QueryDSL은 SQL자체를 자바 코드로 작성하기 때문에 TypeSafe하고 컴파일 시점에 오류를 발견할 수 있다는 장점이 존재한다. 더불어서 QueryDSL의 가장 큰 장점 중 하나는 "동적 쿼리 생성의 편리함"이다 QueryDSL에서 where절에 동적 쿼리를 생성하기 위해서는 "BooleanExpression"을 활용하면 된다 BooleanExpression BooleanExpression을 return하는 "동적 쿼리 전용 메소드"를 만들면 굉장히 편리하게 특정 조건에 따른 동적 쿼리를 작성할 수 있다 Integer ageUpper = 25; String userNameContains = "nus1"; List fetch = query.selectFrom(member) .where(member...

프로젝션 프로젝션이란 "Select절에 조회 대상을 지정"하는 것이다 대상 하나 조회대상이 하나라면 Return Type은 해당 조회 대상의 Type으로 정해진다 // Projection [Member] List fetch1 = query.select(member) .from(member) .where(member.age.goe(25)) .fetch(); // Projection [String] List fetch2 = query.select(member.username) .from(member) .where(member.age.goe(25)) .fetch(); // Projection [Integer] List fetch3 = query.select(member.age) .from(member) .wh..

QueryDSL Join QueryDSL에서는 JPQL에서 지원하는 [InnerJoin, LeftOuterJoin]은 당연하게 사용할 수 있고 더해서 [RightOuterJoin]도 사용할 수 있다 추가적으로 on절과 더불어서 성능 최적화를 위한 FetchJoin도 활용할 수 있다 InnerJoin 첫번째 파라미터(Root Entity에 대한 조인 대상) 두번째 파라미터(조인 대상의 Alias) List fetch = query.selectFrom(member) .innerJoin(member.team, team) .where(member.age.goe(25).and(team.name.eq("Team-A"))) .fetch(); for (Member member : fetch) { System.out.p..

정렬 QueryDSL에서의 정렬은 "orderBy()"메소드를 통해서 내부적으로 정렬 기준의 필드에 대해서 [asc(), desc()]를 통해서 정렬하면 된다 // 25살 이상 Member들에 대한 "나이 오름차순/이름 내림차순 정렬" List fetch = query.selectFrom(member) .where(member.age.goe(25)) .orderBy(member.age.asc(), member.username.desc()) .fetch(); 페이징 페이징은 "offset() & limit()"를 통해서 시작 지점/페이징 개수를 적절하게 조합해서 활용하면 된다 offset번째부터 limit개수의 페이징 처리를 한다는 의미이다 QueryDSL에서 offset의 가장 처음 기준은 "0"이다 P..

JPAQueryFactory 기본적으로 QueryDSL을 통해서 query를 생성하기 위해서는 "JPAQueryFactory"로부터 쿼리를 생성해야 한다. 하지만 JPAQueryFactory가 필요한 모든 곳에서 JPAQueryFactory를 가져오는 것은 큰 낭비이고 JPAQueryFactory를 사용하기 위해서는 "EntityManager"도 필요하기 때문에 불편하다 >> JPAQueryFactory를 @Bean을 통해서 빈으로 등록해버리면 프로젝트 전역에서 편리하게 JPAQueryFactory를 사용할 수 있게 된다 @Configuration public class QueryDSLConfig { @PersistenceContext private EntityManager em; @Bean JPAQue..

1) build.gradle 의존성 추가 dependencies { ... ... //Querydsl 추가 implementation 'com.querydsl:querydsl-jpa' annotationProcessor "com.querydsl:querydsl-apt:5.0.0:jpa" annotationProcessor "jakarta.annotation:jakarta.annotation-api" annotationProcessor "jakarta.persistence:jakarta.persistence-api" } querydsl-jpa = QueryDSL의 JPA 라이브러리 querydsl-apt = QueryDSL에서 사용할 "쿼리 타입(Q)"를 생성할 때 필요한 라이브러리 jakarta.anno..

