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파이썬 collections 모듈

 

  • collections모듈은 파이썬에서 일반적으로 제공되고 있는 dict, list, set, tuple의 대안을 제공해주는 특별한 데이터 컨테이너들의 집합이다. 
  • 큐를 이용하는 구현을 할 때 사용하는 deque 역시 collections 모듈에서 사용할 수 있다. 
  • collections 모듈에는 활용도 높아 보이는 container들이 많이 보였는데 오늘은 그중 Counter에 대해 공부해 보았다.

 

1. Counter 

  • Counter는 해시 가능한 객체를 세는 데 사용하는 딕셔너리 서브 클래스이다.
  • 여기서 해시란 다양한 길이를 가진 데이터를 고정된 길이를 가진 데이터로 매핑한다는 것이다.
    (이를 이용하여 특정한 배열의 인덱스나 위치, 위치를 입력하여 데이터의 값을 지정하거나 찾을 수 있다.)
  • 즉, 해시 가능한 객체라는 의미는 고정된 길이를 가진 데이터로 매핑이 가능한 데이터라는 뜻이고, 파이썬에서는 보통 Immutable 한 객체를 해시 가능한 객체라고 한다. 정리하자면, Counter는 해시 가능한 객체(Immutable 한 객체)를 세어주는 딕셔너리의 서브 클래스이다.
  • 리스트(list), 딕셔너리(dict), 집합(set) 등은 변경 가능한(mutable) 객체이다.
  • 해시 가능한 객체: 정수, 부동 소수점, 문자열, 튜플 등 변경 불가능한 객체
  • 해시 불가능한 객체: 리스트, 딕셔너리, 집합 등 변경 가능한 객체

 

1.2 Counter 사용법

  • 위에서 설명한 것처럼 Counter는 해시가능한 객체 요소가 딕셔너리 키로 저장되고 개수가 딕셔너리의 값으로 저장된다.
  • 여기서 개수는 0이나 음수를 포함하는 임의의 정숫값이 될 수 있다.
  • 문자열, 리스트, 튜플 또는 다른 반복 가능한(iterable) 객체를 인수로 받아 생성할 수 있다.
from collections import Counter

# 문자열을 이용해 Counter 생성
c = Counter("hello world")
print(c)
# 출력: Counter({'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1})

# 리스트를 이용해 Counter 생성
c = Counter([1, 2, 2, 3, 3, 3])
print(c)
# 출력: Counter({3: 3, 2: 2, 1: 1})

# 튜플을 이용해 Counter 객체 생성
data_tuple = (1, 2, 2, 3, 3, 3)
counter = Counter(data_tuple)

print(counter)
# 출력: Counter({3: 3, 2: 2, 1: 1})



1.3 Counter additional methods

  • elements()
    • 요소의 개수만큼 반복되는 순환자료형을 반환한다.
    • 여기서 주의할 점은 Collector 역시 Dict과 마찬가지로 순서가 존재하지 않기 때문에 처음 발견되는 순서대로 반환한다.
  • most_common([n])
    • 가장 갯수가 많은 것부터 적은 것 순으로 n개 나열한 리스트를 반환한다. (정렬의 기능)
c = Counter("hello world")
print(c.most_common(2))
# 출력: [('l', 3), ('o', 2)]
  • subtract([iterable-or-mapping])
    • 순환 자료형이나 다른 매핑 자료형으로부터 현재 카운터의 개수만큼 밴 후 카운터 객체를 반환한다.
    • 여기서 0이나 음수를 반환할 수 있다.

 

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문제 설명

코니는 매일 다른 옷을 조합하여 입는것을 좋아합니다.

예를 들어 코니가 가진 옷이 아래와 같고, 오늘 코니가 동그란 안경, 긴 코트, 파란색 티셔츠를 입었다면 다음날은 청바지를 추가로 입거나 동그란 안경 대신 검정 선글라스를 착용하거나 해야합니다.

종류 이름

얼굴 동그란 안경, 검정 선글라스
상의 파란색 티셔츠
하의 청바지
겉옷 긴 코트
  • 코니는 각 종류별로 최대 1가지 의상만 착용할 수 있습니다. 예를 들어 위 예시의 경우 동그란 안경과 검정 선글라스를 동시에 착용할 수는 없습니다.
  • 착용한 의상의 일부가 겹치더라도, 다른 의상이 겹치지 않거나, 혹은 의상을 추가로 더 착용한 경우에는 서로 다른 방법으로 옷을 착용한 것으로 계산합니다.
  • 코니는 하루에 최소 한 개의 의상은 입습니다.

코니가 가진 의상들이 담긴 2차원 배열 clothes가 주어질 때 서로 다른 옷의 조합의 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.


제한사항

  • clothes의 각 행은 [의상의 이름, 의상의 종류]로 이루어져 있습니다.
  • 코니가 가진 의상의 수는 1개 이상 30개 이하입니다.
  • 같은 이름을 가진 의상은 존재하지 않습니다.
  • clothes의 모든 원소는 문자열로 이루어져 있습니다.
  • 모든 문자열의 길이는 1 이상 20 이하인 자연수이고 알파벳 소문자 또는 '_' 로만 이루어져 있습니다.

입출력 예

clothes return

[["yellow_hat", "headgear"], ["blue_sunglasses", "eyewear"], ["green_turban", "headgear"]] 5
[["crow_mask", "face"], ["blue_sunglasses", "face"], ["smoky_makeup", "face"]] 3

입출력 예 설명

예제 #1

headgear에 해당하는 의상이 yellow_hat, green_turban이고 eyewear에 해당하는 의상이 blue_sunglasses이므로 아래와 같이 5개의 조합이 가능합니다.

1. yellow_hat 2. blue_sunglasses 3. green_turban 4. yellow_hat + blue_sunglasses 5. green_turban + blue_sunglasses

예제 #2

face에 해당하는 의상이 crow_mask, blue_sunglasses, smoky_makeup이므로 아래와 같이 3개의 조합이 가능합니다.

