발 완료 후 메모용도로 작성한 글임.

자세한 내용은 알지 못함으로 질문은 받지 않는 글임.



#convert 사용하기 위해서 일단 설치


[root@localhost ~]# yum install ImageMagick


convert 를 이용해서 파일 변환


#convert 옵션( 출처 : http://openwiki.kr/tech/imagemagick ) 시작


파일포맷변경

convert image_org.gif image_out.jpg 

[설명] image_org.gif 이미지를 image_out.jpg로 바꾼다.


convert image_org.png image_out.jpg 

[설명] image_org.png 이미지를 image_out.jpg로 바꾼다.



확대,축소,리사이즈

convert image_org.jpg -resize 25%x25% -quality 100 image_out.jpg

[설명] image_org.jpg 이미지를 1/4 축소한 image_out.jpg로 바꾼다.


convert image_org.jpg -resize 800x600 -quality 100 image_out.jpg 

[설명] image_org.jpg 이미지를 800x600픽셀로 리사이즈 하지만 비율을 유지하며 큰사이즈 비율 기준으로 image_out.jpg를 생성한다.


convert image_org.jpg -resize 800x600\! -quality 100 image_out.jpg 

[설명] image_org.jpg 이미지를 800x600픽셀로 강제적으로 바꾸어 image_out.jpg를 생성한다.



[설명] "-quality 100"이란 옵션을 주면 품질을 최대한 좋게한다.



회전

convert image_org.png -matte -background none -rotate 90 image_out.png 

[설명] 이미지를 90도 회전하고 나머지 영역은 투명하게한다.


convert image_org.png -matte -background none -rotate -15 image_out.png 

[설명] 이미지를 -15도 회전하고 나머지 영역은 투명하게한다.



좌우반전,상하반전

convert -flop image_org.jpg image_out.jpg 

[설명] image_org.jpg 이미지를 좌우반전시켜 image_out.jpg 이미지를 생성한다.


convert -flip image_org.jpg image_out.jpg 

[설명] image_org.jpg 이미지를 상하반전시켜 image_out.jpg 이미지를 생성한다.



흑백,갈색 효과

convert image_org.jpg -colorspace gray image_out.jpg 

[설명] image_org.jpg 이미지를 흑백효과를 적용하고 image_out.jpg 이미지를 생성한다.


convert image_org.jpg -sepia-tone 80% image_out.jpg 

[설명] image_org.jpg 이미지를 갈색효과를 적용하고 image_out.jpg 이미지를 생성한다.



밝게,어둡게

convert image_org.jpg -sigmoidal-contrast 3,0% image_out.jpg

[설명] image_org.jpg 이미지를 밝게하여 image_out.jpg 이미지를 생성한다.


convert image_org.jpg -sigmoidal-contrast 3,100% image_out.jpg 

[설명] image_org.jpg 이미지를 어둡게하여 image_out.jpg 이미지를 생성한다.



자르기(crop)

convert image_org.jpg -crop 800x600+10+20 image_out.jpg 

[설명] image_org.jpg를 Left 10픽셀 Top 20픽셀 부터 800x600픽셀까지 자르고 그 결과로 image_out.jpg 이미지를 생성한다.


convert image_org.jpg -crop 800x600+10-30 image_out.jpg 

[설명] image_org.jpg를 Left 10픽셀 Top -30픽셀 부터 800x600픽셀까지 자르고 그 결과로 image_out.jpg 이미지를 생성한다.



캔버스생성

convert -size 800x600 xc:white image_out.jpg 

[설명] 800x600픽셀인 흰색 image_out.jpg 이미지를 생성한다.


convert -size 800x600 xc:skyblue image_out.gif 

[설명] 800x600픽셀인 하늘색 image_out.jpg 이미지를 생성한다.


convert -size 800x600 xc:none image_out.png 

[설명] 800x600픽셀인 투명 image_out.png 이미지를 생성한다.



글자이미지생성

convert -background white -fill black -font batang.ttf -pointsize 36 label:"Test\n한글" image_out.png 

[설명] "Test\n한글"이란 글자로 image_out.png 이미지를 생성한다. (이미지배경은 흰색, 글자색은 검정색, 폰트는 바탕, 폰트사이즈는 36pt)



이미지합성

composite -dissolve 60 -geometry +50+100 image_temp.png image_org.jpg image_out.jpg 

[설명] image_temp.png 이미지를 투명도 60%로 하여 image_org.jpg의 50,100 픽셀 좌표에 올려 합성후 image_out.jpg 이미지를 생성한다.


