묻고 답해요
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인프런 TOP Writers
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미해결자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
h2 데이터 베이스 버전 오류
지금 현재 2가지 문제가 있는데 해결할 수있을까요?해결방법을 알고 싶습니다 ㅠㅠ
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미해결[켠김에 출시까지] 유니티 방치형 키우기 게임 (M1 + C1)
강의 완료 시기
강의 완료시기가 언제쯤인지 알 수 있을까요?
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미해결AWS Certified Solutions Architect - Associate 자격증 준비하기
수강 기간 연장 부탁 드립니다.
안녕하세요.강의 엄청 유용하게 잘 듣고 있습니다.아직 시험준비가 좀 미비해서 수강 기간 가능하시면 연장 부탁 드립니다!
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미해결스프링 시큐리티 완전 정복 [6.x 개정판]
AuthenticationManager가 부모 AuthenticationManager를 가지는 이유를 모르겠어요
AuthenticationManager가 부모 AuthenticationManager를 가지는 이유를 모르겠습니다. 매니저는 프로바이더를 여러 개 가질 수 있는데, 굳이 부모 매니저를 추가로 가질 수 있도록 해서 부모의 프로바이더를 사용해야할 이유가 있을까요? 그리고 그렇게 사용하는 적절한 예시가 있을까요?
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미해결스프링 DB 2편 - 데이터 접근 활용 기술
트레이드오프시 DI, OCP를 지킨다는말
[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예[질문 내용]JPA 사용시 중간계층으로 JpaItemRepositovy 를 거쳐서 SpringDataJpaItem의 인터페이스를 구현함으로써 구조가 복잡해지기때문에 중간단계인 JpaItemRepositovy 없이 직접 SpringDataJpaItem를 주입해줌으로써 좀더 간단한 구조가 된다고설명해주셨는데, 단점으로는 DI 와 OCP를 지키지 못한다라고 하셨는데 아래 스크린샷처럼 수업을 듣다가 헷갈려서 찾아봤습니다. DI 와 DIP의 차이를 알아보고 SOLID원칙을 지킨다라는건 DI를 어긴다보단 DIP를 어긴다가 맞는거 같아 이부분에 대한 설명을 DIP를 DI로 추상적으로 설명했다고 이해해야할까요? 정확히는 DIP를 지키기위해 DI를 넣는건데 SpringDataJpaItem를 주입한다고할때 솔직히 이것도 DI로 넣는것도 같고 DIP도 인터페이스(추상화)에 의존하기때문에 지킨거고 오히려 OCP만 어기는 구조가 아닌가해서요 정리하자면DI를 어긴다는말보단 DIP를 어긴다 라고해야되는게 맞는지해당 코드 트레이드오프 설명시 DIP는 지키되 OCP를 지키지 못하는게 아닌지
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미해결HTML+CSS+JS 포트폴리오 실전 퍼블리싱(시즌1)
delay 적용 안됨
딜레이가 적용이 안되는데 코드에서 어떤 부분이 잘못된 것일까요?? animation-fill-mode와 animation-delay 모두 다 주었습니다.<!DOCTYPE html> <html lang="ko"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap-icons@1.11.3/font/bootstrap-icons.min.css"> <style> body { display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 100vh; } .skill-progress { background-color: #333; width: 500px; border-radius: 10px; color : white; text-align: center; padding: 10px; } .item { margin-bottom: 35px; } .item p{ overflow: hidden; margin-bottom: 5px; } .item span:nth-child(1) { float: left; } .item span:nth-child(2) { float: right; } .progress { border : 1px solid aquamarine; padding: 5px; border-radius: 3px; } .progress-level { background: linear-gradient(to right, #fc6c85 0%, gold 100%); height: 7px; animation: ani 1s; animation-fill-mode: both; } @keyframes ani { 0% { width: 0; } } .skill-progress .item:nth-of-type(1) .progress-level { animation-delay: 0s; } .skill-progress .item:nth-of-type(2) .progress-level { animation-delay: 0.2s; } .skill-progress .item:nth-of-type(3) .progress-level { animation-delay: 0.4s; } .skill-progress .item:nth-of-type(4) .progress-level { animation-delay: 0.6s; } .skill-progress .item:nth-of-type(5) .progress-level { animation-delay: 0.8s; } </style> </head> <body> <div class="skill-progress"> <h1>SOFTWARE SKILLS</h1> <div class="item"> <p> <span>HTML5</span><span>90%</span> </p> <div class="progress"> <div class="progress-level" style="width: 90%"></div> </div> <p> <span>CSS3</span><span>80%</span> </p> <div class="progress"> <div class="progress-level" style="width: 80%"></div> </div> <p> <span>jQuery</span><span>65%</span> </p> <div class="progress"> <div class="progress-level" style="width: 65%"></div> </div> <p> <span>Photoshop</span><span>70</span> </p> <div class="progress"> <div class="progress-level" style="width: 70%"></div> </div> <p> <span>illustrator</span><span>82%</span> </p> <div class="progress"> <div class="progress-level" style="width: 82%"></div> </div> </div> </div> <script src="script\jquery-1.12.4.js"></script> <script src="script\custom.js"></script> </body> </html>
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미해결
flutter clean 명령어 어떻게 사용하나요? 플러터앱에서 사용하는 포트번호를 어떻게 알 수 있나요?
