explain select * from notice where createDate BETWEEN '2024-01-15 00:00:00' AND '2024-02-29 23:59:59'; ``` 실행했을 때 possible_keys는 인덱스를 가져오는데 type은 ALL로, 풀 스캔을 해버리네요.
안녕하십니까? 결측값 채우기 중 최빈값 관련해서,, m = X_train['workclass'].mode()[0] 여기서 mode()과 mode()[0]의 차이는 무엇인지요? 즉 [0]의 쓰임이 무엇인지? 다른 중앙값, 평균 등은 이런게 없는데 왜 최빈값만 이런게 뒤에 붙는지요?
캐싱 쪽 하고 있는데 테이블만 주시고 DB 데이터가 없습니다. 강의 보면 그냥 더미데이터로 진행하시는 것으로 보여 저도 그냥 아무 데이터 여러 개 넣어서 진행에는 문제가 없습니다만 데이터에 관한 설명이 전혀 없는 점 아쉽습니다.. 이거 찾느라고 인프런, 노션, 깃허브에 분산된 자료를 왔다갔다 하느라 시간도 뺏겼슴다.. 시간 나실 때 다른 분들을 위해 더미데이터나 관련 설명이라도 추가 부탁드립니다.
현재 서버를 aws 같은거로 띄우진 않아서 로컬로 성능테스트를 진행하고 있는데 원래 서버를 띄운 후 성능테스트를 진행해야 하는건가요? 아니면 로컬로 해도되는건지.. 성능테스트 돌릴때마다 성능이 다르고 어떨땐 아예 실패하고 어떨땐 성공하고 그러네요.. 그래서 성능개선 전후 비교가 힘듭니다
현재 말씀하시는 대상이 완전 저에게 일치하는데 이미 퇴사를 한 시점이라 주니어 개발자로써 적용하기가 쉽지 않을 것 같은데 이럴때 는 어떻게 하는 게 좋을까요? 강의 내용대로 실무내에서는 문제 없이 기능들을 구현하였는데 이직을 위한 이력서 작성 시 성능 개선 부분에서 작성할 부분이 없네요
백엔드 개발자로서성능 개선과 부하 테스트 등은 어느 시점에 하는 것이 좋나요? 제가 사이드 프로젝트를 하면서 필요할 때 듣고 바로 적용해보며 정리를 하려고 하는데 프로젝트 시작 전에 먼저 들어 놓고 신경 쓰며 개발을 해야 할 지, 개발 중에 적용 해야 할 지 개발 완료 후에 해야 할 지 감이 안 잡히네요.
안녕하세요. 선생님 수업을 통해 크롤링까지는 성공했습니다. HTTP POST 요청으로 받아왔는데요. 다만 Response가 넥사크로에서 사용하는 "SSV"형식으로 왔습니다. SSV:UTF-8 ErrorCode:string=0 ErrorMsg:string= Dataset:ds_PageList _RowType_ TAXNO:string(255) TAXIDX:string(255) MEMBNAM:string(255) TSDATE:string(255) TSTIME:string(255) ACQBID:string(255) CARD_NAME:string(255) HID:string(255) ACQHID:string(255) TERMID:string(255) MTRCNO:string(255) CDNO:string(255) AUTHNO:string(255) ISTMMON:string(255) CURRCODE:string(255) AMT1:bigdecimal(25) AMT2:bigdecimal(25) AMT3:bigdecimal(25) ACQDATE:string(255) DDCEDI:string(255) ...... <생략> 이렇게 못생긴 데이터가 왔는데요. 이걸 json으로 파싱하고싶어서요. 이리저리 혼자서 아스키코드 찾아보고 US, RS 사용해서 어떻게든 파싱은 했는데, 제가 짠 로직이 맞나 싶어서요. (일단 작동은 되는데.. ) 혹시 선생님이라면 어떻게 하실까 싶어서요. 이런걸 잘 파싱하려면 알고리즘을 공부해야되는걸까요? 아! 그리고 깃헙에 혹시 라이브러리가 있나 찾아봤는데요. 안나오더라구요. 이게 제일 슬펐어요. 그나저나 저런거 만드는 사람들은 정말 괴물같네요.. 저런걸 도대체 어떻게 만드는 걸까요? (코드가 본문에 저렇게 붙여넣어지는 기능도 신기하네요.. 저런건 또 어떻게 만드나요?)
