ARRAY, STRUCT-- array_exercises 테이블 -- 영화(title)별로 장르(genres) UNNEST SELECT movie_id, title, genre FROM `advanced.array_exercises`, CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre -- array_exercises 테이블 -- 영화(title) 별로 배우(actor), 배역(character) UNNEST SELECT title, actors.actor, actors.character FROM `advanced.array_exercises` CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actors -- array_exercises 테이블 -- 영화(title) 별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre) UNNEST SELECT title, actor.actor, actor.character, genre FROM `advanced.array_exercises` CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre -- 앱 로그 데이터(app_logs) UNNEST SELECT event_date, event_timestamp, event_name, event_param.key AS key, event_param.value.string_value AS string_value, event_param.value.int_value AS int_value, user_id, user_pseudo_id, platform FROM `advanced.app_logs` CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param PIVOT-- 1.orders 테이블에서 유저(user_id) 별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다. SELECT order_date, SUM(IF(user_id = 1, amount, 0)) AS user_1, SUM(IF(user_id = 2, amount, 0)) AS user_2, SUM(IF(user_id = 3, amount, 0)) AS user_3 FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY order_date -- 2. orders 테이블에서 날짜(order_date) 별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_Date를 열(Column)으로 만들어야 합니다. SELECT user_id, SUM(IF(order_date = "2023-05-01", amount, 0)) AS `2023-05-01`, SUM(IF(order_date = "2023-05-02", amount, 0)) AS `2023-05-02`, SUM(IF(order_date = "2023-05-03", amount, 0)) AS `2023-05-03`, SUM(IF(order_date = "2023-05-04", amount, 0)) AS `2023-05-04`, SUM(IF(order_date = "2023-05-05", amount, 0)) AS `2023-05-05`, FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id -- 3. orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다. SELECT user_id, MAX(IF(order_date = "2023-05-01", 1, 0)) AS `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = "2023-05-02", 1, 0)) AS `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = "2023-05-03", 1, 0)) AS `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = "2023-05-04", 1, 0)) AS `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = "2023-05-05", 1, 0)) AS `2023-05-05`, FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id -- 4.앱 로그 PIVOT WITH base AS ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, MAX(IF(param.key = "firebase_screen", param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(param.key = "food_id", param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(param.key = "session_id", param.value.string_value, NULL)) AS session_id, FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS param GROUP BY ALL ) SELECT event_date, COUNT(user_id) AS user_cnt FROM base WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY ALL FUNNELwith base as ( select event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, -- event_param max(if(event_param.key = 'firebase_screen', event_param.value.string_value, null)) as firebase_screen, -- max(if(event_param.key = 'food_id', event_param.value.int_value, null)) as food_id, max(if(event_param.key = 'session_id', event_param.value.string_value, null)) as session_id from advanced.app_logs cross join unnest(event_params) as event_param where event_date between '2022-08-01' and '2022-08-18' group by all ), filter_event_and_concat_event_and_screen as ( select * except(event_name, firebase_screen, event_timestamp), concat(event_name, '-', firebase_screen) as event_name_with_screen, datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_datetime from base where event_name in ('screen_view', 'click_payment' ) ) select event_date, event_name_with_screen, case when event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' then 1 when event_name_with_screen = 'screen_view-home' then 2 when event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' then 3 when event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' then 4 when event_name_with_screen = 'screen_view-cart' then 5 when event_name_with_screen = 'click_payment-cart' then 6 else null end as step_number, count(distinct user_pseudo_id) as cnt from filter_event_and_concat_event_and_screen group by all having step_number is not null order by 1, 3 SELECT event_date, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-welcome", cnt, NULL)) AS `screen_view-welcome`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-home", cnt, NULL)) AS `screen_view-home`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-food_category", cnt, NULL)) AS `screen_view-food_category`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-restaurant", cnt, NULL)) AS `screen_view-restaurant`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-cart", cnt, NULL)) AS `screen_view-cart`, MAX(IF(event_name_with_screen ="click_payment-cart", cnt, NULL)) AS `click_payment-cart` FROM main GROUP BY ALL ORDER BY all

 학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요. 안녕하세요. 다형성1섹션에서 <다형성과 메서드 오버라이딩> 9분 관련 질문입니다. '메소드 상속은 일방통행(자식 → 부모)인데, 어떻게 부모에서 오버라이딩 된 자식함수를 찾아가는가?'가 질문입니다. 다른분들이 질문을 남겨주신 것과 비슷한데, 제가 내린 결론이 맞는지 여쭤보고 싶습니다. 제가 내린 결론은 다음과 같습니다.오버라이딩은 런타임에 호출메서드를 결정하는 동적 디스패치를 수행한다.즉, 메서드 호출 시점에 오버라이딩을 체크해서, 오버라이딩이면 동적 디스패치가 수행된다.동적 디스패치를 수행하면, 참조변수타입이 아닌 실제 객체를 기준으로 메서드가 호출된다. (오버라이딩이 아니면 동적 디스패치는 수행되지 않는다.) poly.method()호출호출 시점에 호출된 메서드가 오버라이딩이면 동적 디스패치 수행동적 디스패치를 수행하면 참조변수타입이 아닌 실제 객체를 기준으로(new Child) 메서드가 호출됨. (오버라이딩이 안된 메서드면 동적 디스패치 수행x)객체 주소 x001로 이동(부모, 자식 다 있음.) → 실제 객체 오버라이딩 된 메서드로 바로 이동.(부모로 갔다 가는게 아님) 이것이 맞는지 여쭤보고 싶습니다.제가 검색한 바에 의하면, 먼저 부모로 가서 자식으로 내려가는게 아니라, 오버라이딩 된 함수의 경우 동적 디스패치 수행으로 바로 오버라이딩된 함수로 (vmt 우선순위 변경) 바로 이동하는 것으로 결론이 되었는데제가 내린 결론은 강의 자료 그림상 부모에서 자식으로 내려가는 화살표와는 다르다 보니 여쭤봅니다. 부모로 갔다가 화살표가 자식으로 내려가는걸까요?처음부터 오버라이딩된 함수의 경우 동적디스패치 수행으로 바로 오버라이딩 된 함수로 가는게 아닌걸까요?   

