자료 한번에 다운로드 받을 수 있도록 압축해서 하나로 묶어주세요. 일일이 다운받는게 번거롭네요.

안녕하세요, 좋은 강의 만들어주셔서 정말 감사합니다!!이번에 신규 기능을 추가하면서 통계 데이터도 필요한 상황인데 통계 데이터에 사용되는 원본 데이터가 수정되는 케이스는 어떻게 설계하는게 좋을지 조언을 구하고자 질문드립니다.통계 데이터는 유저가 조회하고, 데이터 조회 기간은 최근 7일/최근 한달/과거 한달(사용자 조정 가능)로 조정이 가능하고, 한 화면에 4가지 유형의 통계 데이터를 제공해야 해서 이를 위해 일별 통계 테이블을 사용하려고 했는데요.그런데 원본 데이터가 언제든 수정되거나 추가될 수 있는 상황입니다.그래서 수정한 사용자와 수정 일자를 따로 모아 배치를 돌리는 방향이 생각났는데 이렇게 설계해본 경험이 없어,우선은 실시간 증분 업데이트를 진행하고 데이터 정확성이 필요해지는 상황이 필요하다면 그때 위와 같은 배치를 돌리는게 나을지 또는 다른 방향이 있을지 궁금하여 질문드립니다.정산 데이터는 아니기 때문에 멱등성이 깨질 수 있는 상황은 감안하고, 기획 요구사항인 실시간성을 반영하는게 좋을지도 고민이 되어 질문드립니다!

28강 sql 파일 어딨나여?

안녕하세요 미국 달팽이님! 강의 잘 듣고 있습니다.https://inf.run/JxEdX에서 안내주신 구글 폼 링크로 수강 닉네임과 substack 이메일을 제출했는데, 혹시 제가 입력한 정보가 잘못됐을까요? 확인 한번 부탁드립니다.!

안녕하세요3-2. 조합 메서드로 리팩터링하기 의 11분 08초에 예제 코드 보면서 리팩터링을 해보고 있는데 예외가 발생했습니다. java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: Index 6 out of bounds for length 6 moveNorth() 실행시 y가 -1이 입력되는데else 부분에 y를 한번 더 더해주다보니 문제가 발생한것으로 보입니다. private void moveNorth() { tryMove(0, -1); } // before private void tryMove(int incX, int incY) { if(y + incY < 0 || y + incY >= height || x + incX >= width || x + incX < 0 || roomAt(x + incX, y + incY) == null) { showBlocked(); } else { this.x += incX; this.y += y + incY; // 💩 y = -1일때 -1 + (-1)이 됨 showRoom(); } } // after private void tryMove(int incX, int incY) { if(y + incY < 0 || y + incY >= height || x + incX >= width || x + incX < 0 || roomAt(x + incX, y + incY) == null) { showBlocked(); } else { this.x += incX; this.y += incY; // ✅ showRoom(); } }  

2NF를 충족하기 위한 조건은 다음과 같은 것으로 알고 있습니다.제1 정규형을 만족하고,모든 컬럼이 후보 키 전체에 완전 함수 종속되어야 한다. 예를 들어 수강 테이블의 컬럼이 다음과 같다고 할 때,id: PK [대리 키]student_id: UK1 [자연 키]course_id: UK1 [자연 키]student_name [일반 컬럼]후보 키:id [기본 키 - 단일 후보 키](student_id, course_id) [대체 키 - 복합 후보 키] (student_id, course_id)는 복합 후보 키이고,student_id -> student_name (부분 함수 종속)이므로 2NF에 위배되지 않나요?따라서 대리 키만 써도 2NF에 위배되는 일이 발생할 수 있다고 생각합니다. 아니면, 실무에서는 2NF의 정의를 기본 키에만 한정하여 2NF를 만족하는 것으로 보나요?   

Redis Pub/Sub 구독을 통해 Redis 갱신 시 Sub로 구독 중인 각 서버에 캐시 무효화 및 강제 갱신 시키는 구조는 잘 안쓰이나요?이 방법도 네트워크 순단 시 fire and forget, 구현 복잡도가 높음 등의 문제가 있긴한데 실무에서는 Pub/Sub을 잘 안쓰는지 궁금합니다.

