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] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 안녕하세요. 다형성1섹션에서 <다형성과 메서드 오버라이딩> 9분 관련 질문입니다. '메소드 상속은 일방통행(자식 → 부모)인데, 어떻게 부모에서 오버라이딩 된 자식함수를 찾아가는가?' 가 질문입니다. 다른분들이 질문을 남겨주신 것과 비슷한데, 제가 내린 결론이 맞는지 여쭤보고 싶습니다. 제가 내린 결론은 다음과 같습니다. 오버라이딩은 런타임에 호출메서드를 결정하는 동적 디스패치를 수행한다. 즉, 메서드 호출 시점에 오버라이딩을 체크해서, 오버라이딩이면 동적 디스패치가 수행된다. 동적 디스패치를 수행하면, 참조변수타입이 아닌 실제 객체를 기준으로 메서드가 호출된다. (오버라이딩이 아니면 동적 디스패치는 수행되지 않는다.) poly.method()호출 호출 시점에 호출된 메서드가 오버라이딩이면 동적 디스패치 수행 동적 디스패치를 수행하면 참조변수타입이 아닌 실제 객체를 기준으로(new Child) 메서드가 호출됨. (오버라이딩이 안된 메서드면 동적 디스패치 수행x) 객체 주소 x001로 이동(부모, 자식 다 있음.) → 실제 객체 오버라이딩 된 메서드로 바로 이동.(부모로 갔다 가는게 아님) 이것이 맞는지 여쭤보고 싶습니다. 제가 검색한 바에 의하면, 먼저 부모로 가서 자식으로 내려가는게 아니라, 오버라이딩 된 함수의 경우 동적 디스패치 수행으로 바로 오버라이딩된 함수로 (vmt 우선순위 변경) 바로 이동하는 것으로 결론이 되었는데 제가 내린 결론은 강의 자료 그림상 부모에서 자식으로 내려가는 화살표와는 다르다 보니 여쭤봅니다. 부모로 갔다가 화살표가 자식으로 내려가는걸까요? 처음부터 오버라이딩된 함수의 경우 동적디스패치 수행으로 바로 오버라이딩 된 함수로 가는게 아닌걸까요?
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]@Test void bulkAgePlus(){ m emberRepository.save( new Member("AAA", 10, null)); m emberRepository.save( new Member("BBB", 15, null)); m emberRepository.save( new Member("CCC", 20, null)); m emberRepository.save( new Member("DDD", 25, null)); m emberRepository.save( new Member("EEE", 30, null)); int count = memberRepository.bulkAgePlus(18); em.flush(); em.clear(); List<Member> result = memberRepository.findByUsername("EEE"); Member findMember = result.get(0); assertThat(count).isEqualTo(3); assertThat(findMember.getAge()).isEqualTo(31); } 여기서 벌크성 연산을 할경우 엔티티 매니저를 거치지 않고 바로 업데이트를 하기에 findById 호출 전에 flush, clear하지 않으면 업데이트 이전에 save된 값이 나오는 것으로 알고 있어(캐쉬된 값) flush, clear를 해주는 것으로 알고 있는데 이때 em.flush()를 해버리면 벌크 연산 값이 아닌 그 이전 값이(save에서 저장한 값 EEE라 가정하면 31이 아닌 30) db에 업데이트 되는 꼴이라 벌크성 연산이 db에 유효하게 저장되려면 em.clear()만 실행 해야되는거 아닌가요?
ARRAY / STRUCT 연습문제1 # ARRAY, STRUCT 연습 문제1 -- genres 배열을 UNNEST하여 펼치고, 각 장르를 개별 행으로 분리하여 영화 제목별 장르를 나타냈습니다. SELECT title, genre FROM `bqmaster.advanced.array_exercises`, UNNEST(genres) AS genre 연습문제2 # ARRAY, STRUCT 연습 문제1 -- genres 배열을 UNNEST하여 펼치고, 각 장르를 개별 행으로 분리하여 영화 제목별 장르를 나타냈습니다. SELECT title, genre FROM `bqmaster.advanced.array_exercises`, UNNEST(genres) AS genre 연습문제3 # ARRAY, STRUCT 연습 문제1 -- genres 배열을 UNNEST하여 펼치고, 각 장르를 개별 행으로 분리하여 영화 제목별 장르를 나타냈습니다. SELECT title, genre FROM `bqmaster.advanced.array_exercises`, UNNEST(genres) AS genre 연습문제4 # ARRAY, STRUCT 연습 문제1 -- genres 배열을 UNNEST하여 펼치고, 각 장르를 개별 행으로 분리하여 영화 제목별 장르를 나타냈습니다. SELECT title, genre FROM `bqmaster.advanced.array_exercises`, UNNEST(genres) AS genre PIVOT 연습문제1 # PIVOT 연습 문제1 -- 날짜별로 사용자별 amount 합산을 나타냈습니다. -- IF 문을 사용해 user_id가 1, 2, 3인 경우에만 amount를 집계하고, 나머지는 0으로 처리했습니다. -- 데이터셋 특성상 SUM과 MAX 모두 사용할 수 있습니다. SELECT order_date, SUM(IF(user_id = 1, amount, 0)) AS user_1, SUM(IF(user_id = 2, amount, 0)) AS user_2, SUM(IF(user_id = 3, amount, 0)) AS user_3, FROM `bqmaster.advanced.orders` GROUP BY ALL ORDER BY order_date 연습문제2 # PIVOT 연습 문제2 -- 사용자별로 날짜별 amount 합산을 나타냈습니다. -- IF 문을 사용해 order_date가 지정된 날짜에 해당하는 경우에만 amount를 집계하고, 나머지는 0으로 처리했습니다. -- 데이터셋 특성상 SUM과 MAX 모두 사용할 수 있습니다. SELECT user_id, SUM(IF(order_date = '2023-05-01', amount, 0)) AS `2023-05-01`, SUM(IF(order_date = '2023-05-02', amount, 0)) AS `2023-05-02`, SUM(IF(order_date = '2023-05-03', amount, 0)) AS `2023-05-03`, SUM(IF(order_date = '2023-05-04', amount, 0)) AS `2023-05-04`, SUM(IF(order_date = '2023-05-05', amount, 0)) AS `2023-05-05` FROM `bqmaster.advanced.orders` GROUP BY ALL ORDER BY user_id 연습문제3 # PIVOT 연습 문제3 -- 사용자별로 날짜별 주문 여부를 나타냈습니다. -- IF 문을 사용해 해당 날짜에 주문이 있는 경우 1, 없는 경우 0으로 표시하고, MAX를 사용해 날짜별로 최대값(1 또는 0)을 반환합니다. -- 데이터셋 특성상 SUM과 MAX 모두 사용할 수 있습니다. SELECT user_id, MAX(IF(order_date = '2023-05-01', 1, 0)) AS `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = '2023-05-02', 1, 0)) AS `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = '2023-05-03', 1, 0)) AS `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = '2023-05-04', 1, 0)) AS `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = '2023-05-05', 1, 0)) AS `2023-05-05`, FROM `bqmaster.advanced.orders` GROUP BY ALL ORDER BY user_id 연습문제4 # PIVOT 연습 문제4 -- user_id가 32888인 사용자가 click_cart 이벤트 발생 시의 데이터를 나타냈습니다. -- event_params 배열을 UNNEST하여 param으로 분리한 후, firebase_screen, food_id, session_id를 개별 컬럼으로 표시했습니다. WITH base AS ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, MAX(IF(param.key = 'firebase_screen', param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(param.key = 'food_id', param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(param.key = 'session_id', param.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM `bqmaster.advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS param GROUP BY ALL ) SELECT * FROM base WHERE 1=1 AND user_id = 32888 AND event_name = 'click_cart' FUNNEL 연습문제1 # FUNNEL 연습 문제1 -- WITH 구문을 사용해 base 테이블을 생성하여 이벤트 이름과 화면 이름을 포함한 event_name_with_screen 컬럼을 만들었습니다. -- event_date는 2022-08-01에서 2022-08-18 사이로 설정했습니다. WITH base AS ( SELECT event_date, CONCAT(event_name, '-', param.value.string_value) AS event_name_with_screen, user_pseudo_id FROM `bqmaster.advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS param WHERE 1=1 AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND param.key = 'firebase_screen' AND event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' ) # 일자 상관 없이 퍼널의 유저 수를 집계 SELECT event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 ELSE NULL END AS step, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM base GROUP BY ALL HAVING step IS NOT NULL ORDER BY step # 일자별 퍼널의 유저 수를 집계 SELECT event_date, event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 ELSE NULL END AS step, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM base GROUP BY ALL HAVING step IS NOT NULL ORDER BY event_date, step 연습문제2 # FUNNEL 연습 문제2 -- 윈도우 함수를 사용해 이탈률을 계산해 봤습니다. -- LAG을 사용하여 이전 사용자수 값을 가져와 계산에 활용했습니다. WITH base AS ( SELECT event_date, CONCAT(event_name, '-', param.value.string_value) AS event_name_with_screen, user_pseudo_id FROM `bqmaster.advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS param WHERE 1=1 AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND param.key = 'firebase_screen' AND