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.Tkhp Sch님, 다양한 문제 때문에 Flutter 애플리케이션 실행에 문제가 발생할 수 있습니다. 우선 문제가 발생할 수 있는 몇 가지 가능성을 체크해보세요.환경 설정: 두 컴퓨터 간의 환경 설정이나 설치된 도구(VSCode, Android Studio 등)가 다를 수 있습니다. Flutter SDK, Dart 및 관련 플러그인이 올바르게 설치되었는지 확인하시기 바랍니다.포트 문제: 컴퓨터가 달라지면서 로컬 서버나 디버그 포트로의 연결이 잘못될 수 있습니다. 이전에 사용한 포트 번호가 새 컴퓨터에서 열려있지 않다면 오류가 발생할 수 있습니다. 다른 로컬 서버 프로세스가 해당 포트를 사용 중이 아닌지, 방화벽이 포트를 차단하고 있지 않은지도 확인해주시기 바랍니다.디렉터리 권한: “부모 디텍토리가 tkhps이라서 그런가요?“라는 문구가 있는 것처럼 디렉터리나 파일에 대한 접근 권한 문제가 발생할 수 있습니다. 사용 중인 IDE가 해당 디렉토리에 대한 읽기/쓰기 권한이 있는지 확인하세요.의존성 문제: pubspec.yaml 파일 내의 의존성을 재설치해 보세요. flutter clean을 실행한 후 flutter pub get을 시도하세요.네트워크 연결: Agora와 같은 외부 서비스의 경우, 네트워크 연결 상태가 정상인지 확인하시기 바랍니다. 특히, 방화벽이 외부 연결을 차단하고 있을 수 있습니다.위의 사항들을 점검해보신 후에도 문제가 지속될 경우, 에러 메시지를 구체화하거나 실행 환경에 대한 추가 정보를 제공해 주시면 좀 더 도와드릴 수 있을 것 같습니다.화이팅 하세요! 😊flutter clean 명령어 어떻게 사용하나요? flutter pub get 명령어도 사용하는 법 순서대로 알려주세요! 무엇을 앞에 생략했는지 몰라서 무엇을 쳐야하는지 모릅니다. 플러터앱에서 사용하는 포트번호를 어떻게 알 수 있나요?명령 프롬프트에 flutter clean이라고 하면 찾을 수 없다는 메세지가 뜹니다. 어떻게 실행하는건가요?환경설정에서 관련 플러그인이 올바르게 설치안되었는지 어떻게 알고, 어떻게 무엇을 설치해야하나요? 디텍터리 권한은 어떻게 주나요? 네트워크 연결에서 방화벽이 외부 연결을 차단했다면, 어떻게 방화벽을 푸나요?
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해결됨웹 애니메이션을 위한 GSAP 가이드 Part.03
스무스 스크롤바 모바일에서 뻑뻑한 느낌이 들어요!
스무스 스크롤바 이용해서 포트폴리오 사이트 만들고 있어요!그런데 폰으로 확인해보니 스크롤트리거 pin 고정부분은 엄청 부드럽게 작동하고,나머지 부분에선 뻑뻑한데 이유가 뭔지 알 수 있을까요?그리고 강의 너무너무 감사합니다!!덕분에 빠르게 gsap 배우고 있어요!!
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해결됨(2025) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
구조체 강의 4:31 질문있습니다
myCar.model[i] = '\0';은 세줄 위의 for에 영향을 받는 것 인가요?? 바로 위 } 에서 for문이 종료됐다고 생각했는데 myCar.model[i] = '\0'; 가 [i]에는 어떤 숫자를 넣어야할지 이해가 되지 않습니다
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미해결BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
빠짝스터디 2주차 과제 윈도우 함수
윈도우 함수 연습문제 1select *, count(*) over(partition by user) as total_query_cnt from `advanced.query_logs`;윈도우 함수 연습문제 2select *, rank() over(partition by team, week_number order by query_cnt desc) as team_rank from ( select user, week_number, team, count(*) as query_cnt from ( select *,extract(week from query_date) as week_number from `advanced.query_logs` ) group by all ) qualify team_rank=1;윈도우 함수 연습문제3select *, lag(query_cnt) over(partition by user order by week_number asc) as prev_week_query_cnt from ( select user, week_number, team, count(*) as query_cnt from ( select *,extract(week from query_date) as week_number from `advanced.query_logs` ) group by all );윈도우 함수 연습문제4select *, sum(query_count) over(partition by user order by query_date asc) as cumulative_query_cnt from ( select user, query_date, team, count(*) as query_count from `advanced.query_logs` group by all );윈도우 함수 연습문제5SELECT date, case when number_of_orders is null then lag(number_of_orders) over(order by date asc) else number_of_orders end as number_of_orders FROM raw_data;윈도우 함수 연습문제6select *, avg(number_of_orders) over(order by date asc rows between 2 preceding and current row) as moving_average from ( SELECT date, case when number_of_orders is null then lag(number_of_orders) over(order by date asc) else number_of_orders end as number_of_orders, FROM raw_data ) ;윈도우 함수 연습문제7select *, sum(session_start) over(partition by user_pseudo_id order by event_timestamp asc) as session_id from ( select *, case when time_diff is null then 1 when time_diff >= 20 then 1 else null end as session_start from ( select *, cast((event_timestamp - before_event_timestamp)/1000000 as int) as time_diff from ( select event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, lag(event_timestamp) over(partition by user_pseudo_id order by event_timestamp asc) as before_event_timestamp from `advanced.app_logs` where user_pseudo_id='1997494153.8491999091' and event_date='2022-08-18' ) ) );
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미해결AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)
gemini Tool Calling 업데이트 공유 드려요.
langchain-google-genai = "2.0.4"위 버전에서 테스트 해봤는데,gemini-1.5-flash, gemini-1.5-pro 모델 모두 Tool Calling 가능 하네요. 업데이트 된 것 같습니다. 강의에서 테스트 된 버전은 "2.0.0" 입니다.