1. crow_mask 2. blue_sunglasses 3. smoky_makeup


문제 풀이

def solution(clothes):
    answer = 1
    dic = {}
    for i in clothes:
        if i[1] in dic:
            dic[i[1]] += 1
        else:
            dic[i[1]] = 1
    for i in dic.keys():
        answer *= dic[i] + 1
    return answer - 1
  1. key, value 로 분류하면 된다. 그래서 딕셔너리를 사용했다.
  2. 빈 딕셔너리 dic {} 을 설정한다.
  3. [["yellow_hat", "headgear"], ["blue_sunglasses", "eyewear"], ["green_turban", "headgear"]] 이 입력값일 때
  • i = ["yellow_hat", "headgear"]
  • i[1] 은 headgear,
    dic[i[1]] ⇒ i[1]인 headgear를 Key로 하여 Value에 1을 넣으라는 뜻이다.
    즉, dic = {"headgear": 1}
  • 위의 예시에서 총 경우의 수는 6가지이다.
    1. yellow_hat을 입고, blue_sunglasses를 입음
    2. green_turban을 입고, blue_sunglasses를 입음
    3. yellow_hat을 입고, 아무 것도 입지 않음
    4. green_turban을 입고, 아무 것도 입지 않음
    5. 아무 것도 입지 않고, blue_sunglasses를 입음
    6. 아무 것도 입지 않음 (아무 것도 입지 않는 경우)
  • headgear 종류는 2개의 아이템(yellow_hat과 green_turban)이 있다.
    이 경우, headgear를 입는 경우의 수는 3가지이다.
    • yellow_hat을 입거나, green_turban을 입거나, 아무 것도 입지 않는 경우.
  • eyewear 종류는 1개의 아이템(blue_sunglasses)이 있다.
    이 경우, eyewear를 입는 경우의 수는 2가지이다.
    • blue_sunglasses을 입거나, 아무 것도 입지 않는 경우.
  • 이렇게 계산한다면 총 6가지의 경우의 수가 나오지만 여기에서 둘다 아무 것도 입지 않는 경우를 제외해야 한다.
  • 문제의 조건에서는 적어도 하나의 의상은 입어야 하기 때문..
    따라서, 위에서 계산한 총 경우의 수 6에서 아무 것도 입지 않는 경우 1가지를 빼야 한다.
  • 따라서, 최종적으로 가능한 조합의 수는 6 - 1 = 5가 된다.
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기본적으로 Spring Security에서 사용자 인증을 처리하기 위해 UserDetailsService 인터페이스를 제공한다.

근데 실습을 진행하면서 두가지 방법으로 구현하는 게 있어서 차이가 뭔가 해서 정리하기로 했다.

 

1. 메모리를 사용한 사용자 인증 방법 - 1

@Bean
public UserDetailsService userDetailsService() {

    UserDetails user = User.withUsername("user")
            .password(passwordEncoder().encode("1234"))
            .roles("USER")
            .build();

    UserDetails admin = User.withUsername("admin")
            .password(passwordEncoder().encode("1234"))
            .roles("ADMIN")
            .build();

    UserDetails superuser = User.withUsername("superuser")
            .password(passwordEncoder().encode("1234"))
            .roles("SUPERUSER")
            .build();

    UserDetails ks = User.withUsername("ks")
            .password(passwordEncoder().encode("1234"))
            .roles("ADMIN", "USER")
            .build();

    return new InMemoryUserDetailsManager(user, admin, superuser, ks); // UserDetails 추가 필수
}

 

  • 저장소 : 메모리에 사용자 정보를 저장한다. 
    • 애플리케이션 재시작 시 사용자 정보가 초기화된다.
  • InMemoryUserDetailsManager를 사용하여 사용자를 저장한다.
  • User.withUsername, password, roles 메서드를 사용하여 사용자 정보를 설정한다.
  • passwordEncoder().encode("1234")를 사용하여 비밀번호를 암호화한다.
  •  테스트나 데모용으로 메모리에 사용자 정보를 저장하는 방식이다. 프로젝트 초기에 하면 좋을듯

 

 

 

 

2. 데이터베이스를 사용한 사용자 인증 방법 - 2

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class CustomUserDetailsService implements UserDetailsService {

    private final UserRepository userRepository;

    @Override
    public UserDetails loadUserByUsername(String username) throws UsernameNotFoundException {
        User user = userRepository.findByUsername(username); // 데이터베이스에서 사용자 이름을 기준으로 사용자를 조회
        if(user == null){
            throw new UsernameNotFoundException("사용자가 없습니다.");
        }
        // UserBuilder를 사용하여 UserDetails 객체를 생성 
        // withUsername(username)를 호출하여 사용자 이름을 설정
        UserBuilder userBuilder = org.springframework.security.core.userdetails.User.withUsername(username);
        userBuilder.password(user.getPassword()); // 암호화된 비밀번호를 설정
        userBuilder.roles(user.getRoles().stream().map(role -> role.getName()).toArray(String[]::new));

        return userBuilder.build(); // 완성된 UserDetails 객체를 반환
    }
}

 

  • 저장소 : 데이터베이스에서 사용자의 정보를 조회한다.
    • 사용자 정보의 변경, 추가, 삭제가 데이터베이스에서 이루어진다.
  • 사용자가 직접 만든 UserRepository를 사용하여 사용자 정보(데이터)를 가져온다.
  • UserBuilder를 사용하여 UserDetails 객체를 생성합니다.

 


두 번재 방식을 풀이 하자면,

 

UserDetailsService 인터페이스는 기본적으로 사용자 이름을 통해 사용자를 로드하는 기능을 제공한다. 

UserDetailsService 의 메서드 중  loadUserByUsername 메서드는 데이터베이스에서 주어진 사용자 이름(username)을 기반으로 사용자의 세부 정보를 검색하고 반환하는 역할을 하는 메서드이다.

 

  • UserBuilder를 사용하여 UserDetails 객체를 생성한다.
    • withUsername(username)를 호출하여 사용자 이름을 설정한다.
    • password(user.getPassword())를 호출하여 암호화된 비밀번호를 설정한다.
    • roles(user.getRoles().stream().map(role -> role.getName()).toArray(String[]::new))를 호출하여 사용자의 역할을 설정한다.
      • 이 과정에서 사용자의 역할을 문자열 배열로 변환한다.
  • loadUserByUsername 메서드를 통해 데이터베이스에서 사용자를 조회하고, UserDetails 객체로 변환하여 Spring Security가 이를 사용하여 인증을 처리할 수 있도록 한다.

 

 

결론:

두 방법 모두 UserDetailsService 인터페이스를 구현하여 사용자 인증을 처리하지만, 실제 애플리케이션에서는 두 번째 방법처럼 데이터베이스를 사용하는 방법이 더 일반적이다.

즉 첫 번째 방법은 주로 개발 초기 단계나 테스트 환경에서 유용하게 사용된다.

 

---> 2번재 방법을 사용하자!

