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그동안의 회고록

무슨 말로 회고글을 시작해야 할지 모르겠다.. 너무 오랜만에 작성하는 글이기도 하고, 단순히 공부한 내용을 기록하는 글이 아니어서 더 어렵고 고민이 되는 것 같다. 그래도 22년 8월부터 23년 2월까지는 매 달마다 꾸준히 작성했었는데..ㅎㅎ 교육이 끝나고 나서는 조금씩 미루다 보니 결국 1년이라는 시간이 지나고 나서 쓰게 되었다. 회고를 쓰기 위해서, 내 지난날을 생각해 봤는데, 처음 개발자가 되기로 결정했던 날이 가장 먼저 떠오른다. 나는 수학과 주전공 + 기계공학 복수전공을 했지만, 단순히 돈 많이 범 + 회사 네임 밸류를 꿈꿨기에 삼성이나 현대와 같은 대기업 제조사에 취업을 하고 싶었다. 그에 더해서 지방 근무나 순환 근무를 하고 싶지 않았고, 서울이나 수도권에서 출퇴근할 수 있는 직무만 골라 넣..

NL 조인의 원리

조시형님의 친절한 SQL 튜닝을 읽고 개인적으로 공부한 내용을 정리한 글입니다. NL 조인은 Nested Loop 조인의 약자로 중첩 루프 문과 같은 방법으로 조인이 이루어진다. 위 두 테이블를 사원 번호로 조인한다고 가정해보자. 프로그래밍 식으로 로직을 구현해보면 다음과 같이 할 수 있다. for(int i=0;i= '19960101' AND e.부서코드 = 'Z123' AND c.관리사원번호 = e.사원번호 AND c. 최종주문금액 >= 20000 위와 같은 쿼리를 실행 후, ROWS | OPERATION 5 |NESTED LOOPS 3 |TABLE ACCESS BY INDEX ROWID OF 사원 2780 | INDEX RANGE SCAN OF 사원_X1 5 | TABLE ACCESS BY INDE..

Chapter 7. 객체 분해

조영호님의 오브젝트를 읽고 제 머릿속에 있는 내용들을 정리하며 작성한 글입니다. 프로시저 추상화와 기능 분해 💡 프로시저는 반복적으로 실행되거나 거의 유사하게 실행되는 작업들을 하나의 장소에 모아놓음으로써 로직을 재사용하고 중복을 방지할 수 있는 추상화 방법이다. 전통적인 기능 분해 방법은 시스템을 구성하는 최상위 기능을 정의하고 작은 단계의 하위 기능으로 분해해 나가는 방법을 사용한다. 💡 세분화된 마지막 하위 기능이 프로그래밍 언어로 구현가능한 수준이 될 때까지 계속 된다. 하향식 프로시저 추상화를 통해 만든 프로그램은 다음과 같은 구성이 된다. 최상위 기능(){ 세부기능1(); 세부기능2(); 세부기능3(); .. } 최상위 기능을 수행하기 위한 여러개의 세부기능이 호출되어 원하는 최상위 기능을 수..

Where 조건 절에서 Between 과 Like

조시형님의 친절한 SQL 튜닝을 읽고 개인적으로 공부한 내용을 정리한 글입니다. Between 과 Like의 스캔 범위 차이 Between 과 Like 는 범위 검색을 할 때 활용될 수 있는데, 언뜻 비슷해보이지만 효율적인 측면에서 살펴보면 다르게 동작한다. 예를 들어, 학생 테이블에 생년월 칼럼과 학점 칼럼이 있고 [생년월 + 학점] 이 인덱스라고 가정해보자. 1995년생이면서 학점이 'B'인 레코드들을 검색하기 위해서는 1️⃣ Between 의 경우 SELECT * FROM 학생 WHERE 생년월 BETWEEN "199501" AND "199512" AND 학점 = 'B'; 2️⃣ Like 의 경우 SELECT * FROM 학생 WHERE 생년월 LIKE "1995%" AND 학점 = 'B'; 와 같..

