[JPA 활용 2] API 개발 고급 - 페이징과 한계 돌파 🛫

지난 포스팅 ...

• 컬렉션을 페치 조인하면 페이징 불가능
  
  

  • 컬렉션을 페치 조인하면 일대다 조인이 발생 👉 데이터가 예측할 수 없이 증가
    
    

  • 일다대에서 일(1)을 기준으로 페이징을 하는 것이 목적

    • 그런데 데이터는 다(N)를 기준으로 row가 생성

• Order를 기준으로 페이징 하고 싶은데, 다(N)인 OrderItem을 조인하면 OrderItem이 기준
  
  
  • 이 경우 하이버네이트는 경고 로그를 남기고, 모든 DB 데이터를 읽어서 메모리에서 페이징을 시도
    
    
  • 최악의 경우 장애 발생

---

페이징과 한계 돌파

페이징 + 컬렉션 엔티티를 함께 조회하는 방법

• ToOne(OneToOne, ManyToOne) 관계를 모두 페치조인 한다.
  
  
  • ToOne 관계는 row 수를 증가시키지 않으므로 페이징 쿼리에 영향을 주지 않는다.
    
    
    

• 컬렉션은 지연 로딩으로 조회

• 지연 로딩 성능 최적화를 위해 hibernate.default_batch_fetch_size , @BatchSize 를 적용

  • hibernate.default_batch_fetch_size: 글로벌 설정

  • @BatchSize: 개별 최적화

  • 위 옵션을 사용하면 컬렉션이나, 프록시 객체를 한꺼번에 설정한 size 만큼 IN 쿼리로 조회

---

// OrderRepository에 추가

public List<Order> findAllWithMemberDelivery(int offset, int limit) {
	return em.createQuery(
 		"select o from Order o" +
 				" join fetch o.member m" +
 				" join fetch o.delivery d", Order.class)
 		.setFirstResult(offset)
 		.setMaxResults(limit)
 		.getResultList();
}

// OrderApiController에 추가

	/**
     * V3.1 엔티티를 조회해서 DTO로 변환 페이징 고려
     * - ToOne 관계만 우선 모두 페치 조인으로 최적화
     * - 컬렉션 관계는 hibernate.default_batch_fetch_size, @BatchSize로 최적화
     */
    @GetMapping("/api/v3.1/orders")
    public List<OrderDto> ordersV3_page(@RequestParam(value = "offset", defaultValue = "0") int offset,
                                        @RequestParam(value = "limit", defaultValue = "100") int limit) {

        List<Order> orders = orderRepository.findAllWithMemberDelivery(offset, limit);
        List<OrderDto> result = orders.stream()
                .map(o -> new OrderDto(o))
                .collect(toList());

        return result;
    }

// application.yml 파일에 추가

spring:
 	jpa:
 		properties:
 			hibernate:
 				default_batch_fetch_size: 1000

• 개별로 설정하려면 @BatchSize 적용

  • 컬렉션은 컬렉션 필드에, 엔티티는 엔티티 클래스에 적용

---

장점

• 쿼리 호출 수가 1 + N 👉 1 + 1 로 최적화

• 조인보다 DB 데이터 전송량이 최적화 된다.

  • Order와 OrderItem을 각각 조회하므로 전송해야 할 중복 데이터가 없다.

• 페치 조인 방식과 비교해서 쿼리 호출 수가 약간 증가하지만, DB 데이터 전송량이 감소

• 컬렉션 페치 조인은 페이징이 불가능 하지만 이 방법은 페이징이 가능

결론

• ToOne 관계는 페치 조인해도 페이징에 영향을 주지 않는다.

• 따라서 ToOne 관계는 페치조인으로 쿼리 수를 줄이고 해결하고, 나머지는 hibernate.default_batch_fetch_size로 최적화 하자.

---

💡 default_batch_fetch_size의 크기는 적당한 사이즈를 골라야 하는데, 100~1000 사이를 선택하는 것을 권장한다.

이 전략을 SQL IN 절을 사용하는데, 데이터베이스에 따라 IN 절 파라미터를 1000으로 제한하기도 한다. 1000으로 잡으면 한번에 1000개를 DB에서 애플리케이션에 불러오므로 DB에 순간 부하가 증가할 수 있다. 하지만 애플리케이션은 100이든 1000이든 결국 전체 데이터를 로딩해야 하므로 메모리 사용량이 같다.

1000으로 설정하는 것이 성능상 가장 좋지만, 결국 DB든 애플리케이션이든 순간 부하를 어디까지 견딜 수 있는지로 결정하면 된다.