172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
실습으로 배우는 선착순 이벤트 시스템
Producer 에는 제대로 값이 찍히는데 하지만 테스트 자체는 실패했는데요 아마 mysql과 연결이 되지 않아서 생긴 오류라고 봐도 될까요?? 아직 뒷 강의는 진행하지 않았습니다!!
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 2편
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 ☺
미해결
Next.js 시작하기
안녕하세요 :) 섹션 9 부분을 다 듣고 나서 명확히 이해가 가지 않는 부분이 있어 질문드립니다. getServerSideProps를 이용하여 페이지를 로딩할 때 는 "컴포넌트가 렌더링되어 HTML이 생성되는 곳"이 프론트 서버(Next.js 서버) 이고, useEffect를 이용하여 페이지를 로딩할 때 는 "컴포넌트가 렌더링되어 HTML이 생성되는 곳"이 클라이언트(브라우저) 라고 이해하는게 맞을까요?
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
강사님 안녕하세요. 학습을 거의 끝낸 상태라 거의 마지막 질문이 될 것 같기도 한데요^^ 클라이언트 컴포넌트는 서버 컴포넌트를 Import 할 수 없기 떄문에 Next 는 서버 컴포넌트를 클라이언트 컴포넌트로 동작시킨다고 배웠습니다. 그런데 만약 이러한 서버 컴포넌트에 async 방식의 api 코드가 포함되어 있는 경우에는 이런 코드가 클라이언트 방식으로 동작하면 문제가 발생할 것 같은데요. 결국, 이런 상황에서는 서버 컴포넌트를 그대로 두어서는 안되고 강의에서 설명하신 합성 방식으로 변경을 하거나 아니면 해당 서버 컴포넌트의 API 로직을 react-query 나 useEffect 훅을 이용해서 실행될 수 있는 클라이언트 컴포넌트로 리팩토링을 해야만 되는거 같은데 제가 올바로 이해한 게 맞을까요?
미해결
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
/app/(with-searchbar)/page.tsx /app/layout.tsx 터미널 첨부한 사진과 같이 수업내용에 따라 코드를 작성하였고, 선생님의 화면과는 다르게 저렇게 같은 GET 호출이 두번이 나오네요... 옵션을 따로 추가하는것으로 바뀌었을까요?? npm run dev를 껐다가 다시 실행해도 마찬가지의 결과가 나옵니다!
해결됨
김영한의 실전 자바 - 고급 2편, I/O, 네트워크, 리플렉션
[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?
미해결
Next + React Query로 SNS 서비스 만들기
const onClickHot = () => { setCurrent('hot'); router.replace(`/search?q=${searchParams.get('q')}`) } 이 코드가 있으면 q=null일때 주소가 http://localhost:3000/search?q=null 이렇게 이동되는데 제로초님은 아무런 검색어가 없는데 어떻게 null로 안나오죠? null체크를해서 주소를 2개 분기해도 될거같긴한데 제로초님은 q가 null일땐 주소창의 쿼리가 안생기더라고요 . 뭐가다른건지 모르겠네요ㅠ
미해결
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
쿼리문이 다음과 같이 날라가는데도 h2데이터 베이스에 변경사항이 반영되지 않습니다 ㅠㅠ 어떤 문제가 있는 걸까요
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
안녕하세요. 책 데이터를 불러오지 못해서 문의 드립니다. 스웨거에서도 아무 데이터를 못 불러오는데 혹시 어떤 문제일까요? npx prisma db push 도 잘 완료 하였고 백엔드 서버도 start 해 놓은 상태입니다.
미해결
김영한의 자바 입문 - 코드로 시작하는 자바 첫걸음
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.
미해결
김영한의 실전 자바 - 고급 1편, 멀티스레드와 동시성
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
미해결
김영한의 자바 입문 - 코드로 시작하는 자바 첫걸음
강사님께서 말씀하신데로 설치하고 뉴 프로젝트를 눌렀는데, 강의에 나오는 화면과 다릅니다... 너무 어이없지만 여기서부터 막혀서 저도 당황스럽습니다... 빨리 공부하고 싶은데... 이게 대체 무슨 상황인지... 빠른 답변 부탁드립니다.
미해결
김영한의 실전 자바 - 고급 2편, I/O, 네트워크, 리플렉션
NormalCloseServer 할때 close()가 여러번 호출돼도 예방하는 코드가 있다고 했습니다. 그러면 V6SessionV6에서 closeAll() 하기전에 closed를 확인 안해도 되지 않나요?
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
강사님, 안녕하세요. 강의를 들으면서 살짝 혼란스러운 부분이 있습니다. 사실 Next.js 도 바탕은 React 인데요. React 에서 제일 많이 언급되고 중요시되는 부분은 상태(state)관리라고 생각이 되는데 Next.js 로 SSR 위주의 페이지를 작성하게 되면 결국 상태관리는 최소화하게 되는 것인데 이게 React 의 컨셉과 맞는 것인지 살짝 이해가 되지 않습니다. (강의에서도 state 는 거의 언급이 되지 않고요) 그렇다고 상태관리를 최대한 활용하는 CSR 위주의 개발을 하게 되면 Next.js 의 장점을 거의 얻지 못하게 될 것 같기도 하고요. 저는 Next.js 가 제공하는 프레임워크 측면의 혜택을 얻고자 Next.js 로 어플리케이션 구축을 해보고 싶은데 해당 어플리케이션이 CSR 의 비중이 적지 않을 것 같아서 좀 망설여지는 부분이 있습니다. 현대 애플리케이션들은 사용자들과의 상호작용이 적을 수가 없을텐데 대다수의 앱들이 Next.js 의 SSR 위주의 개발로 충분히 커버가 가능한 것일까요?
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 1편
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 !
미해결
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
지금 현재 2가지 문제가 있는데 해결할 수있을까요? 해결방법을 알고 싶습니다 ㅠㅠ
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
myCar.model[i] = '\0'; 은 세줄 위의 for에 영향을 받는 것 인가요?? 바로 위 } 에서 for문이 종료됐다고 생각했는데 myCar.model[i] = '\0'; 가 [i]에는 어떤 숫자를 넣어야할지 이해가 되지 않습니다
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
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' ) ) );
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
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
미해결
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
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
