1. Nginx는 왜 특별한가? (vs Apache)

전통적인 웹 서버인 Apache가 요청당 하나의 프로세스/스레드를 사용하는 Process-driven 방식이라면 Nginx는 Event-driven(비동기 이벤트 루프) 구조를 채택하고 있습니다.

Nginx가 Apache보다 빠른 이유는 Context Switching의 늪에 빠지지 않기 때문!

• Context Switching이란, CPU가 한 프로세스(또는 스레드)에서 다른 프로세스로 실행을 넘길 때 현재까지의 작업 상태(Context)를 저장하고 다음 작업의 상태를 불러오는 과정

• Context(문맥/상태): 프로그램이 어디까지 실행되었는지(프로그램 카운터), 어떤 값을 계산 중이었는지(레지스터 상태) 등의 정보

• 교환 과정: A 작업을 멈추고 현재 상태를 메모리에 기록 → B 작업의 이전 상태를 메모리에서 불러옴 → B 작업 실행.

2. Nginx의 4대 핵심 기능

① 리버스 프록시 (Reverse Proxy) & 보안

클라이언트와 백엔드 서버(Docker 컨테이너) 사이의 중개자입니다.

• 보안 강화: 백엔드 서버의 실제 IP와 포트(예: 8080, 3000)를 외부에 노출하지 않습니다. 외부에서는 오직 Nginx의 80/443 포트만 보입니다.
• 버퍼링: Nginx가 클라이언트의 요청을 끝까지 다 받은 후 백엔드에 전달하므로 느린 네트워크 환경의 클라이언트로부터 백엔드 서버를 보호합니다.

프로젝트 실제 활용 사례 보기

② 로드 밸런싱 (Load Balancing)

여러 대의 서버에 트래픽을 분산합니다.

• Round Robin: 순차적으로 분산
• Least Connections: 연결이 가장 적은 서버로 전달
• IP Hash: 특정 사용자(IP)를 특정 서버에 고정 (세션 유지가 필요할 때 사용)

③ 정적 파일 서빙 (Static Content Serving)

이미지, HTML, JS 파일 같은 정적 자원을 어플리케이션(Spring/Node.js) 단까지 보내지 않고 Nginx가 메모리 캐시를 활용해 즉시 응답합니다. 이는 전체 시스템의 응답 속도를 비약적으로 향상시킵니다.

④ SSL/TLS 종단점 (SSL Termination)

HTTPS 암호화 해제 작업을 Nginx가 전담합니다. 백엔드 서버는 복잡한 암호화 계산을 할 필요 없이 비즈니스 로직에만 집중할 수 있게 됩니다.

프로젝트 실제 활용 사례 보기

3. 실전 설정 파헤치기 (Configuration)

Nginx 설정 (/etc/nginx/sites-available/default)은 context 구조로 이루어져 있습니다. 이번 프로젝트에서 사용한 location 블록의 의미는 다음과 같습니다.

server {
    listen 80;
    server_name [도메인IP];

    # 프론트엔드: "/" 경로로 들어오면 nnnn번 컨테이너로!
    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:nnnn;
        proxy_set_header Host $host; # 원본 호스트 정보 유지
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; # 실제 클라이언트 IP 전달
    }

    # 백엔드: "/api/" 경로로 시작하면 xxxx번 컨테이너로!
    location /api/ {
        proxy_pass http://127.0.0.1:xxxx;
    }
}

4. 인프라 담당자가 주의해야 할 점

1. 502 Bad Gateway: Nginx는 살아있지만, 뒤에 연결된 Docker 컨테이너가 죽었거나 포트가 다를 때 발생합니다. docker ps로 상태를 확인합니다.
2. 권한 설정: Nginx 워커 프로세스는 보통 www-data 계정으로 실행됩니다. 정적 파일을 서빙할 때 해당 폴더에 접근 권한이 있는지 확인해야 합니다.
3. 방화벽(UFW): 외부 포트(80, 443)는 열고, 내부 포트(8080, 3000 등)는 닫아서 보안을 유지하는 것이 핵심입니다.

🔗 참고 문헌 및 출처

• Nginx Official Documentation

➡️ (K8s포함된) Jekins 이해하기 _ [Jenkins] CI/CD 도구 젠킨스란?

1. 수정된 전체 흐름 (CI/CD Workflow)

1. CI (지속적 통합): 코드를 커밋하면 Jenkins가 빌드하고 Docker 이미지를 생성합니다.
2. Docker Registry Push: 생성된 이미지를 Docker Hub(또는 AWS ECR)에 업로드합니다.
3. CD (지속적 배포): Jenkins가 EC2 서버에 SSH로 접속하여, 기존 컨테이너를 내리고 새 이미지를 받아 실행합니다.

2. 단계별 상세 프로세스

1️⃣ 이미지 빌드 및 푸시 (Build & Push)

• Jenkins 내부에서 docker build 명령어로 애플리케이션 이미지를 만듭니다.
• 빌드된 이미지는 Docker Hub 같은 저장소에 저장합니다. (EC2에서 이 이미지를 당겨와야 하기 때문입니다.)

2️⃣ EC2 접속 (SSH Agent)

• Jenkins의 SSH Agent 플러그인을 사용하여 우리 프로젝트의 EC2 서버에 원격 접속합니다.

3️⃣ 배포 스크립트 실행 (Deploy)

• K8s 배포 대신, EC2 서버에서 직접 다음 명령어를 수행하도록 자동화합니다.
• docker pull [우리_이미지]: 저장소에서 새 버전 가져오기
• docker stop [기존_컨테이너]: 실행 중인 구버전 중지
• docker rm [기존_컨테이너]: 구버전 삭제
• docker run -d [새_이미지]: 새 버전으로 서버 실행

3. K8s 환경과의 차이점

💡 Insight

쿠버네티스가 없다고 해서 자동화 수준이 낮은 것은 아닙니다. 오히려 프로젝트 규모에 따라 Jenkins와 Docker를 이용한 EC2 자동 배포가 훨씬 빠르고 안정적인 운영 환경을 제공할 수 있습니다. 이제 "코드 한 줄 커밋"으로 실제 서버까지 테스트할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다.

CI/CD: 지속적 통합/지속적 배포

• 많은 기업들이 빠른 개발 주기와 안정적 배포를 위해 CI/CD도구를 사용하고 있음
• 그 중 가장 널리 사용되는 도구가 Jenkins

📌Jenkins란?

• 자세한 작동 방식은 아래에 추가 설명 참고
• 오픈 소스 자동화 서버로 소프트웨어 개발 과정에서 코드 변경 사항을 자동으로 통합하고 배포
• 코드를 빌드 -> 테스트하며 개발자들이 변경 사항의 품질을 확인하고 문제를 확인할 수 있도록 도움
• 방대한 플러그인 생태계와 큰 커뮤니티로 유연성과 안정성을 제공
• 초보자를 위한 간편한 설정 기능 & 고급 사용자를 위한 커스터마이징 옵션 제공

📌 Jenkins는 어떻게 작동할까? (CI/CD 파이프라인 이해하기)

앞서 언급했듯이 Jenkins는 지속적 통합(CI)과 지속적 배포(CD)를 자동화해주는 가장 대표적인 오픈소스 도구입니다. 아래 이미지를 통해 Jenkins가 개발자의 코드를 어떻게 관리하고 배포하는지 그 흐름을 정리해 보겠습니다.

1. 전체적인 흐름 (Workflow)

이미지는 크게 빌드 실패(Error) 케이스와 빌드 성공(Success) 케이스 두 가지 시나리오를 보여줍니다. 공통적인 시작점은 개발자의 'Commit'입니다.

1. Commit & Push: 개발자가 코드를 수정하고 Git과 같은 버전 관리 시스템에 소스코드를 커밋합니다.
2. Jenkins Trigger: Jenkins는 Git의 변경 사항을 감지하여 자동으로 미리 설정된 파이프라인(Job)을 실행합니다.