안녕하세요 단건데이터(ex: 로그) 처리의 경우에는 크게 고민하지 않고 MERGE를 사용하여 처리하고 있습니다. 하지만 10~20건 이상의 데이터셋이 들어오는 경우에는 어떤 방식으로 처리하는 것이 더 적절한지 고민이 되어 질문드립니다. 데이터 DELETE -> INSERT 2번의 쿼리 수행(또는 BEGIN으로 1번에 수행)  데이터 STATE (I, U, D 등)를 활용하는 방식 화면에서 데이터에 INSERT / UPDATE / DELETE 상태값을 기반으로 서버에서 DELETE 1회, INSERT 1회, UPDATE N회를 수행실무에서는 작업 공수 문제로 1번 방식(DELETE -> INSERT)을 선택하는 경우가 많았습니다. 다만 이 방법을 사용하면서 DELETE로 인해 발생하는 DB 블록 낭비기존 데이터의 CREATE_DATE가 유지되지 않아 UPDATE_DATE와 의미 차이가 사라지는 문제데이터 관리, 유지보수, 성능 측면에서 어떤 방식이 더 바람직한 선택인지 궁금합니다.

안녕하세요 영한님!"8. 상속 관계 설계" 강의에서, 상품 테이블을 예시로 들어, 슈퍼타입-서브타입 모델링을 설명해주셨는데요! 만약에 서브타입이 다른 테이블과 관계를 맺게 된다면, 이 케이스에도 슈퍼타입-서브타입 모델링을 적용하는게 괜찮을지 궁금하여 질문을 드립니다! 예를 들어, 신고 내역을 저장하는 테이블을 모델링하는 상황에서, 회원 신고/게시글 신고/댓글 신고/그룹 신고 이렇게 나뉜다면 슈퍼타입-서브타입 상속 전략을 사용해도 괜찮은지 궁금합니다.

안녕하세요! 강의를 듣다보니 TTL 캐싱을 사용할 때에도 오류가능성이 존재하지 않나 싶어 질문 남깁니다. TTL을 1분이라 가정했을 때 TTL이 지나기 전에 DB의 값이 바뀌고, 그 이후 TTL이 지나기 전에 캐싱된 값을 사용하게 된다면 DB에 있는 값과 캐싱되어있는 값에는 차이가 존재하지 않나요? 이에 대해선 어떻게 구현되어있는지 궁금합니다

안녕하세요.공통 코드를 가져와 사용하는 테이블 스키마를 정의할 때 궁금한 점이 있습니다.영상 11분 05초를 보면 주문 테이블과 결제 테이블을 정의합니다.이때 , order_status, payment_method, payment_status와 같은 컬럼을 varchar로 정의하셨습니다.type-safe하게 정의한다면, 해당 컬럼들을 enum으로 정의하거나 공통 코드 상세 테이블과 relation을 설정해서 외래키를 사용할 거 같은데,이와 같은 방식은 유지보수를 더 어렵게 만드는 구조인걸까요?type-safe하게 만들고 싶다면 애플리케이션 레벨(서버측 코드)에서 정의해주는게 좋은 방법인걸까요?----------------------참고로 저는 nodejs 기반의 백엔드 개발자이며,김영한님의 강의는 네트워크+DB만 수강하고 있습니다.(java+springboot+jpa 등의 지식과 경험은 전무합니다.)

안녕하세요,강의에서 valid_from과 valid_to를 사용하는 경우 history_created_at이 빠져있는데이게 개념적으로는 같아서 제거가 된 게 맞는지 궁금합니다!

