선생님 안녕하세요 서브쿼리 관련해서 질문드립니다... 선생님이 내주신 inner join 연습문제를 풀어보면서 궁금한 점이 생겼는데 서브쿼리를 적용할시 from 절 이후에 서브쿼리가 들어가기도 하고 아니면 inner join 이후 ㅎ서브쿼리가 들어가는 경우도 있고 하는거 같은데.. 그 차이점이 잘 이해가 가질 않아서요.. 어떤 경우에서 그렇게 판단하여 서브쿼리를 넣는 것인지 확인부탁드립니다..
선생님 이 문제에 대해서 and p.start_date <= u.purchase_date and u.purchase_date <= p.end_date 이 부분을 왜 조건을 달아줘야 하는지 궁금합니다. 따로 문제에 명시되지 않은거같은데.. 확인부탁드립니다! select p.product_id , round(sum(u.units*p.price)/sum(u.units), 2) average_price from Prices p inner join UnitsSold u on p.product_id=u.product_id and p.start_date <= u.purchase_date and u.purchase_date <= p.end_date group by p.product_id;
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. 간단한 내용이지만 조금 고민이 있어서 질문드립니다. 요청을 통해서 받은 데이터를 통해서나 로직상에서 연관관계에 필요한 Entity의 id값을 알고 있는 경우 필요한 Entity를 DB에서 조회하는 과정 없이 id값만 초기화된 Entity를 생성하여 주입하는 방식이 가능한 것으로 알고 있습니다. 이 때, 그렇게 주입된 Entity는 persist된 상태가 아니라는 점인데요. ( cascade 옵션이 적용 안 되었다는 가정 ) 이런 경우에 두 가지 경우의 수를 고려하였습니다. 첫 번째는 연관관계 Entity가 연관관계 설정 외에는 사용될 일이 없는 로직의 경우이고 두 번째는 연관관계에 필요한 Entity가 이후에도 여러 로직에서 사용되는 경우입니다. 두 번째의 경우에는 사실 고민할 것 없이 ID를 이용해 Entity를 생성하는 것이 아닌 SELECT를 통해서 Entity를 조회하여 사용하는 것이 좋은 방법이고 EntityGraph를 맞추는 면에서도 당연히 해주어야 하는 것으로 사료됩니다. 하지만 첫 번째의 경우 굳이 Entity를 ID값을 통해 조회하는 과정이 필요한 지에 대한 의문입니다. 저런 단순한 로직의 경우 굳이 DB와의 정합성을 위해 조회 및 연관관계 편의메소드 등을 이용해서 EntityGraph를 맞춰줄 필요가 있나 싶었습니다. 이런 경우에서 실제 현업에서는 어떤식으로 처리하는 지 궁금합니다. 저렇게 각 상황에 따라 효율을 따져서 다르게 처리하는 지 아니면 ID를 통해 데이터를 조회하는 것은 크게 성능상 문제가 되지 않으니 불필요하더라도 로직의 통일성이나 혹시 모를 사이드 이펙트를 대비해서 조회한 뒤 연관관계 편의 메소드를 통해 EntityGraph까지 맞춰 주는 지 궁금합니다..! 저는 불필요하다고 생각하여 굳이 Entity그래프를 맞춰줄 필요가 없는 경우는 그런 과정을 생략하며 프로젝트를 하고 있었는데, 완성하고 보니 EntityGraph를 맞춰 주는 로직이 단 하나도 없는 걸 알게 되었습니다. 아무래도 복잡한 비즈니스 로직이 없어서 그럴 수도 있겠다는 생각은 들었지만 너무 심한 것 같아 제가 JPA를 제대로 쓰고 있는 게 맞나 싶어 질문드립니다..ㅠㅠ
안녕하세요. 매출 분석01 - 일/주/월/분기별 매출액 및 주문건수 시각화 하기 강의를 들으면서 코드를 실행하는데 그래프가 이러타할 오류없이 나타나지 않아서 글 작성합니다. 각각 라이브러리의 버전은 아래와 같습니다. 쥬피터 파일 내의 [일별 매출 시각화] 에 대한 코드를 실행하는데, 쿼리가 들어간 데이터 프레임까지는 잘 실행이 되는데, 그래프를 그리는 코드를 실행하면 그래프가 나타나지 않습니다. <스크린샷1 - 데이터 프레임은 잘 나타남> <스크린 샷2 - 그래프 그리는 코드 실행시 그래프가 나타나지 않음> <스크린 샷 3 - 그래프 그리는 코드 실행시 그래프가 나타나지 않음> <스크린 샷4 - 키 에러라고 뜨는데 왜 이렇게 나타나는지 잘 모르겠어요. 코드를 따로 바꾸거나 수정하지 않았습니다. > 터미널이 이상해서 그런가하고 전체적으로 다 끄고 다시 켜서 실행해 봤는데도 나타나지 않아서 질문 드립니다.