2. 단계별 상세 과정

📂 Step 1: Clone Repo (코드 가져오기)

Jenkins 서버로 원격 저장소(Git)에 있는 최신 코드를 복제(Clone)해옵니다. 이 과정이 완료되어야 이후 빌드 작업을 수행할 수 있습니다.

⚙️ Step 2: Build / Compile (컴파일 및 빌드)

가져온 소스코드를 실행 가능한 형태로 컴파일하고 빌드합니다.

• 만약 여기서 오류가 발생한다면? (이미지 상단 흐름) 곧바로 개발자에게 Error 알림(Notified)을 보내며 프로세스가 중단됩니다. 빠른 피드백을 통해 즉각적인 수정이 가능합니다.

✅ Step 3: Unit Test (단위 테스트)

빌드가 성공하면 작성된 테스트 코드를 실행하여 기능상의 문제가 없는지 검증합니다. 코드의 품질을 보장하는 핵심 단계입니다.

🐳 Step 4: Docker (이미지 빌드 및 푸시)

테스트를 통과한 애플리케이션을 Docker 이미지로 빌드합니다. 이는 어디서나 동일한 환경으로 실행될 수 있도록 컨테이너화하는 과정입니다.

☸️ Step 5: K8S Dev Deploy (쿠버네티스 배포)

생성된 Docker 이미지를 기반으로 Kubernetes(K8s) 개발 환경에 자동으로 배포합니다. 실제 서비스 환경에 적용되기 전 마지막 확인 단계라고 볼 수 있습니다.

3. 결과 및 피드백 (Notification)

• Success: 모든 파이프라인 단계가 성공적으로 완료되면 최종적으로 Success 상태가 되며, 개발자는 성공 알림을 받습니다.
• Continuous Feedback: Jenkins의 핵심은 결과를 개발자에게 즉시 알리는 것입니다. 성공하든 실패하든 개발자는 자신의 코드가 시스템에 어떻게 반영되었는지 실시간으로 파악할 수 있습니다.

💡 요약

Jenkins를 사용하면 코드 커밋 → 빌드 → 테스트 → 이미지화 → 배포로 이어지는 복잡한 과정을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 비즈니스 로직 구현에만 집중할 수 있고, 배포 주기(Release Cycle)를 획기적으로 단축할 수 있습니다.

• Apache Airflow is a platform created by the community to programmatically author, schedule and monitor workflows. - Apache Airflow official

• 복잡한 작업 흐름을 코드로 작성하고 스케줄링하고 모니터링할 수 있게 해주는 플랫폼
• ETL/데이터 파이프라인 작업을 자동화하고 시각화할 수 있는 워크플로우 오케스트레이션 도구
• ELT(Data Extract, Load, Transform), 머신러닝 등의 업무 자동화에 있어 유용한 도구

Airflow 개요

• Python 기반으로 워크플로우 설정 가능
  • Airflow를 통해 딱 하나의 .py 파일로 워크플로우 작성 가능
• DAG(Directed Acyclic Graph: 방향성 비순환 그래프) 구조로 작업 흐름을 정의
  • 이미지와 같이 방향성이 있으면서 순환하지 않는 구조를 DAG구조라고 한다. 출처: 위키피디아
• 워크플로우를 설정해두면 Web UI를 통한 모니터링 및 실행이 가능

Airflow 개념

• 다양한 컴포넌트와 용어로 구성되어있음

1. Metadata DB

• 작업 및 파이프라인의 메타데이터 저장소

• task status(ex. queued, scheduled, running, success, failed, etc)가 저장됨

• Airflow 첫 다운로드시 SQLite가 설치되는데, 이를 사용하기 위해서는 mySQL or Postgres를 연결해야함

2. Web Server

• Web UI 제공 + 실행 중인 작업을 한 눈에 볼 수 있는 View 기능 제공 - 기본 뷰 구성 - 트리 뷰 - 그래프 뷰

3. Scheduler

• Airflow 구성요소의 핵심

• 일 다했어? 그럼 이거 시작해! 하는 역할 (DAG 파일을 모니터링 하고, 실행 시점이 되면 실행 큐(Executor)로 보내는 역할

  • Executor: Scheduler와 함께 동작하는 구성요소. status가 queued인 task를 확인하며 실제 어떤 리소스가 투입되어 실행될 것인지 결정. 흔히 Local Executor, Celery Executor, Kubernetes Executor등이 있음

• 모든 작업과 DAG를 모니터링하다가 Metadatabase 내 모든 작업의 status를 모니터링

• 특정 작업의 dependency가 만족되면 이를 실행시킬 뿐만 아니라, 모든 작업의 실행 순서 또한 결정

  • 즉, 쉽게 풀어쓰면? Airflow는 작업간의 의존 관계를 DAG로 정의한다.
  • 즉, Task A가 끝나야 Task B를 실행할 수 있다는 관계 설정 가능. task_a >> tast_b로 정의한다면 Airflow는 이 의존성(dependency)이 충족되었는지 확인하고 다음을 실행

4. Worker

• Scheduler와 짝을 이루는 실제 task를 수행하는 구성요소

• Scheduler가 task를 실행하라고 지시하면 Worker가 실제로 파이썬 코드, Spark Job, SQL등을 실행 [Scheduler] -> (실행 명령) -> [Worker] -> (작업 처리: Python, SQL, Spark 등)

• 필요에 따라 scale-out 되어 병렬 작업이나 동시에 여러 task를 진행할 수 있음

• Executor 및 airflow.cfg에 의해 작업 환경 구성이 완성됨

5. Airflow.cfg

• 전반적인 Airflow configuration을 담당하는 파일
• 대표적으로는 DAG 파일을 어느 위치에 놓을 건지, log는 어디 저장할 건지, 어떤 Executor를 쓸지, DB 연결을 어떻게 할지, 로그는 어디에 저장할지 등의 설정을 할 수 있음

6. DAGs

• '이런 일을 해줘'하고 컴퓨터에 내리는 명령 모음 python 파일

  # datetime 모듈에서 timedelta 클래스를 import하여 시간 간격을 설정하는 데 사용
  from datetime import timedelta
  

Airflow의 DAG 클래스를 import (DAG: Directed Acyclic Graph)

from airflow import DAG

BashOperator: Bash 명령어를 실행하는 Airflow Operator

from airflow.operators.bash import BashOperator

days_ago 함수는 DAG의 시작일을 현재 날짜로부터 며칠 전으로 설정할 때 사용

from airflow.utils.dates import days_ago

기본 인자 설정: DAG 내 모든 Task에 공통 적용될 기본값

default_args = { 'owner': 'airflow', # DAG 소유자 이름 'retries': 1, # Task 실패 시 재시도 횟수 'retry_delay': timedelta(minutes=5), # 재시도 사이의 대기 시간 }

DAG 정의: 'tutorial'이라는 ID를 가진 DAG 인스턴스 생성

with DAG( 'tutorial', # DAG의 고유 ID default_args=default_args, # 위에서 정의한 기본 인자 적용 description='A simple tutorial DAG', # DAG 설명 schedule_interval=timedelta(days=1), # DAG 실행 주기: 하루마다 실행 start_date=days_ago(2), # DAG의 시작일: 현재로부터 2일 전 tags=['example'], # DAG를 분류하기 위한 태그 ) as dag: # with 문을 통해 dag 변수에 DAG 인스턴스를 바인딩

# 첫 번째 Task 정의: 현재 날짜를 출력하는 Bash 명령 실행
t1 = BashOperator(
    task_id='print_date',                # Task의 고유 ID
    bash_command='date',                # 실행할 Bash 명령어
)

# 두 번째 Task 정의: 5초 동안 대기하는 Bash 명령 실행
t2 = BashOperator(
    task_id='sleep',                     # Task의 고유 ID
    depends_on_past=False,              # 이전 실행 결과에 의존하지 않음
    bash_command='sleep 5',             # 실행할 Bash 명령어 (5초 대기)
    retries=3,                          # Task 실패 시 최대 3회 재시도
)

