2편 듣고있는데 .. ㅎㅎ 궁금합니다.

1. ARRAY, STRUCT 연습문제문제 1) array_exercise테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST 해서 보여주세요SELECT title, genres FROM `analystic-project.advanced.array_exercises` , UNNEST(genres) AS genres ;문제 2) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야합니다SELECT title, actors.actor, actors.character FROM `analystic-project.advanced.array_exercises` , UNNEST(actors) AS actors ;문제 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, actors.actor, actors.character, genres FROM `analystic-project.advanced.array_exercises` , UNNEST(actors) AS actors, UNNEST(genres) genres ;문제 4) 앱 로그 데이터(app_logs) 배열 풀기SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, pr.key, pr.value.string_value, pr.value.int_value FROM `analystic-project.advanced.app_logs` , UNNEST(event_params) AS pr WHERE event_date = "2022-08-01" LIMIT 1000 ;2. PIVOT 연습문제 풀이문제 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 합니다SELECT order_date, COALESCE(SUM(IF(user_id = 1, amount, null)),0) AS user_1, COALESCE(SUM(IF(user_id = 2, amount, null)),0) AS user_2, COALESCE(SUM(IF(user_id = 3, amount, null)),0) AS user_3 FROM advanced.orders GROUP BY order_date ORDER BY order_date ;문제 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 합니다SELECT user_id, COALESCE(SUM(IF(order_date = '2023-05-01', amount, null)),0) AS `2023-05-01`, COALESCE(SUM(IF(order_date = '2023-05-02', amount, null)),0) AS `2023-05-02`, COALESCE(SUM(IF(order_date = '2023-05-03', amount, null)),0) AS `2023-05-03`, COALESCE(SUM(IF(order_date = '2023-05-04', amount, null)),0) AS `2023-05-04`, COALESCE(SUM(IF(order_date = '2023-05-05', amount, null)),0) AS `2023-05-05`, FROM advanced.orders GROUP BY user_id ORDER BY user_id ;문제 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 처리합니다SELECT user_id, MAX(IF(order_date = '2023-05-01' AND order_id is not null, 1, 0)) AS `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = '2023-05-02' AND order_id is not null, 1, 0)) AS `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = '2023-05-03' AND order_id is not null, 1, 0)) AS `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = '2023-05-04' AND order_id is not null, 1, 0)) AS `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = '2023-05-05' AND order_id is not null, 1, 0)) AS `2023-05-05`, FROM advanced.orders GROUP BY user_id ORDER BY user_id ;문제 4)user_id = 32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를때 어떤 음식(food_id)을 담았나요?WITH app_order_raw AS ( SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, pr.key, pr.value.string_value, pr.value.int_value FROM advanced.app_logs, UNNEST(event_params) AS pr WHERE event_date = '2022-08-01' ) SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, MAX(IF(key = 'firebase_screen', string_value, null)) AS firebase_screen, MAX(IF(key = 'food_id', int_value, null)) AS food_id, MAX(IF(key = 'session_id', string_value, null)) AS session_id, FROM app_order_raw GROUP BY user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id ;3. 퍼널분석문제 1) 각 퍼널의 유저 수를 집계 / 데이터 기준: 2022-08-01 ~ 2022-08-18WITH funnel_data_raw AS ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, MAX(IF(pr.key = 'firebase_screen', pr.value.string_value, null)) AS screen_name, CONCAT(event_name, '-', MAX(IF(pr.key = 'firebase_screen', pr.value.string_value, null))) AS event_name_with_screen FROM advanced.app_logs, UNNEST(event_params) AS pr WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' GROUP BY 1,2,3,4,5 ) 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 END AS step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM funnel_data_raw WHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND screen_name IN ('welcome', 'home', 'food_category', 'restaurant', 'cart') GROUP BY 1,2 ORDER BY 2 ;문제 2) 일자별 퍼널 유저 수 집계 WITH funnel_data_raw AS ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, MAX(IF(pr.key = 'firebase_screen', pr.value.string_value, null)) AS screen_name, CONCAT(event_name, '-', MAX(IF(pr.key = 'firebase_screen', pr.value.string_value, null))) AS event_name_with_screen FROM advanced.app_logs, UNNEST(event_params) AS pr WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' GROUP BY 1,2,3,4,5 ) 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 funnel_data_raw WHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND screen_name IN ('welcome', 'home', 'food_category', 'restaurant', 'cart') GROUP BY 1,2,3 ORDER BY 1,3 ;문제 3) 일자별 퍼널 유저 수 집계형태를 PIVOT형태로 전환하기WITH funnel_data_raw AS ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, MAX(IF(pr.key = 'firebase_screen', pr.value.string_value, null)) AS screen_name, CONCAT(event_name, '-', MAX(IF(pr.key = 'firebase_screen', pr.value.string_value, null))) AS event_name_with_screen FROM advanced.app_logs, UNNEST(event_params) AS pr WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' GROUP BY 1,2,3,4,5 ), daily_funnel_user_count 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 END AS step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM funnel_data_raw WHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND screen_name IN ('welcome', 'home', 'food_category', 'restaurant', 'cart') GROUP BY 1,2,3 ORDER BY 1,3 ) SELECT event_date, MAX(IF(step_number = 1, cnt, null)) AS `screen_view-welcome`, MAX(IF(step_number = 2, cnt, null)) AS `screen_view-home`, MAX(IF(step_number = 3, cnt, null)) AS `screen_view-food_category`, MAX(IF(step_number = 4, cnt, null)) AS `screen_view-restaurant`, MAX(IF(step_number = 5, cnt, null)) AS `screen_view-cart`, MAX(IF(step_number = 6, cnt, null)) AS `click_payment-cart`, FROM daily_funnel_user_count GROUP BY ALL ORDER BY 1 ;4. 새롭게 배웠던 점쿼리를 활용하여 PIVOT 형태로 데이터를 변환 할 수 있는 스킬을 습득함."GROUP BY ALL" 이라는 방식으로 전체 집계를 할 수 있다는 방법을 처음 알게 됨.`` (백틱) 기호를 사용하면 특수문자 '-'와 한글까지 컬럼명으로 사용할 수 있다는 것을 처음 알게 됨.실무에서 FROM절에 UNNEST() 함수 앞에 ',' 를 왜(Why) 써야되는지에 대한 궁금했는데, CROSS JOIN의 약자로 사용하고 있다는 것을 처음 알게 됨.ARRAY와 STRUCT 구조의 차이점과 해당 데이터타입 구조의 데이터를 추출하기 위한 방법을 명확하게 알게 됨.5. 느낀점사소하지만 스킬적인 부분으로 새롭게 배웠던 부분은 따로 잘 정리해두어 업무에 바로 사용해볼 예정. 또한 데이터 탐색 방법으로 Funnel 사용하는데 있어, Open 퍼널과 Closed 퍼널 방식의 종류를 배울 수 있어 뿌듯했음.