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]@Test void bulkAgePlus(){ memberRepository.save(new Member("AAA", 10, null)); memberRepository.save(new Member("BBB", 15, null)); memberRepository.save(new Member("CCC", 20, null)); memberRepository.save(new Member("DDD", 25, null)); memberRepository.save(new Member("EEE", 30, null)); int count = memberRepository.bulkAgePlus(18); em.flush(); em.clear(); List<Member> result = memberRepository.findByUsername("EEE"); Member findMember = result.get(0); assertThat(count).isEqualTo(3); assertThat(findMember.getAge()).isEqualTo(31); } 여기서 벌크성 연산을 할경우 엔티티 매니저를 거치지 않고 바로 업데이트를 하기에 findById 호출 전에 flush, clear하지 않으면 업데이트 이전에 save된 값이 나오는 것으로 알고 있어(캐쉬된 값) flush, clear를 해주는 것으로 알고 있는데 이때 em.flush()를 해버리면 벌크 연산 값이 아닌 그 이전 값이(save에서 저장한 값 EEE라 가정하면 31이 아닌 30) db에 업데이트 되는 꼴이라 벌크성 연산이 db에 유효하게 저장되려면 em.clear()만 실행 해야되는거 아닌가요?

ARRAY / STRUCT 연습문제1# ARRAY, STRUCT 연습 문제1 -- genres 배열을 UNNEST하여 펼치고, 각 장르를 개별 행으로 분리하여 영화 제목별 장르를 나타냈습니다. SELECT title, genre FROM `bqmaster.advanced.array_exercises`, UNNEST(genres) AS genre연습문제2# ARRAY, STRUCT 연습 문제1 -- genres 배열을 UNNEST하여 펼치고, 각 장르를 개별 행으로 분리하여 영화 제목별 장르를 나타냈습니다. SELECT title, genre FROM `bqmaster.advanced.array_exercises`, UNNEST(genres) AS genre연습문제3# ARRAY, STRUCT 연습 문제1 -- genres 배열을 UNNEST하여 펼치고, 각 장르를 개별 행으로 분리하여 영화 제목별 장르를 나타냈습니다. SELECT title, genre FROM `bqmaster.advanced.array_exercises`, UNNEST(genres) AS genre연습문제4# ARRAY, STRUCT 연습 문제1 -- genres 배열을 UNNEST하여 펼치고, 각 장르를 개별 행으로 분리하여 영화 제목별 장르를 나타냈습니다. SELECT title, genre FROM `bqmaster.advanced.array_exercises`, UNNEST(genres) AS genre PIVOT 연습문제1# PIVOT 연습 문제1 -- 날짜별로 사용자별 amount 합산을 나타냈습니다. -- IF 문을 사용해 user_id가 1, 2, 3인 경우에만 amount를 집계하고, 나머지는 0으로 처리했습니다. -- 데이터셋 특성상 SUM과 MAX 모두 사용할 수 있습니다. SELECT order_date, SUM(IF(user_id = 1, amount, 0)) AS user_1, SUM(IF(user_id = 2, amount, 0)) AS user_2, SUM(IF(user_id = 3, amount, 0)) AS user_3, FROM `bqmaster.advanced.orders` GROUP BY ALL ORDER BY order_date연습문제2# PIVOT 연습 문제2 -- 사용자별로 날짜별 amount 합산을 나타냈습니다. -- IF 문을 사용해 order_date가 지정된 날짜에 해당하는 경우에만 amount를 집계하고, 나머지는 0으로 처리했습니다. -- 데이터셋 특성상 SUM과 MAX 모두 사용할 수 있습니다. SELECT user_id, SUM(IF(order_date = '2023-05-01', amount, 0)) AS `2023-05-01`, SUM(IF(order_date = '2023-05-02', amount, 0)) AS `2023-05-02`, SUM(IF(order_date = '2023-05-03', amount, 0)) AS `2023-05-03`, SUM(IF(order_date = '2023-05-04', amount, 0)) AS `2023-05-04`, SUM(IF(order_date = '2023-05-05', amount, 0)) AS `2023-05-05` FROM `bqmaster.advanced.orders` GROUP BY ALL ORDER BY user_id연습문제3# PIVOT 연습 문제3 -- 사용자별로 날짜별 주문 여부를 나타냈습니다. -- IF 문을 사용해 해당 날짜에 주문이 있는 경우 1, 없는 경우 0으로 표시하고, MAX를 사용해 날짜별로 최대값(1 또는 0)을 반환합니다. -- 데이터셋 특성상 SUM과 MAX 모두 사용할 수 있습니다. SELECT user_id, MAX(IF(order_date = '2023-05-01', 1, 0)) AS `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = '2023-05-02', 1, 0)) AS `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = '2023-05-03', 1, 0)) AS `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = '2023-05-04', 1, 0)) AS `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = '2023-05-05', 1, 0)) AS `2023-05-05`, FROM `bqmaster.advanced.orders` GROUP BY ALL ORDER BY user_id연습문제4# PIVOT 연습 문제4 -- user_id가 32888인 사용자가 click_cart 이벤트 발생 시의 데이터를 나타냈습니다. -- event_params 배열을 UNNEST하여 param으로 분리한 후, firebase_screen, food_id, session_id를 개별 컬럼으로 표시했습니다. WITH base AS ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, MAX(IF(param.key = 'firebase_screen', param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(param.key = 'food_id', param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(param.key = 'session_id', param.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM `bqmaster.advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS param GROUP BY ALL ) SELECT * FROM base WHERE 1=1 AND user_id = 32888 AND event_name = 'click_cart' FUNNEL연습문제1# FUNNEL 연습 문제1 -- WITH 구문을 사용해 base 테이블을 생성하여 이벤트 이름과 화면 이름을 포함한 event_name_with_screen 컬럼을 만들었습니다. -- event_date는 2022-08-01에서 2022-08-18 사이로 설정했습니다. WITH base AS ( SELECT event_date, CONCAT(event_name, '-', param.value.string_value) AS event_name_with_screen, user_pseudo_id FROM `bqmaster.advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS param WHERE 1=1 AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND param.key = 'firebase_screen' AND event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' ) # 일자 상관 없이 퍼널의 유저 수를 집계 SELECT event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 ELSE NULL END AS step, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM base GROUP BY ALL HAVING step IS NOT NULL ORDER BY step # 일자별 퍼널의 유저 수를 집계 SELECT event_date, event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 ELSE NULL END AS step, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM base GROUP BY ALL HAVING step IS NOT NULL ORDER BY event_date, step연습문제2# FUNNEL 연습 문제2 -- 윈도우 함수를 사용해 이탈률을 계산해 봤습니다. -- LAG을 사용하여 이전 사용자수 값을 가져와 계산에 활용했습니다. WITH base AS ( SELECT event_date, CONCAT(event_name, '-', param.value.string_value) AS event_name_with_screen, user_pseudo_id FROM `bqmaster.advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS param WHERE 1=1 AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND param.key = 'firebase_screen' AND event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' ), add_step AS ( SELECT event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 ELSE NULL END AS funnel_step, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM base GROUP BY ALL HAVING funnel_step IS NOT NULL ), add_total_user_cnt AS ( SELECT *, LAG(user_cnt) OVER(ORDER BY funnel_step) AS previous_step_user_cnt FROM add_step ) SELECT *, ROUND((previous_step_user_cnt - user_cnt) / previous_step_user_cnt, 2) AS bounce_rate FROM add_total_user_cnt ORDER BY funnel_step연습문제3# FUNNEL 연습 문제3 -- PIVOT을 사용해 화면별로 사용자 수를 컬럼으로 나열하여 각 화면별 날짜별 사용자 수를 확인할 수 있도록 구성했습니다. WITH base AS ( SELECT event_date, CONCAT(event_name, '-', param.value.string_value) AS event_name_with_screen, user_pseudo_id FROM `bqmaster.advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS param WHERE 1=1 AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND param.key = 'firebase_screen' AND event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' ), add_user_cnt AS ( SELECT event_date, event_name_with_screen, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM base GROUP BY ALL ) SELECT event_date, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-welcome', user_cnt, NULL)) AS screen_view_welcome, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-home', user_cnt, NULL)) AS screen_view_home, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-food_category', user_cnt, NULL)) AS screen_view_food_category, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant', user_cnt, NULL)) AS screen_view_restaurant, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-cart', user_cnt, NULL)) AS screen_view_cart, MAX(IF(event_name_with_screen = 'click_payment-cart', user_cnt, NULL)) AS click_payment_cart FROM add_user_cnt GROUP BY ALL ORDER BY event_date

