RailsConf 2019 – Optimizing your app by understanding your PostgreSQL database by Samay Sharma

(밝은 팝 음악) -이 이야기는 앱 최적화입니다 Postgres 데이터베이스를 이해하면됩니다

제목에서 알 수 있습니다 내가 원했던 것 이 이야기에서 우리는 문제를 다룰 것입니다 당신은 응용 프로그램 사용자의 얼굴, 그들이 성과에 관하여 만드는 불평, 내 쿼리가 느리다는 말 또는 응용 프로그램 개발자로서 어떤 문제가 발생했는지 이해하기 응용 프로그램이 느린하고 다시 묶어 Postgres 데이터베이스에 저장합니다 그래서, Postgres가 당신에게주는 통계의 종류는 무엇입니까? 그래서 당신은 정확히 무슨 일이 일어나는지 알아낼 수 있습니다 무엇이 잘못 되었습니까? 그리고 그것을 고치는 법도 있습니다

그래서, 나 자신에 대해 조금 나는 사 메이다 나는 Citus의 엔지니어로 일하고 있습니다 Citus는 기본적으로 오픈 소스 확장 기능입니다 여러 컴퓨터에서 Postgres를 수평 확장 할 수 있습니다

그래서, 여러분이 단일 노드 Postgres 데이터베이스를 가지고있을 때 성능 문제가 발생하기 시작합니다 따라갈 수없는 당신이 싣고있는 작업 부하의 양과 함께, Citus를 사용하여 여러 서버로 확장 할 수 있습니다 저는 솔루션 엔지니어 팀을 관리합니다 그래서 우리가하는 일은 고객과 함께 일하는 것입니다 우리에게 오는 응용 프로그램 개발자 그들의 응용에 문제가있다

성능 관점에서, 확장 성 관점에서 그리고 그들은 그들의 데이터베이스를 키우기를 원한다 몇 테라 바이트, 수십 테라 바이트, 계속하는 동안 수백 테라 바이트 Postgres의 모든 이점을 유지합니다 그래서 저는 고객들과 함께 도움을줍니다 그들은 그들의 응용 프로그램을 모델링하고, 그들에게 데이터 모델링 등에 관한 권고안을 제시한다 데이터베이스를 확장하는 데 도움이됩니다

나는 나 자신에 관한 재미있는 사실을 포함하고 싶다 내 모든 슬라이드에 최근에 결혼 했어 약 4 개월 전 어떤 사람들은 나에게 재미있는 사실이라고 말하고있다 지금은 잠시 후 재미있는 사실이 아닐 수도 있습니다

(청중 웃음) 그래서 우리는 그것이 얼마나 재미있는지를 보게 될 것입니다 앞서 언급했듯이, Citus는 오픈 소스이며, 당신은 실제로 GitHub citusdata / citus에 갈 수 있습니다 그리고 우리를 그냥 주저하지 Citus에 대해 더 자세히 알고 싶다면, 나는 회의에서 주변에있을거야 우리는 그것에 대해 대화 할 수 있습니다

그러나이 이야기는 Citus에 관한 것이 아닙니다 이 이야기는 주로 Postgres에 관한 것입니다 제가 적용 할 얘기가 뭐든간에, 그것의 모두는 당신의 정상적인 Postgres 데이터베이스에 적용됩니다 그래서 때로는 당신이 직면하는 도전 각 문제와 관련이있다 데이터베이스 내에서 무슨 일이 일어나고 있는지

따라서 애플리케이션 관점에서 느린 쿼리가 표시 될 수 있습니다 또는 사용자가 올 수도 있습니다 내 앱 페이지가 가능한 빨리 로딩되지 않는다고 말하면, 등등 당신은 모니터링 도구 또는 귀하의 디버깅 등등, 문제가 데이터베이스에 있다는 것을 알 수 있습니다 데이터베이스가 느려짐의 원인입니다 자, 어떻게 그 문제가 무엇인지 발견합니까? 근본 원인을 어떻게 묶어 줍니까? 그리고 어떻게 그 문제를 해결할 수 있습니까? 그 문제를 해결하는 가장 간단한 방법 Postgres가 공개하는 통계를 사용하고 있습니다

그래서 Postgres는 실제로 많은 통계를 캡처합니다 ANALYZE를 실행할 때 데이터에 대해 또는 Postgres가 자동으로 ANALYZE를 실행하면, 그것은 많은 통계를 포착하려고합니다 귀하의 데이터에 대해 말하자면, 사용자가 이것을 필터로서 입력하는 경우, 선택도 비율은 어떻게 될 것인가? 따라서 모든 열에 대한 데이터를 추적합니다 또한 데이터베이스에 대해서도 마찬가지입니다 그것은 또한 당신에게 노출됩니다

활동에 대한 데이터를 수집하고이를 사용자에게 노출합니다 나는 통계를 여기에서 모니터링하는 것으로 버킷으로 만들고있다 기본적으로 쿼리 란 무엇입니까? 지금 시스템에서 실행 중입니까? 얼마나 많은 연결이 데이터베이스에 들어 옵니까? 어떤 인덱스가 사용되고 있습니까? 어떤 인덱스가 사용되고 있지 않은가? 얼마나 많은 IO가 수행되고 있습니까? 모든 정보가 실제로 캡처됩니다 Postgres 내의 다른 테이블에서 당신에게 노출되면 당신은 그것들을 정규 표로 질문한다 필요한 정보를 얻으십시오

그리고 몇 가지 관리 통계가 있습니다 관리 서비스를 사용하는 경우 당신은 그들에 대해 조금 신경을 써야합니다 하지만 당신은 관리 서비스 공급자 서버 관리 통계에 신경을 써야합니다 복제는 어떻게 유지됩니까? 데이터베이스의 크기는 얼마입니까? 다른 테이블의 크기는 얼마입니까? 이렇게 자, 내가하려고 할 것은 시작부터 시작하는 것입니다

매우 일반적인 문제, 즉 내 응용 프로그램이 느리다 그리고 모든 사람들이 매번 그 느낌을 갖게 될 것이라고 확신합니다 나는 아무도 말한다라고 생각하지 않는다, 나의 신청은 훌륭하다 항상 빠릅니다 그래서 우리는 그 문제부터 시작할 것입니다

우리가 데이터베이스에 묶여 있다는 것을 알아 냈다고 가정 해 봅시다 우리는 어떻게 거기에 도착합니까? 그래서, 문제는, 내 응용 프로그램이 느립니다 증상, 응용 프로그램 사용자 느린 성능에 대해 불평하고 있습니다 어떤 모니터링 도구를 사용하든, 그것은오고 대부분의 시간을 지적한다 데이터베이스 호출이 진행 중입니다

어쩌면 일정량의 데이터베이스 호출 일 수도 있습니다 어쩌면 그것은 데이터베이스 전체 일 것입니다 그리고 그들이 로딩하고있는 페이지가 무엇이든간에, 모든 것이 천천히 진행되고 있습니다 그리고 당신의 페이지는 만들고 있습니다 수백 개의 데이터베이스 호출을 가정 해 봅시다

어떤 쿼리가 느린 지 알지 못합니다 당신은 정확히 무슨 일이 벌어지고 있는지 모른다 그래서, 어떻게 거기에서 시작합니까? 좋은 출발점 데이터베이스 캐시 적중률을 조사하는 것입니다 따라서 캐시 히트 비율은 실제로 어떤 비율입니까? 얼마나 많은 검색어를 캐시에서 서비스되고 있습니다 대다수가 그것으로부터 오는 것인가, 디스크에서 읽어야한다고 가정 해 봅시다

느낌을 얻는 좋은 방법입니다 데이터베이스가 있어야하는 위치와 데이터베이스가 꺼져있는 위치 거래용 앱의 경우 실제로 원하지 않는 가장 일반적인 작동을 위해 디스크를 쳤을 때, 그래서 당신은 95 % 이상이되고 싶습니다 이상 적으로 캐시 적중률 99 % 또는 귀하의 트랜잭션 애플 리케이션을위한 이제 응용 프로그램에 따라, 애널리틱스 애플리케이션이있는 경우 어디 실제로 저장하는, 10 테라 바이트의 데이터를 가정 해 봅시다

10 테라 바이트의 메모리를 사는 것은 비쌀거야 캐시 히트 비율을 낮추는 것이 좋습니다 하지만 일반적으로 트랜잭션 애플리케이션의 경우는 그렇지 않습니다 자, 질문은, 어떻게 이것을 측정합니까? 어떻게 내가 그걸 지켜 볼 수 있니? 이 연설을 통해 나는 몇 가지 Postgres 테이블을 다룰 것이다 다른 정보가 무엇인지를 통해 이야기하십시오

그들이 제공 할 수있는 방법을 차례로 사용할 수 있습니다 응용 프로그램 성능을 향상시킵니다 pg_statio_user_tables에서 배울 수있는 간단한 쿼리 이건 내가 이야기 할 테이블 중 하나야 얼마나 많은 힙 블록을 읽었는지 계산합니다

전문 용어 관점 힙은 실제로 Postgres가 데이터를 저장하는 곳입니다 인덱스는 인덱스입니다 그래서 그들은 반드시 힙의 일부가 아닙니다 내가 힙 블록을 읽을 때 기본적으로 얼마나 많은 블록을 읽었는가? 힙에서 몇 블록을 맞았습니까? 그리고 그 비율, 블록의 수가 너무 많아서 숫자로 나눈 힙 + 읽기, 종류는 당신에게 비율을 준다

그래서 당신은이 비율을 보았습니다 그것은 pg_statio_user_tables를 사용하고있다 이 데이터의 출처로 테이블이 포착하는 정보를 살펴 보겠습니다 이 테이블의 예제 행에 불과합니다 내가 만든 테이블 중 하나에서

그래서, 테이블의 이름은 무엇입니까? 이드는 뭐니? 스키마 란 무엇입니까? 나는 그게 전부라고 생각합니다 단지 표준적인 것입니다 힙에 대한 정보를 유지한다는 것을 알 수 있습니다 또한 인덱스에 대한 정보를 유지합니다 색인 블록을 읽은 횟수를 알려줍니다 Postgres 버퍼 캐시에서 대, 그것은 버퍼 캐시에서 해당 레코드를 찾을 수 없습니다 그래서 그 기록을 읽어야했습니다

테이블 히트 비율을 얻는 것 외에도 이 테이블에서 인덱스 적중률을 얻을 수도 있습니다 어쩌면 인덱스가 메모리에 맞지 않을 수도 있습니다 그게 당신이 풀어야 할 문제입니다 이들 둘 모두에 따라, 이 테이블에서 그 정보를 찾아 낼 수 있습니다 토스트와 같은 다른 정보도 있습니다

토스트 (Toast)는 매우 큰 기둥이있는 경우입니다 Postgres는 실제로 그들을 압축합니다 별도의 장소에 보관합니다 그래서 그것에 대해서도 측정 할 수 있습니다 거대한 JSON BLOB가 있다고 가정 해 보겠습니다 당신이 Postgres 테이블에 그리고 너는 알아 내고 싶어

디스크에서 읽는 것이 주요 병목입니다 이걸 알아 내면 비율을 구할 수 있습니다 그들 중 어떤 사람이이 문제를 일으키는 지 확인하십시오 캐시 적중률이 낮다는 것을 아는 것만으로도, 캐시 히트 비율이 낮다고 가정 해 봅시다 실제로 많은 것을 의미 할 수 있습니다

그게 네가 할 수있는 것이 아니라는거야 버퍼 캐시에서 작업 부하를 제공하는 방법 하지만 왜 디스크에 갈 필요가 있니? 그리고 그것으로 가능한 문제점은 무엇입니까? 여러 가지 원인이있을 수 있습니다 처음 두 점은 팽창과 자동 진공에 대해 이야기합니다 얼마나 많은 사람들이 자동 진공관에 익숙합니까? 좋아요 기본적으로 Postgres에서 행을 업데이트하거나 삭제할 때마다, Postgres는 반드시 동시에 삭제하지 않습니다

행에 표시되지 않는 것으로 표시합니다 거래를 시작하자 거래 후 그리고 나서 진공이라는 프로세스가 있습니다 와서 모든 행을 정리합니다 그리고, Postgres에는 자동 진공 장치가 있습니다

자동으로 트리거됩니다 수동으로 진공을 트리거 할 수 있습니다 말하자면 모든 행을 정리하자 더 이상 사용되지 않는 하지만 기본적으로 Postgres에는 자동 진공 장치가 있습니다 당신은 그것을 공격적으로 조정할 수 있습니다

또는 덜 공격적이어야합니다 그리고 나서, 당신의 자동 진공관이 충분히 잘 조정되지 않았습니다 그래서 늙은 행을 정리하지 않는거야 그래서 당신은 매우 나쁜 히트 비율을 얻고 있습니다 귀하의 캐시에서

실제로 Bloat은 사용되지 않은 데이터의 덩어리입니다 그것은 일반적으로 부 풀리는 것으로 알려져 있습니다 그래서 당신은 말할 것입니다, 좋아요 테라 바이트의 데이터는 200GB에 불과할 것입니다 실제로 사용할 수있는 데이터입니다

