신입 자라기 46일 차, 목요일
Task Logging
시간 | Task |
6 : 50 | 기상 |
7 : 10 ~ 8 : 05 | 출근 시간 |
8 : 05 ~ 9 : 05 | 헬스 |
9 : 05 ~ 9 : 30 | 샤워 |
9 : 30 ~ 9 : 50 | 출근 |
9 : 50 ~ 10 : 00 | 1. 짐정리 2. 간식 |
10 : 00 ~ 11 : 30 | 복잡도를 고려한 로직 설계 및 테스트 |
11 : 30 ~ 12 : 30 | 점심 시간 |
12 : 30 ~ 19 : 20 | 1. 복잡도를 고려한 로직 구현 2. Ml 알고리즘 공부 |
19 : 20 ~ 19 : 50 | 저녁 시간 |
19 : 50 ~ 20 : 30 | Task 정리 |
20 : 30 ~ 23 : 00 | 퇴근 및 휴식 |
23 : 00 ~ 23 : 30 | 샤워 |
23 : 30 ~ 25 : 00 | 1. 블로그 포스팅 2. 개인 프로젝트 |
에러명
the truth value of a Series is ambiguous. Use an.empty a.bool() a.item() a.any() or a.all()
- 대부분 논리 연산자에 관한 오류
- 경험상 pd.Series or array를 다룰 때 부호 연산자 사용 시 그 부호가 애매해서 발생하는 오류임
- Use 뒤에 있는 것으로 대부분 해결 가능하며, and, or <-> |,&로 바꿔 써보자
출근길에 보는 CS
인덱스란? Index?
- 예시로 책의 내용을 데이터라고 한다면, 책의 페이지 번호는 데이터가 저장된 레코드의 주소는 인덱스
- DBMS 도 데이터베이스 테이블의 모든 데이터를 검색해서 원하는 결과를 가져오려면 시간이 오래 걸리는데 해결 책으로 칼럼의 값과 해당 레코드가 저장된 주소를 키와 값의 쌍으로 인덱스를 만들어 둠
- DBMS의 인덱스는 항상 정렬된 상태를 유지함. 따라서 원하는 값을 빨리 탐색할 수 있음
- 새로운 값을 추가/ 삭제/수정 할 때는 쿼리문 실행 속도가 느려짐
DBMS가 인덱스를 관리하는 방식
B+-Tree 인덱스 알고리즘
- 일반적으로 사용하는 방식
Hash 인덱스 알고리즘
- 칼럼의 값으로 해시 값을 계산해서 인덱 싱하는 알고리즘으로 매우 빠른 검색 지원
- B +-인덱스 알고리즘 보다 빠르지만 부등호가 자주 사용되는 데이터베이스에는 적합하지 않기 때문에 사용을 지양
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