event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' ), add_step AS ( SELECT event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 ELSE NULL END AS funnel_step, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM base GROUP BY ALL HAVING funnel_step IS NOT NULL ), add_total_user_cnt AS ( SELECT *, LAG(user_cnt) OVER(ORDER BY funnel_step) AS previous_step_user_cnt FROM add_step ) SELECT *, ROUND((previous_step_user_cnt - user_cnt) / previous_step_user_cnt, 2) AS bounce_rate FROM add_total_user_cnt ORDER BY funnel_step 연습문제3 # FUNNEL 연습 문제3 -- PIVOT을 사용해 화면별로 사용자 수를 컬럼으로 나열하여 각 화면별 날짜별 사용자 수를 확인할 수 있도록 구성했습니다. WITH base AS ( SELECT event_date, CONCAT(event_name, '-', param.value.string_value) AS event_name_with_screen, user_pseudo_id FROM `bqmaster.advanced.app_logs`, UNNEST(event_params) AS param WHERE 1=1 AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND param.key = 'firebase_screen' AND event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' ), add_user_cnt AS ( SELECT event_date, event_name_with_screen, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM base GROUP BY ALL ) SELECT event_date, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-welcome', user_cnt, NULL)) AS screen_view_welcome, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-home', user_cnt, NULL)) AS screen_view_home, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-food_category', user_cnt, NULL)) AS screen_view_food_category, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant', user_cnt, NULL)) AS screen_view_restaurant, MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-cart', user_cnt, NULL)) AS screen_view_cart, MAX(IF(event_name_with_screen = 'click_payment-cart', user_cnt, NULL)) AS click_payment_cart FROM add_user_cnt GROUP BY ALL ORDER BY event_date
ARRAY(배열) / STRUCT(구조체) # 1. array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요 SELECT title, genre # UNNEST에서 사용한 새로운 컬럼으로 사용 / 기존 ARRAY_COULMN은 사용 X FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre; # 2. array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다 SELECT title, actor.actor, actor.character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor; # 3. array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다 SELECT title, actor.actor, actor.character, genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre; # 4. 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요 SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, event_param.key, event_param.value.string_value, event_param.value.int_value FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param WHERE event_date = "2022-08-01"; PIVOT(피봇) : 축을 중심으로 회전한다 # 1. orders테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다 SELECT order_date, SUM(IF(user_id = 1, amount, 0)) AS user_1, SUM(IF(user_id = 2, amount, 0)) AS user_2, SUM(IF(user_id = 3, amount, 0)) AS user_3, FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY order_date; # 2. orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다 SELECT user_id, SUM(IF(order_date = "2023-05-01", amount, 0)) AS `2023-05-01`, SUM(IF(order_date = "2023-05-02", amount, 0)) AS `2023-05-02`, SUM(IF(order_date = "2023-05-03", amount, 0)) AS `2023-05-03`, SUM(IF(order_date = "2023-05-04", amount, 0)) AS `2023-05-04`, SUM(IF(order_date = "2023-05-05", amount, 0)) AS `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id; # 3. orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다 SELECT user_id, MAX(IF(order_date = "2023-05-01", 1, 0)) AS `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = "2023-05-02", 1, 0)) AS `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = "2023-05-03", 1, 0)) AS `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = "2023-05-04", 1, 0)) AS `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = "2023-05-05", 1, 0)) AS `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id; # 4. app_log를 pivot하기 WITH base AS( SELECT user_id, event_date, event_name, event_timestamp, user_pseudo_id, MAX(if(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(if(event_param.key ="food_id", event_param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(if(event_param.key ="session_id", event_param.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM avdanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST (event_params) AS event_param WHERE event_date ='2022-08-01' GROUP BY ALL ) SELECT event_date, COUNT(user_id) AS cnt FROM base WHERE event_name = 'click_cart' GROUP BY ALL; 퍼널(Funnel) : 깔때기 의미 → 넓은 시작점에서 점점 좁하지는 흐름 WITH base AS (SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, MAX(IF(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) AS fire_screen, -- MAX(IF(event_param.key = "food_id", event_param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(event_param.key = "session_id", event_param.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" GROUP BY ALL ), fiter_event_and_concat_event_and_screen AS ( -- event_name + screen (필요한 이벤트만 WHERE 조건에 걸어서 사용) SELECT * EXCEPT(event_name, fire_screen, event_timestamp), CONCAT(event_name, "-", fire_screen) AS event_name_with_screen, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM base WHERE event_name IN ("screen_view", "click_payment") ) -- step_number + COUNT -- step_number : CASE WHEN을 사용해 숫자 지정 SELECT event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_name_with_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END AS step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM fiter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL WHERE user_pseudo_id = "1350836585.3421064109" -- 일자별 SELECT event_date, event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_name_with_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END AS step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM fiter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY event_date;
자바와 스프링 부트로 생애 최초 서버 만들기, 누구나 쉽게 개발부터 배포까지! [서버 개발 올인원 패키지]
31강에서 수업 코드를 잘 따라 쳐서 수업 내용과 똑같은 결과를 확인 할 수 있게 되었는데요. 한 가지 의문점이 들어 질문을 남깁니다. 수업의 마지막 내용인 클린 코드 책이 이미 대출이 되있어 B사용자가 대출을 하려 했으나 대출을 클릭하는 순간 서버 내부 오류입니다. 라는 내용의 경고창이 뜨는걸 확인했는데 영상의 내용에는 진작 대출되어 있는 책입니다 라는 IllegalArgumentException으로 예외처리를 했어서 서버 내부 오류입니다 라는 내용이 아니라 진작 대출되어 있는 책입니다 떠야 하는게 아닌가요? 다음 강의에서 확인할 수 있으려나요~?