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해결됨[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL
Customers Who Never Order 풀다가 Alias관련 질문사항
맨처음 문제를 풀었을 때는 AS를 사용하지 않고 풀네임으로 사용해서 적었는데요. 문제풀이 영상을 보니까 SELECT나 FROM쪽 예약어 쪽에 Alias를 통해서 조건이나 조인절에 나오는 구문을 더 쉽게 적도록 편의성이나 유지보수성을 위해서o c처럼 짧은 별칭을 지정한거로 생각되는데요! 문제에서 Alias관련해서 보다가혹시 Alias를 많이 쓰거나 데이터가 많아지는 경우 메모리에 부담이 가는 경우도 있는지..?Alias 사용을 지양해야되는 부분들도 있을까요?가 궁금해서 질문 남깁니다. 감사합니다.
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미해결BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
윈도우 함수 연습 문제
윈도우함수(탐색함수) 연습문제연습문제1-- 문제 1) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요 select user_id, visit_month, lead(visit_month) over (partition by user_id order by visit_month asc) as after_visit_month, lead(visit_month, 2) over (partition by user_id order by visit_month asc) as after_visit_month from `advanced.analytics_function_01` order by user_id;연습문제2-- 문제2) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월, 이전 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. select *, lead(visit_month) over (partition by user_id order by visit_month asc) as after_visit_month, lead(visit_month, 2) over (partition by user_id order by visit_month asc) as after_two_visit_month, lag(visit_month) over(partition by user_id order by visit_month asc) as before_visit_month from `advanced.analytics_function_01` order by user_id, visit_month;연습문제3 -- 3번 유저가 접속했을 때 다음 접속까지의 간격을 구하시오 select *, after_visit_month - visit_month as diff from( select *, lead(visit_month, 1) over (partition by user_id order by visit_month) as after_visit_month from `advanced.analytics_function_01` ) order by user_id, visit_month;윈도우 함수 frame 연습문제SELECT * , SUM(amount) OVER(ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS amount_total , SUM(amount) OVER(ORDER BY order_id) AS cumulative_sum , SUM(amount) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY order_id) AS cumulative_sum_by_user , AVG(amount) OVER(ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_orders_avg_amount FROM `advanced.orders` ORDER BY order_id 윈도우 함수 연습문제연습문제1-- 1. 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요 단, group by를 사용해서 집계하는것이 아닌 quary_log의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 작성해주세요 select *, count(query_date) over (partition by user) as total_query_cnt from `advanced.query_logs` order by user,query_date;연습문제2-- 2. 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한수를 구한후 실행 수를 활요해 랭킹을 구해주세요. 단 랭킹이 1등인 사람만 보여주세요. with query_cnt_by_team AS ( select extract(week FROM query_date) as week_number, team, user, count(user) as query_cnt from `advanced.query_logs` group by all ) select *, rank() over(partition by week_number, team order by query_cnt desc) AS rk from query_cnt_by_team qualify rk = 1 order by week_number, team, query_cnt desc; 연습문제3-- 3. (2번문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할수 있는 쿼리를 작성해주세요. with query_cnt_by_team AS ( select extract(week FROM query_date) as week_number, team, user, count(user) as query_cnt from `advanced.query_logs` group by all ) select *, lag(query_cnt, 1) over(partition by user order by week_number) as prev_week_query_cnt from query_cnt_by_team ; 연습문제4-- 4. 시간에 흐름에 따라 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성해주세요(query_date) select *, sum(query_cnt) over(partition by user order by query_date) as cumulative_sum, sum(query_cnt) over(partition by user order by query_date rows between unbounded preceding and current row) as cumulative_sum2 from( select query_date, team, user, count(user) as query_cnt from `advanced.query_logs` group by all ) order by user, query_date;연습문제5-- 5. 다음 데이터는 주문 횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없으면 null로 기록됩니다.이런 데이터에서 null값이라고 되어 있는 부분은 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요 WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) select *, last_value(number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as last_value_orders from raw_data;연습문제6-- 6. 5번 문제에서 null을 채운후 2일전 ~ 현재의 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요(이동평균) WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) , filled_data as( select * except(number_of_orders), last_value(number_of_orders ignore nulls) over(order by date) as number_of_orders from raw_data ) select *, avg(number_of_orders) over (order by date rows between 2 preceding and current row) as moving_avg from filled_data연습문제7-- 7) app_logs 테이블에서 custom session을 만들어 주세요 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 session을 만들어 주세요 session 숫자로 (1,2,3 ...)표시해도 됩니다. -- 2022-08-18일의 user_pseudo_id(1997494153.8491999091)은 session_id가 4까지 나옵니다. with base as( select event_date, datetime(timestamp_micros(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id from advanced.app_logs where event_date = "2022-08-18" and user_pseudo_id = "1997494153.8491999091" ), diff_Data as( select *, from( select *, lag(event_datetime, 1) over(partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as prev_event_datetime from base ) ) select *, sum(session_start) over (partition by user_pseudo_id order by event_datetime) as session_num from( select *, case when prev_event_datetime is null then 1 when second_diff >= 20 then 1 else 0 end as session_start from diff_data ) order by event_datetime
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미해결카프카 완벽 가이드 - 코어편
utm 환경에서 여러개의 ssh를 사용할 수 있는 법 혹은 강의처럼 테스트 해볼 수 있는 법 없을까요
mac을 이용해 강의를 진행하고 있습니다. utm 가상머신을 이용해 강의를 따라가고있는데, utm에서는 여러개의 shell을 지원하지 않는 것 같은데 어떻게 강사님처럼 스크립트 파일을 실행시켜 테스트를 해볼 수있을까요?
