Typescript 개념 Typescript = Javascript + A type system 이다. TS Type System의 특징은 다음과 같다. 개발 중 에러 포착 가능 type annotation 개발중에만 active된다 성능 최적화 없음 TS를 작성하지만 실제론 컴파일러에선 JS를 실행하는 것이다! 자세히 말하자면, 사실 JS를 작성하고 Type annotiation 추가하는 것이 TS를 작성하는 것. 이 과정을 풀어서 설명하자면 Typescript code = Javascript with type annotations -> Typescript Compiler -> Plain old Javascript 인 것이다. json 데이터 받아오기 교육용 Json 사이트 를 접속해서 밑의 resource에 todo를 들어가보자 ...

Arrays in Typescript Typed Arrays : 원소들이 동일한 타입의 값인 것 annotation 없어도 존재하는 원소들을 보고 inference 한다. 빈 배열은 inference할 수 없으므로 any타입이 된다. 1 2 3 4 5 6 7 8 // type annotation const carMarkers: string[] = ['ford', 'toyota', 'chevy']; // Date[] 타입으로 inference const dates = [new Date(), new Date()]; // 2차원. string[][] type이다. const carsByMake = [['f150'], ['corolla'], ['camaro']]; 특징 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 // 배열에서 추출시 type inference 한다. const car = carMakers[0]; // string type const myCar = carMakers.pop(); // string type // 배열에 동일하지 않은 type의 값은 추가할 수 없다. carMakers.push(100); // string[]에 number를 넣으면 오류 발생 // 'map, 'forEach', 'reduce' 사용 carMakers.map((car: string): string => { return car.toUpeerCase(); }); // 다수의 type 사용. // const importantDates: (string | Date)[]로 inference 된다. const importantDates = [new Date(), '2030-10-10']; // annotation const importanteDates: (Date | string)[] = [new Date()]; Tuple 각 원소가 기록의 속성을 나타내는 배열과 같은 구조 ...

주간기록 날짜 2023년 9월 25일 ~ 2023년 10월 01일 계획 책너두 : 클린코드, Real MySQL 8.0 1권, 코딩 인터뷰 완전정복 매일 알고리즘 3문제 9월 27일 : 알고리즘 스터디 9월 30일 : 코딩 테스트 10월 1일 : 48시간 과제 테스트 결과 책너두 5기 클린코드 종료 회고 자소서 지옥 끝나니 코테, 인적성 지옥 몰려온다. 심화 데브캠프 열심히 해보자.

책너두 6기 24일차 백은빈, 이성욱의 Real MySQL8.0 1권 p.247 ~ p.257 내용정리 08 인덱스 8.3.7 B-Tree 인덱스의 가용성과 효율성 쿼리의 where 조건이나 group by, 또는 order by 절이 어떤 경우에 인덱슬르 사용할 수 있고 어떤 방식으로 사용할 수 있는지 식별할 수 있어야 한다. 8.3.7.1 비교 조건의 종류와 효율성 다중 칼럼 인덱스에서 각 칼럼의 순서와 그 칼럼에 사용된 조건이 동등 비교("=")인지 아니면 크다(">") 또는 작다("<") 같은 범위 조건인지에 따라 각 인덱스의 칼럼의 활용 형태가 달라지며, 그 효율 또한 달라진다. ...

책너두 5기 48일차 로버트 C. 마틴의 클린코드 p. 437~ p.446 내용정리 부록 A 동시성 2 다중 스레드 코드 테스트 변수의 현재 값을 기억한다. 스레두 두 개를 새엉하여 각 스레드가 해당 변수에 관한 메서드를 호출한다. 의도에 맞게 값이 변경되었는지 확인한다. 의도와 다르게 변한것이 확인될 때까지 반복한다. 위와 같은 테스트는 아주 드물게 문제가 발생하기 때문에, 일억 번은 돌려야 한다. 따라서 많은 시간이 소모된다. 이를 대체하기 위한 방법들은 다음과 같다. 몬테 카를로 테스트 ...

책너두 6기 23일차 백은빈, 이성욱의 Real MySQL8.0 1권 p.237 ~ p.246 내용정리 08 인덱스 8.3.4.4 인덱스 스킵 스캔 데이터베이스 서버에서 인덱스의 핵심은 값이 정렬돼 있다는 것이며, 이로 인해 인덱스를 구성하는 칼럼의 순서가 매우 중요하다. 기존에 루스 인덱스 스캔이 비슷한 최적화를 수행했지만 새로 도입된 인덱스 스킵 스캔은 용도가 훨씬 넒어졌다. 단점 Where 조건절에 조건이 없는 인덱스의 선행 칼럼의 유니크한 값의 개수가 적어야 함 : 개수가 많으면 인덱스에서 스캔해야 할 시작 지점을 검색하는 작업이 많이 필요해져 쿼리의 처리 성능이 오히려 더 느려질 수 있다. 쿼리가 인덱스에 존재하는 칼럼만으로 처리 가능해야 함(커버링 인덱스) : 이후 버전에서 개선될 것으로 보임 8.3.5 다중 칼럼(Multi-column)인덱스 현재 까지는 1개의 칼럼만 포함된 인덱스 두 개 이상의 칼럼으로 구성된 인덱스를 다중 칼럼 인덱스(복합 칼럼 인덱스)나 “Concatenated Index"라고 함 다중 칼럼 인덱스에서는 인덱스 내에서 각 칼럼의 위치(순서)가 상당히 중요하다. 8.3.6 B-Tree 인덱스의 정렬 및 스캔 방향 인덱스의 키 값은 항상 오름차순이거나 내림차순으로만 정렬되어 저장된다. 8.3.6.1 인덱스의 정렬 인덱스를 생성하는 시점에 인덱스를 구성하는 각 칼럼의 정렬을 오름차순 / 내림차순 으로 설정 가능 정렬 순서를 혼합할 수 있음. 8.3.6.1.1 인덱스 스캔 방향 인덱스 생성 시점에 오름차순 또는 내림차순으로 정렬이 결정되지만 쿼리가 그 인덱스를 사용하는 시점에 인덱스를 읽는 방향에 따라 오름차순 또는 내림차순 정렬 효과를 얻을 수 있다. 8.3.6.1.2 내림차순 인덱스 인덱스 역순 스캔이 인덱스 정순 스캔에 비해 느리다. 인덱스를 내림차순 정렬하는 쿼리가 소량의 레코드에 드물게 실행되는 경우라면 내림차순 인덱스를 굳이 고려할 필요는 없다. 많은 레코드를 조회하면서 빈번하게 실행된다면 내림차순 인덱스가 더 효율적일 수도 있다. 많은 쿼리가 인덱스의 앞쪽만 또는 뒤쪽만 집중적으로 읽어서 인덱스의 특정 페이지 잠금에서 병목이 예상된다면 쿼리에서 자주 사용되는 정렬 순서대로 인덱스를 생성하는 것이 잠금 병목 현상을 완화하는데 도움이 된다.