 

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문제 설명

  • 어떤 자연수로 이루어진 원형 수열의 연속하는 부분 수열의 합으로 만들 수 있는 수가 몇 가지인지 알아보고자 합니다.
  • 원형 수열이란 일반적인 수열에서 처음과 끝이 연결된 형태의 수열을 말합니다.
  • 원형 수열은 처음과 끝이 연결되어 끊기는 부분이 없기 때문에 연속하는 부분 수열도 일반적인 수열보다 많아집니다.
  • 원형 수열의 모든 원소 elements가 순서대로 주어질 때, 원형 수열의 연속 부분 수열 합으로 만들 수 있는 수의 개수를 반환해주세요.
  • 제한 사항
    • 3 ≤ elements의 길이 ≤ 1000
    • 1 ≤ elements의 원소 ≤ 1000
  • 입출력 예시
elements result
[7, 9, 1, 1, 4] 18

 

 


문제 풀이

def solution(elements):
    # 원형 수열을 처리하기 위해 elements 리스트를 두 배로 확장
    extended_elements = elements + elements
    unique_sums = set()  # 부분 수열의 합을 저장할 집합

    n = len(elements)  # 원래 수열의 길이

    # 부분 수열의 길이를 1부터 n까지 증가시키며 처리
    for length in range(1, n + 1):
        # 각 길이에 대해 시작 위치를 0부터 n-1까지 증가시키며 처리
        for start in range(n):
            # 부분 수열의 합을 계산
            part_sum = sum(extended_elements[start:start + length])
            # 집합에 합을 추가
            unique_sums.add(part_sum)

    # 중복을 제거한 부분 수열의 합의 개수를 반환
    return len(unique_sums)

 

문제 풀이 과정

  1. 원형 수열에서 처음과 끝이 연결된 부분 수열을 쉽게 처리하기 위해 수열을 두 배로 확장한다. 
    [7,9,1,1,4,7,9,1,1,4]
  2. 부분 수열의 길이를 1부터 원래 수열의 길이까지 변화시키면서 모든 가능한 시작 위치에서 부분 수열의 합을 계산한다.
  3. 계산된 모든 부분 수열의 합을 집합(set)에 저장하여 중복을 제거한다.
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문제

경화는 과수원에서 귤을 수확했습니다. 경화는 수확한 귤 중 'k'개를 골라 상자 하나에 담아 판매하려고 합니다. 그런데 수확한 귤의 크기가 일정하지 않아 보기에 좋지 않다고 생각한 경화는 귤을 크기별로 분류했을 때 서로 다른 종류의 수를 최소화하고 싶습니다.

예를 들어, 경화가 수확한 귤 8개의 크기가 [1, 3, 2, 5, 4, 5, 2, 3] 이라고 합시다. 경화가 귤 6개를 판매하고 싶다면, 크기가 1, 4인 귤을 제외한 여섯 개의 귤을 상자에 담으면, 귤의 크기의 종류가 2, 3, 5로 총 3가지가 되며 이때가 서로 다른 종류가 최소일 때입니다.

경화가 귤 k개를 고를 때 크기가 서로 다른 종류의 수의 최솟값을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

 

 

 

제한조건

  • 1 ≤ k  tangerine의 길이 ≤ 100,000
  • 1 ≤ tangerine의 원소 ≤ 10,000,000

 

 입출력 예

 

 

 

 


풀이

1. 이 문제는 tangerine 배열을 보고 각각의 귤의 크기가 얼마인지를 보고난 후,  크기를 최대한 비슷하게 해야 하므로 같은 크기의 귤이 몇개인지를 카운트 해준 다음에 크기가 같은 귤이 많은 순서로 k 개의 귤을 담는 문제이다.

2. 먼저 tangerine 배열에서 각 숫자가 몇번 중복되는지를 알아낸 후, 최대한 적은 종류로 k 개를 담아 낼 수 있도록 중복되는 수를 담은 배열을 내림차순으로 정렬해서 몇 종류를 담으면 되는지 출력하면 된다.

 


1. Counter를 이용하여 같은 크기가 몇번 중복되었는지 확인한다.

Counter([1, 3, 2, 5, 4, 5, 2, 3])는 {1: 1, 3: 2, 2: 2, 5: 2, 4: 1}를 반환

2. most_common을 이용하여 최빈값 순서로 정렬한다.

Counter(tangerine).most_common()은 [(3, 2), (2, 2), (5, 2), (1, 1), (4, 1)] 튜플을 정렬된 리스트로 반환

3. 그 후  k보다 크거나 같을 때 몇 종류의 귤이 담겼는지를 리턴해준다.

from collections import Counter

def solution(k, tangerine):
    answer = 0

    for c in Counter(tangerine).most_common():
        k -= c[1] 

        answer += 1

        if k <= 0:
            break

    return answer
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1. 영속성 컨텍스트

  • JPA에서 가장 중요한 것 두가지는
    1. 객체와 관계형 DB 매핑하기(정적인 느낌, 디비를 어케 설계하고 객체를 어케 설계해서 어케 매핑할거야?) 와
    2. 영속성 컨텍스트(실제 JPA가 나누어서 어떻게 동작하는지, 메커니즘) 이다.
  • 영속성 컨텍스트에 대해서 우선 알아보자.

1.1 JPA 주요 구성 요소

  • 엔티티 매니저(EntityManager):
    • JPA에서 데이터베이스 작업을 관리하는 주요 인터페이스
    • CRUD 연산을 수행하는 API를 제공
    • 엔티티의 생명 주기를 관리
    • EntityManagerFactory에 의해 생성
    • 각 EntityManager 인스턴스는 데이터베이스 세션과 직접 연결되어 독립적인 작업을 수행할 수 있다.
  • 엔티티:
    • 데이터베이스의 테이블에 해당하는 클래스
    • 각 엔티티 인스턴스는 테이블의 개별 레코드(행)에 해당
    • 이 클래스는 JPA 어노테이션을 사용하여 데이터베이스 테이블과 매핑
  • 영속성 컨텍스트(Persistence Context):
    • 엔티티를 영구 저장하는 환경
    • 엔티티의 생명주기와 상태를 관리
    • 데이터베이스와의 동기화를 담당
    • 트랜잭션 범위 내에서 엔티티를 저장하고 관
    1. 1차 캐시: 영속성 컨텍스트는 엔티티의 1차 캐시 역할을 수행하여, 한 트랜잭션 내에서 반복된 데이터베이스 호출을 최소화한다. -> 수정, 삭제 예제 커밋 부분
    2. 엔티티의 생명주기 관리: 엔티티의 상태(비영속, 영속, 삭제, 분리)를 관리한다.
    3. 변경 감지: 트랜잭션이 커밋될 때, 영속성 컨텍스트에 있는 엔티티들을 검사하여 변경된 엔티티를 자동으로 데이터베이스에 반영한다. -> 스냅샷과 비교해서 반영
    4. 지연 로딩: 엔티티와 그 연관된 객체들을 필요한 시점까지 로딩을 지연시켜 성능을 최적화한다.
  • 트랜잭션:
    • 데이터베이스 작업을 묶어주는 방법
    • 작업들이 모두 성공하거나 실패하게 보장한다.

1.2 Entity Manager Factory와 Entity Manager(엔티티 매니저)

  • 웹 어플리케이션 실행 -> 엔티티 매니저 팩토리 생성 -> 요청들에 따라 각각 엔티티 매니저 팩토리에서 엔티티 매니저를 생성 -> 각각의 매니저가 db 커넥션을 이용해 처리.

