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반복되는 취업 지원 관리가 번거로웠다 취업 준비를 하면서 지원 현황은 모두 Notion DB에 기록하고 있었다. 지원한 회사, 마감일, 지원일, 진행 상태 등을 한곳에서 관리할 수 있어 기록 자체는 어렵지 않았다. 문제는 기록하는 것보다 관리하는 것이었다. 지원하는 회사가 하나둘 늘어나자 매번 Notion을 열어 어떤 공고의 마감이 얼마 남았는지, 어떤 회사가 30일 넘게 연락이 없는지 직접 확인해야 했다. 합격·불합격 메일을 받으면 상태도 수동으로 수정해야 했는데, 가끔 이를 놓쳐 실제 진행 상황과 Notion의 내용이 달라지기도 했다. 문득 이런 생각이 들었다."Claude는 Notion도 읽을 수 있고 Gmail도 읽을 수 있는데, 이걸 내가 직접 관리할 이유가 있을까?" 그렇게 반복적인 취업 지원..

새 프로젝트를 만들 때마다 기본 브랜치가 master로 생성되는 게 불편하다면, 전역 설정 한 번으로 해결할 수 있다.설정해두면 이후 생성하는 모든 저장소에 자동으로 적용된다.기본 브랜치 변경터미널에서 아래 명령어를 실행한다.git config --global init.defaultBranch main설정 확인아래 명령어로 현재 설정값을 확인할 수 있다.git config --global --get init.defaultBranch 정상적으로 설정되었다면 main이 출력된다.main동작 확인새 디렉터리를 만들고 Git 저장소를 초기화해서 직접 확인해볼 수 있다.mkdir test-gitcd test-gitgit initgit branch main 브랜치로 초기화된 것을 확인할 수 있다.이미 master로..

인프런 강의를 토대로 정리한 내용입니다. - 목차 -1. 데이터 무결성2. 기본 제약 조건 1) NOT NULL 2) UNIQUE 3) PRIMARY KEY 4) DEFAULT3. 외래 키 제약 조건 1) 규칙 2) ON DELETE / ON UPDATE 옵션4. CHECK 제약 조건데이터 무결성데이터 무결성(Data Integrity) : 데이터의 정확성, 일관성, 유효성을 유지하는 성질제약 조건(Constraints) : 데이터 무결성을 강제하기 위해 테이블의 특정 컬럼에 설정하는 규칙GIGO (Garbage In, Garbage Out) : 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다. 초기 데이터의 신뢰도가 결과물의 신뢰도를 결정한다. 잘못된 데이터는 잘못된 비즈니스 결정, 시스템 오..

인프런 강의를 토대로 정리한 내용입니다. - 목차 -1. 인덱스란?2. 인덱스 사용하기 1) 인덱스 생성, 조회, 삭제 2) 인덱스 실행 계획 보기3. 인덱스가 사용되는 상황 1) 동등 비교 2) 범위 검색 3) LIKE 범위 검색4. 인덱스로 ORDER BY 성능 개선하기인덱스란?인덱스란 특정 컬럼(들)의 데이터를 기반으로 생성되는, 원본 테이블과는 별개의 특수한 자료구조이다. 인덱스를 사용하면 풀 테이블 스캔을 사용하지 않아서 빠른 검색이 가능하다. 그 이유는 인덱스 내부의 데이터는 항상 정렬된 상태를 유지하기 때문이다.🔎 풀 테이블 스캔(Full Table Scan)이란?풀 테이블 스캔은 말 그대로 테이블을 처음부터 끝까지 탐색한다는 뜻이다. 따라서 데이터가 많으면 많을수록 ..

인프런 강의를 토대로 정리한 내용입니다. UNIONUNION은 여러 개의 결과 집합을 아래로(수직으로) 이어 붙여서 더 많은 행을 가진 집합으로 만드는 기술이다.UNION으로 연결되는 모든 SELECT문은 컬럼의 개수가 동일해야 한다.각 SELECT 문의 같은 위치에 있는 컬럼들은 서로 호환 가능한 데이터 타입이어야 한다. (이름은 달라도 됨)최종 결과의 컬럼 이름은 첫번째 SELECT 문의 컬럼 이름을 따른다.중복되는 행은 자동으로 제거한다. → UNION ALL을 사용하면 의도적으로 중복을 허용할 수 있다.아래 예시를 보면, 활동 고객 명단(users)과 탈퇴 고객 명단(retired_users)을 합쳤다. UNION은 기본적으로 두 결과 집합을 합친 뒤, 완전히 중복되는 행은 자동으로 제거하여 고..

인프런 강의를 토대로 정리한 내용입니다. 만약 모든 정보를 한 테이블에 다 넣는다면 조회할 때는 좀 더 편리할 수도 있겠지만, 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다.데이터 중복갱신 이상삽입 이상삭제 이상이러한 문제들 때문에 데이터베이스를 설계할 때는 정규화(Normalization)라는 과정을 거친다. 정규화(Normalization) : 데이터의 중복을 최소화하고, 데이터의 일관성을 해치는 '이상 현상'들을 방지하기 위해 데이터를 논리적인 단위로 분리하는 과정. 그런데 이렇게 정규화를 거쳐서 쪼개진 테이블들에서 의미 있는 정보를 얻으려면 이 흩어진 데이터 조각들을 다시 합쳐야 한다. 이때 사용하는 기술이 바로 조인(JOIN) 이다. 조인의 종류에는 내부 조인, 외부 조인, 셀프 조인, 크로스 조인이 ..

해당 포스팅은 를 읽고 정리한 내용입니다. 디자인 패턴이란 프로그램을 설계할 때 발생했던 문제점들을 객체 간의 상호 관계 등을 이용해 해결할 수 있도록 하나의 '규약' 형태로 만들어 놓은 것이다. 디자인 패턴의 종류에는 싱글톤 패턴, 팩토리 패턴, 전략 패턴, 옵저버 패턴, 프록시 패턴, 이터레이터 패턴, 노출모듈 패턴, MVC 패턴, MVP 패턴, MVVM 패턴 등이 있다.싱글톤 패턴하나의 클래스에 오직 하나의 인스턴스만 가지는 패턴. 싱글톤 패턴은 하나의 인스턴스를 만들어 놓고 해당 인스턴스를 다른 모듈들이 공유하며 사용하는 패턴이다. 데이터베이스 연결 모듈에 많이 쓰인다. 싱글톤 패턴의 장단점은 다음과 같다.장점 : 사용하기 쉬움, 인스턴스 생성 시 비용 절감단점 : 의존성이 높아짐, TDD를 ..

추석 연휴 동안 인프런에서 하는 챌린지에 참여했다.연휴가 길어 늘어질 것을 대비해 신청한 챌린지였는데, 늘어지는 것을 아예 막을 순 없었다.그러나 늘어지는 와중에 강의 하나라도 들으려고 노력했고, 단기간에 완강하게 되어 만족한다.😎 내가 수강한 강의는 강의다.한 번 더 복습해야할 것 같지만, 학부 때 배운 (다 까먹어가는) 네트워크 지식을 핵심만 골라 뇌에 새길 수 있었다. 다시 한 번 복습하고 응용편도 들어봐야겠다.인프런 복습 기능 출시 기원 정권지르기 1일차..🙏🏻 향로님의 라이브를 들으며 아궁이 속 불씨를 꺼지지 않도록 하는 것이 중요하다는 것을 깨달았다.그런데 내가 잘못 알고 있었던 건, 그 불씨가 꼭 개발에 국한되어야 한다는 것은 아니다.개발이 될 수도 있고, 다른 새로운 공부, 혹은 ..