Cookie 값을 삭제 하며 여러 동작을 해보던 도중, 로그인을 하기 전부터 JSSESSIONID 값이 cookie 에 들어가 있는 것을 확인하였습니다. 처음에는 오류인가 싶어 값을 삭제하고 로그인하였더니, 로그인이 동작하지 않고 그냥 페이지가 reload 된 다음 임의의 JSSESSIONID 값을 가져왔습니다. 왜 reload 할 때마다 JSSESSIONID 값을 가져오는 걸까요? 그리고 왜 JSSESSIONID 값 없이는 로그인 동작 자체가 안 되는 걸까요?
안녕하세요 강사님 강의를 보고 토이 프로젝트에서 주문 시 재고 감소 및 메뉴 주문량 증가 로직에서 낙관적락 기법을 적용해 보았는데요, 강의에서 해주신 내용 그대로 파사드 패턴 까지 적용을 해보면서 시도했는데 무한 루프가 돌았습니다. hikariCP pool을 40으로 설정해주니 그제서야 해결이 되었는데요, 강의에선 네임드락에서 커넥션풀을 지정해주었는데요 저는 낙관적락인데도 해당 설정을 해서 해결된 이유가 있을까요? @Service @RequiredArgsConstructor public class OrderService { @Transactional public Order orderWithOptimisticLock(Long memberId, LocalDateTime now) { Cart cart = cartRepository.findByMember(memberId); List<CartItem> cartItems = cart.getCartItems(); cartItems.stream() .map(CartItem::getMenu) .forEach(menu -> { decreaseStockWithOptimisticLock(menu.getId(), 1); increaseMenuOrderCountWithOptimisticLock(menu.getId(), 1); }); Money money = calculator.calculateMenus(cart.getMember(), cart.convertToMenus()); Order order = Order.createOrder(cart, money, now); return orderRepository.save(order); } public void decreaseStockWithOptimisticLock(Long menuId, int quantity) { Menu menu = menuRepository.findByIdForOptimisticLock(menuId); menu.decrease(quantity); } public void increaseMenuOrderCountWithOptimisticLock(Long menuId, int quantity) { Menu menu = menuRepository.findByIdForOptimisticLock(menuId); menu.increaseOrderCount(quantity); } } ``` @Component @RequiredArgsConstructor public class OptimisticLockStockFacade { private final OrderService orderService; public Order order(Long memberId, LocalDateTime localDateTime) throws InterruptedException { while (true) { try { return orderService.orderWithOptimisticLock(memberId, localDateTime); } catch (Exception e) { Thread.sleep(50); } } } } ``` public interface JpaMenuRepository extends JpaRepository<Menu, Long> { @NotNull @Lock(LockModeType.OPTIMISTIC) @Query("select m from Menu m where m.id = :id") Optional<Menu> findByIdForOptimisticLock(@NotNull @Param("id") Long id); }
안녕하세요. 강의듣다가 궁금한사항이 있어 문의드립니다. 위 강의에서 SELECT 서브쿼리에서 동일 테이블 접근으로 인해 I/O 중복 발생하여 아래처럼 인라인뷰를 만들고 JOIN을 하면 테이블 중복 I/O가 발생하지 않는것을 이해했는데요. 그런데 SELECT절에 COUNT만 필요해서 스칼라 서브쿼리를 한번만 사용하게 되면 중복I/O가 발생하지 않기에 스칼라 서브쿼리를 쓰는게 성능상 문제가 없는걸까요? 중복I/O 발생과는 좀 다른 내용일수 있지만 강의 듣다가 궁금해서 문의드립니다. 답변주시면 감사하겠습니다.
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) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 1. 스프링 데이터 JPA 가 지원하는 save를 호출하면 flush()가 나가는건가요 아니면 save를 하고 bulkAgePlus()를 호출하면서 bulkAgePlus() 에 있는 JQPL이 실행되서 flush() 가 나가는건가요 ? bulkAgePlus()를 실행하면 JPQL 실행이되고, JPQL 이 실행이 되면 flush() 가 호출이 되는데 이때 SQL쿼리문이 DB에 전송이대서 DB에는 업데이트가 되어있지만 영속성 컨텍스트는 업데이트가 안되기 때문에 clear()를 해주는게 맞는건가요 ?
