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
UNNEST 1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르를(genres) unnest 해서 보여주세요 SELECT title, genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre 2) array_exercieses 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우 (actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다. SELECT title, actor_info.actor, actor_info.character, FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor_info; actors는 하나의 배열이고 그 배열의 각 요소가 STRUCT(구조체) 배열 자체에서 바로 .actor나 .character로 접근할 수 없음 먼저 배열을 UNNEST로 펼친 후에 펼쳐진 각 STRUCT에서 필드값 을 가져와야함 actors는 '서류 묶음'(배열) 각 서류(STRUCT)에는 '배우 이름'과 '캐릭터 이름'이라는 항목이 있음 서류 묶음을 먼저 풀어서(UNNEST) 개별 서류로 만든 다음 각 서류에서 원하는 정보를 읽어야 함 3) array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 row 에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다. SELECT title, actor_info.actor, actor_info.character, genre, FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor_info CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre; actors 는 배열 인데 구조에 그 밑에 스트링, 스트링 2개 항목이 저장된거고 genres 는 배열인데 스트링 한 계층?의 구조가 있는거라 서로 구조가 달라서 둘이 같이 unnest 불가함 그래서 cross join, unnest 두 번 써줘야함 actors : ARRAY<STRUCT> => UNNEST => STRUCT genres : ARRAY<STRING> => UNNEST => STRING 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 string_value, params.value.int_value AS int_value, FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params ORDER BY event_date; 2022.08.01 부터 나와있길래 그때 날짜부터 정렬인줄 알았더니 where 절에서 2022.08.01 로 필터링 한거였음;; 에러 메시지의 의미: "Expected end of input but got keyword UNNEST" → FROM 절 다음에 UNNEST가 바로 나오면 안 되고, JOIN이나 CROSS JOIN이 먼저 나와야 한다는 뜻 JOIN이나 CROSS JOIN이 필요한 이유: 원본 테이블(app_logs)의 행과 UNNEST로 펼친 배열(event_params)의 요소들을 어떻게 연결할지 명시해야 하기 때문 PIVOT 1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요 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 ASC 첫번째 풀이는 PIVOT을 하면서 바로 SUM을 한 것 다른 풀이는 집계 함수를 사용해서(SUM) 집계한 후에 PIVOT 컬럼 별칭(AS)에 작은따옴표를 사용함 (AS '2023-05-01') → 백틱 `` 을 사용해야 함. GROUP BY 절에 직접 ASC/DESC를 사용함 → ORDER BY를 따로 사용해야 함 2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행으로, order_date를 열으로 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 행으로, order_date를 열로 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 주문 횟수별로 구해달라고 했을 땐? → MAX 대신 SUM 값이 있으면 1로 넣어달라고 했기 때문에 이걸 SUM 하면 주문 횟수 더한 값이 됨. 4) user_id = 32888 이 카트 추가하기 (click_cart)를 누를 때 어떤 음식(food_id)을 담았나요? WITH base AS ( SELECT event_date, event_name, user_pseudo_id, event_timestamp, user_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 WHERE event_date = "2022-08-01" GROUP BY ALL ) SELECT select_date, COUNT(user_id) AS user_cnt FROM base WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY event_date
ARRAY, STRUCT 연습문제 -- 1. array_exercises 테이블에서 title 별로 genres를 UNNEST하기 SELECT title , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(genres) as genre; -- 2. array_exercises 테이블에서 title 별로 actor, character 추출 -- actor, character는 별도의 컬럼으로 빼기 (struct의 key로써 존재하면 안 됨.) SELECT title , ACTORS.actor AS actor , ACTORS.character AS character FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS ACTORS; -- 3. array_exercises 테이블에서 title 별로 actor, character, genre 추출 -- 여러 ARRAY 컬럼을 UNNEST할 경우, 각 컬럼별로 UNNEST한 것을 CROSS JOIN 진행하면 됨. SELECT title , ACTORS.actor AS actor , ACTORS.character AS character , genre FROM advanced.array_exercises CROSS JOIN UNNEST(actors) AS ACTORS CROSS JOIN UNNEST(genres) as genre; -- 4. app_logs 테이블(약 73만 건의 로그 데이터)의 ARRAY를 UNNEST 하기 -- event_params 형태? -- ARRAY<STRUCT<key STRING, value STRUCT<string_value STRING, int_value INT64>>>[ -- STRUCT('firebase_screen', STRUCT('food_detail', NULL)) -- , ... -- ] SELECT user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , EVENT_PARAMS.key AS key , EVENT_PARAMS.value.string_value AS string_value , EVENT_PARAMS.value.int_value AS int_value FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS EVENT_PARAMS PIVOT 연습문제 -- 1. 날짜별 유저별 주문금액 합계 -- 첫번째 그룹 axis는 GROUP BY 대상 컬럼임. (여기서는 '날짜별'에 해당함.) -- 두번째 그룹 axis는 IF 혹은 CASE WHEN을 이용하여 각 컬럼으로 만들어야 함. (여기서는 '유저별'에 해당함.) -- 세번째 그룹 axis는 두번째 그룹 axis를 다루는 과정에서 '값'으로 들어가야 함. (여기서는 '주문금액'에 해당함.) 