그것의 나머지는 단지 autovacuum이 그것을 깨끗하게 할 수 없다는 것입니다, 그래서 800 기가는 부 풀릴뿐입니다 그리고 그걸 정리하면 많은 공간을 절약 할 수 있습니다 관련 데이터 만 메모리에 저장해야합니다 쿼리가 최적화되지 않았을 수 있습니다 그리고 순차적 스캔을 많이하고 있습니다

Postgres가 데이터를 스캔하는 방법, 일반적으로 순차 스캔 또는 인덱스 스캔 데이터베이스에 인덱스가있는 경우 인덱스를 사용하여 행을 검색합니다 검색어에 대한 관련 행만 이벤트를 저장하는 테이블이 있다고 가정 해 보겠습니다 타임 스탬프에 인덱스를 만들면 마지막 날에 대한 쿼리를 실행하면 Postgres는 해당 색인을 사용합니다 마지막 날의 결과 만 반환하는 것 나머지 데이터는 스캔하지 않습니다 색인을 적절하게 작성하지 않은 경우, 어쩌면 당신은 단지 스캔하고 있습니다 항상 전체 데이터베이스 훨씬 더 정확한 쿼리가 필요합니다

대부분의 프레임 워크는 기본 키를 생성합니다 기본 색인 만 하지만 더 복잡한 쿼리를 수행하는 경우 스스로 색인을 작성해야 할 수도 있습니다 그 문제의 다른 측면은 어쩌면 사용하지 않은 색인이 많이있을 수도 있습니다 그래서 당신은 Postgres가 필요로하는 많은 인덱스를 가지고 있습니다 행을 삽입 할 때마다 포스트그레스는 그 행을 삽입해야합니다

테이블에있는 모든 색인에 네가 많은 걸 가지고 있고 그들이 사용되지 않는다면 전체 데이터 양을 늘릴 수 있습니다 당신은 당신의 데이터베이스에 있습니다 그런 다음 올바른 쿼리에 사용할 수 없게됩니다 다시 말하지만 단일 노드 Postgres를 최대한으로 최적화하려고 시도하십시오 그 이후에 대해 생각하고 싶다면 Citus를 사용하여 샤딩 또는 스케일 아웃 그게 말이되는 때입니다

성능 문제가 발생하는대로 제안하지 않겠습니다 더 많은 하드웨어를 구입하십시오 그리고 그 문제를 해결하려고 노력합니다 네가 할 수있는 일이있다 그러나 한 지점이 지나면 어려워진다

Postgres를 조정하고 볼 수 있습니다 Citus와 같은 다른 기술로 확장 할 수 있습니다 나는 3 개 또는 4 개의 테이블을 파헤 칠 것이다 실제로 도움이 될 것입니다 이 문제들 중 어느 것이 우리 데이터베이스에서 계속되고 있는지

우리는 표준 하나부터 시작할 것입니다 전체 데이터베이스를 포함 이것은 pg_stat_database라고 불린다 다시 한 번 특정 행을 선택했습니다 이 데이터베이스에 대해 그것은 꽤 많은 정보를 제공합니다

백엔드 수, 데이터베이스 이름, 데이터베이스 ID 여기에서 더 중요한 분야 트랜잭션 커밋, xact 커밋 및 xact 롤백 그래서 그것은 얼마나 많은 트랜잭션을 알려줍니다 커밋 된 및 데이터베이스에서 롤백 된, 얼마나 많은 블록이 읽혔는지 알려줍니다 얼마나 많은 블록이 맞았는지 비교합니다 우리는 그 정보를 보았습니다 또한 얼마나 많은 튜플이 있는지 알려줍니다

귀하의 데이터베이스에 삽입, 업데이트, 삭제되었습니다 당신이 많이있을 수도 있습니다 너는 묻는 사람들에 대해 들었을 것이다 너는 좋아, 너의 질문은 너의 데이터베이스 야 삽입 무거운 데이터베이스? 많은 업데이트가 있습니까? 당신은 많은 삭제를합니까? 이러한 질문에 대한 답을 찾으려면, 당신은 여기 올 수 있고 실제로 통계를 얻을 수 있습니다

무엇에, 기본적으로 그 질문들에 대한 답은 무엇입니까? 유스 케이스는 무엇입니까? 일반적으로이 테이블을 사용합니다 for는 가져온 행 수를 찾습니다 데이터베이스에 대한 쿼리에 의해 반환됩니다 자,이 두 용어는 서로 다릅니다 Postgres는 사실이 컬럼들을 약간 재미있게 이름 지었다

하지만 반환 된 튜플을 보면 실제로 얼마나 많은 튜플이 리턴되었는지입니다 그리고 나서 가져온 것은 실제로 얼마나 많은가? 쿼리를 렌더링하는 데 필요한 그래서, 아마도 많은 쿼리를 반환했을 것입니다 하지만 당신은 좋은 지표가 없었어요 불필요하게 많은 행을 반환했습니다 이 비율은,이 특별한 경우를 보면, 당신은 볼 수 있습니다, 나는 0의 숫자가 무엇인지 모르겠다

3 억 6,700 만 명이 튜플을 가져 왔다고 생각합니다 675가 반환되었습니다 그래서 튜플의 반은 실제로 반환되었습니다 그것들은 반환 될 필요가 없었다 그래서 당신은 예를 들어 그것에 인덱스를 넣어서

또 다른 예는 데이터베이스의 삽입, 갱신, h 제 비율 벤치 마크를 할 때, 특정 병목 지점을 찾으려고 할 때, 당신은 알아 내고 싶어합니다 좋아, 내가 삭제 작업량을 조정해야합니까? 삽입 파이프 라인을 조정해야합니까? 업데이트를 조정해야합니까? 이 비율을 찾는 것이 도움이됩니다 그리고 분명히 처리량을 얻을 수 있습니다 어떤 처리량을 찾고 있습니까? 어떤 보장을 하시겠습니까? 귀하의 응용 프로그램 사용자에게? 그리고, 당신을 제공 할 수있는 데이터베이스는 무엇입니까? 그래서, xact 커밋을 보면 너는 알아낼 수있을거야

얼마나 많은 커밋, 얼마나 많은 트랜잭션 이 통계를 재설정 할 수 있습니다 그래서 더 정확한 숫자를 원한다면 특정 날이나 무언가를 위해 이 통계를 재설정 할 수 있습니다 그런 다음 다시 가져 오십시오 이것은 전체 데이터베이스를위한 것이 었습니다 지금 일반적으로 이것은 당신에게 좋은 아이디어를 준다

찾을 곳 그러나 그것은 충분하지 않습니다 내가 너에게 말하면, 알았어 거래가 많다 귀하의 데이터베이스에서 계속, 그건별로 말하지 않습니다 거기에 일부 문제는 처리량, 너 알아 내고 싶어, 알았어

내 작업 부하 중 어느 부분이 원인입니까? 다른 테이블 세트가 있습니다 테이블 정보를 제공합니다 이것은 pg_stat_user_tables라고 불립니다 열이 많아서 읽을 시간이 조금 부족합니다 그러나 더 중요한 것들은 여기에있다

얼마나 많은 시간을 알려주지? 순차적 스캔을 시작했습니다 그 테이블에 몇 번 대 스캔을 시작하고 색인화합니다 그리고 얼마나 많은 튜플 각각을 읽어야 만했는지 그래서, 그것은 매우 유용한 정보입니다 색인이 필요한지 아닌지, 당신이 있다면, 나는 때때로 개발자들과 이야기를 나눴습니다

그들은 좋아, 실제로, 내 데이터베이스와 같다 순차적 스캔을해서는 안됩니다 우리는 한 번에 5 행 이상을 스캔하지 않습니다 그런 다음 우리는 데이터베이스에 간다 그리고 매우 다른 경우 데이터베이스의 그림

데이터베이스는 항상 순차적 스캔을 수행합니다 왜냐하면 당신이 5 열을 요구하고 있기 때문에, 데이터베이스에 알려주는 색인이 없을 수도 있습니다 5 개의 행을 스캔하면됩니다 당신에게 그 정보를 얻기 위해서 그것이 당신에게 말해주는 다른 것은 튜플의 수입니다

삽입, 업데이트, 삭제됨, 다시 비슷한 통계 테이블 기준 라이브 튜플의 수, 죽은 튜플의 수, 저것은 부 풀리는 곳과 자동 진공관이 오는 곳입니다 이것은 매우 깨끗한 데이터베이스였습니다 그래서 그것은 가지고 있지 않으며 죽은 튜플 하지만 아마도 그럴 일은 없을거야 이걸 데이터베이스에서 실행할 때

죽은 튜플의 수는 기본적으로 더 이상 사용할 수없는 튜플 그러나 Postgres는 그들을 정리하려고하지 않았습니다 그렇게하면 부 풀릴 생각이 생기므로, 부 풀리는 Postgres를 검색하면 매우 복잡한 쿼리가 생성됩니다 기본적으로이 표와 같이 너에게 저 정보를 줄 광고 몇 다른 테이블 기가 바이트 또는 테라 바이트의 관점에서, Postgres 데이터베이스에 얼마나 부 풀었습니까? 테이블 등으로 무너지고, 정확한 질문을하고 싶지 않았습니다 너희들이 관심이 있다면 유용한 쿼리를 추가 할 수 있습니다 슬라이드 부록에 그래서 당신들은 복사, 붙이기, 실행 만 할 수 있습니다

귀하의 데이터베이스에 유용하고 있는지 확인하십시오 그리고, 그것은 또한 여러분에게 마지막 진공 상태를 보여줍니다 자동 진공, 마지막 분석, 자동 분석, 그래서 내가 말했듯이 Postgres에는 자동 진공 장치가있다 가끔씩 올라 오는 실제로 진공을 실행하고 데이터베이스를 분석합니다 진공 청소기는 팽창을 청소하는 것입니까? 분석 대상은 통계를 캡처하는 것입니다

쿼리에서 이러한 통계를 사용할 수 있습니다 그 정도면 충분하지 않다면 또는 당신이 괜찮은 느낌이 든다면, 내 자동 진공관처럼 충분히 조정해야합니다 그 모든 부 풀기를 제거하기 위해, 아마도 그렇지 않다 알다시피, 17 일, 좋아, 내가 씨앗 데이터베이스 어디서 같은, 1 년 동안 테이블에 자동 진공이 공급되지 않았습니다 데이터베이스 크기는 2TB이고, 진공 상태가되면 700 기가가됩니다

일반적으로 이것은 발생하지 않을 것이며, 이것은 또한 극단적 인 경우이다 하지만 기본적으로 Postgres autovacuumes 당신의 테이블이 20 % 바뀌었다 일반적으로 충분하지 않은 기본값입니다 대형 데이터베이스의 경우 데이터베이스에 10 억 개의 행이 있다고 가정 해 보겠습니다 너까지 기다리고있어

당신은 2 억 행의 부 풀림을합니다 실제로 그것을 치우기 위해 그것은 사실이 아닐 수도있다 대부분의 내가 이야기하는 Postgres 사용자는 큰 데이터를 가지고 있으며, 그래서 그들이 Citus를보고 있습니다 이러한 문제는 매우 자주 발생합니다 네가 가질 때, 아주 자주 와라

큰 데이터베이스가있을 때 Pg_stat_user_tables, 당신은 무엇을 할 수 있습니까? 대략의 라이브, 데드 튜플 수 당신에게 얼마나 부 풀리는지를 알려줍니다 표가 삽입, 갱신, 삭제 여부를 확인하십시오 실제로 우리에게는 본질적으로, 그들의 작업 부하의 60 % 이상이 업데이트되었습니다 그리고 나서 그것은 막 온 것입니다

앱의 한 문장에서 그들은 마치 "이 업데이트가 있다는 것을 알았 더라면 주요한 문제이다 " 그들은 작업량을 약 90 %까지 줄일 수있었습니다 앱 핵심 부분 만 수정하면됩니다 업데이트 횟수를 줄입니다 당신이 당신의 기대치를 당신의 데이터베이스에서 찾아낸다면

나는 좋아, 나는 많은 질문을하지 않을 것이다 때로는 활성 레코드가 당신을 위해 쿼리를하고있을 수도 있습니다 그리고 당신은 깨닫지 못할 수도 있습니다 코드를 특정 방식으로 작성한 것 데이터베이스에서 훨씬 더 많은 트래픽을 발생시킵니다 분명히 autovacuum, autoanalyze, 너의 테이블이 있는지 알아봐

충분히 진공 청소기로 채워지는지 여부 그리고 이것은 정말 유용하다고 생각합니다 순차 스캔 수와 인덱스 스캔 수입니다 트랜잭션 형 앱의 경우 순차 스캔 일반적으로 필요한 경우가 아니면 전체 데이터 세트에서 분석을 수행하고 있습니다 다수의 순차적 스캔을 볼 경우 깃발을 들어야합니다 인덱스에 대해서도 비슷한 통계가 있습니다

색인, 색인 스캔이 있습니다 해당 테이블에서 인덱스 스캔을 몇 번 시작 했습니까? 일반적으로 당신은 쓰기 문제가 많습니다 쓰기 처리량이 충족되지 않습니다 당신은 많은 색인을 가지고 있기 때문에, 테이블에 15 개의 인덱스가 있습니다 너가 가서 얼마나 많은 것을 보았을 때

