[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] [섹션 7-4 내부클래스] 에서 마지막 정리 부분에서 설명해 주신 "중첩이라는 단어와 내부라는 단어의 의미의 차이" 에서 중첩 을 어떤 다른 것이 내부에 위치하거나 포함되는 구조적 관계, 나의 안에 있지만 내것이 아닌 것을 말한다. 중첩(Nested)은 나의 안에 있지만 내것이 아닌것을 말한다. 단순히 위치만 안에 있는 것이다. 반면에 여기서 의미하는 내부(Inner)는 나의 내부에서 나를 구성하는 요소를 말한다. 라고 말씀하셨는데 이부분이 좀 햇갈려서요! 앞서 [섹션 7-1 중첩 클래스, 내부 클래스란?] 강의 파트 에서 가장 처음 설명해 주셨을 때 중첩클래스는 4가지 종류가 있으며 그 안에는 내부 클래스도 포함되어있다 라고 말씀하셨는데 해당 파트의 강의 중간에 중첩과 내부라는 단어에 차이가 있다고 하셔서요. 그렇다면 사실 " 내것이 아닌것" 이라는 의미는 단순한 중첩 인 순수 nested 가 아니라 정적 중첩 즉, static nested 에 해당하는것 아닌가요!? 제가 잘못 이해하고 있다면... 처음에 중첩 안에 4가지 종류중 내부 클래스는 제외되어야 하는거 아닌가? 생각이 들었습니다. 중첩 클래스는 클래스를 정의하는 위치에 따라 여러가지 분류가 있다. 총 4가지가 있으며, 크게 2가지로 분류된다. - 중첩 클래스 분류 1. Static 정적 중첩 클래스 2. Non-Static 내부 클래스 1. inner 내부 클래스 2. local 지역 클래스 3. annonymous 익명 클래스 중첩 클래스를 정의하는 위치는 변수의 선언 위치와 같다. 이렇게 교안으로도 함께 설명해주셨던 정의가 틀린것이 아닌가 해서요.. 죄송하지만 계속 햇갈려서 정확히 해 둬야 할거 같아요! 명쾌한 답변부탁드립니다 ^^ (바쁘시더라도 강의를 직접 찍으신 영한형님께서 직접 답변 부탁드려요.. AI는 가끔제 질문의 요지를 잘 못알아먹고 오해를 불러일으키니..)
안녕하세요. 섹션5 [작업형2] 모의문제 및 캐글 - 2번쨰 강의 관련 질문입니다. 검증데이터 분리 시 아래와 같이 코드를 적었는데, from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('price', axis=1), train['price'], test_size = 0.15, random_state=2022) 윗 행에서 train.drop('price') 후, train['price']을 하는 이유가 뭔가요? 'price'값이 타겟이기 떄문에 X_tr 은 'price'가 없어야 하고, 반면, X_val은 'price'만 있어야 하니까 위 코드가 나온게 맞는것인지요? 감사합니다.