기본적으로 캐싱된 데이터가 있으면, 그 데이터를 가지고 오는 것으로 알고 있는데, const { data} = useQuery({ queryKey: ['posts', 'recommends'], queryFn: getPostRecommends}); const data = queryClient.getQueryData(['posts', 'recommends']); 두 가지 차이점이 있는지 궁금합니다.
안녕하세요 제로초님 강의 잘 보고 있습니다. 다름아니라 무한스크롤 부분 구현중(개인 프로젝트에 해당 부분만 먼저 적용중이라 jsonplaceholder API로 호출하고 있습니다) fetchNextPage가 2번씩호출이 되어서 delay도 조정해보았는데 계속 2번씩호출이 되서 로직에 혹시 문제가 있는지 봐주실수 있을지부탁드립니다. 0. 콘솔에 확인한 결과 처음 화면에 ref가 렌더되고 그 이후 data fetching이 완료되어 isFetcing이 false가 되었는데, data를 map으로 div로 뿌리는 렌더링 과정에 시간이 소모되어 inView는 true && isFetching도 false가 되어서 div가 화면에 나타나고 ref div를 가리기 전에 data fetching을 한번씩 더 하고 있는 상황입니다. 감사합니다
memoryStoreEvictionPolicy 에 가장 최근에 액세스된 항목을 먼저 제거하는 LRU 알고리즘 을 사용했습니다. 라고 자료에 나와있는데, 제가 알기로 LRU 알고리즘은 가장 오랫동안 사용되지 않은 데이터를 삭제하는 것으로 알고 있습니다. 자료에서 설명하신 의미가 잘 이해가 되지 않아서 질문 드립니다.
스카우터를 사용하면 트랜잭션 마다, 소요시간을 볼 수 있고, 로그도 확인이 가능한 것이 굉장히 매력적으로 느껴졌는데요 실무에서도 많이 사용하는 툴 인가요? AWS 환경에서도 한 번 적용을 해보고 싶은데, AWS와도 같이 사용하는 편인가요? 그리고 서버가 여러 대 있는, 스케일 아웃 환경에서는 어떤 식으로 사용되나요? 인스턴스마다 스카우터를 설치를 하고, 모니터링을 하는건가요?
레디스가 데이터베이스가 받게 될 부하를 분산시켜준다면 데이터베이스를 쓰는 모든 서비스에 이 기능이 있으면 좋은가요? 특히 더 활용성이 있는 산업, 도메인, 기능이 있을까요? ex. 쓰기 처리가 많은 서비스, 읽기 처리가 많은 서비스.. 등 어떤 상황에서 실무에 적용할 수 있을지 예시가 더 있으면 좀 더 이해하기 좋을 거 같습니다..!
온라인 상태를 비트맵으로 사용했을 때의 특히 좋은 점이 무엇 일까요? 보통 인스타나 페북 활동중도 비트맵을 쓰나요? 비트맵 데이터타입의 장점은 적은 메모리를 사용하여 바이너리 상태값을 저장한다. 로 강의에서 배웠는데 상태값이 0, 1로 표현될 수 있어서 인가요? 프로세스가 1분 단위에 상태만 볼수있는거로 이해했는데 맞을까요? 예를 들어, 1분동안 이전에 요청이 없었으면 -> 오프라인 1분동안 요청이 있었으면 키에대한 데이터가 1이므로 -> 온라인 으로 처리된다.
