1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 5-15. 비동기 처리 - 대표적인 사례 (22분~23분) 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 여러개의 알림을 전송 할 때 비동기로 알림을 전송하게 된다면 n개의 알림을 1개의 알림을 전송하는 시간과 같은 시간으로 전송할수 있다. 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 100만개의 알림을 1개의 알림 전송 시간으로 보내려면 어떻게 해야하나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 제 생각에는 메세지 큐를 중간에 두어서 100만개의 알림을 일단 메세지 큐에 넣고 알림 서버의 리소스를 고려해서 토픽?을 주면 될거 같은데 맞나요? 갑자기 궁금해져서 질문드립니다! 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다!
강사님 안녕하세요. 게시판 조회시 페이징으로 처리할때 조회수를 오름차순, 내림차순 정렬하는 기능이 있다면 현재 강의 설계 기준으로 어떻게 구현할 수 있을까요? 제가 생각한 방법은 다음과 같습니다. 사전 조건: view에서 조회수 데이터는 redis를 바라봄 개수 백업 적용 / 단위는 10 페이징 쿼리에서 RDB 백업 테이블의 조회수 기준으로 정렬 코드 레벨에서 redis 데이터 기준으로 한번 더 정렬 문제는, 2번에서 한 페이지의 데이터만 정렬이 되기 대문에 페이지를 넘어갈때 정렬이 깨지는 현상이 발생합니다 ㅠ 데이터 전체를 메모리에 한번에 조회하지 않고 할 수 있는 방법이 있을까요?
안녕하세요, 강사님. 아래와 같이 End-Point에 생성이 안되어서 문의드립니다. 강사님처럼 Legacy serving 창이 뜨지도 않을 뿐더러 [use model for inference]를 클릭해서 생성하려고 해도 아무런 반응이 없더라구요. 제가 설정에서 뭔가를 잘못한 것일까요?? 아니면 현재 구독이 무료 계정이라서 그런걸까요..? 마지막 강의까지 다 와서 막혀버렸네요 ㅠ
employee_id와 manager_id를 사용해서 셀프조인 하는 과정에서 자신의 상사를 모두 표시하고 싶다는 생각이 들었습니다. SELECT a.employee_id, a.name, b.employee_id, b.name, c.employee_id, c.name, d.employee_id, d.name, e.employee_id, e.name FROM employees a left join employees b on a.manager_id = b.employee_id left join employees c on b.manager_id = c.employee_id left join employees d on c.manager_id = d.employee_id left join employees e on d.manager_id = e.employee_id 이와같이 직원 코드가 있고 상사 코드가 있는 경우 자기로부터 가장 높은 상사까지 한 행에 다 출력하고 싶은 경우에는 어떤 방법이 최선인지 알고 싶습니다. 지금은 단순히 데이터 개수가 적기 때문에 몇번의 조인으로 해결되었지만 실무에서 데이터 개수가 많다고 할때 이와같이 구하려면 어떻게 구해야하는지 궁금합니다. 즉 위 코드처럼 여러번 조인을 쓰는게 아니라 원하는 결과를 얻을 때 까지 자동으로 반복시킬 방법이 있는지 궁금합니다.
