@EnableGlobalMethodSecurity 애노테이션이 설정되어있는 곳 모두 찾아서 주석 처리 @Order(0) //@EnableGlobalMethodSecurity(securedEnabled = true, prePostEnabled = true) @EnableWebSecurity @Configuration public class SecurityConfig2 extends WebSecurityConfigurerAdapter { @Order(1) @Configuration //@EnableGlobalMethodSecurity(securedEnabled = true) @EnableWebSecurity public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
연습 문제 (1) 윈도우 함수 -- 1) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month_1, LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month_2, FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id LEAD 함수와 적절한 수를 이용해 작성 LEAD 함수에 들어가는 인자에 따라 다음인지 다다음인지 정할 수 있음 따로 정해주지 않을 경우 1로 인식 OVER 의 뒷 내용이 생각보다 조금 복잡해 한번에 떠오르지는 않았음 OVER 의 ORDER BY 의 기본은 오름차순 -- 2) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월, 이전 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month_1, LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month_2, LAG(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS previous_visit_month_1, FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id LAG 사용해 이전 값 구해봄 LAG 안에 특별한 숫자를 주지않으니 1로 인식하는 것을 확인함 LEAD 값이 NULL → 해당 값이 마지막 값 LAG 값이 NULL → 해당 값이 첫번째 값 -- 3) user의 다음 접속까지의 간격을 구하시오 SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month_1, (LEAD(visit_month, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) - visit_month) AS diff_month, FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id SELECT 절에서 만들어진 컬럼은 그대로 사용할 수는 없음 하지만 위와 같이 할 경우 너무 길어지고 복잡해짐(중복됨) → 서브쿼리 사용 SELECT *, (after_visit_month_1 - visit_month) AS diff_month FROM ( SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_visit_month_1, FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id ) 쿼리를 최대한 덜 수정하는 방향으로 작성해 볼 것 (2) QUALIFY -- amount_total : 전체 SUM -- cumulative_sum : row 시점에 누적 SUM -- cumulative_sum_by_user : row 시점에 유저별 누적 SUM -- last_5_orders_avg_amount : order_id 기준으로 정렬하고, 직전 5개 주문의 평균 amount SELECT *, SUM(amount) OVER() AS amount_total, SUM(amount) OVER(ORDER BY order_id) AS cumulative_sum, SUM(amount) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY order_id) AS cumulative_sum_by_user, AVG(amount) OVER(ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_orders_avg_amount FROM advanced.orders ORDER BY order_id BETWEEN 앞에 ROWS 를 빼먹어서 계속 오류를 냈음 -- 1) 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. -- 단, GROUP BY를 사용해서 집계하는 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. SELECT *, COUNT(query_date) OVER(PARTITION BY user) AS cnt_by_user FROM advanced.query_logs 데이터에 NULL 값이 없으므로 어떤 열을 세던지 상관 없음 -- 2) 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. -- 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 해주세요 SELECT *, RANK() OVER(PARTITION BY team, week_key ORDER BY cnt_by_user DESC) AS rnk FROM ( SELECT user, team, IF(query_date < '2024-05-01', 1, 2) AS week_key, COUNT(user) AS cnt_by_user FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) QUALIFY rnk = 1 ORDER BY team, week_key '주차별’에 대한 아이디어가 잘 떠오르지 않았음 → 데이터의 범위가 좁기 때문에 일단은 IF를 통해 주차를 구분해줌 → 