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미해결BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
[빠짝스터디 2주차 과제] 윈도우 함수 연습문제
윈도우 함수의 탐색 함수 : LEAD, LAG, FIRST_VALUE, LAST_VALUE## 문제1) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. -- SELECT -- user_id -- , visit_month -- , LEAD(visit_month, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_month -- , LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_next_month -- FROM `advanced.analytics_function_01` -- ORDER BY user_id ## 문제2) user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월,이전 접속 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요. -- LAG 함수를 사용할 때 NULL이 나온다 => 그 값은 처음이다! -- LEAD 함수를 사용할 때 NULL이 나온다 => 그 값은 마지막이다! -- SELECT -- user_id -- , visit_month -- , LEAD(visit_month, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_month -- , LEAD(visit_month, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_next_month -- , LAG(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS before_month -- FROM `advanced.analytics_function_01` -- ORDER BY user_id ## 3번 : 유저가 접속했을 때, 다음 접속까지의 간격을 구하시오 -- user_id | visit_month | after_visit_month | diff_month -- SELECT -- user_id -- , visit_month -- , LEAD(visit_month, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_month -- , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) - visit_month AS diff_month -- FROM `advanced.analytics_function_01` -- ORDER BY user_id ## 윈도우 함수를 이렇게 쓰는게 좋을까? => 중복된 쿼리는 줄이는 것이 좋을 수 있음 -- 쿼리를 수정할 상황이 생김 => 2번 수정 => 굉장히 많아지면 복잡해지고, 실수하기 좋음 -- 쿼리가 길어지는 것을 무서워하지 말고, 쿼리를 덜 수정할 수 있는 구조를 만들면 좋겠다! -- 윈도우 함수 쓰다보면 쿼리 줄이 길어짐. 감안하고 사용하면 좋겠다 -- -- 그래서 서브쿼리로 만들어보면,, -- SELECT -- * -- , (after_month - visit_month) AS diff_month -- FROM ( -- SELECT -- * -- , LEAD(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS after_month -- FROM `advanced.analytics_function_01` -- ) -- ORDER BY user_id ## 추가 문제 : 이 데이터셋을 기준으로 user_id의 첫번째 방문 월, 마지막 방문 월을 구하는 쿼리를 작성해주세요 SELECT user_id , visit_month , FIRST_VALUE(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS first_visit , LAST_VALUE(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS last_visit FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id, visit_month윈도우 함수 Frame 연습문제-- amount_total : 전체 SUM -- cumulative_sum : row 시점에 누적 SUM -- cumulative_sum_by_user : row 시점에 유저별 누적 SUM -- last_5_orders_avg_amount : order_id 기준으로 정렬하고, 직전 5개의 주문의 평균 amount -- 집계분석함수() OVER(PARTITION BY ~~~ ORDER BY ~~~ ROWS BETWEEN A and B) SELECT * , SUM(amount) OVER() AS amount_total ## OVER 안에 아무것도 들어가지 않는 경우도 있구나! , SUM(amount) OVER(ORDER BY order_id) AS cumulative_sum , SUM(amount) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY order_id) AS cumulative_sum_by_user , AVG(amount) OVER(ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_orders_avg_amount -- , AVG(amount) OVER(ORDER BY order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) -- , AVG(amount) OVER(ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW) FROM advanced.orders ORDER BY order_id 윈도우 함수의 연습문제## 윈도우 함수 연습문제 ## 1) 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성해주세요. 단, GROUP BY를 사용해서 집계하는 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들어주세요. -- 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수 : COUNT() 전체 실행. -- OVER(PARTITION BY user) -- SELECT -- * -- , COUNT(query_date) OVER(PARTITION BY user) AS total_query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- ORDER BY query_date ## 2) 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구해주세요. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 해주세요. -- 주차별로 개인당 실행한 쿼리 횟수 -- 위 쿼리 횟수를 기반으로 랭킹 -- 랭킹을 기반으로 필터링(랭킹=1) -- 문제의 의도 : 원본 데이터 => 1 row마다 데이터가 있고, 그걸 집계해서 사용. GROUP BY => 윈도우 함수 -- SELECT -- * -- , RANK() OVER(PARTITION BY week_number, team ORDER BY query_cnt DESC) AS team_rank -- FROM ( -- SELECT -- EXTRACT(week from query_date) AS week_number, -- team, -- user, -- COUNT(query_date) AS query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- GROUP BY ALL -- ) -- QUALIFY team_rank = 1 -- ORDER BY week_number, team -- ## ## WITH 문 풀이 -- WITH query_cnt_by_team AS ( -- SELECT -- EXTRACT(week from query_date) AS week_number, -- team, -- user, -- COUNT(query_date) AS query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- GROUP BY ALL -- ) -- SELECT -- *, -- RANK() OVER(PARTITION BY week_number, team ORDER BY query_cnt DESC) AS rk -- FROM query_cnt_by_team -- -- QUALIFY : 윈도우 함수의 조건을 설정할 때 사용 -- QUALIFY rk = 1 -- ORDER BY week_number, team, query_cnt DESC -- -- 16주차 - AI팀의 케이피, 16주차 - 코칭팀의 카일, 16주차 - 데이터 사이언스팀의 샘 ## 