[질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 안녕하세요. 스프링 3.0 이상으로 프로젝트를 만들어서 h2 데이터베이스도 그에 맞는 최신 버전으로 다운 받아 설치하였는데요. jdbc:h2:~/jpashop로 최초 한번 연결 후 (여기까진 성공) 끊고, jdbc:h2:tcp:// localhost/~/jpashop 으로 연결하면 이 오류가 뜹니다. h2 데이터베이스는 켜둔 상태입니다. spring: datasource: url: jdbc:h2:tcp://localhost/~/jpashop username: sa password: driver-class-name: org.h2.Driver
[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] 다른 오류들은 차근차근 해결했는데 h2도 정상 작동하고 다른 코드들도 다 확인하고 소스 코드 복붙도 해보고(오타 방지) 했으나 다음과 같이 오류가 발생합니다. 이 테스트 말고는 다 정상적으로 테스트가 돌아가는데 DB랑 연결이 안되는건지 문의드립니다. java.lang.IllegalStateException: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection at rrrr m._rrrr_m.repository.JdbcMemberRepository.findByName(JdbcMemberRepository.java:107) at rrrr m._rrrr_m.service.MemberService.validateDuplicateMember(MemberService.java:31) at rrrr m._rrrr_m.service.MemberService.join(MemberService.java:25) at rrrr m._rrrr_m.service.MemberServiceIntegrationTest.중복_회원_예외(MemberServiceIntegrationTest.java:46) at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) at java.base/java.util.ArrayList.forEach(ArrayList.java:1511) at java.base/java.util.ArrayList.forEach(ArrayList.java:1511) Caused by: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.getConnection(DataSourceUtils.java:84) at rrrr m._rrrr_m.repository.JdbcMemberRepository.getConnection(JdbcMemberRepository.java:113) at rrrr m._rrrr_m.repository.JdbcMemberRepository.findByName(JdbcMemberRepository.java:95) ... 6 more Caused by: org.h2.jdbc.JdbcSQLNonTransientConnectionException: Database may be already in use: "C:/Users/computer/test.mv.db". Possible solutions: close all other connection(s); use the server mode [90020-224] at org.h2.message.DbException.getJdbcSQLException(DbException.java:690) at org.h2.message.DbException.getJdbcSQLException(DbException.java:489) at org.h2.message.DbException.get(DbException.java:212) at org.h2.mvstore.db.Store.convertMVStoreException(Store.java:165) at org.h2.mvstore.db.Store.<init>(Store.java:142) at org.h2.engine.Database.<init>(Database.java:326) at org.h2.engine.Engine.openSession(Engine.java:92) at org.h2.engine.Engine.openSession(Engine.java:222) at org.h2.engine.Engine.createSession(Engine.java:201) at org.h2.engine.SessionRemote.connectEmbeddedOrServer(SessionRemote.java:343) at org.h2.jdbc.JdbcConnection.<init>(JdbcConnection.java:125) at org.h2.Driver.connect(Driver.java:59) at com.zaxxer.hikari.util.DriverDataSource.getConnection(DriverDataSource.java:137) at com.zaxxer.hikari.pool.PoolBase.newConnection(PoolBase.java:360) at com.zaxxer.hikari.pool.PoolBase.newPoolEntry(PoolBase.java:202) at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createPoolEntry(HikariPool.java:461) at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.checkFailFast(HikariPool.java:550) at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.<init>(HikariPool.java:98) at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:111) at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.fetchConnection(DataSourceUtils.java:160) at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.doGetConnection(DataSourceUtils.java:118) at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.getConnection(DataSourceUtils.java:81) ... 8 more Caused by: org.h2.mvstore.MVStoreException: The file is locked: C:/Users/computer/test.mv.db [2.2.224/7] at org.h2.mvstore.DataUtils.newMVStoreException(DataUtils.java:996) at org.h2.mvstore.SingleFileStore.lockFileChannel(SingleFileStore.java:143) at org.h2.mvstore.SingleFileStore.open(SingleFileStore.java:117) at org.h2.mvstore.SingleFileStore.open(SingleFileStore.java:81) at org.h2.mvstore.MVStore.<init>(MVStore.java:286) at org.h2.mvstore.MVStore$Builder.open(MVStore.java:2035) at org.h2.mvstore.db.Store.<init>(Store.java:133) ... 25 more 2024-06-14T23:13:01.731+09:00 INFO 18164 --- [9rrrr_m] [ main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Starting... java.lang.IllegalStateException: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection at rrrr m._rrrr_m.repository.JdbcMemberRepository.findByName(JdbcMemberRepository.java:107) at rrrr m._rrrr_m.service.MemberService.validateDuplicateMember(MemberService.java:31) at rrrr m._rrrr_m.service.MemberService.join(MemberService.java:25) at rrrr m._rrrr_m.service.MemberServiceIntegrationTest.