데이터베이스를 지탱하는 기술 05
분석계 처리는 무엇이 어려운가?
1. 데이터베이스는 데이터를 안전하고 빠르게 저장하는 것도 중요하지만, 결국 저장된 데이터를 어떻게 사용할지가 근본적인 존재 이유다.
2. 그러나 "분석 자체에 너무 시간이 걸려 현실적인 시간 내에 처리를 완료할 수 없다"라는 문제가 발생한다.
1. 데이터베이스는 데이터를 안전하고 빠르게 저장하는 것도 중요하지만, 결국 저장된 데이터를 어떻게 사용할지가 근본적인 존재 이유다.
2. 그러나 "분석 자체에 너무 시간이 걸려 현실적인 시간 내에 처리를 완료할 수 없다"라는 문제가 발생한다.
1. 어떤 Action에 대해서 데이터베이스를 조작할 때는 다양한 쿼리가 혼합된다.
2. 예를 들어 "상품 구매"라는 Action을 처리하기 위해서 DB는
요즘 코딩 테스트 광탈을 Python으로 면하자는 콘셉트의 자료(게시글, 강의, 책)가 많이 보인다. 지난 1년간 코딩 테스트에 Python을 사용하면서 느낀 점과 주의할 점을 공유해보려 한다.
Python 관련해서 가장 많이 언급되는 부분 중 하나가 속도다. 결론부터 말하면 평균적으로 속도가 느리고, 그 속도를 가늠하기 쉽지 않다. 여기서 말하는 가늠하기 쉽지 않다는 것은 개략적인 시간 복잡도를 판단하는 것이 아닌 실제로 채점 사이트에 나오는 속도(ms)를 말한다.
# 한 줄에 변수를 2개 이상 선언할 수 있다
a, b = 10, 20
# 자료구조도 마찬가지
c, d = [], []
# *args 문법
board = [1, 2, 3, 4, 5]
a, *b, c = board
# a=1, b=[2,3,4], c=5