이러한 인덱스 중 사용중인 당신은 그들 중 7 명이 심지어 사용되지 않는다는 것을 깨닫는다 귀하의 질문에 의해 인덱스는 항상 저장 공간간에 균형을 유지합니다 쓰기 처리량 및 읽기 처리량을 제공합니다 그리고 그것이 의미가있는 시점이 있습니다

실제로 비용을 들여 인덱스를 생성한다 드라이브 속도 저하 그러나 당신이 모든 것에 단지 색인을 가지고 있다면 실행할 수있는 쿼리 실제로 데이터베이스가 손상됩니다 도움이되는 것 이상 아마도 불필요한 부분이 많이 생기기 때문입니다 데이터베이스에 계속 씁니다 그것은 가장 유용한 것들입니다

다시 말해서, 튜플을 읽거나 튜플을 반입했다는 것을 알려줍니다 이것은 완벽한 지표였습니다 그래서 당신이 읽을 필요가있는 것을 독서하는 것 하지만 때로는 쿼리를 실행하는 경우 3, 4 개의 필터 당신은 그들 중 하나에 대해서만 색인을 가지고 있습니다 그럼 당신은 차이점을 발견 할 것입니다 이것들과 인덱스가있는 것을 보면 그냥 너무 많은 행을 읽고있다

그것이 필요한 많은 것보다, 더 구체적인 색인으로 만들 수 있습니다 그것을 복합 색인으로 만들어서 두 개의 열 또는 세 개의 열로 구성됩니다 그것들은 pg_stat_user_indexes입니다 자, 우리가 처음에 해결했던 문제로 되돌아 와서, 이는 캐시 적중률이 좋지 않음을 나타냅니다 실제로 정보를 사용할 수 있습니다

이 세 가지 모두에서 테이블과 더 많은 것들이 있습니다 하지만이 3, 4 가장 좋은 출발점이다 눈부신 모든 문제를 발견 한 곳 어떤 것이 있다면 왜 그랬는지 이해합니다 당신은 나쁜 타격 률을 보였습니다 그래서, 실제로, 나는 응용 패턴을 말해야합니다

하지만 당신은 데이터베이스 패턴을 본다 애플리케이션 측면과 일치하지 않는 그래서 많은 업데이트를하지 말아야한다고 생각합니다 하지만 그것은 당신의 데이터베이스 메인 워크로드를 밝혀냅니다 알았어, 나는이 테이블을 생각해 작아야한다, 나는 그것이 너무 크다는 것을 깨닫는다

이 테이블에 죽은 줄을 써서는 안됩니다 그래서 이것은 당신이 가정을 점검하는 데 도움이됩니다 더 깊이 들어가서 고칠 수 있습니다 부 풀리는 것이 많으면, 당신의 더 큰 테이블 인 테이블이 있습니다 그러나 그들은 매우 적은 진공 청소기로 청소됩니다

실제로 자동 진공관을 튜닝 할 수 있습니다 변경의 2 %에서 트리거합니다 당신은 내 테이블의 2 %가 바뀌면, 테이블에 진공을 일으킨다 이것은 매우 유용합니다 실제로 대형 테이블의 경우 약 2 %를 권장합니다

그래서 당신은 그것으로 시작할 수 있습니다 실제로 증가시킬 수도 있습니다 autovacuum이 사용하고있는 프로세스의 수 그것은 당신이 할 수있는 또 다른 일입니다 그래서 자동 진공이 충분히 빈번하게 시작됩니다

그러나 그것은 변화의 속도를 따라 잡을 수 없습니다 그런 다음 더 많은 코어를 제공해야 할 수도 있습니다 유지하려면 자동 진공 장치에 연결하십시오 어쩌면 순차적 스캔을 많이하고있는 것일 수 있습니다 그게 문제라면 몇 가지 색인을 만들어야합니다

어쩌면 불필요한 색인이 많이있을 수도 있습니다 나는 3 가지를 함축하고 4 가지를 함축하려하지 않는다 모든 것이 있지만 일부는 있을지도 모른다 불필요한 항목을 삭제할 수 있습니다 좋은 성능을위한 색인

이 모든 것들은보다 일반적이며, 나는 특정 쿼리를 보지 않는다는 것을 의미한다 특정 검색어를 최적화하지 않고 그래서 이것은 일반적으로 시작하는 데 유용합니다 그런 다음 좋아하기 시작합니다 좋습니다, 이것들이 문제의 종류입니다 하지만, 당신이이 일을 너는 좋은 색인을 가지고있다

또는 캐시 적중률이 낮아서 성능이 저하 될 수 있습니다 특정 쿼리가 충분히 잘되고 있습니다 특정 검색어는 여전히 실적이 좋지 않습니다 특정 웹 페이지가 여전히 느립니다 어떻게 분리합니까, 느린 쿼리는 무엇입니까? 이것은 pg_stat_statement와 같습니다

그 질문에 대한 답입니다 그리고 그것은 실제로 내 동료 중 하나입니다, Claire는 FOSDEM에 있었고 가장 일반적인 조언이었습니다 기본적으로 pg_stat_statements를 사용합니다 그래서 pg_stat_statements는 무엇을 하는가? Postgres의 확장 기능입니다 이 실행 통계 서버가 실행 한 모든 SQL 문 중 하나

실제로 쿼리를 정규화하고 함께 그룹화합니다 그래서 각각의 모든 쿼리는 실행되지 않을 것입니다 이 형식의 모든 쿼리에 대해서는 저장됩니다 이것에 관한 통계입니다 모든 특정 통계를 살펴 보겠습니다

내보내고 사용자에게 내 보냅니다 놀랍게도보기를 사용하여 pg_stat_statements라고도 부릅니다 다시 쿼리 할 수 ​​있습니다 정기적 인 Postgres 테이블처럼 테이블에서 통계를 얻으십시오 그래서, 그 견해에는 무엇이 포함되어 있습니까? user_id, db_id, query_id 및 쿼리 텍스트가 있으며, 그리고 그것이 데이터베이스에서 실행 된 횟수

한 쿼리가 느린 경우 하지만 5 일에 1 번 실행됩니다 괜찮을거야하지만 쿼리가 있다면 5, 10, 15 밀리 초를 절약 할 수있는 것과 같습니다 하지만 그것은 하루에 수천 번 실행됩니다 실제로 최적화하는 것이 더 유용합니다

또한, 일종의, 같은 시간, 최소 시간은 얼마입니까? 이 유형의 쿼리를 실행하는 데 걸렸습니다 Max_time, mean, 그것은 또한 표준 편차를 제공합니다 당신이 이해할 수 있도록, 좋아, 아마도 한 두 가지의 나쁜 사건 하지만 항상 나쁜,이 쿼리를 수행 무엇입니까? 그리고 그것이 실행 된 횟수를 알려줍니다 두 조각을 서로 연관 지을 수 있습니다 또한 IO에 대한 정보를 알려줍니다

공유 된 블록의 수 쓰다, 쓰다, 더러워 졌어? 얼마나 많은 지역 블록이 쳤고, 쓰여지고, 더러워 졌습니까? 또한 블록 읽기 및 쓰기에 소요 된 총 시간 몇 가지 예를 들어 보겠습니다 당신이이 정보로 무엇을 할 수 있는지 가장 일반적인 쿼리 중 일부입니다 데이터베이스를 즉시 실행합니다

시간이 많이 걸리는 상위 10 개 쿼리는 무엇입니까? 당신은 내가 total_time을 사용하고 있음을 알아 차리고, 나는 one_time을 사용하지 않으므로 이것이 당신에게 알려줍니다 데이터베이스에 대한 쿼리는 무엇입니까? 그 시간의 대부분을 보내고 있습니다 사실 total_time이기 때문에 본질적으로 mean_time에 전화를 곱한 결과입니다 그래서 그것은 단지 전화를 보는 것과 반대되는 좋은 측정입니다 이것이 가장 일반적인 쿼리라고 말합니다

하지만 밀리 초만에 실행하면 괜찮습니다 또는 쿼리 시간 만 사용하면됩니다 하지만 어쩌면 매우 일찍 실행될 수도 있습니다 이것은 일반적으로 좋은 방법입니다 때로는 예를 들어, 나쁜 캐시 적중률의 예에서, 너는 너가하고있는 걸 알지

많은 디스크가 당신이 알아 내고 싶은 것을 읽을 정도로 읽습니다 상위 10 개 검색어는 무엇입니까? 디스크 읽기에 대부분의 시간을 소비 모니터링 도구에서 알 수 있듯이, 알다시피 내 시간이 많이 갈거야 디스크 읽기에서는 쿼리 만 찾습니다 당신은 그 쿼리 만합니다 아니면, 그냥 가고 싶다

가장 많이 사용되는 상위 10 개 검색어는 무엇입니까? 당신이 일종의 일을 할 때 유용합니다 벤치마킹 등의 당신은 벤치 마크하고 싶지 않아 좋아, 최악의 쿼리를 벤치마킹하고 싶다 하지만 가장 일반적인 쿼리를 벤치마킹하려고합니다 이 모든 정보를 가져올 수 있습니다

너의 시선을 정확하게 말하다 정확히 무엇을 튜닝해야할까요? 일반적으로 최적화를 수행하는 것이 아닙니다 좋은 모범 사례를 기본으로 수행 한 후에 이것은 내가 강력하게 추천하는 질문이다 데이터베이스에서 실행되어 어느 것을 찾아야하는지 너는보고 있어야한다 이 블로그 게시물 중 하나입니다

pg_stat_statements에 표시되므로 가장 중요한 것은 무엇입니까? 그것은 당신에게 통화, total_time, mean_time, max_time 및 표준 편차 시간 그것은 또한 당신의 질문을 좋아합니다 화면에서보기 좋게 보이도록 당신은 쉽게 그것을보고 디버깅 할 수 있습니다 그것은 현재 사용자의 쿼리만을 보여줍니다 그것은한다

현재 사용자가 아니라, 백업 사용자가 아닌 모든 것 그래서 때로는 백업 일이 나타날 것입니다 그리고 나서 상위 15 개 검색어를 찾습니다 평균 시간으로 정렬 이것은 일반적으로 실행할 좋은 쿼리입니다

그리고 좋은 출발점 그것은 당신에게 많은 것을 보여줍니다 이 예제를 보면 그것은 말한다, 좋아, 데이터베이스가 실행 된 total_time 이 쿼리에 소요 된 시간은 약 121 초입니다 mean_time은 실제로 86one입니다 max_time은 3 초, 3

7 초입니다 이것은 표준 편차이며, 이 많은 행이 이것으로부터 리턴됩니다 자, 가서 데이터베이스에서 실행하십시오 흥미로운 것들을 찾을거야 그것에서 나오는

자, 당신이 알아 냈다고 가정 해 봅시다 느린 쿼리는 무엇입니까? 자, 당신은 그들을 조정하기 위해 무엇을합니까? 그건, 여러 번 이야기 할 수 있다고 생각합니다 여러 워크샵을 자체적으로 진행합니다 그러나 그것의 아주 기본 EXPLAIN ANALYZE를 수행하여 시작하는 것입니다 그래서, 당신이 쿼리를 데리러, EXPLAIN ANALYZE를 수행합니다

알고있는 것이 유용하고 이것은 공통점입니다 사람들은 일반적으로 EXPLAIN을 수행합니다 EXPLAIN은 Postgres가 생각하는 것만을 제공합니다 그것의 세계관의 그러나 실제적으로 일어날지도 모른 무엇이 아닙니다 쿼리를 실행할 때 EXPLAIN을 보면 그리고 당신은 그것이 당신에게 말하는 비용을 보았습니다 이것이 더 복잡한 계획이라면 당신은 더 많은 비용을 볼 수 있습니다

그리고 그 Postgres 견적 이거 오래 걸릴거야 실제로는 전혀 사실이 아닐 수도 있습니다 보길 원하는 것 EXPLAIN ANALYZE를보고있을 때 실제 시간입니다 오른쪽에는 실제 시간이 표시됩니다 다음과 같은 경우를 보여줍니다

행이 출력되었고, 출력 된 행 수 이것은 매우 간단한 쿼리입니다 모든 행을 선택하는 것입니다 여기서 특정 열 값은 1입니다 그것은 당신에게 보여줍니다, 그것은 약 9,584 행을 반환 할 것으로 예상됩니다, 실제로 약 10,000 행을 반환합니다

따라서 꽤 가깝습니다 예상치는 꽤 가깝습니다 그런 다음 쿼리 계획을 읽습니다 그런 다음 계획의 어느 부분을 파악하는지 가장 많은 시간을 들이고 있습니다 실제 시간에는 추정치가 아니라 그런 다음 색인 생성을 통해 조정할 수 있습니다

또는 다른 Postgres 튜닝 매개 변수를 조정하여 자, 그건 단지 표준적인 부분입니다 아시다시피, 당신이 분석을 할 때, 쿼리에서 가장 느린 부분 조정 하지만 Postgres는 실제로 당신에게 알려줍니다 EXPLAIN의 몇 가지 흥미로운 점도 있습니다 이 쿼리를 살펴 보겠습니다