회원가입(MemberServiceIntegrationTest.java:29) at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) at java.base/java.util.ArrayList.forEach(ArrayList.java:1511) at java.base/java.util.ArrayList.forEach(ArrayList.java:1511) Caused by: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.getConnection(DataSourceUtils.java:84) at rrrr m._rrrr_m.repository.JdbcMemberRepository.getConnection(JdbcMemberRepository.java:113) at rrrr m._rrrr_m.repository.JdbcMemberRepository.findByName(JdbcMemberRepository.java:95) ... 6 more Caused by: org.h2.jdbc.JdbcSQLNonTransientConnectionException: Database may be already in use: "C:/Users/computer/test.mv.db". Possible solutions: close all other connection(s); use the server mode [90020-224] at org.h2.message.DbException.getJdbcSQLException(DbException.java:690) at org.h2.message.DbException.getJdbcSQLException(DbException.java:489) at org.h2.message.DbException.get(DbException.java:212) at org.h2.mvstore.db.Store.convertMVStoreException(Store.java:165) at org.h2.mvstore.db.Store.<init>(Store.java:142) at org.h2.engine.Database.<init>(Database.java:326) at org.h2.engine.Engine.openSession(Engine.java:92) at org.h2.engine.Engine.openSession(Engine.java:222) at org.h2.engine.Engine.createSession(Engine.java:201) at org.h2.engine.SessionRemote.connectEmbeddedOrServer(SessionRemote.java:343) at org.h2.jdbc.JdbcConnection.<init>(JdbcConnection.java:125) at org.h2.Driver.connect(Driver.java:59) at com.zaxxer.hikari.util.DriverDataSource.getConnection(DriverDataSource.java:137) at com.zaxxer.hikari.pool.PoolBase.newConnection(PoolBase.java:360) at com.zaxxer.hikari.pool.PoolBase.newPoolEntry(PoolBase.java:202) at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createPoolEntry(HikariPool.java:461) at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.checkFailFast(HikariPool.java:550) at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.<init>(HikariPool.java:98) at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:111) at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.fetchConnection(DataSourceUtils.java:160) at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.doGetConnection(DataSourceUtils.java:118) at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.getConnection(DataSourceUtils.java:81) ... 8 more Caused by: org.h2.mvstore.MVStoreException: The file is locked: C:/Users/computer/test.mv.db [2.2.224/7] at org.h2.mvstore.DataUtils.newMVStoreException(DataUtils.java:996) at org.h2.mvstore.SingleFileStore.lockFileChannel(SingleFileStore.java:143) at org.h2.mvstore.SingleFileStore.open(SingleFileStore.java:117) at org.h2.mvstore.SingleFileStore.open(SingleFileStore.java:81) at org.h2.mvstore.MVStore.<init>(MVStore.java:286) at org.h2.mvstore.MVStore$Builder.open(MVStore.java:2035) at org.h2.mvstore.db.Store.<init>(Store.java:133) ... 25 more Process finished with exit code -1
클래스 정보들이 메서드 영역에 올라 간다고 했는데 만약 A라는 클래스에 멤버 변수, 메서드, 생성자 들이 존재한다고 할때 값이 아닌 코드들 자체가 이진수로 바껴서 메서드 영역에 올라가는 건가요? 기본형 변수든 참조형 변수든 변수 자체를 가리키는 주소가 따로 있는지 궁금합니다. pdf 자료 3페이지에 "자바에서 특정 클래스로 100개의 인스턴스를 생성하면, 힙 메모리에 100개의 인스턴스가 생긴다. 각각의 인스턴스는 내부에 변수와 메서드를 가진다." 라는 내용이 있는데요 여기서 내부에 변수와 메서드를 가진다. 부분이 이해가 안갑니다. 변수를 가진다는건 변수에 담긴 값과 변수 정보가 저장된다는건가요? 그리고 메서드를 가진다는건 이미 메서드 영역에 메서드 코드가 저장되어 있는데 왜 힙 영역에도 저장되는지 모르겠습니다. 감사합니다.
pip install pandas 명령을 입력하면 다음과 같은 오류가 발생해요. Collecting pandas Using cached pandas-2.2.2.tar.gz (4.4 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Installing backend dependencies ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [12 lines of output] + meson setup C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build -Dbuildtype=release -Db_ndebug=if-release -Db_vscrt=md --vsenv --native-file=C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build\meson-python-native-file.ini The Meson build system Version: 1.2.1 Source dir: C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa Build dir: C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build Build type: native build Project name: pandas Project version: 2.2.2 ..\..\meson.build:2:0: ERROR: Could not find C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe A full log can be found at C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build\meson-logs\meson-log.txt [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: metadata-generation-failed × Encountered error while generating package metadata. ╰─> See above for output. note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for details. C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 폴더가 없던데 어떻게 해야 한나요.