선생님 안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다 강의 중간(10:20~25초 사이)내용에 대해 확인하고 싶은 부분이 있습니다 수업내용중 아래의 sql로 질의할때 -- 직원 급여의 이력정보를 나타내며, 해당 급여를 가졌던 시점에서의 부서번호도 함께 가져올것. select * from hr.emp_salary_hist a join hr.emp_dept_hist b on a.empno = b.empno; record 4번 데이터의 deptno 값 30이 출력된다고 하셨습니다만 a.fromdate between b.fromdate and b.todate 위의 between 조건으로 조인해서 sql로 질의했을 때에 출력되는 결과물은 record 3번 데이터 deptno 값 20이 출력되는데, record 3번의 a.fromdate (1982-01-01)값만이 조인된 b.fromdate(1981-04-01) and b.todate(9999-12-31)의 범위에 해당되어 출력되는 인식인데 (제가 잘못 이해했을 수도 있습니다만... ) 어떻게 deptno값 30이 출력되는지가 궁금합니다
안녕하세요. 현재 데이터 사이언티스트 및 엔지니어를 꿈꾸고 있습니다. 데이터 사이언티스트가 회사에 따라 일하는 업종이 다르지만, 제가 생각하기에 제가 원하는 직무는 데이터 분석에 가까운 것 같습니다. 게임업계의 N사의 경우 데이터 사이언티스트를 채용했으나, 추천시스템이나 이상탐지 등 모델을 개발하는 업무라 아무래도 학사 출신 보다는 석/박사 출신들이 많을 것 같다는 생각이 들었기 때문입니다. 머신러닝과 딥러닝 모델을 가져와서 쓰는 것은 가능하지만, 만드는 것은 또 다른 영역이었기에, 해당 부분으로는 꿈을 접게 되었습니다. 그래서 데이터 분석가 쪽으로 가자! 는 마음으로 Python외에도 SQL 공부를 지속적으로 해왔습니다. 문제는, 면접장을 가봤더니, 어떤 회사의 경우 SQL이 아닌 SAS 를 쓰는 경우도 있었고, 가장 크게 한계에 부딪쳤던 부분은, 서비스 지표의 문제점을 파악하고 다양한 가설 및 A/B 테스트로 서비스 개선을 해보신 분 (모바일 서비스 데이터 분석), 데이터 시각화 (Tableau 등 BI툴) 경험을 본다는 점입니다. SAS는 일단 너무 비싸기 때문에, 이건 혼자서 배울 수 있는 능력이 아니라고 판단해서, 제외했습니다. 데이터 시각화의 경우 Tableau는 혼자서 책을 찾아보면서 공부를 하는 중입니다. Q1. 서비스 지표의 문제점을 파악하고 다양한 가설 및 A/B 테스트로 서비스 개선을 해보신 분 이라는 이 부분이 저는 도대체 어떻게 신입이 키워나갈 수 있는지, 어떻게 공부를 하면 좋을지... 잘 모르겠습니다. 서비스 지표를 통해서 해당 데이터를 분석하는 건 할 수 있지만, 지표의 문제점을 파악한다? 가 와닿지가 않습니다. 마케팅 지표를 알아야, 해당 요건을 충족할 수 있을 것 같았지만, Q1을 해결하지 못해서, 데이터를 가지고 할 수 있는 일이 무엇이 있을까...를 생각해보던 중 Data Engineer라는 직무도 알게 되었습니다. Java SpringBoot 나 Django를 활용해서 웹을 개발한 경험도 있었고, Spark, Hive SQL에 대해서 공부를 했던 경험이 있었기 때문입니다. 그런데, 항상 공고에 등장했던 부분이었던 대용량 데이터 처리를 위한 데이터 파이프라인(수집/처리/분석) 개발 경험 이 발목을 잡았던 것 같습니다. Q2. 데이터 파이프라인(수집/처리/분석) 개발 경험 이 하둡 아키텍처나, K8S 내에서 트러블 슈팅 경험을 말하는 것인가요? 해당 부분을 해보려고 했으나, 문제는 하둡 아키텍처를 AWS로 구성하는데 비용이 엄청나게 들어서 엄두를 못냈습니다. 수집은 크롤링으로 했는데, Kafka도 언급이 있는 걸 보면, Kafka나 Flink와 같이 실시간 스트리밍 수집을 공부해야할까요? 아키텍처를 구성해야 할 것 같은데, 관련 지식이 없어서 문제입니다. 비전공자다 보니, 취업이 생각보다 너무 어렵게 느껴집니다. 이번 하반기는 유독 2차에서 많이 떨어졌네요.. 내년 상반기에는 좋은 소식이 있었으면 좋겠습니다. Q3. 추가로, 강사님께서 알려주신 부분을 공부하면서, 노션에 정리를 했었습니다. 노션에는 강사님께서 첨부하신 PDF자료는 일절 없고, 쿼리문과 제가 공부를 하면서 느낀 점이나, 어떻게 문제를 풀어야하는지 등을 정리했는데, 혹시 괜찮을까요? (노션이 홈페이지와 연동이 되어있다보니, 문제가 있다면 해당 부분은 개인 아카이브에 보관하겠습니다.) => 답변주신부분대로 테이블 조회(데이터 확인=> 이건 강사님께서 만드신 소중한 수업 자료이니 해당 부분은 제외) 부분을 제외하구 쿼리 부분만 기재해도록 하겠습니다.