#convert 옵션( 출처 : http://openwiki.kr/tech/imagemagick ) 끝



#php 를 이용한 convert 실행 샘플

--> pdf 파일은 png 파일로 변환

--> include 나 path 의 경우 절대경로로 적었음

--> 해당 파일을 ~/convert.php 로 저장했음

--> 실행은 콘솔창에서 php '~/convert.php'; 로 실행했음.

--> db에 저장된 파일중 pdf 파일만 선택하여 변환함.


<?php

$debug = true;

include_once('/var/www/html/common.php');


$bo_table = 'vfxx';


$directory = '/var/www/html/data/file/'.$bo_table;


$input_path = '/var/www/html/data/file/'.$bo_table;  //원본 파일 경로

$output_path = '/var/www/html/data/file/'.$bo_table.'/output'; // 변환되어 저장될 파일의 경로


$inputPath = $input_path;

$outputPath = $output_path;



@mkdir($output_path, 0755);

@chmod($output_path, 0644);


$sdate = date('Ymd')-1;


$sql = "select * from mfile

where bo_table = '$bo_table'

and file_name like '%.pdf'

";


$result = mysql_query($sql);


while($row = mysql_fetch_assoc($result)){


$tmp_path = $outputPath.'/'.$row['file_idx'];


if(is_dir($tmp_path)){

shell_exec('rm -rf '.$tmp_path);

}

@mkdir($tmp_path, 0755);

@chmod($tmp_path, 0644);



$file_ext = '';

$file_name = '';

$file_ext = explode('.', $row['file_name ']);


for($i = 0; $i<count($file_ext) - 1;  $i++){

$file_name .= $file_ext[$i];

}


if(strtolower($file_ext[count($file_ext)-1]) == 'pdf'

&& !file_exists($tmp_path.'/'.$file_name.'0.png')

){

convertImg($directory.'/'.$row['file_name'], $tmp_path.'/'.$file_name.'.png');

}


}



function convertImg($ffilename, $tfilename){

$output = shell_exec('rm -rf /tmp/magick*');

$output = shell_exec('convert -size 2481x3508 xc:white -verbose -density 200 -trim '.$ffilename.' -quality 100 -sharpen 0x1.0 '.$tfilename);

// 2481x3508 사이즈로

// quality 100 --> 최대 품질

// density 200 --> 압축율은 적당히

// sharpen --> 이미지는 원본 수준으로



}


?>


#변환된 파일의 출력

--> output 디렉토리의 파일을 읽어 존재하는 모든 파일 출력



<div style="text-align:center; ">

    <div style="margin:auto;text-align:center; height:100%;overflow:hidden"><div>

<?php

      $bo_table = 'vfxx'

$dir = '/file/'.$bo_table.'/output/'.$file_idx;

$url = '/file/'.$bo_table.'/output/'.$file_idx;

$handler = opendir($dir); 


while ($filek[] = readdir($handler));

natsort($filek);


closedir($handler); 


foreach ($filek as $file){

if(stristr ( $file , 'png', false )){

echo '<div style="text-align:left; background-color:#fff;">';

echo "<img src='".$url.'/'.$file."' style='background-color:#fff;'/>";

echo '</div>';

}

}




?>

</div>

</div>


저작자 표시
신고
by 행복하자 차까꿍 2016.07.17 09:11

corontab 옵션을 보면 최소 1분 단위 밖에 없다.

 

1분단위의 경우

 

*/1 * * * * 명령어

 

이렇게 하면 1분단위가 되는데 30초 단위로 명령이 실행되고자 한다면 sleep 을 이용하면 된다.

 

* * * * * * 명령어 & sleep 30; 명령어

 

이렇게 하면 명령어가 실행된뒤 30초간 sleep 한뒤 다시 명령어를 실행 그렇게 계속 반복하도록 하는 것이다.

문론 수정후 데몬을 재시작 해주셔야겠죠


/etc/init.d/crond restart

 

 

참조 : http://www.saybox.co.kr/bbs/board.php?bo_table=board01&wr_id=182

저작자 표시
신고
by 행복하자 차까꿍 2016.07.02 02:50

디비 쿼리 최적화는 정말 끝나지 않는 싸움같다.
실전에서 사용하고 있는 쿼리도 여러번 바뀌었는데 다 기억은 못하고..

