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[SQL 레벨업] 10장: 인덱스 사용 인덱스와 B-tree 1. B-tree 인덱스 트리구조로 데이터를 저장하는 인덱스 균형잡힌 범용성으로 가장 많이 사용되는 인덱스 트리의 리프노드에만 데이터를 저장하는 개선된 B+tree 버전을 보통 사용 B+tree 특징 - 루트와 리프의 거리를 가능한 일정하게 유지하여 균형이 잘 잡혀 검색 성능이 안정적 (데이터 양이 증가해도 검색 속도가 갑자기 악화되는 일이 없음) - 트리의 깊이도 3-4 수준으로 일정하고, 데이터가 정렬 상태를 유지하여 이분 탐색을 통해 검색 비용 절감 가능 - 집약 함수 등에서 요구되는 정렬을 하지 않은 채 실행 가능 - 등호와 부등호를 사용한 검색 조건에서 사용 가능 B+tree 구조 2. 기타 인덱스 비트맵 인덱스 데이터를 비트 플래그로 변환해 저장하는 인덱스 카디널리티가 낮.. 2022. 5. 23.

[프로그래머스] 배달 (C++) 문제 분석 - N개의 마을로 구성 - 양방향으로 통행할 수 있는 도로로 연결 - 1번 마을에 있는 음식점에서 각 마을로 음식 배달 - N개의 마을 중 K 시간 이하로 배달이 가능한 마을의 수 반환 예제) 위 그림에서 1번 마을에 있는 음식점은 [1, 2, 4, 5] 번 마을까지는 3 이하의 시간에 배달할 수 있습니다. 그러나 3번 마을까지는 3시간 이내로 배달할 수 있는 경로가 없으므로 3번 마을에서는 주문을 받지 않습니다. 따라서 1번 마을에 있는 음식점이 배달 주문을 받을 수 있는 마을은 4개가 됩니다. Dijkstra 유형을 연습해보기 위해 풀어본 문제이므로 Dijkstra를 사용하면 간단히 풀린다. 풀이 방법은 다음과 같다. 1) road에 담긴 간선의 정보를 adj 벡터에 인덱스별로 저장한다. .. 2022. 5. 17.

[SQL 레벨업] 9장: 갱신과 데이터 모델 갱신은 효율적으로 1. NULL 채우기 val 컬럼에 NULL인 부분은 이전 레코드와 같은 값임을 의미함 즉, NULL 부분에 이전 레코드와 같은 값을 채워넣어야 함 1) 같은 keycol 필드를 가짐 2) 현재 레코드보다 작은 seq 필드 가짐 3) val필드가 NULL이 아님 UPDATE OmitTbl SET val = (SELECT val FROM OmitTbl OT1 WHERE OT1.keycol = OmitTbl.keycol AND OT1.seq = (SELECT MAX(seq) FROM OmitTbl OT2 WHERE OT2.keycol = OmitTbl.keycol AND OT2.seq < OmitTbl.seq AND OT2.val IS NOT NULL)) WHERE val IS NULL; .. 2022. 5. 16.

[백준] 1477번: 휴게소 세우기 Parametric Search 사용하는 문제를 연습하기 위해 1477번을 풀어보았으나 아무리 생각해도 이분탐색을 어떻게 돌려야할지 감이 안왔다. 결국 내힘으로는 최적화 문제를 결정 문제로 변환할 수 없다고 판단해서 블로그의 도움을 받았다. Parametric Search: 조건을 만족하는 최소/최댓값을 구하는 문제(최적화 문제)를 결정 문제로 변환해 이분탐색을 수행하는방법 원래 문제는 휴게소 없는 구간의 길이를 최소로 만드는 것이라면 이를 결정 문제로 변형해서 새로 세울 휴게소 간의 길이가 X일 때, 휴게소 개수가 M개인가 아닌가에 대해 문제를 풀어야 한다. 새로 세울 휴게소 간의 길이 X는 생성된 휴게소 개수가 M개 이상일 경우 길이를 늘리고 M개 이하일 경우 길이를 줄이는 방식으로 구해야 하므로 이.. 2022. 5. 10.

