[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] 안녕하세요, 영한님. 중요한 내용은 아니지만, 강의자료 개선에 조금이나마 도움이 될까 해서 글 남깁니다. 요약: 문제3의 [실행 결과] 의 행 순서를 변경하는 것을 제안합니다. 본론: 문제3: 회사 주요 이벤트 타임라인 만들기 의 경우 '최신 이벤트가 가장 위에 오도록 내림차순으로 정렬' 할 것을 요구하고 있습니다. 현재 강의록의 [실행 결과] 에는 다음 사진과 같이 고객 가입 이벤트가 모두 상품 주문 이벤트 보다 아래에 위치하고 있고, " 고객 가입 이벤트의 날짜는 쿼리 실행 시점의 created_at 값에 따라 달라질 수 있다" 고 명시되어 있습니다. 수강생들이 위 사진만 얼핏 보고 섣불리 접근한다면, " (고객 생성 일시) 가 쿼리 실행 시점에 따라 달라지기는 하지만, 그래도 모든 상품 주문 이벤트 이후에 위치하는게 올바른 결과겠구나" 라고 판단할 위험이 있다고 생각해서 다음과 같이 수정하면 어떨까 의견을 제시합니다. 수정 이후: 모든 고객 가입 이벤트 행이 모든 상품 주문 행보다 위에 위치. 즉, 현재 [실행 결과] 에서 두 이벤트의 위치를 맞바꿈. 수정 제안에 대한 근거는 다음과 같습니다. 예제 데이터를 삽입할 때 users.created_at 컬럼의 경우 DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 로 추가했음. 수강생은 강의 오픈 날짜인 2025-08-01 이후에 쿼리를 실행하는 것이 보장되기 때문에 users.crated_at 컬럼의 값 또한 마찬가지로 보장됨. 상품_주문 이벤트의 이벤트_날짜 중 가장 최근은 2025-06-17 로 강의 오픈 날짜보다 이전 임. 따라서 모든 상품_주문 이벤트 또한 마찬가지로 보장됨. 따라서 모든 users.created_at 데이터는 orders.order_date 보다 최근임이 보장됨. 아래 사진은 참고용으로, 수강생인 제 경우의 실행 결과입니다. 위에서 설명한 바와 같이 고객 가입 이벤트가 항상 상품 주문 이벤트보다 그 시점이 최근임을 확인할 수 있습니다.
안녕하세요, 영한님. 다른 수강생 분의 질문 글에 남겨주신 답변에다가 제 질문을 작성했는데 혹시 이에 대한 알람은 가지 않을까봐 질문글을 따로 올리고, 아래에 그 링크를 첨부하도록 하겠습니다..!! (현재 글은 추후 자체 삭제 예정입니다) 질문 글 링크 https://inf.run/Rywjc
[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] 영한님이 제시해주신 가이드라인을 보면서 '모든 기능 요구사항을 기본적으로 구현한 후, 작성된 쿼리를 전반적으로 훑어보면서 인덱스를 설계' 하는 것이 가장 효율적일 것이라고 생각이 들었는데요. 영한님은 실무에서 인덱스 설계는 보통 개발 어떤 시점에 진행하시는지 궁금합니다.
[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] 강의에서 서브쿼리가 먼저 실행된다고 설명해주셨는데, 그럼 메인쿼리 입장에서는 WHERE절이 먼저 실행되는거 아닌가요? 메인쿼리 입장에서는 FROM절 -> WHERE절 실행이니까 FROM먼저 실행되고, 그 다음에 서브쿼리(서브쿼리 내에서도 논리적 실행 순서 동일)가 실행되는건지 아니면 서브쿼리 즉 메인쿼리 입장에선 WHERE절이 먼저 실행되는건지 궁긍합니다.
안녕하세요, 로그를 분석해서 글로 작성해보았습니다. 혹시 가능하시다면 한번 보시고 개선하면 좋을 점을 알려주시면 공부를 이어가는 데 많은 도움이 될 것 같습니다! 🙇♂ 노션 페이지 링크 남깁니다. https://www.notion.so/inflearn-app_logs-24eceb39ae70805f81abfee9aa86ebc2?source=copy_link 고민되었던 부분 장황하게 이것저것 설명은 했지만, 결국 도출한 결론은 '결제 경험이 있는 사용자의 재방문을 발생시켜서 결제 건수를 높여보자 ' 입니다. 재방문 사용자가 유입되도록 하고 행동을 지켜보자는 것인데,, 이러한 액션이 특별히 효과적일 것이라는 것을 로그로부터 미리 확인할 수 있는 방법이 있을까요..? 구체적으로 어떤 집단에 액션을 수행하자는 결론을 도출하고 싶었는데 잘 되지 않은 것 같습니다
문제 2번입니다. 답지에는 3번으로 나와있는데 1번도 정답아닌가요? 문제 4번입니다. 답이 1번 같은데 답지에는 2번이라고 나와있습니다. 조건이 CATEGORY = 'Electronics' 인데 모든 PRICE에 1.1이 곱해진거 같습니다. 문제 5번입니다. 답이 1번 같은데 답지에는 1, 2번이라고 나와있습니다.
안녕하세요, class 안에 띄어쓰기 및 특수문자가 있는 경우 선택자를 만드는 방안에 대하여 설명해주셨는데요, 사진과 같이 dt > a를 활용하여서도 제목과 링크주소를 뽑아낼 수 있는 것으로 확인하여서요! 혹시 꼭 class명을 활용하여 선택자를 만들어야 하나요? dt >a 로도 원하는 내용을 추출할 수 있다면 사진과 같은 방향으로 해도 크롤링 진행에 문제가 없는지 궁금합니다.
