과제로 왜 B+트리로 데이터베이스를 구현해야 됐는지 정말 이해 안 됐었는데 선생님 덕에 한 번에 이해했습니다.. 이런 영상 좀 더 만들어주세요 ㅋㅋ
@d2341a4 ай бұрын
@@심기호-y5u에요->예요
@tonylee-z4v Жыл бұрын
별표를 10개이상 줘도 아깝지 않은 자료검색관련 영상이군요. 개발에서 너무나 중요한 거라 반드시 알고넘어가야 할 부분이죠. 개발들어가면 인덱스는 매일 쉬지도 않고 얘기가 나오니까요.
@HYXXN Жыл бұрын
와 내가 굳이 데이터를 받아드려서 머리속에 잘 정리해줄 필요 없이 그냥 정리된 상태로 박스채 나르는 느낌이다.. 귀에 쏙쏙 박히네요 잘 들었습니다
@d2341a4 ай бұрын
드려->들여
@pizzapineapple2425 Жыл бұрын
b트리를 이렇게 쉽게 설명하는 사람은 진짜 몇 없는데... 대단하십니다
@Handling-3000angle Жыл бұрын
스스로 만들어보는게 가장큰 이해아닐까요
@yjohd Жыл бұрын
@@Handling-3000angle 혼자 이해하는거랑 남을 이해시키는건 다른 영역이죠
@kim_jsuu Жыл бұрын
😮😅@@yjohd
@niceyoungmo Жыл бұрын
자칭 연봉이 얼마네 하는 현직 백엔드 개발자 80%가 인덱스가 뭔지도 몰라서 인덱스 안만들어놓고 서비스 런칭하고 막 느려지면 디도스 공격이 들어왔다는둥 고성능 서버로 업그레이드 해야 한다는둥 함. 이거 진짜 중요한건데 대학이나 학원에서 왜 똑바로 안가르쳐주는지 모르겠음. 암튼 코딩애플님 좋은 내용 올려주셔서 감사.
@localhost746 Жыл бұрын
정말 어려운것을 쉽고 재밌게 설명하시는데는 독보적이신거 같습니다. 항상 재밌게 보고 좋은정보 얻어갑니다. 감사합니다.
@postgres2981 Жыл бұрын
@아루로로로롤 듣보라고요?
@potal-x7k Жыл бұрын
@@postgres2981돋보ㅋㅋ(이는 강의실력이 대단합니다) 같네요
@super53603 ай бұрын
알고리즘이랑 코딩 공부하면서 시간복잡도 개념을 배우긴 했는데, 실무에 사용하는건지는 제가 알아봐야 이후 알겠지만, 장 단점 나열이 진짜 중요하게 느껴지네요.. 시간복잡도의 해결방법과 각 방법의 장단점, 그리고 이외 차선책들까지.. 정말 좋은 영상입니다.
@전강민-v3m3 ай бұрын
맨날 공부하라고 해서 외우기만 하던 것들이 이렇게 재미있을 줄 몰랐습니다. 덕분에 공부에 재미를 들여갑니다. 감사합니다.
@user-vm8oe7js3z9 Жыл бұрын
진짜 최고수준의 설명이네요
@luta09 Жыл бұрын
특이점이 오면ㅋㅋㅋㅋ위험ㅋㅋㅋㅋ진짜 너무재밌어요 최고야 짜릿해
@ifallinlovetooeasily Жыл бұрын
코딩애플은... 짱이다...... 코딩왕 코딩애플......❤️
@귀찮아-h8k6 ай бұрын
와 진짜 너무 잘 정리되고 요약된 영상입니다. 영상 끝에 엄지척 올리며 어머 이건 공유해야해! 하고 동기들에게 단톡방에 공유! 좋은 영상 감사합니다!
@artlogy8786 Жыл бұрын
ㄹㅇ 개꿀 강의 알고있어도 너무 쉽게 설명하니깐 신기해서 계속보게됌
@d2341a4 ай бұрын
됌->됨
@umemiz Жыл бұрын
오 넘 재밌어 ㅋㅋㅋㅋ 코딩애플 진짜 재밌다 ㅋㅋㅋ
@ricepotato492 Жыл бұрын
코딩애센세....오늘도 감사합니다....