[문제] import pandas as pd from statsmodels.formula.api import logit df = pd.read_csv("/kaggle/input/bigdatacertificationkr/Titanic.csv") formula = "Survived ~ C(Pclass) + Gender + SibSp + Parch" model = logit(formula, data=df).fit() model.params 다름아니라 여기서 Pclass에 왜 앞에 C()를 하셨는지 이해가 안갑니다.! 참고로 데이터 info는 다음 아래와 같았습니다. Pclass : 'int' Gender : 'object' SibSp : 'int' Parch : 'int'
자바와 스프링 부트로 생애 최초 서버 만들기, 누구나 쉽게 개발부터 배포까지! [서버 개발 올인원 패키지]
저희 학습내용으로 보면 private Integer age; 는 테이블의 age int, 와 같아서 어노테이션 안써도 된다고 하셨는데 그럼 name 같은경우도 테이블의 그냥 컬럼명과 타입 똑같은 조건인데 왜 어노테이션쓰고 nullable = false, length = 25라고 해야하나요?? 그리고 한가지만 더 질문 드릴게요! 저는 서버 실행하면 콘솔쪽에 따로 쿼리가 안찍히던데 왜그럴까요?? 이상은 없는데 hibernate가 인식이 안되서 그런건지 콘솔에 쿼리가 안찍히네요ㅠㅠ
[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] 지난 강의에서 ArrayList와 LinkedList 구현체 선택 기준이 데이터를 조회할 일이 많거나 뒷 부분에 데이터를 추가, 삭제가 많은 경우 → 배열 리스트 앞쪽의 데이터 추가, 삭제가 많은 경우 → 연결 리스트 로 알려주셨습니다. 이번 ArrayDeque와 LinkedList의 구현체 선택 기준에 대한 언급은 없는데, 실무에서 거의 ArrayDeque로만 사용해서 그런건가요? 아니면 실무에서 ArrayDeque 대신 LinkedList로 사용할 때도 ArrayList와 LinkedList의 선택 기준이랑 동일하게 앞쪽에 데이터 추가, 삭제가 많을 때 사용하나요? 강의에서는 덱의 구현체는 노드 링크를 사용하는 LinkedList보다는 단순한 배열 구조로 성능이 빠른 ArrayDeque를 사용하자로 마무리하셔서 질문 남깁니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 해당 문제에서 "Events컬럼이 '1'인경우 80%의 Salse값만 반영함" 이라는 조건을 실행하기 위해서 아래와 같은 함수를 만들었는데 'Events' Key error 가 나네요. 어느 부분을 수정하면 될까요? def calc(df) : if df['Events'] == 1 : return df['Sales']*0.8 else : return df['Sales'] df['events80'] = df.apply(calc)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 범주형 데이터라 카이제곱검정인것은 이해했습니다 다만, 카이제곱문제에서 적합도와 독립성은 어떻게 구분하나요? 제가 생각한바로는 카이제곱 검정인것은 동일하고 문제에서 독립인지 아닌지를 물어보는 제시문이 있으면 독립성 검정 그 외에는 다 적합도 검정으로 보면될까요 어떻게 제시문을 보고 구분 하는지 알려주시면 감사하겠습니다.
