첫번째 질문.. 유저데이터 저장을 위해서 주기적으로 파이어베이스 리얼타임 데이터베이스에 쓰기로 저장을 해주고 싶은데요.. 요즘 파이어 베이스에 관심을 가지고 이래저래 알아보고있는데 1분주기로 데이터를 리얼타임데이터에 쓰기(저장)을 하게되면 유저가 적을경우는 괜찮을수있겠지만, 왠지.... 많은 유저가 접속을 한 상황에서 그 유저들의 데이터가 1분마다 저장이 계속 된다면 파이어베이스 서버이용요금?? 도 엄청날것같은데 일정시간마다 주기적으로 파베에 저장되게 해도 괜찮을까요? 한명 유저당 파베에 아무리 자주 저장하더라도 파베 사용량 데이터량 변화는 크게 없는것인지... 아직 파베에 대한 지식과 파베 요금 관련해서 아무런 개념이 없어서인지 잘 모르겠네요 ㅜㅜ ---------------------------------------------------------------------------------------- 두번째 질문.. 게임을 빌드 한 후 APK 파일을 앱플레이어(녹스, LD플레이어)에 설치후 플레이 하다가 (정상적인 게임종료를 누르는게 아닌, 상단탭의 x버튼을 눌러서) 강제로 게임을 꺼버리는경우 OnDestroy 함수가 제대로 호출이 안되는건지.. 게임 데이터를 저장하지않은채로 게임이 꺼지더라구요. (혹시나해서, OnApplicationQuit() 함수와 OnDestroy() 함수 내용에도 게임이 꺼지거나 파괴될때 '파베에 쓰기'가 되게 코드를 짰을때, 정상적으로 백버튼을 눌러서 게임종료하겠다는 버튼을 누르면 저장이 잘됬는데, 갑자기 또는 강제로 게임이 의도치 않게 게임이 꺼지게되면 데이터가 저장이 안되던데... 혹시 좋은 방법이 있을까요?? )
자바와 스프링 부트로 생애 최초 서버 만들기, 누구나 쉽게 개발부터 배포까지! [서버 개발 올인원 패키지]
안녕하세요! 코프링 대신에 자프링부터 들렀습니다 ㅎㅎ 기존에 maven만 사용해봐서 신규 플젝도 maven으로 생성했는데.. gradle을 이참에 배워보려고 합니다!! gradle이 groovy랑 kotlin 2가지 언어로 나뉜 것 같은데 영상에서 그루비를 선택하신 이유가 있을까요? 혹시 기존 프로젝트도 그루비를 사용하시는거라면 이유가 궁금합니다! 많은 부분을 사용하는건 아니더라도 추후 코프링을 사용한다면 그레이들또한 코틀린으로 관리하는게 더 편하지 않을까 싶어서요!
안녕하세요 강사님 재밌게 잘 보고 있습니다. 실무에서 주문 수 증가와 같은 단순 연산의 경우는 낙관적락 이 일반적인데, 인벤토리 ( 재고처리 ) 와 같은 도메인에서도 낙관적 락이 일반적인지가 궁금하여 문의드립니다. 재고는 동시에 여러 사용자가 접근하여 변경할 가능성이 있기 때문에, 충돌이 더 빈번하게 발생할 수 있을것 같아 왠지 강의내용으로만 보아서는 비관적 락을 사용할것 같다는 생각이 들긴하지만 ... 통상적으로 사용하는 락이 궁금하여 질문드립니다 감사합니다
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] ``` package generic.test.ex3; import generic.test.ex3.unit.BioUnit; public class Shuttle<T extends BioUnit> { private BioUnit[] units; private int unitCount; public Shuttle() { units = new BioUnit[10]; } public void in(T unit) { units[unitCount++] = unit; } public T out() { return (T) units[0]; } public void showInfo() { for (int i = 0; i < unitCount; i++) { System.out.println("이름: " + units[i].getName() + " HP: " + units[i].getHp()); } } } package generic.test.ex3; import generic.test.ex3.unit.Marine; import generic.test.ex3.unit.Zealot; import generic.test.ex3.unit.Zergling; public class ShuttleTest { public static void main(String[] args) { Shuttle<Marine> shuttle1 = new Shuttle<>(); shuttle1.in(new Marine("마린", 40)); shuttle1.in(new Marine("마린2", 45)); shuttle1.showInfo(); Shuttle<Zergling> shuttle2 = new Shuttle<>(); shuttle2.in(new Zergling("저글링", 35)); shuttle2.in(new Zergling("저글링2", 35)); shuttle2.in(new Zergling("저글링3", 35)); shuttle2.in(new Zergling("저글링4", 35)); shuttle2.showInfo(); Shuttle<Zealot> shuttle3 = new Shuttle<>(); shuttle3.in(new Zealot("질럿", 100)); shuttle3.in(new Zealot("질럿2", 100)); shuttle3.in(new Zealot("질럿3", 100)); shuttle3.in(new Zealot("질럿4", 100)); shuttle3.showInfo(); UnitPrinter.printV1(shuttle1); UnitPrinter.printV2(shuttle1); } } Shuttle을 생성하고 내부에 많이 태우고 싶어서 코드를 조금 수정해 보았습니다 ! 