@hama_kr Жыл бұрын
이 집 설명 맛집이네👍🏻
@ruby.orange Жыл бұрын
면접 시리즈 너무 좋습니다. 잘보고 가요!
@tem4rary Жыл бұрын
이형은 천재가 분명해
@든든한국밥 Жыл бұрын
요즘들어 공부하고 있는데 자료구조 쉽게 설명해주시고 인덱스에 대해 정확하게…감사합니다
@popcorn7685 Жыл бұрын
”0,1,2,3,4…“ “네 수고하셨습니다“
@상윤-o9i Жыл бұрын
이번 영상처럼 cs 면접식으로 영상 올라오면 좋을거같아요…!
@durtkdmlqkek Жыл бұрын
와 행님....섹시한데요?!
@은크-q8o Жыл бұрын
인덱스 강의 너무좋습니다!! 시간되시면 클러스터와 논클러스터 인덱스에 대해서도 정리해주시면 너무 좋을것 같습니다!
@user-fj3vd6yj4v Жыл бұрын
클러스터 x -> 클러스터드
@codingapple Жыл бұрын
클러스터드 x -> 카스타드
@돌솥국밥 Жыл бұрын
@@codingapple 진짜 이분은 드립치는 맛으로 본다ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@niceyoungmo Жыл бұрын
클러스터드 인덱스(body 자체가 정렬되어 있음) : 옛날 수사물 같은거보면 서류보관실에 가나다순 혹은 연도순으로 물리적 순서 맞춰서 사건기록 진열해놓은 것. 만약 자료가 새로 추가될 경우 중간에 맞는 위치를 찾아서 쏙 끼워넣음. 근데 순서대로 정렬되어 있어도 자료실이 너무 크면 눈알 빠질수 있으니 몇 미터 마다 ㄱ ㄴ ㄷ 이렇게 간판을 붙여놓을수 있는데 이게 클러스터드 인덱스. 논클러스터드 인덱스(body 와 별개로 색인 데이터가 존재) : 옛날 두꺼운 책 시작 부분에 보면 '색인(index)'이라는 섹션이 있는데 거기에 가나다 순으로 키워드들이 정렬되어 있고 각 키워드가 본문(body) 어느 페이지에 등장하는지 써져 있음. body의 물리적 배열을 순서대로 정렬하기 곤란한 경우 사용.
@user-xs6uh3gq3o5 ай бұрын
와 진짜 여러 자료 봤는데도 이해가 안됐는데.... 너무 쉽게 잘 설명해주셔서 감사합니다.
@금이빨-s8i9 ай бұрын
와... frame work 짤 때 tree구조에 대해 의문점이 많았는데 감사합니다
@rodi4852 Жыл бұрын
알고리즘 타고 우연히 본건데 바로 구독해버리게 만드네....ㄷㄷㄷ
@S2HamsterS2 Жыл бұрын
재미있는 편집과 핵심적이고 정확한 내용까지 최고십니다
@프라고 Жыл бұрын
이남자... 대단해...
@김아무개-h5o Жыл бұрын
와 강의 너무 좋습니다 진짜
@akdmas9055 Жыл бұрын
쌤새 자료구조 알고리즘 유료강의 올리면 바로산다😮
@user-waterkite Жыл бұрын
이해하기 힘들던 내용이 한방에 이해가 됐습니다. 감사합니다
@clown709426 күн бұрын
최고의 설명 미침....