# Task 간 의존성 정의: t1 → t2 순서로 실행됨
t1 >> t2

출처: KT cloud T-story

+ Trigger: 비동기 Operator를 지원하는 프로세스

## Airflow 핵심 용어

**1. DAG  **
   - Directed Acyclic Graph의 약자  
   - 여러 Task의 흐름을 정의하는 워크플로우 단위  
   - 하나의 스케줄 단위로도 사용됨  

**2. Task  **
   - DAG 내에 포함된 각각의 작업 노드  
   - 예: 데이터 추출, 변환, 적재 등 하나하나의 작업 단위  

**3. Upstream / Downstream**  
   - 작업 순서 관계 표현  
   - A → B 구조에서 A는 B의 Upstream, B는 A의 Downstream  

**4. start_date  **
   - DAG 실행 시작 기준 날짜  
   - 과거 날짜일 경우 backfill(과거 데이터 자동 처리) 발생  
   - 원치 않으면 `catchup=False` 설정  

**5. end_date  **
   - DAG 실행 종료 기준 날짜  

**6. schedule_interval**  
   - DAG가 주기적으로 실행되는 간격 설정  
   - 예: `@daily`, `timedelta(days=1)`, `crontab('0 8 * * *')`  

**7. Trigger DAG  **
   - 스케줄과 상관없이 즉시 DAG 실행 명령  

**8. Clear ** 
   - 특정 Task와 그 downstream 작업들을 초기화(clear) 후 재실행  
   - 실패 작업 재실행 시 유용  

**9. Retry ** 
   - 실패한 Task를 설정한 횟수와 간격으로 자동 재시도  
   - 모두 실패하면 최종 fail 처리  


---
출처: [KT Cloud T-story](https://tech.ktcloud.com/entry/%EC%9C%A0%EC%9D%80%EC%9D%B4-Airflow-%ED%8A%9C%ED%86%A0%EB%A6%AC%EC%96%BC), [Benheo Github](https://benheo.github.io/2021/08/14/airflow_tutorial1.html)

• 소스코드를 일시적으로 저장할 pc의 로컬 폴더 생성

• (Mac기준) Terminal창을 열고 가져오고 싶은 소스코드가 담긴 Repository의 소스코드를 clone

  • 팀 프로젝트의 깃허브 주소가 https://github.com/team_prj,

  • 소스코드를 일시적으로 저장할 pc의 포컬 폴더의 이름을 localFile이라고 했을 때

    git clone --mirror <소스코드가 담긴 repository주소> <생성한 pc 로컬 폴더> git clone -- mirror https://github.com/team_prj localFile

2. 내 GitHub에 새로운 Repository 생성

• 소스코드를 옮겨 담고 싶은 새로운 Repository를 생성

  • push시 충돌을 피하기 위해 완전히 비어있는 repository로 생성하는 것을 추천한다. (Readme 등의 파일도 없게)
  • data_team_prj라는 이름으로 생성할 경우 https//github.com/깃허브ID/data_team_prj 로 주소가 생성이 됨

• (Mac기준) Terminal창을 열고 소스코드를 일시 저장해 둔 로컬 폴더(localFile)로 이동한다.

  # 로컬 파일의 위치에 따라 해당 멍령어는 달라질 수 있으나, 
  # cd 혹은 ..cd를 사용해 해당 폴더로 이동하면 됨
  
  cd localFile

  git remote set-url origin <내 깃허브 주소>.git git remote set-url origin https://github.com/깃허브ID/data_team_prj.git git push

📌 문제 설명

상세 설명: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131535

• USER_INFO는 의류 쇼핑물에 가입한 회원정보를 담은 테이블이다.
• 2021년에 가입한 회원 중 나이가 20세이상 29세 이하인 회원이 몇 명인지 출력해야 한다.
  

📌 문제 풀이

SELECT count(*) as USERS
FROM USER_INFO
WHERE (age BETWEEN 20 AND 29) AND date_format(JOINED, "%Y-%m-%d") like '2021%'

1. FROM USER_INFO에서 정보를 가져온다.

2. WHERE 나이가 20세에서 29세 사이인 데이터만 가져오기 때문에 BETWEEN 20 AND 29로 작성한다. 그리고 동시에 가입일이 2021년이여야하기 때문에 date_format으로 패턴을 맞춰주고 그것이 '2021'으로 시작하면 데이터를 가져오기로 한다.

3. SELECT 이때 추출된 데이터들의 개수를 세기 위해 count(*)를 사용하고 이때 *는 모든 로우를 말한다. 이때 그대로 가져오면 컬럼이 'count(*)'로 표시되므로 USERS로 표시될 수 있도록 as USERS를 추가해준다.

• 출력 결과

📌 문제 설명

상세 설명: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131118

• REST_INFO는 식당의 정보를 담은 테이블, REST_REVIEW는 식당의 리뷰 정보를 담은 테이블이다.
• REST_INFO와 REST_REVIEW 테이블에서 서울에 위치한 식당들의 식당 ID, 식당 이름, 음식 종류, 즐겨찾기수, 주소, 리뷰 평균 점수를 조회하는 쿼리를 작성해야한다.
• 리뷰 평균 점수는 소수점 세번째 자리에서 반올림해야한다.
• 결과는 평균점수를 기준으로 내림차순 정렬, 2순위는 즐겨찾기수를 기준으로 정렬해야 한다.
  

📌 문제 풀이

SELECT i.REST_ID, REST_NAME, FOOD_TYPE, FAVORITES, ADDRESS, ROUND(AVG(REVIEW_SCORE),2) as SCORE
FROM REST_INFO as i, REST_REVIEW as r
WHERE i.REST_ID = r.REST_ID AND ADDRESS like "서울%"
GROUP BY REST_ID
ORDER BY SCORE desc, FAVORITES desc

1. FROM REST_INFO를 i로, REST_REVIEW를 r로 지칭하기로 하고, 이 두 테이블에서 데이터를 가져온다.

2. WHERE REST_INFO의 REST_ID가 REST_REVEIW의 REST_ID가 같고, 주소가 서울로 시작하는 데이터만 추출해 온다.

3. GROUP BY 그 데이터들을 REST_ID를 기준으로 그룹을 만든다.

4. SELECT 레스토랑의 ID, 이름, 음식 종류, 즐겨찾기 수, 주소를 가져오고, 리뷰 점수의 평균을 내주기 위해 avg 사용후 round와 ,2를 사용해 소수점 둘째자리까지만 표현할 수 있도록 조정해서 SCORE이라고 표시한다.

5. ORDER BY 1순위인 SCORE의 내림차순을 위해 SCORE desc, 2순위인 FAVORITES 기준 내림차순을 위해 FAVORITES desc로 작성한다.

• 출력 결과

📌 문제 설명

상세 설명: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131537

• ONLINE_SALE은 의류 쇼핑몰의 온라인 상품 판매 정보, OFFLINE_SALE은 의류 쇼핑몰의 오프라인 상품 판매 정보를 담은 테이블이다.
• 두 테이블은 모두 동일한 날짜, (회원ID), 상품ID 조합에 대해서는 하나의 판매 데이터만 존재한다.
• 두 테이블에서 2022년 3월의 오프라인/온라인 상품 판매 데이터의 판매 날짜, 상품ID, 유저ID, 판매량을 출력하는 쿼리를 작성해야 한다.
• oFFLINE_SALE 테이블의 판매 데이터의 USER_ID값은 NULL로 표시해야하며, 결과는 판매일 기준 오름차순, 2순위 판매일, 3순위 상품ID, 4순위 유저ID 오름차순으로 정렬해야 한다.