ARRAY(배열) / STRUCT(구조체)# 1. array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요 SELECT title, genre # UNNEST에서 사용한 새로운 컬럼으로 사용 / 기존 ARRAY_COULMN은 사용 X FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre; # 2. array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다 SELECT title, actor.actor, actor.character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor; # 3. array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다 SELECT title, actor.actor, actor.character, genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre; # 4. 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요 SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, event_param.key, event_param.value.string_value, event_param.value.int_value FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param WHERE event_date = "2022-08-01"; PIVOT(피봇): 축을 중심으로 회전한다# 1. orders테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다 SELECT order_date, SUM(IF(user_id = 1, amount, 0)) AS user_1, SUM(IF(user_id = 2, amount, 0)) AS user_2, SUM(IF(user_id = 3, amount, 0)) AS user_3, FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY order_date; # 2. orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다 SELECT user_id, SUM(IF(order_date = "2023-05-01", amount, 0)) AS `2023-05-01`, SUM(IF(order_date = "2023-05-02", amount, 0)) AS `2023-05-02`, SUM(IF(order_date = "2023-05-03", amount, 0)) AS `2023-05-03`, SUM(IF(order_date = "2023-05-04", amount, 0)) AS `2023-05-04`, SUM(IF(order_date = "2023-05-05", amount, 0)) AS `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id; # 3. orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다 SELECT user_id, MAX(IF(order_date = "2023-05-01", 1, 0)) AS `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = "2023-05-02", 1, 0)) AS `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = "2023-05-03", 1, 0)) AS `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = "2023-05-04", 1, 0)) AS `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = "2023-05-05", 1, 0)) AS `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id; # 4. app_log를 pivot하기 WITH base AS( SELECT user_id, event_date, event_name, event_timestamp, user_pseudo_id, MAX(if(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(if(event_param.key ="food_id", event_param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(if(event_param.key ="session_id", event_param.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM avdanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST (event_params) AS event_param WHERE event_date ='2022-08-01' GROUP BY ALL ) SELECT event_date, COUNT(user_id) AS cnt FROM base WHERE event_name = 'click_cart' GROUP BY ALL; 퍼널(Funnel): 깔때기 의미 → 넓은 시작점에서 점점 좁하지는 흐름WITH base AS (SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, MAX(IF(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) AS fire_screen, -- MAX(IF(event_param.key = "food_id", event_param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(event_param.key = "session_id", event_param.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" GROUP BY ALL ), fiter_event_and_concat_event_and_screen AS ( -- event_name + screen (필요한 이벤트만 WHERE 조건에 걸어서 사용) SELECT * EXCEPT(event_name, fire_screen, event_timestamp), CONCAT(event_name, "-", fire_screen) AS event_name_with_screen, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM base WHERE event_name IN ("screen_view", "click_payment") ) -- step_number + COUNT -- step_number : CASE WHEN을 사용해 숫자 지정 SELECT event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_name_with_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END AS step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM fiter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL WHERE user_pseudo_id = "1350836585.3421064109" -- 일자별 SELECT event_date, event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_name_with_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END AS step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM fiter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY event_date;  

31강에서 수업 코드를 잘 따라 쳐서 수업 내용과 똑같은 결과를 확인 할 수 있게 되었는데요. 한 가지 의문점이 들어 질문을 남깁니다. 수업의 마지막 내용인 클린 코드 책이 이미 대출이 되있어 B사용자가 대출을 하려 했으나 대출을 클릭하는 순간 서버 내부 오류입니다. 라는 내용의 경고창이 뜨는걸 확인했는데 영상의 내용에는 진작 대출되어 있는 책입니다 라는 IllegalArgumentException으로 예외처리를 했어서 서버 내부 오류입니다 라는 내용이 아니라 진작 대출되어 있는 책입니다 떠야 하는게 아닌가요? 다음 강의에서 확인할 수 있으려나요~? 

section4 UIKit을 다루는 방법의 코드자료는 제공되지 않는 것인가요?