1. 앱 라우터에서는 왜 페이지 이동 전에 프리패칭(prefetching)이 이뤄지지 않는 것처럼 보일까요? 페이지 라우터(Page Router) 방식에서는 링크가 뷰에 등장하면 해당 링크의 JS 번들이 자동으로 프리패칭되는 것으로 알고 있습니다. 그런데 앱 라우터의 동작 구조를 설명한 도식(2번 사진)에서는, 사용자가 실제로 페이지 이동을 요청한 이후에 JS 번들과 RSC Payload를 받는 것으로 표현되어 있습니다. 페이지 라이팅과 달라진 점이 RSC payload를 보내주는 것이라 하셨는데 도식에서는 언제 JS 번들을 보내주는지에 차이가 있어보여서 질문드립니다. 2. 앱라우터 방식에서 클라이언트 컴포넌트만 JS 번들에 포함된다는 설명과 관련해서, 다음 내용이 맞는지 확인 부탁드립니다. 초기 접속 시 서버에서 서버컴포넌트를 RSC 페이로드로 해석하고 완성된 HTML을 보내준다. 초기 접속 시 브라우저는 해당 페이지의 클라이언트 컴포넌트 JS Bundle만 받는다. 이후, JS Bundle과 HTML을 하이드레이션 한다. 페이지 전환 시, 새로 이동하는 페이지의 JS Bundle과 함께 서버 컴포넌트에 대한 RSC Payload도 함께 받아 브라우저에서 조합된다. 즉, 페이지 전환 전에 프리패칭이 없다. 이렇게 이해하는게 맞을까요?
google colab 오픈 하여 새노트를 열면 로드 에러가 발생합니다. 어떻게 해야 하나요? ============================= A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed. at $ L.PE [as constructor] ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/a17fd496db698d4637390557595457ce/external_binary_l10n__ko.js:1733:732 ) at new $L ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-
seo 관련해서 궁금한게 있습니다. seo 최적화라는게 크롤링 봇이 서버에서 렌더링된 html을 크롤링하고 인덱싱하는걸로 알고 있습니다. 만약 서버 fetch 를 했지만 data 자체는 렌더링하지 않은 경우는 크롤링 봇이 어떻게 인식을 하는지 궁금합니다. 예를 들어 서버 fetch를 했지만 아래와 같이 서스펜스 역할하는 로직으로 인해 클라이언트 환경에서 hydrate 된 이후에 데이터가 렌더링된다면 서버에서 fetch는 이루어졌지만 렌더링된건 아니기 때문에 크롤링봇이 데이터를 인식하지 못하게 되는걸까요?? export function ConditionalClientWrapper({ children, fallback, }: ConditionalClientWrapperProps) { const [mounted, setMounted] = useState(false); useEffect(() => { setMounted(true); }, []); if (!mounted) return fallback ?? null; return children; } <ConditionalClientWrapper fallback={<Loading />}> //dataList에서 서버 fetch 가 이루어집니다. <dataList /> </ConditionalClientWrapper> SEO 최적화를 위한 조건이 데이터 렌더링인지 단순 서버 fetch 만하면 되는건지 궁금합니다. 추가로 리액트 쿼리의 prefetch를 사용하면 seo 최적화를 가질 수 있는건가요?? 감사합니다!
배포를 준비하고 있는데 개발/로컬 환경에서는 문제가 없이 잘 되다가 상용 환경에 배포를 하려고하니 에러가 발생하고 있습니다. 빌드는 에러 없이 잘 되었는데 pm2 start를 하니 [TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'filter') 타입에러가 갑자기 나타나버렸습니다. 우선 filter 사용하는 부분에 대한 예외처리들을 넣어주었는데 동일한 에러가 계속 발생하고 있습니다. 어떠한 경우에 이런 에러가 발생하는 것일까요?
31강에서 구현된 users.py의 read_all_users는 화면에 구현이 안되는 것이 맞는 것인가요? Users의 POST /users 밑에 GET /users/all로 있어야 할 것 같은데... ===> PC를 재시작 후 다시 서버를 실행해 보니 나타납니다. DB Browser에서 특정 User의 is_admin을 true로 수정하고 저장까지 완료하고 난 후, 각각의 User들로 로그인해보았습니다. 그런데, is_admin이 false인 모든 User들도 read_all_users의 endpoint인 /users/all에서 모든 회원들의 리스트가 조회가 됩니다. /docs 페이지라서 그런 것인지 아니면 잘못 구현된 것인지 궁금합니다. 강의에서는 docs에서의 이런 상황에 대한 언급이 없어 질문을 드립니다.