그래서, 나는 테이블에서 선택하고있다 여기서 열 1은 1이고 열 2는 0입니다 당신이 이것을 보게된다면, 당신은 알 것입니다 쿼리 계획을 조정할 수 있지만 실제로 거기에는 불일치가있다 중요한 불일치는 100 배 이상입니다

Postgres가이 쿼리가 반환 할 것이라고 생각하는 측면에서, 그래서 Postgres는 100 행을 반환 할 것으로 추정합니다 실제로 데이터베이스는 10,000 개의 행을 반환합니다 그리고 그것은 정말로 벗어났다 그래서, 만약 당신이이 계획보다 위의 것을 가졌다면, 그래서 집계를한다면, 조인을하고 있다면, Postgres가 실제로 선택할 계획 좋지 않을거야 그것은 단지 100 개의 행만 믿기 때문입니다

스캔에서 올거야 하지만 실제로는 1 만 행이 올 것입니다 스캔에서 실제로주의해야 할 것이 있습니다 Postgres 튜닝에 대한 많은 조언이 있다고 생각합니다

한 번 당신이 EXPLAIN ANALYZE를 본 것처럼 그것에 대해가는 방법 그러나 그 다음 거기에있다 고려해야 할 중요한 것 느린 쿼리가 항상 그런 것은 아닙니다 인덱스를 추가하고 작업 속도를 높일 수 있습니다 때때로 Postgres에 잘못된 통계가있을 수 있습니다 또는 충분한 데이터를 보지 못했습니다 데이터에 대한 올바른 통계를 얻을 수 있습니다

이것을 보면, 문제는 이것 이후에 일어나는 일, 나쁜 실행 계획처럼 매우 나쁠 수도 있습니다 그리고 그건 당신이 창조하지 않았기 때문이 아닙니다 올바른 색인 또는 다른 것, 그것은 단지 Postgres 무언가가 올거라 생각했다 이 특정 스캔에서 행 수가 훨씬 더 많았습니다 나쁜 통계가 표시되는 첫 번째 단계 높은 것으로 다시 분석하는 것입니다

기본 통계 대상 실제로 행 수 Postgres 데이터 분포를 추정하는 데 사용됩니다 그래서, 알겠습니다 Postgres가 더 많은 행을 스캔하기 때문에 더 비쌉니다 그 통계를 얻으려고하지만 통계를 만든다

훨씬 더 정확합니다 그게 처음 시작하는거야 그러나 여기의 문제는 사실 그 것이 아닙니다 당신이 어떻게 할 수 있는지에 대한 예를 한 가지만 골라 둡니다 통계가 일치하지 않으면 Postgres에게 실제로 어떻게 말할 수 있습니까? 통계 수정 Postgres가 어떻게 통계를 향상시킬 수 있는지에 대해 설명합니다

여기에 문제가있는 이유는 이 특별한 스키마에있다 제 1 열 및 제 2 열은 서로 상관된다 실제로 두 번째 열, 두 번째 열의 값, 내가 아는 데이터를 채웠다 실제로 열 1을 10으로 나눈 값입니다 그래서, 당신이 칼럼 1을 안다면, 실제로 가치를 결정하는 데 충분합니다

열 2의하지만 포스트그레스는 그것에 대해 아무것도 몰라요 기본적으로 Postgres는 통계 만 캡처합니다 독립적으로 단일 열에 대해 그래서 그것은 말합니다, 아마도 1 만 줄이 될 것입니다 1 열에서 반환, 2 열에서 10,000 이제 두 필터가 함께 적용됩니다

그러면 아마 100 줄을 얻을 수있을 것입니다 따라서 선택도를 사용하여 예상치를 발행합니다 이 숫자를 생각해 내야합니다 하지만 실제로 이것은 생산하지 않을 것입니다 인덱스에 관계없이 올바른 결과 Postgres에 말하지 않으면 아무 것도 추가하지 않습니다

이 둘 사이의 상관 관계에 대해서 그래서 Postgres는 멀티 컬럼 통계를 선언 할 수있게 해주 며, 그것은 기본적으로 그것을하지 않습니다 그것이 그것을 할 것이기 때문에 모든 열 (row)의 순열 (permutations)과 조합 (combination) 당신의 테이블에있는 모든 칼럼들, ANALYZE는 너무 오래 걸릴 것입니다 하지만 Postgres에 두 개의 열이 서로 연관되어 있음을 알 수 있습니다 그것에 대한 통계를 작성합니다

그래서 그것은 구문입니다 우리는 그것에 들어갈 필요가 없지만, 궤도 의존 통계 제 1 열, 제 2 열 일단 그 정보가 있으면 당신은 이것이 정확히 같은 쿼리라는 것을 알 수 있습니다 나는 테이블을 분석 한 후 다시 실행했다 그리고 Postgres에게 캡처하도록 알려줍니다 볼 수있는 상관 관계 통계 순차 스캔이 있습니다

현재 9,584 개의 행을 예측합니다 100 대신에 그리고 훨씬 더 정확합니다 이것 이후에 일어날 일들은 훨씬 더 효율적입니다 실제로,이 통계가 아주 보이는 것처럼 보입니다 사람들이 그렇게 생각하지 않아요

실제로 큰 영향을 미칩니다 이것은 사실 7 월에 작년에 내가 트위터에 올린 것입니다 우리는 고객을 보았습니다 수천 배 빠른 성능 그리고 나는 그것이 같아 보인다는 것을 안다, 이 SQL 쿼리를 실행해야했습니다 1000 배 더 나은 성능을 얻으려면 그러나 그것은 일어난다

잘못된 쿼리 계획 견적 이것은 간단한 쿼리입니다 더 복잡한 쿼리 인 경우 너는 많은 이슈가있을거야 Postgres가 생각하기에 행 수는 다릅니다 그것이 실제로있는 것에서 따라서 이것을 요약하기 위해 pg_stat_statements 최적화 할 수있는 적절한 쿼리 집합을 찾고, EXPLAIN ANALYZE를 사용하고 가장 느린 부분을 튜닝하고, 다시 ANALYZE에 중점을두고, EXPLAIN을보고 가정하지 마라

Postgres가 할거야, 우리는 EXPLAIN이 매우 다른 것을 보았습니다 어떤 경우에는 실제로 일어나는 일로부터 차이점을 눈여겨 보아라 견적 및 실제 수정 방법을 찾고, Postgres에게 통계를 수정하도록 알려주십시오 항상 정확하지 않을 수 있기 때문입니다 그래서, 그것은 기본적으로 내 이야기의 주요 내용입니다

빠른 견적에 보너스를 추가했습니다 그래서 이것은 반드시 필요한 것은 아닙니다 나머지 이야기와 관련있다 성능 조정 및 기타 측면에서 하지만 Postgres 캡처를 사용하면 실제로 많은 좋은 견적을 얻을 수 있습니다 어떤 것들에 대해서, 지금 당장 매우 비싼 쿼리를 실행하고있을 수 있습니다

그걸 알아 내려고 그것은 pg_stats에 캡처됩니다 각 열에 대한 정보를 수집합니다 Postgres는 그것에 대해 생각합니다 이것을 보면 널 (Null) 부분을 알 수 있습니다

처음부터, 그것은 당신에게 명백한 가치의 수를 알려주고, 여기에는 고정 된 수의 고유 한 값이 있습니다 그래서 천을 말한다 때로는 비율을 알려주므로 말할 수 있습니다 오케이, 20 %의 테이블 분명한 가치의 숫자가 될 것입니다 때때로 이해하는 것이 유용합니다

가장 흥미로운 것들 나는 해키 스크립트를 써서, 가장 일반적인 값이며 가장 일반적인 빈도입니다 에 대한 견적을 위해, 좋아, 우리 10 대 고객, 당신은 실제로 그들로부터 좋은 견적을 찾을 것입니다 가장 일반적인 가치관에서 그렇게 말할 것입니다 알았어, 가장 일반적인 값은 다음과 같다 이 고객에 대해 가지고있는 행 수 대부분의 일반적인 주파수에서 말하자면 말입니다

그래서, 이것이 실제로 무엇을 말하는지, 가치 945에 대한 것입니다0017 데이터베이스의 행 수로, 특정 ID가 갖는 행 수입니다 그래서 당신은 그것을 위해 사용할 수 있습니다 근본적으로 근사하고, 당신이 알아 내고 싶다고 말하는 것처럼, 당신의 테이블이 있다고 가정 해 봅시다

네트워크 바이트와 당신이 알아 내고 싶어 어느 장치가 실제로 많은 양의 바이트를주고 있는지를 나타냅니다 가장 많은 양의 바이트를 방출하는 장치, 당신은 복잡한, 그것이 복잡하지 않더라도, 확실히 비싼 계정 별개의 쿼리입니다 그것을 알아 내기 위해, 나는 여기에 갈 것이다 Postgres에 상위 10 개 기기에 대한 통계가 있는지 확인하십시오 그리고 그걸 사용해서 알아낼 수 있습니다

알았어, 얼마나 많은 패킷이 방금 시스템을 통과했는지, 우물 Postgres는 그것을위한 견적을 가지고 있습니다 거친 공 공원을 줄 수 있어요 이것들은 당신이 할 수있는 것들입니다 2 천 1 백만 건, 345 천건 중 한 건의 결과, 너는 그들에게 실제로 말할 필요가 없다 정확한 숫자는 얼마입니까? 당신은 이것에 대해 많이 말할 수 있습니다

다른 유용한 통계는 얻을 수 있습니다 그 히스토그램 범위도 마찬가지입니다 특정 가정이 있다면 데이터가 어떻게 퍼져 나가야하는지 당신은 분명히 그것을 확인할 수 있습니다 내가 이것을 사용하는 근사값은 다음과 같습니다 특정 열의 널 비율은 얼마입니까? 대략적인 숫자는 무엇입니까? 한 값에 대해 고유 한 값이 있습니까? 당신은 카운트를 구별 할 필요가 없다는 것을 알았습니다

반드시 그것을 알아내는 것 너는 여기를보고 얻을 수있다 그것이 무엇인지에 대한 대략적인 아이디어 그리고 가장 일반적인 가치는 무엇입니까? 란을 위해 그 행을 가진 대략적인 수 근사치 이것은 내가 일반적으로하는 또 다른 것입니다

당신이 매우 큰 데이터베이스를 가지고있는 것처럼, Postgres는 카운트 스캔을 캐시하지 않습니다 그래서 사람들은 카운트 스타가 매우 기대하고 있습니다 저렴한 쿼리, 그것은 Postgres에 없습니다 실제로 전체 테이블을 스캔해야합니다 각 행을 계산합니다

그래서 나는 10 억 줄의 테이블을 가지고있을 때 그걸 좋아하지 않습니다 그래서 나는 이것에 가서 거친 공 공원을 얻는다 이 테이블은 얼마나 큰가요? 이 테이블에서 어떤 작업을 할 수 있습니까? 내가 알면, 너는 갈 수있어 pg_class라는 테이블이 있습니다 당신은 거기에 가서 진짜 튜플을 찾을 수 있습니다

Postgres의 추정치 얼마나 많은 튜플이 있는지 요약하면, Postgres는 꽤 많은 통계를 보여줍니다 이 강의에서 우리는 주로 다루었습니다 성능과 관련된 것들 어떤 종류의 장소를합니까? 성능 문제를 조사하고 싶습니다

마찬가지로 포인터는 무엇입니까? 그것은 당신을 깊게 파고들 것을 가르쳐줍니다 Pg_stat 테이블 일반적으로 어떤 색인을 찾을 수 있도록 도와줍니다 인덱스, 테이블에 대한 통계 IO 통계, 진공 통계 Pg_stat_statements는 느린 쿼리를 찾는 데 도움이되며, EXPLAIN ANALYZE를 사용하거나 사실 더 좋을 것입니다 EXPLAIN ANALYZE 버퍼가 어떤 종류의 IO인지 확인하십시오

그래서 그것은 얼마나 많은, 이 검색어와 마찬가지로 조회수 비율은 얼마입니까? 그 중 얼마나 많은 것들이 디스크를 통해 가져와야하는지, 그리고 마지막으로 pg_stats, pg_class를 사용할 수 있습니다 좋은 근사를 얻으려고 Postgres가 귀하의 데이터에 대해 어떻게 이해하는지 이해하십시오 나는 말할 마지막 한가지가있다 그래서 당신이 그 소식을 듣지 않았다면, Citus 데이터는 Microsoft에서 인수했습니다 그래서 우리는 실제로 작업하고 있습니다

Azure에서 Citus를 시작했습니다 관심있는 사람이 있으면 시터스를 보면서 Azure에서 사용할 수 있습니다 당신은이 링크에 가서 흥미를 표현할 수 있습니다 우리는 당신을 그 고리에 계속 묶을 것입니다 그리고 그게 내 이야기 ​​야

나는 2 초 남았고 그래서 제 시간에 맞았습니다 (군중 박수)