Parameter로 Member의 id(PK)가 넘어오고 이를 통해서 멤버를 조회하는 일반적인 로직을 작성해보자 // Controller @RestController @RequiredArgsConstructor public class TestController { private final MemberService memberService; @GetMapping("/member") public Member getMember(@RequestParam Long id) { return memberService.findMember(id); } } // Service @Service @RequiredArgsConstructor @Transactional(readOnly = true) public class Memb..

일반적으로 Spring Data JPA를 활용하면 인터페이스만 정의하고 그에 대한 구현체는 정의하지 않는다 왜냐하면 Spring의 ProxyFactory에 의해서 정의한 인터페이스에 대한 "프록시"를 생성하고 이 프록시 내부적으로 실제 JpaRepository의 구현체인 "SimpleJpaRepository"를 호출하도록 설계되었기 때문이다 private final MemberRepository memberRepository; @Test @DisplayName("Spring Data JPA 인터페이스 프록시 확인") void proxyTest() { System.out.println(memberRepository.getClass()); assertThat(AopUtils.isAopProxy(memberR..

n명이 참가하는 끝말잇기 게임을 만들어보자. 처음 단어는 “아버지”이다. n명의 참가자들은 순서대로 자신의 단어를 입력하면 된다. 끝말잇기에서 끝말이 틀린 경우 게임을 끝내고 게임에서 진 참가자를 화면에 출력한다. 프로그램에서는 시간 지연을 구현하지 않아도 된다. 그렇지만 참가자들이 스스로 시간을 제어보는 것도 좋겠다. 이 문제의 핵심은 여러 개의 객체와 배열 사용을 연습하기 위한 것으로, main()을 포함하는 WordGameApp 클래스와 각 선수를 나타내는 Player 클래스를 작성하고, 실행 중에는 WordGameApp 객체 하나와 선수 숫자만큼의 Player 객체를 생성하는데 있다. 문제에 충실하게 프로그램을 작성하여야 실력이 늘게 됨을 알기 바란다. 끝말잇기 게임을 시작합니다... 게임에 참가..

Planning (초기 상태 → 목표 상태)에 도달하기 위한 "Sequence Of Action"을 찾아내는 것 ※ 계획 수립 (초기 상태 → 목표 상태)에 도달하기 위한 "Sequence Of Action"을 찾기 위해서 필요한 여러가지 환경/요소 등을 정의하는 것 >> 이렇게 도출된 Solution Plan은 "Optimal"해야 한다 최소 비용으로 목표에 도달 전통적 계획 수립의 여러가지 가정들 1. Environment [AI] Agent Agent (Rational Agent) 1. 자신이 놓인 환경에 대해서 "센서"를 통해서 환경에 대한 상태를 "추정" (Sensor Value 획득) 환경이 현재 어떤 상태인가 그 환경 속에서 나는 어떤 상태인가 2. Effectors를 통해서.. cs-ssu..

명령어 파이프라이닝 (Instruction Pipelining) - CPU의 성능 ≒ 컴퓨터시스템의 프로그램 처리 시간에 직접적 영향 속도를 향상시키면 향상시킬수록 매우 좋다 속도를 향상시키는 방법 중 하나 : 명령어 파이프라이닝 ≫ 매우 간단하면서 분명한 효과 1. 명령어를 실행하는데 사용되는 하드웨어를 여러 개의 독립적인 단계(stage)들로 분할 2. 각 단계별로 동시에 서로 다른 명령어들을 처리 → CPU 성능 향상 3. 분할되는 단계가 많이질수록 CPU의 성능은 향상 가장 효율적인 파이프라인 조건 - 각 단계별 처리 시간 일정 - 각 명령의 처리 단계 균일 2-단계 명령어 파이프라이닝 - 명령어 사이클은 기본적으로 인출 사이클/실행 사이클 : 2개의 단계로 구성 이 2개의 단계들을 처리하는 하드..

관계 제약조건 (참여 특성) 1. 필수적 참여 (Total Participation) 모든 개체 인스턴스가 관계에 반드시 참여 ER 다이어그램 표기법 : 이중선 2. 선택적 참여 (Partial Participation) 개체 인스턴스 중 일부만 관계에 참여해도 됨 / 참여를 안 해도 됨 ER 다이어그램 표기법 : 실선 ※ Example 1) - 1개의 학과는 여러명의 학생이 소속된다 1개의 학과에 학생이 없을 수도 있다 -> 신설학과 / 입학 전 (학과는 선택적 참여) - 1명의 학생은 반드시 1개의 학과에 소속된다 (학생은 필수적 참여) ※ Example 2) - 1명의 고객은 여러권의 책을 구매할 수 있다 고객은 반드시 책을 구매해야 한다 (고객은 필수적 참여) - 1권의 책은 여러 명의 고객이 구..

