case 목록 case1. 현재날짜를 년-월 yyyyMM 포맷으로 조회 public static String getCurrentYearMonth() { LocalDate currentDate = LocalDate.now(); DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM"); return currentDate.format(formatter); } case2. 받아온 날짜를 매개변수 format(yyyy-MM-dd, yyyyMM 등) 포맷으로 조회 public static String getDateFormat(String date, String format) { DateTimeFormatter formatter = DateTimeFor..
상황분석 우리에게 운영중인 레거시 프로젝트가 있다고 가정해보자. 그리고 UserDto 파일이 존재하는데, 해당 Dto 파일은 User 테이블의 필드들을 담고있는 클래스이다. UserDto.java public class UserDto implements CommonUser { private String name; private String gender; private String age; public UserDto(String name, String gender, String age) { this.name = name; this.gender = gender; this.age = age; } @Override public String getName() { return name; } @Override pub..
Call by Value 값에 의한 호출 public class Main { public static void main(String[] args) { int a = 1; int b = 2; System.out.println(a); // 1 System.out.println(b); // 2 Main main = new Main(); main.update(a); System.out.println(a); // 1 System.out.println(b); // 2 } void update(int a) { /* 지역변수 처럼 */ a = 5; System.out.println(a); // 5 } } 변수 a, b에 각각 1, 2를 할당했다. 그리고 변수를 출력해보면 a = 1, b = 1로 출력된다. 그리고 up..
도입 스프링부트 프로젝트에서 JPA를 사용하여 API를 만드는 상황에 놓였다. 나는 API의 파라미터로 받아올 DTO 파일을 생성하였고, JPA Repository로 보낼 Entity 파일을 생성하였다. com.api.seohae - dto UsersDTO.java - entity Users.java 위 구조로 갔을때 만나게될 상황을 자세히 살펴보자. 상황분석 Users 테이블에 회원을 등록하는 간단한 POST API를 보자. @PostMapping("") public ResponseEntity addUser(@ModelAttribute UsersDto usersDto) { Users users = userService.addUser(usersDto); return ...; } 파라미터로 UsersDto..
application.yml 파일 spring: datasource: url: jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:XE username: seohae password: pawd123 driver-class-name: oracle.jdbc.driver.OracleDriver Ojdbc6 나의 프로젝트 버전은 아래와 같다. id 'org.springframework.boot' version '2.4.2' Oracle DB 연동을 하기위해 Ojdbc6 을 build.gradle 에 추가했다. runtimeOnly 'com.oracle.database.jdbc:ojdbc6' 하지만 제대로 연동되지 않는다. Ojdbc6 을 포함하게되면 application.yml 파일 안의 driver-c..
오라클 이미지 설치 docker pull jaspeen/oracle-xe-11g docker-compose 파일 생성 version: '2' services: oracle11g: image: jaspeen/oracle-xe-11g container_name: oracle11g volumes: - ~/경로명:/u01/app/oracle jaspeen/oracle-xe-11g ports: - 1521:1521 여기서 경로명은 도커 안의 오라클의 데이터를 저장할 로컬 PC의 위치이다. docker-compose 파일 실행 1) 로컬PC에 이전에 생성한 docker-compose 파일의 위치로 이동 cd 경로 2) docker-compose 실행 docker-compose up -d 3) docker-compo..
엘라스틱서치 검색 방법 엘라스틱 서치에서 제공하는 검색 API는 질의(Query)를 기반으로 동작한다. 1) URI 검색 2) Request Body 검색 URI 검색은 단순히 GET 방식처럼 URI 표기법을 사용하는 것이고, 2)번의 Request Body는 RESTFul API를 이용하여 Body에 조건을 표기하여 사용하는 방법이다. URI 검색 URI를 이용하는 방식은 HTTP GET 요청을 활용하는 방식이다. 'key=Value' 형식의 파라미터로 검색하고자 하는 검색 조건을 넣는다. 따라서 검색 조건에 따라 URI의 파라미터가 변경될 것이고, URI 표기법에 맞게 호출된 조건에 따라 결과를 내려준다. 하지만 파라미터로 표현할 수 있는 표현의 한계가 있기 때문에 Request Body 검색 방법을..
매핑 엘라스틱서치에서 매핑이란, 색인할때 문서의 데이터 유형에 따라 필드에 적절한 데이터 타입을 지정하는 것을 말한다. 매핑은 색인될 문서의 데이터 모델링이라고도 할 수 있다. 엘라스틱서치는 기본적으로 명시적으로 필드를 정의하지 않아도 데이터 유형에 따라 필드의 데이터 타입에 대한 매핑 정보가 자동으로 생성된다. 하지만 좀더 정확한 검색을 위해서는 수동적으로 매핑하여 필드에 적합한 데이터 타입으로 정의하는 것이 좋다. 색인 : 역색인 파일을 만드는 것 매핑의 의미 > 색인시 데이터가 어디에 어떻게 저장될지를 결정하는 설정이다. > 인덱스에 추가되는 각 데이터 타입을 구체적으로 정의하는 일이다. # 문서 (1) { "key" : "12345", "value" : "abced" } # 문서 (2) { "ke..