TechnoSession – How PostgreSQL is equipped for the new age Digital Initiatives

안녕하세요, Ashnik의 TechnoSession 세션에 오신 것을 환영합니다 오늘 특별한 손님이 생겼어

오스카는 나와 함께 여기있다 싱가포르 오스카에 오신 것을 환영합니다 안녕하세요 모두 EDB에 합류하기 전에 대기업과 IT 혁신 프로젝트, 500 대 기업 Deloitte Consulting에서 10 년 동안 대규모 IT 구현 방법을 배웠습니다 우리가 그 당시 클라이언트 – 서버였던 변형 프로젝트 대규모 컨설팅 회사 이것은 내가 말하는 첫 번째 주요 프로젝트 다 공간에 들어간 첫 번째 클라이언트 – 서버 응용 프로그램을 만들었 기 때문에 우리는 거기에서 우리의 백엔드 네트워킹 백본으로 거대한 위성 네트워크를 사용했습니다 나는 가서 자신의 전문 서비스 회사를 시작했다

18 년 동안 그때 내 친한 친구 에드 보이 야안 (Ed Boyajian)과 내가 전에 생각한 사람이 당신의 세션에있었습니다 나에게 전화를 걸어 엔터프라이즈 DB에서 그의 컨설팅 부문을 높이려고했다 내가 EDB를 웹 스케일에 실제로 데려 올 수있게 도와달라고 부탁했다 환경 때문에 지난 2 년 동안 고급 서버를 성장 및 변경하는 데 보냈습니다 엔터프라이즈 DB 고객이 두 서버 모두에 고급 서버를 가져올 수 있도록 지원 글로벌 2000 대 기업을 위해 전 세계의 사설 클라우드 및 VM을 사용하므로 오늘 이야기 할 내용 오픈 소스가 실제로 어떻게 확장되는지는 우리가 고객이 볼 수없는 것입니다

오픈 소스가 오픈 소스를 채택하는 방법을 묻는 이유에 대해 묻는 질문이 많습니다 내 기업의 필요에 대한 근원이지만 오스카가 말한 진짜 다음 질문은 방법에 대해서뿐만 아니라 오픈 소스로 얼마나 멀리 그리고 얼마나 멀리 갈 수 있는지 기술은 특별히 Postgres 데이터베이스를 사용합니다 오늘 커버 할 예정 이니, 가장 중요한 질문들에 대해 물어 보겠습니다 고객은 왜 오늘 컨테이너에 내가 왜 우리가 걸어가는지 이유를 알고 있습니다 많은 고객이 가상화 VM을 사용하는 데 많은 시간을 할애하고 있습니다

데이터 센터를 VM으로 옮기는 프로젝트를 완료했습니다 용기에 대해 이야기하고 말하기 나는 당신이 그것에 대해 매우 열정적이라는 것을 알고있다 이해하고 싶어 오, ​​사실 나는 흥미롭게도 컨테이너를 볼만큼 충분히 기술 채택이 아닌 비즈니스 변화입니다 정말로 비즈니스의 두 부분에서 실제로 채택 된 IT 부서에서 CFO의 IT 회사에서 나오는 첫 번째 사건과 전세계 기업들은 지난 10 년 동안 VMware 가상화에 투자했습니다

머신 가상화 그래서 그들은 지금이 거대한 하드웨어 포트폴리오를 가지고 있습니다 이를 지원하고 CFO는 활용도를 향상시키는 방법을 모색 중입니다 그러므로 컨테이너, 쿠베 넷네, 오픈 시프트는 그들에게 밀도를 만드는 능력을 부여합니다 기존 인프라 스트럭처를 두 번째 그룹은 건축가입니다 왜? 건축가가 기술을 기반으로 의사 결정을 내리고 있다고 생각 하겠지만 실제로는 그렇지 않습니다

컨테이너가 건축가에게주는 것은 거버넌스와 준수에 관한 것입니다 kubernetes에 배치 된 것을 중심으로 통치 원리를 감쌀 수있는 능력 환경 정책 및 컴플라이언스 코드를 사용하여 보안 및 확장형 애플리케이션 그래서 짧게 말해서 비록 당신이 소개하더라도 컨테이너를 모두 교체하지 않을 것입니다 VM에 대한 투자가 낭비되지 않고 고객이 걱정할 필요가 없습니다 대체 전략은 아니지만 개선 전략입니다

오늘 100 대의 VM을 실행한다고 가정 해 보겠습니다 좋은 응용 프로그램을 만들고 1000 개를 실행할 수있는 환경을 만드십시오 기본 인프라를 변경하지 않고도 애플리케이션을 실행할 수 있습니다 하지만 고객이 가장 많이 묻는 다음 큰 일은 '얘들 아 얘기 했어 데이터베이스에 관한 것이고 컨테이너에 데이터베이스를 두는 것이 좋은 전략입니까? ' 그건 좋은 질문이라면 1 년 전에 나에게 물어 보았을 것이다

아마도 가상 컴퓨터에 데이터베이스를 남겨 두지 말았을 것입니다 왜? 1 년 전에 우리가 지금 믿는 것의 성숙이 옳은 길입니다 kubernetes 내에서 상태 저장 세트 인 컨테이너를 구현합니다 고집 보관함, 쿠베넷, OpenShift 내의 저장소, 이제는 성숙하지 않았습니다 주류 그들은 4 개 또는 5 개의 출시 및 최신 컨테이너 네이티브 스토리지 오케스트레이션의 진화와 혁신 마침내 성숙해졌으며 IBM VMware와 같은 회사가 있습니다

모두 컨테이너가 네이티브 스토리지 인터페이스를 구축하여 데이터베이스가 기본 저장소를 올바르게 사용하여 저장소가 다음과 같이 복제되는지 확인하십시오 백업을 위해 스냅 샷을 생성 할 수 있어야했습니다 우리가 데이터베이스를 시작한 세계에서 더 이상 살지 않는 스토리지 환경 컨테이너와 귀하의 데이터가 장기간 지속될 수 있기를 바랍니다 밑줄 친 인프라에 의해 보장 받으면 이것이 건축가를위한 많은 변화 또는 다른 접근법과 나는 그것으로 되돌아 올 것이다 질문이 있습니다

이전에 또 다른 질문이 있습니다 고객 마음 거기에 서비스로 데이터베이스에 대해 많이 얘기하고있다 얼리 어답터는 실험으로 사용하는 고객이 있습니다 개발자는 RDS와 같은 것을 사용하고 있지만 고객들은 이제 이것을 요구하고 있습니다

질문하거나 실제로 눈을 떼지 마십시오 에 대한 서비스로서의 데이터베이스입니까? 생산 환경은 여기에 있습니다 그것은 우리가 찾은 당신의 기업에 달려 있습니다 찾고 있거나 제어하는 ​​기업입니다 RDS와 같은 서비스 Azure 데이터베이스와 같은 서비스는 고객에게 제어를 제공하지 않기 때문에 그들은 SLA에서 고객 서비스 시간을 제공해야합니다

그래서 그들은 원하지 않습니다 고객에게 ec2 인스턴스에서 데이터베이스를 실행할 수있는 종류의 제어권을 제공하십시오 전혀! 그러나 그것들은 우리가 통제하는 고객이며 그렇지 않습니다 반드시 RDS 세계에 빠지면 그것은 당신에게 당신의 능력을 자신이 소유하지 않은 환경에서 프로덕션 데이터베이스 인프라는 필요에 따라 확장 할 수 있지만 반드시 데이터베이스를 성장시켜야하기 때문에 더 저렴한 방법 일 필요는 없습니다 기본 저장소가 인스턴스 크기보다 커집니다

더 비싸게되고 당신이 높은 주위에 점점 더 많은 요구 사항을 얻을 때 가용성 장애 복구 탄력성 가상 인스턴스의 추가 시작 인프라를 지원하기 위해 인프라에 비용을 추가하고 있습니다 응용 프로그램의 종류 그래서 거기에 많은 고려 사항 고객 절대적으로 결정하지만 그것은 일어나고 EDB 측에서는 EDB가 존재한다는 것을 알 수 있습니다 퍼블릭 클라우드가 아니라면 채택했지만 고객이 데이터베이스를 서비스가 데이터 센터에 가져 오는 서비스 우리는 공공 클라우드에 채택 된 것을 보았습니다 그들의 데이터베이스를 ec2로 옮기거나 Azure로 옮기거나, 개발을 위해 Google에 제출하십시오 그것은 적합합니다

(그들은) 초기 개발에 RDS를 사용하고 테스트를 위해 우리를 사용하십시오 스핀 업을 할 수 있기 때문에 큰 도움이됩니다 문제가없는 인스턴스 우리는 점점 더 많은 입양을보기 시작했습니다 컨테이너 형태의 두 가지 형태의 사설 구름 그리고 기존의 VM 사설 클라우드에서 가장 큰 고객이 배치했습니다

3 개의 데이터 센터에서 사설 클라우드의 4,000 개 데이터베이스에 근접 그래서 우리는 우리가보기에 고객이 데이터베이스를 DBAaS 또는 PaaS 또는 서비스 형 인프라 스트럭처 우리는 그들이 어떤 방법론을 선택했는지에 대한 질문입니까? 그들은 무엇을 하는가? 하고 싶다? 그리고 그들은 그것을 어떻게 할 것인가? & 언제? 그래서 우리는 그것을 다음과 같이 보지 않습니다 미래의 미래에 올 것입니다 우리는 그것을 무언가로 봅니다 지금 여기 좋아, 처음에 얘기했을 때 얘기 했어

컨테이너 건축 할 물건이 많고 물건을 볼 필요가있다 다르게 그리고 심지어 클라우드 측은 솔루션이 건축가 또는 엔터프라이즈 설계자는이 문제에 대해 생각하기 시작해야합니다 전체 풍경은 매우 다르게? 그들의 기술에 대한 요구는 무엇입니까? 우리는 역할이 상당히 바뀌 었음을 보았습니다 구름과 컨테이너 내가 건축가로서 자라면서 우리는 하나에 집중했다

네트워크가 처리 한 애플리케이션 아키텍처에 초점을 맞춘 것 다른 누군가가 데이터베이스에 들어 왔을 때 다른 사람이 처리했습니다 이러한 데이터베이스 설계자가 가지고있는 데이터베이스로 점점 더 많은 것을 즐기십시오 구조화 방법을 이해하는 데이터 모델링을 이해하는 건축가 고객이 이동할 때 우리가 현재 발견하고있는 데이터에 액세스하는 방법 데이터 클라우드와 컨테이너로의 연결은 건축가가 데이터베이스 또는 네트워크 아래의 주제는 이해할 수 있지만 전체 스택 이러한 솔루션은 전체 스택 중심이 아니며 더 많은 것을 얻을 수 있습니다 복잡한

그게 무슨 뜻이야? 예를 들어 컨테이너는 물건을 만듭니다 운영 인력을위한 개발자에게는 더 간단하지만 인프라는 생산중인 컨테이너를 지원하는 것은 매우 복잡하며 실제 전문 지식이 필요하다 스택을 위에서 아래로 이해하는 건축가가 많기 때문에 건축가 기술에 대한 수요와 그 것들을 바라본다 우리가 다루는 또 다른 역할 세트로 나를 데려오고 그것은 DBA 역할입니다 내가 DBA로부터 들었을 때 나는 많은 불안감이 있다고 생각한다

내가 DBAaS 서비스에 대해 이야기 할 때 전형적인 DBA가 수행하는 작업이 자동화되고 있습니다 무엇이 DBA 역할이 될 것입니까? 새로운 세계? 흥미로운 질문이며 DBA 인 친구가 많습니다 나는 앞으로 DBA의 역할이 상당히 바뀔 것으로 생각합니다 우리가 알고있는 것처럼 DBA가 컨테이너에있는 서비스로서의 데이터베이스에서 실제로 컨테이너에 로그인하거나 AWS에 로그인 할 수있는 기능이 없습니다 ec2 인스턴스는 정책에 의해 허용되지 않으므로 DBA가 에 저장을 수행해야하는 데이터베이스에서이를 수행 할 수 있습니다

해당 역할과 작업이 더 이상 업무에 포함되지 않는 데이터베이스 그들은 더 많은 애플리케이션에 초점을 맞 춥니 다 그 SQL 문을 써서 제 데이터베이스가 계속해서 역할이 사라지지 않고 계속 진화하고 있습니다 우리가 전에 보았던 것을 볼 수있는 진화라고 생각하십시오 데이터베이스 관리 작업에서 응용 프로그램 중심으로 이동 애플리케이션 중심의 DBA는 데이터 모델 및 액세스 방법에 중점을두고 있습니다 귀하의 데이터를 나는 그것을 듣고 우리가 DBA와 대화를 나누었습니다

대부분의 시간을 보냈다 그래서 그것은 매우 흥미로운 통찰이었습니다 나는 우리가 이러한 경향에 대해 좀 더 이야기 할 수 있습니다 이 통찰력에 감사드립니다 정말 고맙습니다

고맙습니다

Database Clustering Tutorial 1 – Intro to Database Clustering

intertubes에서 내 친구들이 무엇입니까? 그것은 CalebTheVideoMaker2의 저이고이 연재에서 우리는 데이터베이스에 관해 말할 것입니다 ClusterControl이라는 도구를 사용하여 해당 데이터베이스 클러스터를 클러스터링하고 관리합니다

데이터베이스 클러스터는 단순히 사용되는 컴퓨터가 여러 대일 때만 가능합니다 데이터를 저장할 수 있습니다 데이터베이스 클러스터링이 좋은 이유는 네 가지입니다 그 이유는 데이터 중복성, 좋은 종류의 데이터 중복성 (그리고 우리는 그 순간에 대해), 가용성 확장 성 및 모니터링 괜찮아

