created 컬럼에 대한 정렬이 필요하고 channel_id 컬럼을 중복제거 하고 싶다면 SELECT DISTINCT ON (channel_id) * FROM channelstat ORDER BY channel_id, created DESC 위와 같이 order by 구문에 중복제거에 대상이 되는 channel_id 컬럼을 먼저 넣어주어야 한다. 만약 channel_id가 먼저 나오지 않는다면 다음과 같은 ERROR 메세지를 만나게 될 것이다. postgresql ERROR: SELECT DISTINCT ON expressions must match initial ORDER BY expressions

$ sudo apt update $ sudo apt install firefox-esr

Postgresql에는 DISTINCT ON이라는 syntax가 존재한다. 보통 DISTINCT를 사용하게 되면 정의된 컬럼에 대해서만 조회가 되는데 DISTINCT ON을 사용할 경우 DISTINCT로 정의된 컬럼 이외의 컬럼 값에 대한 조회가 가능하다. ORDER BY를 사용해서 가져오는 값을 조절할 수 있다. SELECT DISTINCT ON(column_A), column_B FROM table ORDER BY column_B DESC;

값과 값을 결합한다. SELECT절과 WHERE절에서 사용 가능하다.

DB에 데이터를 삽입할때 중복이 자주 발생하는 상황이라면 하나하나 이미 존재하는 데이터인지 SELECT를 하는 것 보다는 IN 연산자를 활용해서 한번의 쿼리로 다수의 데이터에 대한 중복 여부를 확인하는 것이 효율적이다. 예) 더보기 USER_TABLE의 id 컬럼이 문자 형식일때는 위와 같이 사용하고 id 컬럼이 숫자 형식이라면 id_list_s를 만들때 작은따옴표(Single quotes)를 제거하고 사용하면 된다.

PyTorch의 Tensor와 Numpy의 ndarray는 유사한 형태를 가지고 있고 PyTorch의 경우 GPU를 사용한 연산이 가능하기 때문에 Numpy로 작업시 연산 부분을 PyTorch대체해서 처리 속도를 끌어 올릴 수 있다. 다음과 같이 Numpy로 배열을 만들고 10000번의 연산을 했을때 소요 시간은 5.11초이다. %%time import numpy as np x = np.ones(1024000) for i in range(10000): x += 1 print (type(x)) print (x) [10001. 10001. 10001. ... 10001. 10001. 10001.] CPU times: user 5.11 s, sys: 2.45 ms, total: 5.11 s Wall time:..