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` WHERE 1=1 AND user_id IN (1,2,3) GROUP BY order_date ORDER BY order_date ASC; -- 2. 유저별 날짜별 주문금액 합계 -- 문자열을 결과 컬럼으로 넣기 위해선 백틱(`)으로 감싸기!! 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` WHERE 1=1 AND user_id IN (1,2,3) AND order_date IN ('2023-05-01','2023-05-02','2023-05-03','2023-05-04','2023-05-05') GROUP BY user_id ORDER BY user_id ASC; -- 3. 유저별 날짜별 주문내역 존재여부 -- 주문 존재하면 1, 없으면 0; 주문횟수가 아님에 유의 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` WHERE 1=1 AND user_id IN (1,2,3) AND order_date IN ('2023-05-01','2023-05-02','2023-05-03','2023-05-04','2023-05-05') GROUP BY user_id ORDER BY user_id ASC; -- 4. app_logs 테이블 PIVOT 하기 -- user_id=32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를 때 어떤 음식(food_id)를 담았나요? -- 일반화된 문제 정의: 유저별 이벤트별 이벤트 파라미터 key-value 보기 -- 특정 유저가 특정 action을 취했을 때 (event가 발생했을 때) 앱 내부적으로 어떤 정보가 오갔는지 보고싶을 때 -- 방법 1) 쪼개서 생각하기 WITH base AS ( -- step 1) app_logs 테이블은 ARRAY 컬럼이 존재하는 테이블: UNNEST 하기 → UNNEST한 테이블을 임시테이블화 SELECT event_date, event_timestamp, event_name, params.key AS key_, params.value.string_value AS string_value_, params.value.int_value AS int_value_, user_id, user_pseudo_id, platform FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params WHERE 1=1 -- AND user_id=32888 -- AND event_name='click_cart' AND event_date >= '2022-08-01' AND event_date <= '2022-08-31' ) -- step 2) event_params에 대해 PIVOT 진행 SELECT user_id, event_date, event_name, event_timestamp, user_pseudo_id, MAX(IF(key_='food_id',int_value_,NULL)) AS `food_id`, MAX(IF(key_='session_id',string_value_,NULL)) AS `session_id`, MAX(IF(key_='firebase_screen',string_value_,NULL)) AS `firebase_screen`, FROM base GROUP BY user_id, event_date, event_name, event_timestamp, user_pseudo_id; -- 방법 2) UNNEST + PIVOT을 한 쿼리에 WITH base AS ( SELECT user_id, event_date, event_name, event_timestamp, user_pseudo_id, 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`, MAX(IF(params.key='firebase_screen',params.value.string_value,NULL)) AS `firebase_screen`, FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params GROUP BY ALL ) -- user_id=32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를 때 어떤 음식(food_id)을 담았나요? SELECT * FROM base WHERE 1=1 AND user_id=32888 AND event_name='click_cart'; 퍼널 쿼리 연습문제 WITH main AS ( SELECT event_date, CONCAT(event_name,'-', event_param.value.string_value) AS event_name_with_screen, CASE WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'welcome' THEN 1 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'home' THEN 2 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'food_category' THEN 3 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'restaurant' THEN 4 WHEN event_name = 'screen_view' AND event_param.value.string_value = 'cart' THEN 5 WHEN event_name = 'click_payment' AND event_param.value.string_value = 'cart' THEN 6 END AS step_num, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param WHERE 1=1 AND event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-08-18' AND event_param.key = 'firebase_screen' AND event_name IN ("screen_view",'click_payment') GROUP BY 1,2,3 HAVING step_num IS NOT NULL ) SELECT event_date, SUM(IF(step_num = 1, cnt, 0)) AS `screen_view-welcome`, SUM(IF(step_num = 2, cnt, 0)) AS `screen_view-home`, SUM(IF(step_num = 3, cnt, 0)) AS `screen_view-food_category`, SUM(IF(step_num = 4, cnt, 0)) AS `screen_view-restaurant`, SUM(IF(step_num = 5, cnt, 0)) AS `screen_view-cart`, SUM(IF(step_num = 6, cnt, 0)) AS `click_payment-cart` FROM main GROUP BY 1 ORDER BY event_date ASC
안녕하세요. 다익스트라는 에지의 가중치가 양수일때 출발노드에서 전체 각 노드까지의 최단거리, 벨만-포드는 특정 출발노드에서 다른 노드까지의 최단 경로 탐색, 음수 가중치가 있어도 수행 가능 이렇게 되어있는데, 벨만-포드에서 에지 사용 횟수를 강조하는 이유가 다익스트라는 출발 노드가 정해져있고, 벨만-포드는주어진 출발노드가 달라질수 있어서라고 생각하면 될까요..? 처음엔 가중치 양수, 음수만의 차이만 인줄 알았는데, 뭔가 강조하시는걸 보니 저런 이유때문인가하고 질문해봅니다..! 다들 화이팅
n,m=map(int,input().split()) weight=list(map(int, input().split())) left=0 right=(n-1) cnt=0 weight.sort() while left<=right: weight_sum=weight[left]+weight[right] if weight_sum>m: cnt+=1 right-=1 else: cnt+=1 left+=1 right-=1 print(cnt) 안녕하세요 선생님, 이렇게 left, right 포인터를 이용해서 풀어도 예제 문제는 모두 정답이 나오는데 혹시 이렇게 푸는 풀이도 답으로 가능할까요?
