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미해결
김영한의 실전 데이터베이스 - 설계 1편, 현대적 데이터 모델링 완전 정복
안녕하세요 선생님, 실제 필드에선 클라이언트의 요구 사항이 명확하지 않고, 기획자가 없으며, 개발자가 대부분의 일을 다 해내야 하는 경우가 있는데, 클라이언트(대표님 또는 상사)와 소통, 기획서 작성, 설계, 개발까지 혼자 하게 될 때 현명하게 대처하는 방법은 뭐가 있을까요? 큰 기업은 각자의 업무에 집중할 수 있겠지만, 작은 기업은 그게 쉽지 않은 걸 알고 있습니다 클라이언트와 소통, 화면 기획 및 요구 사항 작성등은 어떤식으로 공부해야할까요?
미해결
김영한의 실전 데이터베이스 - 설계 1편, 현대적 데이터 모델링 완전 정복
orders product 중간 테이블 order_product 에서 orders -> order_product 참여도 및 카디널리티가 O< 로 되어있는데 주문은 하나의 주문 상품은 꼭 포함해야하니까 -|< 가 맞지 않나요? 질문 남깁니다!
미해결
김영한의 실전 데이터베이스 - 설계 2편, 실무에서 반드시 마주치는 9가지 설계 패턴
안녕하세요. 공통 코드와 계층 구조 관련해서 질문이 있어 질문 드립니다. 이전에 경험했던 프로젝트 보면 공통 코드와 계층 구조 테이블을 다 합친 일명 '만능 코드 테이블' 에 모두 넣고 사용하는 방식도 사용했는데 이번 공통 코드(자연키, 복합키) 강의와, 계층 구조의 강의를 들으며 시야가 또 달라지네요. 예를 들면 주문 상태 코드와, 상품 코드를 하나의 테이블의 대체키, 외래키를 적용해서 사용했었네요. 혹시 '만능 코드 테이블'의 경우는 추후 유지보수와 개발 편의 관점에서 개선해야하는 부분이 맞겠지요? 만약에 개선하게 된다면, 어떤 기준으로 나누면 될지. 설계적 관점에 대해 혜안을 듣고 싶습니다. 예를 들면, 공통 코드 테이블 2개와, 계층 테이블 이렇게 두고 계층의 가능성으로 보통 나누는지 궁금하고, 추가로 도메인 성격까지 고려해서 테이블을 또 쪼개는지 등이 궁금합니다. 그리고 CS 팀에서 고객 문의 사항에 문의 유형을 최초 상품, 주문, 배송 이런식으로 공통 코드에 넣어서 사용하고 있었는데, 갑자기 정책이 바뀌면서 주문 하위에 주문 오류, 주문 취소 등 하위 개념이 생기면 계층 테이블로 옮겨야 할 거 같은데 이런 경우는 애초에 기획당시에 개발자가 확장 가능성에 대해 고민을 하고 공통 테이블로 넣었으면 안되는 것인지에 대한 부분도 궁금하네요. 매번 질높은 강의로 도움주셔서 감사합니다!
해결됨
김영한의 실전 데이터베이스 - 설계 1편, 현대적 데이터 모델링 완전 정복
안녕하세요, 유저 테이블과 구독 테이블 설계 중 해결하기 까다로운 지점이 생겨 질문드립니다. *현재 상황을 보다 이해하시는데 문제가 없으시기 위해 ai로 질문을 정리한점 먼저 말씀드립니다. 1. 현재 상황 및 서비스 정책 유저 테이블: id(PK) , email(UK) / 탈퇴 시 소프트 삭제, 개인정보 보호를 위해 이메일 마스킹 필수. 구독 테이블: 현재 활성화된 구독 정보 딱 1건만 관리 (이력은 별도 테이블 존재). 서비스 정책: 탈퇴 후 동일 이메일로 재가입 시, 기존 로우 복구가 아니라 새로운 로우로 Insert 됩니다. 단, 재가입 시 과거 구독 정보는 그대로 이어받아야 합니다. 2. 제가 고민해 본 방법들과 예상되는 문제점 생각한 방법 1) 구독 테이블이 유저 PK( id )를 외래키로 바라보게 한다. 예상 문제: 재가입 시 유저 테이블에 새 로우가 Insert 되면서 새로운 PK를 발급받기 때문에, 과거 PK를 바라보고 있던 구독 테이블과 연결 고리가 끊어집니다. 생각한 방법 2) 유저 테이블에 '이메일 해시(유니크X)'를 두고, 구독 테이블과 해시값으로 매핑한다. 예상 문제: 해시는 개인정보가 아니므로 탈퇴 후에도 유저 테이블에 남겨둘 수 있어 재가입 매칭은 가능합니다. 하지만 유저가 중간에 이메일을 변경하는 경우 , 유저 테이블의 이메일 해시뿐만 아니라 구독 테이블 및 구독 이력 테이블의 해시값까지 전부 동시 UPDATE 쳐야 하는 번거로움이 생깁니다. 3. 질문 요약 개인정보 보호를 위해 유저 테이블의 이메일 원본은 마스킹하면서도, 재가입 시 동일인임을 식별해 과거 구독 정보를 매칭해 주어야 합니다. 여기에 유저의 이메일 변경 가능성까지 고려해야 하는 상황입니다. 이 경우 구독 테이블의 매핑 키 체계를 어떻게 잡는 것이 가장 깔끔하고 현명한 DB 설계 원칙 일까요? 실무에서 이런 케이스를 해결하는 정석적인 아키텍처 가이드가 궁금합니다!