📌 문제 풀이

# online_sale 테이블
SELECT date_format(SALES_DATE, "%Y-%m-%d") as SALES_DATE, PRODUCT_ID, USER_ID, SALES_AMOUNT
FROM ONLINE_SALE
WHERE date_format(SALES_DATE, "%Y-%m-%d") like '2022-03%'
UNION
# offline_sale 테이블
SELECT date_format(SALES_DATE, "%Y-%m-%d") as SALES_DATE, PRODUCT_ID, null as USER_ID, SALES_AMOUNT
FROM OFFLINE_SALE
WHERE date_format(SALES_DATE, "%Y-%m-%d") like '2022-03%'

ORDER BY SALES_DATE, PRODUCT_ID, USER_ID;

1. online_sale 테이블

• online_sale테이블에서(FROM) sales_date가 2022-03으로 시작하는 데이터만 추출하여(WHERE) 그것의 sales_date, product_id, user_id, sales_amount를 추출(SELECT)한다.

2. offline_sale 테이블

• offline_sale테이블에서(FROM) sales_date가 2022-03으로 시작하는 데이터만 추출하여(WHERE) 그것의 sales_date, product_id, sales_amount를 불러오고, 이 테이블에 없는 user_id의 값들은 null값으로 채워 그것을 user_id로 사용(SELECT)한다.

3. UNION 오프라인과 온라인 상품 판매 내역에서 원하는 데이터만 각자 가져왔으니, 이 데이터들을 합치기 위해 UNION을 사용한다.

4. ORDER BY 1순위 판매일 2순위 상품 아이디, 3순위 사용자 아이디이고 모두 오름차순이기 떄문에 디폴트값인 ASC는 위와같이 생략해도 되고, 명시해도 된다.

💡 UNION & UNION ALL

UNION

• 여러 쿼리문을 합쳐서 하나의 쿼리로 만들어준다.
• 중복된 값이 있으면, 중복된 값을 제거한 뒤 보여준다.
• 중복된 값을 제거하는 연산이 필요하기 때문에 UNION ALL과 비교했을 때 비교적 속도가 느리다.

UNION ALL

• UNION과 마찬가지로 여러 쿼리문을 합쳐서 하나의 쿼리로 만들어준다.
• 중복된 값을 제거하는 연산 없이 모두 보여준다.
• 중복된 값을 제거하는 연산이 없어 UNION보다 비교적 빠르다.

유의사항

• 컬럼명 동일
• 컬럼별 데이터 타입 동일
• 출력한 컬럼의 개수 동일

사용 예시 비교 다음과 같은 테이블 name_woman이 있다고 가정하자.

• ID	NAME
  1	김가영
  2	김다인
  3	김지민
  4	박은정

name_man이 있다고 가정하자.

• ID	NAME
  1	김지민
  2	김민석
  3	박태정
  4	최현석

남성과 여성의 이름을 중복값은 빼고 추출한다면

SELECT name FROM name_woman
UNION
SELECT name FROM name_man

• 중복값인 '김지민'은 한 번만 출력됨
  

남성과 여성의 이름은 중복값 포함하여 모두 추출한다면

SELECT name FROM name_woman
UNION ALL 
SELECT name FROM name_man

• 중복값인 '김지민'이 두 번 다 출력됨

📌 문제 설명

상세 설명: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/164673

• USED_GOODS_BOARD는 중고거래 게시판의 정보, USED_GOODS_REPLY는 게시판내 첨부파일의 정보를 담은 테이블이다.
• 2022년 10월에 작성된 게시글의 제목, 게시글 ID, 댓글 ID, 댓글 작성자 ID, 댓글 내용, 댓글 작성일을 조회하는 SQL문을 조회하는 쿼리를 작성해야 한다.
• 이때, 결과는 댓글 작성일 기준으로 오름차순으로 정렬하고 만약 댓글 작성일이 같다면 게시글 제목을 기준으로 오름차순 한다.
  

📌 문제 풀이

SELECT b.title as title, b.board_id as board_id, reply_id, r.writer_id as writer_id, r.contents as contents, date_format(r.created_date, "%Y-%m-%d") as created_date
FROM used_goods_board as b, used_goods_reply as r
WHERE b.board_id = r.board_id AND b.created_date BETWEEN '2022-10-01' AND '2022-10-31'
ORDER BY r.created_date, b.title;

1. FROM USED_GOODS_BOARD의 이름이 너무 길기때문에 alias를 사용해 b로 지칭한다. USED_GOODS_REPLY역시 r로 지칭한다.

2. WHERE

USED_GOODS_BOARD의 게시글 아이디와, USED_GOODS_REPLY의 게시글 아이디가 같은 경우에 데이터를 가져온다. 그리고 동시에 게시글이 생성된 날짜가 2022-10-01부터 2022-10-31일 사이인 게시글을 추출해야하기 때문에 BETWEEN을 활용하여 그 기간 내에 생성된 데이터만 추출하는 조건을 작성한다.

3. SELECT 조건에 명시된대로 컬럼을 가져올건데, 두 테이블에 중복되는 컬럼명이 있을시에는 어떤 테이블의 컬럼인지 정확히 명시해 주어야하기때문에 r.created_date 같이 alias.column name의 형식으로 작성한다. 이때 결과 컬럼 역시 내가 불러온대로 r.created_date로 나오기 때문에 원하는 결과 'created_date'로만 나오게 하기 위해서는 r.created_date as created_date로 작성해주어야 한다. 이렇게 작성한 뒤 결과를 출력했더니 결과 값이 '2022-10-02'가 아닌 '2022-10-02 00:00:00'으로 출력되어 오답이 떴다. 그래서 date_format을 사용하여 '2022-10-02'만 출력값이 될 수 있도록 수정했다.

4. ORDER BY 가져온 데이터들을 답글이 생성된 날짜를 기준으로 오름차순 정렬, 그리고 2순위로 게시글의 타이틀 기준으로 오름차순 정렬이기 때문에 r.created_date, b.title; 로 작성하여 준다. 이때, 오름차순은 디폴트 값이므로 생략해도 되고, ASC를 뒤에 명시해 주어도 된다.

   
   

• 출력 결과

📌 문제 설명

상세 설명: https://www.acmicpc.net/problem/1010

• 강 주변에 다리를 지으려고 한다. 서쪽에는 N개의 사이트, 동쪽에서 M개의 사이트가 있다.
• 서쪽의 사이트와 동쪽의 사이트를 다리로 연결한다.
• 서쪽의 사이트 개수만큼(N개) 다리를 짓는다. 단, 다리끼리는 서로 겹쳐질 수 없다.
• 이때 다리를 지을 수 있는 경우의 수를 구하는 프로그램을 작성해야 한다.
• 입력 첫 줄에는 테스트 케이스의 개수 T
• 그 다음 줄부터는 각각의 테스트케이스에 대해 강의 서쪽과 동쪽에 있는 사이트 개수가 주어진다. (N, M / 0 < N <= M < 30)
• 출력은 각 테스트 케이스에 대한 조건하에 다리를 지을 수 있는 경우의 수를 출력한다.

📌 문제 풀이

두 가지로 문제를 풀 수 있다. 일단, 문제를 읽자마자 조합의 경우를 생각해 볼 수 있었다. $$ _nC_r = \dfrac{n!}{(n-r)!r!} $$

# factorial 정의
def factorial(N):
    if N > 1:
        return (N * factorial(N-1))
    else:
        return 1

# T 입력 받기
T = int(input())
for _ in range(T):
    N, M = map(int, input().split())
    print(factorial(M) // (factorial(M-N) * factorial(N)))

• 위 코드는 factorial을 정의한 후, 이것을 활용하여 풀이 한 것이다.
• 마지막 줄의 print(factorial(M) // (factorial(M-N) * factorial(N)))은 조합 공식을 활용한 것이다.
  

다른 방법으로도 해결할 수 있는데, 이 방법은 하단의 그림을 바탕으로 작성된 코드이다.