그런데 코드를 이렇게 수정하니 문제풀이 시간 때 package generic.test.ex3; import generic.test.ex3.unit.BioUnit; public class UnitPrinter { public static <T extends BioUnit> void printV1(Shuttle<T> shuttle) { T out = shuttle.out(); System.out.println("이름: " + out.getName() + "HP: " + out.getHp()); } public static void printV2(Shuttle<? extends BioUnit> shuttle) { BioUnit out = shuttle.out(); System.out.println("이름: " + out.getName() + "HP: " + out.getHp()); } } 이 코드를 출력하기 위해서 Shuttle 클래스에 out메서드에 unit 1명만 출력하기 위해 (T) units[0]을 반환하였는데요, 이렇게 한 덕분에 문제 요구사항 대로 잘 나왔지만, Shuttle 클래스의 out 메서드에 이러한 린트가 발생합니다. Unchecked cast: 'generic. test. ex3.unit. BioUnit' to 'T' 왜 이러한 문제가 발생하는지 파악을 하지 못했고, 혹시 코드를 이렇게 작성하게 된다면 어떤 문제점이 발생하는지, 어떻게 리팩터링 하면 좋을지 조언을 구하고 싶습니다 !
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 ! 강의를 통해 제네릭에 대해 알 수 있어서 감명깊었습니다. 회사 코드를 보면서 막혔었는데 점차 이해가 되고 있어요 ! 감사 인사 먼저 전합니다 ㅎㅎ Generic2 정리 부분 11:06초에 질문 있습니다 ! 와일드카드는 제네릭 타입이나, 제네릭 메서드를 선언하는 것이 아니다. 와일드 카드는 이미 만들어진 제네릭 타입을 활용할 때 사용한다. 이 부분이 이해가 잘 되지 않습니다 ...! public static void printV2(Shuttle<? extends BioUnit> shuttle) { BioUnit out = shuttle.out(); System.out.println("이름: " + out.getName() + "HP: " + out.getHp()); } package generic.test.ex3; import generic.test.ex3.unit.BioUnit; public class UnitPrinter { public static <T extends BioUnit> void printV1(Shuttle<T> shuttle) { T out = shuttle.out(); System.out.println("이름: " + out.getName() + "HP: " + out.getHp()); } public static void printV2(Shuttle<? extends BioUnit> shuttle) { BioUnit out = shuttle.out(); System.out.println("이름: " + out.getName() + "HP: " + out.getHp()); } } 강의에서 사용한 와일드카드 메서드 예시입니다 ! printV2가 와일드카드 메서드 인데요, 이 메서드를 구현한 UnitPrinter 클래스는 제네릭 타입을 선언(?)하지 않았는데도 불구하고 사용하고 있는데, 어떤 인스턴스를 기준으로 제네릭이 "이미 만들어진 제네릭 타입"으로 간주하면 될까요? 제가 아직 깊이가 부족하여 이해를 잘 못한 것일 수 있지만, 만약 Shuttle 클래스에서 제네릭 타입을 선언하지 않고, <?>만을 사용하여 메서드를 만든다면 잘못된 사용법인지궁금합니다 ! 와일드카드는 제네릭 타입이나, 제네릭 메서드를 선언하는 것이 아니라 이미 만들어진 제네릭 타입을 활용할 때 사용한다의 예시가 더 있다면 조언 부탁드리겠습니다 ! 감사합니다 ☺
[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] package network.tcp.v6; import network.tcp.v5.SessionV5; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class SessionManagerV6 { private List<SessionV6> sessions = new ArrayList<>(); public synchronized void add(SessionV6 session) { sessions.add(session); } public synchronized void remove(SessionV6 session) { sessions.remove(session); } public synchronized void closeAll() { for (SessionV6 session : sessions) { session.close(); } sessions.clear(); } } 여기서 closeAll() 에서 스레드가 작업중일때 다른스레드가 remove() 를 호출할 수 없다는 부분이 잘 이해가 안 갑니다. synchronized 는 메서드 단위로 적용이 된다고 알고 있어서 closeAll() 에 스레드가 작업중이더라도 remove() 같은 다른 메서드랑은 관련 없다고 생각했습니다. 뭔가 흐름을 잘못 이해하고 있는 걸까요?