미해결
김영한의 실전 데이터베이스 - 설계 1편, 현대적 데이터 모델링 완전 정복
자연키vs대리키 강의를 보면 대리키를 사용하는게 안정성,유연성에 있어 많은 장점이 있어 대부분 대리키를 사용한다고 하셨는대, 다음과 같은 케이스에도 대리키를 쓰는게 좋을지 궁금합니다. (뒤에 강의에 나올수도 있지만 현시점 궁금해서 질문드립니다.) 1. 조인테이블의 경우 a,b테이블의 pk인 대리키를 이용해 복합키를 만들어서 pk로 쓰면 될지, 아니면 그것 역시 따로 대리키를 만들어야 할지 궁금합니다. 2. 정말 단순한 enum 형태의 테이블일 경우, 예를 들어 유저상태값을 표현하기위해 정상,휴면,탈퇴 등을 기록하는 테이블의 경우 자연키, 대리키 어떤거를 써야할지 궁금합니다. 제가 경험한 바로는 enum 형태의 간단한 테이블조차 대리키를 사용하니 유저 테이블을 조회할때 간단한 상태값조차 조인을 해서 봐야하니 불편하더라고요. 감사합니다.
해결됨
제미니의 개발실무 - 커머스 백엔드 기본편
안녕하세요! 페이징 처리 방식에 대해 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 코드를 보니 요청값으로 offset과 limit을 받고 이를 Pageable로 변환하고 있습니다. data class OffsetLimit( val offset: Int, val limit: Int, ) { fun toPageable(): Pageable { return PageRequest.of(offset / limit, limit) } } 그런데 이 방식은 offset이 limit의 배수가 아닌 경우 의도하는 바와 다르게 동작할 수 있을 거 같다는 생각이 들었습니다. 예를 들어 offset=15, limit=10인 경우 15번째 데이터부터 10개인 15~19번째 데이터를 조회하는 것이 자연스럽다고 생각했습니다. 그런데 현재 구현에서는 offset/limit 계산으로 인해 PageRequest.of(1,10)이 되고 결과적으로 10~19번째 데이터가 조회될 거 같습니다. 제가 이해한 내용이 맞을까요?? 그렇다면 이 방식은 더보기나 무한 스크롤처럼 offset이 항상 limit의 배수로 증가한다는 제약이 있을 때만 안전하게 사용할 수 있는 방식인지 궁금합니다. 예를 들어 클라이언트가 항상 아래처럼 요청한다고 정해져 있다면 문제가 없다고 봐도 될까요? offset=0, limit=20 offset=20, limit=20 offset=40, limit=20 또 이런 제약이 있다면 limit을 request로 받기보다 서버에서 고정값으로 관리하는 것이 더 나은지도 궁금합니다. 마지막으로 어떤 API에서는 offset,limit을 받고 또 어떤 API에서는 page,size를 받는 경우가 있는데 실무에서는 각각 어떤 기준으로 선택하는지도 알고 싶습니다. 취준 준비하면서 제미니님의 강의 도움 많이 받고 있습니다!! 감사합니다 ^^ <정리> PageRequest.of(offset/limit,limit) 방식은 offset이 limit의 배수일 때만 안전한 방식인가요? 더보기/ 무한 스크롤에서는 offset,limit을 사용하는 게 더 자연스러운가요?? limit이 정책적으로 정해져 있다면 request로 받지 않고 서버에서 고정하는 게 더 좋을까요? offset/limit 방식과 page/size 방식은 어떤 기준으로 선택하면 좋을까요??
