JPA - 4

Single Ko·2023년 6월 9일
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jpa

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fetch join

굉장히 중요한 기능. 실무에서 fetch join을 모르면 jpa 사용 못한다고 봐도 될정도.

  • SQL 조인 종류X
  • JPQL에서 성능 최적화를 위해 제공하는 기능
  • 연관된 엔티티나 컬렉션을 SQL 한 번에 함께 조회하는 기능
  • join fetch 명령어 사용
  • fetch join : [ LEFT [OUTER] | INNER ] JOIN FETCH 조인경로

엔티티 페치 조인

[JPQL]
select m from Member m join fetch m.team

[SQL]
SELECT M.*, T.* FROM MEMBER M INNER JOIN TEAM T ON M.TEAM_ID=T.ID 
String jpql = "select m from Member m join fetch m.team";
List<Member> members = em.createQuery(jpql, Member.class)
 .getResultList();
for (Member member : members) {
 //페치 조인으로 회원과 팀을 함께 조회해서 지연 로딩X
 System.out.println("username = " + member.getUsername() + ", " +
 "teamName = " + member.getTeam().name());
}

일대다 관계, 컬렉션 페치 조인

[JPQL]
select t
from Team t join fetch t.members
where t.name = ‘팀A'

• [SQL]
SELECT T.*, M.*
FROM TEAM T
INNER JOIN MEMBER M ON T.ID=M.TEAM_ID
WHERE T.NAME = '팀'

일대다 조인은 데이터가 늘어날 수 있다.

'Team A = 2'
'Team A = 2'
'Team B = 1'

이렇게 중복적인 teamA가 여러개 나올 수 있다. 이때 사용할 수 있는 것이 있다.

SQL의 DISTINCT는 중복된 결과를 제거하는 명령
JPQL의 DISTINCT 2가지 기능 제공
• 1. SQL에 DISTINCT를 추가
• 2. 애플리케이션에서 엔티티 중복 제거

SQL에 DISTINCT를 추가해봤자 데이터가 다르므로 SQL 결과 에서 중복제거 실패

JPA의 DISTINCT가 추가로 애플리케이션에서 중복 제거시도
• 같은 식별자를 가진 Team 엔티티 제거

페치 조인과 일반 조인의 차이

일반 조인 실행시 연관된 엔티티를 함께 조회하지 않음 JPQL은 결과를 반환할 때 연관관계 고려X 단지 SELECT 절에 지정한 엔티티만 조회할 뿐 여기서는 팀 엔티티만 조회하고, 회원 엔티티는 조회X

페치 조인을 사용할 때만 연관된 엔티티도 함께 조회(즉시 로딩). 페치 조인은 객체 그래프를 SQL 한번에 조회하는 개념

대부분의 N+1 문제는 이것으로 해결한다.

페치 조인의 특징과 한계

  • 페치 조인 대상에는 별칭을 줄 수 없다.
    - 하이버네이트는 가능, 가급적 사용X, 데이터 정합성에 위험.

  • 둘 이상의 컬렉션은 페치 조인 할 수 없다.

  • 컬렉션을 페치 조인하면 페이징 API(setFirstResult, setMaxResults)를 사용할 수 없다.
    - 일대일, 다대일 같은 단일 값 연관 필드들은 페치 조인해도 페이징 가능
    - 하이버네이트는 경고 로그를 남기고 메모리에서 페이징(매우 위험)

Lazy Loading시 그 결과 만큼 다 쿼리를 날려야 될 수 있음. 팀을 10개 조회하면 연관된 멤버를 10번 조회하는 쿼리가 날라 간다. 문제는 페이징을 사용하고 있어 페치 조인을 할 수 없는 것이다. 이때 할 수 있는 방법이 @BatchSize() 이다.

N+1 문제를 해결할 때, fetch join을 사용하거나 컬렉션으로 페치 조인이 안될 때는 BatchSize를 통해 해결 한다. @Batchsize를 통해 값을 줄 수도 있고,
hibernate.default_batch_fetch_size로 글로벌 설정도 가능하다.

  • 연관된 엔티티들을 SQL 한 번으로 조회 - 성능 최적화
  • 엔티티에 직접 적용하는 글로벌 로딩 전략보다 우선함
  • @OneToMany(fetch = FetchType.LAZY) //글로벌 로딩 전략
  • 실무에서 글로벌 로딩 전략은 모두 지연 로딩
  • 최적화가 필요한 곳은 페치 조인 적용
  • 모든 것을 페치 조인으로 해결할 수 는 없음
  • 페치 조인은 객체 그래프를 유지할 때 사용하면 효과적

여러 테이블을 조인해서 엔티티가 가진 모양이 아닌 전혀 다른 결과를 내야 하면, 페치 조인 보다는 일반 조인을 사용하고 필요 한 데이터들만 조회해서 DTO로 반환하는 것이 효과적

다형성 쿼리

조회 대상을 특정 자식으로 한정
예) Item 중에 Book, Movie를 조회해라

[JPQL]
select i from Item i
where type(i) IN (Book, Movie)

[SQL]
select i from i
where i.DTYPE in (‘B’, ‘M’)

엔티티 직접 사용

JPQL에서 엔티티를 직접 사용하면 SQL에서 해당 엔티티의 기본 키 값을 사용

[JPQL]
select count(m.id) from Member m //엔티티의 아이디를 사용
select count(m) from Member m //엔티티를 직접 사용
[SQL](JPQL 둘다 같은 다음 SQL 실행)
select count(m.id) as cnt from Member m

Named 쿼리

미리 정의해서 이름을 부여해두고 사용하는 JPQL
정적 쿼리
어노테이션, XML에 정의
애플리케이션 로딩 시점에 초기화 후 재사용
애플리케이션 로딩 시점에 쿼리를 검증

@Entity
@NamedQuery(
 name = "Member.findByUsername",
 query="select m from Member m where m.username = :username")
public class Member {
 ...
}
List<Member> resultList =
 em.createNamedQuery("Member.findByUsername", Member.class)
 .setParameter("username",
"회원1")
 .getResultList();
  • 로딩 시점에 쿼리를 검증한다는 점이 큰 장점이다. 오류를 줄일 수 있다.
  • 그냥 단독으로 쓰면 Member Entity가 너무 난잡해지는 느낌이 있지만, Spring Data JPA와 함께 쓰게 되면 강력한 파워를 발휘 한다.

벌크 연산

  • 재고가 10개 미만인 모든 상품의 가격을 10% 상승하려면?
  • JPA 변경 감지 기능으로 실행하려면 너무 많은 SQL 실행
  1. 재고가 10개 미만인 상품을 리스트로 조회한다.
  2. 상품 엔티티의 가격을 10% 증가한다.
  3. 트랜잭션 커밋 시점에 변경감지가 동작한다.
  • 변경된 데이터가 100건이라면 100번의 UPDATE SQL 실행

쿼리 한 번으로 여러 테이블 로우 변경(엔티티)
executeUpdate()의 결과는 영향받은 엔티티 수 반환
UPDATE, DELETE 지원
INSERT(insert into .. select, 하이버네이트 지원)

벌크 연산 주의점
벌크 연산은 영속성 컨텍스트를 무시하고 데이터베이스에 직접 쿼리

  • 벌크 연산을 먼저 실행
  • 벌크 연산 수행 후 영속성 컨텍스트 초기화
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