[4.1] 그림 4-2의 제어 기억장치의 용량을 256단어로 확장하고, 각 실행 사이클 루틴이 최대 8개의 마이크로-연산들로 구성될 수 있도록 하려면, 그림 4-3의 사상 함수는 어떻게 바뀌어야 하는가? (1) 제어 기억장치의 용량이 256단어 >> 사상 함수 전체 길이 = 8 (2) 실행 사이클은 절반-끝 부분에 위치 >> 사상 함수 첫번째 값 = 1 (3) 각 루틴은 최대 8개의 마이크로-연산들로 구성 >> 사상 함수 끝 3자리를 0으로 만들기 -----> result : 1 XXXX 000 [4.2] 제어 기억장치의 전체 용량이 128 단어이고, 실행 사이클 루틴들의 처음-절반 부분에 저장된다고 하자. 각 루틴이 최대 4개씩의 마이크로명령어들로 구성된다면, 그림 4-3의 사상 함수는 어떻게 변경되어..

[4.1] 제어 유니트에서 다음에 실행할 마이크로명령어의 주소를 가지고 있는 레지스터는 어느 것인가? 1. CBR 2. CAR 3. IR 4. PC (1) CBR : 제어 기억장치로부터 읽혀진 마이크로명령어를 임시 저장하는 레지스터 (2) CAR : 다음에 실행할 마이크로명령어의 주소를 저장하는 레지스터 (3) IR : 현재 실행중인 명령어를 저장하는 레지스터 (4) PC : 다음에 실행할 명령어의 주소를 저장하는 레지스터 [4.2] 제어 기억장치는 다음 중의 어느 기억장치 소자를 이용해서 구현되는가? 1. RAM 2. CAM 3. ROM 4. DISK [4.3] 다음 중에서 서브루틴 레지스터(SBR)가 사용되지 않는 마이크로-연산은 어느 것인가? 1. 호출(CALL) 2. 복귀(RET) 3. 점프(JU..

[2.1] 클록 주기가 2ns인 CPU가 'ADD addr' 명령어를 인출하고 실행하는 데 걸리는 시간은 모두 몇 ns인가? "ADD addr" ## 인출 사이클 ## t(0) : PC -> MAR t(1) : M[MAR] -> MBR / PC + 1 -> PC t(2) : MBR -> IF ## 실행 사이클 ## t(0) : IR(addr) -> MAR t(1) : M[MAR] -> MBR t(2) : AC + MBR -> AC -> 총 6개의 CPU 클록 주기만큼의 시간 = 6 X 2ns = 12ns [2.2] 인터럽트 서비스 루틴을 수행하는 도중에 더 높은 우선순위를 가진 인터럽트 요구가 들어오더라도 그 루틴의 수행이 중단되지 않도록 하는 방법을 설명하라 ISR을 실행할 때, "인터럽트 불가능" 명..

데이터베이스 시스템(DBS) 개발 단계 ER 스키마를 관계 모델 릴레이션으로 변환 [규칙 1] 개체 타입 : 강한 개체 타입 -> 사원(사원번호, 사원 이름) [규칙 2-1] 속성 : 복합 속성(Composite Attribute) -> 고객(고객 아이디, 년, 월, 일) [규칙 2-2] 속성 : 다중값 속성(Multi-Valued Attribute) - 원래 개체의 릴레이션 속성에 다중값 속성을 포함시키지 않는다 - 다중값 속성은 따로 릴레이션을 만든다 - 다중값 속성 릴레이션의 기본키 = 원래 개체의 기본키(FK) + 다중값 속성 -> 고객(고객 아이디, 고객명) -> 고객 연락처(고객 아이디(FK), 연락처) [규칙 3-1-1] 관계 타입 : 2항 관계 / 1:1 관계 ※ 관계 타입 R에 대하여 R..