안녕하세요~ 제목 그대로 GROUP BY 시 FULL TABLE SCAN으로 접근하는 이유가 궁금합니다! 인덱스의 경우는 가공하면 정렬된 B-TREE를 제대로 활용할 수 없기 때문에 FULL TABLE SCAN이 된다고 이해했는데, GROUP BY 의 경우에는 왜 인덱스가 적용되지 않는지 질문 드립니다 GROUP BY 절에 따로 인덱스를 가공하지 않았는데 말이에요 🤔 감사합니다
안녕하세요. SQL 강의 중 FOREIGN KEY 정리하기 (업데이트) 파트를 듣고 있습니다. 문제는 영상시연과 달리, PDF파일의 외래키 코드를 복붙하고 번개모양 실행을 누르면 빨간 X표시가 나와요. 그 때문인지 sqlDB의 테이블스에 buyTbl ,usertbl 두개다 안떠요. 도와주시면 감사하겠습니다.
강사님 안녕하세요 ㅎㅎ 아래 Databricks환경에서 신규가입을 햇는데요.. Sign up for Databricks Free Edition - Databricks 제가 이강의 선택한 이유중의 하나가 databricks에 대한 환경구성, 설정내용이라던지..이런내용도 배우고 싶어서 수강을 햇는데요.. 이런 내용은 없는지요 바로 섹션3. Ch.16강부터 바로 databricks환경내에서 실습을 하시는데... 코드내용은 이해가 되는데..... databricks환경구성등에 관한 내용은 없는지요?
[+] Building 353.8s (9/10) docker:desktop-linux => [internal] load build definition from Dockerfile 0.0s => => transferring dockerfile: 81B 0.0s => [internal] load metadata for astrocrpublic.azurecr.io/runtime:3.2-2 2.2s => [internal] load .dockerignore 0.0s => => transferring context: 113B 0.0s => [1/1] FROM astrocrpublic.azurecr.io/runtime:3.2-2@sha256:466a3e0a33a285fcde43340d6b10dc529284c19ea306e004c2e47d8295e6754d 0.0s => => resolve astrocrpublic.azurecr.io/runtime:3.2-2@sha256:466a3e0a33a285fcde43340d6b10dc529284c19ea306e004c2e47d8295e6754d 0.0s => [internal] load build context 0.0s => => transferring context: 1.21kB 0.0s => CACHED [2/8] ONBUILD COPY packages.txt . 0.0s => CACHED [3/8] ONBUILD RUN /usr/local/bin/install-system-packages 0.0s => CACHED [4/8] ONBUILD COPY requirements.txt . 0.0s => ERROR [5/8] ONBUILD RUN /usr/local/bin/install-python-dependencies 351.0s ------ > [5/8] ONBUILD RUN /usr/local/bin/install-python-dependencies: 0.349 + /usr/local/bin/install-python-dependencies 0.360 Installing python dependencies using uv 0.580 Using Python 3.13.13 environment at: /usr/local 63.58 Resolved 198 packages in 1m 00s 63.68 Downloading flask-appbuilder (2.1MiB) 63.68 Downloading polars-runtime-32 (43.1MiB) 64.31 Downloading botocore (14.3MiB) 64.31 Downloading pyarrow (46.6MiB) 64.32 Downloading lxml (5.0MiB) 64.32 Downloading adbc-driver-manager (4.5MiB) 64.37 Downloading sqlean-py (2.9MiB) 64.37 Downloading connectorx (41.7MiB) 64.38 Downloading adbc-driver-sqlite (1.5MiB) 133.1 Downloaded adbc-driver-sqlite 149.2 Downloaded flask-appbuilder 181.5 Downloaded sqlean-py 206.7 Building pandas==2.1.4 223.0 Downloaded adbc-driver-manager 233.4 Downloaded lxml 345.7 Downloaded botocore 348.0 Building numpy==1.26.4 350.4 × Failed to build `numpy==1.26.4` 350.4 ├─▶ The build backend returned an error 350.4 ╰─▶ Call to `mesonpy.build_wheel` failed (exit status: 1) 350.4 350.4 [stdout] 350.4 + /tmp/.tmpsTSE7P/builds-v0/.tmpEbhjPZ/bin/python 350.4 /tmp/.tmpsTSE7P/sdists-v9/index/dac0d3b231508420/numpy/1.26.4/XkQbLab9UzRfRV7eP-5zy/src/vendored-meson/meson/meson.py 350.4 setup 350.4 /tmp/.tmpsTSE7P/sdists-v9/index/dac0d3b231508420/numpy/1.26.4/XkQbLab9UzRfRV7eP-5zy/src 350.4 /tmp/.tmpsTSE7P/sdists-v9/index/dac0d3b231508420/numpy/1.26.4/XkQbLab9UzRfRV7eP-5zy/src/.mesonpy-39t2gzuy 350.4 -Dbuildtype=release -Db_ndebug=if-release -Db_vscrt=md 350.4 --native-file=/tmp/.tmpsTSE7P/sdists-v9/index/dac0d3b231508420/numpy/1.26.4/XkQbLab9UzRfRV7eP-5zy/src/.mesonpy-39t2gzuy/meson-python-native-file.ini 350.4 The Meson build system 350.4 Version: 1.2.99 350.4 Source dir: 350.4 /tmp/.tmpsTSE7P/sdists-v9/index/dac0d3b231508420/numpy/1.26.4/XkQbLab9UzRfRV7eP-5zy/src 350.4 Build dir: 350.4 /tmp/.tmpsTSE7P/sdists-v9/index/dac0d3b231508420/numpy/1.26.4/XkQbLab9UzRfRV7eP-5zy/src/.mesonpy-39t2gzuy 350.4 Build type: native build 350.4 Project name: NumPy 350.4 Project version: 1.26.4 350.4 350.4 ../meson.build:1:0: ERROR: Unknown compiler(s): [['cc'], ['gcc'], 350.4 ['clang'], ['nvc'], ['pgcc'], ['icc'], ['icx']] 350.4 The following exception(s) were encountered: 350.4 Running `cc --version` gave "[Errno 2] No such file or directory: 'cc'" 350.4 Running `gcc --version` gave "[Errno 2] No such file or directory: 350.4 'gcc'" 350.4 Running `clang --version` gave "[Errno 2] No such file or directory: 350.4 'clang'" 350.4 Running `nvc --version` gave "[Errno 2] No such file or directory: 350.4 'nvc'" 350.4 Running `pgcc --version` gave "[Errno 2] No such file or directory: 350.4 'pgcc'" 350.4 Running `icc --version` gave "[Errno 2] No such file or directory: 350.4 'icc'" 350.4 Running `icx --version` gave "[Errno 2] No such file or directory: 350.4 'icx'" 350.4 350.4 A full log can be found at 350.4 /tmp/.tmpsTSE7P/sdists-v9/index/dac0d3b231508420/numpy/1.26.4/XkQbLab9UzRfRV7eP-5zy/src/.mesonpy-39t2gzuy/meson-logs/meson-log.txt 350.4 350.4 hint: This usually indicates a problem with the package or the build 350.4 environment. ------ Dockerfile:1 -------------------- 1 | >>> FROM astrocrpublic.azurecr.io/runtime:3.2-2 2 | -------------------- ERROR: failed to build: failed to solve: process "/bin/bash -o pipefail -e -u -x -c /usr/local/bin/install-python-dependencies" did not complete successfully: exit code: 1 What's next: Debug this build failure with Gordon → docker ai "help me fix this build failure" Error: an error was encountered while building the image, see the build logs for details 위 같은 에러가 나서 명령어 docker ai "help me fix this build failure" 로 docker ai 에 진입하고 Gordon 이 requirement.txt 의 버전을 변경했습니다. 바뀐 버전으로 astro dev start 명령어로 build 성공했습니다. # Astro Runtime includes the following pre-installed providers packages: https://www.astronomer.io/docs/astro/runtime-image-architecture#provider-packages apache-airflow-providers-fab apache-airflow-providers-http==5.4.0 apache-airflow-providers-amazon==9.20.0 apache-airflow-providers-mysql==6.4.1 apache-airflow-providers-postgres==6.5.1 numpy>=2 pandas>=2.2 polars[database]==1.37.1 #adbc-driver-manager #adbc-driver-postgresql ai 진단시 메세지 보니까 python 3.13 기반으로 의존성 맞춰주는거 같더라구요. 이렇게 변경된 의존성으로 실습 진행해도 될까요?