Where 조건 절에서 Between 과 in 의 차이

조시형님의 친절한 SQL 튜닝을 읽고 개인적으로 공부한 내용을 정리한 글입니다. Between 과 In 조건절의 인덱스 스캔 범위 비교해보기 위와 같이, DEPTNO 와 JOB 으로 인덱스를 구성했다고 가정해보자. SELECT * FROM TABLE WHERE DEPTNO BETWEEN 10 AND 30 AND JOB = 'B' 위와 같은 쿼리가 실행되면 어떻게 될까? 먼저, DEPTNO가 10이면서 JOB이 'B' 인 레코드에서 탐색을 시작하여 DEPTNO 가 30이면서 JOB이 'B'가 아니게 되는 레코드 까지 탐색할 것이다. 수직적 탐색은 한번 이루어지지만, 수평적 탐색이 많은 레코드를 탐색하게된다. 반면에, SELECT * FROM TABLE WHERE DEPTNO IN (10,20,30) AND..

Chapter 6. 메시지와 인터페이스

조영호님의 오브젝트를 읽고 제 머릿속에 있는 내용들을 정리하며 작성한 글입니다. 메시지와 메서드 💡 메시지란, 객체가 다른 객체에게 유일하게 접근할 수 있는 방법이다. 자바 문법을 예로 들면 아래와 같은 것이 메시지 전송이다. 수신자.오퍼레이션명(인자); [ ex. condition.isSatisfiedBy(screening) ] ❓ 메세지와 메서드는 그러면 같은거 아니야? 만약, 수신자 객체가 인터페이스 형태가 아닌 구현체라면 맞는 말이 될 수 있다. 하지만, 🚨 수신자 객체가 인터페이스로 정의되어있다면, 해당 메시지를 어떻게 구현하느냐에 따라 실제 실행되는 프로세스가 달라진다. 따라서, 💡 메서드는 수신자 객체가 메시지를 받아, 실제로 실행되는 프로세스(함수)를 메서드라고 부른다. 메시지를 전송하는 ..

배치 I/O와 인덱스를 믿고 쿼리에 ORDER BY를 생략하면 안되는 이유

조시형님의 친절한 SQL 튜닝을 읽고 개인적으로 공부한 내용을 정리한 글입니다. 인덱스의 비효율적인 랜덤 I/O 엑세스 인덱스는 큰 테이블에서 소량 데이터를 추출할때 유용하다고 배웠다. 인덱스로 레코드에 접근하는 경우, 인덱스와 연결된 해당 레코드가 존재하는 블록 정보를 통해서 레코드에 접근해야하기 때문에 랜덤 I/O 로 접근해야하고 이 랜덤 I/O가 많아지면, 전체 테이블을 풀 스캔해서 시퀀셜 엑세스로 접근하는게 비용이 더 적어질 수 있기 때문이다. 💡 이러한 성능 비효율을 어느정도 감소시키기 위해, 이전 인덱스를 통해 접근했던 테이블 블록 정보를 저장해두었다가 일치하면 바로 접근하는 캐싱 방법을 사용하긴하지만 인덱스로 정렬된 레코드마다 다른 블록을 가리키면 효과를 보기 힘든 방법이다. 그래서 고안해낸..

Chapter 5. 책임 할당하기

조영호님의 오브젝트를 읽고 제 머릿속에 있는 내용들을 정리하며 작성한 글입니다. 책임 주도 설계 데이터를 중심으로 설계하게되면 유연한 설계를 하기 힘들다. 애초에, '데이터' 라는 것은 객체의 구체적인 정보이고, 이는 구현에 해당한다. 따라서, 데이터 중심적 설계는 객체의 구현부에 초점을 맞추고 설계 한다는 의미이다. 그리고, 데이터를 중점으로 객체 간 협력을 생각하게 되면 외부 객체에게 자신의 데이터 정보를 넘겨주는 것이므로 캡슐화를 방해하게된다. 결과적으로, 구현을 중점으로한 설계는 캡슐화를 저해하고 응집도는 낮추고 결합도는 높임으로서 변화에 취약한 설계가 된다. 💡 따라서, 객체 지향의 핵심인 협력, 책임, 역할 중 가장 중요한 책임 을 중점으로 설계하는 것이 유연한 설계를 할 수 있게 해준다. [..

