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..

JPQL을 통해서 페이징을 하기 위해서는 [setFirstResult(), setMaxResults()]를 통해서 페이징 처리를 하였다. 그리고 정렬을 하기 위해서는 직접 SQL Query에 정렬 기준을 명시해주었다 하지만 Spring Data JPA에서는 다음 2가지 특별한 파라미터를 제공해주고, 이 파라미터들을 통해서 페이징/정렬을 굉장히 편리하게 구현할 수 있다 org.springframework.data.domain.Sort = 정렬 org.springframework.data.domain.Pageable = 페이징 기능 (내부에 Sort 포함) 페이징에 대한 return type으로는 List/Page를 사용할 수 있다. Page는 기본적으로 Slice를 확장한 인터페이스이고, 반환타입으로 Pa..

계수 정렬 (Counting Sort) Stable sort 비교하지 않는 정렬 알고리즘 좁은 범위의 Data를 정렬할 때 효과적 입력받는 수의 범위가 한정되어 있을 때 사용 총 배열 3개가 필요 (정렬할 배열 A, 누적 합 배열 C, 최종 정렬된 배열 result) - 추가 배열 C 배열 A에 존재하는 각 요소들의 등장횟수를 오름차순으로 저장하고, 배열 C의 맨 앞 인덱스부터 차례대로 값들을 누적해서 저장 배열 C는 결국 배열 A의 각 요소들의 인덱스를 저장 시간복잡도 - O(n + k) → k = 배열의 최댓값 장점 - O(n)의 매우 빠른 속도로 정렬 가능 단점 - 음수/실수는 정렬 못함 - 추가적인 메모리 공간이 필요하고 값의 분포에 따라 메모리 낭비가 심해질 수 있다 과정 정렬할 배열 A, 배열..

정렬 별 시간복잡도 정렬 시간복잡도 공간복잡도 정렬상태 최선 평균 최악 계수 정렬 Counting Sort O(n+k) O(n+k) O(n+k) O(k) Stable 기수 정렬 Radix Sort O(nk) O(nk) O(nk) O(n+k) Stable 팀 정렬 Tim Sort O(n) O(n log n) O(n log n) O(n) 히프 정렬 Heap Sort O(n log n) O(n log n) O(n log n) O(1) Unstable 합병 정렬 Merge Sort O(n log n) O(n log n) O(n log n) O(n) Stable 쉘 정렬 Shell Sort O(n) O(n1.5) O(n1.5) O(1) Unstable 퀵 정렬 Quick Sort O(n log n) O(n log..

Order By 절 - 특정 컬럼을 기준으로 정렬해서 출력 - ROWNUM 함수가 있을 경우, ROWNUM을 먼저 하고 정렬을 수행 - ASC(오름차순) / DESC(내림차순) - Default = ASC(오름차순) - SELECT 목록에 나타나지 않은 컬럼을 사용할 수 있다 Oracle / SQL Server - Oracle NULL값을 가장 큰 값으로 취급 - SQL Server NULL값을 가장 작은 값으로 취급