이번엔 맞춤법 검사가 필요해 첫 번째 이유는 데이터 중복입니다 이제 비디오에서 데이터 중복성에 대해 이야기하고 시리즈 중 하나를 통해 모두 이야기했습니다

데이터베이스 설계 데이터 중복이 실제로 얼마나 나쁜지 이야기하지만, 다른 종류입니다 데이터 중복성 그런 종류의 데이터 중복은 불필요한 중복 데이터가있는 경우에 하나는 변할 수 있고 하나는 예를 들어 동일하게 유지 될 수 있습니다

그러면 모호성이 생깁니다 두 항목이 분리 된 항목인지 또는 동일한 항목에 대해 이야기하고 있는지 여부는 알 수 없습니다 그 중 하나가 잘못되어 방금 혼란스럽고 혼란스러워집니다 데이터베이스 클러스터링과 관련하여 데이터 중복은 약간 다릅니다 따라서 데이터베이스 클러스터링에서는 기본적으로 3 대의 컴퓨터를 사용하여 데이터를 저장합니다

그러나 데이터가 정확히 저장되는 방법은 무엇입니까? 우리는이 컴퓨터들 각각에 데이터의 1/3을 저장할 것인가 아니면 우리가 갈 것인가? 하나의 데이터에 대부분의 데이터를 저장 한 다음 다른 데이터에 더 중요한 데이터를 저장 하시겠습니까? 또는 무엇을? 또는 무엇을? 실제로 우리는이 모든 컴퓨터가 같은 것을 저장하는 곳으로 동기화 할 것입니다 정보 이것은 위대한 일입니다 왜냐하면이 컴퓨터 중 하나가 고장 나면 여전히 두 가지가 있습니다 데이터 사본! 따라서이 데이터 중복성은 모든 것이 동기화 될 것이기 때문에 나쁜 것이 아닙니다

이것이 의미하는 바는 이러한 컴퓨터 중 하나에서 변경 사항이 발생하면 변경 이 클러스터 내부의 모든 컴퓨터로 전파됩니다 이 방법으로 동기화되는 데이터는 모호성의 위험을 없애줍니다 왜냐하면 모든 데이터 똑같을거야 데이터 중복성은 단지 당신이 얻을 수있는 기능 중 하나입니다 이 컴퓨터가 터지면 모든 데이터에 독립형 컴퓨터를 사용하십시오

작별 인사! 또는 정기적 인 백업을 받아 하드 드라이브 나 다른 곳에 저장할 필요가 있습니다 그밖에 그러나 우리는 그 여분의 것들을 모두하고 싶지 않습니다 우리는 단지 데이터가 삭제되지 않을 정도로 치명적인 일이 발생하기를 원합니다 우리는 데이터와 모든 것을 백업하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다

분명히 데이터를 백업해야하지만 완전히 새로운 레이어 또는 보호가 있어야합니다 클러스터가있을 때 이제는 확장성에 관해서, 가장 관심있는 것은로드 균형 조정입니다 로드 밸런서가 수행하는 작업은 들어오는 모든 트래픽을 처리하고 그 트래픽을 처리하는 방법입니다 do (이 큰 거품이로드 밸런서라고 가정 해 봅시다)로드 밸런서가 수행 할 작업은 다음과 같습니다

그것은 트래픽이 어디로 가야 하는지를 지시 할 것입니다 그 이점은 잘 데이터베이스에 대한 유일한 통신 지점이 있습니다

클러스터, 바로 여기에 있으므로 프로그래머가 더 쉽습니다 두 번째로로드 밸런서는 하나의 특정 컴퓨터에 세금을 부과하지 않을 것입니다 너무 많은 그래서 당신은이 컴퓨터들에 걸쳐 모든 요구를 균형 잡는 것으로 생각할 수 있습니다 너무 느려지거나 폭발하는 하나의 특정 컴퓨터에 과세하지 마십시오! 최악의 시나리오

로드 밸런싱에 관해서는, 혼란 스러울 수 있습니다 다른 경쟁자와 옵션이 너무 많아서 모두 똑같은 방식으로 작동하지는 않습니다

이것은로드 균형 조정의 개념을 이해하는 데 도움이되는 일반적인 예입니다 확장 성 측면에서 보면 응용 프로그램을 매우 쉽게 확장 할 수 있습니다 예를 들어 한 대의 컴퓨터로 작업하는 경우 4 백만 명의 방문자를 붐빈다면, 시스템에 정말 과세 할 수도 있습니다 로드 밸런서를 사용하면 방문수가 분산되고 스파이크가있을 때 성장의 경우 시스템에 많은 압박감이 없습니다 확장 성 및 가용성이 함께합니다

본질적으로 가용성은 애플리케이션 또는 데이터베이스의 사용 빈도 또는 빈도입니다 사용할 수 있습니다 얼마나 자주 당신이 그것을 사용할 수 있고 얼마나 자주 고장 났습니까? 가능한 한 높은 가용성을 원합니다 예를 들어 우리는 99 % 가용성을 가지고 있다고 가정 해 봅시다 꽤 좋은 것 같습니다

나는 그것이 거의 100이라는 것을 의미한다! 그러나 시간의 1 %를 생각하면 데이터베이스를 사용할 수 없게됩니다 그래서 당신이 1 년에 365를 생각한다면 10 %는 365 %가 될 것입니다 1 %는 365입니다

데이터베이스를 사용할 수 없습니다 따라서 99 %는 실제로 매우 나쁜 값입니다 얼마나 많은 숫자가 실제로 필요합니까? 이는 데이터베이스가 사용되는 대상과 이동할 사용자 수에 따라 다릅니다 점점 예를 들어, 엄마와 팝 샵이 99 퍼센트로 가고 약간의 돈을 절약 할 수 있다면 매우 높은 이용 가능을 위해 추가 비용을 지불하면 1 년 중 3 1/2 일이 그다지 빠르지 않습니다

나쁜 그러나 당신이 구글이라면, 그렇게 좋지는 않습니다 확장 성은로드 밸런싱이라면 가용성을 높이 려니 훨씬 높이 아시다시피,이 컴퓨터는 폭발 할 수 있습니다 의사 소통을 할 수 있기 때문에 아무 것도 깨지지 않습니다

이 컴퓨터는 똑같습니다 로드 밸런서를 사용하면 모든 컴퓨터를 이해할 수 있으므로 어떤 컴퓨터와 통신 할 수 있는지 알 수 있습니다 이 데이터베이스에 바로 연결 한 다음 끊으면 그다지 그렇지 않습니다 이제는 고정 될 때까지 소프트웨어 시스템이 작동하지 않기 때문에 좋습니다 그 나쁜! 마지막으로 모니터링 및 자동화가 필요합니다

나는 그걸 함께 묶었 다 그럼 우리 모두가 같은 페이지에 있는지 확인합시다 모니터링에 대해 이야기 할 때는 데이터베이스의 상태를 살펴 보는 것입니다 체계 이 작업은 수동으로 수행 할 수 있지만 자동화 할 수있는 많은 도구가 있습니다

과정 따라서 데이터베이스 클러스터에 대해 스크립트를 작성하고 "이봐 요! 이 일이 계속된다면 큰 문제이기 때문에 저에게 말해주십시오 " 그리고 이러한 스크립트를 일주일에 한 번 또는 하루에 한 번씩 또는 정기적으로 실행할 수 있습니다 자주 그리고 그것은 데이터베이스의 상태를 모니터하는 데 도움이됩니다 또한 자동화 (또 다른 자동화)는이 데이터베이스 클러스터링을 많이하고 있습니다

[개는 배경 식수에] 오 닉스는 조용해 질거야! 나는 비디오를 만들고있어! 일부 소프트웨어 도구를 사용하면 많은 데이터베이스 클러스터링을 자동으로 수행 할 수 있습니다 저 밖에 예를 들어, "Hey! 로드 밸런서가 필요합니다

" 사용하도록 설정합니다 팔! 로드 밸런서가 있습니다 그것이 당신이해야 할 전부입니다 우리는 이러한 도구 중 일부에 들어갈 것입니다 그때까지는 이론에 대해서 이야기하고 싶습니다

이것이 내가이 비디오에서 정말로 이야기해야 할 전부입니다 비디오의 다음 몇 가지 더 많은 정보 물건이 될 것입니다, 그리고 우리가 뭘 실제로 데이터베이스 클러스터를 만드는 것입니다 우리가 테스트 할 수 있기 때문에 멋지게 될 것입니다 우리는 하나를 닫고 일이 어떻게 이루어지는 지, 그리고 모든 좋은 것들을 볼 수 있습니다 그래서이 시리즈는 아플 것입니다! 그건 그렇고

아픈 것은 나쁜 것 같기 때문에 그건 바보 같은 속어입니다하지만 당신이 뭔가를 말할 때 어떻게 든 그것은 아프다 그러나 누가 알고있다! 이 시리즈를 통해 얻는 데 도움이되는 몇 가지 추가 정보와 마찬가지로 이 비디오 마지막 부분과 설명 부분에 스터디 가이드가 준비되어 있습니다 아마 그 외에도 내 웹 사이트 CalebCurrycom에 추가 정보가 있습니다 당신은 아마 내가 그걸 거기에 놓는 것을 잊지 않는다고 가정하고 설명에서 찾을 수 있습니다 또한이 비디오를 만드는 데 도움이되는 회사는 여러 나인이라고 불립니다 이 데이터베이스 클러스터링 소프트웨어 중 일부를 만든 사람들은 그들은 내 채널을 지원하기를 원했습니다

그래서 저에게 정말 좋으며, 더 많은 콘텐츠를 만들 수 있기 때문에 당신에게도 좋습니다 따라서이 동영상을 감상하면 동영상을 확인하십시오 (분명히 우리가이 시리즈 전반에 걸쳐 자신의 물건을 사용하기 때문에 그것을 확인하십시오) 그러나 나는 당신이 그들에게 가서 "이봐! 나는 CalebTheVideoMaker2에서 당신을 보았습니다 당신은 그에게 엄청난 돈을 지불해야합니다! " 그게 날 도와 줄 거란 걸 알 잖아 그래서 너희들! 그게 전부입니다

이 채널을 구독하는 것을 잊지 마시기 바랍니다 새롭고 멋진 콘텐츠가 많이 나오면 돌아가서 C를 끝내야합니다 프로그래밍 시리즈 알아 내가 가야 겠어

그냥 쉬세요! 그러니 계속 지켜봐주십시오 마지막으로 뉴스 레터를 확인해보십시오 알림은 사용자에게 알림을 제공하는 데 사용됩니다 CalebTheVideoMaker2에서 진행되는 멋진 새로운 것들 마지막으로 소셜 네트워크와 그 좋은 것들 모두를 따라 가세요

좋아, 일주일 동안 광고가 충분 해! 다음 비디오에서 너희들을 볼거야 바라기를 이것은 도움이 되었기를 바랍니다 궁금한 점이 있으면 설명에 남겨주세요

[face palm] leave 의견으로 그들과 내가 당신을 도울 수 있는지 알게 될 것입니다! 고마워, 다음에 너를 볼거야!

PostgreSQL (Postgres) – Installation & Overview |¦| SQL Tutorial |¦| SQL for Beginners

안녕하세요 뷰어 나는 당신을 당신의 새로운 친구에게 소개 할 것이기 때문에 당신이 오늘 나와 함께 할 수있어서 기쁩니다

PostgreSQL 이 오픈 소스 데이터베이스는 지상과 저기에 폭풍에 의해 세계를 지배하고 있습니다 클라우드에서 그것은 당신에게 무료의 낮은, 저렴한 가격에 대한 고급 관계형 데이터베이스를 제공합니다 무료로 현지 통화로 변환하면 무료입니다 막대기로 그걸 이길 수는 없지, 그렇지? 나는 옳다

잠시 시간을내어 그 이름을 쳐다 보자 이것은 "Post gres SQL"이라고 발음하지만, 대부분의 사람들은 단순히 "Post gres"라고 말합니다 짧은 왜냐하면 정직하게 – 누가 음절을 쓸 시간이 있니? 우리는해야 할 일과 저장할 데이터가 있습니다 시작하려면 잠시 시간을내어 이름을 조금 더 보자

"post"라는 접두사는 "gres"앞에 무엇인가가 왔음을 암시합니다 그리고 이것은 사실입니다 이름을 이해하기 위해서는 1970 년대까지 거슬러 올라가야합니다

장소? 버클리, 캘리포니아 시간? 1970 년대 불행한 유행이 많고 세계적인 수준의 대학이 있습니다 과학자들은 "잉그레스 (Ingres)"라는 연구 프로젝트에 열심입니다 많이 기뻐했다

그러나 완벽하지는 않습니다 그래서 1980 년대에 일부 프로젝트를 수정하기위한 후속 프로젝트가 시작되었습니다 Ingres의 문제점 "ingres"이후에 나온 것이므로이 프로젝트는 "POSTgres"라고 불렀습니다 컴퓨터 과학자 인 당신은 아주 영리합니다