1. ARRAY, STRUCT 연습 문제-- 1.array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요 SELECT movie_id, title, genre FROM `advanced.array_exercises`, CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre -- 2.array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다. SELECT title, actors.actor, actors.character FROM `advanced.array_exercises` CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actors -- 3.array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다. SELECT title, actor.actor, actor.character, genre FROM `advanced.array_exercises` CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre -- 4.앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요 SELECT event_date, event_timestamp, event_name, event_param.key AS key, event_param.value.string_value AS string_value, event_param.value.int_value AS int_value, user_id, user_pseudo_id, platform FROM `advanced.app_logs` CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param2. PIVOT 연습 문제-- 1.orders 테이블에서 유저(user_id) 별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다. SELECT order_date, SUM(IF(user_id = 1, amount, 0)) AS user_1, SUM(IF(user_id = 2, amount, 0)) AS user_2, SUM(IF(user_id = 3, amount, 0)) AS user_3 FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY order_date -- 2. orders 테이블에서 날짜(order_date) 별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_Date를 열(Column)으로 만들어야 합니다. SELECT user_id, SUM(IF(order_date = "2023-05-01", amount, 0)) AS `2023-05-01`, SUM(IF(order_date = "2023-05-02", amount, 0)) AS `2023-05-02`, SUM(IF(order_date = "2023-05-03", amount, 0)) AS `2023-05-03`, SUM(IF(order_date = "2023-05-04", amount, 0)) AS `2023-05-04`, SUM(IF(order_date = "2023-05-05", amount, 0)) AS `2023-05-05`, FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id -- 3. orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다. SELECT user_id, MAX(IF(order_date = "2023-05-01", 1, 0)) AS `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = "2023-05-02", 1, 0)) AS `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = "2023-05-03", 1, 0)) AS `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = "2023-05-04", 1, 0)) AS `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = "2023-05-05", 1, 0)) AS `2023-05-05`, FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id -- 4.앱 로그 PIVOT WITH base AS ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, MAX(IF(param.key = "firebase_screen", param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(param.key = "food_id", param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(param.key = "session_id", param.value.string_value, NULL)) AS session_id, FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS param GROUP BY ALL ) SELECT event_date, COUNT(user_id) AS user_cnt FROM base WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY ALL 3. 퍼널 쿼리 연습 문제WITH base AS ( select event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, MAX(IF(param.key = "firebase_screen", param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(param.key = "food_id", param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(param.key = "session_id", param.value.string_value, NULL)) AS session_id, FROM `advanced.app_logs` CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS param WHERE 1=1 AND event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" GROUP BY ALL ), filter_event_and_concat_event_and_screen AS ( SELECT * EXCEPT(event_name, firebase_screen, event_timestamp), CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) AS event_name_with_screen, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul") AS event_datetime FROM base WHERE 1=1 AND event_name IN ("screen_view", "click_payment") ), MAIN AS ( SELECT event_date, event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_name_with_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END AS step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM filter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ) -- 피벗 쿼리 만들기 SELECT event_date, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-welcome", cnt, NULL)) AS `screen_view-welcome`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-home", cnt, NULL)) AS `screen_view-home`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-food_category", cnt, NULL)) AS `screen_view-food_category`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-restaurant", cnt, NULL)) AS `screen_view-restaurant`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-cart", cnt, NULL)) AS `screen_view-cart`, MAX(IF(event_name_with_screen ="click_payment-cart", cnt, NULL)) AS `click_payment-cart` FROM main GROUP BY ALL ORDER BY event_date  

suspend fun searchByKeyword(keyword: String): Array<String> = coroutineScope { val dbResultsDeferred = async { searchFromDB(keyword) } val serverResultsDeferred = async { searchFromServer(keyword) } return@coroutineScope arrayOf(*dbResultsDeferred.await(), *serverResultsDeferred.await()) }안녕하세요 "일시 중단 함수의 사용" 학습 중 나온 코드에 대해 질문 드립니다.강의에서는 "coroutineScope을 사용하면, 일시중단 함수 내부에 coroutineScope 객체를 만들 수 있다."라고 하셨는데, 이 부분이 이해가 잘 안갑니다.먼저 coroutineScope {}를 선언하고, async 비동기 작업 -> delay 일시중단 순으로 진행되는데 일시중단 함수 내부에 coroutineScope 객체를 만들 수 있는 것이 이해가 잘 가지 않습니다.제가 정리하기로는, "coroutineScope을 사용하면, 일시중단 함수 내부에 coroutineScope 객체를 만들 수 있다."라기 보다는 위 그림처럼 "하나의 coroutineScope에 2개의 비동기 작업과 각각의 일시중단 함수를 포함하는 것"으로 받아들여지는데 제가 어느 부분을 놓치고 있는건지 잘 모르겠습니다. 감사합니다. ^^  

(사진)