 

글 내용을 말하기에 앞서 테이블 구조부터 소개를 하자면,
아래와 같이 생겼다. 아주 심플한 테이블이라 할 수 있다.

 

CREATE TABLE `TABLE` (  
`index` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
`date` varchar(10) NOT NULL,  
`time` varchar(10) NOT NULL,  
`nick` varchar(30) NOT NULL,  
`data` varchar(200) NOT NULL, 
 PRIMARY KEY (`index`),  
 KEY `indx_date` (`date`),  
 KEY `indx_nick` (`nick`) )
 ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4016741 DEFAULT CHARSET=utf8

 

 

사실 처음에 몇만건 몇십만건 됐을때는 아무렇게나 짜도 무리가 없었는데 백만단위로 들어가면서부터 검색 범위를 제한하게 됐다.
유쾌하지 않은건 사실이다. 성능 때문이라는 변명에 괜히 숨는 느낌이라고 해야하나...
그래서 항상 고민이 많다. 이 글을 작성하는 시점에는 멀쩡한데 저녁에 서비스가 몰리는 시간엔 어찌될지...

 

 

검색 쿼리는 다음 조건을 가진다.


1. 날짜 범위 지정
2. 닉네임은 매칭 / 내용은 와일드카드 검색
3. 최근 순서대로 정렬

 

 

이를 간단히 생각하면 다음과 같이 작성해볼 수 있을 것 같다.
(실제로 생활코딩에 질문을 올렸을때 어떤 누가 이런식으로 쿼리를 짜서 주었음)
select `index`, `date`,`time`, `nick`, `data` from TABLE
where `date` BETWEEN '20150709' AND '20150716'  and `data` like '%검색어%' OR `nick` = '검색어'
order by date desc
별 다른 특이사항이 보이지 않는 쿼리이다. 과연 성능은 어떨까?

 

 

Explain extended 를 사용하여 쿼리가 어떻게 수행되는지 확인을 해보자.
SIMPLE    TABLE    ALL    indx_date,indx_nick                387809    100.00    Using where; Using filesort
검색은 SIMPLE하고, possible한 key도 기재가 되지만, 실제로는 인덱스를 타지 않는다.
왜냐면 컬럼중에 인덱싱 범주에 포함되지 않는것들이 다수 있기때문이다.
또한 검색에 소요되는 Row의 수도 거의 테이블 전체를 seeking 해야하는 수준이며, 검색 조건중 반드시 배제되어야 된다는 filesort를 통해 order by를 수행한다.

 

 

따라서, 위 쿼리로 서비스를 했다간 그냥 db가 뻗어버릴것이다

 

그래서 두번째로 생각한것이 서브쿼리를 이용해보는것이었다.
내 착안은 이렇다.

 

1. 날짜 범위별로 검색범위를 제한한다.
2. 서브쿼리에서 배달된 (delivered) 쿼리중에서만 추가검색을 진행한다.

 

 

결론부터 말하자면 근접한 방법이긴한데 정답은 아니다.
쿼리를 보면서 계속하자
SELECT `index`, `date`,`time`, `nick`, `data`
FROM     (        
                 select `index`, `date`,`time`, `nick`, `data` from TABLE
                 WHERE `date` BETWEEN '20150700' AND '20150716'
              ) as origindata
WHERE (    `data` like '%검색어%' OR `nick` = '검색어' )
ORDER BY `index` DESC

 

 

서브쿼리를 이용해서 인덱싱이 되어있는 Date 컬럼을 이용해 범위를 제한하고,
나온 결과에서만 검색을 수행하겠다는 계획이고, 실제로 위 쿼리로 서비스를 오래 했다.

 

이 쿼리의 explain은 다음과 같다.
1    PRIMARY    <derived2>    ALL                    177838    100.00    Using where; Using filesort
2    DERIVED    TABLE    ALL    indx_date                386966    45.96    Using where
읽는 순서는 역순으로..
인덱스를 타라고 일부러 서브쿼리로 나눠놨는데 위에서 언급한것과 마찬가지로 인덱싱이 되지 않는 컬럼을 select하기때문에 결국 전체 테이블을 seeking하게 된다.