그리고 1990 년대에는 더 많은 개선이 이루어졌습니다 "POSTQUEL 쿼리 언어"대신 SQL을 지원하도록 데이터베이스가 업데이트되었습니다 폭풍우에 의해 세계를 잡고 있었다 PostgreSQL이 탄생했습니다 더 기뻤습니다

그리고 다운로드 중 Postgres를 설치하려면 공식 웹 사이트 "postgresqlorg"를 방문하십시오 이 페이지를 방문하여 상황이 다른 것처럼 보일 경우 당황하지 마십시오 웹 사이트가 바뀌면 변화를 두려워해서는 안됩니다 변화가 무서운 경우가 아니라면 두려워해야합니다 다운로드를 클릭하십시오 그리고 사용중인 운영 체제의 버전을 선택하십시오 EnterpriseDB 설치 프로그램을 사용하여 설치 절차를 시연합니다 나는 너를 모른다 그러나 나는 그 가장자리에서 살기를 좋아한다 그래서 나는 가장 많이 선택할 것이다

최근 버전의 Postgres 여기에 나열된 버전보다 최신 버전이 표시되면 미래의 뷰어를 축하합니다 Postgres를 설치하기 전에 서스펜스를 구축하려면 시간을 들여서 처음에는 Postgres 홈 페이지를 방문했습니다 그게 미친 시간 이었어 코끼리가 도처에있다

왜 이런거야? 우선, 코끼리는 아름답고 놀라운 동물입니다 크고 위엄있는 그러나 주된 이유는 "코끼리는 결코 잊지 않는다"는 것입니다

그리고 데이터베이스를 잊어 버리지 않으려면 마스코트에 대한 좋은 선택 잘 했어, Postgres

이제 Postgres를 설치할 준비가되었습니다 설치 프로그램을 실행하십시오 pgAdmin 구성 요소를 별도로 설치하므로 해당 확인란의 선택을 취소하십시오 엔지니어는 이중의 존경심을 얻으므로 확실히 명령 줄 도구를 설치하려고합니다 명령을 입력 할 때와 GUI를 사용할 때를 가리 킵니다

하지만 걱정하지 마 우리는 pgAdmin GUI를 곧 설치할 것이므로 아무도 찾고 있지 않을 때 사용할 수 있습니다 Postgres 데이터를 OS 드라이브와 별도의 하드 드라이브에 저장하겠습니다 하드 드라이브가 하나뿐이라면 당황하지 마십시오 해로울 것이 없습니다

이제 중요한 결정을 내려야합니다 수퍼 유저 비밀번호를 선택하십시오 "암호"가 아닌 것이 좋습니다 수퍼 유저가 되려면 수퍼 패스워드를 선택해야합니다 그런 다음 서버의 포트를 선택할 수 있습니다

Postgres는 기본적으로 5-4-3-2를 사용하는데, 이는 우리가 사용할 것입니다 오, 더 많은 질문 기본 로케일

다음 것 끝은 시야에있다 모든 것이 올바른지 확인하고 "다음"을 다시 클릭하십시오 너 지금 농담하는 거지… 다음 것… 이것은 내가보고 싶은 것입니다 상태 표시 줄, 빠르게 변화하는 텍스트 및 몇 초 안에 새로운 데이터베이스의 약속 또는 아마도 몇 분 참을성이 없어서 스택 빌더 옵션을 선택 취소 할 수있는 권리가 있습니다 우리의 데이터베이스를 구축하기 시작하십시오 하지만 먼저 Postgres GUI 도구를 설치합니다

우리가 설치할 것은 "pgAdmin"입니다 "pg"가 무엇을 의미하는지 궁금 할 것입니다 꽤 좋은 내 생각 엔 이 도구를 다운로드하려면 "pgAdminorg"로 이동하십시오

나는 코끼리를 본다 그래서 우리는 올바른 곳에 있어야한다 여기에서 우리는 훈련을 안다 다운로드를 클릭하십시오 운영 체제를 선택하십시오 대담하고 최신 버전 사용 일반적으로 새 소프트웨어를 설치할 때처럼 "다음"을 클릭하십시오 모든 대문자로 많은 텍스트가있는 라이센스 계약 나는 항상 나의 CV에 비슷한 경고를 포함한다 설치하십시오 이제 Postgres 데이터베이스와 pgAdmin 도구를 모두 설치 했으니 이제 보자 우리 노동의 결실 pgAdmin 도구를 시작하십시오

축하해 우리는 시작 선으로 만들었습니다 이제 pgAdmin 인터페이스 둘러보기를 시작합니다 pgAdmin 인터페이스는 초대를 받아야합니다 Postgres 코끼리는 우리에게 따뜻한 마음으로 "환영합니다"라고 말합니다

맨 위에는 도구 모음이 있습니다 아래에는 대시 보드가 이미 선택된 여러 탭이 있습니다 시작하는 데 도움이되는 링크가 있습니다 새 서버 만들기 pgAdmin GUI 구성 도움을 받기위한 자료

내가 제일 좋아하는 것은 PostgreSQL 사용자 매뉴얼이다 3,500 페이지가 넘는 페이지에서 매혹적인 매뉴얼입니다 400 시간 밖에되지 않는 오디오 북 버전도 있습니다 나는 마지막을 위해 최선을 모았습니다 사이드 바

맨 위에는 "서버"라는 "서버 그룹"이 있습니다 이름에서 알 수 있듯이 "서버 그룹"은 서버 구성을위한 컨테이너입니다 "서버"라는 이름 뒤에 "1"이 있으면 현재 서버가 하나 있음을 알 수 있습니다 이 그룹 기본 서버는 "PostgreSQL 11"이며 코끼리 아이콘 상태가 부여됩니다

이 서버를 확장하면 추가 범주가 표시됩니다 데이터베이스 로그인 및 그룹 역할 그리고 Tablespaces 우리는 지금까지 Postgres 데이터베이스를 보았습니다 그러니 정신이 산만하지 않게합시다 "Databases"를 확장하면 "postgres"데이터베이스가 나타납니다 "template0"및 "template1"이라는 데이터베이스를 보거나 보지 못할 수도 있습니다

당신이 그들을 보게되면, 그들을 내버려둬 라 날 믿어… 나는 한때이 템플릿 데이터베이스를 창에서 삭제 한 사람 (Michael Harrison)을 알고있었습니다 그리고 레지스트리를 정리하고 데이터베이스를 재설치하는 데 상당한 시간을 소비해야했습니다 일을 순서대로 되돌리기 위해 데이터베이스를 만들려면 "데이터베이스"를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 만들기 데이터베이스 를 선택하십시오

우리는 "socratica"라는 데이터베이스를 생성 할 것입니다 소유자는 슈퍼 유저 인 "postgres"입니다 이것은 다가오는 액션 영화의 제목이기도합니다 "저장"을 클릭하기 전에 "SQL"탭을 살펴 보겠습니다 이 데이터베이스를 생성하기 위해 실행될 SQL 명령을 보여줍니다

pgAdmin을 사용하여 데이터베이스를 변경할 때마다 다음을 살펴볼 것을 제안합니다 SQL 탭 SQL에 대한 이해를 높이고 유용한 코드 스 니펫을 제공합니다 스크립트 및 코드에서 사용할 수 있습니다 이제 '일반'탭으로 돌아가서 '저장'합니다

데이터베이스가 생성되었습니다 얼마나 많은 테이블이 있는지 보려면 "스키마"폴더를 엽니 다 기본적으로이 데이터베이스에는 공용 스키마가 있습니다 공개 스키마를 확장하면 구축 할 때 사용할 수있는 긴 기능 목록이 표시됩니다 귀하의 데이터베이스

가장 중요한 것은 당신의 테이블입니다 그리고 이것을 클릭하면 "socratica"데이터베이스에 현재 테이블이 없다는 것을 알 수 있습니다 그리고 그것의 외형에 의해, 의자도 없습니다 우리는 향후 비디오에서이 문제를 해결할 것입니다 이제 Postgres를 설치 했으므로 모든 사람에게 Postgres를 알릴 수 있습니다 Postgres를 설치했습니다 그러나 잠깐, 더 좋아진다 더 이상 사용자가 아닙니다

이제 수퍼 유저입니다 데이터의 세계가 저장을위한 것입니다 그러니 그 너클들을 깨고, 그 매뉴얼을 잡고, 무릎을 들어야합니다 수동 무거운 때문입니다 더 우수한 비디오를 보려면 Socratica를 구독하십시오

박근혜 탄핵 … 할리우드 흥행영화 시나리오의 구성이 여기에 있다고 평. 1년 전 이야기 – KrEcho News

박근혜 탄핵 할리우드 흥행영화 시나리오의 구성이 여기에 있다고 평 1년 전 이야기 2017년 3월 10일 오전, 당시 이정미 헌법재판소장 권한대행은 머리 뒷 부분에 헤어롤 2개가 붙어있던 상태로 출근했다 이날은 박근혜 전 대통령에 대한 탄핵 심판을 선고하는 역사적인 날이었다 TV 중계를 통해 이정미 권한대행의 출근길을 함께한 사람들은 그의 헤어롤에서 탄핵 심판의 무게와 피로감을 체험했다

오전 11시 이정미 헌재 소장 권한대행은 탄핵 선고문을 낭독했다 낭독은 22분 동안 이어졌다 선고문은 박근혜 전 대통령과 최순실이 문화체육관광부의 인사에 개입한 부분과, 세계일보의 정윤회 문건 보도에 대해 압력을 가한 부분, 세월호 참사 당시 국민을 보호해야한다는 의무를 저버렸다는 것에 대해 “분명하지 않다”거나, “인정할한 증거가 없다”거나, “구체적이고 특정한 행위의무까지 바로 발생한다고 보기는 어렵다”는 결론을 내렸다 탄핵 선고 상황을 TV로 지켜보던 사람들은 이정미 소장이 ‘그러나’라고 말하는 순간 마다 가슴을 졸였다

심지어 코스피 지수가지 ‘그러나’에 따라 오르고 내리고를 반복했다는 이야기도 있다 그런데 결국, 선고문은 마지막 한 단락에서 명쾌한 결론을 내렸다 “피청구인의 법 위배행위가 헌법질서에 미치는 부정적 영향과 파급효과가 중대하므로, 피청구인을 파면함으로써 얻는 헌법 수호의 이익이 압도적으로 크다고 할 것입니다 이에 재판관 전원의 일치된 의견으로 주문을 선고합니다 피청구인 대통령 박근혜를 파면한다

” 대한민국 헌정 사상 처음으로 대통령이 탄핵된 순간이었다 헌법재판소 재판관들은 만장일치로 탄핵을 인용했다 이 소식을 들은 헌법재판소 밖에 있던 사람들은 환호성을 질렀다 물론 탄핵을 반대하던 이들의 반응은 달랐다 집회는 격앙되었고, 시위대가 경찰버스를 흔들기도 했다

이 과정에서 버스 위에 설치된 시위 측정용 스피커가 떨어졌고, 이에 맞아 사망한 사람도 있었다 당시 경찰은 이날 집회에서 2명의 사망자가 있었으며 또 2명이 부상을 당해 병원으로 옮겨졌다고 밝혔다 이정미 권한대행이 탄핵선고문을 읽었던 이 상황은 이날 하루 수차례 회자되었다 한 영화감독은 선고문에서 할리우드 흥행영화 시나리오의 구성이 여기에 있다고 평가하기도 했다 초반 플롯 포인트에서는 주인공이 장애물을 만납니다

그냥 만나는 게 아니라, 자신이 원하는 게 이루어질 것 같은 상황에서 갑자기 장애물을 만나는 거지요 이 선고문의 ‘그러나’가 바로 그런 포인트입니다 영화에서는 초반부에 그런 플롯포인트를 여러개 쌓으면서 게임의 규칙을 만듭니다 그리고 주인공은 자신의 능력이나, 기술을 연마하겠죠 그런 과정이 지나간 후, 바로 클라이막스 직전

일이 해결되지 않을 것 같은 상황에서 ‘그런데’플롯 포인트가 등장합니다 이 선고문에서는 “피청구인은 최서원의 국정개입사실을 철저히 숨겼고, 그에 관한 의혹이 제기될 때마다 이를 부인하며 오히려 의혹 제기를 비난하였습니다”라는 말 앞에 ‘그런데’가 등장합니다 그리고 명쾌한 결말이 등장합니다

결말은 명쾌할 수록 좋습니다 ‘피청구인 박근혜를 파면한다!’ 이렇게 나온 거죠 정말 완벽한 구성의 시나리오입니다 박근혜 전 대통령의 탄핵 선고문에서 세월호 참사 당일 대통령 직책을 성실히 수행했는지는 탄핵 심판의 대상이 되지 않았다 하지만 김이수·이진성 재판관은 이날 “헌법상 대통령의 성실한 직책수행의무 및 공무원법상 성실의무를 위반했다”는 보충의견을 냈다

그리고 이를 지적하는 이유가 “반복되어서는 안되기 때문”이라고 명시했다 “국가 최고지도자가 국가위기 상황에서 직무를 불성실하게 수행해도 무방하다는 그릇된 인식이 우리의 유산으로 남겨져 수많은 국민의 생명이 상실되고 안전이 위협받아 이 나라의 앞날과 국민의 가슴이 무너져 내리는 불행한 일이 반복되어서는 안 되기 때문에 피청구인의 직책수행의무 위반을 지적하는 것이다” 그로부터 2일 후인 3월 12일 오후 6시 55분 박근혜 전 대통령은 청와대를 떠났다 대통령에 취임한 지, 1476일이 되던 날이었다