책너두 5기 47일차 로버트 C. 마틴의 클린코드 p. 429~ p.436 내용정리 부록 A 동시성 2 작업 처리량 높이기 동기화 영역은 언제나 작을수록 좋다. 작업 처리량 계산 - 단일 스레드 환경 다음을 가정한다. 페이지를 읽어오는 평균 I/O 시간 : 1초 페이지를 분석하는 평균 처리 시간: 0.5초 처리는 CPU 100%를 사용, I/O는 CPU 0% 사용 스레드 하나가 N 페이지를 처리한다면 총 실행 시간은 1.5초 * N이다. 작업 처리량 계산 - 다중 스레드 환경 3개의 스레드를 사용한다면? 페이지 읽기 한 번은 페이지 분석 두 번과 겹침이 가능하므로 일 초마다 두 페이지를 처리한다. 따라서 단일스레드보다 처리율이 세 배 높다. ...

책너두 6기 22일차 백은빈, 이성욱의 Real MySQL8.0 1권 p.228 ~ p.236 내용정리 08 인덱스 8.3.3.3 선택도(기수성) 인덱스에서 선택도(Selectivity) 또는 기수성(Cardinality)은 거의 같은 의미로 사용되며, 모든 인덱스 키 값 가운데 유니크한 값의 수를 의미한다. 인덱스 키 값 가운데 중복이 많을수록 기수성과 선택도는 낮아진다. 선택도가 높을수록 검색 대상이 줄어서 빠르게 처리된다. 선택도가 좋지 않다고 하더라도 정렬이나 그루핑과 같은 작업을 위해 인덱스를 만드는 것이 훨씬 나은 경우도 많다. 인덱스에서 유니크한 값의 개수는 인덱스나 쿼리의 효율성에 큰 영향을 미친다. 8.3.3.4 읽어야 하는 레코드의 건수 인덱스를 통해 테이블의 레코드를 읽는 것은 인덱스를 안 거치는 것 보다 높은 비용이 든다. 100만 중 50만을 읽어야하는 쿼리가 있다면 무엇이 효율적일지 판단해야 한다. 테이블 모두 읽고 50만개 버리기 인덱스를 통해 필요한 50만 개 읽기 8.3.4 B-Tree 인덱스를 통한 데이터 읽기 mYSQL이 인덱스를 이용하는 대표적인 방법 세 가지 ...

책너두 5기 46일차 로버트 C. 마틴의 클린코드 p. 420~ p.428 내용정리 부록 A 동시성2 라이브러리를 이해하라 Executor 프레임워크 스레드 풀링으로 정교한 실행을 지원하는 프레임워크 스레드 풀을 관리하고, 풀 크기를 자동으로 조정하며, 필요하다면 스레드를 재 사용 스레드를 차단하지 않는(non blocking) 방법 최신 프로세서는 거의 지원. CAS(Compare and Swap)라 불리는 연산을 지원 다중 스레드 환경에서 안전하지 않은 클래스 SimpleDateFormat 데이터베이스 연결 java.util 컨테이너 클래스 서블릿 메서드 사이에 존재하는 의존성을 조심하라 두 스레드가 서로를 간섭해 예외가 발생할 가능성이 있다. 해결방안 실패를 용인한다. 클리언트를 바꿔 문제를 해결한다. 즉, 클라이언트-기반 잠금 메커니즘을 구현한다. 서버를 바꿔 문제를 해결한다. 서버에 맞춰 클라이언트도 바꾼다. 즉, 서버-기반 잠금 메커니즘을 구현한다. 실패를 용인한다. 떄로는 실패해도 괜찮도록 프로그램을 조정할 수 있다. ...

날짜 2023년 9월 27일 업데이트 내용 CDN 적용 이미지를 사용할 떄 CDN(Content Delivery Network)를 적용하였습니다. CDN은 콘텐츠 제공 네트워크라고도 하는데, 지리적으로 분산된 서버들을 연결한 네트워크로서 웹 컨텐츠의 복사본을 사용자에 가까운 곳에 두거나 동적 컨텐츠(예: 라이브 비디오 피드)의 전달을 활성화하여 웹 성능 및 속도를 향상할 수 있게 합니다. 또한 데이터 사용량이 많은 애플리케이션의 웹 페이지 로드 속도를 높이는 상호 연결된 서버 네트워크입니다. 마크다운에 작성한 게시글에서 이미지 삽입할 때 경로를 ./img/이미지파일 에서 ...