날짜 범위가 넓어지면 어떻게 할지 아직은 모르겠음 서브 쿼리 사용해봄 PARTITION 이 2개임(주차별, 팀별) QUALIFY 사용할 것(생각 못하고 LIMIT 쓰려다 막힘) -- 강의 코드 WITH query_cnt_by_team AS( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, RANK() OVER(PARTITION BY week_number, team ORDER BY query_cnt DESC) AS rk FROM query_cnt_by_team QUALIFY rk = 1 ORDER BY week_number, team, query_cnt EXTRACT 함수 통해 ‘주차’ 추출 GROUP BY 후 윈도우 함수 사용 → 유연하게 사용할 것 -- 3) (2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성해주세요 SELECT *, LAG(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS previous_week_cnt FROM query_cnt_by_team ORDER BY user WITH AS 로 만든 테이블 그대로 사용 -- 4) 시간의 흐름에 따라, 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성해주세요 SELECT *, SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumul_cnt FROM ( SELECT user, team, query_date, COUNT(*) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) ORDER BY user, query_date GROUP BY 한 서브쿼리 사용 FRAME 사용이 그렇게 까다롭진 않았음 FRAME 의 defalut 값 → UNBOUNDED PRECEDING ~ CURRENT ROW -- 5) 다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없으면 NULL로 기록됩니다. -- 이런 데이터에서 NULL 값이라고 되어있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요 SELECT date, IF(number_of_orders IS NULL, LAG(raw_data.number_of_orders, 1) OVER(ORDER BY date), number_of_orders) AS number_of_orders FROM raw_data 조건문 사용해서 IS NULL 인 값들만 LAG 사용 기존의 number_of_orders가 사라지는 문제가 있음 마지막 날짜는 안채워짐(연속으로 NULL 이라) -- 강의 코드 SELECT *, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS last_value_orders FROM raw_data LAST_VALUE + IGNORE NULLS 사용 -- 6) 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요(이동 평균) SELECT *, AVG(last_value_orders) OVER(ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average FROM ( SELECT *, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS last_value_orders FROM raw_data 서브쿼리 사용했지만 WITH 로 정의해도 됨 → 문제에서는 WITH 가 연속 두번 나오는데, WITH 는 한번만 작성해도 됨(, 로 구분) -- 7) app_logs 테이블에서 Custom Session을 만들어 주세요. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 Session을 만들어 주세요. -- Session은 숫자로 (1, 2, 3 ...) 표시해도 됩니다 WITH base AS( SELECT event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul") AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id, FROM advanced.app_logs WHERE (event_date = "2022-08-18") AND (user_pseudo_id = "1997494153.8491999091") ORDER BY event_timestamp ) SELECT *, SUM(diff_classification) OVER(ORDER BY event_datetime) + 1 AS session_id FROM ( SELECT *, IF(DATETIME_DIFF(event_datetime, before_datetime, second) > 20, 1, 0) AS diff_classification FROM ( SELECT *, LAG(event_datetime) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS before_datetime, FROM base ) ) ORDER BY event_datetime timestamp와 1초의 관계 : timestamp 1당 1초 아닌가? → 그렇다면 굳이 datetime으로 바꿀 필요가 있나 서브쿼리 2번 중첩해서 사용 IF 문 사용해 20초 차이남 → 1 차이 안남 → 0 으로 파생해 누적합 + 1로 session_id 도출 첫 행 before_datetime에 예외처리 해줄 것 그런데 PARTITION BY 를 매 OVER 안에 무조건 써야 하나? EDA(2) 요일별 접속자 수 + 기간 내 이벤트날 요일별 접속자 평균을 내보자 일 > 토 > 수 > 금 > 목 > 화 > 월 → 역시 쉬는날이 더 배달 수요가 많은건가? → 수요일은 왜 일까? 2022-08-01(월) ~ 2023-01-20(금) 의 데이터 주말(토, 일)이 아닌 공휴일 목록 → 네이버 캘린더 참조 2022-08-15 