안녕하세요 강사님. 강의자료 소스코드 메소드 각각에 대한 세부적인 설명은 자세히 없는 것 같아 질문드립니다. 혹시 틀리거나 부족한 부분이 있다면 설명 부탁드립니다! https://gist.githubusercontent.com/allieus/6134497ba5e0f0aa541a18b700fe9a0e/raw/212aff65dd66095455b2bc87564470f4ba8a5219/IPv4AddressIntegerField.py 1. to_python, get_prep_value, from_db_value 세가지 메소드의 공통점은 value값을 적절한 형식으로 변환하는 것 같은데요. 차이점은 아래와 같이 이해하면 될까요? -get_prep_value: save(), create() 메소드 사용시 호출되는 내부 메소드 -from_db_value: 데이터베이스에서 오브젝트/쿼리셋을 가져올 때 호출되는 내부 메소드 -to_python: ModelForm을 통해 입력받거나 모델.<필드명> = "192.168.56.1" 처럼 직접 필드값을 할당할 때 호출되는 내부 메소드.
먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. NAME, SUM(O.AMOUNT) 값이 아래같은데 Alice, 800; Bob, NULL; Carol, 200; 정렬기준을 SUM(O.AMOUNT) DESC 이면 NULL 값이 가장 큰 값이니 Bob, NULL; Alice, 800; Carol, 200; 가 답이 되어야 하는거 아닌가요? 정답이 없는듯한데 맞나요?
먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 챕터1. 단원정리문제 23번 WHERE PRICE NOT BETWEEN 20 AND 100 조건일 경우 Mouse 15, Monitor 150 두 개 다 해당인듯한데 정답이 그럼 2, 3 둘 다 되는거 아닌가요. 50번 ORDER BY D.DEPT_NAME으로 ASC정렬이면 Carol Finance; Alice Hr; Bob Null; 이 순서가 맞는거 아닌가요? F -> H -> Null 은 가장 큰 값 아닌가요.
먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 챕터1. 단원정리문제 23번 WHERE PRICE NOT BETWEEN 20 AND 100 조건일 경우 Mouse 15, Monitor 150 두 개 다 해당인듯한데 정답이 그럼 2, 3 둘 다 되는거 아닌가요.
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[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] 질문이 서론 과 본론 으로 구분되어 있으며, 실제 질문 내용은 본론 에 있습니다! 서론 안녕하세요 영한님. 문제5번에서는 SUBSTRING_INDEX(email, '@', 1) 함수를 user_id와 id_length에서 두 번 반복해서 사용하게 됩니다. 중복 문제를 개선하기 위해 초기에는 다음과 같이 CHAR_LEGNTH(user_id) AS id_length 로 시도를 했으나 실패했습니다. -- 에러 발생 코드 SELECT email, SUBSTRING_INDEX(email, '@', 1) AS user_id, CHAR_LENGTH(SUBSTRING_INDEX(user_id) AS id_length FROM customers ; 그 이유는 SELECT 절의 모든 표현식이 논리적으로 동시에 평가 되기 때문이라고 판단했고, 이를 해결하기 위한 방법 중 서브쿼리와 CTE(Common Table Expression) 방식을 찾았고 이를 직접 적용해봤습니다. -- sol1. 서브 쿼리 SELECT email, user_id, CHAR_LENGTH(user_id) AS id_length FROM (SELECT email, SUBSTRING_INDEX(email, '@', 1) AS user_id FROM customers ) AS dt ; -- sol2. CTE WITH email_parts AS ( SELECT email, SUBSTRING_INDEX(email, '@', 1) AS user_id FROM customers ) SELECT email, user_id, CHAR_LENGTH(user_id) AS id_length FROM email_parts; 본론 이 과정에서 "서브 쿼리와 CTE의 성능 차이가 있는가?" 에 대한 의문이 들어서 리서치를 했으나 제 수준이 부족한 탓인지 이에 대한 명확한 답변을 찾지 못했는데요(현재 '상황에 따라 다르다' 수준으로만 이해한 상태입니다). 혹시 실무에서는 서브 쿼리와 CTE 중 (성능, 가독성, 개발팀 관례 등의 이유로 인해) 무엇을 선호하는지 의견을 들을 수 있을까 싶어 질문 남깁니다! 혹시 다음 강의에서 다루는/다룰 내용이라면 제가 추후에 해당 강의를 들을 때 학습하도록 하겠습니다!
weekly retention 구하기 과제 해 봤습니다. 처음에 알려주신대로 두 가지 방법 1) EXTRACT 과 2) DATA_TRUNC 을 써서 각각 해 봤는데 일을 자르는 기준이 달라서 그런지 첫 데이터는 값이 같은데 1주가 차이나는 시점부터 데이터들의 값이 미세하게 차이가 나더라구요. 그리고 차이를 계산할 때도 INT 타입이라 DIFF_DATE 대신 그냥 컬럼끼리 빼는 방법으로 계산해야 됐습니다. 만약 이게 동일 년도 내에서만 해야하는 분석이라면 어떤 방법이 더 좋은지 궁금합니다. WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM `advance.app_logs` WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' ) , first_week_data AS( SELECT *, MIN(week_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_week FROM ( SELECT user_pseudo_id, event_date, -- DATETIME_TRUNC(DATE(event_date), WEEK(MONDAY)) AS week_date, EXTRACT(WEEK FROM event_date) AS week_date FROM base ) ), week_diff_data AS ( SELECT *, -- DATE_DIFF(week_date, first_week, WEEK) AS week_diff (week_date-first_week) AS week_diff FROM first_week_data ), first_week_value_data AS( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER (ORDER BY week_diff) AS first_week_value FROM( SELECT week_diff, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt, FROM week_diff_data GROUP BY ALL) ORDER BY week_diff ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_value),3) AS retention FROM first_week_value_data
