기록의 힘

Spring Batch Spring Batch 대용량 데이터 일괄처리를 위한 배치 프레임워크 Spring Batch 실행 원리 Job : 처리하고자 하는 작업 단위 (객체이며 여러 Step Instance를 포함함) Chunk : 처리되는 커밋 row 수, Chunk 단위로 Transaction을 수행하므로 실패시 Chunk단위 만큼 Rollback됨 읽기 (read) - 처리 (processing) - 쓰기 (write) = DB에서 처리 할 데이터 가져옴 - 데이터 처리 - 처리된 데이터 DB에 저장 Chunk 처리에서 배치가 수행되는 구조 List items = new Arraylist(); for(int i = 0; i < commitInterval; i++){ Object item = itemR..

원격 브랜치 조회 git branch -r원격 + 로컬 브랜치 모두 조회 git branch -a특정 원격 브랜치 가져오면서 로컬 브랜치 새로 생성 git checkout -b [로컬에 생성할 브랜치명] [가져올 원격 브랜치명]현재 작업 중인 브랜치 확인 git branch

이분탐색이란? 오름차순으로 정렬된 리스트에서 특정한 값의 위치를 찾는 알고리즘 반드시 정렬된 리스트에서 사용해야함! 자료가 무작위로 있다면 어느 특정 방향(앞 또는 뒤)으로 간다고 해서 해당 자료가 중간 부분보다 작거나 크다는 보장이 없음. 구현 과정 리스트 오름차순으로 정렬 찾고자 하는 범위의 최솟값(left) / 최댓값(right) / 리스트의 중간 값(mid) 선택, 찾고자 하는 값 X와 비교 X가 mid보다 작으면 mid보다 작은 값들을 대상으로 다시 탐색 (mid = X - 1) X가 mid보다 크면 mid보다 큰 값들을 대상으로 다시 탐색 (mid = X + 1) 해당 X값을 찾을 때까지 반복 단, left가 right보다 커지면 반복 중단 구현 코드 int[] array = {10, 23, ..

Entity Class로 Database를 접근하게 해줄 JpaRepository이다. (JpaRepository는 Dao 역할을 하며 DB Layer 접근자이다.) 인터페이스 생성 후 JpaRepository을 상속하면 CRUD 메소드가 자동 생성된다. Comment Entity Class는 다음과 같다. 기본키는 comment_no이며, user 테이블과 user_no 컬럼으로 연결되어있다. 나는 유저 별 댓글 조회 기능을 위해 Comment Entity의 Repository 인터페이스에 findByUser함수를 작성했던 것이다. findByUser함수를 통해 해당 유저가 쓴 댓글 수를 가져오려 했다. 하지만 이러한 에러가 발견됐다... 참고했던 블로그에서 "영속성때문에 나는 오류다. FK로 쓰는 객..

스트래티지 (전략적 패턴) - 객체의 행위를 정의하고 구현함으로써 해당객체의 특정 행위에 대한 구현을 행동객체에 위임하여 해당객체와는 독립적으로 동작/행위를 구현하는 패턴 - 알고리즘군을 정의하고 각각을 캡슐화하여 사용할 수 있도록 만듬 알고리즘군: 어떤 일을 해야하는지를 정의해놓은(연관성 있는 기능들을 모아놓은 그룹) 각각의 알고리즘을 캡슐화시킴 (=클래스로 만들어서 관리함) 그 알고리즘들은 그룹들 내에서 서로 바꿀 수 있게 함 - 알고리즘을 사용하는 클라이언트와는 독립적으로 알고리즘을 변경할 수 있음 - 상속을 사용한다면? 슈퍼클래스에서 제공하는 기능과 다른 기능을 구현하고 싶을 땐, 하위 클래스에서 메소드를 재정의한다 -> 이런 하위클래스가 여러개일 경우, 같은 코드를 계속 재정의함으로써 코드가 중..

플로이드 와샬 알고리즘이란 그래프에서 모든 꼭짓점 사이의 최단 경로의 거리를 구하는 알고리즘 즉, 모든 정점에서 모든 정점으로의 최단 경로를 구하고 싶을 때 쓰는 알고리즘 다익스트라 알고리즘과 달리 음의 가중치를 가진 간선이 있을 수 있음 '거쳐가는 정점 기준으로 최단 거리를 구하는 것' ( 다익스트라: 가장 적은 비용을 가진 정점 기준) 자료구조 및 시간 복잡도 모든 정점에 대한 경로를 계산하므로 2차원 배열 사용 시간 복잡도: O(n^3) d[i][k] + d[k][j]) { d[i][j] = d[i][k] + d[k][j]; } } } } 제일 바깥쪽: 거쳐가는 정점 두 번째: 출발하는 정점 세 번째: 도착하는 정점 선행 과정 2차원 배열에 두 정점간 비용 초기화 (연결되어있지 않다면 무한대로 초..

다익스트라 알고리즘이란 특정한 하나의 정점에서 다른 모든 정점까지의 최단경로를 구하는 문제의 방법 음의 간선이 있을 경우 사용할 수 없음 다익스트라 원리 특정한 하나의 정점을 잡고, 그 정점과 이웃한 정점들의 비용을 각각 확인 그 중 가장 적은 비용이 드는 정점 기준으로 다시 한번 확인 (Why ? 직접 이웃한 정점으로 가는 것보다 이웃한 정점을 거쳐서 가는 것이 더 적은 비용이 들수도 있기 때문) 과정 출발 노드 설정 출발 노드 기준, 각 노드의 최소 비용 저장 방문하지 않은 노드 중에서 가장 비용이 적게 드는 노드 선택 해당 노드를 거쳐 특정한 노드로 가는 경우를 고려하여 최소비용 갱신 다익스트라 알고리즘 기본로직 시작점의 최단거리를 0, 나머지 정점의 최단거리는 INF (무한대. 즉, 가질 수 없는..

Spanning Tree 그래프 내의 모든 정점을 포함하는 트리 그래프의 최소 연결 부분 그래프 최소 연결 = 간선의 수가 가장 적음 정점이 n개 일 때, 그래프의 최소 간선 수 = n-1, n-1개의 간선으로 연결되어 있으면 트리형태가 되고 이게 스패닝 트리 즉 , 그래프 일부 간선을 선택해서 만든 트리 모든 정점들이 연결 되어 있어야함 사이클을 포함해서는 안됨 MST (Minimum Spanning Tree) Spanning Tree 중에서 사용된 간선들의 가중치 합이 최소인 트리 간선의 가중치의 합이 최소여야함 n개의 정점을 가지는 그래프에서 반드시 n-1개만의 간선을 사용해야함 사이클에 포함되어서는 안됨 MST 구현 방법 1. Kruskal 알고리즘 탐욕적인 방법 (Greedy method)를 이..