월 : 광복절 2022-09-09 금 : 추석연휴 2022-09-12 월 : 추석연휴 2022-10-03 월 : 개천절 2023-01-23 월 : 설 연휴 2023-01-24 화 : 설 연휴(대체공휴일) 주요 이벤트 → 특정 사건이 있을 경우 배달 수요가 늘거나 줄지 않을까? / 위키 사이트 참조 2022-08-02 화 : 코로나19 누적 감염자 2천만 명 돌파 2022-08-08 월 : 수도권 기록적인 폭우 및 홍수 2022-10-31 월 : 할로윈데이 / 2022-10-29 토에 이태원 압사 사고 발생 2022-11-08 화 : 한국시리즈 2022-11-17 목 : 2023학년도 대학수학능력시험 2022-11-24 목 : 카타르 월드컵 vs 우루과이 2022-11-28 월 : 카타르 월드컵 vs 가나 2022-12-03 토 : 카타르 월드컵 vs 포르투갈 2022-12-19 월 : 카타르 월드컵 결승 2022-12-25 일 : 크리스마스 등등… “특정 사건”의 중요도를 정성적으로 평가하기에는 어렵다고 느낌 → 오히려 반대로 갑자기 이용자 수의 변화가 급격하게 나타나는 날짜를 위주로 봐야하나? → 그런데 앱 이용자 수 성장 시기에는 항상 상승만해서 보기 애매할 듯 → 요일별 경향을 따져야 할 수도 일요일 < 월요일(개천절) < 화요일 → 앱 이용자 수 상승 예시 월드컵에 따른 이용자 수 변화는 뚜렷하지 않음 수요일에 딱히 뭔가 보이진 않음 → 평일의 절반이 지남에 따른 보상 심리가 원인일수도? 시간대에 따른 이용자 수 마찬가지로 시간대별 평균 이용자 수 구해봄 저녁 시간대(19시 ~ 22시)가 가장 이용자 수 많음 점심 시간대(12시 ~ 14시)가 그 다음 당연하게도 식사 시간에 배달 앱 수요가 많음 시간대 별로 food_id 에 따른 수요가 다른지 확인해볼 것 → 시간대 별 이용자에게 추천해주는 음식 다르게 설정할 수 있음 하루의 기준을 0시로 잡아도 되나?에 대한 의문이 생김(야식 수요) → 이거에 대한 기준을 다시 잡고 일별 이용자 수 다시 구해야 할수도
ERROR: JAVA_HOME is not set and no 'java' command could be found in your PATH. Please set the JAVA_HOME variable in your environment to match the location of your Java installation. 라고 뜨는데 따로 인텔리제이 설치하며 자바는 따로 설치 안했어요 어떻게 하면 좋을까요??
🔐 이번주차 중요 키워드 : 윈도우 함수, FRAME, QUALIFY ✅ 윈도우 함수 연습문제 1번 1) 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리 작성 단, group by를 사용해서 집계하는 것이 아닌 query_logs의 데이터 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. select *, count(query_date) over (partition by user) as query_cnt from advanced.query_logs order by query_cnt desc ✅ 윈도우 함수 연습문제 2번 2) 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수 구하기 2-1) 실행한 수를 활용해 랭킹 구하기 -- 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 해주세요. week_number | team | user | query_cnt | team_rank select * , rank() over(partition by week_number, team order by query_cnt) as team_rank from ( select EXTRACT(week FROM query_date) as week_number, team, user, count(query_date) as query_cnt from advanced.query_logs group by all ) qualify team_rank = 1 order by week_number, team, query_cnt DESC ❗ 새롭게 알게된 함수 : EXTRACT(week FROM query_date) as week_number → 기존의 알고 있던 함수와 같은 결과값 : DATE_TRUNC(query_date, WEEK) AS week_number ❗ qualify team_rank = 1 : QUALIFY 덕분에 서브쿼리 없이 바로 조건에 사용가능함! ✅ 윈도우 함수 연습문제 3번 3) (2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리 작성 select * , LAG(query_cnt, 1) over (partition by user order by week_number) as pre_week_query_cnt from ( select EXTRACT(week FROM query_date) as week_number, team, user, count(query_date) as query_cnt from advanced.query_logs group by all ) ✅ 윈도우 함수 연습문제 4번 4) 시간의 흐름에 따라, 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리수 작성 ## FRAME의 default값은 UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW with query_cnt_by_team as ( select EXTRACT(week FROM query_date) as week_number, team, user, query_date, count(query_date) as query_cnt from advanced.query_logs group by all ) select *, sum(query_cnt) over (partition by user order by query_date ASC) as cumulative_SUM1, sum(query_cnt) over (partition by user order by query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) as cumulative_SUM2, from query_cnt_by_team ❗ FRAME의 default값은 UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ✅ 윈도우 함수 연습문제 5번 ) 주무횟수 데이터에서 주문횟수가 없으면 NULL로 기록됨. 