1.3 영속성 컨텍스트

  • 영속성 컨텍스트는 JPA를 이해하는데 가장 핵심이다.
  • 엔티티를 영구 저장하는 환경"이라는 의미
**EntityManager.persist("Entiy")**
  • persist 메서드를 호출하는 것은 객체를 db에 저장한다고 생각할 수 있지만 사실은 "엔티티를 영속화" 하는 것으로, db에 직접 저장하는 것이 아니라, "영속성 컨텍스트"에 저장하는 것이다.
  • 객체를 db에 저장하는구나? -> “엔티티를 영속화한다” -> 사실은 db에 저장하는게 아니라, 영속성 컨텍스트에 저장하는 거임.
  • 영속성 컨텍스트는 논리적인 개념. 눈에 보이지 않음. 엔티티 매니저를 통해서 영속성 컨텍스트에 접근.
  • 엔티티 매니저를 생성하면, 영속성 컨텍스트라는 공간이 생긴다고 생각하면 된다. (대충 1차 캐시를 영속성 컨텍스트라고 생각해도 될 것 같다. 물론 어느정도 차이가 있다).

1.3.1 엔티티 매니저와 영속성 컨텍스트의 상호작용 코드

import jakarta.persistence.EntityManager;
import jakarta.persistence.EntityManagerFactory;
import jakarta.persistence.Persistence;

public class Example {
    public static void main(String[] args) {
        EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("ExamplePU");
        EntityManager em = emf.createEntityManager();

        em.getTransaction().begin();

        // 새 엔티티 생성 및 영속화
        User newUser = new User("carami", "carami@example.com");
        em.persist(newUser);

        // 엔티티 조회 -> 
        // 위 newUser가 영속화되었기 때문에 영속성 컨텍스트에 있는 newUser를 리턴
        User user = em.find(User.class, newUser.getId());
        em.getTransaction().commit();
        em.close();
    }
}

1.4 영속성 컨텍스트의 이점

  • 1차 캐시
    • 약간 중간에 있는 느낌. 버퍼링도 가능하고, 캐싱도 가능함.
    • 사실상 1차 캐시가 영속성 컨텍스트. 스프링에서는 조금 달라지긴 하지만 일단은….
    • .Persist() 하면 1차 캐시에 pk-엔티티 이렇게 저장
    • 조회를 하면, db를 바로 뒤지는게 아니라 1차캐시에서 조회함
    • 만약 1차 캐시에 없으면, db에서 조회하고, 이 값을 1차캐시에 다시 저장하고, 이걸 반환.
    • 어플리케이션에서 공유하는 캐시는 2차 캐시라고 함.
    • 디비에서 한번 가져오고, 계속해서 영속성 컨텍스트에다가 저장.
    • 성능적인 이점 보다는 컨셉이 주는 이점. 객체지향적인 느낌.

1.5 영속 엔티티의 동일성 보장.

  • ”== “ 비교하면 어떻게 되니? 같은 객체로 취급됨. 마치 자바 컬렉션에서 꺼낸 것 처럼. 1차 캐시가 있기 때문에 가능.
  • 1차 캐시로 “반복 가능한 읽기(repeatable read) 등급의 트랜잭션 격리 수준을 데이터베이스가 아닌 어플리케이션 차원에서 제공한다.

 2. 엔티티의 생명주기

2.1 엔티티의 생명주기

  • 비영속 (new,transient)
    • 위와 같이 최초로 객체를 생성한 상태, 영속성 컨텍스트와는 아무런 관련 없는 상태
  • **Member member = new Member();**
  • 영속(managed)
    • 영속성 컨텍스트에 의해 관리되는 상태
    • 물론 위와 같이 persist 메서드를 호출한다고 해서 쿼리가 바로 날아가지는 않고, tx.commit() 시점에 실질적인 쿼리가 날아간다.
    • 즉, 이 시점에 바로 DB에 반영되는 것은 아니다.
  • em.persist(member);
  • 분리된(Detached) 상태: 엔티티가 영속성 컨텍스트에서 분리된 상태
  • 삭제된(Removed) 상태: 엔티티가 삭제되어 데이터베이스에서도 삭제될 상태

2.1.1 비영속 (new,transient)

  • 멤버객체를 생성을 하고, 엔티티 매니저에 안 넣은 상태
Member member = new Member(); 
member.setId(“memberID”) 

-> JPA와 아예 관계가 없음

2.1.2 영속 (managed)

  • em.persist(member)를 통해서, 영속성 컨텍스트라는 곳에 들어가 있는 상태.
  • 멤버가 이제 관리가 된다라는 의미.
  • 사실 이 때 db에 저장되는게 아님.
  • persist()메서드를 쓸 때 쿼리가 날아가는게 아님.
  • *tx.commit()을 하는 때에 쿼리가 날아가게 됨.

2.1.3 영속 -> 준영속

  • 준영속 상태
    • 만약, FIND를 했는데 영속성 컨텍스트에 없으면 DB에서 가져와서 1차 캐시에 올려놓음.
    • 즉, 영속 상태가 됨.
    • 근데 만약에 이거 영속성 컨텍스트에서 관리하고 싶지가 않아, 하면 detach()를 씀.
    • Em.detach() 특정 컨텍스트만 준영속으로 만들 떄.
    • Em.clear() em이라는 영속성 컨텍스트 안에 있는 걸 전부 날려버림. 즉 쿼리가 안날라감.
    • Em.close() 하면 em을 닫아버림. Jpa가 관리가 안되겠지?

2.2 생명주기 전환 메서드

  • persist(entity): 엔티티를 영속 상태로 만든다.
  • merge(entity): 분리된 상태의 엔티티를 다시 영속 상태로 복구한다.
  • remove(entity): 엔티티를 삭제 상태로 전환한다.
  • detach(entity): 엔티티를 분리 상태로 만들며, 이를 통해 성능 및 메모리 사용 최적화, 트랜잭션 관리, 테스트와 디버깅 등을 수행할 수 있다.

2.3 엔티티 클래스의 조건

  1. @Entity 어노테이션: 클래스는 @Entity 어노테이션으로 표시하여, 해당 클래스가 JPA 엔티티임을 나타낸다.
  2. 식별자: 각 엔티티는 유일하게 식별될 수 있는 식별자를 @Id 어노테이션을 사용하여 지정한다.
  3. 기본 생성자: 엔티티 클래스는 JPA 구현체가 엔티티 인스턴스를 프로그래밍적으로 생성할 수 있도록 public 또는 protected의 기본 생성자를 가져야 한다.
  4. 클래스 수준에서의 제한: 최종 클래스(final class)가 아니어야 하며, 변경 가능해야 하고, 일반 Java 객체처럼 메서드나 속성을 추가할 수 있다.

2.3.1 엔티티 예제 코드

package com.example.jpa;

import jakarta.persistence.*;

@Entity // 클래스는 @Entity 어노테이션으로 표시 해당 클래스가 JPA 엔티티 명시
@Table(name = "user")
public class User {
    @Id // 각 엔티티는 유일하게 식별될 수 있는 식별자
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    @Column(name = "username")
    private String username;
    @Column(name = "email")
    private String email;

    // 기본 생성자
    public User() { }

    // 추가적인 생성자와 setter, getter가 올 수 있다.
}

3. 지연 실행

3.1 지연 실행

  • 배칭: JPA는 여러 SQL 문을 함께 배치 처리할 수 있어 데이터베이스로의 왕복 횟수 를 줄일 수 있다.
  • 순서 보장: SQL 작업이 올바른 순서로 실행되도록 보장하여 참조 무결성을 유지한다.