안녕하십니까 영한님. 영한님 덕분에 JAVA Spring 기반 백엔드 개발의 시작을 할 수 있었고, 이제는 5개월 차 스타트업 백엔드 개발자로써 커리어를 시작하게 되었습니다. 현업에 와서는 오히려 취준생 때 보다 더 많은 고민을 하게 되느데요, 질문 1. 그중 최근에 CRUD의 각 상황별 API 응답을 어떻게 보내는게 적절할지, 질문 2. 그리고 ResponseDto를 어떻게 구성하는것이 적절할지에 대한 고민을 팀장님과 함께 하고있어서, 영한님의 생각을 여쭙고자 질문글을 올리게 되었습니다. 답변 해주시면 정말 감사할 거 같습니다! Q1. 생성, 조회 , 수정, 삭제 API의 응답을 각각 어떻게 보내시는지 여쭤보고 싶습니다. 가장 먼저 조회의 경우는 말 그대로 path의 Entity 및 관련된 Entity 정보를 조합하여 응답 DTO로 변환하여 보내고 있습니다. 그런데 나머지 Write Operation에 대한 응답을 어디까지 보내야 하냐가 이슈 입니다. 예를들면 엔티티의 생성의 경우 엔티티의 응답 DTO를 보내면 - 프론트에서 별도의 조회 API 호출 없이 바로 프론트가 화면에 뿌려줄 수 있으니깐 저는 생성의 경우에도 조회와 마찬가지로 Entity의 정보를 조합하여 응답 DTO로 변환하여 보내고 있었습니다. 그런데 이러한 부분이 Command Query Sperate 원칙에 어긋나는것 같아, 영한님께서는 혹시 생성한 Entity의 Key만 보내시는지, 아니면 Entity의 정보를 DTO로 변환하여 보내시는지 궁금합니다. 만약 Entity의 Id만 보내신다면 이후에 별도로 조회API를 호출해야 하고 그 또한 비용일텐데 이러한 부분은 어떻게 하시는지 여쭤보고 싶습니다. 이제 수정 API인데요, 제가 다룬 비즈니스 로직의 경우 수정 비즈니스 로직이 다양하고 , 각 비즈니스 로직의 경우 다뤄지는 Entity의 종류가 다른 경우였습니다. (중심 Entity는 동일하지만, 연관된 Entity를 누구까지 건드리냐의 차이) 그래서 하나의 통일된 응답으로 보내기 모호한 점이 첫 번째 이유이고, 애초에 수정 후에 프론트 화면에서 그 엔티티의 정보를 보여줄 필요가 없어서 라는 두번째 이유에 의해서 에초에 엔티티의 Id값도 보내지 않고 있었는데요, 이 수정 API의 응답을 영한님은 어떻게 진행하지는지 그 이유가 궁금합니다. 마지막으로 삭제의 경우는 정말, 프론트에게 보낼 응답이 없어도 되는 경우 라고 생각했는데요, 팀장님의 의견은 만약에 나중에 삭제한 Entity를 복구하는 요구사항이 추가되는것을 고려하여 Id 정도는 넘기자는 의견을 내어주셨습니다. 마찬가지로 삭제의 경우도 어떤식으로 수행하시는지 그 이유가 궁금합니다. Q3. 마지막으로 Entity의 ResponseDto의 필드를 어떤식으로 구성하시는지 궁금합니다 예를들면 저의 경우는 API는 프론트와 서버 간의 스펙이라고 생각하고, Entity의 단건조회의 경우는 단건 조회용 ResponseDto를, 전체조회의 경우는 전체 조회용 SummaryResponseDto를 별도로 만들어서 사용하고 있었습니다. 저희 팀장님 께서는 프론트쪽도 일을 해오시다가 , 백엔드쪽 분야로 전향하신 케이스 인데요, 그렇다 보니 어떻게 해야 프론트의 생산성이 올라가는지를 고려하시는 분이셨고, 팀장님의 생각은 서버에서 넘겨주는 응답에 일관성이 있어야 그 응답을 사용하는 프론트 측도 학습이 되고 놓치는 부분 없이 생산성이 올라간다 는 의견이셨습니다. 