안녕하세요, 강사님 우선 좋은 수업 제공해주셔서 좀 더 쉽게 툴을 배우고 있습니다 감사합니다. 다름이 아니라 48강 csv 파일 2개를 어디서 다운로드 받는지 모르겠습니다 session_timestamp.csv user_session_channel.csv 자료 다운로드를 클릭하면 pdf만 다운로드 됩니다 학습 관련 질문을 상세하게 남겨주시면 더 좋습니다. 예를 들어 이해가 안 가는 부분이 있다고 하면 강의에서 어느 부분인지 어떤 부분이 이해가 안되는지 등등 추가 정보가 큰 도움이 됩니다. 그리고 에러가 난다면 어떤 에러 메시지가 나오는지 같이 공유해주세요. 혹시라도 유사한 질문이 있었는지 먼저 확인 부탁 드리겠습니다. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어갔으면 하고 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
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 수행 실무에서는 작업 공수 문제로 1번 방식(DELETE -> INSERT)을 선택하는 경우가 많았습니다. 다만 이 방법을 사용하면서 DELETE로 인해 발생하는 DB 블록 낭비 기존 데이터의 CREATE_DATE가 유지되지 않아 UPDATE_DATE와 의미 차이가 사라지는 문제 데이터 관리, 유지보수, 성능 측면에서 어떤 방식이 더 바람직한 선택인지 궁금합니다.
안녕하세요 영한님! "8. 상속 관계 설계" 강의에서, 상품 테이블 을 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.
문제 3번을 풀다가 select * from orders o inner join users as u on o.user_id=u.user_id inner join products as p; 이러한 쿼리를 작성하게 되었습니다. 실행 결과로 오류 없이 테이블이 나왔습니다. 그래서 이걸 바탕으로 문제를 풀었다가 결과가 답안과 달라 문제점을 찾다가 on o.product_id=p.product_id 을 작성하지 않은 잘못된 쿼리라는 것 알았습니다. 여기서 질문이 있습니다. inner join이 공통된 부분을 join하는 것이라고 하셨는데, orders와 users를 조인 후 products를 조인 할 때 제가 작성한 쿼리의 경우 연결 조건인 ON을 지정하지 않았는데 어떻게 join하여 결과 테이블이 나올 수 있는 것인가요?
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
1분 50초에 SELECT b . course_id , b . title FROM v_intersect a , course b WHERE a . course_id = b . course_id 코드가 이렇게 짜여져있는데 course 테이블에 title은 없고 course_name으로 유추되는데 맞을까요?
안녕하세요. 공통 코드를 가져와 사용하는 테이블 스키마를 정의할 때 궁금한 점이 있습니다. 영상 11분 05초를 보면 주문 테이블 과 결제 테이블 을 정의합니다. 이때 , order_status , payment_method , payment_status 와 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. 현재 팀 단위 프로젝트를 진행 중이며, Python으로 구현한 모델을 API 형태로 서빙하는 역할을 맡아 FastAPI를 공부하려고 합니다. LLM 모델을 로드하고 추론 요청을 처리하는 모델 서버 용도로 FastAPI를 활용할 계획이며, Spring 백엔드에서 해당 서버를 호출하는 구조를 고려하고 있습니다. 이 강의가 모델 서빙을 직접적으로 다루는 강의는 아니지만, FastAPI에 대해 전혀 모르는 상황이라 우선 강의를 통해 기본기를 익히고자 합니다. 모델 서버 구축 목적이라면 강의에서 어떤 섹션들을 필수적으로 들어야하는지 강사님의 의견을 듣고 싶습니다. 감사합니다.
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] select * from products p1 where price >= ( select avg(p2.price) from products p2 where p2.category = p1.category); 대신에 select name,price from products p1 where price >= (select avg(p2.price) from products p2 group by category having p1.category=p2.category); 으로 써도 문제 없나요?
========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/ [질문 내용] 강사님께서 주문 내역에 대한 데이터면 이제 주문(orders) 테이블을 기준으로 하는것이 좋겠다 정도는 이제 느낌이 올거에요 라고 하셨는데 전혀 느낌이 오지않아서 흑흑... 제가 생각하기엔 ~에 대한 [고객 데이터]이니까 users가 주인공이여서 그걸 기준으로 잡는다고 생각했는데요 ~ 에 대한일때 ~물결표시있는 부분을 기준으로 잡아야하나요?
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 사용하지않았습니다 그래서 AI에게 물어보니 MySQL 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->'$.storage' AS UNSIGNED))); 이렇게 인덱스를 생성했다면 EXPLAIN SELECT *FROM product_json WHERE CAST(attributes->'$.storage' AS UNSIGNED) = 256; 이렇게 WHERE 절을 작성해야 하고 CREATE INDEX idx_func_storage ON product_json ((JSON_VALUE(attributes, '$.storage' RETURNING UNSIGNED))); 이렇게 인덱스를 생성했다면 EXPLAIN SELECT * FROM product_json WHERE JSON_VALUE(attributes, '$.storage' RETURNING UNSIGNED) = 256 이렇게 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 인덱스는 WHERE절 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 보였습니다 이게 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!