src 폴더 내 array 등 많은 것으로 영상에서는 보여지는데 저는 Main 파일 밖에 없습니다. 다운로드 파일이 잘못된걸까요? ㅠㅠ [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.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 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 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] ExecutorService.submit 시점에 디버깅을 걸어서 확인해보니 BlockingQueue 필드인 workQueue 내부에 task가 들어가지 않고 workers라는 HashSet에 들어가지는 것 같습니다 혹시 제가 어디서 놓친건지 모르겠어서 여쭤봅니다 이거 때문에 계속 헷갈려요..ㅜ
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 ~! 강의 자료에서 처럼 이런 자료들을 draw.io에서 만든다는 정보는 찾았는데요 ! 그 내부에서 어떤 템플릿을 사용하시는지 궁금합니다..! 몇 시간 동안 여러가지 클릭 해봤는데 못 찾아서요 ㅠㅠ 크래파스로 그은듯한 네모와 점선으로 연결된 화살표, dot 네모박스가 궁금합니다 !
윈도우 함수 연습문제 1 select *, count(*) over(partition by user) as total_query_cnt from `advanced.query_logs`; 윈도우 함수 연습문제 2 select *, rank() over(partition by team, week_number order by query_cnt desc) as team_rank from ( select user, week_number, team, count(*) as query_cnt from ( select *,extract(week from query_date) as week_number from `advanced.query_logs` ) group by all ) qualify team_rank=1; 윈도우 함수 연습문제3 select *, lag(query_cnt) over(partition by user order by week_number asc) as prev_week_query_cnt from ( select user, week_number, team, count(*) as query_cnt from ( select *,extract(week from query_date) as week_number from `advanced.query_logs` ) group by all ); 윈도우 함수 연습문제4 select *, sum(query_count) over(partition by user order by query_date asc) as cumulative_query_cnt from ( select user, query_date, team, count(*) as query_count from `advanced.query_logs` group by all ); 윈도우 함수 연습문제5 SELECT date, case when number_of_orders is null then lag(number_of_orders) over(order by date asc) else number_of_orders end as number_of_orders FROM raw_data; 윈도우 함수 연습문제6 select *, avg(number_of_orders) over(order by date asc rows between 2 preceding and current row) as moving_average from ( SELECT date, case when number_of_orders is null then lag(number_of_orders) over(order by date asc) else number_of_orders end as number_of_orders, FROM raw_data ) ; 윈도우 함수 연습문제7 select *, sum(session_start) over(partition by user_pseudo_id order by event_timestamp asc) as session_id from ( select *, case when time_diff is null then 1 when time_diff >= 20 then 1 else null end as session_start from ( select *, cast((event_timestamp - before_event_timestamp)/1000000 as int) as time_diff from ( select event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, lag(event_timestamp) over(partition by user_pseudo_id order by event_timestamp asc) as before_event_timestamp from `advanced.app_logs` where user_pseudo_id='1997494153.8491999091' and event_date='2022-08-18' ) ) );
윈도우함수(탐색함수) 연습문제 연습문제1 -- 문제 1) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요 select user_id, visit_month, lead(visit_month) over (partition by user_id order by visit_month asc) as after_visit_month, lead(visit_month, 2) over (partition by user_id order by visit_month asc) as after_visit_month from `advanced.analytics_function_01` order by user_id; 연습문제2 -- 문제2) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월, 이전 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. select *, lead(visit_month) over (partition by user_id order by visit_month asc) as after_visit_month, lead(visit_month, 2) over (partition by user_id order by visit_month asc) as after_two_visit_month, lag(visit_month) over(partition by user_id order by visit_month asc) as before_visit_month from `advanced.analytics_function_01` order by user_id, visit_month; 연습문제3 -- 3번 유저가 접속했을 때 다음 접속까지의 간격을 구하시오 select *, after_visit_month - visit_month as diff from( select *, lead(visit_month, 1) over (partition by user_id order by visit_month) as after_visit_month from `advanced.analytics_function_01` ) order by user_id, visit_month; 윈도우 함수 frame 연습문제 SELECT * , SUM(amount) OVER(ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) 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 윈도우 함수 연습문제 연습문제1 -- 1. 