3)(2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성해주세요 -- 1주 전의 쿼리 실행 수 => LAG -- WITH query_cnt_by_team AS ( -- SELECT -- EXTRACT(week from query_date) AS week_number, -- team, -- user, -- COUNT(query_date) AS query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- GROUP BY ALL -- ) -- SELECT -- user, -- team, -- week_number, -- query_cnt, -- LAG(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_cnt -- FROM query_cnt_by_team -- ORDER BY user -- -- ans T) -- WITH query_cnt_by_team AS ( -- SELECT -- EXTRACT(week from query_date) AS week_number, -- team, -- user, -- COUNT(query_date) AS query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- GROUP BY ALL -- ) -- SELECT -- *, -- LAG(query_cnt, 1) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_cnt -- FROM query_cnt_by_team ## 4) 시간의 흐름에 따라, 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성해주세요. -- 누적 쿼리 : 과거의 시간(UNBOUNDED PRECEDING)부터 current row까지 -- 출제 의도 : Default Frame에 대해 알려드리고 싶었음. -- For aggregate analytic functions, if the ORDER BY clause is present but the window frame clause is not, the following window frame clause is used by default: -- SELECT -- *, -- SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cumulative_sum -- FROM ( -- SELECT -- user, -- team, -- query_date, -- COUNT(query_date) AS query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- GROUP BY ALL -- ) -- -- ans T) -- SELECT -- *, -- SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS cumulative_sum, -- SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum2 -- -- Frame의 Default 값 : UNBOUNDED PRECEDING ~ CURRENDT ROW -- FROM ( -- SELECT -- query_date, -- team, -- user, -- COUNT(user) AS query_cnt -- FROM `advanced.query_logs` -- GROUP BY ALL -- ) -- -- QUALIFY cumulative_sum != cumulative_sum2 -- -- -- WHERE, QUALIFY 조건 설정해서 2가지 값이 모두 같은지 비교 => 모두 같으면 != 연산 결과에 반환하는 값이 없을 -- ORDER BY user, query_date ## 5) 다음 데이터는 주문횟수를 나타낸 데이터입니다. 만약 주문 횟수가 없으면 NULL로 기록됩니다. 이런 데이터에서 NULL값이라고 되어있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성해주세요. -- LAG로 직전 값 가져오면 되지 않을까? -- number_of_orders가 null 이면, before_number_of_orders를 가져와라! -- 아래 쿼리는 어려운 방법 -- 그 다음 방법 : LAST VALUE를 쓰자! => 값이 없으면 NULL이 뜬다 ! -- FIRST_VALUE, LAST_VALUE => NULL 을 포함해서 연산 -- 출제 의도 : NULL 을 제외해서 연산하고 싶으면 IGNORE NULLS을 쓰면 된다 ! -- WITH raw_data AS ( -- SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL -- SELECT DATE '2024-05-12', NULL -- ), -- -- SELECT -- -- date, -- -- IFNULL(number_of_orders, last_value_orders) AS numbers_of_orders -- -- FROM ( -- -- SELECT -- -- *, -- -- -- LAG(number_of_orders) OVER(ORDER BY date) AS prev_orders, ## 마지막 값 NULL !! -- -- LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS last_value_orders -- -- FROM raw_data -- -- ) -- -- -- ans T) -- filled_data AS( -- SELECT -- * EXCEPT(number_of_orders), -- LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER(ORDER BY date) AS number_of_orders -- FROM raw_data -- ) -- ## 6) 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일 전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성해주세요 (이동평균) -- -- Frame : 2일 전 => BTWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW -- -- 출제 의도 : Frame을 지정할 수 있는가? -- SELECT -- *, -- AVG(number_of_orders) OVER(ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg -- FROM filled_data ## 7) app_logs 테이블에서 CustomSession을 만들어주세요. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 Session을 만들어주세요. Session은 숫자로(1,2,3…) 표시해도 됩니다. ## 2022-08-18일의 user_pseudo_id(1997494153.8491999091)은 session_id가 4까지 나옵니다 WITH base as ( SELECT event_date, event_timestamp, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') as event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date = '2022-08-18' and user_pseudo_id = '1997494153.8491999091' ), base2 as ( SELECT *, LAG(event_datetime, 1) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) as before_event_datetime FROM base ) SELECT *, SUM(session_start) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp) as session_id FROM ( SELECT *, IF(second_diff is NULL or second_diff > 20, 1, NULL) as session_start FROM ( SELECT *, DATETIME_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, second) as second_diff FROM base2 ) ) ORDER BY event_timestamp
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미해결카프카 완벽 가이드 - 코어편
mac m1 환경의 utm에서 여러개의 ssh 환경을 구성할 수 있을까요
너무 힘들게 강의를 따라하고있는데, 이미 강의 자료를 여러 댓글 읽기 전에 다운 받아 버려서 환불도 못하고 있는 상황입니다.mac을 사용하는 환경에서는 매우 친절하지 못한 설명들이 많네요... 이것저것 찾아가면서 하나씩 해보려고 하는데 정말 쉽지 않습니다.. utm 환경에서 현재 .sh 파일까지 어찌저찌 만들어 가면서 진행중인데 utm에서는 하나의 ui만 제공해주는 것 같은데 어떻게 강사님처럼 해볼 수 있는 방법이 없을까요?