1. ARRAY, STRUCT 연습 문제 -- 1.array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요 SELECT movie_id, title, genre FROM `advanced.array_exercises`, CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre -- 2.array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다. SELECT title, actors.actor, actors.character FROM `advanced.array_exercises` CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actors -- 3.array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다. SELECT title, actor.actor, actor.character, genre FROM `advanced.array_exercises` CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre -- 4.앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요 SELECT event_date, event_timestamp, event_name, event_param.key AS key, event_param.value.string_value AS string_value, event_param.value.int_value AS int_value, user_id, user_pseudo_id, platform FROM `advanced.app_logs` CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param 2. PIVOT 연습 문제 -- 1.orders 테이블에서 유저(user_id) 별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다. SELECT order_date, SUM(IF(user_id = 1, amount, 0)) AS user_1, SUM(IF(user_id = 2, amount, 0)) AS user_2, SUM(IF(user_id = 3, amount, 0)) AS user_3 FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY order_date -- 2. orders 테이블에서 날짜(order_date) 별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_Date를 열(Column)으로 만들어야 합니다. SELECT user_id, SUM(IF(order_date = "2023-05-01", amount, 0)) AS `2023-05-01`, SUM(IF(order_date = "2023-05-02", amount, 0)) AS `2023-05-02`, SUM(IF(order_date = "2023-05-03", amount, 0)) AS `2023-05-03`, SUM(IF(order_date = "2023-05-04", amount, 0)) AS `2023-05-04`, SUM(IF(order_date = "2023-05-05", amount, 0)) AS `2023-05-05`, FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id -- 3. orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다. SELECT user_id, MAX(IF(order_date = "2023-05-01", 1, 0)) AS `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = "2023-05-02", 1, 0)) AS `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = "2023-05-03", 1, 0)) AS `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = "2023-05-04", 1, 0)) AS `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = "2023-05-05", 1, 0)) AS `2023-05-05`, FROM advanced.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id -- 4.앱 로그 PIVOT WITH base AS ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, MAX(IF(param.key = "firebase_screen", param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(param.key = "food_id", param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(param.key = "session_id", param.value.string_value, NULL)) AS session_id, FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS param GROUP BY ALL ) SELECT event_date, COUNT(user_id) AS user_cnt FROM base WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY ALL 3. 퍼널 쿼리 연습 문제 WITH base AS ( select event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, MAX(IF(param.key = "firebase_screen", param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(param.key = "food_id", param.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(param.key = "session_id", param.value.string_value, NULL)) AS session_id, FROM `advanced.app_logs` CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS param WHERE 1=1 AND event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" GROUP BY ALL ), filter_event_and_concat_event_and_screen AS ( SELECT * EXCEPT(event_name, firebase_screen, event_timestamp), CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) AS event_name_with_screen, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul") AS event_datetime FROM base WHERE 1=1 AND event_name IN ("screen_view", "click_payment") ), MAIN AS ( SELECT event_date, event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_name_with_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END AS step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM filter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ) -- 피벗 쿼리 만들기 SELECT event_date, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-welcome", cnt, NULL)) AS `screen_view-welcome`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-home", cnt, NULL)) AS `screen_view-home`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-food_category", cnt, NULL)) AS `screen_view-food_category`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-restaurant", cnt, NULL)) AS `screen_view-restaurant`, MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-cart", cnt, NULL)) AS `screen_view-cart`, MAX(IF(event_name_with_screen ="click_payment-cart", cnt, NULL)) AS `click_payment-cart` FROM main GROUP BY ALL ORDER BY event_date
1. ARRAY, STRUCT 연습 문제 연습문제 1 SELECT a.title, genre FROM advanced.array_exercises as a CROSS JOIN UNNEST(a.genres) AS genre 연습문제 2 SELECT a.title, actor.actor, actor.character FROM advanced.array_exercises as a CROSS JOIN UNNEST(a.actors) AS actor 연습문제 3 SELECT a.title, actor.actor, actor.character, genre FROM advanced.array_exercises as a CROSS JOIN UNNEST(a.actors) AS actor CROSS JOIN UNNEST(a.genres) AS genre 연습문제 4 SELECT user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, event_param.key, event_param.value.string_value, event_param.value.int_value, event_timestamp, platform, FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) as event_param 2. PIVOT 연습문제 연습문제 1 SELECT order_date, SUM(IF(user_id = 1, sum_amount, 0)) as user_1, SUM(IF(user_id = 2, sum_amount, 0)) as user_2, SUM(IF(user_id = 3, sum_amount, 0)) as user_3, FROM ( SELECT order_date, user_id, sum(amount) as sum_amount, FROM advanced.orders GROUP BY user_id, order_date ) GROUP BY order_date ORDER BY order_date 연습문제 2 SELECT user_id, MAX(IF(order_date = "2023-05-01", sum_amount, 0)) as `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = "2023-05-02", sum_amount, 0)) as `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = "2023-05-03", sum_amount, 0)) as `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = "2023-05-04", sum_amount, 0)) as `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = "2023-05-05", sum_amount, 0)) as `2023-05-05` FROM ( SELECT user_id, order_date, SUM(amount) as sum_amount FROM advanced.orders GROUP BY user_id, order_date ORDER BY user_id, order_date ) GROUP BY user_id ORDER BY user_id 연습문제 3 SELECT user_id, MAX(IF(order_date = "2023-05-01", 1, 0)) as `2023-05-01`, MAX(IF(order_date = "2023-05-02", 1, 0)) as `2023-05-02`, MAX(IF(order_date = "2023-05-03", 1, 0)) as `2023-05-03`, MAX(IF(order_date = "2023-05-04", 1, 0)) as `2023-05-04`, MAX(IF(order_date = "2023-05-05", 1, 0)) as `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY user_id ORDER BY user_id 3. 퍼널 쿼리 연습 문제 WITH base as (SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, MAX(IF(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) as firebase_screen, MAX(IF(event_param.key = "food_id", event_param.value.int_value, NULL)) as food_id, MAX(IF(event_param.key = "session_id", event_param.value.string_value, NULL)) as session_id FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) as event_param WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" GROUP BY ALL ), base2 as ( SELECT *, CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) as event_screen FROM base WHERE event_name IN ("screen_view", "click_payment") ) SELECT event_screen, event_date, CASE WHEN event_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END as step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) as cnt FROM base2 GROUP BY ALL HAVING step_number is not NULL ORDER BY event_date PIVOT 적용 WITH base as (SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, MAX(IF(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) as firebase_screen, MAX(IF(event_param.key = "food_id", event_param.value.int_value, NULL)) as food_id, MAX(IF(event_param.key = "session_id", event_param.value.string_value, NULL)) as session_id FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) as event_param WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" GROUP BY ALL ), base2 as ( SELECT *, CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) as event_screen FROM base WHERE event_name IN ("screen_view", "click_payment") ), base3 as ( SELECT event_screen, event_date, CASE WHEN event_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END as step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) as cnt FROM base2 GROUP BY ALL HAVING step_number is not NULL ORDER BY event_date ) SELECT event_date, MAX(IF(base3.event_screen ="screen_view-welcome", cnt, NULL)) AS screen_view_welcome, MAX(IF(base3.event_screen ="screen_view-home", cnt, NULL)) AS screen_vie_home, MAX(IF(base3.event_screen ="screen_view-food_category", cnt, NULL)) AS screen_view_food_category, MAX(IF(base3.event_screen ="screen_view-restaurant", cnt, NULL)) AS screen_view_restaurant, MAX(IF(base3.event_screen ="screen_view-cart", cnt, NULL)) AS screen_view_cart FROM base3 GROUP BY ALL ORDER BY event_date 배운점 날짜를 사용할 때 백틱(`)을 사용해야 한다는 점 PIVOT 관련 쿼리를 처음 짜봤는데, GROUP BY로 먼저 그룹화한 뒤 사용하는 방법으로는 풀겠는데, 바로 PIVOT하는 방법은 아직 익숙하지 않아서 더 연습해야겠다. 구현 과정이 아직 머릿속에서 굴러가지 않는 느낌이었다. 처음 쿼리를 짤 때보다 연습하면서 WITH 구문에 익숙해진 것 같다. 풀고 나서 해설을 보니, EXCEPT 문을 사용하는 것을 까먹었다. 몇 개만 빼고 select 하는 경우 유용할 듯 구문 오류 시 어떤 오류인지 아직 파악이 안되어 있어 강의에서 말씀하신 것처럼 하나하나 정리해놔야겠다.