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요 단, group by를 사용해서 집계하는것이 아닌 quary_log의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 작성해주세요 select *, count(query_date) over (partition by user) as total_query_cnt from `advanced.query_logs` order by user,query_date; 연습문제2 -- 2. 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한수를 구한후 실행 수를 활요해 랭킹을 구해주세요. 단 랭킹이 1등인 사람만 보여주세요. 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 desc; 연습문제3 -- 3. (2번문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할수 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 ; 연습문제4 -- 4. 시간에 흐름에 따라 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성해주세요(query_date) select *, sum(query_cnt) over(partition by user order by query_date) as cumulative_sum, sum(query_cnt) over(partition by user order by query_date rows between unbounded preceding and current row) as cumulative_sum2 from( select query_date, team, user, count(user) as query_cnt from `advanced.query_logs` group by all ) order by user, query_date; 연습문제5 -- 5. 다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없으면 null로 기록됩니다.이런 데이터에서 null값이라고 되어 있는 부분은 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 ) select *, last_value(number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as last_value_orders from raw_data; 연습문제6 -- 6. 5번 문제에서 null을 채운후 2일전 ~ 현재의 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요(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 ) , 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 ) select *, avg(number_of_orders) over (order by date rows between 2 preceding and current row) as moving_avg from filled_data 연습문제7 -- 7) app_logs 테이블에서 custom session을 만들어 주세요 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 session을 만들어 주세요 session 숫자로 (1,2,3 ...)표시해도 됩니다. -- 2022-08-18일의 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" ), diff_Data as( select *, from( select *, lag(event_datetime, 1) over(partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as prev_event_datetime from base ) ) select *, sum(session_start) over (partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as session_num from( select *, case when prev_event_datetime is null then 1 when second_diff >= 20 then 1 else 0 end as session_start from diff_data ) order by event_datetime
윈도우 함수의 탐색 함수 : LEAD, LAG, FIRST_VALUE, LAST_VALUE ## 문제1) 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_month -- , LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_next_month -- FROM `advanced.analytics_function_01` -- ORDER BY user_id ## 문제2) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월,이전 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. -- LAG 함수를 사용할 때 NULL이 나온다 => 그 값은 처음이다! -- LEAD 함수를 사용할 때 NULL이 나온다 => 그 값은 마지막이다! -- SELECT -- user_id -- , visit_month -- , LEAD(visit_month, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_month -- , LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_next_month -- , LAG(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS before_month -- FROM `advanced.analytics_function_01` -- ORDER BY user_id ## 3번 : 유저가 접속했을 때, 다음 접속까지의 간격을 구하시오 -- user_id | visit_month | after_visit_month | diff_month -- SELECT -- user_id -- , visit_month -- , LEAD(visit_month, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_month -- , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) - visit_month AS diff_month -- FROM `advanced.analytics_function_01` -- ORDER BY user_id ## 윈도우 함수를 이렇게 쓰는게 좋을까? => 중복된 쿼리는 줄이는 것이 좋을 수 있음 -- 쿼리를 수정할 상황이 생김 => 2번 수정 => 굉장히 많아지면 복잡해지고, 실수하기 좋음 -- 쿼리가 길어지는 것을 무서워하지 말고, 쿼리를 덜 수정할 수 있는 구조를 만들면 좋겠다! -- 윈도우 함수 쓰다보면 쿼리 줄이 길어짐. 