이날 박 전 대통령이 민경욱 자유한국당 의원을 통해 발표한 입장은 아래와 같았다 제게 주어졌던 대통령으로서의 소명을 끝까지 마무리하지 못해 죄송하게 생각합니다 저를 믿고 성원해주신 국민 여러분께 감사드립니다 이 모든 결과에 대해서는 제가 안고 가겠습니다 시간이 걸리겠지만 진실은 반드시 밝혀진다고 믿고 있습니다

박근혜 전 대통령은 오는 2018녀4월 6일 오후 2시 10분, 1심 선고를 받는다 검찰은 징역 30년과 벌금 1,185억원을 구형한 상태다

SM7 – Сетевые Рэпперы (live)

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IEC 61966-21 기본 RGB 색 공간 – sRGB IEC 61966-21 기본 RGB 색 공간 – sRGB desc, 참조 IEC61966-21의보기 조건, IEC61966-2

1의보기 조건보기 XYZ meas CRT 곡선 A l! H! u! 5 * h * + 6 + i + "+"6 "+" , 9, n, -Av- / $ / Z / 050l0 2 * 2c2 4 + 4e4 676r6 7 $ 7`7 : 6 : t :; -; k; < '<e <= "= a =>>`>?!? a? X U X U X U X U X U X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X $ 3br % & '() * 456789 : CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz &'(* 56789 : CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz XEq + Dx1 -, 0, 2 # bQ ml [Sp ^ Q # fy, 0V8g $ 9 ^ 6 {GY} qMM}}}> tY % N {gY # <g9 F <0 = tnB ^ + EK`dIP M, iY |) m ABFH I #? (# "OG G_1_i ~ BH, X 1Ct2 [#! J GNm [t = 5c o $ 1Am fEl1G! tHrfB f & O 1YIH XH] @ – []? 나! U 5ma! @} </ + mx D) 7w 6] UZ A} /} 6mE q ukDi "Eb x '$ n8 <_ {kc r ~`? # + Dwn g # 5Fm <i ++ o * MV ikoo rHR} 3 u {t} {eK + 4>`j % ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ' WG * @nr93 ie`k xnt _, 4re p (V-) mcy Qm` [{h – | Q 9F ^; X6w8 u7 → # 3Got Oom4 jTj6] zyZ <f) Yw + m <r6 WWi 만약에 8 "$ "$ "$ `$ "$ 하유 ( T) =} : ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ " qmRR (dx ^ A | T % % * K * 3 85q

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✅ 2018 부산모터쇼 – 르노삼성, 트위지 듀퐁 스페셜 / QM3 S-에디션 공개

삼성 자동차는 2020 년 대 규모를 넘어서고 있으며, 018 부산 모터쇼 전시관을 통해 삼성과 브랜드 브랜드 존경을받는 자동차 딜러들은 SM6과 QM6, M7, SM5, SM3, SM3을 포함하는 QM3 등등 삼성 자동차의 라인업을 선보입니다 또한 전시관을 통해 전시장을 마차로 옮기고 전시장을 마차로 옮긴다

초소형 트위우 16 년 역사의 프랑스 명품 브랜드`에스 티 퐁 (ST Dupont)`협 협공 한 스페셜 에디션을 선거 관측관에서 만날 수 있습니다 아울러 약 100m 길이 초소형 차 트위드 주행 트랙을 보시려면 입장객을 탑승 시키십시오 르노 (Renault)의 대표 모델, 클리오는 5 월 공식 판매를 시작합니다 모터 고객과 만남 가지

100 밀리언 당 판매 된 베스트 셀링 모델입니다 클리오는 사랑을 주제로 삼키다 감각적 인 외관과 충분한 능력을 갖춘 연출력과 연비를 가지고 한 층의 차고, 액센트의 그릴 같은 공기의 흐름 등등 15 dCi 엔진과 독일 탱크는 DCT의 177Km / l로 동급 최강의 협약을 사용한다

또한 최대 1,16L까지 300L의 LED 조명과 퓨전 비전을 제공합니다 드 램프와 3D 타입 LED 리어 콤비네이션 램프, 보스 (B SE), 프리미엄 사운드 시스템, 스마트 커넥트 Ⅱ (T 맵, 지 파킹, ), 후방 카메라, 전방 장치는 고급 사양의 클린 인텐스 트리밍을 기본으로합니다 형제 시장의 실상은 부산 시장에서 많은 관중들에게 관심을 보냅니다 예를 들어, 삼성은 200Mbps의 속도로 초동 선회를 할 수 있습니다 QM3 더 철저한 스포티 한 아이언 블루 (아이언 블루)와 랙, 새로운 투톤 컬러 적용 슬림, 내열성 강한 엘렁크의 시트와 스티어링 휠 장착 를 선사합니다

또 QM3 에디션 전용 배지와 키킹 플레이트, 전용 17 인치 투톤 로이 휠을 적용 해보면 더욱 효과적입니다 SM530L은 1 세대 SM5 인 SM525V를 기반으로 제작 된 리무진 차량입니다 10 VIP VIP 용으로 특별 제작이 필요합니다 SM530L 20 주년관의 관객과 함께하기 SM530L보기 SM5는 지난 1998 년 지금까지 100 만대에 판매 된 베스트셀러 모델입니다

르노 삼성 수사관은 비행장 특권을 소개하면서 120 년의 역사를 표현하면서 신상품의 관람을 관람객들에게 제공합니다 또 '르노 부아레'등등 앞에서는 우주를 처음으로 퍼포먼스를 펼치며 등대를 제공한다 7 일 프레스 데이 발표에 나선 삼성 자동차 도미니크 시뇨 라 사장은 "한국 자동차가 한국 자동차 시장에서 승리를 거두며" 우리의 성장 과정과 그 미래의 성장 가능성은 "르노 디자인 아시안"의 라파엘 리나 리 (Raphael Linari) "한국인들은 할례를 받았다"

✅ 2018 부산모터쇼 – 르노삼성, 트위지 듀퐁 스페셜 / QM3 S-에디션 공개

미래의 삼성 전자와 삼성 전자는 미래를 경험할 수있는 기회를 제공 할 것입니다 2 8 SMM과 QM6, QM3를 사용하여 브랜드를 구축 할 수 있습니다

SM, SM5, SM3, SM3 삼성의 모든 라인업을 선보입니다 또한 전시관에서 가장 최근에 제작 된 모델과 초소형 차를 구입할 수 있습니다 'Type A 부아 트레 (Voiturette)'를보십시오 초소형 차 46 년 역사의 프랑스 명품 브랜드`에스 티 듀퐁 (DuPont) '과 협상을 통해 선거를 배제했다

아울러, 르노 (ル ノ ー ト)의 대표 모델인데, 지난 5 월의 공식 판결에 따르면, 고객과 함께 할 수 있도록 모터쇼를 시작하십시오 르노 클리오는 400 대 이상 이상 베스트 셀링 모델입니다 클리오는 사랑을 테마로 한 디자인과 각기 다른 분위기와 차별화 된 분위기를 제공한다 집행 된 5 dCi 엔진과 독일 게르하르트 6 7

7Km / l의 동급 공법을 사용하십시오 또한, 46L에서 300L에 달하는 공간을 확보하십시오 LED 퓨어 비젼 헤드 램프와 3D 타입 LED 리어 콤비네이션 램프, 보스 (BOSE) 굿 사운드 시스템, 스마트 커넥트 Ⅱ (T지도,이지 파킹, 스마일 풀러 링), 후방 카메라, 전방위 장치 등 고급 사양 클레임 인텐스 트리밍 어플리케이션 소형차 시장의 대작은 부산 모터쇼에서 많은 관심을 끌었습니다 삼성 자동차는 부산 모터쇼에서 200 회 한정판으로 초신 선발 QM3 Sinclaimer (Iron Blue)와 블랙, 새로운 투사 색상을 적용하여, 내열성이 강한 엘러멜 테스터 소재의 시트와 휠을 고급 스터 디자인으로 선사합니다

또한 QM3는 특별 기장과 키킹 플레이트, 전용 7 인치 투톤 알로이 휠을 사용하여 뛰어난 성능을 발휘합니다 또한 SM530L이 전시됩니다 SM530L 세대 SM5 인 SM525V 트림을 기반으로하는 리무진 차량입니다 VIP 용로 제작 쇠고기 모델 SM30L 30 주년 기념관의 관객과 함께 공유하기 SM 30L보기

SM5는 지난 998 년 르노 삼성 랜드 설치에서 지금까지 00 만대 이상 판매 된 베스트셀러 모델입니다 르노 삼성 원은 서포터 운영을 소개하면서 서포터 운영을 시작했다 20 세기를 대표하는 사람들은 자신의 상상의 여배우들을 관객들에게 소개시켜 준다 다 또한 '르노 부아 트레'는 등 상사가 펼쳐지는 등등 상공을 제공합니다

7 일 프레스 데이 발표에 나선 삼성 자동차 도미니크 시뇨 라 사장은 "한국 자동차 산업은 현재 자동차 산업을 발전 시키며 성장을 거듭하고있다"고 덧붙였다 "우리는 라파엘 리나 리 (Raphael Linari)의 총괄 대장은"르노 클리브는 우리 모두에게 필요한 수단이 될 것 "이라고 말했다 그러자 "한국인들은 자신의 전통을 지켜 보았습니다"

[인터뷰] ‘천만 요정’ 오달수 “시나리오 선택 기준? 관객보다 더 냉정해” – ShowBiz Today

[인터뷰] '천만 요정' 오달수 "시나리오 선택 기준? 관객보다 더 냉정해" 20181

30 삼청동 카페, 영화 조선명탐정3:흡혈괴마의 비밀 배우 오달수 인터뷰 © News1 권현진 기자 (서울=뉴스1) 정유진 기자 = 배우 오달수가 영화를 선택하는 기준에 대해 밝혔다 오달수는 30일 오후 서울 종로구 삼청동 한 카페에서 진행한 인터뷰에서 유독 출연작 중 흥행된 작품이 많은 것에 대해 나도 신기하다고 답했다

그는 영화 선택의 기준에 대해 시나리오다 그 다음에 시나리오 중에서도 감동이 있는 시나리오를 택한다 눈물이 나면 더 좋고 그리고 그 다음은 감독이다 그 시나리오를 어떻게 촬영하고 있나, 감독의 철학이 중요하다

또 함께 할 동료 배우도 중요하다고 자신만의 우선순위들을 차례로 알렸다 이어 시나리오가 들어오면 빠져서 보는 게 아니라 도리어 매우 객관적으로 보게 된다 내가 하게 될지도 모르는 작품인데 뭘 푹 빠져서 보겠나 아주 객관적으로 본다 작품이 어떤가

그때는 관객들보다 더 냉정하다 그때 나에게 감동을 주고 눈물 흘리게 만든 작품이라면 끌린다 최대한 객관적으로 본다고 설명했다 오달수는 신작 조선명탐정: 흡혈괴마의 비밀(김석윤 감독)에서 전작들에 이어 명탐정 김민의 파트너 서필 역을 맡았다 조선명탐정: 흡혈괴마의 비밀은 기이한 불에 사람들이 타죽는 미스터리한 사건이 계속되자 다시 한 번 사건 해결을 위해 나선 명탐정 김민과 파트너 서필, 그리고 기억 잃은 괴력의 여인 월영의 이야기를 그린 영화다

조선명탐정 시리즈의 세 번째 작품으로 시리즈 주인공인 김명민, 오달수와 함께 배우 김지원이 월영으로 합류했다 한편 조선명탐정: 흡혈괴마의 비밀은 오는 2월 8일 개봉한다 eujenej@news1

하정우 측 “영화 ‘월식’, 시나리오 수정 문제로 제작 연기” – koreanbiz

하정우 측 "영화 '월식', 시나리오 수정 문제로 제작 연기" 하정우 [티브이데일리 장수정 기자] 배우 하정우가 주연을 맡은 월식의 제작이 연기됐다

소속사 아티스트컴퍼니 관계자는 5일 티브이데일리에 하정우가 출연하는 영화 월식(감독 송영성·제작 비에이엔터테인먼트)의 제작이 시나리오 수정 문제로 미뤄졌다고 밝혔다 현재 월식 측은 높은 완성도를 위해 시나리오를 수정 중이며, 하정우는 준비가 완료된 이후 촬영에 돌입할 예정이다 월식은 주인공인 영화감독이 어떤 사건에 휘말리면서 직면하는 이야기를 다룬 작품으로, 영화 의뢰인을 연출했던 송영성 감독이 메가폰을 잡았다 하정우는 올해 초 촬영에 들어가기로 했던 영화 앙드레김에 이어 월식의 제작 또한 미뤄진 상태다 이에 하정우는 올해 영화 PMC로 첫 활동을 시작할 전망이다

[티브이데일리 장수정 기자 news@tvdaily kr / 사진=신정헌 기자] 월식|하정우 티브이데일리 바로가기 www tvdaily

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