1. ARRAY, STRUCT 연습 문제연습문제 1SELECT a.title, genre FROM advanced.array_exercises as a CROSS JOIN UNNEST(a.genres) AS genre연습문제 2SELECT a.title, actor.actor, actor.character FROM advanced.array_exercises as a CROSS JOIN UNNEST(a.actors) AS actor연습문제 3SELECT a.title, actor.actor, actor.character, genre FROM advanced.array_exercises as a CROSS JOIN UNNEST(a.actors) AS actor CROSS JOIN UNNEST(a.genres) AS genre연습문제 4SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, event_param.key, event_param.value.string_value, event_param.value.int_value, event_timestamp, platform, FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) as event_param2. PIVOT 연습문제연습문제 1SELECT order_date, SUM(IF(user_id = 1, sum_amount, 0)) as user_1, SUM(IF(user_id = 2, sum_amount, 0)) as user_2, SUM(IF(user_id = 3, sum_amount, 0)) as user_3, FROM ( SELECT order_date, user_id, sum(amount) as sum_amount, FROM advanced.orders GROUP BY user_id, order_date ) GROUP BY order_date ORDER BY order_date연습문제 2SELECT user_id, MAX(IF(order_date = "2023-05-01", sum_amount, 0)) as `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = "2023-05-02", sum_amount, 0)) as `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = "2023-05-03", sum_amount, 0)) as `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = "2023-05-04", sum_amount, 0)) as `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = "2023-05-05", sum_amount, 0)) as `2023-05-05` FROM ( SELECT user_id, order_date, SUM(amount) as sum_amount FROM advanced.orders GROUP BY user_id, order_date ORDER BY user_id, order_date ) GROUP BY user_id ORDER BY user_id연습문제 3SELECT user_id, MAX(IF(order_date = "2023-05-01", 1, 0)) as `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = "2023-05-02", 1, 0)) as `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = "2023-05-03", 1, 0)) as `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = "2023-05-04", 1, 0)) as `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = "2023-05-05", 1, 0)) as `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY user_id ORDER BY user_id3. 퍼널 쿼리 연습 문제WITH base as (SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, MAX(IF(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) as firebase_screen, MAX(IF(event_param.key = "food_id", event_param.value.int_value, NULL)) as food_id, MAX(IF(event_param.key = "session_id", event_param.value.string_value, NULL)) as session_id FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) as event_param WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" GROUP BY ALL ), base2 as ( SELECT *, CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) as event_screen FROM base WHERE event_name IN ("screen_view", "click_payment") ) SELECT event_screen, event_date, CASE WHEN event_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END as step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) as cnt FROM base2 GROUP BY ALL HAVING step_number is not NULL ORDER BY event_datePIVOT 적용WITH base as (SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, MAX(IF(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) as firebase_screen, MAX(IF(event_param.key = "food_id", event_param.value.int_value, NULL)) as food_id, MAX(IF(event_param.key = "session_id", event_param.value.string_value, NULL)) as session_id FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) as event_param WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" GROUP BY ALL ), base2 as ( SELECT *, CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) as event_screen FROM base WHERE event_name IN ("screen_view", "click_payment") ), base3 as ( SELECT event_screen, event_date, CASE WHEN event_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END as step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) as cnt FROM base2 GROUP BY ALL HAVING step_number is not NULL ORDER BY event_date ) SELECT event_date, MAX(IF(base3.event_screen ="screen_view-welcome", cnt, NULL)) AS screen_view_welcome, MAX(IF(base3.event_screen ="screen_view-home", cnt, NULL)) AS screen_vie_home, MAX(IF(base3.event_screen ="screen_view-food_category", cnt, NULL)) AS screen_view_food_category, MAX(IF(base3.event_screen ="screen_view-restaurant", cnt, NULL)) AS screen_view_restaurant, MAX(IF(base3.event_screen ="screen_view-cart", cnt, NULL)) AS screen_view_cart FROM base3 GROUP BY ALL ORDER BY event_date배운점날짜를 사용할 때 백틱(`)을 사용해야 한다는 점PIVOT 관련 쿼리를 처음 짜봤는데, GROUP BY로 먼저 그룹화한 뒤 사용하는 방법으로는 풀겠는데, 바로 PIVOT하는 방법은 아직 익숙하지 않아서 더 연습해야겠다. 구현 과정이 아직 머릿속에서 굴러가지 않는 느낌이었다.처음 쿼리를 짤 때보다 연습하면서 WITH 구문에 익숙해진 것 같다.풀고 나서 해설을 보니, EXCEPT 문을 사용하는 것을 까먹었다. 몇 개만 빼고 select 하는 경우 유용할 듯구문 오류 시 어떤 오류인지 아직 파악이 안되어 있어 강의에서 말씀하신 것처럼 하나하나 정리해놔야겠다.

각 어노테이션을 언제 주로 사용하는지에 대해 아래와 같이 정리를 했는데 맞게 정리 한 건지 궁금합니다.@Autowired를 사용하는 경우@ActiveProfiles("test") @SpringBootTest class OrderServiceTest { @Autowired private ProductRepository productRepository; @Autowired private OrderRepository orderRepository; @Autowired private StockRepository stockRepository; @Autowired private OrderService orderService; ... }스프링 컨텍스트에 실제 빈 객체를 등록하고 해당 빈을 사용합니다. 이렇게 실제 빈을 사용하는 테스트라 실제 동작 검증에 있어서 가장 정확성이 높은 테스트 입니다.@Mockbean과 @Autowired를 섞어 사용하는 경우@WebMvcTest(controllers = ProductController.class) class ProductControllerTest { @Autowired private MockMvc mockMvc; @Autowired private ObjectMapper objectMapper; @MockBean private ProductService productService; ... }스프링 컨텍스트에 실제 빈이 아닌 Mock 빈을 등록합니다.컨트롤러 레이어에 대해서만 단위 테스트를 하고 싶은데 컨트롤러가 서비스 레이어에 의존하고 있으니 이러한 의존을 끊기 위해 @MockBean을 사용하는 방식입니다.@Mock과 @InjectMocks@ExtendWith(MockitoExtension.class) class MailServiceTest { @Mock private MailSendClient mailSendClient; @Mock private MailSendHistoryRepository mailSendHistoryRepository; @InjectMocks private MailService mailService; ... }@Mock을 통해 스프링 컨테이너에 등록되지 않는 가짜 객체를 생성합니다. 그리고 @InjectMocks에 사용된 객체에 @Mock을 통해 생성한 가짜 객체를 주입하는 방식입니다.스프링 컨테이너가 필요없는 외부 시스템에 대해 테스트를 할때 진행하는 방식입니다.위 질문 중에 "@Mockbean과 @Autowired를 섞어 사용하는 경우" 코드에 대해 질문이 있습니다. 컨트롤러에 대한 단위 테스트를 하기 위해 @MockBean을 사용하여 서비스에 대한 의존성을 끊는 부분은 이해를 했습니다. 근데 결국 서비스 객체를 가져다 쓰니 서비스가 의존하고 있는 Repository에 대한 부분도 @MockBean을 사용하여 스프링 컨테이너에 Mock을 등록해야 하지 않나 라는 생각이 듭니다.아래 코드에 대해 질문이 있습니다. 실제 스프링 부트를 실행 하면 각 서비스 객체와 Repository 객체 모두 스프링 컨테이너에 등록되어 서비스 레이어쪽에서 Repository레이어에 의존하는 상황입니다. 저는 스프링 컨테이너에 빈들도 잘 등록되고 서로 잘 데이터를 주고 받는지도 테스트를 해야한다고 생각하는데 아래와 같이 @InjectMocks과 @Mock을 사용하면 스프링 컨테이너와 상관이 없어져서 아래와 같은 상황에서 @InjectMocks과 @Mock을 사용하여 테스트 코드를 작성해도 되는지 궁금합니다. @ExtendWith(MockitoExtension.class) class CustomServiceImplTest { @InjectMocks private CustomServiceImpl customServiceImpl; @Mock private BankRepository bankRepository; @Mock private ProductRepository productRepository; @Mock private OrderRepository orderRepository; ... }1번 질문과 같이 정리를 했지만 @Autowired와 @Mockbean 사용에 대해 헷갈리는점이 있어 아래 내용을 정리 했는데 맞게 이해를 한건지 궁금합니다.@Autowired를 테스트 코드에서 사용하는 핵심은 해당 기능을 스프링 컨테이너에 등록하는걸 넘어서 해당 객체의 기능을 실제 사용하겠다 라는 의미다. @Mockbean을 테스트 코드에서 사용하는 핵심 이유는 의존 관계를 끊기 위함이다. 예를 들어 컨트롤러 쪽에서 서비스쪽에 강한 의존관계를 가지고 있어 우선 @Mockbean을 통해 생성한 가짜 객체를 스프링 컨테이너에 등록하고 이 가짜 객체를 컨트롤러쪽에서 의존하고 있는 객체에 넣어줘서 의존관계를 끊는다. 주의할점은 @Mockbean을 통해 생성한 가짜 객체의 기능은 사용하지 않는다. 아래 코드에서 @MockBean을 통해 생성한 ProductService 객체는 가짜 객체이므로 ProductRepository 객체를 못 불러오나요?@WebMvcTest(controllers = ProductController.class) class ProductControllerTest { @Autowired private MockMvc mockMvc; @Autowired private ObjectMapper objectMapper; @MockBean private ProductService productService; ... } 