T = int(input())
dp = [[0] * 30 for _ in range(30)] #N, M / 0 < N <= M < 30 조건에 의거
for i in range(30):
    for j in range(30):
        if i == 1:
            dp[i][j] = j #위 그림에서 볼 수 있듯, N==1이면 M의 개수가 경우의 수를 결정
        else:
            if i == j:
                dp[i][j] = 1 #N=M이면 경우의 수는 하나뿐
            elif i < j:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i][j-1]

for _ in range(T):
    N, M = map(int, input().split())
    print (dp[N][M])

📌 문제 설명

상세 설명: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131536

• 테이블 ONLINE_SALE은 의류 쇼핑몰의 온라인 상품 판매 정보를 담은 테이블이다.
• ONLINE_SALE_ID(온라인 상품 판매 ID), USER_ID(회원 ID), PRODUCT_ID(상품 ID), SALES_AMOUNT(판매량), SALES_DATE(판매일)의 칼럼으로 구성되어 있다.
• 동일한 날짜, 회원 ID, 상품 ID조합에 대해서는 하나의 판매 데이터만 존재한다.
• 회원이 동일한 상품을 재구매한 데이터를 구하여, 재구매한 회원 ID와 재구매한 상품 ID를 출력해야한다.
• 결과는 회원 ID를 기준으로 오름차순 정렬하여야하고, 회원 ID가 같으면 상품 ID를 기준으로 내림차순 정렬해야 한다.
  ## 📌 문제 풀이 ```sql SELECT USER_ID, PRODUCT_ID FROM ONLINE_SALE GROUP BY USER_ID, PRODUCT_ID HAVING count(*) >= 2 ORDER BY USER_ID, PRODUCT_ID DESC; ```

1. FROM ONLINE_SALE : ONLINE_SALE 테이블에서 데이터를 추출한다.
2. GROUP BY 절 회원 ID(USER_ID)와 상품 ID(PRODUCT_ID)를 기준으로 그룹을 묶는다. 그래야 재구매한 회원에 대한 데이터 추출이 가능하기 때문이다.
3. HAVING 절 재구매한 회원을 찾기 위해서 그룹화되어 있는 데이터들 사이에서 having절을 이용해 중복된 열의 개수를 센다. 이때 count 집계함수를 사용한다. 이때 count로 행의 개수를 구했을 때 2개 이상인 경우에는 재구매를 했다고 판단할 수 있다.
4. SELECT 절 우리는 최종적으로 회원 ID(USER_ID)와 상품 ID(PRODUCT_ID)를 추출하고 싶기 때문에, USER_ID와 PRODUCT_ID를 SELECT절에 작성해 준다.
5. ORDER BY 절 ORDER BY를 통해 오름차순과 내림차순으로 정렬 할 수 있는데, 우선 순위를 생각해 보아야 한다. 1순위는 USER_ID의 오름차순이다. default가 ASCending(오름차순)이므로 ASC는 생략해도 된다. 2순위는 PRODUCT_ID의 내림차순이다. 내림차순은 생략해서는 안되므로 PRODUCT_ID DESC이라고 작성을 해준다. 따라서 'USER_ID, PRODUCT_ID DESC'으로 작성하면 된다.

💡 SQL 구문 순서

• SQL구문의 대표적은 순서는 다음과 같다.

1. SELECT 컬럼명 ------ (5): 추출된 데이터들을 조회한다.
2. FROM 테이블명 ------ (1): 테이블을 가장 먼저 확인한다.
3. WHERE 테이블 조건 -- (2): 테이블에서 조건에 맞는 데이터를 추출한다.
4. GROUP BY 컬럼명 --- (3): 공통적인 데이터들끼리 묶어 그룹을 만든다.
5. HAVING 그룹 조건 --- (4): 묶인 그룹 중, 주어진 조건에 맞는 그룹을 추출한다.
6. ORDER BY 컬럼명 --- (6): 추출된 데이터들을 정렬한다.

📌 문제 설명

상세 설명: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/144853

• BOOK테이블은 한 서점에서 판매중인 도서들의 도서 정보를 담은 테이블이다.
• BOOK테이블에서 CATEGORY가 '인문'이고 PUBLISHED_DATE가 2021년인 도서 리스트를 찾아야 한다.
• 해당하는 책의 BOOK_ID, PUBLISHED_DATE를 출력해야 한다.
• 결과는 출판일을 기준으로 오름차순 정렬한다.
  

📌 문제 풀이

기본 SELECT > FROM > WHERE에 ORDER BY가 추가된 문제이다. 일반적으로 SQL은 대소문자를 구분하지 않기 때문에 모두 대문자로, 모두 소문자로 작성하여도 되나,집계함수 및 연산자(like) 등을 소문자로 처리하였다.

SELECT BOOK_ID, date_format(PUBLISHED_DATE, "%Y-%m-%d") AS PUBLISHED_DATE
FROM BOOK
WHERE PUBLISHED_DATE like '2021%' AND CATEGORY like '인문'
ORDER BY PUBLISHED_DATE ASC;

1. FROM BOOK: 말 그대로 BOOK 테이블에서 데이터를 추출한다.
2. WHERE 문 CATEGORY는 모든 요소들이 '인문', '경제' ... 등으로 작성되어 있기 때문에 '인문'과 문자열이 일치하는 경우에 추출하겠다는 의미로 GATEGORY like '인문'이라고 작성하면 된다. 하지만 PUBLISHED_DATE는 '2021-01-01'과 같이 작성이 되어 있기 때문에, 2021이 가장 앞에 작성되어 있는 것을 2021년에 출판된 도서로 판단하고 이것을 추출해야한다. 이때 사용되는 것이 like 연산자와, %, _ 이다.

• 포스팅 뒷부분 💡 like 연산자 에서 추가적으로 설명한다.

3. ORDER BY 문 출판일을 기준으로 오름차순 정렬해야 하기 때문에 ORDER BY문에 PUBLISHED_DATE를 기준으로 오름차순 정리한다는 의미의 ASC를 작성해 준다.
4. SELECT 문 BOOK_ID, PUBLISHED_DATE를 출력해야하므로 BOOK_ID를 가져오고, PUBLISHED_DATE를 '년-월-일'의 형식으로 추출해야 하므로 date_format을 사용하여 PUBLISHED_DATE라는 이름으로 추출한다는 의미로 위와 같이 작성해야한다.

• 포스팅 뒤부분 💡 date_format 에서 추가적으로 설명한다.
  

💡 like 연산자

like 연산자는 문자열의 패턴을 검색하는 데 사용된다. 기본적인 공식은 다음과 같다.

SELECT * 
FROM TABLE
WHERE COLUMN like 'PATTERN';

이때, 패턴에서 활용되는 것이 %와 _이다. %는 모든 문자라는 의미이고, _는 한 글자라는 의미이다. 예시로 다음 패턴들을 활용해 보겠다.

SELECT * 
FROM TABLE
WHERE COLUMN like '%2021%';

• 다음 코드에서는 시작이 2021의 앞 뒤에 어떤 문자가 와도 상관이 없고, 단지 2021이라는 문자열이 전체 문자열중에 포함되어 있으면 된다. 따라서 0002021abb도 추출되고, year2021-도 추출되는 것이다.

  SELECT *
  FROM TABLE
  WHERE COLUMN like '_2021_';

• 다음 코드에서는 2021의 각 앞과 뒤에 한 글자가 존재한다는 의미이다. 따라서 120213, y20211도 추출되는 것이다.

  SELECT *
  FROM TABLE
  WHERE COLUMN like '_2021%';

• 당연히 두가지를 혼용하여 사용해도 된다. 다음 코드는 앞에 한글자, 뒤에는 상관 없으므로 y2021-01-20, 22021year22 와 같은 문자열이 추출될 것이다.
  

우리는 시작이 2021이기만 하면 되기 때문에 where문을 다음과 같이 코드를 작성할 수 있다. 그리고 category는 '인문', '과학' 처럼 정확히 문자열과 일치해야 하므로 다음과 같이 패턴에 사용되는 %, _없이 표현할 수 있다. AND는 앞 뒤의 모든 조건을 만족해야 한다는 의미이다.

