안녕하세요 영한님 JPA 활용1 강의의 JPA와 DB 설정, 동작확인 파트를 실습하다가 오류가 생겨 질문남겨요 3시간 동안 검색해도 해결하지 못했어요.. MemberRepository 테스트 시 아래와 같은 오류가 발생해 해결하고자 합니다. 아마 application.yml 쪽 문제 같은데 강의와 똑같이 따라했는데도 불구하고 오류가 발생하네요.. H2는 확실히 켜고 테스트 시도했습니다. 아래는 강의를 보며 따라한 프로젝트입니다. https://drive.google.com/file/d/1BvWBkoHE0fjdIFABmGeiOMDLuG-pKdwP/view?usp=sharing
[질문 내용] Speaker 클래스에서 int volume를 private로 지정하였을 때 volume 필드는 외부에서 접근을 못하고 Speaker 내부에서만 접근을 할 수 있다 설명했습니다. 그렇다면, 예를 들어 volume 멤버 변수를 Speaker 클래스 내부에서 10을 대입한다고 했을 때 volume = 10; 라고 초기화를 하려고 하면 volume 변수가 존재하지 않는 오류가 발생합니다. 분명히 Speaker 내부 에서 선언된 volume 필드를 쓰려고 하는데 왜 자기 자신의 클래스에서 생성된 변수를 사용하지 못하는 거죠?
제가 뭘 틀렸는지 잘 모르겠습니다.. src 파일에 들어가면 선생님 강의에선 소스코드들이 주루룩 뜨는데, 전 안 뜨고 'Main' 하나밖에 없습니다. 애초에 java-start 파일 하나만 있고 java-start 압축파일은 안 보입니다. 왜 이러는걸까요??? ㅠㅠㅠㅠㅠㅠ 소스코드들이 왜 없는건지 모르겠습니다
@GetMapping("hello-api") @ResponseBody public Hello helloApi(@RequestParam("name") String name){ Hello hello = new Hello(); hello.setName(name); return hello; } static class Hello{ private String name; public void setName(String name) { this.name = name; } public String getName() { return name; } } 위처럼 APi사용하려는데 이렇게 한국어로 입력 시 문자가 깨지는 현상이 발생합니다 설정은 다음과 같습니다
[질문 내용] 그냥 나오는대로 다 예 예 누르고 맞게 한 것 같은데 계속 다른 위치에 저장하라고 뜹니다 선생님 ㅠㅠ 프로젝트를 몇 번이나 삭제하고 다시 깔고 실행했는데도 다운로드 소스코드가 실행이 안됩니다 파일 다운로드 위치도 계속 바꿔봤는데 똑같이 뜹니다 이유가 뭘까요? ㅠㅠㅠ...
[질문 내용] 문제 풀이 과정에서 Book 클래스에 기본 생성자를 사용자가 직접 정의해서 만들었는데, 김영한 강사님께서 값을 비워두면 안 된다고 한 말씀이 의아해서 질문 드립니다. 교육 차원으로 문제에서 null값이 아닌 빈 값으로 보여주게 하기 위해서 this("", "", 0);으로 표시한 것인지, 아니면 실무에서도 기본 생성자를 개발자가 정의할 때에도 꼭 값을 비워두면 안 된다는 것인지 궁금합니다.
[질문 내용] 김영한 강사님께서는 this가 예를 들어 nameField에서 먼저 지역변수(매개변수(에서 같은 이름이 있는지 찾고 없으면 멤버 변수에서 찾는다고 애기해주셨고 자바가 자동으로 this를 해준다고도 설명해주셨는데, 자바 입문편에서 배웠을 때 자신의 클래스에 변수를 타입지정하여 선언하면 하위 메소드나 앞으로도 타입 없이 변수명만으로 생존가능한 것으로 알고있습니다. 물론 매개변수의 이름과 멤버변수 이름이 동일하면 왜 this를 써야하는지는 알겠으나, 매개변수명과 멤버변수명이 다르다면 자바가 this를 자동으로 설정하는 설명 전에 일단 멤버변수와 매개변수가 구분을 지을 수 있으니 굳이 this를 설명할 이유가 있나 싶습니다. 애초에 멤버변수를 선언을 했으니 멤버변수를 자유롭게 사용할 수 있는데 거기에 this가 없어도 된다는 내용이 아이러니 하다고 생각이 드네요. 좀 디테일하게 알려주실 수 있을까요?
안녕하세요 강사님 task firstTask { println "Hello World" doFirst(){ println "First action!!" } doLast(){ println "Last action!!" } } task secondTask { doFirst(){ println "First action in secondTask" } doLast(){ println "Last action in secondTask" } } 위와 같이 task를 작성하였습니다! secondTask를 작성할 때는 Hello World를 지운 상태로 실행을 했는데도 gradle sT를 이용해서 sT를 실행하는 터미널 명령어를 사용했습니다! > Configure project : Hello World 가 터미널에 출력되는 이유를 알 수 있을까요??
김영한 선생님의 자료의 경우에는 매개변수가 Object value 였는데 만약 제네릭을 K key 라고 할때에도 return Math.abs(Objects.hashCode()) 라고 하는게 맞나요 ? 아니면 Math.abs(key.hashCode()) 가 맞나요? gpt 말로는 Objects 로 해야 NullPointerException 을 방지할 수 있다고 하는데 왜 그런건가요 ?
--1. 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. 단, group by를 사용해서 집곟나ㅡㄴ 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. select *, count(query_date) over(partition by user) as total_query_cnt from advanced.query_logs order by 1, 3 --2. 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이게 해주세요 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 1, 2, 4 desc -- 3. (2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성해주세요. 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 *, lag(query_cnt, 1) over(partition by user order by week_number) as prev_week_query_cnt from query_cnt_by_team -- 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 cumulative_sum from ( select query_date, user, count(user) as query_cnt from advanced.query_logs group by all ) order by 2, 1 -- 5. 다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없다면 NULL로 기록됩니다. 이런 데이터에서 NULL 값이라고 되어있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요. 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 ), raw_data2 as( select *, last_value(raw_data.number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as last_value_orders from raw_data ) select * from raw_data2 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 ), raw_data2 as( select *, last_value(raw_data.number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as last_value_orders from raw_data ) --6. 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요(이동평균) select * except(number_of_orders), avg(last_value_orders) over (order by date rows between 2 preceding and current row) as moving_avg from raw_data2 --7. app_logs 테이블에서 Custom session을 만들어 주세요. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 session을 만들어 주세요. session은 숫자로 (1, 2, 3..) 표시해도 됩니다. -- 2022-08-18의 user_pseudo_id(1997494153.8491999091)은 session_id가 4까지 나옵니다 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 ), diff_data as ( select *, datetime_diff(event_datetime, prev_event_datetime, second) as second_diff from ( select *, lag(event_datetime, 1) over(partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as prev_event_datetime from base order by event_datetime ) ) select *, sum(session_start) over(partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as session_number from ( select *, case when prev_event_datetime is null then 1 when second_diff >= 20 then 1 else null end as session_start from diff_data )