다른 문제들은 미리 다 혼자 풀면 해결 가능했는데, 맨 마지막 문제는 혼자 시도해서 답은 맞게 나왔으나 쿼리 접근 방식이 상이했습니다.WITH 구문으로 2~3개의 데이터를 미리 구축해두고 거기서 퍼널 분석을 하시던데, 해당 쿼리의 경우 좀 더 익숙해지면 정말 실무에서도 바로바로 써먹을 수 있겠다는 생각이 들더군요!피벗은 case when으로 작성했었는데, max와 if로 작성하는 방법을 알아가서 좋았습니다.다음주 강의도 열심히 들어보겠습니다! 감사합니다.   SELECT title, genreFROM advanced.array_exercisesCROSS JOIN UNNEST(genres) as genre;  SELECT title, act.actor as actor, act.character as characterFROM advanced.array_exercisesCROSS JOIN UNNEST(actors) as act  SELECT title, act.actor as actor, act.character as character, genreFROM advanced.array_exercisesCROSS JOIN UNNEST(actors) as actCROSS JOIN UNNEST(genres) as genre;  WITH base AS ( SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, events.key, events.value FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS events)SELECT event_date, event_name, COUNT(DISTINCT user_id) AS cntFROM baseGROUP BY ALLORDER BY cnt DESC  SELECT order_date, MAX(IF(user_id=1, amount, 0)) as user_1, MAX(IF(user_id=2, amount, 0)) as user_2, MAX(IF(user_id=3, amount, 0)) as user_3FROM advanced.ordersGROUP BY order_dateORDER BY order_date;  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 2023-05-05FROM advanced.ordersGROUP BY user_idORDER BY user_id;  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.ordersGROUP BY user_idORDER BY user_id;  SELECT user_id , event_date , event_timestamp , event_name , user_pseudo_id , MAX(IF(events.key = 'firebase_screen', events.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen , MAX(IF(events.key = 'food_id', events.value.int_value, NULL)) AS food_id , MAX(IF(events.key = 'session_id', events.value.int_value, NULL)) AS session_idFROM advanced.app_logsCROSS JOIN UNNEST(event_params) AS eventsWHERE user_id = 32888 AND event_name = 'click_cart'GROUP BY ALL  #정석 방법WITH 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 = '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) , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime , CONCAT(event_name, '-', firebase_screen) AS event_name_with_screen FROM base WHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment'))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 cntFROM filter_event_and_concat_event_and_screenGROUP BY ALLHAVING step_number IS NOT NULL  #내가 시도한 방법SELECT CONCAT(event_name, param.value.string_value) , COUNT(DISTINCT user_pseudo_id)FROM advanced.app_logsCROSS JOIN UNNEST(event_params) AS paramWHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment')AND param.value.string_value IN ('welcome', 'home', 'food_category', 'restaurant', 'cart')AND event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18'GROUP BY event_name, param.value.string_value 