연습문제 (1) ARRAY, STRUCT -- 1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요 SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre -- 2) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다 SELECT title, , actor.actor AS actor , actor.character AS character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor -- 3) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다 SELECT title , actor.actor AS actor , actor.character AS character , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre -- 4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요 SELECT user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , params.key AS key , params.value.string_value AS str_value , params.value.int_value AS int_value FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params WHERE event_date = '2022-08-01' (2) PIVOT -- 1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다 WITH step1 AS ( SELECT order_date , user_id , sum(amount) AS sum_of_amount FROM advanced.orders GROUP BY ALL ) SELECT order_date , MAX(IF(user_id = 1, sum_of_amount, 0)) AS user_1 , MAX(IF(user_id = 2, sum_of_amount, 0)) AS user_2 , MAX(IF(user_id = 3, sum_of_amount, 0)) AS user_3 FROM step1 GROUP BY order_date ORDER BY order_date -- 2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다 SELECT user_id , SUM(IF(order_date = '2023-05-01', amount, 0)) AS `2023-05-01` , SUM(IF(order_date = '2023-05-02', amount, 0)) AS `2023-05-02` , SUM(IF(order_date = '2023-05-03', amount, 0)) AS `2023-05-03` , SUM(IF(order_date = '2023-05-04', amount, 0)) AS `2023-05-04` , SUM(IF(order_date = '2023-05-05', amount, 0)) AS `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY user_id ORDER BY user_id -- 3) orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다 SELECT user_id , MAX(IF(order_date = '2023-05-01', 1, 0)) AS `2023-05-01` , MAX(IF(order_date = '2023-05-02', 1, 0)) AS `2023-05-02` , MAX(IF(order_date = '2023-05-03', 1, 0)) AS `2023-05-03` , MAX(IF(order_date = '2023-05-04', 1, 0)) AS `2023-05-04` , MAX(IF(order_date = '2023-05-05', 1, 0)) AS `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY user_id ORDER BY user_id -- 4) 앱 로그 데이터 배열 PIVOT하기 SELECT user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , MAX(IF(params.key = 'firebase_screen', params.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen , MAX(IF(params.key = 'food_id', params.value.int_value, NULL)) AS food_id , MAX(IF(params.key = 'session_id', params.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params WHERE event_date = '2022-08-01' GROUP BY ALL (3) 퍼널 분석 WITH step1 AS ( SELECT event_date , event_timestamp , event_name , user_id , user_pseudo_id , MAX(IF(params.key = 'firebase_screen', params.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen , MAX(IF(params.key = 'session_id', params.value.string_value, NULL)) AS session_id , platform FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' GROUP BY ALL ), step2 AS ( SELECT * EXCEPT(event_timestamp) , CONCAT(event_name, '-', firebase_screen) AS event_name_with_screen , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM step1 ), step3 AS ( SELECT * , CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 END AS step_number FROM step2 ), step3_1 AS ( -- 1) 각 퍼널별 유저 수 집계 SELECT event_name_with_screen , step_number , COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM step3 GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY step_number ) , step3_2 AS ( -- 2) 일자별 각 퍼널별 유저 수 집계 SELECT event_date , event_name_with_screen , step_number , COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM step3 GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY event_date , step_number ) -- 3) 2) 데이터를 PIVOT SELECT event_date , MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-welcome', cnt, NULL)) AS `screen_view-welcome` , MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-home', cnt, NULL)) AS `screen_view-home` , MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-food_category', cnt, NULL)) AS `screen_view-food_category` , MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant', cnt, NULL)) AS `screen_view-restaurant` , MAX(IF(event_name_with_screen = 'screen_view-cart', cnt, NULL)) AS `screen_view-cart` , MAX(IF(event_name_with_screen = 'click_payment-cart', cnt, NULL)) AS `click_payment-cart` FROM step3_2 GROUP BY event_date ORDER BY event_date
[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] 다른 것들은 ...이 추가가 되지 않는데 OrderItem만 ...이 추가 되는 이유가 뭔가요? add를 넣었다고 해서 그런건가요?