인덱스 튜닝

조시형님의 친절한 SQL 튜닝을 읽고 개인적으로 공부한 내용을 정리한 글입니다. 인덱스를 통해 레코드를 찾아가는 과정 먼저, 인덱스를 활용할 수 있는 인덱스 테이블이 캐싱되어 있는지 확인한다. 캐싱되어 있다면, 인덱스 테이블에서 인덱스 조건에 맞는 레코드를 찾는다. 그러면, 해당 조건에 맞는 실제 디스크 상 레코드의 위치 정보를 파악할 수 있다.(ROWID) 실제 접근해야하는 디스크 상 레코드의 위치는 일반적으로 블록으로 관리하므로, 해당 블록이 이미 버퍼에 캐싱되어 있는지 확인하고 있다면 캐싱된 블록에 접근해서 가져온다. 만약, 그렇지 않다면 실제 디스크로 접근한다. 버퍼에서는 테이블 블록 위치 값을 해싱하여 고유한 값으로 변경 후 관리한다. 그 과정에서, 해싱 계산이 필요하므로 바로 주 메모리 위치를..

equals() 와 hashcode()

equals() 와 hashcode() 메서드의 역할과 관계에 대해서 생각해보자. 1️⃣ 동일성과 동등성 일반적으로 동일성은 메모리상 동일한 위치에 있는지를 판단하고, 동등성은 두 데이터를 논리적으로 같은 데이터로 취급할 수 있는가를 판단한다. 자바의 데이터 타입은 원시 타입(Primitive Type)과 참조 타입(Reference Type) 데이터 두 종류로 나눌 수 있다. JVM의 메모리 구조에는 스택 영역과 힙 영역이 존재하는데, 원시 타입의 경우 스택 영역에 값으로서 관리되지만, 참조 타입의 경우 힙 영역에서 생성되고 스택 영역에서는 힙 영역의 위치로 데이터를 관리한다. public class Main { public static void main(String[] args) { int port ..

인덱스 컬럼 결정과 가공

조시형님의 친절한 SQL 튜닝을 읽고 개인적으로 공부한 내용을 정리한 글입니다. 인덱스 스캔 데이터를 찾는 방법은 크게 2 가지로 나눌 수 있다. 1. 테이블 전체 스캔 2. 인덱스 스캔 테이블 전체 스캔은 말 그대로, 테이블 데이터가 저장되어 있는 블록 전체를 스캔한다. 인덱스 스캔은 인덱스로 설정한 기준에 따라 일정량을 스캔한다. ❓ 인덱스 스캔 방식이 항상 유리할까? 그렇지 않다. 💡 인덱스 스캔 방식은 큰 테이블에서 소량의 데이터를 찾고자 할때 유용하다. 예로, 전체 테이블 스캔을 진행하면 버퍼 캐시에 데이터가 존재하지 않을 시, 모든 레코드를 탐색하므로 오랜 시간이 소요될 수 있다. 하지만, 한번 가져오고 난 뒤에는 해당 테이블과 관련한 데이터는 물리적 I/O 없이 탐색할 수 있다. 인덱스 스캔..