3.1.1 변경 축적

  • 최적화: JPA는 실행해야 할 SQL 문의 수를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 한 트랜 잭션 내에서 엔티티가 여러 번 수정된 경우, JPA는 최종 상태에 대해서만 하나의 UPDATE 문을 발행할 필요가 있습니다.
  • 불필요한 작업 감소: 데이터베이스에 불필요한 쓰기 작업을 방지합니다.

3.1.2 트랜잭션 무결성 보장

  • 원자성: 트랜잭션 경계 내에서 발생하는 모든 변경 사항은 완전히 커밋되거나 오류가 발생할 경우 전체적으로 롤백된다.
  • 격리성: 트랜잭션이 커밋될 때까지 변경사항이 다른 트랜잭션에 보이지 않는다.

3.1.3 자원 사용 최적화

  • 잠금 감소: 쓰기 작업을 지연함으로써 데이터베이스 행에 대한 잠금 시간을 줄일 수 있으며, 이는 잠금 경합을 줄이고 애플리케이션의 동시성을 개선해준다.
  • 연결 사용 효율성: 데이터베이스 연결이 실제 필요한 SQL 실행에만 사용되므로, 연결 사용이 더 효율적이다.
  • 예시 코드 - 트랜잭션 관리
EntityManager em = emf.createEntityManager();
em.getTransaction().begin();

// 엔티티가 저장되지만 데이터베이스에는 즉시 기록되지 않습니다.
User newUser = new User("carami", "carami@example.com"); em.persist(newUser);

// 추가 수정 사항이 있을 수 있음
newUser.setEmail("carami@example.com");

// 커밋: 모든 변경사항이 데이터베이스에 효율적으로 반영됩니다.
em.getTransaction().commit();

em.close();
  • 예시 코드 - 조회시 변경사항에 따라 자동 업데이트
import jakarta.persistence.EntityManager;
import jakarta.persistence.EntityManagerFactory;
import jakarta.persistence.Persistence;
public class UpdateExample {
    public static void main(String[] args) {
        EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("ExamplePU");
        EntityManager em = emf.createEntityManager();
        try {
            em.getTransaction().begin();

            // ID로 특정 엔티티를 조회
            User user = em.find(User.class, 1L);

            // 엔티티의 필드 값을 변경
            if (user != null) {
                user.setEmail("updated.email@example.com");   // 이메일 필드 수정
            }

            // 트랜잭션을 커밋할 때 변경된 내용이 자동으로 데이터베이스에 반영
            em.getTransaction().commit();
        } finally {
            em.close();
            emf.close();
        }
    }  
}

4. 영속성 유닛(Persistence Unit)

4.1 영속성 유닛

  • 엔티티 클래스와 데이터베이스 연결 설정을 그룹화하는 JPA의 구성 단위
  • 애플리케이션에서 데이터를 관리하는 방법을 정의하고, 주로 persistence.xml 파일 내에 설정된다.

4.2 영속성 유닛의 주요 구성 요소

  1. 엔티티 클래스 목록: 영속성 유닛은 하나 이상의 엔티티 클래스를 포함할 수 있으며, 이들은 데이터베이스 테이블과 매핑된다.
  2. 데이터 소스 설정: 데이터베이스 연결을 위한 설정 정보를 포함하며, 이는 JPA 구현체가 데이터베이스와의 연결을 관리하는 데 사용된다.
  3. 트랜잭션 타입: JPA는 리소스 로컬(Resource-local)과 JTA(Java Transaction API) 트랜잭션 두 가지 타입을 지원하며, 사용 환경에 따라 적합한 트랜잭션 관리 방식을 선택할 수 있다.

5. 엔티티 매핑

앞서.. jpa에서 제일 중요하게 볼 것

    1. 메커니즘
    1. 매핑 ⇒ 객체와 테이블 매핑

5.1 엔티티 매핑 소개

  • 객체와 테이블 매핑 : @Entity, @Table
  • 피륻와 컬럼 매핑 : @Column
  • 기본 키 메핑 : @Id
  • 연관관계 매핑 : @ManyToOne, @JoinColumn

5.1.1 기본 엔티티 매핑

  • @Entity
    • @Entity 어노테이션은 클래스가 JPA 엔티티임을 나타내며,
    • 이 클래스의 인스턴스는 데이터베이스에 저장될 데이터를 나타낸다.
    • 주요 속성
      • name: 엔티티 이름 지정 —> 그냥 기본 값 쓰는게 정신건강에 좋음
      • catalog: 엔티티가 속할 데이터베이스 카탈로그 지정
      • schema: 엔티티가 속할 데이터베이스 스키마 지정
      • table: 엔티티에 매핑될 데이터베이스 테이블 이름 지정
      • readOnly: 엔티티의 읽기 전용 여부 설정
      • inheritance: 엔티티의 상속 전략 지정
  • @Id
    • @Id 어노테이션은 클래스의 필드를 테이블의 기본 키(primary key)로 지정하며,
    • 각 엔티티 인스턴스를 유일하게 식별하는 데 사용된다.
    • @GeneratedValue(…)
      • @GeneratedValue 어노테이션은 기본 키의 값을 자동으로 생성할 방법을 명시
      • 주요 기본 키 생성 전략
        • GenerationType.AUTO
          • JPA 구현체가 자동으로 가장 적합한 전략을 선택
        • GenerationType.IDENTITY
          • 데이터베이스의 ID 자동 생성 기능을 사용하여 기본 키를 생성한다.
          • 기본 키 생성을 데이터베이스에 위임.
          • (MYSQL의 경우 AUTO-INCREMENT가 이 경우) “나는 모르겠고 디비야 니가 알아서 해조..”
        • GenerationType.SEQUENCE
          • 데이터베이스의 시퀀스를 사용하여 기본 키를 생성한다.
          • 필드의 데이터 타입을 Long으로 하는 것을 추천.
        • GenerationType.TABLE
          • 키 생성을 위한 별도의 데이터베이스 테이블을 사용한다.
  • @Table
    • @Table 어노테이션은 엔티티 클래스가 데이터베이스의 어떤 테이블에 매핑될 것인지를 명시한다.
    • @Table(name=”MBR”) 로 하면 DB의 “MBR”테이블로 쿼리가 나감.
    • 주요 속성
      • name: 매핑될 테이블의 이름을 지정하며, 지정하지 않으면 클래스 이름을 사용한다.
      • catalog: 엔티티가 속할 데이터베이스 카탈로그를 지정한다.
      • schema: 엔티티가 속할 데이터베이스 스키마를 지정한다.
      • uniqueConstraints: 테이블 수준에서 유니크 제약 조건을 지정하며, 여러 열을 포함할 수 있는 제약 조건을 정의할 때 사용된다.
  • @Column
    • @Column 어노테이션은 엔티티의 필드가 데이터베이스 테이블의 어떤 열에 매핑될 것인지를 정의한다.
    • 주요 속성
      • name: 필드가 매핑될 테이블의 열 이름을 지정하며, 지정하지 않으면 필드 이름이 사용
      • nullable: 열이 널(Null) 값을 허용할지 여부를 지정하며, 기본값은 true
      • length: 문자열 필드의 경우 열의 최대 길이를 지정하며, 기본값은 255
      • unique: 이 열이 테이블 내에서 유니크한 값을 가져야 할지 지정 —> 잘 안씀
      • insertable 및 updatable: 이 필드가 데이터베이스에 삽입하거나 업데이트할 수 있는지 여부를 지정하며, 둘 다 기본값은 true이다.
      • Precision, scale : bigint나 소수점 쓸 때 쓰면 됨