이런 데이터에서 NULL값이라고 되어있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리 WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) select * , ifnull(number_of_orders, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) over(order by date)) as filled_orders from raw_data -- 조건절 ifnull 사용할 수 있음. -- LAG()를 사용하면 마지막 NULL값인 경우 채우는 값도 NULL! -- 그렇기 떄문에, LAST_VALUE()인데, NULL은 무시하라는 IGNORE NULLS! ❗️LAST_VALUE에서 IGNORE NULLS 안하면 값은 NULL ✅ 윈도우 함수 연습문제 6번 6) NULL을 채운후, 2일전 ~ 현재 데이터의 평균 (이동평균) WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) select * , AVG(filled_orders) over (order by date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS avg_orders from ( select * , ifnull(number_of_orders, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) over(order by date)) as filled_orders from raw_data ) ✅ 윈도우 함수 연습문제 7번 7) app_logs 테이블에서 custom_session을 만들어 주세요:) 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 session을 만들어 주세요. event_date | event_timestamp | event_datetime | evnet_name | user_id | user_pseudo_id | before_event_datetime | second_diff | session_start | session_id with base as ( select event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_time, event_name, user_id, user_pseudo_id, from advanced.app_logs where event_date = "2022-08-18" and user_pseudo_id = "1997494153.8491999091" order by event_timestamp ) select *, sum(session_start) over (partition by user_pseudo_id order by event_time) as session_num from ( select *, CASE WHEN before_event_datetime IS NULL THEN 1 WHEN second_diff >=20 THEN 1 ELSE 0 END AS session_start from ( select *, DATETIME_DIFF(event_time, before_event_datetime, SECOND) AS second_diff from ( select *, LAG(event_time,1) over (partition by user_pseudo_id order by event_time) as before_event_datetime from base order by event_time ) ) ) ❗ 새롭게 알게 된 함수 DATETIME_DIFF : 처음에 날짜-시간 차이를 단순히 (-)로만 생각했다가 잘못된 결과 도출 → DATETIME_DIFF 함수로 정답도출!
top down 방식을 사용하니 런타임 에러가 발생합니다. 이 문제는 bottom up으로만 풀어야하나요? 런타임 에러가 난 이유는 무엇일까요? import java.util.Scanner; public class Main { static long[] D; public static void main(String[] args){ Scanner scanner = new Scanner(System.in); int n = scanner.nextInt(); D = new long[n+1]; for(int i = 0 ; i < n+1 ; i++){ D[i] =-1; } D[1] =1; D[2] =2; long result = DP(n); System.out.println(result); } public static long DP(int n){ if(D[n] != -1){ return D[n]; } return D[n] = (DP(n-1) + DP(n-2)) % 10007; } }
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] 안녕하세요. MyHashSetV1 복습 할 겸 코드를 안보고, 만들고 있었습니다. 그런데 계속 하다 보니, 코드를 이런 코드 방식으로 하게 되는 데요. 영한님 코드를 보니 buckets[hashIndex] 에서 새로운 인스턴스 bucket 을 만들어서 하시는 것을 보게 되는 데요. 이럴 때 에는 영한님의 코드를 보면서 고치고, 습관이 바껴질 때까지 코드를 치는게? 낳은가요? 아니면 저가 하는 코드 방식? if(buckets[hashIndex].contains(value)) , buckets[hashIndex].add(value); 이렇게 하는 것도 괜찮은가요? 답변 부탁 드립니다.