WHERE COLUMN like '2021%' AND CATEGORY like '인문';

💡 date_format

date_format(날짜, 형식)은 날짜를 지정한 형식으로 출력하게 한다. date_format에 사용되는 구분 기호를 다음과 같다.

• %Y : 4자리 년도
• %y : 2자리 년도
• %M : 영문, 긴 월 (ex.January)
• %b : 영문, 짧은 월 (ex.Jan)
• %W : 영문, 긴 요일 이름 (ex.Monday)
• %a : 영문, 짧은 요일 이름 (ex.Mon)
• %i : 분
• %T : hh:mm:SS
• %m : 숫자 월 (두 자리)
• %c : 숫자 월 (한 자리는 한 자리)
• %d : 일자 (두 자리)
• %e : 일자 (한 자리는 한자리)
• %I : 시간 (12시간)
• %H : 시간 (24시간)
• %r : hh:mm:SS AM, PM
• %S : 초

우리는 원래 형태인 '2021-01-01'과 같인 4자리 년도-두자리 숫자 월-두자리 일로 표현하는 것이 목표이므로 '%Y-%m-%d'로 패턴을 지정해주면 된다. 따라서 다음과 같이 코드를 작성할 수 있다.

date_format(PUBLISHED_DATE, "%Y-%m-%d")

📌 문제 설명

상셰 설명: https://www.acmicpc.net/problem/1929

• M N의 형태로 주어지는 입력을 받아 M이상 N이하의 소수를 모두 출력한다.
• 출력은 한 줄에 하나씩, 증가하는 순서대로 소수를 출력한다.

📌 문제 풀이

m,n = map(int, input().split())

for i in range(m,n+1):
    if i==1:
        continue
    for j in range(2,int(i**0.5)+1):
        if i%j==0: #약수가 존재함 -> 소수가 아님
            break #더 이상 볼 필요 없음
    else:
        print(i)

이 문제는 문제만 읽었을 때는 간단하다. 주어진 범위 내의 수를 모두 돌면서 1을 제외하고 나누어 떨어지는 수가 있는지 없는지 확인하면 된다. 하지만 시간초과로 정답을 맞출 수 없다. 그래서 사용하는 방법이 에라토스테네스의 체(소수 구하기)이다.

💡 에라토스테네서의 체

• 임의의 자연수 n에 대해 그 이하의 소수를 모두 찾는 가장 간단하고 빠른 방법
• 만약, 1~ 20 사이의 소수를 찾는다고 가정해 보자.
• 가장 먼저 소수도 합성수도 아닌 유일한 자연수 1을 제거한다.
• 2를 제외한 2의 배수를 제거한다. (2는 소수가 되지만, 2의 배수는 2로 나누어 떨어지기 때문에 소수가 될 수 없다.)
• 3을 제외한 3의 배수를 제거한다. (3은 소수가 되지만, 3의 배수는 3으로 나누어 떨어지기 때문에 소수가 될 수 없다.)
• 4의 배수는 이미 지워졌기 때문에 (2의 배수에서) 2, 3 다음 남아있는 가장 작은 소수, 즉 5를 제외한 5의 배수를 제거한다.
• 마지막으로 7을 제외한 7의 배수를 제거한다.
• 8의 배수, 9의 배수, 10의 배수 등은 지울 필요 없다. (이미 2, 3 배수에서 지워졌기 때문이다.)
• 11 이상의 소수들의 배수부터는 지우지 않아도 된다. (100이하 자연수 중에서 11의 배수는 19사이의 값을 곱한 것인데 모두 19사이의 배수이다.)
• 위의 순서처럼 남은 것들의 2배수, 3배수, n배수를 지우다보면 소수만 남는다. 📂 출처: 에라토스테네스의 체

<코드풀이>

1. if i ==1: continue 1은 소수가 될 수 없으므로 제외한다.

2. for j in range(2 ,int(i**0.5)+1) : 2~제곱근 사이의 수로 나누어 떨어진다면 종료 -> 다음 수 확인 범위 내의 수의 제곱근을 구해, 그 제곱근과 같거나 작은 수로 나누어 떨어지면 제거할 수 있다. 특정 수의 약수들은 대칭하여 곱을 이루기 때문이다. 예를 들어 18의 약수는 1, 2, 3, 6, 9, 18이고 1*18, 2*9, 3*6으로 서로 대칭을 이룬다. 따라서 이런 경우에는 3까지만 확인하면 된다. (18의 제곱근은 18 ** 0.5 = 4.xx ... 이고, 이 제곱근보다 같거나 작은 수까지만 나눠보고 나누어 떨어지는게 있는지 없는지 확인하면 된다.)

3. else 나누어 떨어지지 않거나, for문이 끝난다면 else문에 해당 값 출력한다.

상세 설명: https://www.acmicpc.net/problem/1181

• 알파벳 소문자로 이루어진 N개의 단어가 들어오면 다음과 같이 정렬한다.
  • 길이가 짧은 것부터
  • 길이가 같으면 사전 순으로
  • 중복된 단어는 하나만 남기고 모두 제거
• 입력은 첫째 줄에 단어의 개수 N이 주어진다. (1 <= N <= 20,000)
• 둘째 줄부터 N개의 줄에 걸쳐 알파벳 소문자로 이루어진 단어가 한 줄에 하나 주어진다. (문자열의 길이는 50을 넘지 않음)

📌 문제 풀이

import sys
n = int(sys.stdin.readline())
words = [sys.stdin.readline().strip() for i in range(n)]

words = sorted(list(set(w)))
words.sort(key=len)

for word in words:
    print(word)

제일 먼저 input()을 당연하게 사용했는데, input()은 실행시간이 너무 오래 걸렸다🥲 그래서 sys.stdin.readline()을 사용했다.

1. sys모듈을 활용한 정수 입력 여기서 n은 입력 받은 단어의 개수를 의미한다. 간단하게 n = int(input())으로 받아도 무관하다.

2. words 리스트 n의 단어를 입력받아 리스트로 저장하는 과정으로, 단어를 입력받은 후 strip()함수를 통해 양쪽 공백을 제거하여 담아 준다. sys.stdin.readline()은 \n을 포함하는 입력이기 때문에 strip()의 과정이 필요하다.

3. sorted & sort 입력받은 단어들 중 중복은 하나만 남기고 삭제해주어야 한다. 따라서 중복을 허용하지 않는 set을 이용해 중복을 없애주고 다시 list에 담아준다. 그 후 sorted()를 통해 사전순(오름차순)으로 먼저 리스트를 정렬해 준다. 이때, sorted()는 반드시 변수에 담아주어야 정렬이 적용되기 때문에 유의하여야 한다. 마지막으로 sort()를 key=len으로 지정하여 단어의 길이 순으로 정렬해준다. 다음과 같은 순서로 적용해주면, 단어의 길이를 우선순위로 그리고 길이가 같을 경우 사전순으로 나열된 리스트를 만들 수 있다.

4. for문 리스트 안에 정렬된 후 담겨있는 단어들을 차례대로 print()해준다.

💡 sys.stdin.readline()

반복문으로 여러줄을 입력받는 상황에서는 시간초과가 발생하지 않게 하기 위해 sys.stdin.readline()을 사용한다. 이 문제의 경우 문자열 n줄을 입력받아 리스트로 저장해주어야 하기 떄문에 다음과 같이 작성한다.

import sys
n = int(sys.stdin.readline())
words = [sys.stdin.readline().strip() for i in range(n)]

• strip(): 문자열 맨 앞과 맨 끝의 공백문자 제거

💡 key point

• sys.stdin.readline()의 사용: 시간 초과 방지
• 단어길이 >> 사전순: 사전순으로 정렬 후 -> 단어 길이로 정렬

📌 문제 설명

상세 설명: https://www.acmicpc.net/problem/2884

• 학교에 지각하지 않기 위해 기존에 설정해둔 알람시간을 45분 앞선 시간으로 바꾸려 한다.
• 첫째 줄에 두 정수 H와 M이 주어진다. (0 <= H <= 23,0 <= M <= 59)
• 입력 시간은 24시간 표현을 사용하며, 시간을 나타낼 때, 불필요한 0은 사용하지 않는다.