미해결
김영한의 실전 데이터베이스 - 설계 1편, 현대적 데이터 모델링 완전 정복
안녕하세요 우선 값진 강의 만들어주셔서 감사드립니다. 취준을 하며 개인 프로젝트를 진행 중인데, 고민 해오던 부분들에 많은 도움이 되었습니다. 강의를 완강하고, 학습한 내용들을 바탕으로 이전에 진행했던 프로젝트의 DB를 재검토하고 재설계 해보고 있습니다. 구글링, 해당 게시판에 올라온 이전 질문들 참고하고 ai와 대화를 하고도 완전하게 확신이 서지 않는 부분이 있어서 질문드립니다. 우선 제가 만들고 있는 서비스는 "좌석이 있는 공연 예매 시스템" 입니다. 공연 데이터 생성시 해당 공연의 좌석들이 함께 생성됩니다. 즉 특정 공연의 특정 좌석들이 고유하게 생성됩니다. 그리고 사용자는 좌석을 다중 선택하여 선점하고 예매할 수 있습니다. (예매 - 좌석) 관계는 (1:N) 입니다. 그래서 기존 DB 에서는 N 쪽인 좌석이 예매 id 를 fk 로 들고 있는 간단한 형태로 진행하였습니다. 그런데 강의 중 다대다(M:N) 관계 부분에서 연결 테이블의 본질이 관계 자체를 하나의 독립된 데이터로 보고 , 그것을 테이블로 모델링 하는 것 이라는 내용을 접하고, 비록 1:N 관계이지만, 예매 - 좌석 관계가 엔티티로 승격될만 한가에 대한 고민을 했습니다. (강의에서 예시로 사용된 주문 - 주문상품 - 상품 을 보며, 좌석을 수량이 단 하나뿐인 상품이라고 생각한다면 예매 - 예매좌석 - 좌석 형태가 비슷하다고 생각했습니다.) 이유가 충분하다면 실무에서도 N:M 관계에서 뿐만 아니라 1:N 관계에서도 중간테이블 (연관엔티티)를 두는 설계를 실제로 하는지, 현재 상황에서도 (질문이 너무 길어지고 복잡해질까봐 제가 판단한 이유들을 설명드리진 않았지만) 연관관계 엔티티를 두는 것이 타당한 판단일지 고견 여쭈어봅니다. 긴 질문 읽어주셔서 감사합니다!
해결됨
실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 SQL
4강까지 수강했습니다. pdAdmin4에 dvdrental을 만들었는데, 이게 비밀번호를 분명 mypassword로 설정했는데 재접속 하니까 안되네요. 어떻게 해야 하나요?
미해결
김영한의 실전 데이터베이스 - 설계 2편, 실무에서 반드시 마주치는 9가지 설계 패턴
안녕하세요, 공통코드 관련하여 코드그룹, 코드상세 테이블 설계 강의 잘 들었습니다. 관련하여 2가지 질문이 있습니다! 1. 혹시 사내에 dataware라는 메타시스템을 사용할 경우에는 어떤 식으로 운영을 하는지 궁금합니다. 전 회사에서는 메타시스템은 단순 정의 용도로 사용하고, 모든 코드값은 enum으로 사용을 했었는데요~ 강의 내용에 있는 것처럼 값이 바뀔 때마다 계속 재배포 작업을 해야 하긴 했지만, 그 외에 특별한 이슈는 없었던 것 같습니다. (배치성 프로젝트라 빠른 대응이 필요하지 않았음) 현 회사에서는 아직 정해진 정책은 없지만, 메타DB를 어플리케이션에서 접근할 수 있도록 하는 방법은 어떨지도 고민하고 있습니다. 그래서 일반적으로는 메타시스템, 공통코드 테이블, enum을 어떤 식으로 mix하여 사용하는지 궁금합니다. 추가로 고유한 컬럼 인식을 위해 최대한 유니크한 컬럼명을 사용하고 있는데요~ 예를 들어, 사용자로그인상태코드라는 컬럼이 있더라도 사이트에 따라 아래처럼 분리하는 경우가 존재합니다. A사이트사용자로그인상태코드 B사이트사용자로그인상태코드 이 경우 같은 아래처럼 코드값을 다르게 정의할 경우 현실적으로 체크하는 것이 좀 어려운 것 같습니다. A사이트의 경우 0:정상, 1:잠금, 2:정지, 3:휴면, 4:탈퇴 B사이트의 경우 0:정상, 1:잠금, 2:탈퇴, 3:휴면 (B사이트는 정지 상태가 없음) 같은 의미의 코드일 경우 같은 코드값을 가지게 하고 싶은데 영한님께서도 이러한 고민을 하신적이 있으신지 궁금하고 어떻게 해결하셨을지도 궁금합니다~ 감사합니다.
해결됨
제미니의 개발실무 - 커머스 백엔드 기본편
4:56초 쯤 서비스에 어떤 기준에 따라 나누신 컴포넌트를 순차적으로 호출하고 있는데요. 저는 이것과 거의 같은 이유로 usecase를 두고 있었습니다. 하지만, usecase 사용은 목적에 맞지 않거나 과도한 것이고 서비스만 두는 것이 좋을까요?
해결됨
2,000++억건 데이터를 다루는 실리콘 밸리 AI 개발자의 PostgreSQL
강사님 강의에 나오는 테이블, 데이터 생성하는 스크립팅 파일이 어디 있을까요? 실습해보려고 하는데 제가 못찾고 있어서 한번 질의드립니다.