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] DAO나 DTO, VO, Entity등이 다 다른데 jpa에서는 어떤걸 사용하나요? 아니면 모두 사용하는건가요? 그중에서도 사용하지 않는게 있을까요?
========================================= [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] 8080도 뜨지않고 메인 코드를 실행한후 사이트에 들어가도 에러메세지가 나오지 않습니다. 아래 다르게 나오는 출력문입니다. 오후 7:46:36: 실행 중... > Task :help Welcome to Gradle 8.10.2. To run a build, run gradle <task> ... To see a list of available tasks, run gradle tasks To see more detail about a task, run gradle help --task <task> To see a list of command-line options, run gradle --help For more detail on using Gradle, see https://docs.gradle.org/8.10.2/userguide/command_line_interface.html For troubleshooting, visit https://help.gradle.org BUILD SUCCESSFUL in 122ms 1 actionable task: 1 executed 오후 7:46:37: 실행이 완료되었습니다.
강의 문제 1) user들의 다음 접속월과 다다음 접속월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. -- 출제의도: 윈도우 함수(LEAD)를 사용하여 파티션을 나눠 데이터를 탐색할 수 있는가? SELECT user_id , visit_month AS visit_month_m0 , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS visit_month_m1 , LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS visit_month_m2 FROM advanced.analytics_function_01 ORDER BY user_id; 강의 문제 2) user들의 다음 접속월과 다다음 접속월, 이전 접속월을 구하는 쿼리를 작성해주세요 -- 출제의도: 윈도우 함수(LEAD)와 (LAG)을 함께 사용하여 파티션을 나눠 데이터를 탐색할 수 있는가? SELECT user_id , visit_month AS visit_month_m0 , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS visit_month_m1 , LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS visit_month_m2 , LAG(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS visit_month_p1 FROM advanced.analytics_function_01 ORDER BY user_id; 강의 문제 3) Frame 설정을 활용한 윈도우 함수 사용 SELECT order_id , order_date , user_id , amount , SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date, order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS amount_total , SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date, order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum , SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date, order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum_by_user , AVG(amount) OVER (ORDER BY order_date, order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_orders_avg_amount FROM advanced.orders --QUALIFY last_5_orders_avg_amount >= 150 ORDER BY order_id; 윈도우 함수 연습문제 1) 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. 단, GROUP BY를 사용해서 집계하는 것이 아닌, query_logs의 데이터 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. -- 출제의도: 윈도우 함수의 집계 함수 중 COUNT를 사용할 수 있는가? SELECT * , COUNT(user) OVER (PARTITION BY user) AS total_query_cnt FROM advanced.query_logs ORDER BY query_date, user; 윈도우 함수 연습문제 2) 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 해주세요. -- 출제의도: GROUP BY와 윈도우 함수(순위)를 함께 사용할 수 있는가? SELECT * , RANK() OVER (PARTITION BY week_number, team ORDER BY query_cnt DESC) AS team_rank FROM (SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number , team , user , COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL) QUALIFY team_rank = 1 ORDER BY week_number, team; 윈도우 함수 연습문제 3) (2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준, 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성해주세요. -- 출제의도: GROUP BY와 윈도우 함수(LAG)를 함께 사용할 수 있는가? SELECT * , LAG(query_cnt) OVER (PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_count FROM (SELECT user , team , EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number , COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL) ORDER BY user, week_number; 윈도우 함수 연습문제 4) 시간 흐름에 따라, 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성해주세요. -- *FRAME의 DEFAULT 값: UNBOUNDED PRECEDING ~ CURRENT ROW -- 출제의도: GROUP BY와 윈도우 함수(SUM-누계합)를 함께 사용할 수 있는가? SELECT * , SUM(query_cnt) OVER (PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cumulative_query_count FROM (SELECT user , team , query_date , COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL) ORDER BY user, query_date; 윈도우 함수 연습문제 5) 다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없으면 NULL로 기록됩니다. 이런 데이터에서 NULL 값이라고 되어있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요. -- 출제의도: 윈도우 함수(LAST_VALUE)에서 IGNORE NULLS가 필요한 상황을 이해할 수 있는가? WITH raw_data AS( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) -- SELECT -- date -- , IFNULL(number_of_orders, LAG(number_of_orders) OVER (ORDER BY date)) AS number_of_orders -- FROM raw_data -- ORDER BY date; SELECT * , LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER (ORDER BY date) AS number_of_orders FROM raw_data ORDER BY date; 윈도우 함수 연습문제 6) 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요. -- 출제의도: 예외 값을 처리한 이후, 윈도우 함수로 이동 평균을 계산할 수 있는가? WITH raw_data AS( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) SELECT * , ROUND(AVG(number_of_orders) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) , 1) AS moving_avg FROM( SELECT date , IFNULL(number_of_orders, LAG(number_of_orders) OVER (ORDER BY date)) AS number_of_orders FROM raw_data) ORDER BY date; 윈도우 함수 연습문제 7) app_logs 테이블에서 Custom Session을 만들어주세요. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 Session을 만들어 주세요. -- *Session은 숫자로(1,2,3…) 표시해도 됩니다. -- **2022-08-18일의 user_pseudo_id(1997494153. 8491999091)은 session_id가 4까지 나옵니다 -- 출제의도: 윈도우 함수를 웹 로그 데이터에 적용하여 활용할 수 있는가? -- Step 1. Session 정보 추출 WITH base AS( SELECT event_date , event_timestamp , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime , event_name , user_id , user_pseudo_id , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(LAG(event_timestamp) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp)), 'Asia/Seoul') AS before_event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE event_date = '2022-08-18' AND user_pseudo_id = '1997494153.8491999091' ), -- Step 2. 세션 유지 시간 및 신규 세션 여부 계산 session_info AS( SELECT * , TIMESTAMP_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) AS second_diff , CASE WHEN TIMESTAMP_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) >= 20 OR TIMESTAMP_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) IS NULL THEN 1 ELSE NULL END AS session_start FROM base ) -- Step 3. 신규 세션 id 세팅 SELECT * , SUM(session_start) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_id FROM session_info ORDER BY event_date, event_timestamp;
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] 강의 듣다가 문득 궁금하여 질문드립니다. 보통 Repository를 바로 접근하지 않기 위해서 Service를 만드는 건데, OrderService에서 MemberRepository에 바로 접근한 것은 OrderService 또한 같은 Service 단계이기 때문인가요?
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) 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] 선생님 안녕하세요, 강의 잘 보고 있습니다. 강의를 보다가 하나 궁금한게 있어서 질문드립니다. 강의를 보면 별도의 BooleanExpression를 반환하는 별도의 비교결과를 반환하는 함수를 통해 재사용이 가능하다고 말씀하셨는데, 코드를 보면 member를 가지고 비교하는 방식으로 사용을하고 있습니다. 그러면 member테이블 두번 조인하는 경우에 대해서는 해당 함수를 재사용할 수 없을꺼같은데, 혹시 방법이 있을까요? 그리고 해당 함수의 경우 해당 Repository에서만 사용 가능할꺼같은데.. 혹시 맞을까요?