감안하고 사용하면 좋겠다 -- -- 그래서 서브쿼리로 만들어보면,, -- SELECT -- * -- , (after_month - visit_month) AS diff_month -- FROM ( -- SELECT -- * -- , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_month -- FROM `advanced.analytics_function_01` -- ) -- ORDER BY user_id ## 추가 문제 : 이 데이터셋을 기준으로 user_id의 첫번째 방문 월, 마지막 방문 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요 SELECT user_id , visit_month , FIRST_VALUE(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS first_visit , LAST_VALUE(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS last_visit FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id, visit_month 윈도우 함수 Frame 연습문제 -- 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 5개의 주문의 평균 amount -- 집계분석함수() OVER(PARTITION BY ~~~ ORDER BY ~~~ ROWS BETWEEN A and B) SELECT * , SUM(amount) OVER() AS amount_total ## OVER 안에 아무것도 들어가지 않는 경우도 있구나! , 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 -- , AVG(amount) OVER(ORDER BY order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) -- , AVG(amount) OVER(ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW) FROM advanced.orders ORDER BY order_id 윈도우 함수의 연습문제 ## 윈도우 함수 연습문제 ## 1) 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. 단, GROUP BY를 사용해서 집계하는 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. -- 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수 : COUNT() 전체 실행. -- OVER(PARTITION BY user) -- SELECT -- * -- , COUNT(query_date) OVER(PARTITION BY user) AS total_query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- ORDER BY query_date ## 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 -- 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(query_date) AS query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- GROUP BY ALL -- ) -- QUALIFY team_rank = 1 -- ORDER BY week_number, team -- ## ## WITH 문 풀이 -- WITH query_cnt_by_team AS ( -- SELECT -- EXTRACT(week from query_date) AS week_number, -- team, -- user, -- COUNT(query_date) 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 -- -- 16주차 - AI팀의 케이피, 16주차 - 코칭팀의 카일, 16주차 - 데이터 사이언스팀의 샘 ## 3)(2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성해주세요 -- 1주 전의 쿼리 실행 수 => LAG -- WITH query_cnt_by_team AS ( -- SELECT -- EXTRACT(week from query_date) AS week_number, -- team, -- user, -- COUNT(query_date) AS query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- GROUP BY ALL -- ) -- SELECT -- user, -- team, -- week_number, -- query_cnt, -- LAG(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_cnt -- FROM query_cnt_by_team -- ORDER BY user -- -- ans T) -- WITH query_cnt_by_team AS ( -- SELECT -- EXTRACT(week from query_date) AS week_number, -- team, -- user, -- COUNT(query_date) 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. -- 누적 쿼리 : 과거의 시간(UNBOUNDED PRECEDING)부터 current row까지 -- 출제 의도 : Default Frame에 대해 알려드리고 싶었음. -- For aggregate analytic functions, if the ORDER BY clause is present but the window frame clause is not, the following window frame clause is used by default: -- SELECT -- *, -- SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cumulative_sum -- FROM ( -- SELECT -- user, -- team, -- query_date, -- COUNT(query_date) AS query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- GROUP BY ALL -- ) -- -- ans T) -- SELECT -- *, -- SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cumulative_sum, -- SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum2 -- -- Frame의 Default 값 : UNBOUNDED PRECEDING ~ CURRENDT ROW -- FROM ( -- SELECT -- query_date, -- team, -- user, -- COUNT(user) AS query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- GROUP BY ALL -- ) -- -- QUALIFY cumulative_sum != cumulative_sum2 -- -- -- WHERE, QUALIFY 조건 설정해서 2가지 값이 모두 같은지 비교 => 모두 같으면 != 연산 결과에 반환하는 값이 없을 -- ORDER BY user, query_date ## 5) 다음 데이터는 주문횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없으면 NULL로 기록됩니다. 