해결됨
채널톡 면접관이 직접 알려주는 CS 면접 대비 - 데이터베이스 편
MySql 기준으로 설명을 하신다고 해주셨는데 MySql은 B+Tree가 아닌가요??
해결됨
채널톡 면접관이 직접 알려주는 CS 면접 대비 - 데이터베이스 편
Select for update where id = 5 는 id 5만 보이는데 팬텀리드의 예시랑 관련이 있나요? 그리고 이상황에 갭 락이 걸리나요? 레코드락만 걸리지 않나요?
미해결
데이터 분석 SQL Fundamentals
최신버젼으로 업그레이드가 되고 있는데, 최신 걸로 다운받아도 상관없나요
해결됨
AI 시대에도 살아남는 엔지니어의 조건, 미국 빅테크 시스템 디자인, 알고리즘 사고, 오픈소스 실무 완성
WhatsApp 채팅 아키텍처 설계에 대한 질문입니다. 영상에서는 참가자가 ws 서버에 메시지를 보내면 바로 Redis pub/sub으로 들어가고, 람다나 Stream을 통해 DB로 저장하는 방식을 설명하고 있습니다. 하지만 DB 저장에 앞서 채팅방 참가 여부 검증, 메시지 전송 차단/해제, 구독자만 전송 가능 등의 검증(validation)이 필요 한 경우가 있을 것 같습니다. 또한 이 경우 사용자에게 메시지 전송 실패/불가라는 즉각적인 피드백 도 제공해줘야 할 것입니다. ws 서버에서는 보통 검증 로직은 담당하지 않는 것으로 알고 있는데, 이 경우 어디에 검증 로직을 넣는 게 적당 할까요?
미해결
김영한의 실전 데이터베이스 - 설계 1편, 현대적 데이터 모델링 완전 정복
안녕하세요. JPA 강의를 듣다가 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. JPA 강의에서는 일대일 관계를 설명하면서 Member가 FK를 가지고 있는 방식이 더 좋다고 설명하셨고 김영한님께서도 주 테이블에 FK를 두는 방식을 더 선호한다고 말씀하신 것으로 해했습니다. 그래서 저는 일반적으로 주 테이블이 FK를 가지고 있는 방식이 더 편리하다고 생각하고 있었습니다. JPA 강의에서 해당 이미지로 설명하셨어요. 그런데 이번 강의에서는 보조 테이블이 FK를 가지고 있는 방식이 더 좋다고 설명되어서 조금 헷갈립니다. 저는 화면의 예시에서 Member가 주테이블, Locker를 보조 테이블이라고 이해했는데 강의마다 설명이 반대되는 것처럼 느껴졌습니다. 혹시 제가 잘못 이해한 부분이 있을까요?
해결됨
2,000++억건 데이터를 다루는 실리콘 밸리 AI 개발자의 PostgreSQL
음 바로 전 강의에 docker compose 명령어를 사용하시는데 도커 설치 안내도 없었고, 지금 강의도 사용하는 툴이 뭔지 안나와 있어서 뭔가 중간중간 수업이 연결이 잘 안되는 느낌인데요.. 편집하다가 잘린 건가요 아니면 원래 이렇게 녹화가 된 건가요?
미해결
김영한의 실전 데이터베이스 - 설계 2편, 실무에서 반드시 마주치는 9가지 설계 패턴
다음 강의는 언제쯤 나오나요? 성능 최적화 배우고 싶습니다 😄
미해결
PostgreSQL로 500만건의 한국 아파트 거래 데이터 분석 및 시각화
시군구코드_01은 어디에서 다운받나요
미해결
김영한의 실전 데이터베이스 - 설계 1편, 현대적 데이터 모델링 완전 정복
강의들을 때는 어렴풋이 알거 같고 근데 강의듣는거 끝내고 실제로 구별해보라고 하면 잘 못하는거 같아서요. 혹시 차이점을 예를들어서 좀 쉽게 설명해주실수 있을까요? 저는 제 3 형 정규형 한거 같은데 또 보면 bcnf인거 같기도 하고 엄청 헷갈리고 있습니다. 도와주세요! 제가 찾은 건 bcnf 가 후보키가 아니라 슈퍼키라고 나와서 더 헷갈리는 거 같아요. 감사합니다. => 오랫동안 들여다 보고 이렇게 이해를 했는데 맞는지 모르겠습니다. 기본적으로 슈퍼키가 아닌 일반키가 함수결정자가 되면 bcnf 위반이 되는거고 제 3 정규형은 슈퍼키가 함수결정자이거나 일반키가 함수결정자라도 결론쪽이 후보키 중에 일부이면 (prime attribute)이면 위반이안되는거 같습니다.
