 추가] 버튼만 클릭 하면 됩니다.


google chrome 배경색 변경


설치가 아닌 추가 할지를 물어보는 군요. [확장 프로그램 추가] 버튼을 클릭 합니다.


google chrome 배경색 변경


버튼 클릭 한번으로 추가가 되었다는 군요. 저는 굳이 동기화까지 하고 싶지는 않으니 x를 누릅니다구글 초기화면이 검게 변경이 되었습니다.


google chrome 배경색 변경


그다지 멋있어 보이지는 않습니다검색을 해봅니다.


google chrome 배경색 변경


제 블로그 메인을 눌러 봤습니다.  


google chrome 배경색 변경


아직은 예전의 흰색 크롬 이미지가 남아서 인지 좀 이상하게 보이긴 하지만 그런대로 읽을 만 합니다적응을 하면 불편하진 않을 것 같습니다.

 

Change Colors의 적용 조건은 3가지가 있습니다처음 설치한 기본값은 모두 적용한 경우의 설정 값 입니다.


google chrome 배경색 변경


모두 해제 한 경우의 설정 값은 아래와 같습니다.


google chrome 배경색 변경


보시면 아시겠지만 현재페이지만? 현재 도메인만? 전체? 3개의 설정이 가능 합니다. 여기서 하나만 테스트를 해보겠습니다. 누르는 순간 바로 적용이 되기 때문에 확인도 바로바로 할 수 있습니다.

[Apply override on this page]를 누릅니다


google chrome 배경색 변경


현재 페이지에만 배경색을 넣었습니다.  다시 한번 눌러주면 바로 해제가 됩니다.


google chrome 배경색 변경


너무 검은색이라 마음에 안든 다면 삭제하는 방법은 크롬 우측 상단에 있는 아이콘에 마우스를 놓고 우클릭을 하면


google chrome 배경색 변경


[Chrome에서 삭제...]를 선택 합니다.

Chrome 에서 삭제가 되었습니다.


google chrome 배경색 변경


아직은 흰색이 좋군요. 배경을 검은색으로 하려면 폰트 색도 변경을 해야 할것 같습니다.


- copy coding -


matplotlib에서 사용하는 color 정보 입니다.

matplotlib 사이트에 있는 프로그램 소스를 가져와 color 명칭을 복사해서 사용하기 위해 몇 줄 추가를 했습니다.

 

https://matplotlib.org/examples/color/named_colors.html

이곳에 가시면 좀더 깔끔한 원본을 볼 수 있습니다.

여기는 개인적으로 컬러 값 복사용으로 사용하려고 만들어 봤습니다.

 

