docker-finalexam

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Q1. python으로 random 숫자를 n개 생성하는 함수를 만드세요. (20점) 함수: gen_random(n), sorted_random(n) gen_random(n) : 정렬되지 않는 n개의 난수 숫자 리스트를. sorted_random(n) : 정렬된 n개의 난수 리스트.

INPUT n = n개의 숫자를 의미
OUTPUT : list : [r] 에, r = random 정수 숫자, 0 < r <= n -. gen_random()의 경우, 정렬되지 않은 그 상태로 출력, -. sorted_random() 의 경우 작은 숫자부터 정렬되어 결과가 나오도록 출력
함수를 실행하는 메인함수 작성필요
정렬 알고리즘의 시간복잡도 설명하시오. (README.md 파일에 추가할 것)(시간복잡도가 좋은 것에 따라 평가점수 달라짐)

A1.

gen_random(n), sorted_random(n) 함수 작성 완료
sorted_random(n)에서 정렬 알고리즘 quick sort 사용
quick sort의 시간복잡도는 평균 nlogn, 최악은 n^2 > 빠른편

Q2. Docker 기반의 워드 프레스를 구축하시오. (20점)

웹서버: nginx, DB: MySQL 를 사용할 것.
Theme : 기본 테마가 아닌 다른 새로운 테마가 추가되어 있어야 함.
Plugin : 기본 플러그인이 아닌 새로운 플러그인이 추가되어 있어야 함.
docker-compose 로 실행시, Theme와 Plugin이 추가된 상태가 되어 있어야 할 것. => 다시말해, container를 띄우면 새로운 테마와 플러그인이 보여야 함 => id/pass == admin/password 로 셋팅해 둘 것.

A2.

구축완료
XXX Theme 및 XXX Plugin 새로운 테마와 플러그인이 폴더로 옮겨짐 > 저작권 문제가 있을 수 있으므로 해당 폴더 삭제
docker-compose 실행시 알아서 셋팅됨
id/pass == admin/password 셋팅됨
워드프레스 사이트 URL > http://[webserver]

Q3. 워드프레스 테이블 wp_users 에 대한 CRUD api를 생성할 것.(60점)

python api 로 생성한 사용자 데이터로 인해, wordpress가 웹페이지에서 로그인이 되어야 함.
swagger 문서를 위한 코드도 추가할 것. (이걸로 api 를 테스트해 볼 예정)
docker-compose 실행시, swagger 문서를 볼 수 있는 URL 제공해야 함.(README.md 파일에 추가할 것)

A3.

CRUD api 작성완료
swagger 작성완료
swagger 문서 볼 수있는 URL > http://[webserver-flask도커IP]:5000 에 포함

Q4. 워드프레스에 Table: wp_random 을 추가할 것. (20점) comlumn: id(int, autoincrement), random(int)

CRUD API 작성할 것. (swagger 필요)
Q1번에서 작성한 random list를 이 테이블에 추가하도록 연결할 것(python 프로그램 작성) gen_random(n)을 두번 실행하여 나온 결과를 api를 사용하여, table에 저장할 수 있도록 할 것.
docker-compose 실행시, swagger 문서를 볼 수 있는 URL 제공해야 함.(README.md 파일에 추가할 것)

A4.

해당 실습전 mysql docker에 wp_random 추가 > create table wp_random(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, random INT(10)); 사용
swagger 문서 볼 수있는 URL > http://[webserver-flask도커IP]:5000 에 포함

Q5. 다음 query를 수행하는 테이블 데이터가 저장된 wp_random에서 random 컬럼에 index생성/미생성 간의 성능비교를 할 것. (80점) query : select id, random from wp_random where random = cast(n/2 as int);

n = 100 인경우, 출력 결과, 수행시간 기록 (Index 생성/미생성)
n = 1,000 인경우, 출력 결과, 수행시간 기록 (Index 생성/미생성)
n = 10,000 인경우, 출력 결과, 수행시간 기록 (Index 생성/미생성)
n = 100,000 인경우, 출력 결과, 수행시간 기록 (Index 생성/미생성)
README.md 파일에 기록할 것 ==> 어느쪽이 빠른지 평가해 볼 것. (edited)

A5.

3만개 데이터 기준
select id, random from wp_random where random = cast(n/2 as unsigned int); 로 조회
alter table wp_random add index idx (random); 로 Index 생성

n = 100 인경우, 출력 결과, 수행시간 기록 (Index 생성/미생성)

12852 | 50
Index 생성 시 0.00초, 미생성시 0.01초

n = 1,000 인경우, 출력 결과, 수행시간 기록 (Index 생성/미생성)

5235 | 500
Index 생성 시 0.00초, 미생성시 0.01초

n = 10,000 인경우, 출력 결과, 수행시간 기록 (Index 생성/미생성)

None
Index 생성 시 0.00초, 미생성시 0.01초

n = 100,000 인경우, 출력 결과, 수행시간 기록 (Index 생성/미생성)

None
Index 생성 시 0.00초, 미생성시 0.02초
결론 : Index 생성하는 것이 검색 속도가 빠르며, 데이터 량이 늘수록 차이가 커짐

SCPJaehyeon/docker-study

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