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2020-05-23 22시 개발자 글 모음 | "[MySQL][InnoDB] Doub" 외 7개 이야기

JPA01. 그 Enum 사용 방법은 틀렸다. (Attribute Converter에 대해 알아보자) by 양상현 about JPA

  • JPA의 철학을 최소로 건드리면서 DB에 값을 효율적이게 저장할 수 있는 방안에 대해 이야기한다
  • Converter; @Table(name = "coupon") @Entity @Getter @Setter public class Coupon implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType
  • Stream; @Converter(autoApply = true) public class CouponStatusConverter implements AttributeConverter


Docker를 소개합니다 by 정준 about Docker

  • Docker를 사용하면 애플리케이션과 인프라를 분리하여 소프트웨어를 신속하게 제공할 수 있습니다
  • 이를 위해 Docker에서는 이미지를 사용하여 Container를 제작하여 운영체제에서 돌아가는 프로세스를 만듭니다
  • 물론 이러한 대규모 서버에 배포할 때 하나하나 도커 이미지를 설치하는게 귀찮아서 나온 컨테이너를 관리하는 애플리케이션도 있습니다


[querydsl] querydsl ne 사용 시 eq 로 동작 by 권장호 about Git

  • 3 사용 중에 서브 쿼리를 이용하기 위해 아래와 같은 코드를 사용했다
  • 그리고 아래 사진처러 ne() 메소드를 통해 "result != 3" 가 되도록 하고 싶다
  • 그리고 predicate 를 보면 eq 로 동작하는 것을 볼 수 있었다


361. IoT Greengrass by 서태호 about Cloud

  • <5> 기기를 greengrass group에 추가하기 ( add the device to greengrass group)
  • IoT Core > greengrass > group > traffc_contriller > device > add device > selete an iot thing > 선택 > finish
  • greengrass group > traffic_controller >subscriptions > add subscription


git에서 특정 브랜치만 clone하는 방법 by 윤해은 about Git


    kubeflow pipeline AWS와 연동하기 - kubeflow pipeline example with titanic data by 이수진 about AWS

    • 해당 글에서 작성하는 kubeflow pipeline example은 kaggle에 올라와 있는 타이타닉(titanic) 데이터를 활용합니다
    • 이번 kubeflow 예제의 다음 step은 전처리 된 데이터를 가져와서 machine learning model을 만드는 것입니다
    • 마찬가지로 여기서도 kubeflow 환경에서 동작할 수 있도록 docker image를 만들어주어야 합니다


    javascript _Event-click by 장봄 about Javascript

    • querySelector ( "button" ) ; let span = document
    • querySelector ( "span" ) ; let template = document
    • querySelector ( "template" ) ; let Lists = document


    [MySQL][InnoDB] Double Buffer Pool, Undo Log, Redo Log by 이정해 about MySQL,SQL

    • ▶ 트랜잭션이 임시 테이블에서 작업을 수행할 때 InnoDB가 지원할 수있는 동시 읽기 / 쓰기 트랜잭션 수는 임시 테이블 스페이스에 할당 된 롤백 세그먼트 수 (32)로 제한됩니다
    • + 각 트랜잭션이 임시 테이블에서 INSERT 작업을 수행하는 경우 InnoDB가 지원할 수있는 동시 읽기 / 쓰기 트랜잭션 수는 다음과 같습니다
    • + 각 트랜잭션이 임시 테이블에서 INSERT 및 UPDATE 또는 DELETE 작업을 수행하는 경우 InnoDB가 지원할 수있는 동시 읽기 / 쓰기 트랜잭션 수는 다음과 같습니다


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