윈도우 탐색 함수 연습문제 (1) 연습문제 1 -- 문제 1) USER의 다음 접속월, 다다음 접속 월 SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_month, LEAD(visit_month,2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS the_month_after_next FROM `avdanced.analytics_function_01` (2) 연습문제 2 -- 문제 2) USER의 다음 접속월, 다다음 접속 월, 이전 접속 월 SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_month, LEAD(visit_month,2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS the_month_after_next, LAG(visit_month,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS last_month FROM `avdanced.analytics_function_01` 윈도우 함수 FRAME 연습문제 연습문제 (1~4) SELECT -- 1)모든 주문량 SUM(amount) OVER() AS amount_total, -- 2)특정주문시점에서 누적주문량 #SUM(amount) OVER(partition by order_date) AS cumulative_sum, SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date) AS cumulative_sum, -- 3)고객별 주문 시점에서 누적 주문량 #SUM(amount) OVER(partition by user_id) AS cumulative_sum_by_user, SUM(amount) OVER(partition by user_id ORDER BY order_id) AS cumulative_sum_by_user, -- 4) 최근 직전 5개 평균 주문량 AVG(amount) OVER(ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_orders_avg_amount, AVG(amount) OVER(ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_unbounded_orders_avg_amount, AVG(amount) OVER(ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS all_orders_avg_amount FROM `avdanced.orders` 윈도우 함수 (1) 연습문제 1 -- 연습문제1) 사용자별 쿼리 실행 횟수 WITH base AS( SELECT user, team, query_date, COUNT(*) OVER(PARTITION BY user) AS total_query_cnt, FROM `avdanced.query_logs` ) SELECT * FROM base (2) 연습문제 2 -- 연습문제2) 주차별 팀내 쿼리 실행한 수 (RANK 1만 보이도록) WITH base2 AS( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(*) OVER(PARTITION BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ,user ORDER BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ) AS query_cnt, FROM `avdanced.query_logs` ORDER BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ) SELECT DISTINCT *, RANK() OVER(PARTITION BY team,week_number ORDER BY total_query_cnt DESC) AS team_rank FROM base2 QUALIFY team_rank = 1 ORDER BY week_number, team 강의자료의 코드 -- 2) 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 해주세요 -- 주차별로 개인당 실행한 쿼리 횟수 -- 위 쿼리 횟수를 기반으로 랭킹 -- 랭킹을 기반으로 필터링(랭킹=1) -- 문제의 의도 : 원본 데이터 => 1 row마다 데이터가 있고, 그걸 집계해서 사용. GROUP BY => 윈도우 함수 WITH query_cnt_by_team AS ( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(user) AS query_cnt FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, RANK() OVER(PARTITION BY week_number, team ORDER BY query_cnt DESC) AS rk FROM query_cnt_by_team -- QUALIFY : 윈도우 함수의 조건을 설정할 때 사용 QUALIFY rk = 1 ORDER BY week_number, team, query_cnt DESC COUNT의 윈도우 함수 대신에 GROUP BY를 사용하는 풀이도 있다는 것을 알게 되었다! 너무 어렵게 생각하지 말기! (3) 연습문제 3 WITH base2 AS( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(*) OVER(PARTITION BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ,user ORDER BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ) AS query_cnt, FROM `avdanced.query_logs` #QUALIFY team_rank = 1 ORDER BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ), base3 AS( SELECT DISTINCT *, RANK() OVER(PARTITION BY team,week_number ORDER BY query_cnt DESC) AS team_rank FROM base2 QUALIFY team_rank = 1 ORDER BY week_number, team ) -- 연습문제3) 쿼리 실행 시점 1주전 쿼리 실행 SELECT DISTINCT *, LAG(query_cnt,1) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_count FROM base2 GROUP BY ALL ORDER BY user, week_number (4) 연습문제 4 --연습문제4) SELECT *, SUM(query_count) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS culmulative_query_count, SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum2 FROM( SELECT DISTINCT *, COUNT(user) OVER(PARTITION BY query_date, user) AS query_count, FROM `avdanced.query_logs` ) ORDER BY user,query_date QUALIFY 로 조건설정을 하여 두 값이 같은 지 비교하는 법이 인상깊었던 문제 (QUALIFY cumulative_sum != cumulative_sum2) (5) 연습문제 5 나의 풀이 WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) --연습문제 5) null에 이전 값 삽입 SELECT raw_data.date, IF(raw_data.number_of_orders IS NULL, LAG(raw_data.number_of_orders,1) OVER(ORDER BY date), raw_data.number_of_orders) FROM raw_data 강의풀이 WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ), -- LAG로 직전 값 가져오면 되지 않을까? -- number_of_orders가 null이면, before_number_of_orders를 가져와라! -- 아래 쿼리는 어려운 방법 -- 그 다음 방법 : LAST VALUE를 쓰자! => 값이 없으면 NULL이 뜬다! -- FIRST_VALUE, LAST_VALUE => NULL을 포함해서 연산 -- 출제 의도 : NULL을 제외해서 연산하고 싶으면 IGNORE NULLS을 쓰면 된다! -- SELECT -- *, -- IF(number_of_orders IS NULL, before_number_of_orders, number_of_orders) AS filled_orders -- -- Number of arguments does not match for function IF. Supported signature: IF(BOOL, ANY, ANY) at [89:3] -- -- False일 때 인자를 추가하지 않아서 생긴 오류 -- FROM ( -- SELECT -- *, -- LAG(number_of_orders) OVER(ORDER BY date) AS before_number_of_orders -- FROM raw_data -- ) filled_data AS ( SELECT * EXCEPT(number_of_orders), LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS number_of_orders FROM raw_data -- Syntax error: Expected keyword DEPTH but got identifier "filled_data" at [104:6] : WITH문을 두개 작성했는데 WITH 쉼표 쓰고 구분! ) LAST_VALUE, FIRST_VALUE를 사용하는 풀이 법에 대하여 알게 됨 (6) 연습문제 6 WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ), null_is_lag AS( --연습문제 5) null에 이전 값 삽입 SELECT raw_data.date, IF(raw_data.number_of_orders IS NULL, LAG(raw_data.number_of_orders,1) OVER(ORDER BY date), raw_data.number_of_orders) AS number_of_orders FROM raw_data ) -- 연습문제 6) 이동평균 SELECT *, AVG(nl.number_of_orders) OVER(ORDER BY nl.date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg FROM null_is_lag AS nl FRAME절을 사용할 때, AND를 기준으로 앞에는 뒤의 값보다 반드시 이전 행을 가리키는 구문이 와야 함! (7) 연습문제 7 -- 1. TIMESTAMP → DATETIME -- 2. SECOND_DIFF 생성 : uSER로 묶어서 - -- 3. SESSION_START생성 : USER로 묶어서 LAG(DATA,1)이 NULL이면 1, SECOND_DIFF가 20이상이면 +1 -- 4. SESSION_ID생성: SESSION_START가 1일 경우 SESSION_ID +1, NULL일 경우 LAG(DATA,1) WITH add_date AS ( -- 1. TIMESTAMP → DATETIME SELECT event_date, event_timestamp, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp)) AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id, LAG(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp))) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp) AS before_event_datetime FROM `avdanced.app_logs_temp` --,UNNEST(event_params) AS param -- FROM 절 안에서 UNNEST를 사용 WHERE event_date ="2022-08-18" AND user_pseudo_id = "1997494153.8491999091" ), add_diff AS ( -- 2. SECOND_DIFF 생성 : uSER로 묶어서 - SELECT *, DATE_DIFF(event_datetime, before_event_datetime,SECOND) AS second_diff, FROM add_date ), add_session AS( -- 3. SESSION_START생성 : USER로 묶어서 LAG(DATA,1)이 NULL이면 1, SECOND_DIFF가 20이상이면 +1 SELECT *, IF(second_diff IS NULL OR second_diff >=20, 1, NULL) AS session_start FROM add_diff ) -- 4. SESSION_ID생성 *, SUM(session_start) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_num FROM add_session ORDER BY event_datetime user_id와 user_pseudo_id는 다르다. (계정이 존재하면 USER_ID, 없어도 USER_PSEUDO_ID를 통해 활동기록이 남는다.) IF문은 행 단위로 작동, SUM은 특정 파티션에 대한 누적합을 계산함으로 아래 코드가 작동하지 않음 SUM(session_start) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_num CTE를 사용하는 것과 서브쿼리를 사용하는 방법 중 상황에 맞게 적절히 혼용할 수 있다는 것을 알게 됨!