안녕하세요, 강의 수강 중 환경 구성 관련하여 문의드립니다. 현재 맥북 Apple M4 칩(ARM 아키텍처)을 사용하고 있습니다. VirtualBox에서 네트워크 설정 후, 제공해주신 이미지 파일로 가상 머신을 실행하는 과정에서 아래와 같은 에러가 발생했습니다. Cannot run the machine because its platform architecture x86 is not supported on ARM. 결과 코드: VBOX_E_PLATFORM_ARCH_NOT_SUPPORTED (0x80bb0012) 확인해보니 M4 칩(ARM 기반)에서는 x86 아키텍처를 네이티브로 실행할 수 없는 것으로 이해하고 있습니다. 혹시 해당 강의를 ARM 환경(M4 맥북)에서도 실행할 수 있는 방법이 있는지, 또는 대체 가능한 환경(예: 다른 가상화 도구나 이미지)이 있을까요....
hong님 안녕하세요! 라이브 운영중인 테이블에 인덱스 추가시 고려할 사항이 궁금합니다! psotgresql이긴 하지만 금일 오전에 데이터 1800만건이 있는 테이블에 인덱스 추가를 했더니 cpu 100% 치솟는 장애 직겨탄을 맞았습니다.. (15분간 앱 사용 중단 ㅠㅠ) 뒤늦게 찾아보니 락을 잡지 않는 옵션을 추가했어야 하더군요. 새벽에 작업, 일시적인 디비 스펙업 정도만 떠오르네요. 몇천만건 ~ N억건 데이터가 있는 테이블에 인덱스 생성시 고려할 사항이 무엇들이 있는지 궁금합니다!
안녕하세요. 현재 스냅드래곤 (arm64 windows)사용 유저인데 이 화면에서 아에 안됩니다. 일단 설정에 IDE이라는것이 존재하지 않고 추가하려고 해도 목록에 없습니다. 재설치를 2번을 해봤는데도 안되네요ㅠ edit) 찾아보니 virtual box arm64 on windows에서 비슷문제가 발생하고 vmware도 arm64 on windows를 지원을 안한다고 하네요. 강의 자료를 다운받은 상태라 환불도 불가능한 상태입니다만 혹시 환불이 가능할까요..?
[리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)
안녕하세요? 21번 강의에서 4:04 초에 보면, db.users.find({hobbies: {$in: ["축구", "요리"]}}) -> 이 부분을 sql 로 변형하면 select * from users where hobbies like "%축구%", or hobbies like "%요리%" 와 유사하다고 하셨는데 아래 sql 이 더 가까운게 아닌지 문의드립니다. SELECT * FROM users WHERE hobbies IN ('축구', '요리') gemini 한테도 물어보니까 $in 은 정확히 일치하는 항목을 찾는거니까 select .....hobbies in ('축구', '요리') 가 더 비슷할거 같다고 하더라고요.
[리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)
안녕하세요, 현재 studio 3t 설치하려면 첨부한 이미지에서 다운받는게 맞나요? 근데 개인정보 입력시 이메일 부분에 gmail.com 같은 일반 이메일말고 회사 이메일을 적용해야 next 로 넘어갈 수 있는 것 같습니다. 아직 회사에 다니는 상황이아닌데 다르게 다운 받는 방법 있으면 안내부탁드립니다 .
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 카프카 서버 구축에서 오라클 버추얼 박스 대신에 도커로 카프카 서버를 구축해도 되는지 궁금합니다.
안녕하세요! 강의 재밌게 수강하고 있습니다. 몇가지 질문드립니다. 수업에서 astro project를 설치하고 로컬 호스트가 아닌 scheduler 컨테이너에 접속하여 직접 dags 파일들을 수정한 이유가 있을까요? 제가 이해하기로는 로컬 호스트에서 dags, include, plugins 디렉토리는 각 컨테이너에 공유되기 때문에 로컬 호스트에 있는 코드를 수정하면 될 것 같은데, scheduler의 컨테이너에 직접 접속하여 수정한 이유가 궁금합니다. 또한, 실무에서 airflow dev 환경에서 빠르게 테스트하기 위해 컨테이너에 직접 접속하여 코드 수정 및 확인 하는 케이스가 있으신지도 궁금합니다! 현재 업무에서 일부 airflow를 직접 구성해서 사용하고 있는데, 로컬에서의 테스트가 불가능(Hive 연동 등으로 인하여)하여 항상 dev 환경에 배포 후 결과를 확인하고 있습니다. 강사님께서는 airflow를 운영 및 개발 하시면서 로컬에서 테스트할 수 있는 환경(astro 등)을 구성하여 사용하고 계시는지도 궁금합니다.
안녕하세요. 강의를 듣다보면, 집합 레벨의 변화에 대한 내용이 많이 나오는데요. '1:m조인 시 결과집합은 m집합의 레벨을 그대로 유지'에서 'm집합의 레벨을 그대로 유지'한다는 의미를 아래 두 가지와 동격으로 이해해도 괜찮을까요? = m집합 테이블의 '행 개수' 유지 --- (1) = m 집합 테이블의 'pk의 unique 수' 유지 --- (2)