이런 데이터에서 NULL값이라고 되어있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요. -- LAG로 직전 값 가져오면 되지 않을까? -- number_of_orders가 null 이면, before_number_of_orders를 가져와라! -- 아래 쿼리는 어려운 방법 -- 그 다음 방법 : LAST VALUE를 쓰자! => 값이 없으면 NULL이 뜬다 ! -- FIRST_VALUE, LAST_VALUE => NULL 을 포함해서 연산 -- 출제 의도 : NULL 을 제외해서 연산하고 싶으면 IGNORE NULLS을 쓰면 된다 ! -- 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, last_value_orders) AS numbers_of_orders -- -- FROM ( -- -- SELECT -- -- *, -- -- -- LAG(number_of_orders) OVER(ORDER BY date) AS prev_orders, ## 마지막 값 NULL !! -- -- LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS last_value_orders -- -- FROM raw_data -- -- ) -- -- -- ans T) -- 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 -- ) -- ## 6) 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요 (이동평균) -- -- Frame : 2일 전 => BTWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW -- -- 출제 의도 : Frame을 지정할 수 있는가? -- SELECT -- *, -- AVG(number_of_orders) OVER(ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg -- FROM filled_data ## 7) app_logs 테이블에서 CustomSession을 만들어주세요. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 Session을 만들어주세요. Session은 숫자로(1,2,3…) 표시해도 됩니다. ## 2022-08-18일의 user_pseudo_id(1997494153.8491999091)은 session_id가 4까지 나옵니다 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 FROM advanced.app_logs WHERE event_date = '2022-08-18' and user_pseudo_id = '1997494153.8491999091' ), base2 as ( SELECT *, LAG(event_datetime, 1) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) as before_event_datetime FROM base ) SELECT *, SUM(session_start) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp) as session_id FROM ( SELECT *, IF(second_diff is NULL or second_diff > 20, 1, NULL) as session_start FROM ( SELECT *, DATETIME_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, second) as second_diff FROM base2 ) ) ORDER BY event_timestamp
1. 탐색함수 연습문제 문제 1. user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월을 구하는 쿼리 SELECT user_id, visit_month, lead(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month, lead(visit_month,2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month2 FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id 문제2. user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월, 이전 접속 월을 구하는 쿼리 SELECT user_id, visit_month, lead(visit_month,1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month, lead(visit_month,2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month2, lag(visit_month,1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lag_visit_month FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id, visit_month # LAG 함수를 사용할 때 NULL 이면 그 값은 처음, # LEAD 함수를 사용할 때 NULL 이면 그 값은 마지막 문제3. 유저가 접속했을 때, 다음 접속까지의 간격을 구하기 SELECT user_id, visit_month, lead(visit_month,1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month, ((lead(visit_month,1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) ) - visit_month) AS diff_month # 별칭쓴거는 select 안에서 못함 FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id, visit_month # 이 경우에는 쿼리 많은경우에 수정할 경우 헷갈리기 시작한다. 따라서 서브쿼리로 묶어서 하면 더 편하고 실수 적어짐 # 쿼리 길어진다고 해도 무서워하지 말고 쿼리 덜 수정할 수 있는 구조를 만들자. # 윈도우 함수 쓰면 줄이 쿼리 길어짐. 감안하고 쓰자. 문제 4. 이 데이터셋을 기준으로 user_id의 첫번째 접근 월을 구하는 쿼리를 작성하기 # 마지막 추가 문제 SELECT *, FIRST_VALUE(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS First_Value, LAST_VALUE(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS Last_Value FROM ( SELECT *, lead(visit_month,1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id, visit_month ) ORDER BY user_id, visit_month 2. Frame 연습문제 문제 . 회사의 모든 주문량, 누적 주문량, 최근 직전5개 평균 주문량 구하기 SELECT * , SUM(amount) OVER (ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS amount_total, # OVER 안에 아무것도 없으면 전체 출력이다! SUM(amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum, SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum_by_user, AVG(amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_avg order by order_id 3. 