1. ARRAY, STRUCT 연습문제 /*1) array_exercise 테이블에서 각 영화(title)별로 장르를 UNNEST 해서 보여주세요*/ select title, genre from `advanced.array_exercises`, unnest(genres) as genre /*2) array_exercise 테이블에서 각 영화별로 배우와 배역을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 칼럼으로 보여주세요*/ select title, actor.actor, actor.character from `advanced.array_exercises`, unnest(actors) as actor /*3) array_exercise 테이블에서 각 영화별로 배우, 배역, 장르를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다.*/ select title, actor.actor, actor.character, genre from `advanced.array_exercises` ,unnest(actors) as actor ,unnest(genres) as genre -- 문제의의도: UNNEST를 2번 연속 사용 가능하다 -- 데이터 중복은 CROSS JOIN으로 인한 어쩔 수 없는 이슈 -- SQL 실행순서 -> FROM -> JOIN -> SELECT -- actors : ARRAY<STRUCT> -> UNNEST -> STRUCT -- genres : ARRAY<STRING> -> UNNEST -> STRING /*4) 앱로그데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요*/ select event_date, datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul') as event_timestamp, event_name, event_param.key as key, event_param.value.string_value as string_value, event_param.value.int_value as int_value, user_id from `advanced.app_logs` ,unnest(event_params) as event_param -- event_params : ARRAY<STRUCT> -- event_params.value : STRUCT<STRING, INT64> 2. PIVOT 연습문제 /*1) orders 테이블에서 유저별로 주문금액의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜를 행으로, user_id를 열로 만들어야합니다. /*case when 사용한 풀이*/ select order_date, sum(case when user_id = 1 then amount else 0 end) as user_1, sum(case when user_id = 2 then amount else 0 end) as user_2, sum(case when user_id = 3 then amount else 0 end) as user_3 from `advanced.orders` group by order_date order by order_date /*if 사용한 풀이*/ select order_date, sum(if(user_id = 1,amount,0)) as user_1, sum(if(user_id = 2,amount,0)) as user_2, sum(if(user_id = 3,amount,0)) as user_3 from `advanced.orders` group by order_date order by order_date /*2) orders 테이블에서 날짜별로 유저들의 주문금액의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행으로, order_date를 열로 만들어야 합니다.*/ select user_id, sum(if(order_date = '2023-05-01',amount,0)) as `2023-05-01`, sum(if(order_date = '2023-05-02',amount,0)) as `2023-05-02`, sum(if(order_date = '2023-05-03',amount,0)) as `2023-05-03`, sum(if(order_date = '2023-05-04',amount,0)) as `2023-05-04`, sum(if(order_date = '2023-05-05',amount,0)) as `2023-05-05` FROM `advanced.orders` group by user_id order by user_id -- ANY_VALUE: 그룹화할 대상 중 임의의 값(NULL 제외)를 표시한다. -- 나머지 값이 NULL이거나 확정적으로 값이 나올것이라 예상될 때 사용 /*3)orders 테이블에서 사용자별, 날짜별 주문이 있다면 1 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행으로 order_date를 칼럼으로 만들고 주문횟수에 상관없이 1로 처리합니다.*/ select user_id, MAX(if(order_date = '2023-05-01' and amount is not null,1,0)) as `2023-05-01`, MAX(if(order_date = '2023-05-02' and amount is not null,1,0)) as `2023-05-02`, MAX(if(order_date = '2023-05-03' and amount is not null,1,0)) as `2023-05-03`, MAX(if(order_date = '2023-05-04' and amount is not null,1,0)) as `2023-05-04`, MAX(if(order_date = '2023-05-05' and amount is not null,1,0)) as `2023-05-05` FROM `advanced.orders` group by user_id order by user_id; /* 횟수를 구해달라고 하는 경우*/ -- MAX를 SUM으로 바꾸면 된다. /*4) APP_LOG PIVOT 실습하기*/ select user_id, event_date, datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_timestamp, event_name, max(if(params.key = 'firebase_screen',params.value.string_value,NULL)) as firebase_screen, max(if(params.key = 'food_id',params.value.int_value,NULL)) as food_id, max(if(params.key = 'session_id',params.value.string_value,NULL)) as session_id from `advanced.app_logs` , unnest(event_params) as params where event_date = '2022-08-01' group by 1,2,3,4 3. 퍼널 분석 연습문제 /* 일자별 퍼널별 유저 수 집계 기간: 2022-08-01 ~ 2022-08-18 사용할 event => event_name과 firebase_screen의 값을 concat하여 사용 1. screen_view-welcome 2. screen_view-home 3. screen_view-food_category 4. screen_view-restaurant 5. screen_view-cart 6. click_payment-cart -- screen_view-welcome에서 user_id는 NULL임 -> user_pseudo_id는 NULL이 아님 -- welcome에서 home으로 넘어가며 로그인을 하여서 그럼 -- WHERE: FROM 절에서 바로 필터링을 하고 싶은 조건을 지정 -- HAVING: GROUP BY 후에 나오는 집계 결과에 대한 조건을 지정 */ with base as ( select event_date, datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul') as event_timestamp, event_name, user_pseudo_id, max(if(params.key = 'firebase_screen',params.value.string_value,NULL)) as firebase_screen, max(if(params.key = 'food_id',params.value.int_value,NULL)) as food_id, max(if(params.key = 'session_id',params.value.string_value,NULL)) as session_id from `advanced.app_logs` , unnest(event_params) as params where event_date between '2022-08-01' and '2022-08-18' group by 1,2,3,4 ) select event_date, event_name_with_screen, case when event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' then 1 when event_name_with_screen = 'screen_view-home' then 2 when event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' then 3 when event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' then 4 when event_name_with_screen = 'screen_view-cart' then 5 when event_name_with_screen = 'click_payment-cart' then 6 end as step_number, count(distinct user_pseudo_id) as cnt from ( select *, case when event_name in ('screen_view','click_payment') then concat(event_name,'-',firebase_screen) else null end as event_name_with_screen from base ) group by 1,2,3 having step_number is not null order by event_date, step_number
연습 문제 (1) ARRAY, STRUCT 연습문제 1-1. --1-1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요. SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises , unnest(genres) as genre 1-2. --1-2) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다. select title , actor.actor , actor.character from advanced.array_exercises , unnest(actors) as actor 1-3. --1-3) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다. select title , actor.actor as actor , actor.character as character , genre from advanced.array_exercises , unnest(actors) as actor , unnest(genres) as genre 1-4. --1-4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요 select user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , param.key as key , param.value.string_value as string_value , param.value.int_value as int_value from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where event_date = '2022-08-01' (2) PIVOT 연습문제 2-1. --2-1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다. select order_date , sum(if(user_id = 1,amount,0)) as user_1 , sum(if(user_id = 2,amount,0)) as user_2 , sum(if(user_id = 3,amount,0)) as user_3 from advanced.orders group by order_date order by order_date 2-2. --2-2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다. select user_id , max(if(order_date = '2023-05-01',amount,0)) as `2023-05-01` , max(if(order_date = '2023-05-02',amount,0)) as `2023-05-02` , max(if(order_date = '2023-05-03',amount,0)) as `2023-05-03` , max(if(order_date = '2023-05-04',amount,0)) as `2023-05-04` , max(if(order_date = '2023-05-05',amount,0)) as `2023-05-05` from advanced.orders group by user_id order by user_id 2-3. --2-3) orders 테이블에서 사용자별, 날짜별로 주문이 있따면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다. select user_id , max(if(order_date = '2023-05-01',1,0)) as `2023-05-01` , max(if(order_date = '2023-05-02',1,0)) as `2023-05-02` , max(if(order_date = '2023-05-03',1,0)) as `2023-05-03` , max(if(order_date = '2023-05-04',1,0)) as `2023-05-04` , max(if(order_date = '2023-05-05',1,0)) as `2023-05-05` from advanced.orders group by user_id order by user_id 2-4. --2-4) 앱 로그 데이터 배열 PIVOT 하기 select user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , max(if(param.key = 'firebase_screen', param.value.string_value, null)) as firebase_screen , max(if(param.key = 'food_id', param.value.int_value, null)) as food_id , max(if(param.key = 'session_id', param.value.string_value, null)) as session_id from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where event_date = '2022-08-01' group by all (3) 퍼널 연습문제 3-1. --3-1) 퍼널 별 유저 수 집계(일자별) with base as ( select event_date , event_name , event_timestamp , user_id , user_pseudo_id , platform , max(if(param.key = 'firebase_screen', param.value.string_value, null)) as firebase_screen from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where event_date between '2022-08-01' and '2022-08-18' group by all ), filter_event as ( select * except(event_name, firebase_screen) , concat(event_name, "-", firebase_screen) as event_name_with_screen from base where event_name in ('screen_view', 'click_payment') ) select event_date , event_name_with_screen , case when event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' then 1 when event_name_with_screen = 'screen_view-home' then 2 when event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' then 3 when event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' then 4 when event_name_with_screen = 'screen_view-cart' then 5 when event_name_with_screen = 'click_payment-cart' then 6 else null end as step_number , count(distinct user_pseudo_id) as cnt from filter_event group by all having step_number is not null order by event_date 3-2. --3-2) 퍼널 별 유저 수 집계 PIVOT with base as ( select event_date , event_name , event_timestamp , user_id , user_pseudo_id , platform , max(if(param.key = 'firebase_screen', param.value.string_value, null)) as firebase_screen from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where event_date between '2022-08-01' and '2022-08-18' group by all ), filter_event as ( select * except(event_name, firebase_screen) , concat(event_name, "-", firebase_screen) as event_name_with_screen from base where event_name in ('screen_view', 'click_payment') ), daily_group as ( select event_date , event_name_with_screen , case when event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' then 1 when event_name_with_screen = 'screen_view-home' then 2 when event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' then 3 when event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' then 4 when event_name_with_screen = 'screen_view-cart' then 5 when event_name_with_screen = 'click_payment-cart' then 6 else null end as step_number , count(distinct user_pseudo_id) as cnt from filter_event group by all having step_number is not null order by event_date ) select event_date , max(if(event_name_with_screen = 'screen_view-welcome',cnt,null)) as screen_view_welcome , max(if(event_name_with_screen = 'screen_view-home',cnt,null)) as screen_view_home , max(if(event_name_with_screen = 'screen_view-food_category',cnt,null)) as screen_view_food_category , max(if(event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant',cnt,null)) as screen_view_restaurant , max(if(event_name_with_screen = 'screen_view-cart',cnt,null)) as screen_view_cart , max(if(event_name_with_screen = 'click_payment-cart',cnt,null)) as click_payment_cart from daily_group group by all order by event_date
1. ARRAY, STRUCT 연습 문제 1-1) ARRAY로 된 genres 컬럼을 평면화해 genre로 alias를 붙이고, title과 CROSS JOIN 하였습니다. SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre 1-2) 배우와 배역은 actor컬럼에 ARRAY<STRUCT<actor STRING, character STRING>> 타입으로 저장되어 있습니다. 우선 ARRAY를 평면화하고 .(dot)을 사용해 컬럼을 구분하였습니다. SELECT title , actor.actor , actor.character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor 1-3) 처음에는 UNNEST 가 익숙하지 않아 단순히 두 데이터의 title을 키 값으로 CTE_ACTOR 테이블에 CTE_GENRE 테이블을 LEFT JOIN 하자는 생각이 들었습니다. WITH CTE_ACTOR AS ( SELECT title , actor.actor AS actor , actor.character AS character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor ), CTE_GENRE AS ( SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre ) SELECT A.title , A.actor , A.character , B.genre FROM CTE_ACTOR A JOIN CTE_GENRE B ON A.title = B.title 강의를 듣고는 CROSS JOIN 을 두 번 해보았습니다. 배열이 각각의 행으로 풀리니 이를 두 번 실행해 결과를 얻을 수 있었고 쿼리도 훨씬 간단해졌습니다 😀 WITH CTE_ACTOR AS ( SELECT title , actor.actor AS actor , actor.character AS character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor ), CTE_GENRE AS ( SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre ) SELECT A.title , A.actor , A.character , B.genre FROM CTE_ACTOR A JOIN CTE_GENRE B ON A.title = B.title 1-4) SELECT user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , event_param.key , event_param.value.string_value , event_param.value.int_value FROM advanced.app_logs , UNNEST(event_params) event_param -- WHERE event_date='2022-08-02' 2. PIVOT 연습문제 2-1) order_date를 기준으로 SUM 을 사용해 유저 별 주문금액 합계를 구하고, 요구사항에 따라 빈 값은 0으로 채웠습니다. SELECT order_date , SUM(IF(user_id=1, amount, 0)) AS user_1 , SUM(IF(user_id=2, amount, 0)) AS user_2 , SUM(IF(user_id=3, amount, 0)) AS user_3 FROM advanced.orders GROUP BY order_date 2-2) SELECT user_id , SUM(IF(order_date='2023-05-01', amount, 0)) AS `2023-05-01` , SUM(IF(order_date='2023-05-02', amount, 0)) AS `2023-05-02` , SUM(IF(order_date='2023-05-03', amount, 0)) AS `2023-05-03` , SUM(IF(order_date='2023-05-04', amount, 0)) AS `2023-05-04` , SUM(IF(order_date='2023-05-05', amount, 0)) AS `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY user_id 2-3) SELECT user_id , MAX(IF(order_date='2023-05-01', 1, 0)) AS `2023-05-01` , MAX(IF(order_date='2023-05-02', 1, 0)) AS `2023-05-02` , MAX(IF(order_date='2023-05-03', 1, 0)) AS `2023-05-03` , MAX(IF(order_date='2023-05-04', 1, 0)) AS `2023-05-04` , MAX(IF(order_date='2023-05-05', 1, 0)) AS `2023-05-05` FROM advanced.orders GROUP BY user_id 2-4) SELECT user_id , event_date , event_name , event_timestamp , user_pseudo_id , MAX(IF(event_param.key='firebase_screen', event_param.value.string_value, null)) AS `firebase_screen` , MAX(IF(event_param.key='food_id', event_param.value.int_value, null)) AS `string_value` , MAX(IF(event_param.key='session_id', event_param.value.string_value, null)) `int_value` FROM advanced.app_logs , UNNEST(event_params) event_param WHERE event_date='2022-08-25' AND event_name='click_cart' GROUP BY ALL 3. 