From 2f3e978ec001ae74efe1f000ce64339a6f080ef1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Lee Sarah <imsolem1226@gmail.com>
Date: Thu, 14 Dec 2023 15:02:17 +0900
Subject: [PATCH] Update index.md

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 content/post/DevCourse/day-44/index.md | 108 ++++++++++++++++++++++++-
 1 file changed, 107 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/post/DevCourse/day-44/index.md b/content/post/DevCourse/day-44/index.md
index d4af1ac..756ecb9 100644
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+++ b/content/post/DevCourse/day-44/index.md
@@ -12,18 +12,124 @@ tags = [
 ]
 +++
 
+<style>
+g1 { color: #79AC78 }
+g2 { color: #B0D9B1 }
+g3 { color: #D0E7D2 }
+g4 { color: #618264 }
+o1 { color: #F9B572 }
+w1 { color: #FAF8ED }
+</style>
+
 # 📋 공부 내용
 
 ## Airflow 실습 : DAG 구현하기
 
 ## Primary Key Uniqueness 보장하기
 
+### 퀴즈
+
+```python
+# Weather_to_Redshift_v2.py
+
+INSERT INTO {schema}.{table}
+SELECT date, temp, min_temp, max_temp FROM (
+SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY date ORDER BY created_date DESC) seq
+FROM t
+)
+WHERE seq = 1;
+```
+
+> 여기서 transaction으로 처리되어야 하는 최소 범위의 SQL들은?
+
+### Upsert
+
+> Insert & Update
+
+-   primary key를 기준으로
+    -   존재하는 레코드라면, 새 정보로 수정
+    -   존재하지 않는 레코드라면 새 레코드 적재
+-   DW마다 UPSERT를 효율적으로 실행해주는 문법을 지원해줌
+    -   [자세한 설명](#mysql-to-redshift-dag)
+
 ## Backfill
 
-###
+> 데이터를 읽어오는 데 실패하거나, 읽어온 데이터의 문제 때문에 데이터 파이프라인을 재실행하여 다시 읽어와야 하는 과정
+
+### Incremental Update 실패
+
+-   하루에 한 번 동작하는 incremental update
+-   중간에 며칠동안 이 과정이 실패한 경우, 그 이후의 실행에도 영향을 주게 되어있음
+-   실패한 부분을 재실행 -> 얼마나 중요한가?
+
+### Backfill의 용이성
+
+> <o1>실패한 데이터 파이프라인의 재실행</o1>이 얼마나 용이한 구조인가?
+
+-   full refresh
+
+    -   문제가 생기면 다시 실행하면 됨
+    -   backfill 불필요
+
+-   Incremental Update
+    -   데이터를 다시 읽어와야 하면 처음부터 모두 다 재실행해야 함 ( 효율성은 더 좋을 수 있지만, 운영&유지보수가 어려워짐)
+    -   backfill 필요
+
+> Airflow : backfill을 쉽게 할 수 있도록 디자인됨
+
+### Backfill of Daily DAG
+
+#### Daily DAG
+
+-   지금 시간을 기준으로 어제 날짜를 계산, 어제 데이터를 읽어옴
+-   매일 문제 없이 동작하면 OK, BUT 데이터 읽어오기에 실패하는 경우 ? -> 특정 날짜의 데이터가 빠져있음 -> 실패한 날 기준으로 전날의 데이터를 업데이트 하는 코드를 새로 작성해야 함 (원하는 날짜를 하드코딩하는 방식)
+
+    ```python
+    from datetime import datetime, timedelta
+    # y = datetime.now() - timedelta(1)
+    # yesterday = datetime.strftime(y, '%Y-%m-%d')
+    yesterday = '2023-01-01'
+    ```
+
+-   실수하기 쉽고 수정하는 데 시간이 많이 걸림
+
+**`DAG를 생성할 때 부터 backfill을 쉽게 만들어야 함`**
+
+### Backfill을 용이하게 하는 구조
+
+-   날짜별로 backfill 결과를 기록
+-   날짜는 시스템에서 ETL 인자로 제공
+-   날짜를 따로 계산하지 않고, 시스템이 정해준 날짜를 사용
+
+#### Airflow의 구조
+
+-   ETL별로 실행날짜, 결과를 메타데이터 DB에 기록
+-   모든 DAG 실행에 `execution_date` 지정
+-   `execution_date`를 바탕으로 데이터를 갱신하도록 코드 작성
+
+## DAG Parameter
+
+### date 관련 parameter 정리
+
+[Daily Incremental Update](#daily-dag) 구현
+
+#### start_date
+
+-   2020-11-07의 데이터를 읽어옴
+-   2020-11-08 부터 ETL 동작
+
+    -> start_date : 2020-11-07
+
+## MySQL to Redshift DAG
 
 # 👀 CHECK
 
 _<span style = "font-size:15px">(어렵거나 새롭게 알게 된 것 등 다시 확인할 것들)</span>_
 
+### openweathermap api
+
+-   https://openweathermap.org/api/one-call-3
+-   구독한 이후에 바로 허가가 안되는 문제가 있음..
+-   기존 코드를 2.5 -> 3.0 으로 바꿔야 함
+
 # ❗ 느낀 점