연습문제 문제 1. 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성하기. 단, GROUP BY를 사용해서 집계하는 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들기 SELECT *, COUNT(user) OVER (PARTITION BY user ) AS cnt FROM advanced.query_logs ORDER BY query_date, user 문제 2. 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구하기. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 하기 # query_date를 바탕으로 주차별로 구분하여 WITH함수로 묶기 WITH week_number_table AS ( SELECT *, EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, # 하루에 유저별 쿼리 이용수 추출 COUNT(*) AS query_cnt, FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) # 팀 내에서 유저별로 랭킹 구하기 SELECT week_number, team, query_date, query_cnt, RANK() OVER (PARTITION BY week_number,team ORDER BY query_cnt DESC) AS team_rank FROM week_number_table # 1등인 유저만 출력 QUALIFY team_rank = 1 ORDER BY week_number, team 문제 3. (2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성하기 # 2번쿼리 WITH week_number_table AS ( SELECT *, EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, COUNT(*) AS query_cnt, FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, # 1주전의 실행수 이므로 LAG를 이용해서 전 week_number의 실행수 구하기 LAG(query_cnt, 1) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_count FROM week_number_table 문제 4. 시간의 흐름에 따라 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성하기 # 시간의 흐름에 따라 일자별로 쿼리수 묶기 WITH user_query AS ( SELECT *, COUNT(*) AS query_count FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) # 유저별로 누적 쿼리수 구하기 SELECT *, SUM(query_count) OVER (PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_query_count FROM user_query ORDER BY user # Frame 의 Default 값은 UNBOUNDED PRECEDING ~ CURRENT ROW 이다 # 데이터 정합성 확인 할때 2가지 값이 모두 같은지 비교하면 편리하다 ( WHERE, QUALIFY절에 활용 ) 문제 5. 만약 주문 횟수가 없으면 NULL로 기록됨. 이런 데이터에서 NULL값 이라고 되어 있는 부분을 바로 이전 날짜의 값 으로 채워주는 쿼리를 작성하기 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 ) # CASE문을 이용해서 주문량 NULL 값이면 전 날짜의 주문량으로 대치 SELECT *, (CASE WHEN number_of_orders IS NULL THEN LAG(number_of_orders,1) OVER (ORDER BY date) ELSE number_of_orders END ) AS number_of_orders2 FROM raw_data # BUT 맨 마지막값 NULL이 연속2번이라 NULL이 나옴 # LAST_VALUE의 IGNORE NULLS 쓰기 SELECT *, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER (ORDER BY date) AS number_of_orders2 FROM raw_data 문제 6. 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성하기(이동평균) SELECT date, number_of_orders2, AVG(number_of_orders2) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_agv # NULL값 처리한 테이블 서브쿼리로 묶은 다음에 윈도우 함수써서 2틀전~현재 평균 출력하기 FROM ( SELECT *, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER (ORDER BY date) AS number_of_orders2, FROM raw_data ) 문제 7. app_logs 테이블에서 custom session을 만들기. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 session을 만들기. session은 숫자로 (1, 2, 3 …) 표시해도 됨. WITH START AS ( SELECT event_date, # timestamp 를 서울 표준 시간으로 바꾸기 DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date = '2022-08-16' ), # 기존 시간의 차이 구하기 DIFF_DATE AS ( SELECT *, DATETIME_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) AS second_diff FROM ( SELECT # 전(LAG) 시간을 불러오기 위해 서브쿼리로 묶음 *, LAG(event_datetime, 1 ) OVER ( PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS before_event_datetime FROM START) ORDER BY event_datetime) # session_start를 누적합 이용하여 session_number 구하 SELECT *, SUM(session_start) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_number FROM ( SELECT *, # CASE문을 써서 처음 시작부분 (NULL) 1로 바꾸기 (CASE WHEN second_diff IS NULL THEN 1 # second_diff 가 20초 이상이면 1 아니면 0 WHEN second_diff >= 20 THEN 1 ELSE 0 END) AS session_start FROM DIFF_DATE)
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 (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 (5) 연습문제 5 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 (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 (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