퍼널 쿼리 연습 문제 처음엔 CASE 함수를 바로 떠올리지 못해 순서를 저장한 테이블을 만들고 JOIN해 결과를 구했습니다. WITH CTE_STEP AS ( SELECT 'screen_view-welcome' `event_name_with_screen`, 1 `step_number` UNION ALL SELECT 'screen_view-home', 2 UNION ALL SELECT 'screen_view-food_category', 3 UNION ALL SELECT 'screen_view-restaurant', 4 UNION ALL SELECT 'screen_view-cart', 5 UNION ALL SELECT 'click_payment-cart', 6 ), CTE_EVENT AS ( SELECT event_date , event_name_with_screen , COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) `cnt` FROM ( SELECT event_date , user_pseudo_id , CONCAT(event_name, '-', event_param.value.string_value) `event_name_with_screen` FROM advanced.app_logs , UNNEST(event_params) `event_param` WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment') AND event_param.key = 'firebase_screen' AND event_param.value.string_value IN ('welcome', 'home', 'food_category', 'restaurant', 'cart') ) GROUP BY event_date , event_name_with_screen ) SELECT A.event_date , A.event_name_with_screen , B.step_number , A.cnt FROM CTE_EVENT A JOIN CTE_STEP B ON A.event_name_with_screen = B.event_name_with_screen ORDER BY event_date, step_number 이후 강의를 참고해 피벗 테이블을 만들고 CASE문을 사용한 쿼리입니다. WITH base AS ( SELECT event_date , event_timestamp , event_name , user_pseudo_id , MAX(IF(event_param.key='firebase_screen', event_param.value.string_value, null)) `firebase_screen` , MAX(IF(event_param.key='session_id', event_param.value.string_value, null)) `session_id` FROM advanced.app_logs , UNNEST(event_params) `event_param` WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' AND event_name IN ('screen_view', 'click_payment') GROUP BY ALL ), filter_event_and_concat_evnet_and_screen AS ( SELECT * EXCEPT(event_name, firebase_screen, event_timestamp) , CONCAT(event_name, '-', firebase_screen) `event_name_with_screen` , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') `event_datetime` FROM base WHERE event_name IN ('screen_view', 'click_payment') ) SELECT event_date , event_name_with_screen , CASE WHEN event_name_with_screen = "screen_view-welcome" THEN 1 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-home" THEN 2 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-food_category" THEN 3 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4 WHEN event_name_with_screen = "screen_view-cart" THEN 5 WHEN event_name_with_screen = "click_payment-cart" THEN 6 ELSE NULL END AS step_number , COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) FROM filter_event_and_concat_evnet_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY event_date 추가로 결과 테이블을 피벗 테이블로 만들기 위한 쿼리입니다. SELECT event_date , MAX(IF(event_name_with_screen='screen_view-welcome', cnt, 0)) `screen_view-welcome` , MAX(IF(event_name_with_screen='screen_view-home', cnt, 0)) `screen_view-home` , MAX(IF(event_name_with_screen='screen_view-food_category', cnt, 0)) `screen_view-food_category` , MAX(IF(event_name_with_screen='screen_view-restaurant', cnt, 0)) `screen_view-restaurant` , MAX(IF(event_name_with_screen='screen_view-cart', cnt, 0)) `screen_view-cart` , MAX(IF(event_name_with_screen='click_payment-cart', cnt, 0)) `click_payment-cart` FROM result GROUP BY event_date ORDER BY event_date ✔ 느낀 점 쿼리를 작성하기 전 자료형을 파악하자. 요구사항이 헷갈릴 땐 한번에 결과를 내려고 하지말고 단계별로 해결하자. ✔ 새롭게 알게된 점 cmd + D 를 여러 번 해서 같은 단어를 동시에 바꿀 수 있다. group by ALL 을 사용하면 SELECT의 컬럼을 반복해서 적지 않아도 된다. 구글 스프레드 시트에서도 예약 시간을 사용하면 갱신되는 데이터를 제공할 수 있다(예약 시간 주의). 구글 스프레드 시트로 간단한 시각화를 해볼 수 있다. 퍼널 분석에 대한 부분을 재밌게 수강했습니다. 퍼널 분석은 개념 정도만 알고 있었는데 퍼널을 정의하는 것에서 부터 피벗 테이블을 만들고, 시각화하기까지 실무에서의 큰 흐름을 배운 것 같아요. 팀에서 로그 설계를 진행 중인데 완료되면 간단한 퍼널 분석을 시도해보겠습니다💪🏻
7) Ajax 로그인 구현 & CSRF 설정에서 그 다음으로 코드를 수정하는 챕터는 지금 이 파트인거 같은데 갑자기 SecurityConfig 클래스에 customConfigurer, ajaxAuthenticationProvider, ajaxAuthenticationSuccessHandler, ajaxAuthenticationFailureHandler 메서드가 왜 있는건가요.. 하.. 이게 한 두개 챕터면 그냥 실수라고 생각하지만 지금 10챕터 이상이 이렇게 수정하면서 진행하는데 강의 이해도도 떨어지고 시간도 다 잡아먹고 뭐하는건지 모르겠습니다.. 아무리 리팩토링하셨다고 말씀하셨더라도 그럼 리팩토링한 영상을 새로 올리시거나 아니시면 리팩토링 전으로 강의가 흘러가야되는거 아닌가요...답답해서 참다가 글 남깁니다..
===== [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] <ResetClose Client> package network.exception.close.reset; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.Socket; import static util.MyLogger.log; public class ResetCloseClient { public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException { Socket socket = new Socket("localhost", 12345); log("소캣 연결: " + socket); InputStream input = socket.getInputStream(); OutputStream output = socket.getOutputStream(); // Client <- Server : FIN Thread.sleep(1000); // 서버가 Close() 호출할 때 까지 잠시 대기 // Client -> Server: PUSH[1] output.write(1); // Client <-- Server : RST Thread.sleep(1000); //RST 메시지 전송 대기 try { int read = input.read(); System.out.println("read = " + read); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } try { output.write(1); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } <ResetCloseServer> package network.exception.close.reset; import java.io.IOException; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import static util.MyLogger.log; public class ResetCloseServer { public static void main(String[] args) throws IOException { ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(12345); Socket socket = serverSocket.accept(); log("소캣 연결 : " + socket); socket.close(); serverSocket.close(); log("소캣 종료 : " + socket); } } <클라이언트 결과> C:\Users\nevr\.jdks\openjdk-21.0.2\bin\java.exe "-javaagent:E:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA Community Edition 2023.3.3\lib\idea_rt.jar=49785:E:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA Community Edition 2023.3.3\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -Dsun.stdout.encoding=UTF-8 -Dsun.stderr.encoding=UTF-8 -classpath E:\mork\study\java-adv2\out\production\java-adv2 network.exception.close.reset.ResetCloseClient 06:06:39.444 [ main] 소캣 연결: Socket[addr=localhost/127.0.0.1,port=12345,localport=49791] java.net.SocketException: 현재 연결은 사용자의 호스트 시스템의 소프트웨어의 의해 중단되었습니다 at java.base/sun.nio.ch.SocketDispatcher.read0(Native Method) at java.base/sun.nio.ch.SocketDispatcher.read(SocketDispatcher.java:46) at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.tryRead(NioSocketImpl.java:256) at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.implRead(NioSocketImpl.java:307) at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.read(NioSocketImpl.java:346) at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl$1.read(NioSocketImpl.java:796) at java.base/java.net.Socket$SocketInputStream.read(Socket.java:1099) at java.base/java.net.Socket$SocketInputStream.read(Socket.java:1093) at network.exception.close.reset.ResetCloseClient.main(ResetCloseClient.java:29) java.net.SocketException: 현재 연결은 사용자의 호스트 시스템의 소프트웨어의 의해 중단되었습니다 at java.base/sun.nio.ch.SocketDispatcher.write0(Native Method) at java.base/sun.nio.ch.SocketDispatcher.write(SocketDispatcher.java:54) at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.tryWrite(NioSocketImpl.java:394) at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.implWrite(NioSocketImpl.java:410) at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.write(NioSocketImpl.java:440) at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl$2.write(NioSocketImpl.java:819) at java.base/java.net.Socket$SocketOutputStream.write(Socket.java:1195) at java.base/java.net.Socket$SocketOutputStream.write(Socket.java:1190) at network.exception.close.reset.ResetCloseClient.main(ResetCloseClient.java:36) Process finished with exit code 0 네트워크 예외4 - 강제종료 중 받은 메시지인데 수업에 말씀하신 Connection reset , pipe broken 이 아닌 "현재 연결은 사용자의 호스트 시스템의 소프트웨어의 의해 중단되었습니다" 에러 메시지가 나옵니다 위 에러메시지에 대해 궁금합니다! (사용자의 호스트 시스템?? 이게 어떤 시스템인지.., 방화벽 문제인지, 보안소프트웨어를 말하는지) 강의 너무 잘듣고 있습니다!! 영환쌤 늘 감사드립니다.