1. Color Table


matplotlib Color name


2. Color Name


black(#000000) k(0,0,0) dimgray(#696969) dimgrey(#696969)
gray(#808080) grey(#808080) darkgray(#A9A9A9) darkgrey(#A9A9A9)
silver(#C0C0C0) lightgray(#D3D3D3) lightgrey(#D3D3D3) gainsboro(#DCDCDC)
whitesmoke(#F5F5F5) w(1,1,1) white(#FFFFFF) snow(#FFFAFA)
rosybrown(#BC8F8F) lightcoral(#F08080) indianred(#CD5C5C) brown(#A52A2A)
firebrick(#B22222) maroon(#800000) darkred(#8B0000) r(1,0,0)
red(#FF0000) mistyrose(#FFE4E1) salmon(#FA8072) tomato(#FF6347)
darksalmon(#E9967A) coral(#FF7F50) orangered(#FF4500) lightsalmon(#FFA07A)
sienna(#A0522D) seashell(#FFF5EE) chocolate(#D2691E) saddlebrown(#8B4513)
sandybrown(#F4A460) peachpuff(#FFDAB9) peru(#CD853F) linen(#FAF0E6)
bisque(#FFE4C4) darkorange(#FF8C00) burlywood(#DEB887) antiquewhite(#FAEBD7)
tan(#D2B48C) navajowhite(#FFDEAD) blanchedalmond(#FFEBCD) papayawhip(#FFEFD5)
moccasin(#FFE4B5) orange(#FFA500) wheat(#F5DEB3) oldlace(#FDF5E6)
floralwhite(#FFFAF0) darkgoldenrod(#B8860B) goldenrod(#DAA520) cornsilk(#FFF8DC)
gold(#FFD700) lemonchiffon(#FFFACD) khaki(#F0E68C) palegoldenrod(#EEE8AA)
darkkhaki(#BDB76B) ivory(#FFFFF0) beige(#F5F5DC) lightyellow(#FFFFE0)
lightgoldenrodyellow(#FAFAD2) olive(#808000) y(0.75,0.75,0) yellow(#FFFF00)
olivedrab(#6B8E23) yellowgreen(#9ACD32) darkolivegreen(#556B2F) greenyellow(#ADFF2F)
chartreuse(#7FFF00) lawngreen(#7CFC00) honeydew(#F0FFF0) darkseagreen(#8FBC8F)
palegreen(#98FB98) lightgreen(#90EE90) forestgreen(#228B22) limegreen(#32CD32)
darkgreen(#006400) g(0,0.5,0) green(#008000) lime(#00FF00)
seagreen(#2E8B57) mediumseagreen(#3CB371) springgreen(#00FF7F) mintcream(#F5FFFA)
mediumspringgreen(#00FA9A) mediumaquamarine(#66CDAA) aquamarine(#7FFFD4) turquoise(#40E0D0)
lightseagreen(#20B2AA) mediumturquoise(#48D1CC) azure(#F0FFFF) lightcyan(#E0FFFF)
paleturquoise(#AFEEEE) darkslategray(#2F4F4F) darkslategrey(#2F4F4F) teal(#008080)
darkcyan(#008B8B) c(0,0.75,0.75) aqua(#00FFFF) cyan(#00FFFF)
darkturquoise(#00CED1) cadetblue(#5F9EA0) powderblue(#B0E0E6) lightblue(#ADD8E6)
deepskyblue(#00BFFF) skyblue(#87CEEB) lightskyblue(#87CEFA) steelblue(#4682B4)
aliceblue(#F0F8FF) dodgerblue(#1E90FF) lightslategray(#778899) lightslategrey(#778899)
slategray(#708090) slategrey(#708090) lightsteelblue(#B0C4DE) cornflowerblue(#6495ED)
royalblue(#4169E1) ghostwhite(#F8F8FF) lavender(#E6E6FA) midnightblue(#191970)
navy(#000080) darkblue(#00008B) mediumblue(#0000CD) b(0,0,1)
blue(#0000FF) slateblue(#6A5ACD) darkslateblue(#483D8B) mediumslateblue(#7B68EE)
mediumpurple(#9370DB) rebeccapurple(#663399) blueviolet(#8A2BE2) indigo(#4B0082)
darkorchid(#9932CC) darkviolet(#9400D3) mediumorchid(#BA55D3) thistle(#D8BFD8)
plum(#DDA0DD) violet(#EE82EE) purple(#800080) darkmagenta(#8B008B)
m(0.75,0,0.75) fuchsia(#FF00FF) magenta(#FF00FF) orchid(#DA70D6)
mediumvioletred(#C71585) deeppink(#FF1493) hotpink(#FF69B4) lavenderblush(#FFF0F5)
palevioletred(#DB7093) crimson(#DC143C) pink(#FFC0CB) lightpink(#FFB6C1)


3. Source Code

"""
========================
Visualizing named colors
========================

Simple plot example with the named colors and its visual representation.
"""
from __future__ import division

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors as mcolors


colors = dict(mcolors.BASE_COLORS, **mcolors.CSS4_COLORS)

# Sort colors by hue, saturation, value and name.
by_hsv = sorted((tuple(mcolors.rgb_to_hsv(mcolors.to_rgba(color)[:3])), name)
                for name, color in colors.items())
sorted_names = [name for hsv, name in by_hsv]

n = len(sorted_names)
ncols = 4
nrows = n // ncols + 1

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))

# Get height and width
X, Y = fig.get_dpi() * fig.get_size_inches()
h = Y / (nrows + 1)
w = X / ncols

for i, name in enumerate(sorted_names):
    col = i % ncols
    row = i // ncols
    y = Y - (row * h) - h

    xi_line = w * (col + 0.05)
    xf_line = w * (col + 0.25)
    xi_text = w * (col + 0.3)

    color_name = name + '(' + str(colors[name]) +')'
    if col == 3:
        print("{:35}".format( color_name ), end='\n')
    else:
        print("{:35}".format( color_name ), end = "")
    ax.text(xi_text, y, name, fontsize=(h * 0.8), horizontalalignment='left',verticalalignment='center')
    ax.hlines(y + h * 0.1, xi_line, xf_line, color=colors[name], linewidth=(h * 0.6))
   
ax.set_xlim(0, X)
ax.set_ylim(0, Y)
ax.set_axis_off()

fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0,hspace=0, wspace=0)
plt.show()

- copy coding -


1

+ Recent posts