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해결됨[리뉴얼] 맛집 지도앱 만들기 (React Native & NestJS)
RN Drawer 설치시 오류,,
❗질문 작성시 꼭 참고해주세요최대한 상세히 현재 문제(또는 에러)와 코드(또는 github)를 첨부해주셔야 그만큼 자세히 답변드릴 수 있습니다.맥/윈도우, 안드로이드/iOS, ReactNative, Node 버전 등의 개발환경도 함께 적어주시면 도움이 됩니다. 에러메세지는 일부분이 아닌 전체 상황을 올려주세요. (일부만 자르거나 일부만 복사해서 올려주시면 답변이 어렵습니다.) [2-5]RN Drawer 관련 강의를 들으며, 따라한 이후,,, 빌드도 오류가 나고,,, 하기의 에러 메세지가 나와서, 이후 진도를 따라갈 수가 없습니다...😂😂강사님 강의를 들으며,, 이전에 동일한 오류로 질문을 올려주신 분들의 레퍼런스도 다 해보고,, 구글링한 결과로도 해봤는데,,, 어느 부분이 문제인지,,, 3일째,,, 진도를 못나가고 있습니다...ㅠ어떤 부분을 수정해야 할 지,,, 도움을 주시면,,,, 감사하겠습니다...!github: https://github.com/SooyeonBack/ReactNative.git개발환경윈도우안드로이드ReactNative 버전: 0.72.6 에러메세지> Task :react-native-reanimated:compileDebugJavaWithJavac FAILED Deprecated Gradle features were used in this build, making it incompatible with Gradle 9.0. You can use '--warning-mode all' to show the individual deprecation warnings and determine if they come from your own scripts or plugins. See https://docs.gradle.org/8.0.1/userguide/command_line_interface.html#sec:command_line_warnings 80 actionable tasks: 69 executed, 11 up-to-date info 💡 Tip: Make sure that you have set up your development environment correctly, by running react-native doctor. To read more about doctor command visit: https://github.com/react-native-community/cli/blob/main/packages/cli-doctor/README.md#doctor Warning: SDK processing. This version only understands SDK XML versions up to 3 but an SDK XML file of version 4 was encountered. This can happen if you use versions of Android Studio and the command-line tools that were released at different times. ``` 37 errors FAILURE: Build failed with an exception. * What went wrong: Execution failed for task ':react-native-reanimated:compileDebugJavaWithJavac'. > Compilation failed; see the compiler error output for details. * Try: > Run with --stacktrace option to get the stack trace. > Run with --info or --debug option to get more log output. > Run with --scan to get full insights. * Get more help at https://help.gradle.org BUILD FAILED in 13s info Run CLI with --verbose flag for more details.
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미해결BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
[빠짝스터디 2주차 과제] 윈도우 함수 연습 문제
1. 탐색함수 연습문제 문제 1. user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월을 구하는 쿼리SELECT user_id, visit_month, lead(visit_month) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month, lead(visit_month,2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month2 FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id문제2. user들의 다음 접속 월과 다다음 접속 월, 이전 접속 월을 구하는 쿼리 SELECT user_id, visit_month, lead(visit_month,1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month, lead(visit_month,2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month2, lag(visit_month,1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lag_visit_month FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id, visit_month # LAG 함수를 사용할 때 NULL 이면 그 값은 처음, # LEAD 함수를 사용할 때 NULL 이면 그 값은 마지막 문제3. 유저가 접속했을 때, 다음 접속까지의 간격을 구하기SELECT user_id, visit_month, lead(visit_month,1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month, ((lead(visit_month,1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) ) - visit_month) AS diff_month # 별칭쓴거는 select 안에서 못함 FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id, visit_month # 이 경우에는 쿼리 많은경우에 수정할 경우 헷갈리기 시작한다. 따라서 서브쿼리로 묶어서 하면 더 편하고 실수 적어짐 # 쿼리 길어진다고 해도 무서워하지 말고 쿼리 덜 수정할 수 있는 구조를 만들자. # 윈도우 함수 쓰면 줄이 쿼리 길어짐. 감안하고 쓰자.문제 4. 이 데이터셋을 기준으로 user_id의 첫번째 접근 월을 구하는 쿼리를 작성하기# 마지막 추가 문제 SELECT *, FIRST_VALUE(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS First_Value, LAST_VALUE(visit_month) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS Last_Value FROM ( SELECT *, lead(visit_month,1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS lead_visit_month FROM `advanced.analytics_function_01` ORDER BY user_id, visit_month ) ORDER BY user_id, visit_month 2. Frame 연습문제 문제 . 