5.1.2 관계 매핑 (@OneToMany, @ManyToOne)

  • @OneToMany와 @ManyToOne 관계는 엔티티 간의 일대다 관계를 매핑할 때 사용하는 어노테이션이다.
    • @OneToMany 관계
      • 한 엔티티가 다른 엔티티 여러 개와 관계를 가질 수 있다.
    • @ManyToOne 관계
      • 엔티티 여러 개가 다른 엔티티 하나와 관계를 가질 수 있다.

5.2 엔티티 등록

  • 영속성 컨텍스트 안에는 1차캐시 말고도, “쓰기 지연 sql 저장소”가 있음
  • .persist()하면, jpa가 엔티티를 분석을 해서 “쓰기 지연 sql 저장소”에다가 쿼리문을 보관해 놓음. 차곡 차곡 여기다가 쿼리문을 저장해 놓음
  • 이 쿼리가 언제 날라가냐? Transaction.commit()할 때 날라가는 거임. 플러쉬라고 함. 이 때 실제 db에 커밋됨
  • entity 객체는 기본 생성자가 있어야 함
  • 이렇게 하면 버퍼링이라는게 가능. 하이버네이트 같은 경우에는 옵션이 있음<”hibernate.jdbc.batch_size, value = " ... "> 이 속성
  • 쿼리를 모았다가 디비에 한방에 보내는 것 —> 실전에서는 딱히 크게 얻을 이점이 많지는 않지만, 이러한 최적화의 여지가 생김.

5.3 엔티티 수정 : 변경감지(더티 체킹)

  • jpa의 목적은 마치 자바 컬렉션에 넣은 것처럼 다루는 거임
  • 만약에 컬렉션 값을 수정 할 때 그 값을 꺼내서 수정하고 다시 그걸 저장함? 안함. 딱 찾아온 다음에 변경만 함
  • em.find() 해서 가져온 값을 member.set() 해서 수정 하고, 다시 em.persist 하면 안됨!!!!xxxx —> 마치 자바 컬렉션에서 값 바꾸듯이 바꼈는데 sql이 날라감
  • commit()을 하면, flush()가 호출됨. 무슨 일이 벌어지냐, 엔티티와 스냅샷을 비교함
  • db에서 가져오든 해서 최초로 영속성 컨텍스트에 들어온 상태를 “스냅샷”을 띄워 둠
  • 만약 memberA를 변경하고 flush를 하면, 그 순간 엔티티와 스냅샷을 쫙 비교를 함
  • 비교를 해보고 어 memberA가 바꼈네? 하면 쓰기 지연 SQL 저장소에다가 UPDATE 쿼리를 저장해 두고, 이걸 DB에 날려줌
  • 즉, em.find() → em.set() → em.getTransaction.commit() 으로 진행

5.4 엔티티 삭제

  • Em.remove() 하면 delete() 쿼리 생성. 커밋 시점에 날라감
  • 결론 : jpa는 값을 바꾸면 트랜잭션 커밋 시점에 알아서 업데이트 쿼리가 날아가는 구나. 라고 생각하고, 따로 persist()를 안하는게 정답임

5. 5 생명주기 변환 메서드 사용 관련 예

  • 테이블 생성
CREATE TABLE schools (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL
);

CREATE TABLE students (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    school_id BIGINT,
    FOREIGN KEY (school_id) REFERENCES schools(id)
);

--  테이블 INSERT문
-- Schools 추가
INSERT INTO schools (name) VALUES ('Greenwood High School');
INSERT INTO schools (name) VALUES ('Riverside Academy');

-- Students 추가
INSERT INTO students (name, school_id) VALUES ('Alice', 1);
INSERT INTO students (name, school_id) VALUES ('Bob', 1);
INSERT INTO students (name, school_id) VALUES ('Charlie', 1);
INSERT INTO students (name, school_id) VALUES ('David', 2);
INSERT INTO students (name, school_id) VALUES ('Eva', 2);
  • Entity 클래스 - School
package com.example.jpa;

import jakarta.persistence.*;
import lombok.Getter;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.Setter;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Entity
@Table(name="schools")
@Getter@Setter
@NoArgsConstructor
public class School {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column(nullable = false)
    private String name;

    // cascade: 학교가 수정되거나 삭제되면 연관되어있던 학생도 같이 수정되거나 삭제
    // orphanRemoval: 부모(학교) 엔티티와 연관관계가 끊어진 자식(학생) 엔티티를 삭제
    @OneToMany(mappedBy = "school", cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true)    // 학교 1 : 학생 n
    private List<Student> students = new ArrayList<>();                                 // 일대다 관계

    public School(String name) {
        this.name = name;
    }
}
  • Entity 클래스 - Student
package com.example.jpa;

import jakarta.persistence.*;
import lombok.Getter;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.Setter;

@Entity
@Table(name="students")
@Getter@Setter
@NoArgsConstructor
public class Student {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column(nullable = false)
    private String name;

    @ManyToOne                          // 본인 기준 관계(학생 n : 학교 1)
    @JoinColumn(name = "school_id")     // 조인 컬럼명
    private School school;  // school_id를 사용하기 위한 방법

    public Student(String name, School school) {
        this.name = name;
        this.school = school;
    }
}
  • 조회, 삽입, 수정, 삭제 예제
package com.example.jpa;

import jakarta.persistence.*;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Slf4j
public class SchoolExamMain {

    private static void find(){
        EntityManager em = JPAUtil.getEntityManagerFactory().createEntityManager();
        em.getTransaction().begin();
        try{
            // 1번 학교 인스턴스 생성 후 이름 출력
            School school = em.find(School.class, 1L);
            log.info("schhol name : {}", school.getName());

            // 1번 학교의 학생들 이름 출력
            for (Student student : school.getStudents()) {
                log.info("student name : {}", student.getName());
            }

