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딕셔너리 :: Python

작성자아이디 : skok1025, 2023-06-10 23:12:58

카테고리 : Language

Python 게시글 수정

파이썬에는 Key Value 형태의 자료구조 (컬렉션) 인 딕셔너리가 있다. 빈 딕셔너리 선언은 아래와 같이 두가지 방식으로 진행이 가능하며

ddd = dict()

ddd2 = {}

선언한 딕셔너리에 Key 값을 지정하고 Value 를 지정하는것은 아래와 같이 할 수 있다.

ddd['name'] = 'kim'

ddd3 = {'name':'kim'}

값을 가져오는 방법은 아래와 같이 2가지가 존재합니다.

방식1) ddd3['name'] ==> 'kim'

방식2) ddd3.get('name') ==> 'kim'

값을 가지고 오는 방식 2가지의 차이점을 들자면 방식1) 은 만일 해당 Key 값이 존재하지 않다면 Traceback 에러를 낸다.

하지만 방식2) 의 경우는 아래와 같이 해당 키에 대해 값이 존재하지 않는다면 Default 값을 세팅이 가능하다.

ddd3.get('name', 'lee')

만일 ddd3 딕셔너리에 'name' Key 가 없다고 한다면 위의 값은 Default 값인 'lee' 를 리턴하게 된다. 이 방식을 사용하면 Key 값이 없다고 하더라도 Traceback 에러를 피할수 있다는 장점이 있다.,

Spring AOP 용어정리

작성자아이디 : skok1025, 2023-04-17 21:20:12

카테고리 : Spring Framework

Spring Framework 게시글 수정

용어	설명
조인포인트 (Join Point)	어드바이스가 적용될 수 있는 위치 aop 를 적용할 수 있는 모든지점
포인트컷 (Point Cut)	조인포인트 중에서 어드바이스가 적용될 위치를 선별하는 기능 주로 Aspectj 표현식을 사용하여 선별함
타켓 (Target)	어드바이스를 받는 객체 포인트컷으로 결정
어드바이스 (Advice)	부가기능 Around, Before, After ...
에스펙트 (Aspect)	어드바이스 + 포인트컷을 모듈화 해둔 것
위빙 (Weaving)	포인트컷으로 결정한 조인포인트에 어드바이스를 적용하는 행위

쿠버네티스 (K8S) 용어정리

작성자아이디 : skok1025, 2022-11-12 14:49:16

카테고리 : 인프라

쿠버네티스 (k8s) 게시글 수정

회사에서 담당하고 있는 서비스가 K8S 에서 운영하다 보니 기본적인 용어정리의 필요성을 느꼈다. (당장 깊게 살펴보는 건 아니더라도...)

실제로 업무중에 많이 들어본 오브젝트를 위주로 정리하였다.

출처 : https://zetawiki.com/wiki/%EC%BF%A0%EB%B2%84%EB%84%A4%ED%8B%B0%EC%8A%A4_%EC%9A%A9%EC%96%B4

Node

클러스터에 속하는 VM 이거나 물리 머신.
노드는 Pod 들을 구동하기 위해 필요한 서비스들을 가진다.

Cluster

Node 라고 불리는 머신들의 집합.

Pod

최소단위의 쿠버네티스 객체.
클러스터 상에서 동작하는 컨테이너 집합.

Service

Pod 집합과 같은 애플리케이션들에 접근하는 방법을 기술하는 오브젝트

Container

경량, 포터블 실행가능한 이미지
소프트웨어와 그에 필요한 의존성 모듈들을 포함함.
컨테이너는 하부의 호스트 인프라스트럭처로부터 애플리케이션을 분리함으로써 다른 OS 환경에 배포하거나 스케일링하는 것을 간편하게 해준다.

Deployment

최소 단위인 Pod 에 대한 기준 spec 을 정의한 오브젝트
지정한 Replica 의 숫자만큼 Pod 수를 생성/ 유지

ReplicaSet

특정 수의 pod 레플리카들이 동시에 구동되도록 하는 오브젝트

Namespace

동일한 물리 클러스터에서 여러 가상 클러스터를 지원하기 위해 쿠버네티스가 사용하는 추상화
네임스페이스는 클러스터 내의 객체들을 묶음지을 때, 사용
클러스터 내 리소스들을 구분하는 방법이 된다/
리소스 이름은 하나의 네임스페이스 내에서 유일해야 한다.

통계 정보 :: MariaDB

작성자아이디 : skok1025, 2022-09-26 13:07:05

카테고리 : DB

MariaDB 게시글 수정

MariaDB 엔진의 옵티마이져가 쿼리 실행계획을 짤 때 확인하는 것이 통계정보이다. (통계 정보가 정확하지 않다면 엉뚱한 방향으로 쿼리실행을 함.)

기본적으로 MariaDB 에서 관리되는 통계 정보는 아래와 같습니다.

테이블의 레코드 건수
인덱스의 유니크한 값의 개수

Mysql 5.5 버전까지는 "SHOW INDEX FROM 테이블" 으로만 인덱스 컬럼의 분포도를 확인할 수 있었지만

Mysql 5.6 부터는 innodb_table_stats 테이블에서도 인덱스 분포 확인이 가능하다.

SELECT * FROM mysql.innodb_table_stats;

참조 : https://mariadb.com/kb/en/mysqlinnodb_table_stats/