📌 문제 풀이

origTime = input()
hour = int(origTime.split(' ')[0])
min = int(origTime.split(' ')[1])

if min - 45 >= 0:
    min = min - 45
    print(hour, min)
elif min - 45 < 0:
    min += 15
    if hour == 0:
        hour = 23
        print(hour, min)
    else:
        hour -= 1
        print(hour, min)

1. 분(min)의 2가지 케이스

• 첫째, 45분을 뺐을 때 남은 분(min)의 수가 0 이상인 경우
• 둘째, 45분을 뺐을 때 0보다 작은 숫자가 남는 경우

첫째 케이스는 가장 쉽게 풀 수 있다. 첫번째 if문에서 볼 수 있듯이 hour(시)에는 손대지 않고 분만 빼기 연산 해준다. 두번째 케이스는 또 두가지 경우로 나뉜다.

2. 시(hour)의 2가지 케이스 분(min)에서 45분을 뺐을 때, 0보다 작은 수가 남는다는 것은 시간(hour)에서 1을 빼주고 분(min) 역시 수정해주어야 한다. 이러한 경우 다음과 같은 두 가지 케이스로 다시 나뉜다.

• 첫째, 주어진 시(hour)가 0인 경우
• 둘째, 주어진 시(hour)가 0이 아닌 경우

우선, 시간 계산을 할 때 분이 0보다 작을때 45분을 뺀 뒤 분(min)이 같는 공통적인 특징을 확인할 수 있다. (ex. 35분 -> 50분, 20분 -> 35분, 10분 -> 25분)

그러므로 주어진 분(min)에서 15를 더해주면 된다. 따라서 min += 15이다. 이제 시(hour)를 계산해야하는데 첫번째의 경우 0시 이전은 23시이므로 hour을 23으로 확정지을 수 있다. 그렇지 않은 경우에는 주어진 수에서 -1 연산을 해주면 된다.

생각해 볼 것

• 팀스터디를 통해 팀원과 풀이를 공유하는 과정에서 다음 코드를 더 짧고 효율적으로 수정할 수 있었다. 조금 더 효율적인 코드를 작성할 수 있는 방향으로 고민을 해 봐야 할 것 같다.

  # 수정 전
  origTime = input()
  hour = int(origTime.split(' ')[0])
  min = int(origTime.split(' ')[1])

  # 수정 후
  hour, min = map(int, input().split())

  내가 작성했던 기존 코드보다 약 4초의 시간이 줄어들었다.

📌 문제 설명

상세 설명: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/151136

• 자동차 대여 회사에서 대여중인 자동차의 정보를 담은 테이블 CAR_RENTAL_COMPANY_CAR
• CAR_RENTAL_COMPANY_CAR는 CAR_ID, CAR_TYPE, DAILY_FEE, OPTIONS로 구성되어 있다.
• 자동차 종류(CAR_TYPE)는 'SUV', '세단', '승합차', '트럭', '리무진'으로 구성되어 있다.
• 이때, 자동차의 종류가 'SUV'인 자동차의 평균 일일 대여 요금을 소수 첫 번째 자리에서 반올림 후 AVERAGE_FEE로 지정하여 출력하는 SQL문을 작성해야한다.

📌 문제 풀이

SELECT문 중에서도 가장 난이도가 낮고 기본적인 문제이기 때문에 큰 문제는 없었다. 일반적으로 SQL은 대소문자를 구분하지 않기 때문에 모두 대문자로, 모두 소문자로 작성하여도 되나, 나는 집계 함수 부분을 소문자로 처리하였다.

SELECT round(avg(DAILY_FEE)) as AVERAGE_FEE
FROM CAR_RENTAL_COMPANY_CAR
WHERE CAR_TYPE = "SUV";

1. SQL의 가장 기본적인 코드 작성 순서는 SELECT > FROM > WHERE 순이다. 나중에 여러 조건을 추가시키면, HAVING, GROUP BY 등 추가적으로 등장하지만, 지금과 같이 단순한 코드에서는 SELECT, FROM, WHERE만으로도 충분히 풀이할 수 있다.

2. FROM 문 FROM은 영어 뜻 그대로 ~에서 라는 의미정도로 보면 될 것 같다. CAR_RENTAL_COMPANY_CAR 테이블에서 정보를 가져올 것이기 때문에 위와 같이 작성한다.

3. WHERE 문 WHERE에서는 문제가 CAR_TYPE이 'SUV'인 데이터에 대한 정보를 추출하고 싶어하기 때문에 CAR_TYPE = 'SUV'로 지정해 주었다. 여기서 주의해야하는 것은 SQL에서 비교 연산자는 우리가 흔히 아는 '==' 대신에 '='를 사용해야 한다는 것이다. 덧붙여 SQL에서의 ';'는 쿼리의 끝을 나타낸다.

4. *SELECT문 * 우리는 1.(CAR_TYPE이 'SUV'인) DAILY_FEE의 평균을 구해 2. 소수 첫 번째 자리에서 반올림 하여 3. AVERAGE_FEE로 선언할 것이다. 따라서 평균을 계산해주는 SQL의 집계함수 avg를 이용해 해당되는 DAILY_FEE의 평균을 구한 뒤, 소수 첫 번째 자리에서 반올림하는 함수 round를 사용한 뒤 as를 이용해 AVERAGE_FEE로 정의해 준다.

📌 문제 설명

상세 설명 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/120956

• 6개월된 조카가 할 수 있는 발음은 "aya", "ye", "woo", "ma" 네 가지이다.
• 이 네 가지 발음을 최대 한 번씩 사용해 조합한 발음만 할 수 있다.
• 문자열 배열 babbling이 매개변수로 주어질 때, 조카가 발음할 수 있는 단어의 개수를 return하는 solution함수를 생성해야 한다.

📌 문제 풀이

우선, 문제 이해의 핵심은 발음할 수 있는 단어들간의 조합만 조카가 발음할 수 있다는 것이다. ex. ayaye -> O / mayaya -> X

최근에 NLP 졸업시험을 봤더니 문자열 처리라는 키워드를 떠올리니 제일 먼저 정규표현식이 생각나서, 우선 정규 표현식을 활용하여 문제를 풀어봤다.

import re

def solution(babbling):
    regex = re.compile('^(aya|ye|woo|ma)+$')
    answer = 0
    for word in babbling:
        if regex.match(word):
            answer += 1
    return answer

1. regex : () 정규 표현식에서 ()는 추출한 패턴을 지정하는 역할을 한다. 조카가 발음 가능한 단어들끼리의 조합만을 발음할 수 있기 때문에 "aya" "ye", "woo","ma"만 추출해야 한다.

2. regex : | 정규 표현식에서 |는 or을 뜻한다. 위에서 언급한 발음 가능한 단어들 중 하나만 족해도 추출해야하므로 모든 단어들 사이를 |로 연결해 준 것이다.

3. regex : ^ , $

^는 문자열의 시작 또는 부정(not)을 의미하고 $는 문자열의 끝을 의미한다. 여기서는 문자열의 시작의 역할로 사용되었다. 발음가능한 단어를 제외한 다른 단어가 앞 뒤에 들어가면 안되고 ()안의 요소들끼리로만 구성되어야 하므로 ^ 와 $를 사용했다.

4. regex : match 문자열에서 정규표현식에 매칭되는 항목들을 배열로 반환한다. match가 될 때는 match의 객체를 돌려주고, match되지 않을 때는 None을 반환한다. 정규식 메소드 중 match를 선택한 이유는 match 메서드는 문자열의 처음부터 정규식과 match되지 않으면 None값을 내놓기 때문이다. 따라서 문자열 전체를 탐색하는 search보다 처음부터 검색하는 match를 선택했다. 사실 정규 표현식을 위와 같이 선언해주었기 때문에, search를 사용해도 테스트 결과가 틀리지는 않는다.