            // 5번 학생의 이름과 학교이름 출력
            Student student = em.find(Student.class, 5L);
            log.info("student name: {}", student.getName());
            log.info("school name: {}", student.getSchool().getName());
            em.getTransaction().commit();

        } finally {
            em.close();
        }
    }

    private static void create(){
        EntityManager em = JPAUtil.getEntityManagerFactory().createEntityManager();
        em.getTransaction().begin();
        try{
            School school = new School("LionSchool");

            Student student1 = new Student("홍길동", school);
            Student student2 = new Student("아무개", school);
            Student student3 = new Student("삽살개", school);

            school.getStudents().add(student1);
            school.getStudents().add(student2);
            school.getStudents().add(student3);

            // 영속화
            em.persist(school);

            // 실제 db와 비교해 반영
            em.getTransaction().commit();
        }finally {
            em.close();
        }
    }

    private static void update(){
        EntityManager em = JPAUtil.getEntityManagerFactory().createEntityManager();
        em.getTransaction().begin();
        try{
	          // find: 이미 영속성 컨텍스트에 존재
            School school = em.find(School.class, 2L);      

            school.setName("update School Name");

            em.getTransaction().commit();
        }finally {
            em.close();
        }
    }

    private static void delete(){
        EntityManager em = JPAUtil.getEntityManagerFactory().createEntityManager();
        em.getTransaction().begin();
        try{
            School school = em.find(School.class, 5L);

            // cascade 속성->학교가 삭제될 때 해당 학교에 소속되어 있는 학생들도 삭제
            em.remove(school);

            em.getTransaction().commit();
        }finally {
            em.close();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
//        find();
//        create();
//        update();
        delete();
    }
}

6. 플러시

6.1 플러시

  • 영속성 컨텍스트의 변경내용을 데이터베이스에 반영.
  • 보통 db 트랜잭션이 커밋 될 때 플러시가 일어남.
  • 쌓아놓은 sql문이 날라가는 것. 영속성 컨텍스트의 쿼리들을 db에 쭉 날려주는 것.

6.1.1 플러시 발생

  • .commit() 되면 자동으로 발생.
  • 변경 감지(더티 체킹), 수정된 엔티티를 쓰기 지연 sql 저장소에 등록함.
  • 쓰기 지연 sql 저장소의 쿼리를 db에 전송 (등록,수정,삭제 쿼리)를 쫙 보내는거임.
  • 플러시가 발생한다고 해서 커밋 이 발생하는건 아니고…

6.2 영속성 컨텍스트를 플러시 하는 방법

  • em.flush()
    • 직접 호출 —> 진짜로 이렇게 쓰는 경우는 없음
  • 트랜잭션 커밋
    • 플러시 자동 호출
  • Jpql 쿼리 실행
    • 플러시 자동 호출

Q. 플러시를 하면 1차 캐시가 지워지나요?

  • 아니요. 오직 쓰기 지연 sql 저장소에 있는 쿼리들만 db로 날려버리는 거임. 뭔가 바뀐거 이런것만 데이터베이스에 반영이 되는 것.

Q. jpql에서 플러시가 자동으로 호출되는 경우?

  • 만약 persist만 한 상태에서 중간에 jpql로 조회하는 쿼리를 날린다면, 아무것도 안날라올 수도 있음. 따라서, jpql은 무조건 플러시를 한번 날리고 시작함. 아 그래서 날라가는 구나 라고 생각하면 됨.

Q. 플러시 모드 옵션?

  • 딱히 쓸 일은 없음.
  • FlushModeType.COMMIT – 커밋 할 때만 플러시, 쿼리에는 플러시를 안한다. 위 같은 경우에 만약 JPQL을 하는데 뭐 아예 다른 테이블을 가져오고 그런 경우에는 굳이 플러시를 할 필요가 없겠지? 근데 굳이 플러시를 하고 싶지 않을 수도 있음. 정 원하면 플러시 모드를 커밋으로 바꾸라 -> 큰 도움이 되지는 않습니다. 걍 AUTO로 쓰세요. 손대지 말고.
  • 플러시는 영속성 컨텍스트를 비우는게 아니라, 영속성 컨텍스트를 DB에 반영 하는 것.
    • 트랜잭션이라는 작업 단위가 중요함.
    • 커밋 직전에만 동기화 하면 됨.
    • 어쨌든 트랜잭션 커밋 직전에만 날려주면 되니까!!
    • JPA는 결국 이런 동시성 관련 이슈는 다 DB 트랜잭션에 위임하기 때문에.
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1. AWS IAM(Identity and Access Management)

  • AWS IAM은 AWS 리소스에 대한 접근을 제어할 수 있는 서비스다.
  • IAM을 사용하면 AWS 계정 내의 리소스에 대해 누구에게 어떤 접근 권한을 부여할지를 세밀하게 설정할 수 있다.

1.1 IAM의 주요 구성 요소

  • 사용자(User): AWS 계정 내에서 리소스에 접근할 수 있는 개별적인 엔터티로, 각 사용자는 고유한 자격 증명(비밀번호, 액세스 키)을 가지며, 이를 통해 AWS 관리 콘솔이나 API에 접근할 수 있다.
    • 사용자는 주로 개별 직원이나 애플리케이션에 해당한다.
  • 그룹(Group): 여러 사용자들을 하나의 단위로 묶어 관리할 수 있는 기능으로, 그룹에 정책을 적용하면, 그룹에 속한 모든 사용자에게 동일한 권한이 부여된다.
    • 예를 들어, 개발자 그룹을 만들어 모든 개발자에게 동일한 권한을 부여할 수 있다.
  • 역할(Role): 특정 작업을 수행하기 위해 필요한 권한을 정의하는 엔터티로, 역할은 사용자나 서비스에 임시로 부여될 수 있으며, 자격 증명을 필요로 하지 않는다.
    • 역할은 주로 교차 계정 접근, 서비스 간 권한 위임, EC2 인스턴스에 대한 권한 부여 등에 사용된다.
  • 정책(Policy): 권한을 정의하는 JSON 문서로, 정책에는 사용자, 그룹, 역할이 특정 AWS 리소스에 대해 수행할 수 있는 작업을 정의한다.
    • 정책은 크게 관리형 정책(미리 정의된 정책)과 사용자 정의 정책(직접 작성하는 정책)으로 나눌 수 있다.