[JAVA] 백준 1507번 【G2.궁금한 민호】

문제 1507번: 궁금한 민호 첫째 줄에 도시의 개수 N(1 ≤ N ≤ 20)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에 각각의 도시 사이에 이동하는데 필요한 시간이 주어진다. A에서 B로 가는 시간과 B에서 A로 가는 시간은 같다. 또, A와 B www.acmicpc.net 풀이 1️⃣ 플로이드 알고리즘을 이용한 풀이 💡 참고한 Idea 먼저 입력으로 주어지는 비용 그래프가 플로이드 알고리즘을 이미 한번 거친 비용 그래프라고 생각해야한다. 그리고나서, 이 그래프를 다시 분해를 해야하는데 어떻게 분해할 수 있을까? 플로이드 알고리즘의 경우 costs[u][v] = Math.min(costs[u][v], costs[u][m] + costs[m][v]);​ 위와 같이 u에서 v로 가는 비용보다, u에서 m으로 간..

SQL 처리 과정과 I/O

조시형님의 친절한 SQL 튜닝을 읽고 개인적으로 공부한 내용을 정리한 글입니다. SQL 처리 과정 SQL파싱과 최적화 1️⃣ SQL 파싱 사용자로부터 SQL을 전달받으면 SQL 파서가 파싱을 진행한다. 💡 SQL 문을 이루는 개별 구성 요소를 분석하여 파싱 트리를 생성한다. 💡 그리고 전달 받은 SQL 문에서 문법적 오류 (사용할 수 없는 키워드 사용 등) 나 의미상 오류(존재하지 않는 테이블 혹은 컬럼 사용 등)가 존재하는지 확인한다. 2️⃣ SQL 최적화 💡 옵티마이저는 다양한 실행 경로를 생성해서 비교한 후, 가장 효율적인 하나를 선택한다. 그렇게 선택한 경로를 실행 가능한 코드 또는 프로시저 형태로 포맷팅한다. 실행 계획과 비용 MySQL 서버로 요청된 쿼리는 결과는 동일하지만 그 결과를 만들어 ..

Chapter 4. 설계 품질과 트레이드오프

조영호님의 오브젝트를 읽고 제 머릿속에 있는 내용들을 정리하며 작성한 글입니다. 협력, 책임, 역할 그리고 설계 품질 협력은 객체들 간 메시지를 주고받으며 진행되는 상호작용이다. 책임은 객체가 수행하는 행동이다. 역할은 책임들의 집합이다. 협력, 책임, 역할 할당이 잘 되어야 바람직한 객체 지향 설계가 가능해진다. 💡 그 중에서도 책임이 잘 할당되는 것이 중요하다. 🚨 역할은 책임의 집합이기 때문에, 책임의 품질에 의존하게 된다. 협력 역시, 책임이 잘 할당되지 못하면 효율적으로 할 수 없게된다. ❓ 책임을 어떤 식으로 할당해야할까? 비슷한 책임끼리 하나의 목적을 위해 협력하는 것 끼리 모아두는 높은 응집도와 다른 책임끼리 분리하는 낮은 결합도를 만족하도록 하는 것이 좋다. 그래야만, 변경이 일어났을 때..

[JAVA] 백준 13168번 【G3.내일로 여행】

문제 13168번: 내일로 여행 첫 번째 줄에는 한국에 있는 도시의 수 N(1 ≤ N ≤ 100)과 1인당 내일로 티켓의 가격 R(1 ≤ R ≤ 1,000,000)이 주어집니다. 두 번째 줄에는 N개의 도시의 이름이 주어집니다. 도시의 이름은 알파벳 대소 www.acmicpc.net 풀이 1️⃣ 플로이드 알고리즘과 해시를 이용한 풀이 💡 떠오른 Idea 먼저, 플로이드 알고리즘을 사용해서 도시와 도시간 어떤 경로를 거치던 최소 비용을 구해야겠다고 생각이 들었다. 다만, 이 문제의 경우 도시가 숫자가 아닌 문자열의 형태로 주어지기 때문에 도시를 고유한 숫자로 변환하여 플로이드 알고리즘을 사용해야겠다는 생각이 들었다. 1. 먼저, 주어지는 도시의 중복이 있을 수 있다고 했으므로 중복을 제거한다. 중복을 제거..