@helloworld5320 Жыл бұрын
1:10 "당신이 생각한 숫자를 알려주세요" 라고 질문하면 O(1)
@yubinshin2282 Жыл бұрын
선생님의 킹받는 개그코드가 하루를 즐겁게 해주네요ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ재밌게 들었습니다
@user-ndkLsruxgb Жыл бұрын
늘 좋은 영상감사합니다. 설명하시는게 완전 취저네요 ㅋㅋ
@yb__char Жыл бұрын
정말 이해하기 쉽게 설명해주셔서 감사합니다. 자고 일어나서 설명해주셨던 내용 다시 머릿속에 상기 시키면 더 오래 남습니다 여러분
와.. 진짜 b트리 이해가 잘 안가서 블로그랑 유튜브 엄청 뒤졌는데 최고입니다 진짜 바로 구독 세게 눌렀습니다!
@SweetLife- Жыл бұрын
알고리즘에도 도움이 되네요 진짜 트리에 대해 잘 이해 안된상태여서 더 꿀인 강의였습니다. 감사합니다!
@samlee504410 ай бұрын
전공과정중에 알아서 참 다행이라 생각되는 채널
@얼리-w2t Жыл бұрын
한줄요약 깔끔한 정리 및 깔끔한 코딩
@quasarchan133 Жыл бұрын
매력있어..
@냠냐미-o8l Жыл бұрын
정처기하면서 들이딥다 봤던건데 이걸로 보니까 이해가 훨씬 좋네 ㅋㅋ
@tw8359 Жыл бұрын
너무 유익하고..
@immaengju Жыл бұрын
설명을 정말 잘해주시네요 잘 듣고 갑니다
@humi5376 Жыл бұрын
깔끔한 설명에 감탄을 하여 구독을 누르고 갑니다
@McDriveMaster6 ай бұрын
5:20 실제 데이터에서도 반 딱 자르는게 가장 효율적이라 할 수 있나요?
@냉면Is비빔 Жыл бұрын
전공수업에서 1도 이해언된거 이거보고 이해함 이분 미쳐써
@김동후-u8c Жыл бұрын
코딩애플님 영상 항상 잘 보고 있습니다! 특히 개별면접시간 영상들을 재미있게 보고 있는데, 개별면접시간 시리즈 영상들을 채널 재생목록으로 정리해주시면 감사할 것 같아요!
@diosun Жыл бұрын
책보다 설명이 잘 되어있다 : 책보고 이미 다 이해 했지만 깔끔하게 정리하지 못했다.
@KIMDDUSHI11 ай бұрын
별 생각없이 만들어뒀던 내 db가 무려 B+트리였던 건에 대하여...ㅋㅋ 책 정리하던 버릇이 생각보다 도움이 됐네요
@pollpoll-x4n Жыл бұрын
와... 문서 찾아가며 공부했을 때 B트리 B+트리 이해하는데 엄청 힘들었는데 이렇게 쉽게 설명하다니...
@jaehoonhan1586 Жыл бұрын
햐 설명 겁나 잘하시네요
@최중-m1y Жыл бұрын
두리뭉실하게 알고만 있었는데 이해가 완벽히 됨 감사합니다
@nuclearo-w4r Жыл бұрын
설명 폼 미쳤다
@ambition6933 Жыл бұрын
프론트엔드 지식뿐만 아니라 DB까지 다루는 당신은....사과책
@w33nsy Жыл бұрын
오늘도 드립치려고 했는데 드립이 쏙들어갈정도로 명강의네요...ㅎㄷㄷ
@3am778 Жыл бұрын
강의 너무 깔끔!
@백승권-p6y Жыл бұрын
b+트리는 몰랐던건데 유용하네요. 근 15년만에 새로운 자료구조 배우고 갑니다.
@yunilee-dw4kj Жыл бұрын
개쩌네용. index 를 3년전에 처음 들었고 이해하기까지 그렇게 오래걸렸는데. 이걸보니 확 정리가 되네요
@nonamed6307 Жыл бұрын
CS계의 이타강사
@harper1225 Жыл бұрын
리프노드끼리 연결되어있는거는 처음 알았네요 좋은 영상 감사합니다
@qm6653 Жыл бұрын
와우 쉬운 설명이네요. b 트리 , b+트리 를 쉽게 이해할 수 있었어요!