회사의 모든 주문량, 누적 주문량, 최근 직전5개 평균 주문량 구하기 SELECT * , SUM(amount) OVER (ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS amount_total, # OVER 안에 아무것도 없으면 전체 출력이다! SUM(amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum, SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum_by_user, AVG(amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_avg order by order_id 3. 연습문제문제 1. 사용자별 쿼리를 실행한 총 횟수를 구하는 쿼리를 작성하기. 단, GROUP BY를 사용해서 집계하는 것이 아닌 query_logs의 데이터의 우측에 새로운 컬럼을 만들기SELECT *, COUNT(user) OVER (PARTITION BY user ) AS cnt FROM advanced.query_logs ORDER BY query_date, user문제 2. 주차별로 팀 내에서 쿼리를 많이 실행한 수를 구한 후, 실행한 수를 활용해 랭킹을 구하기. 단, 랭킹이 1등인 사람만 결과가 보이도록 하기 # query_date를 바탕으로 주차별로 구분하여 WITH함수로 묶기 WITH week_number_table AS ( SELECT *, EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, # 하루에 유저별 쿼리 이용수 추출 COUNT(*) AS query_cnt, FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) # 팀 내에서 유저별로 랭킹 구하기 SELECT week_number, team, query_date, query_cnt, RANK() OVER (PARTITION BY week_number,team ORDER BY query_cnt DESC) AS team_rank FROM week_number_table # 1등인 유저만 출력 QUALIFY team_rank = 1 ORDER BY week_number, team 문제 3. (2번 문제에서 사용한 주차별 쿼리 사용) 쿼리를 실행한 시점 기준 1주 전에 쿼리 실행 수를 별도의 컬럼으로 확인할 수 있는 쿼리를 작성하기# 2번쿼리 WITH week_number_table AS ( SELECT *, EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, COUNT(*) AS query_cnt, FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) SELECT *, # 1주전의 실행수 이므로 LAG를 이용해서 전 week_number의 실행수 구하기 LAG(query_cnt, 1) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_count FROM week_number_table 문제 4. 시간의 흐름에 따라 일자별로 유저가 실행한 누적 쿼리 수를 작성하기# 시간의 흐름에 따라 일자별로 쿼리수 묶기 WITH user_query AS ( SELECT *, COUNT(*) AS query_count FROM advanced.query_logs GROUP BY ALL ) # 유저별로 누적 쿼리수 구하기 SELECT *, SUM(query_count) OVER (PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_query_count FROM user_query ORDER BY user # Frame 의 Default 값은 UNBOUNDED PRECEDING ~ CURRENT ROW 이다 # 데이터 정합성 확인 할때 2가지 값이 모두 같은지 비교하면 편리하다 ( WHERE, QUALIFY절에 활용 ) 문제 5. 만약 주문 횟수가 없으면 NULL로 기록됨. 이런 데이터에서 NULL값이라고 되어 있는 부분을 바로 이전 날짜의 값으로 채워주는 쿼리를 작성하기WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) # CASE문을 이용해서 주문량 NULL 값이면 전 날짜의 주문량으로 대치 SELECT *, (CASE WHEN number_of_orders IS NULL THEN LAG(number_of_orders,1) OVER (ORDER BY date) ELSE number_of_orders END ) AS number_of_orders2 FROM raw_data # BUT 맨 마지막값 NULL이 연속2번이라 NULL이 나옴 # LAST_VALUE의 IGNORE NULLS 쓰기 SELECT *, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER (ORDER BY date) AS number_of_orders2 FROM raw_data 문제 6. 5번 문제에서 NULL을 채운 후, 2일전 ~ 현재 데이터의 평균을 구하는 쿼리를 작성하기(이동평균)SELECT date, number_of_orders2, AVG(number_of_orders2) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_agv # NULL값 처리한 테이블 서브쿼리로 묶은 다음에 윈도우 함수써서 2틀전~현재 평균 출력하기 FROM ( SELECT *, LAST_VALUE(number_of_orders IGNORE NULLS) OVER (ORDER BY date) AS number_of_orders2, FROM raw_data ) 문제 7. app_logs 테이블에서 custom session을 만들기. 이전 이벤트 로그와 20초가 지나면 새로운 session을 만들기. session은 숫자로 (1, 2, 3 …) 표시해도 됨.WITH START AS ( SELECT event_date, # timestamp 를 서울 표준 시간으로 바꾸기 DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date = '2022-08-16' ), # 기존 시간의 차이 구하기 DIFF_DATE AS ( SELECT *, DATETIME_DIFF(event_datetime, before_event_datetime, SECOND) AS second_diff FROM ( SELECT # 전(LAG) 시간을 불러오기 위해 서브쿼리로 묶음 *, LAG(event_datetime, 1 ) OVER ( PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS before_event_datetime FROM START) ORDER BY event_datetime) # session_start를 누적합 이용하여 session_number 구하 SELECT *, SUM(session_start) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_number FROM ( SELECT *, # CASE문을 써서 처음 시작부분 (NULL) 1로 바꾸기 (CASE WHEN second_diff IS NULL THEN 1 # second_diff 가 20초 이상이면 1 아니면 0 WHEN second_diff >= 20 THEN 1 ELSE 0 END) AS session_start FROM DIFF_DATE)
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미해결프론트엔드 개발환경의 이해와 실습 (webpack, babel, eslint..)