강의들이나 블로그를 보아도 소켓의 연결을 유지해주는 경우는 Receive 부분이나 Send 부분에서 ByteTransferred <= 0 이거나 SocketError != SocketError.Success가 아닐 경우에 Disconnect를 하게 되어있는데 온라인 서버에서는 원래 이렇게 구성을 해주는건가요?이 경우엔 계속 패킷을 보내고 받지 않으면 연결이 끊기는거같아서 ..

#include <stdio.h>int main(void){int nInput = 0;int answer = 0; scanf_s("%d", &nInput);answer = (nInput >= 80) ? printf("pass") : printf("fail"); printf("%c\n", answer); return 0;} 이 코드가 왜 실행되는지 모르겠어요 문자열 %s가 아니라 왜 %c로 했는데 되는지 궁금해요 %s로 해도 실행은 되는데  이렇게 초록색 줄로 그이고 실행 했을 때 처리 속도도 느린데 왜 그런건가요? answer에 printf 함수가 들어가면 어떻게 되는 건가요? 나중에 이런것도 설명 해주시나요?

5부 25초 domain 패키지에서 Book클래스 만들고 처음에 코드 입력하는 부분이 통 편집된거죠? 클래스 생성하고 갑자기 @Cloumn 어노테이션 작성하는 부분이로 넘어가네요

연습문제(1) ARRAY, STRUCT-- 1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요 SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre -- 2) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다 SELECT title, , actor.actor AS actor , actor.character AS character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor -- 3) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다 SELECT title , actor.actor AS actor , actor.character AS character , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre -- 4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요 SELECT user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , params.key AS key , params.value.string_value AS str_value , params.value.int_value AS int_value FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params WHERE event_date = '2022-08-01' (2) PIVOT-- 1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다 WITH step1 AS ( SELECT order_date , user_id , sum(amount) AS sum_of_amount FROM advanced.orders GROUP BY ALL ) SELECT order_date , MAX(IF(user_id = 1, sum_of_amount, 0)) AS user_1 , MAX(IF(user_id = 2, sum_of_amount, 0)) AS user_2 , MAX(IF(user_id = 3, sum_of_amount, 0)) AS user_3 FROM step1 GROUP BY order_date ORDER BY order_date -- 2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다 SELECT user_id , SUM(IF(order_date = '2023-05-01', amount, 0)) AS `2023-05-01` , SUM(IF(order_date = '2023-05-02', amount, 0)) AS `2023-05-02` , SUM(IF(order_date = '2023-05-03', amount, 0)) AS `2023-05-03` , SUM(IF(order_date = '2023-05-04', amount, 0)) AS `2023-05-04` , SUM(IF(order_date = '2023-05-05', amount, 0)) AS `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY user_id ORDER BY user_id -- 3) orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다 SELECT user_id , MAX(IF(order_date = '2023-05-01', 1, 0)) AS `2023-05-01` , MAX(IF(order_date = '2023-05-02', 1, 0)) AS `2023-05-02` , MAX(IF(order_date = '2023-05-03', 1, 0)) AS `2023-05-03` , MAX(IF(order_date = '2023-05-04', 1, 0)) AS `2023-05-04` , MAX(IF(order_date = '2023-05-05', 1, 0)) AS `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY user_id ORDER BY user_id -- 4) 앱 로그 데이터 배열 PIVOT하기 SELECT user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , MAX(IF(params.key = 'firebase_screen', params.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen , MAX(IF(params.key = 'food_id', params.value.int_value, NULL)) AS food_id , MAX(IF(params.key = 'session_id', params.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params WHERE event_date = '2022-08-01' GROUP BY ALL (3) 퍼널 분석WITH step1 AS ( SELECT event_date , event_timestamp , event_name , user_id , user_pseudo_id , MAX(IF(params.key = 'firebase_screen', params.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen , MAX(IF(params.key = 'session_id', params.value.string_value, NULL)) AS session_id , platform FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' GROUP BY ALL ), step2 AS ( SELECT * EXCEPT(event_timestamp) , CONCAT(event_name, '-', firebase_screen) AS event_name_with_screen , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM step1 ), step3 AS ( SELECT * , CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 END AS step_number FROM step2 ), step3_1 AS ( -- 1) 각 퍼널별 유저 수 집계 SELECT event_name_with_screen , step_number , COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM step3 GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY step_number ) , step3_2 AS ( -- 2) 일자별 각 퍼널별 유저 수 집계 SELECT event_date , event_name_with_screen , step_number , COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM step3 GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY event_date , step_number ) -- 3) 2) 데이터를 PIVOT SELECT event_date , MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-welcome', cnt, NULL)) AS `screen_view-welcome` , MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-home', cnt, NULL)) AS `screen_view-home` , MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-food_category', cnt, NULL)) AS `screen_view-food_category` , MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant', cnt, NULL)) AS `screen_view-restaurant` , MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-cart', cnt, NULL)) AS `screen_view-cart` , MAX(IF(event_name_with_screen = 'click_payment-cart', cnt, NULL)) AS `click_payment-cart` FROM step3_2 GROUP BY event_date ORDER BY event_date