제가 유저들끼리 커뮤니티 만들고자 하는데 이때부터 강의 보면 될까요? 여러가지 다 보고있는데 어디서부터 딱 봐야할지 모르겠습니다.! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

왜 인지는 모르겠지만, 8강을 시작하면서밑에 있는 코드의 GetController()에서 NULL을 반환하고 있어 게임 플레이가 안되던 문제가 있었습니다.void AABCharacterPlayer::SetCharacterControl(ECharacterControlType NewCharacterControlType) { UABCharacterControlData* NewCharacterControl = CharacterControlManager[NewCharacterControlType]; check(NewCharacterControl); SetCharacterControlData(NewCharacterControl); APlayerController* PlayerController = CastChecked<APlayerController>(GetWorld()->GetFirstPlayerController()); if (UEnhancedInputLocalPlayerSubsystem* Subsystem = ULocalPlayer::GetSubsystem<UEnhancedInputLocalPlayerSubsystem>(PlayerController->GetLocalPlayer())) { Subsystem->ClearAllMappings(); UInputMappingContext* NewMappingContext = NewCharacterControl->InputMappingContext; if (NewMappingContext) { Subsystem->AddMappingContext(NewMappingContext, 0); } } CurrentCharacterControlType = NewCharacterControlType; }아직 Pawn이 컨트롤러를 얻은 시점이 아니라서 NULL 값으로 반환된다고 합니다. GetWorld()->GetFirstPlayerController()를 호출해서 컨트롤러를 반환할수 있던데, Pawn이 컨트롤러를 얻은 시점이 언제인가요?

안녕하세요, AWS에 대한 기본 개념을 강사님의 강의를 통해 정말 많이 배우고 있는 학생입니다.Auto Scaling Group의 원하는 용량을 1로 설정하였을 때 인스턴스가 1개만 생성되기를 기대하였으나,2개가 생성되고 최종적으로 1개가 종료되는 현상을 확인할 수 있었는데요. 2개 인스턴스 가용영역이 다른 것으로 보아 이와 관련이 있지 않을까라고만 추측하고 있어 이렇게 질문드리게 되었습니다. 강사님 강의에서는 1로 설정하더라도 위와 같은 현상이 보이지 않았는데 혹시 제가 설정을 잘못한 것인지 궁금합니다.

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. ^^  

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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?