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다중DB 환경설정 에서 두가지 DB를 설정하여 운영하는 방법을 정리하였으니 참고하세요
여기서 윈도우란 의미는 OS윈도우와 상관없으며, 특정 구간을 ROW단위로 중간집계할수 있는기능으로
논리적인 방식으로 윈도우 파티션되었다라고 이해하면 될것같습니다.
| Group By | PARTITION BY |
|---|---|
| SELECT t.address,count(*) FROM address t GROUP BY address | SELECT name,address,COUNT(*) OVER(PARTITION BY address) FROM address |
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자르기 기능과 동시에 집계기능이 수행되어 원래의 데이터에서 요약 집계 처리가 됩니다. | GroupBy와 비교를 하면, 집계기능을 사용하기위해 요약처리가 안되고 레코드수를 그대로 유지하면서 원하는 집계수를 볼수가 있으며 자르기 기능만 수행되었다라고 보시면됩니다. 이해를 돕기위해 색상으로 데이터를 사각형 분리를하였으며 논리적으로 파티션 혹은 자른 사각형이 윈도우같다고 하여 윈도우처리 되었다라고 표현됩니다. |
나이 많은순으로 랭크를 내고자 한다고하면, 윈도우함수인 RANK()를 활용하면 간단하게 구할수있습니다. 이 기능은 Group BY및 서브쿼리와 결합하여 구현하거나 어플리케이션내에서 랭킹을 부여하는 방법으로 구현 할수도 있겠으나,DB가 지원한다고 하면 윈도우함수 사용이 권장됩니다. postgresql기준으로 더 자세한 윈도우함수 종류와 사용방법을 살펴볼수 있습니다. https://www.postgresql.org/docs/10/static/functions-window.html |
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| Note | ||
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ORM은 쿼리를 모르는 사람이 편리하게 사용할수 있는 툴일까? 로 시작하여 비교적 쉬운 데이터 모델은 ORM을(SQL PART-A) 통해 무난하게 학습진행되었지만 제가 원하는 진정한 변환은 SQL-PART2였으며 여기서 문제가 발생하였습니다. 이것의 변환을 위해 DB학습을 더해야했으며 표준적이지 않지만 해결방법을찾아야했습니다. ORM은 DB를 이해하고 OOP로 변환하고 일치시키려는 컨셉을 가지고 있기때문에 DB와 OOP 연마를 함께해야하며 평균이상 더 해야한다란 결론에 도달하였습니다. 그러고도 복잡한 쿼리에대한 성능문제 예를 들면 N+1의 문제를 해결해야합니다. ORM N+1 문제를 검색하면, 엄청난 량의 각기 다른문제를 검색할수 있으며 이것을 해결하는 표준적인 방법이 없으며 ORM을 사용하는 각각의 프레임워크마다 해결방식이 다릅니다. ORM에 도전하기위해서는 기존개발 패러다임이 바뀌어야하고 다음과같은 더 고난이도의 해결해야할 과제가 있음을 알게되었습니다.
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