 

 

결과적으로 놓고보면, 첫번째 쿼리와 다를게 없다....
filesort도 그대로 사용하고 있고, 인덱스도 여전히 이용하지 않고 있다.

 

 

그럼 어떻게 해야할까? 우선 인덱스를 타게 해야겠다고 생각했다.
그래서 쿼리를 좀 고쳐봤다. 요렇게
select b.`index`, `date`,`time`, `nick`, `data` from TABLE as b
left join (
   select `index` from TABLE where `date` BETWEEN '20150709' AND '20150716' ) a
on a.`index` = b.`index`
where a.`index` = b.`index` and  `data` like '%검색어%' OR `nick` = '검색어'
ORDER BY b.`index` DESC


위 쿼리는 인덱싱이 되어있는 `index`컬럼과 `date`컬럼을 사용해보자고 생각을 했다.
그래서 서브쿼리 조인을 사용해서, 날짜에 해당하는 index들만 뽑아낸 후 바깥 테이블에서 해당 primary index에 해당하는 녀석들에서만 검색을 해보자고 시도를 해봤다. 결과는 실패였지만 과정은 괜찮았다.
1    PRIMARY    b    index    PRIMARY,indx_nick    PRIMARY    4        387047    100.00    Using where
1    PRIMARY    <derived2>    ref    <auto_key0>    <auto_key0>    4    lute.b.index    10    100.00    Using where; Using index
2    DERIVED    TABLE    range    indx_date    indx_date    32        179508    100.00    Using where; Using index

드디어 Extra에 using index가 등장하기 시작했다.
하지만 결국 b 테이블은 전체 테이블을 seek해서 배달되는 index랑 비교를 해야되기때문에 컬럼수가 무자비했고, 간혹 돌리다보니 using filesort뿐 아니라 using temporary까지 .....
오히려 더 안좋은 결과가 되었다. 실제 쿼리타임도 쿼리를 두번 돌려야되는 꼴이기때문에 더 느린건 두말할것도 없다

 

 

하지만 아이디어 자체가 나쁘다고 생각하지 않았기때문에 using temporary라는 키워드로 검색해보다가 이곳을 발견하게 되었다.
이제 내가 해결해야될 문제는 명확했다.

 

1. using index를 무조건 띄워야된다.
2. filesort 및 temporary가 뜨면 안된다
3. 최소한의 Row를 사용해야한다

 

 

링크한 블로그의 커버링 인덱스(covering index)를 참조하여 다시 작성한 쿼리는 다음과 같다.
select a.`index`, a.`date`,a.`time`, a.`nick`, a.`data`
from (     
       select `index`  from TABLE
       where  `date` BETWEEN '20150700' AND '20150716'
       order by `date` desc
       ) b
join TABLE a
on b.`index` = a.`index`
where a.`data` like '%검색어%' OR a.`nick` = '검색어'
사실 뭐가 다른지도 잘 구분이 안된다만 엄연히 다르니 잘 보자
따로 말로 설명하면 길어질것 같으니 성능부터 보자
1    PRIMARY    <derived2>    ALL                    193547    100.00   
1    PRIMARY    a    eq_ref    PRIMARY,indx_nick    PRIMARY    4    b.index    1    100.00    Using where
2    DERIVED    TABLE    range    indx_date    indx_date    32        193547    100.00    Using where; Using index
확연한 차를 보이고 있고, 제시한 모든 문제가 다 해결되었다.
최소한의 Row를 사용하고, index를 이용해 order by 까지 처리하는걸 볼 수 있다.

 

 

이번글에서는 엄청난 내용을 소개한것은 아니다.
하지만 쿼리 한개라도 아무렇게나 작성하면 안되고 충분한 테스트 및 성능 검증이 필요하다고 말하고 싶었다.
그래서 일일히 삽질한 쿼리도 공개를 해보면서 풀어나가듯이 작성해봤다.
어쨌든 디비쿼리와의 전쟁은 계속되겠고 최적화를 위해서 계속 삽질을 하자.

 

 


Reference
http://gywn.net/2012/04/mysql-covering-index/


출처 : http://b.fantazm.net/entry/Mysql-Query-Optimization-using-Covering-Index

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by 행복하자 차까꿍 2016.07.02 02:49
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