개발

1. Stream API 테스트 전략1.1 단위 테스트 작성Stream API를 사용하는 코드의 효과적인 테스트 방법을 살펴보겠습니다.@Testclass SalesAnalyzerTest { public class SalesAnalyzer { public Map analyzeSalesByCategory(List sales) { return sales.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Sale::getCategory, Collectors.collectingAndThen( Collectors.toLi..

1. 복잡한 데이터 처리 패턴1.1 다중 조건 필터링실무에서는 단순한 필터링이 아닌, 여러 조건을 조합해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 경우 Stream API를 효과적으로 활용할 수 있습니다.public class AdvancedFilterExample { public class SalesFilter { private LocalDateTime startDate; private LocalDateTime endDate; private Set categories; private BigDecimal minAmount; private Set excludedCustomers; // 생성자, getter, setter 생략 } ..

1. 복잡한 정렬 시나리오 활용1.1 주문 데이터 다중 조건 정렬 예제public class Order { private LocalDateTime orderDate; private String customerId; private BigDecimal amount; private OrderStatus status; // 생성자, getter, setter 생략}// 실제 활용 예시public class OrderProcessor { public List getProcessedOrders(List orders) { return orders.stream() .sorted( // 1. 주문 상태 우선순위: PENDING -..

1. 자주 사용되는 연산자 상세 설명1.1 sorted() - 정렬sorted() 연산자는 스트림의 요소를 정렬할 때 사용합니다. 자연 순서(natural order)나 커스텀 Comparator를 사용할 수 있습니다.public class Product { private String name; private BigDecimal price; private String category; // 생성자, getter, setter 생략}// 기본 정렬 (자연 순서)List sortedNames = products.stream() .map(Product::getName) .sorted() .collect(Collectors.toList());// 가격 기준 내림차순 정렬Li..

1. Stream API란?1.1 Stream API의 개념Stream API는 Java 8에서 도입된 기능으로, 데이터의 흐름을 추상화하여 컬렉션 데이터를 선언적으로 처리할 수 있게 해주는 API입니다. '흐름'이라는 단어가 의미하듯이, Stream은 데이터 소스로부터 데이터를 읽어서 파이프라인 형태로 처리하는 것을 가능하게 합니다.1.2 등장 배경함수형 프로그래밍의 필요성: Java 8에서 람다와 함께 도입되면서 함수형 프로그래밍 패러다임을 지원가독성 있는 코드: 복잡한 데이터 처리를 더 간결하고 이해하기 쉽게 표현병렬 처리의 용이성: 멀티코어 환경에서 병렬 처리를 쉽게 구현할 수 있도록 지원1.3 기존 방식과의 차이점기존의 반복문 방식:List orders = getOrders(); // 주문 목록..

들어가며소프트웨어 개발 환경이 급속도로 변화하고 있는 가운데, AI 기술을 접목한 새로운 프로그래밍 언어 Cursor가 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 이 글에서는 Cursor의 주요 특징과 장점, 그리고 이 혁신적인 도구가 가져올 개발 패러다임의 변화에 대해 자세히 살펴보도록 하겠습니다.Cursor란 무엇인가?Cursor는 인공지능을 기반으로 한 새로운 형태의 프로그래밍 도구입니다. 전통적인 프로그래밍 언어들과는 달리, Cursor는 AI의 강점을 활용하여 개발자의 생산성을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. VSCode를 기반으로 제작되어 익숙한 개발 환경을 제공하면서도, GPT-4와 같은 고급 AI 모델을 통합하여 코드 작성과 디버깅을 획기적으로 개선했습니다.주요 특징1. AI 기반 코드 자동..

Oracle 데이터베이스에서 가장 기본이 되는 테이블 구조인 힙 구성 테이블(Heap-Organized Tables)에 대해 상세히 알아보겠습니다. 실무에서 자주 사용되는 예제와 함께 설명드리겠습니다.1. 힙 구성 테이블이란?힙 구성 테이블은 Oracle의 기본 테이블 구조로, 데이터가 특별한 순서 없이 저장되는 방식입니다. 새로운 데이터는 테이블 세그먼트 내에서 사용 가능한 첫 번째 공간에 저장됩니다.1.1 주요 특징데이터가 입력 순서와 무관하게 저장ROWID를 통한 데이터 위치 식별유연한 저장 공간 관리다양한 인덱스 전략 적용 가능2. 테이블 생성과 기본 사용법2.1 기본 테이블 생성-- 직원 정보 테이블 생성CREATE TABLE employees ( employee_id NUMBER PRIM..

클러스터 테이블은 관련된 데이터를 물리적으로 같은 위치에 저장하여 조인 성능을 최적화하는 Oracle의 특별한 저장 구조입니다.1. 클러스터 테이블 개요1.1 주요 특징관련 데이터를 같은 데이터 블록에 저장조인 성능 향상디스크 I/O 감소저장 공간 효율성 향상1.2 클러스터 유형인덱스 클러스터클러스터 키에 인덱스 사용가장 일반적인 유형해시 클러스터해시 함수로 데이터 위치 결정정확한 일치 검색에 최적화2. 클러스터 테이블 생성2.1 인덱스 클러스터-- 클러스터 생성CREATE CLUSTER emp_dept_cluster ( department_id NUMBER(4))SIZE 1024TABLESPACE users;-- 클러스터 인덱스 생성CREATE INDEX idx_emp_dept_cluster ON..

인덱스 구성 테이블(IOT)은 데이터를 프라이머리 키 순서로 저장하여 조회 성능을 최적화하는 특별한 유형의 테이블입니다. 이 가이드에서는 IOT의 개념부터 실제 활용까지 상세히 다루겠습니다.1. 인덱스 구성 테이블 개요1.1 주요 특징데이터가 프라이머리 키 순서로 저장인덱스와 데이터가 하나의 구조로 통합추가적인 인덱스 없이 프라이머리 키 기반 조회 최적화중복 저장 공간 제거로 스토리지 효율성 향상ROWID를 사용하지 않음1.2 일반 테이블과의 차이점-- 일반 테이블의 경우CREATE TABLE regular_customers ( customer_id NUMBER PRIMARY KEY, name VARCHAR2(100), email VARCHAR2(100));-- 데이터는 힙에 저장되고, ..

파티션 테이블은 대용량 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 Oracle의 핵심 기능입니다. 이 가이드에서는 파티션 테이블의 개념부터 실제 활용 방법까지 상세히 다루겠습니다.1. 파티션 테이블 개요1.1 주요 특징대용량 테이블을 작은 단위로 분할 관리데이터 조회/관리 성능 향상가용성과 관리 용이성 증가독립적인 백업/복구 가능파티션 단위의 독립적인 유지보수1.2 파티션 유형Range Partition날짜, 숫자 등 연속된 값 기준List Partition불연속적인 값들의 목록 기준Hash Partition해시 알고리즘 기반 균등 분할Composite Partition두 가지 이상의 파티션 방식 조합2. 파티션 테이블 생성 예제2.1 Range Partition-- 연도별 주문 데이터 파티션CREATE TABL..