정규 표현식을 사용하지 않고 푸는 사례도 있길래 정규표현식을 사용하지 않고 문제를 풀어보았다.

def solution(babbling):
    answer = 0
    ableWord = ['aya', 'ye', 'woo', 'ma']
    for saidWord in babbling:
        for word in ableWord:
            if word in saidWord:
                saidWord = saidWord.replace(word, ' ')
        if len(saidWord.strip()) == 0:
                answer += 1
    return answer

1. ableWord 정의 조카가 발음할 수 있는 단어들을 담은 리스트를 정의하여, 발음할 수 있는 단어의 변화가 있을 때도 재활용 할 수 있도록 하였다.

2. 바깥 for문 입력 받은 babbling을 순차적으로 돌면서 전체 babbling에 대한 처리를 해줄 수 있도록 for문을 정의하였다.

3. 내부 for문 & 내부 if문 babbling의 하나의 문자열(saidWord) 내부에 발음할 수 있는 단어(word)가 포함되어있는 경우 발음할 수 있는 단어(word)를 space(공백)로 바꾸어주도록 하였다. ex. 'ayaee'인 경우 'aya'를 발음할 수 있기 때문에 해당 문자열은 ' ee'가 됨

4. 외부 if문 모든 과정을 마친 후, saidWord의 양쪽 공백을 없앤 문자열의 길이가 0인 경우는 해당 단어 내의 모든 발음이 가능하여 모두 공백으로 바뀐 뒤 공백을 제거하여 0이 되었다는 뜻이므로 최종적으로 조카가 발음할 수 있다. 따라서 answer에 1을 더하여 준다.

정의

약수 : 어떤 수를 나누어떨어지게 하는 수 소수 : 1과 자신만을 약수로 가지는 수(단, 1은 제외) 합성수 : 소수의 반대 개념. 1과 자신 외의 다른 약수를 가지는 수

파이썬으로 구현하기

1. 파이썬을 이용하여 사용자의 입력을 받아 숫자의 약수를 구해보자.

   inputNumber = int(input("0보다 큰 정수 입력: "))
   
   for number in range(1, (inputNumber+1)):
      if inputNumber % number == 0:
          print('{}의 약수: {}'.format(inputNumber, number))

2. 파이썬을 이용하여 사용자가 입력한 숫자까지의 소수를 구해보자.

   inputNumber = int(input("0보다 큰 정수 입력: "))
   
   for number in range(2, (inputNumber+1)):
      flag = True
      for n in range(2, number):
          if number % n == 0:
              flag = False
              break
   
      if (flag):
          print('{} : 소수'.format(number))
      else:
          print('{} : 합성수'.format(number))

📌 소인수와 소인수분해

정의

소인수 : 소수와 인수(약수)를 합친 말로, 약수(인수) 중에서 소수인 숫자 소인수분해 : 1보다 큰 정수를 소인수의 곱으로 나타낸 것. 소인수분해를 통해 약수를 찾을 수 있음.

파이썬으로 구현하기

1. 파이썬을 이용해서 사용자가 입력한 수를 소인수분해 해보자.

   inputNumber = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
   
   n = 2
   while n <= inputNumber:
      if inputNumber % n == 0:
          print('소인수 : {}'.format(n))
          inputNumber /= n
      else:
          n += 1

   2. 72에 x를 곱하면 y의 제곱이 된다고 할 때, x에 해당하는 가장 작은 정수를 구해보자.

      inputNumber = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
      

   n = 2 searchNumbers = []

   while n <= inputNumber: if inputNumber % n == 0:

      print('소인수 : {}'.format(n))
      if searchNumbers.count(n): #n의 개수 확인
          searchNumbers.append(n)
   
      elif searchNumbers.count(n) == 1:
          searchNumbers.remove(n) #이미 제곱형태이므로, 무시하기 위해 remove
   
      inputNumber /= n

   else:

      n += 1

   print('searchNumbers: {}'.format(searchNumbers))

📌 공약수와 최대공약수

정의

공약수 : 두 개 이상의 수에서 공통된 약수 최대공약수 : 공약수 중 가장 큰 수. 소수로 나눗셈하여 편리하게 최대공약수를 구할 수 있음.

파이썬으로 구현하기

1. 두개의 수를 입력하면 공약수와 최대공약수를 출력하는 코드를 작성해보자. 단, 두 번째 입력하는 숫자가 첫 번째 입력하는 숫자보다 크다고 가정한다.

   num1 = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
   num2 = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
   maxNum = 0
   
   for i in range(1, (num1+1)):
      if num1 % i == 0 and num2 % i ==0:
        print('공약수: {}'.format(i))
        maxNum = i
   print('최대공약수 : {}'.foramt(maxNum))
   

2. 세 개의 수를 입력하면 공약수와 최대공약수를 출력하는 코드를 작성해보자.

   num1 = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
   num2 = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
   num3  = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
   maxNum = 0
   
   for i in range(1, (num1+1)):
      if num1 % i == 0 and num2 % i ==0 and num3 % i ==0:
          print('공약수: {}'.format(i))
          maxNum = i
   
   print('최대공약수 : {}'.format(maxNum))

📌 공배수와 최소공배수

정의

공배수 : 두 개 이상의 수에서 공통된 배수 최소공배수 : 공배수 중 가장 작은 수

파이썬으로 구현하기

1. 두 개의 수를 입력하면 최소공배수를 출력하는 코드를 작성해보자.

   num1 = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
   num2 = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
   maxNum = 0
   
   for i in range(1, (num1+1)):
   if num1 % i == 0 and num2 % i ==0:
      print('공약수: {}'.format(i))
      maxNum = i
   
   print('최대공약수 : {}'.format(maxNum))
   
   minNum = (num1 * num2) // maxNum
   print('최소공배수 : {}'.format(minNum))

   2. 세 개의 수를 입력하면 최소공배수를 출력하는 코드를 작성해보자.

      # 1. 두 개의 수에 대한 최소공배수를 구한다
      num1 = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
      num2 = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
      num3  = int(input('1보다 큰 정수 입력: '))
      maxNum = 0
      

   for i in range(1, (num1+1)): if num1 % i == 0 and num2 % i ==0:

    print('공약수: {}'.format(i))
    maxNum = i

   print('최대공약수 : {}'.format(maxNum))

   minNum = (num1 * num2) // maxNum print('{}, {}의 최소공배수 : {}'.format(num1, num2, minNum))

   2. 세 번째 수의 공배수를 구한다

   newNum = minNum for i in range(1, (newNum+1)): if newNum % i == 0 and num3 % i == :

    maxNum = i

   print('최대공약수 : {}.format(maxNum))

   minNum = (newNum * num3) // maxNum print('{}, {}, {}의 최소공배수 : {}'.format(num1, num2, num3, minNum))

2. 섬마을에 과일, 생선, 야채를 판매하는 배가 다음 주기로 입항한다고 할 때, 모든 배가 입항하는 날짜를 계산해 보자.

   과일 선박: 3일 주기 / 생선 선박: 4일 주기 / 야채 선박: 5일 주기

    ship1 = 3; ship2 = 4; ship3 = 5;
    maxDay = 0
   
    for i in range(1, ship1+1)):
        if ship1 % i == 0 and ship2 % i == 0:
            maxDay = i
   
    print('최대공약수 : {}.format(maxDay))
   
    minDay = (ship1 * ship2) // maxDay
    print('{}, {}의 최소공배수 : {}'.format(ship1, ship2, minDay))
   
    newDay = minDay
   
    for i in range(1, (newDay+1)):
        if newDay %  i == 0 and ship3 % i == 0:
            maxDay = i
   
    print('최대공약수 : {}.format(maxDay))
   
    minDay = (newDay * ship3) // maxDay
    print('{}, {}, {}의 최소공배수 : {}'.format(ship1, ship2, ship3, minDay))