@Service @RequiredArgsConstructor public class MemberService { private final MemberRepository memberRepository; @Transactional //변경 public Long join(Member member) { validateDuplicateMember(member); //중복 회원 검증 memberRepository.save(member); return member.getId(); } } @Repository @RequiredArgsConstructor public class MemberRepository { private final EntityManager em; public void save(Member member) { em.persist(member); } public Member findOne(Long id) { return em.find(Member.class, id); } } --------------------------------------------------------------------------- // 테스트 코드 @Transactional public class MemberServiceTest { @Autowired MemberService memberService; @Autowired MemberRepository memberRepository; @Test public void 회원가입() throws Exception { //Given Member member = new Member(); member.setName("kim"); //When Long saveId = memberService.join(member); //Then assertEquals(member, memberRepository.findOne(saveId)); } } 회원 도메인 개발 파트의 마지막 강의에 있는 테스트 부분입니다 테스트는 성공이고, 테스트 결과 로그에는 member 객체에 대한 select sql이 찍힙니다 그런데 테스트 로그에 왜 select sql이 나오는지 잘 모르겠습니다 제가 이해하고 있는 내용은 이렇습니다 //When Long saveId = memberService.join(member); 위 코드에서 insert sql 이 생성되지만 내부 트랜잭션이라 커밋하지 않아서 해당 엔티티가 영속성 컨텍스트에만 추가된 상태 //Then assertEquals(member, memberRepository.findOne(saveId)); 위 코드에선 영속성 컨텍스트의 member를 가져오니 select sql 이 실행되지 않습니다 //When Long saveId = memberService.join(member); //Then assertEquals(member, memberRepository.findOne(saveId)); 그리고 테스트 코드에서 @Transactional 은 롤백이니 join()의 결과가 롤백됩니다 join() 은 롤백됬으니 테스트 결과 로그에 insert sql 이 나오지 말아야 하고, 영속성 컨텍스트의 member를 조회했으니 select sql 도 나오지 말아야 하는 것으로 예상됩니다 하지만 insert sql 은 예상한대로 테스트 결과에 나오지 않는데, select sql 은 나오는 이유를 모르겠습니다 해결했습니다 validateDuplicateMember(member) 중복 회원 검증하는 메서드에서 select sql을 호출하고 있었습니다 em.persist() 보다 먼저 호출하기 때문에 DB에서 바로 조회해오고 있었습니다 이걸 못보다니..
안녕하세요. v15로 업데이트를 했는데 하이드레이션 오류가 발생하기 시작했습니다. /book/1 페이지에서 vscode 저장으로 Next.js가 재실행이 되면은 오류가 발생하는데요. 하이드레이션 과정에서 서버와 클라이언트의 HTML이 일치하지 않아 클라이언트에서 재생성이 된다는 오류가 발생하고 있습니다. 그래서 속도 저하가 굉장히 심해진 상태입니다. https://nextjs.org/docs/messages/react-hydration-error 이 곳에서 오류가 발생하는 원인과 해결법을 말해주고는 있는데, 지금 저한테만 발생하는 현상인건지 좀 궁금합니다.
ARRAY, STRUCT -- 1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요. select title , genre from advanced.array_exercises as ae cross join unnest ( genres ) as genre ; #pivot 연습문제 — 1 ) 첫번째 풀이 order_date / user_1 / user_2 / user_3 --pivot : max(if(조건, true일 때의 값, false일 때의 값)) as new_colum + group by -- max 대신 집계 함수를 사용할 수도 있음 . sum -- false 일 때의 값은 null select order_date , sum ( if ( user_id = 1 , sum_of_amount , null )) as user_1 , sum ( if ( user_id = 2 , sum_of_amount , null )) as user_2 , sum ( if ( user_id = 3 , sum_of_amount , null )) as user_3 from ( select order_date , user_id , sum ( amount ) as sum_of_amount from advanced.orders group by order_date , user_id ) group by order_date order by 1 ; — 2 ) 두번째 풀이 -- 2번 문제 orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(AMOUNT)의 합계를 pivot 해주세요. -- 날짜(order_date)를 행(row)으로 user_id를 열 (column)으로 만들어야 합니다 -- 컬럼의 이름을 지정할 때 영어 제외하고 backtick('') option + ~ select user_id , max ( if ( order_date = "2023-05-01" , amount , 0 )) as 2023 - 05 - 01 , max ( if ( order_date = "2023-05-02" , amount , 0 )) as 2023 - 05 - 02 , max ( if ( order_date = "2023-05-03" , amount , 0 )) as 2023 - 05 - 03 , max ( if ( order_date = "2023-05-04" , amount , 0 )) as 2023 - 05 - 04 , max ( if ( order_date = "2023-05-05" , amount , 0 )) as 2023 - 05 - 05 from advanced.orders group by 1 order by 1 -- 3번 문제 orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별 주문이 있다면 1, -- 없다면 0 으로 pivot 해주세요. user_id를 행(row)으로 order_date를 열 (column)으로 만들어야 합니다 -- 컬럼의 이름을 지정할 때 영어 제외하고 backtick('') option + ~ select user_id , max ( if ( order_date = "2023-05-01" , 1 , 0 )) as 2023 - 05 - 01 , max ( if ( order_date = "2023-05-02" , 1 , 0 )) as 2023 - 05 - 02 , max ( if ( order_date = "2023-05-03" , 1 , 0 )) as 2023 - 05 - 03 , max ( if ( order_date = "2023-05-04" , 1 , 0 )) as 2023 - 05 - 04 , max ( if ( order_date = "2023-05-05" , 1 , 0 )) as 2023 - 05 - 05 from advanced.orders group by 1 order by 1
컨텍스르를 설계하실 때 const Consumer = ({childeren } => <>{children(emiiter.get())}</>) 설명하시면서 렌더프롭이라고 설명하셨습니다. 그 이후 Count 설계하실 때 {(value) => <div>{value.count}</div>} 라고 적으셨는데 렌드 프롭에 대한 설명이 없으셔서 정확히 어떻게 렌더링되는지 궁금합니다!! 정확한 원리를 자세히 모르겠습니다