안녕하세요! 지금까지 강의 너무 잘 들었습니다. React와 TypeScript 강의를 듣고 복습겸으로 제공해주신 핸드북 사이트까지 참고하면서 공부하고 있습니다! 혹시나 Next.js의 핸드북 사이트를 제가 못 찾은건지 아니면 없다면 만드실 계획은 없으신지 궁금해서 질문 올려봅니다. 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다.
landingpage에서 useEffect로 fetchProducts를 하고 있는데, VSCode development server를 켜놓고 하지 않습니까? 근데 vscode에서 save를 할 때 landingpage의 useEffect가 실행되는데, 이게 원래 이런건가요? useEffect는 컴포넌트가 처음 마운트 될 때만 실행되는 것으로 알고 있는데, 개발모드에서 save할 때는 save할 때마다 실행되나요? 궁금하네요.
안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다! a와 b의 최대 공약수 시간 복잡도에 대해 질문이 있는데요. 약수를 구하는 시간 복잡도가 O(√n)이고, 최대 공약수를 구하기 위해서는 a, b 각각의 약수를 구하는 연산이 들어가기 때문에 최소 O(√a + √b)가 될 텐데 어떻게 O(√max(a, b))가 나오게 되는지 궁금합니다.
현재 섹션 5의 3번째 영상을 보고 있습니다. category = models.ForeignKey( Category, on_delete=models.CASCADE, db_constraint=False, ) 위 코드에서 카테고리에 왜 db_constraint=False, 를 설정하였는지 이해가 잘 되지 않아 설정 용도에 대해 알고 싶습니다. default=null을 한다면, 카테고리 외래키 없이 product 데이터를 생성할 목적인걸 알겠는데, 없는 상황에서 어떤 이유에 사용하신 것인지 알고 싶습니다.
SELECT [1, 2, 3, 4, 5] AS some_numbers ; SELECT ARRAY<INT64>[1, 2, 3, 4, 5] AS some_numbers ; SELECT GENERATE_ARRAY(1, 5, 1) AS some_numbers ; SELECT [SAFE_OFFSET()] ; SELECT (1, 2, 3) AS struct_test ; SELECT STRUCT<hi INT64, hello INT64>(1, 2) AS struct_test ; SELECT a.title, b AS genre FROM workspace.array_exercises AS a JOIN UNNEST(genres) AS b ; SELECT a.title, b.actor, b.character FROM workspace.array_exercises AS a JOIN UNNEST(actors) AS b ; SELECT a.title, b.actor, b.character, c AS genre FROM workspace.array_exercises AS a JOIN UNNEST(actors) AS b JOIN UNNEST(genres) AS c ; SELECT a.user_id, a.event_date, a.event_name, a.user_pseudo_id, b.key, b.value.string_value, b.value.int_value FROM workspace.app_logs AS a JOIN UNNEST(event_params) AS b ; SELECT key, string_value, count(distinct user_pseudo_id) FROM ( SELECT a.user_id, a.event_date, a.event_name, a.user_pseudo_id, b.key, b.value.string_value, b.value.int_value FROM workspace.app_logs AS a JOIN UNNEST(event_params) AS b ) WHERE event_name = 'screen_view' GROUP BY ALL ; 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 workspace.orders GROUP BY ALL ORDER BY order_date ; SELECT user_id, sum(if(order_date = '2023-05-01', amount, 0)) `2023-05-01`, sum(if(order_date = '2023-05-02', amount, 0)) `2023-05-02`, sum(if(order_date = '2023-05-03', amount, 0)) `2023-05-03`, sum(if(order_date = '2023-05-04', amount, 0)) `2023-05-04`, sum(if(order_date = '2023-05-05', amount, 0)) `2023-05-05` FROM workspace.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id ; SELECT user_id, if(sum(if(order_date = '2023-05-01', amount, 0)) > 0, 1, 0) `2023-05-01`, if(sum(if(order_date = '2023-05-02', amount, 0)) > 0, 1, 0) `2023-05-02`, if(sum(if(order_date = '2023-05-03', amount, 0)) > 0, 1, 0) `2023-05-03`, if(sum(if(order_date = '2023-05-04', amount, 0)) > 0, 1, 0) `2023-05-04`, if(sum(if(order_date = '2023-05-05', amount, 0)) > 0, 1, 0) `2023-05-05` FROM workspace.orders GROUP BY ALL ORDER BY user_id ; WITH events AS ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, MAX(IF(b.key = "firebase_screen", b.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(b.key = "session_id", b.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM workspace.app_logs AS a JOIN UNNEST(event_params) AS b WHERE event_date >= '2022-08-01' AND event_date < '2022-08-19' 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 events 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 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 ;