안녕하세요 영한님!!항상 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다!함수 기반 인덱스 생성에서 질문이 있어서 글을 남깁니다! 강의를 들으면서 함수 기반 인덱스를 생성하면 가상 컬럼이 없고, 인덱스만 만들어진다고 이해했습니다.그래서 product_json 테이블에 만들어진 가상 컬럼과 idx_v_storage 인덱스를 drop한 다음 각각 두가지 방식으로 테스트를 해보았는데요 CREATE INDEX idx_func_storage ON product_json (( CAST(attributes->'$.storage' AS UNSIGNED)));EXPLAIN SELECT * FROM product_json WHERE attributes->'$.storage' = 256; 이렇게 할 경우엔idx_func_storage 인덱스를 잘 타는 걸로 나왔지만,CREATE INDEX idx_func_storage ON product_json ((JSON_VALUE(attributes, '$.storage' RETURNING UNSIGNED)));EXPLAIN SELECT * FROM product_json WHERE attributes->'$.storage' = 256; 이 경우에는 FULL TABLE SCAN 이 되고, 인덱스도 NULL로 나왔습니다. 두 방식 모두 각각 idx_func_storage 인덱스는 잘 생성이 되었는데도 JSON_VALUE() 방식에서는 인덱스를 사용하지않았습니다그래서 AI에게 물어보니MySQL functional index는 WHERE절의 표현식이 인덱스 정의와 문자 수준으로 동일해야 한다.이유는 가상 컬럼 방식에서는 MySQL이 내부적으로 expression rewrite 과 virtual column substitution를 더 적극 수행하지만 functional index는 표현식 exact match 요구가 훨씬 엄격하기 때문이다.CREATE INDEX idx_func_storage ON product_json ((CAST(attributes->'$.storage' AS UNSIGNED))); 이렇게 인덱스를 생성했다면EXPLAIN SELECT *FROM product_json WHERE CAST(attributes->'$.storage' AS UNSIGNED) = 256; 이렇게 WHERE 절을 작성해야 하고CREATE INDEX idx_func_storage ON product_json ((JSON_VALUE(attributes, '$.storage' RETURNING UNSIGNED)));이렇게 인덱스를 생성했다면EXPLAIN SELECT * FROM product_json WHERE JSON_VALUE(attributes, '$.storage' RETURNING UNSIGNED) = 256이렇게 WHERE 절을 작성해야 한다고 답변해주었는데요!이렇게 각각 테스트 해보면, 인덱스를 잘 타는 것으로 나옵니다..!또한 CAST()로 인덱스를 생성한 경우 WHERE절에 JSON_VALUE()를 사용한 쿼리는 Index를 사용하지않고, FULL TABLE SCAN을 했으며,JSON_VALUE()로 인덱스를 생성한 경우 WHERE절에 JSON_VALUE()를 사용했을 경우에만 Index를 사용했습니다.제 테스트에서는 CAST() 기반 인덱스는WHERE절 축약 표현식에서도 인덱스를 사용하였고,  WHERE절 JSON_VALUE()는 인덱스를 사용하지 않았습니다.JSON_VALUE() 기반 인덱스에서는 WHERE절에 동일한 JSON_VALUE() 표현식을 사용했을 경우에만 인덱스를 사용하는 것으로 보였습니다이게 맞는 걸까요? 아니면 제가 잘못 확인한 걸까요?, 또한 functional index 매칭 규칙 실제 범위가 어디까지 인지? AI가 답변해준 동작 방식이 맞는 건지도 여쭤보고 싶습니다! (제 MySQL버전이 8.0.41이네요,,)영상을 다시 잘 보니, 2:18 분에 idx_func_storage 인덱스를 CAST() 구문으로 생성하시고, 2:25분에 확인하실 때, EXPLAIN의 결과에서 idx_v_storage인덱스가 나오긴 합니다!