엘라스틱서치의 용어 1) 인덱스 엘라스틱서치는 하나의 인덱스에 하나의 타입만이 구성 가능하다. 인덱스(index)는 데이터 저장 공간으로, 하나의 노드에는 여러 개의 인덱스를 생성할 수 있다. 하나의 인덱스는 여러 노드에 분산 저장되어 관리된다. 엘라스틱서치의 인덱스 생성시 기본 구조 5개의 프라이머리(Primary) 샤드 + 1개의 레플리카(Replica) 샤드 2) 샤드 색인된 문서는 하나의 인덱스에 저장되고, 인덱스 내부에 색인된 데이터는 여러개의 파티션으로 나뉘어 구성된다. 이때의 파티션을 '샤드(Shard)'라고 한다. 3) 타입 인덱스의 논리적 구조이다. 데이터베이스에서 이와 같은 개념으로는 테이블이 있다. 4) 문서 데이터가 저장되는 최소 단위이다. 데이터베이스에서 이와 같은 개념으로는 행이..
들어가며 엘라스틱 서치는 검색 엔진이다. 여기서 검색 엔진(search engine)이란, 웹에서 정보를 수집하여 검색 결과를 제공하는 프로그램이다. 우리가 많이 사용하고있는 데이터베이스는 비정형 데이터를 색인하고 검색하는 것이 불가능하다. 비정형 데이터 : 정해진 규칙이 없는 데이터; 예) 텍스트, 음성, 영상 등 색인 : 키워드를 찾아보기 쉽도록 정렬한 목록 하지만 엘라스틱서치에서는 비정형 데이터를 색인하고 검색하는 것이 가능하다. 또한 엘라스틱서치의 장점 중의 하나인 역색인 구조을 사용함으로써 빠른 검색이 가능하다. 역색인 : 키워드를 통해 문서를 찾는 방식 관계형 데이터베이스와의 비교 엘라스틱서치 관계형 데이터베이스 인덱스 데이터베이스 샤드 파티션 타입 테이블 문서 행 필드 열 매핑 스키마 Que..
들어가며 컨슈머가 poll()을 호출할 때마다 컨슈머 그룹은 카프카에 저장되어있는 아직 읽지않은 메시지를 가져온다. 이렇게 동작할 수 있는 것은 컨슈머 그룹이 메시지를 어디까지 가져왔는지를 알 수 있기 때문이다. 컨슈머 그룹의 컨슈머들은 각각의 파티션에 자신이 가져간 메시지의 위치 정보를 기록하고 있다. 커밋 카프카는 각 컨슈머 그룹의 파티션 별로 오프셋 정보를 저장하기 위한 저장소가 별도로 필요하다. 만약 특정 컨슈머가 갑자기 다운되거나 컨슈머 그룹에 새로운 컨슈머를 추가하게된다면 컨슈머 그룹 내에서 리밸런스가 발생한다. 리밸런스가 일어난 후 각 컨슈머들은 이전에 처리했던 토픽의 파티션이 아닌 다른 새로운 파티션에 할당된다. 이때 컨슈머는 이전의 컨슈머가 가져간 데이터의 이후 시점부터 읽어들여야 한다...
컨슈머 그룹 카프카에는 프로듀서가 전달한 데이터를 저장하는 데이터 저장소인 토픽이 있다. 컨슈머는 해당 토픽에서 데이터를 가져오는데, 여러 컨슈머들은 컨슈머 그룹을 이루어 동시에 접속하여 메시지를 가져올 수 있다. 프로듀서가 토픽에 보내는 메시지 속도가 갑자기 증가하게되어, 컨슈머가 처리하지 못한 메시지들이 생기게된다. 해당 메시지들을 가져오는 컨슈머를 확장할 필요성이 생겼다. 만약 컨슈머만 확장한다면 기존과 신규 컨슈머의 오프셋(데이터의 저장 위치; 파티션별로 유니크한 순차적인 증가값을 위치로 가진다)가 뒤섞이면서 메시지들이 뒤죽박죽 될 것이다. 이를 해결하기 위해 카프카는 동일한 토픽에 대해 여러 컨슈머가 메시지들을 가져갈 수 있도록 컨슈머 그룹의 기능을 제공한다. 컨슈머 리밸런스 컨슈머 그룹 안에서..