STM32F429ZI를 사용하여 따라해볼려고 합니다.CAN transceiver를 사야할까요?? 그리고 CAN transceiver 어떤 모듈을 사야하나요?4page 왼쪽 그림의 것으로 사려고하는데구매하신 것 이름 좀 알려주시면 감사하겠습니다.인터넷 검색하다보니 비슷한 것이 있긴하던데https://smartstore.naver.com/thproduts/products/9495059078?NaPm=ct%3Dm2r4cje0%7Cci%3Dca48771f2bd08d6cefd839354bf0426b6be1ceaa%7Ctr%3Dslsl%7Csn%3D7948124%7Chk%3D5766a3f7f2f4c9823bc92840cae206a17f940797&nl-query=CAN+Transceiver해당 모듈 TJA050을 사도 될까요? 

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]다른 것들은 ...이 추가가 되지 않는데 OrderItem만 ...이 추가 되는 이유가 뭔가요? add를 넣었다고 해서 그런건가요?

1. ARRAY, STRUCT 연습문제/*1) array_exercise 테이블에서 각 영화(title)별로 장르를 UNNEST 해서 보여주세요*/ select title, genre from `advanced.array_exercises`, unnest(genres) as genre /*2) array_exercise 테이블에서 각 영화별로 배우와 배역을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 칼럼으로 보여주세요*/ select title, actor.actor, actor.character from `advanced.array_exercises`, unnest(actors) as actor /*3) array_exercise 테이블에서 각 영화별로 배우, 배역, 장르를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다.*/ select title, actor.actor, actor.character, genre from `advanced.array_exercises` ,unnest(actors) as actor ,unnest(genres) as genre -- 문제의의도: UNNEST를 2번 연속 사용 가능하다 -- 데이터 중복은 CROSS JOIN으로 인한 어쩔 수 없는 이슈 -- SQL 실행순서 -> FROM -> JOIN -> SELECT -- actors : ARRAY<STRUCT> -> UNNEST -> STRUCT -- genres : ARRAY<STRING> -> UNNEST -> STRING /*4) 앱로그데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요*/ select event_date, datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul') as event_timestamp, event_name, event_param.key as key, event_param.value.string_value as string_value, event_param.value.int_value as int_value, user_id from `advanced.app_logs` ,unnest(event_params) as event_param -- event_params : ARRAY<STRUCT> -- event_params.value : STRUCT<STRING, INT64> 2. PIVOT 연습문제/*1) orders 테이블에서 유저별로 주문금액의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜를 행으로, user_id를 열로 만들어야합니다. /*case when 사용한 풀이*/ select order_date, sum(case when user_id = 1 then amount else 0 end) as user_1, sum(case when user_id = 2 then amount else 0 end) as user_2, sum(case when user_id = 3 then amount else 0 end) as user_3 from `advanced.orders` group by order_date order by order_date /*if 사용한 풀이*/ select order_date, sum(if(user_id = 1,amount,0)) as user_1, sum(if(user_id = 2,amount,0)) as user_2, sum(if(user_id = 3,amount,0)) as user_3 from `advanced.orders` group by order_date order by order_date /*2) orders 테이블에서 날짜별로 유저들의 주문금액의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행으로, order_date를 열로 만들어야 합니다.*/ select user_id, sum(if(order_date = '2023-05-01',amount,0)) as `2023-05-01`, sum(if(order_date = '2023-05-02',amount,0)) as `2023-05-02`, sum(if(order_date = '2023-05-03',amount,0)) as `2023-05-03`, sum(if(order_date = '2023-05-04',amount,0)) as `2023-05-04`, sum(if(order_date = '2023-05-05',amount,0)) as `2023-05-05` FROM `advanced.orders` group by user_id order by user_id -- ANY_VALUE: 그룹화할 대상 중 임의의 값(NULL 제외)를 표시한다. -- 나머지 값이 NULL이거나 확정적으로 값이 나올것이라 예상될 때 사용 /*3)orders 테이블에서 사용자별, 날짜별 주문이 있다면 1 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행으로 order_date를 칼럼으로 만들고 주문횟수에 상관없이 1로 처리합니다.*/ select user_id, MAX(if(order_date = '2023-05-01' and amount is not null,1,0)) as `2023-05-01`, MAX(if(order_date = '2023-05-02' and amount is not null,1,0)) as `2023-05-02`, MAX(if(order_date = '2023-05-03' and amount is not null,1,0)) as `2023-05-03`, MAX(if(order_date = '2023-05-04' and amount is not null,1,0)) as `2023-05-04`, MAX(if(order_date = '2023-05-05' and amount is not null,1,0)) as `2023-05-05` FROM `advanced.orders` group by user_id order by user_id; /* 횟수를 구해달라고 하는 경우*/ -- MAX를 SUM으로 바꾸면 된다. /*4) APP_LOG PIVOT 실습하기*/ select user_id, event_date, datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_timestamp, event_name, max(if(params.key = 'firebase_screen',params.value.string_value,NULL)) as firebase_screen, max(if(params.key = 'food_id',params.value.int_value,NULL)) as food_id, max(if(params.key = 'session_id',params.value.string_value,NULL)) as session_id from `advanced.app_logs` , unnest(event_params) as params where event_date = '2022-08-01' group by 1,2,3,4 3. 퍼널 분석 연습문제/* 일자별 퍼널별 유저 수 집계 기간: 2022-08-01 ~ 2022-08-18 사용할 event => event_name과 firebase_screen의 값을 concat하여 사용 1. screen_view-welcome 2. screen_view-home 3. screen_view-food_category 4. screen_view-restaurant 5. screen_view-cart 6. click_payment-cart -- screen_view-welcome에서 user_id는 NULL임 -> user_pseudo_id는 NULL이 아님 -- welcome에서 home으로 넘어가며 로그인을 하여서 그럼 -- WHERE: FROM 절에서 바로 필터링을 하고 싶은 조건을 지정 -- HAVING: GROUP BY 후에 나오는 집계 결과에 대한 조건을 지정 */ with base as ( select event_date, datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul') as event_timestamp, event_name, user_pseudo_id, max(if(params.key = 'firebase_screen',params.value.string_value,NULL)) as firebase_screen, max(if(params.key = 'food_id',params.value.int_value,NULL)) as food_id, max(if(params.key = 'session_id',params.value.string_value,NULL)) as session_id from `advanced.app_logs` , unnest(event_params) as params where event_date between '2022-08-01' and '2022-08-18' group by 1,2,3,4 ) select event_date, event_name_with_screen, case when event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' then 1 when event_name_with_screen = 'screen_view-home' then 2 when event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' then 3 when event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' then 4 when event_name_with_screen = 'screen_view-cart' then 5 when event_name_with_screen = 'click_payment-cart' then 6 end as step_number, count(distinct user_pseudo_id) as cnt from ( select *, case when event_name in ('screen_view','click_payment') then concat(event_name,'-',firebase_screen) else null end as event_name_with_screen from base ) group by 1,2,3 having step_number is not null order by event_date, step_number