안녕하세요. 식별 vs 비셕별에 대한 db 설계 관련 내용 중에 영한님께서 일대다의 경우인 board 테이블(one)과 comment(many)에서 board 테이블의 id가 식별관계로 사용되는 경우 comment의 id는 채번을 따서 사용해야하고 시퀀스나 auto increment를 사용할 수 없다고 하셨는데 그 이유가 궁금합니다. 어쨋든 board 테이블의 id값은 row마다 존재하기에 각 comment row의 데이터가 어떤 board에 속하는지 그리고 순서도 asc 순으로 보장된다고 생각하는데요..꼭 채번을 사용해서 만들어야한다고 설명해주신 이유가 무엇인지 궁금합니다.더구나 max+1 같은 경우 comment의 id값이 중복될 여지도 있다고 생각하는데요..설명해주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요! 늦었지만 새해복 많이받으세요! 신입때 영한님 강의 봤었는데 벌써 6년차에 접어들고 있습니다..!다름이 아니라 최근 실무에서 레거시 코드를 개선하면서 고민을 많이 하고 있는데요주변에 시니어분들이 있으나 아키텍처에 대해서 크게 고민하고 있지 않아 제가 고민 후 적용해보고 있습니다.예를 들어 레이어드 아키텍처로 구현되어 있는 프로젝트가 있으나 규모가 커지면서 점점 유지보수가 힘든 지경까지 왔는데요(메서드 하나에 1천 줄... 이상)이런 상황에서 DDD 아키텍처를 이용해서 코드를 작성해보고 있습니다. 하지만 아무래도 혼자 공부하고 혼자 해보다보니 이게 맞는건지 제대로 하는건지 궁금한 부분이 꽤나 많습니다.그래서 질문은 향후 아키텍처에 관련된 강의 계획이 있으신지 너무 궁금합니다...!!클린아키텍처, 핵사고널, DDD 다양한 방법과 적용된 프로젝트가 많은데 이런 강의도 하실 예정이신지.. 없으시다면 꼭 해주셨으면 합니다!! 아무튼 강의 계속 보면서 많은 도움 받고 있습니다 감사합니다!!다시 한번 새해 복 많이 받으세요!

해당 용어로 검색했을때 관련 자료를 찾을수가 없더라고요.혹시 업계에서 다른 용어로도 불리고 있는 기술인가요?

안녕하세요! 현재 사내 시스템의 기본 차트 기능이 요구사항을 구현하기엔 너무 복잡하고 한계가 있어서, 차라리 API로 데이터를 직접 뽑아 커스텀 대시보드 웹사이트를 자체 구축하여 운영하고 있습니다.이 과정에서 데이터 구조 및 아키텍처 설계에 대한 고민이 생겨 선배님들의 조언을 구하고자 합니다.[현재 상황 및 아키텍처]요구사항: N개의 프로젝트마다 각기 다른 40여 개의 통계 차트를 제공해야 합니다.데이터 수집 (파멸의 약 30만 번 API 호출...): 외부 API를 연동해 통계 데이터를 수집합니다. 전체 프로젝트 기준 매일 새벽 3시에 약 프로젝트 갯수 * 3000 번의 API 호출이 발생합니다.배치 및 동시성 처리: Spring WebFlux를 활용해 10개 단위로 청크(Chunk)를 나누어 병렬로 배치 처리를 하고 있습니다.데이터 적재: 프로젝트의 일별 베이스라인(Baseline)을 유지하기 위해 원본(Raw) 데이터는 MongoDB에 저장하고 있습니다.실시간 동기화: 사용자가 화면에서 차트 '새로고침'을 누르면, 해당 시점에 즉시 API를 다시 쏘아서 데이터를 업데이트해 줍니다.현재의 서빙 방식: 일별 통계 결과는 현재 Redis에 담아두고 클라이언트에 제공하고 있습니다.🤔 [고민되는 지점] 프로젝트당 40개의 차트를 그리는데, 각 차트(통계)마다 필요한 Raw Data의 종류와 개수가 천차만별입니다. 처음에는 통계 결과용 RDB 테이블을 만들까 했지만, Project_ID와 구조가 제각각인 Raw Data들을 깔끔하게 담아내기가 까다로웠습니다. 그래서 현재는 캐시 툴에 크게 의존하고 있는데, 앞으로 차트 종류가 더 늘어나고 시스템이 확장될 것을 고려하여 좀 더 포괄적인 대응을 위해 "차트에 대한 메타데이터 테이블"을 별도로 설계하여 매핑하는 방식으로 구조를 개편할까 고민 중입니다.💡 [질문 드립니다]이처럼 요구되는 Raw Data의 형태와 수량이 각기 다른 수십 개의 차트를 서빙할 때, 메타데이터 테이블을 도입하여 관리하는 방식에 대해 어떻게 생각하시나요? 캐시에만 의존하는 것보다 나은 선택일까요?혹시 비슷한 형태의 대규모 API 연동 기반 통계/대시보드 시스템을 구축에 있어, 추천할 만한 데이터 모델링이나 아키텍처 개선 방향이 있을지 궁금합니다....개인적인 고민 질문드려 죄송하고 잘 모르는 후배가 선배님께 여쭤봅니다. 영한님이 아니시더라도 해당 고민을 들어주시고 의견 주시는 선배님들께 감사합니다 !