eslint
PS C:\Users\Master\inflearn\lecture-frontend-dev-env> npx eslint --initYou can also run this command directly using 'npm init @eslint/config@latest'.@eslint/create-config: v1.4.0√ How would you like to use ESLint? · problems√ What type of modules does your project use? · esm√ Which framework does your project use? · none√ Does your project use TypeScript? · javascript√ Where does your code run? · browserThe config that you've selected requires the following dependencies:eslint, globals, @eslint/js√ Would you like to install them now? · No / Yes√ Which package manager do you want to use? · npm☕Installing...npm WARN idealTree Removing dependencies.eslint in favor of devDependencies.eslintadded 2 packages, changed 1 package, and audited 799 packages in 2s111 packages are looking for funding run npm fund for details 설치가 됐는데 .eslintrc.js파일에 아무것도 안 뜨고 eslint.config.mjs파일이 설치됐어요
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미해결BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
[인프런 빅쿼리 빠짝스터디 2주차] 윈도우 함수, FRAME설정, QUALITY
윈도우 탐색 함수 연습문제(1) 연습문제 1-- 문제 1) USER의 다음 접속월, 다다음 접속 월 SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_month, LEAD(visit_month,2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS the_month_after_next FROM `avdanced.analytics_function_01` (2) 연습문제 2-- 문제 2) USER의 다음 접속월, 다다음 접속 월, 이전 접속 월 SELECT user_id, visit_month, LEAD(visit_month,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS next_month, LEAD(visit_month,2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS the_month_after_next, LAG(visit_month,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY visit_month) AS last_month FROM `avdanced.analytics_function_01` 윈도우 함수 FRAME 연습문제연습문제 (1~4)SELECT -- 1)모든 주문량 SUM(amount) OVER() AS amount_total, -- 2)특정주문시점에서 누적주문량 #SUM(amount) OVER(partition by order_date) AS cumulative_sum, SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date) AS cumulative_sum, -- 3)고객별 주문 시점에서 누적 주문량 #SUM(amount) OVER(partition by user_id) AS cumulative_sum_by_user, SUM(amount) OVER(partition by user_id ORDER BY order_id) AS cumulative_sum_by_user, -- 4) 최근 직전 5개 평균 주문량 AVG(amount) OVER(ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_orders_avg_amount, AVG(amount) OVER(ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS last_5_unbounded_orders_avg_amount, AVG(amount) OVER(ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS all_orders_avg_amount FROM `avdanced.orders` 윈도우 함수(1) 연습문제 1-- 연습문제1) 사용자별 쿼리 실행 횟수 WITH base AS( SELECT user, team, query_date, COUNT(*) OVER(PARTITION BY user) AS total_query_cnt, FROM `avdanced.query_logs` ) SELECT * FROM base(2) 연습문제 2-- 연습문제2) 주차별 팀내 쿼리 실행한 수 (RANK 1만 보이도록) WITH base2 AS( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(*) OVER(PARTITION BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ,user ORDER BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ) AS query_cnt, FROM `avdanced.query_logs` ORDER BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ) SELECT DISTINCT *, RANK() OVER(PARTITION BY team,week_number ORDER BY total_query_cnt DESC) AS team_rank FROM base2 QUALIFY team_rank = 1 ORDER BY week_number, team(3) 연습문제 3WITH base2 AS( SELECT EXTRACT(WEEK FROM query_date) AS week_number, team, user, COUNT(*) OVER(PARTITION BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ,user ORDER BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ) AS query_cnt, FROM `avdanced.query_logs` #QUALIFY team_rank = 1 ORDER BY EXTRACT(WEEK FROM query_date) ), base3 AS( SELECT DISTINCT *, RANK() OVER(PARTITION BY team,week_number ORDER BY query_cnt DESC) AS team_rank FROM base2 QUALIFY team_rank = 1 ORDER BY week_number, team ) -- 연습문제3) 쿼리 실행 시점 1주전 쿼리 실행 SELECT DISTINCT *, LAG(query_cnt,1) OVER(PARTITION BY user ORDER BY week_number) AS prev_week_query_count FROM base2 GROUP BY ALL ORDER BY user, week_number(4) 연습문제 4--연습문제4) SELECT *, SUM(query_count) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date) AS culmulative_query_count, SUM(query_cnt) OVER(PARTITION BY user ORDER BY query_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum2 FROM( SELECT DISTINCT *, COUNT(user) OVER(PARTITION BY query_date, user) AS query_count, FROM `avdanced.query_logs` ) ORDER BY user,query_date (5) 연습문제 5WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ) --연습문제 5) null에 이전 값 삽입 SELECT raw_data.date, IF(raw_data.number_of_orders IS NULL, LAG(raw_data.number_of_orders,1) OVER(ORDER BY date), raw_data.number_of_orders) FROM raw_data(6) 연습문제 6WITH raw_data AS ( SELECT DATE '2024-05-01' AS date, 15 AS number_of_orders UNION ALL SELECT DATE '2024-05-02', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-03', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-04', 16 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-05', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-06', 18 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-07', 20 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-08', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-09', 13 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-10', 14 UNION ALL SELECT DATE '2024-05-11', NULL UNION ALL SELECT DATE '2024-05-12', NULL ), null_is_lag AS( --연습문제 5) null에 이전 값 삽입 SELECT raw_data.date, IF(raw_data.number_of_orders IS NULL, LAG(raw_data.number_of_orders,1) OVER(ORDER BY date), raw_data.number_of_orders) AS number_of_orders FROM raw_data ) -- 연습문제 6) 이동평균 SELECT *, AVG(nl.number_of_orders) OVER(ORDER BY nl.date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg FROM null_is_lag AS nl(7) 연습문제 7-- 1. TIMESTAMP → DATETIME -- 2. SECOND_DIFF 생성 : uSER로 묶어서 - -- 3. SESSION_START생성 : USER로 묶어서 LAG(DATA,1)이 NULL이면 1, SECOND_DIFF가 20이상이면 +1 -- 4. SESSION_ID생성: SESSION_START가 1일 경우 SESSION_ID +1, NULL일 경우 LAG(DATA,1) WITH add_date AS ( -- 1. TIMESTAMP → DATETIME SELECT event_date, event_timestamp, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp)) AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id, LAG(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp))) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp) AS before_event_datetime FROM `avdanced.app_logs_temp` --,UNNEST(event_params) AS param -- FROM 절 안에서 UNNEST를 사용 WHERE event_date ="2022-08-18" AND user_pseudo_id = "1997494153.8491999091" ), add_diff AS ( -- 2. SECOND_DIFF 생성 : uSER로 묶어서 - SELECT *, DATE_DIFF(event_datetime, before_event_datetime,SECOND) AS second_diff, FROM add_date ), add_session AS( -- 3. SESSION_START생성 : USER로 묶어서 LAG(DATA,1)이 NULL이면 1, SECOND_DIFF가 20이상이면 +1 SELECT *, IF(second_diff IS NULL OR second_diff >=20, 1, NULL) AS session_start FROM add_diff ) -- 4. SESSION_ID생성 *, SUM(session_start) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_datetime) AS session_num FROM add_session ORDER BY event_datetime