@jeffrey0208 Жыл бұрын
인덱스 설명 굳이네염.. 비트리 까지
@java4065 Жыл бұрын
진짜 최고네요ㅋㅋ 감사합니다
@_7owo7 Жыл бұрын
좋은 영상 늘 감사합니다
@이창현-q6y Жыл бұрын
코딩애플님은 영상찍을때 머릿속에 있는 것을 그냥 쭈르르르 말하는건가요? 아님 대본을 써서 읽나요... 이렇게 쉽게 설명하기 까지 얼마나 노력하셨을지... 존경스럽네요
@실험맨 Жыл бұрын
강의할때 들었는데 한편 한편 엄청 공들인다고 하셨음
@sions-doe Жыл бұрын
1.먼저 본인이 정확하게 알아야 하고 2. 그걸 듣는 사람의 입장을 고려해야하고 3. 보다 쉽게 설명하기 위해 방법을 구상해야 하고 4. 그걸 자료로 보기 좋게 표현하는 법을 고안해야하는 아주 어려운 작업이겠네요..
@그르릉왈왈 Жыл бұрын
@@실험맨 오 어디에 나와있음? 강의 거의 다 들어가는데 아직 그런 말 못들었는디
@실험맨 Жыл бұрын
@@sions-doe 2번 3번때문에 개발자들 사이에서 오해도 많이 받으시더라고요 ;;
@sions-doe Жыл бұрын
@@실험맨 설명이라는게 많이 어려운 일이죠..ㅜㅜ
@박도영-w1c Жыл бұрын
코딩애플 강의 중 SQL강의 안에 있는 내용인가요?
@둘반둘반 Жыл бұрын
이렇게 쉽게 설명할 수 있다니 울부짖으면서 따봉누름
@기하-j7w9 ай бұрын
바로 구독박았다
@qman7182 Жыл бұрын
중요한 로직이 빠진듯 합니다. 해당 설명은 결국 메모리에 올라간 인덱스 컬럼의 값을 찾는 과정이고 행단위를 찾기 위해선 결국 하드디스크에서 다시 찾아야 하는데 기본 값으로 찾는 것과 메모리에서 확인되서 찾는 과정이 어떻게 달라서 더욱 빠른지가 빠져있는데 해당 설명이 추가 첨부되면 더더욱 이해하기 좋은 강의가 되지 않을까 합니다. 항상 좋은 영상 만들어 주셔서 감사합니다
@user-Kchola Жыл бұрын
자료구조 관점에 집중해서 설명하신 것 같습니다. 메모리 캐싱같은 부분까지 얘기하기엔 조금 딥한 내용같기도 하구요😂
@Renlaw666 Жыл бұрын
이제 애기들한테 두다리서기 가르치고 있는데 중요한 점프가 없다고 아쉽다 ㅋ
@보플_BoPplle Жыл бұрын
딥한 강의 따로만들어주셧음 좋겟네요. 존버
@그루브-i3i Жыл бұрын
인덱스도 기본적으로 디스크에 저장됩니다. 사용되는 과정에서 인덱스의 목적에 맞게 최적화되어 메모리에 로드하고 사용하지만, DB데이터와 인덱스데이터 모두 디스크에서 읽는다고 보아도 영상의 내용이 최적화의 관점에서 크게 벗어나거나 이해하기 어려운 내용이 되는 건 아닙니다. Row수 많이 없는 DB만 다뤄보셨거나 경험이 없다면 그 메모리 로드만 크게 보일 가능성이 크죠
@niceyoungmo Жыл бұрын
메모리냐 디스크냐는 완전히 별개의 layer에서 작동하는거라 주제를 굳이 섞을 이유가 없는것 같네요. 다만 DB상에서 어떤 명령이 수행되든 OS레벨과 DB엔진레벨에서 적절한 메모리캐싱이 이루어지기 때문에 아주 딥한 니즈가 있지 않는한 그런것까지 굳이 신경써야 하는지 모르겠습니다. 참고로 거대한 레코드수가 누적된 테이블에서 인덱싱 안된 컬럼을 검색하면 순수 메모리에서만 검색하더라도 속도가 절대 빠르지 않습니다.