학습 관련 질문을 남겨 주세요, 상세하게 해 주시면 더 좋습니다먼저 유사한 질문이 있는지 검색을 해 주시면 궁금하신 부분을 빠르게 아실 수도 있습니다강의 내용 중에 잘못된 부분이나 보완이 필요한 부분이 있으면 말씀 해 주세요저자께서 유튜브에 소개한 강의를 따라 인프런 결제까지 했는데요, 교재로 책을 보내주신다고 하셨는데 어디서 신청하는건가요

영한님, 안녕하세요.또 좋은 강의로 다시 만나뵙게 되었네요.Spring, Java 로 강의를 듣다가 순수 DB 만 설명을 듣다보니 다소 적응이 되지 않는 감이 있는데요 ㅎ카테고리의 비정형 속성을 관리하기 위해 Json 설계하는 부분을 설명해주셨는데 이런 경우, Java 에서는 보통 어떤 식으로 객체와 맵핑을 하는지요? 각 카테고리별로 도메인 객체를 분리해서 각각 연동을 하는 식인지, 아니면 단순히 Map 으로 활용하는지 궁금합니다. 저장할 때도 객체를 그대로 저장하면 되기 때문에 편리하다고 하셨는데 각 카테고리별로 별도 객체가 있고 이를 개별 저장하는 형태를 말씀하시는 것인지 질문드립니다.

시력 이슈로 Deprecated안녕하세요. 영한님!7장1, 2, 3page 오타 제보 합니다! 아래 쿼리를 실행해서 데이터를 생성하고, -- # 7. 통계 테이블 설계 -- ## 통계 데이터와 성능 문제 -- ### 원본 데이터 준비 DROP TABLE IF EXISTS orders; CREATE TABLE orders ( order_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, customer_id BIGINT NOT NULL, total_amount INT NOT NULL, order_status VARCHAR(20) NOT NULL, order_date DATETIME NOT NULL ); -- 데이터 입력 (예시를 위해 소량만 입력하지만, 실제로는 수백만 건이라고 가정한다) INSERT INTO orders (customer_id, total_amount, order_status, order_date) VALUES (1, 10000, 'COMPLETED', '2026-01-01 10:00:00'), (2, 25000, 'COMPLETED', '2026-01-01 14:30:00'), (3, 15000, 'COMPLETED', '2026-01-01 18:20:00'), (4, 50000, 'COMPLETED', '2026-01-02 09:15:00'), (5, 30000, 'COMPLETED', '2026-01-02 11:00:00'), (6, 12000, 'CANCELLED', '2026-01-02 15:45:00'), (7, 45000, 'COMPLETED', '2026-01-03 10:00:00'); 아래 통계 쿼리를 실행하면,-- ### 원본 테이블 직접 집계의 유혹 SELECT DATE(order_date) as stat_date, COUNT(*) as order_count, SUM(total_amount) as total_sales FROM orders WHERE order_status = 'COMPLETED' GROUP BY DATE(order_date) ORDER BY stat_date; 아래와 같은 결과가 나온다고 적혀있는데요. 2026-01-02 데이터가 3개라서 실제로는 아래와 같은 결과가 나와야할것 같아요! 감사합니다.