그래서 Entity별로 당장 사용하지 않더라도 가능한 모든 필드를 담은 ResponseDto를 하나만 만들고, 해당 ResponseEntity의 조합으로 각 API별 응답 Dto를 만들어서 사용하면 , 프론트 측 에서는 일관성 있는 응답값을 사용할 수 있다는 의견이셨습니다. 물론 이 방법이 네트워크 패킷의 양을 쓸데없이 증가시킨다는 것을 알고 계시면서도, 생산성에 큰 영향을 미치는 부분이라고 생각하셨습니다. 예를들어 다음과 같이 각 Entity의 응답 Dto의 조합별로 API의 ResponseDto를 만들 수 있습니다. ResponseDto{ UserDto{ id : 1, name : “aaa” … // User엔티티의 거의 모든 필드 } ItemDto{ id : 2, name : “bbb”, … // Item엔티티의 거의 모든 필드 } } 저는 이러한 부분에 대해 생각해 본 적이 없이, 그냥 제가 “해당 API를 호출하는 화면에서 필요한 정보들만을 담아 (혹은 여러 화면에서 쓰인다면 여러개를 고려) ResponseDto를 각각 만들어서” 넘겼는데요 영한님께서는 이러한 ResponseDto를 구성하는 부분에 있어서 상황별로 필드를 재구성 하여 ResponseDto를 정의하여 사용하시는 편 인지 (SummaryResponseDto 등의 별도 Dto에 사용될 Entity의 필드들을 풀어서 정의하시는지) 아니면 생산성을 고려하여 각 Entity별 Dto를 만들고, 이들을 조합하여 ReponseDto를 정의하시는 편 이신지 , 혹은 다른 규칙이 있으신지 궁금합니다. 물론 그렇다고 , 팀장님의 의견에서 전체조회시 사용하는 DTO와 단건조회시 사용하는 DTO가 동일하더라도, 전체조회 후 단건조회를 할때 단건조회 API를 호출하지 말고 기존 Front가 가지고 있는 값을 쓰지는 말자는 의견 이십니다 (단건조회API는 별도로 호출해야 한다) 그저 핵심은 프론트가 다루는 ResponseDto의 일관성을 위해서 입니다 (결론은 생산성을 위해) 긴글 읽어주셔서 감사합니다. 항상 건강하셨으면 좋겠고, 다음 강의들도 손꼽아 기다리고 있습니다!
[기타 질문] 선생님 3분 20초 쯤에, FORMAT_DATE('%Y', date)에 대한 주석 문에 대해서 int형이 아닌 String형으로 표시를 해야 할 것 같습니다. date between '2022-01-01' and '2022-12-31' -- 2022 -- date between '2022-01-01' and '2022-12-31' EXTRACT(YEAR FROM date) = 2022 -- 2022 -- EXTRACT(YEAR FROM date) -> int로 나온다. -- EXTRACT(날짜 단위 from 날짜 필드) FORMAT_DATE('%Y', date) = '2022' -- 2022 선생님께서 알려주신 3가지 방법으로 모두 적용해보니, SELECT EXTRACT(YEAR FROM date), FORMAT_DATE('%Y', date) FROM project.daily_play WHERE (EXTRACT(YEAR FROM date) = 2023 AND mode = 3) OR (EXTRACT(YEAR FROM date) = 2022 AND mode = 4) 이런 식으로 나오더라구요. EXTRACT의 반환 값은 int형(숫자형)이 나오고, FORMAT_DATE이나 FORMAT_DATETIME의 경우 반환 값은 String 형태로 나오는 것 같습니다.