해당 문제 연습하는 도중에 train과 test 데이터셋에 총구매액이 0원보다 작은 데이터가 있습니다. 해당 데이터를 0원으로 채우는(변환) 방법을 알고 싶습니다. 결측치의 경우 fillna()로 쉽게 채울 수 있는데 결측치가 아닌 데이터의 조건에 따른 특정값으로 채우는 방법이 궁금합니다
저번에 질문한 거 코드 수정 및 정리했습니다. 선생님 ※ 피쳐엔지니어링에서 train, test 셋을 분리( .copy() )해서 수치형은 스케일링하고 범주형은 인코딩 한 다음, 합치기 ( .concat() ) 하는 방식이 아니라 수치형 부분 칼럼을 변수(cols_n)로 받고, 범주형 부분을 변수(cols_c) 으로 받아서, 데이터셋을 수치와 범주형으로 분리하지 않은 상태에서 각각 스케일링, 인코딩을 적용하고 검증데이터셋 분리-> 모델 & 평가지표 불러오기 -> 예측(테스트셋 적용) -> df 생성 -> 제출 하는 방법에서 아래에 피쳐 엔지니어링 부분 코드 정리한거 확인 부탁드립니다. 경우 1. [train, test // 2개 데이터셋 제공시] # train셋엔 있고 test셋엔 없는 "target"에 해당하는 칼럼 분리 # "target" 데이터는 범주형이든 수치형이든 스케일링이나 인코딩을 하면 안되므로 제외시킴 target = train.pop(["target"]) cols_n = train.select_dtypes(exclude="O").columns cols_c = train.select_dtypes(include="O").columns ## 수치형 민맥스 스케일링 작업 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() train[cols_n] = scaler.fit_transform(train[cols_n]) test[cols_n] = scaler.transform(test[cols_n]) ## 범주형 라벨 인코딩 작업 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols_c: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) ## or 범주형 원핫 인코딩 작업 시 # .get_dummies() 원핫 인코딩은 자동으로 범주형만 찾아서 인코딩 함 # 방법 1 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) ## 라벨 인코딩과 통일성을 원한다면 (방법 2) train = pd.get_dummies(train[cols_c]) test = pd.get_dummies(test[col_c]) # 다만 어차피 자동으로 찾아주니 이렇게 하지 말고 간편한 위의 방법 1 방식으로 하자 그 다음 검증데이터셋 분리 등 과정 이후 ~~~~~~~~~~~ 제출 경우 2. [X_train, y_train, X_test // 3개 데이터셋 제공시] cols_n = X_train.select_dtypes(exclude="O").columns cols_c = X_train.select_dtypes(include="O").columns ## 수치형(스케일링) 작업 ##민맥스 스케일링 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_train[cols_n] = scaler.fit_transform(train[cols_n]) X_test[cols_n] = scaler.transform(test[cols_n]) ## 범주형(인코딩) 작업 ## 라벨 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols_c: le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) ## or 원핫 인코딩 시 # .get_dummies() 원핫 인코딩은 자동으로 범주형만 찾아서 인코딩 함 # 방법 1 X_train = pd.get_dummies(X_train) X_test = pd.get_dummies(X_test) ## 라벨 인코딩과 통일성을 원한다면 (방법 2) X_train = pd.get_dummies(X_train[cols_c]) X_test = pd.get_dummies(X_test[col_c]) # 다만 어차피 자동으로 찾아주니 이렇게 하지 말고 간편한 위의 방법 1 방식으로 하자 이후 검증데이터셋 분리 등 과정 이후 ~~~~~~~~~~~ 제출 이번 코딩엔 틀린게 없어야 할텐데..... 이거 제대로 한거 맞는지 확인 부탁드립니다. 선생님 여러 차례의 질문에 답변 해주셔서 감사합니다
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? 몇가지 이것저것 테스트하다 발견한 부분에 대해 의문이 들어서 질문드립니다., insert, update, delete 등 Write와 관련된 작업은 쓰기지연 저장소에 저장되고, commit될 때 flush가 된다고 이해했는데요 때때로 select가 수행되었을 때 Write관련 쿼리가 수행되는 것 같더라구요 Delete A엔티티 -> Delete B엔티티 -> select C -> select D 엔티티 -> commit 순으로 진행된다고 할 때, delete A, delete B 는 commit되면서 쿼리가 실행되어야 할 것 같은데, select C 시점에 쿼리가 실행되는 것 같은데(즉 select C 시점에 flush가 되는 것 같은데), 제가 추론한 게 맞는지, 왜 그런건지 이유가 궁금합니다 감사합니다!