1.2 정책

1.2.1 JSON을 사용한 정책 작성 방법

  • IAM 정책은 JSON 문서 형식으로 작성되며, 다음은 간단한 정책의 예시를 보자.
{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": ["s3:ListBucket", "s3:GetObject"],
      "Resource": [
        "arn:aws:s3:::example-bucket",
        "arn:aws:s3:::example-bucket/*"
      ]
    }
  ]
}

  • Version: 정책 언어 버전을 명시
  • Statement: 하나 이상의 문으로 구성되며, 각각의 문은 효과, 작업, 리소스 및 조건을 정의
  • Effect: 이 문서의 효과를 Allow 또는 Deny로 명시
  • Action: 허용하거나 거부할 작업을 정의
  • Resource: 작업이 적용될 리소스를 명시
  • Condition: 특정 조건 하에서만 문을 적용하는 선택적 요소

2. AWS CLI(AWS Command Line Interface)

  • AWS CLI는 AWS 서비스를 관리하기 위해 명령줄 인터페이스를 제공하는 도구이며,
  • AWS CLI를 사용하면 스크립트를 작성하여 AWS 리소스를 자동으로 관리하고, AWS 서비스와 상호 작용할 수 있다.
  • 이를 통해 AWS Management Console에서 제공하는 모든 기능을 명령줄에서 수행할 수 있다.

2.1 AWS CLI 명령어 구조

aws <service> <command> [subcommand] [parameters]
  • aws : AWS CLI를 실행하는 기본 명령어입니다.
  • <service> : AWS 서비스의 이름을 지정
  • <command> : 수행할 작업을 지정
  • [subcommand] : 일부 명령어는 추가 하위 명령어를 가짐
  • [parameters] : 명령어에 전달할 추가 매개변수

2.2 명령어 예제

2.2.1 AWS CLI 도움말 사용법

aws help                        # 기본 도움말
aws <service> help              # 특정 서비스 도움말
aws s3 help                     # s3 서비스 도움말
aws <service> <command> help    # 특정 명령어 도움말
aws s3 ls help                  # s3 버킷을 나열하는 명령어에 대한 도움말

2.2.2 주요 AWS 서비스에 대한 기본 명령어 - s3

  • 오류가 발생한다면 적절한 권한을 추가해줘야한다.
aws s3 ls                                     # s3 버킷 나열
aws s3 mb s3://my-new-bucket                  # 새 s3 버킷 생성
aws s3 cp myfile.txt s3://my-new-bucket/      # s3 버킷에 파일 업로드
aws s3 cp s3://my-new-bucket/myfile.txt .     # s3 버킷에서 파일 다운로드
aws s3 rb s3://my-new-bucket --force          # s3 버킷 삭제

2.2.3 주요 AWS 서비스에 대한 기본 명령어 - ec2

# ec2 인스턴스 나열
aws ec2 describe-instances
# 새 EC2 인스턴스 시작
aws ec2 run-instances
--image-id ami-0b8414ae0d8d8b4cc
--count 1
--instance-type t2.micro
--key-name meet42_keypair
--security-groups launch-wizard-1
--associate-public-ip-address
--tag-specifications 'ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value=MyInstance}]'
--output json > instance-details.json
# EC2 인스턴스 중지
aws ec2 stop-instances --instance-ids i-0abcdef1234567890
# EC2 인스턴스 시작
aws ec2 start-instances --instance-ids i-0abcdef1234567890
# EC2 인스턴스 종료
aws ec2 terminate-instances --instance-ids i-0abcdef1234567890

2.2.4 주요 AWS 서비스에 대한 기본 명령어 - IAM

# IAM 사용자 나열
aws iam list-users
# 새 IAM 사용자 생성
aws iam create-user --user-name carami-user
# IAM 사용자에 정책 첨부
aws iam attach-user-policy --user-name carami-user --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AmazonS3FullAccess
# IAM 사용자 삭제
aws iam delete-user --user-name newuser

2.2.5 AWS IAM 사용자 삭제 가이드

  • AWS IAM 사용자를 삭제할 때, 해당 사용자에게 연결된 모든 정책을 먼저 분리해야 한다.
  • 사용자가 그룹에 속해 있거나, 인라인 정책이나 관리형 정책이 연결되어 있을 경우 이를 모두 제거해야 한다.
    1. 사용자에게 연결된 관리형 정책 분리
    2. 사용자에게 연결된 인라인 정책 삭제
    3. 사용자 그룹에서 사용자 제거
    4. 사용자에 연결된 액세스 키 삭제
    5. 사용자에 연결된 MFA 디바이스 삭제
    6. 사용자 삭제
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오류

could not execute statement [Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails (`db`.`posts`, CONSTRAINT `FKam8ar6luvp8afhfu20gfsydo9` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`user_id`))] [insert into posts (content,created_at,title,updated_at,user_id) values (?,?,?,?,?)]; SQL [insert into posts (content,created_at,title,updated_at,user_id) values (?,?,?,?,?)]; constraint [null]

 

라는 오류가 나옴 


내가 userId  컬럼을 도중에 추가하였었다. 즉 처음부터 있던 게 아니라 나중에 추가한 컬럼이다. 따라서 posts  테이블에 있던 기존 튜플에는 내가 나중에 추가한 컬럼은 비어있는 상태였다. 이 상황이 참조 무결성을 위배한 것 같다.

 

참조 무결성이란 데이터베이스의 신념 중 하나로, 예를 들어 A 테이블의 a 컬럼이 B 테이블의 b 컬럼을 참조하고 있다면 이 두 컬럼은 항상 값이 일관되어야 함을 말한다. 즉, B 테이블에서 값을 변경시켰다면 이 변경사항이 A 테이블에도 적용되어야 한다. 또한 B 테이블의 b 컬럼에 없는 값을 A 테이블 a 컬럼에서 가질 수 없다. 아래의 그림은 참조 무결성이 깨진 예시이다.

 

          https://en.wikipedia.org/wiki/Referential_integrity

 

위의 상황을 보면 user 테이블의 id는 값이 있었지만 이를 참조하려는 posts 의 user_id에는 값이 존재하지 않아 일관성이 없었다. 이 상황에서 user_id를 외래키로 설정하려는 시도는 데이터베이스의 신념에 반하는 행동이었다.

 

해결

posts 테이블의 user_id 컬럼에 값을 채우니 외래키 설정이 잘 이루어졌다.

해결

구글링해보니 이 오류가 뜨는 이유는 바로 '참조 무결성'을 위배했기 때문이다.

즉, A테이블의 a칼럼이 B테이블의 b칼럼을 참조하고 있다면, 이 두 칼럼의 값이 항상 일관되어야 한다는 것이다. 뭔가 말이 어려운데...
일단 내가 이해한 바로는 C테이블이 A테이블과 B테이블의 a, b칼럼을 참조하고 있는데(C테이블에서는 aId, bId로), A테이블과 B테이블의 a, b칼럼에 데이터가 전혀 삽입되어 있지 않는 상태에서 C테이블의 데이터를 추가하려고 하니 발생하는 오류였다.

해결 방법은 A테이블과 B테이블에 데이터를 먼저 추가해주고 C테이블의 데이터를 마이그레이션 하면 된다. 내 db에선 Users테이블과 posts테이블에 데이터를 먼저 추가한 후, Diaries seed 파일의userId와 postId에 해당 값을 입력하고 마이그레이션 하니 해결되었다!

 

 

 

출처: https://reeme.tistory.com/39

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