[SQL 레벨업] 8장: SQL의 순서 순서조작 기초 - 레코드에 순번 붙이기 1. 기본 키가 한 개의 필드일 경우 윈도우 함수 사용 SELECT student_id, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY student_id) AS seq FROM Weights; 상관 서브쿼리 사용 SELECT student_id, (SELECT COUNT(*) FROM Weights W2 WHERE w2.student_id I/O양이 늘어나 SELECT 구문 성능이 나빠질 수 있으며 구현의존적 방법임 2) 인덱스에 복잡한 필드를 추가하여 데이터의 분산도를 높임 -> 복잡한 필드 추가할 경우 불필요한 의미를생성하므로 다른 개발자가 이해하기 어려울 수 있음 결론: 리스크를 인지하고 사용하자 2. IDENTITY 필드 - 테이블의 필드로 정의하고 .. 2022. 5. 9.

[SQL 레벨업] 7장: 서브쿼리 서브쿼리의 폐혜 1. 서브쿼리의 문제점 실체적인 데이터를 저장하지 않아 문제 발생 - 연산 비용 추가 서브쿼리에 접근할 때마다 SELECT 구문 실행해 데이터를 만들어야 함 내용이 복잡할수록 실행 비용 급증 - 데이터 I/O 비용 발생 메모리 용량이 충분하지 않거나 연산 결과가 클 경우 저장소의 파일에 결과를 저장하여 오버헤드 커질 수 있음 - 최적화 불가 옵티마이저가 쿼리를 해석하기 위해 필요한 정보(명시적인 제약, 인덱스 등)를 서브쿼리에서 얻을 수 없음 결론: 내부적으로 복잡한 연산 수행하거나 결과 크기가 큰 서브쿼리 사용 시 성능 리스크 고려해야 함 2. 서브쿼리 의존증 문제: 고객별로 최소 순번을 가진 레코드 구하기 1) 서브쿼리 사용 SELECT R1.cust_id, R1.seq, R1.pri.. 2022. 5. 2.

[Spring Security] JWT Tutorial (5) 회원가입, 권한 검증 SecurityUtil 클래스 생성 package com.oliviarla.tutorial.util; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.security.core.Authentication; import org.springframework.security.core.context.SecurityContextHolder; import org.springframework.security.core.userdetails.UserDetails; import java.util.Optional; public class SecurityUtil { private static final Logger logger.. 2022. 4. 28.

[Spring Security] JWT Tutorial (4) Repository 생성, 로그인 DTO 계층 생성 LoginDto package com.oliviarla.tutorial.dto; import lombok.*; import javax.validation.constraints.NotNull; import javax.validation.constraints.Size; @Getter @Setter @Builder @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor public class LoginDto { @NotNull @Size(min = 3, max = 50) private String username; @NotNull @Size(min = 3, max = 100) private String password; } TokenDto package com.oliviarla.. 2022. 4. 28.

[Spring Security] JWT Tutorial (3) JWT 코드, Security 설정 추가 application.properties jwt.header=Authorization jwt.secret=4oCYb2xpdmlhcmxhLXNwcmluZy1ib290LWp3dC10dXRvcmlhbC1zZWNyZXQtb2xpdmlhcmxhLXNwcmluZy1ib290LWp3dC10dXRvcmlhbC1zZWNyZXTigJkK jwt.token-validity-in-seconds=86400 secret 항목은 터미널 명령어로 secret key를 base64로 인코딩해 채워넣음 echo ‘silvernine-tech-spring-boot-jwt-tutorial-secret-silvernine-tech-spring-boot-jwt-tutorial-secret’|base64 build.gradle compileOn.. 2022. 4. 28.

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