연습 문제(1) ARRAY, STRUCT 연습문제1-1.--1-1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요. SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises , unnest(genres) as genre1-2.--1-2) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다. select title , actor.actor , actor.character from advanced.array_exercises , unnest(actors) as actor 1-3.--1-3) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다. select title , actor.actor as actor , actor.character as character , genre from advanced.array_exercises , unnest(actors) as actor , unnest(genres) as genre 1-4.--1-4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요 select user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , param.key as key , param.value.string_value as string_value , param.value.int_value as int_value from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where event_date = '2022-08-01' (2) PIVOT 연습문제2-1.--2-1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다. select order_date , sum(if(user_id = 1,amount,0)) as user_1 , sum(if(user_id = 2,amount,0)) as user_2 , sum(if(user_id = 3,amount,0)) as user_3 from advanced.orders group by order_date order by order_date2-2.--2-2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다. select user_id , max(if(order_date = '2023-05-01',amount,0)) as `2023-05-01` , max(if(order_date = '2023-05-02',amount,0)) as `2023-05-02` , max(if(order_date = '2023-05-03',amount,0)) as `2023-05-03` , max(if(order_date = '2023-05-04',amount,0)) as `2023-05-04` , max(if(order_date = '2023-05-05',amount,0)) as `2023-05-05` from advanced.orders group by user_id order by user_id2-3.--2-3) orders 테이블에서 사용자별, 날짜별로 주문이 있따면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다. select user_id , max(if(order_date = '2023-05-01',1,0)) as `2023-05-01` , max(if(order_date = '2023-05-02',1,0)) as `2023-05-02` , max(if(order_date = '2023-05-03',1,0)) as `2023-05-03` , max(if(order_date = '2023-05-04',1,0)) as `2023-05-04` , max(if(order_date = '2023-05-05',1,0)) as `2023-05-05` from advanced.orders group by user_id order by user_id2-4.--2-4) 앱 로그 데이터 배열 PIVOT 하기 select user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , max(if(param.key = 'firebase_screen', param.value.string_value, null)) as firebase_screen , max(if(param.key = 'food_id', param.value.int_value, null)) as food_id , max(if(param.key = 'session_id', param.value.string_value, null)) as session_id from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where event_date = '2022-08-01' group by all  (3) 퍼널 연습문제3-1.--3-1) 퍼널 별 유저 수 집계(일자별) with base as ( select event_date , event_name , event_timestamp , user_id , user_pseudo_id , platform , max(if(param.key = 'firebase_screen', param.value.string_value, null)) as firebase_screen from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where event_date between '2022-08-01' and '2022-08-18' group by all ), filter_event as ( select * except(event_name, firebase_screen) , concat(event_name, "-", firebase_screen) as event_name_with_screen from base where event_name in ('screen_view', 'click_payment') ) select event_date , event_name_with_screen , case when event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' then 1 when event_name_with_screen = 'screen_view-home' then 2 when event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' then 3 when event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' then 4 when event_name_with_screen = 'screen_view-cart' then 5 when event_name_with_screen = 'click_payment-cart' then 6 else null end as step_number , count(distinct user_pseudo_id) as cnt from filter_event group by all having step_number is not null order by event_date3-2.--3-2) 퍼널 별 유저 수 집계 PIVOT with base as ( select event_date , event_name , event_timestamp , user_id , user_pseudo_id , platform , max(if(param.key = 'firebase_screen', param.value.string_value, null)) as firebase_screen from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where event_date between '2022-08-01' and '2022-08-18' group by all ), filter_event as ( select * except(event_name, firebase_screen) , concat(event_name, "-", firebase_screen) as event_name_with_screen from base where event_name in ('screen_view', 'click_payment') ), daily_group as ( select event_date , event_name_with_screen , case when event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' then 1 when event_name_with_screen = 'screen_view-home' then 2 when event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' then 3 when event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' then 4 when event_name_with_screen = 'screen_view-cart' then 5 when event_name_with_screen = 'click_payment-cart' then 6 else null end as step_number , count(distinct user_pseudo_id) as cnt from filter_event group by all having step_number is not null order by event_date ) select event_date , max(if(event_name_with_screen = 'screen_view-welcome',cnt,null)) as screen_view_welcome , max(if(event_name_with_screen = 'screen_view-home',cnt,null)) as screen_view_home , max(if(event_name_with_screen = 'screen_view-food_category',cnt,null)) as screen_view_food_category , max(if(event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant',cnt,null)) as screen_view_restaurant , max(if(event_name_with_screen = 'screen_view-cart',cnt,null)) as screen_view_cart , max(if(event_name_with_screen = 'click_payment-cart',cnt,null)) as click_payment_cart from daily_group group by all order by event_date