섹션 3 부트 프로젝트 생성 및 확인 / 엔티티 클래스 만들기 강의가 재생되지 않습니다. 크롬으로 보던 중 무한로딩이 떠서 시크릿모드 및 다른 브라우저로 시도해봤지만 여전히 재생되지 않습니다. 다른 영상은 잘 재생되는데, 섹션 3 부트 프로젝트 생성 및 확인 / 엔티티 클래스 만들기 강의만 재생되지 않네요. 확인 한 번 부탁드립니다!
[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
(* nodejs 설치를 https://nodejs.org/en/download/ 에 들어가서 Prebuilt Installer 메뉴에서 v22.11.0(LTS)를 설치하였습니다.) 안녕하세요, 수고가 많으십니다. 강의 잘 듣고 공부하다 모르는 부분이 있어 에러사항은 아래에 요약하여 적었습니다. 일단 react 시작하기 강의를 듣고 있던 중 처음 부분에서 vscode 터미널에서 명령어 npm install -g create-react-app 입력 후 아래 에러가 발생하여 어떻게 해야 해결 할 수 있는지 답을 알고 싶어서 글을 쓰게 되었습니다. 1.첫번째로 vscode 실행 후 npm install -g create-react-app 명령어 입력하니 에러 요약: 경로를 확인하라는 문제가 발생하였습니다. 첫번쨰 에러 발생 한 후 vscode를 종료하고 다시 시작하니 또 다시 이번엔 새로운 에러가 발생 하였습니다. 에러 요약: 자세한 내용은 마이크로소프트 링크 주소 참조하라는 메시지 에러가 발생하였습니다. 현재까지 2가지 에러가 순서대로 나타내고 있는데요, 어떻게 하면 해당 사항을 해결 할 수 있을까요? 상세하고 자세한 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
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?
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
