해당 카테고리는 김영한님의 인프런 강의 '실전! 스프링 데이터 JPA'를 듣고 내용을 정리하기 위한 것으로 자세한 설명은 해당 강의를 통해 확인할 수 있습니다.
https://www.inflearn.com/course/%EC%8A%A4%ED%94%84%EB%A7%81-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-JPA-%EC%8B%A4%EC%A0%84/dashboard
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1. 메소드 이름으로 쿼리 생성
-메소드 이름을 분석해서 JPQL 쿼리 생성
-이름과 나이를 기준으로 회원을 조회하려면?
-스프링 데이터 JPA 메소드 이름을 분석해서 JPQL을 생성하고 실행한다.
-스프링 데이터 JPA가 제공하는 쿼리 메소드 기능
(1) 조회: find ... by, read ... by, query ... by, get... by
(2) COUNT: count ... by - 반환타입 long
(3) EXIST: exists ... by - 반환타입 boolean
(4) 삭제: delete ... by, remove ... by - 반환타입 long
(5) DISTINCT: findDistinct, findMemberDistinctBy
(6) LIMIT: findFirst3, findFirst, findTop, findTop3
참고: 이 기능은 엔티티의 필드명이 변경되면 인터페이스에 정의한 메소드 이름도 꼭 함께 변경해야함.
2. @Query, 리포지토리 메소드에 쿼리 정의하기
-메소드에 JPQL 쿼리 작성
-@org.springframework.data.jpa.repository.Query 어노테이션 사용
-JPA Named 쿼리처럼 애플리케이션 실행 시점에 문법 오류를 발견할 수 있음!
참고: 실무에서는 메소드 이름으로 쿼리 생성 기능은 파라미터가 증가하면 메소드 이름이 매우 지저분해진다. 따라서 @Query기능을 자주 사용하게 된다.
3. @Query, 값, DTO 조회하기
-값 조회
-DTO로 직접 조회
-주의! DTO로 직접 조회하려면 JPA의 new명령어를 사용해야 한다. 그리고 다음과 같이 생성자가 맞는 DTO가 필요하다.(JPA와 사용방식이 동일하다.)
4. 파라미터 바인딩
-위치 기반 -> 사용 금지!
-이름 기반
참고: 코드 가독성과 유지보수를 위해 이름 기반 파라미터 바인딩을 사용!!
5. 반환 타입
-스프링 데이터 JPA는 유연한 반환 타입 지원
-조회 결과가 많거나 없으면?
(1) 컬렉션:
결과 없음: 빈 컬렉션 반환
(2)단건 조회:
결과 없음: null 반환
결과가 2건 이상: javax.persistence.NonUniqueResultException 예외 발생
참고: 단건으로 지정한 메소드를 호출하면 스프링 데이터 JPA는 내부에서 JPQL의 Query.getSingleResult()메소드를 호출한다. 이 메소드를 호출했을 때 조회 결과가 없으면 javax.persistence.NoResultException예외가 발생하는데 개발자 입장에서 다루기가 상당히 불편하다. 스프링 데이터 JPA는 단건을 조회할 때 이 예외가 발생하면 예외를 무시하고 대신에 null을 반환한다.
6. 페이징과 정렬
-페이징과 정렬 파라미터
(1) org.springframework.data.domain.Sort: 정렬 기능
(2) org.springframework.data.domain.Pageable: 페이징 기능(내부에 Sort 포함)
-특별한 반환 타입
(1) org.springframework.data.domain.Page: 추가 count 쿼리 결과를 포함하는 페이징
(2) org.springframework.data.domain.Slice: 추가 count 쿼리 없이 다음 페이지만 확인 가능(내부적으로 limit + 1조회)
(3) List(자바 컬렉션): 추가 count 쿼리 없이 결과만 반환
주의: Page는 1부터 시작이 아니라 0부터 시작!
-페이지를 유지하면서 엔티티를 DTO로 변환하기
7. 벌크성 수정 쿼리
-벌크성 수정, 삭제 쿼리는 @Modyfying 어노테이션 사용
-사용 안할 시 에러
-벌크성 쿼리 실행하고 영속성 컨텍스트 초기화: @Modyfying(clearAutomatically = true)
-다시 조회할 경우 꼭 컨텍스트 초기화 하기.
참고: 벌크 연산은 영속성 컨텍스트를 무시하고 실행하기 때문에, 영속성 컨텍스트에 있는 엔티티의 상태와 DB에 엔티티 상태가 달라질 수 있다.
-권장하는 방안
(1) 영속성 컨텍스트에 엔티티가 없는 상태에서 벌크 연산을 먼저 실행한다.
(2) 부득이하게 영속성 컨텍스트에 엔티티가 있으면 벌크 연산 직후 영속성 컨텍스트를 초기화 한다.
8. @EntityGraph
-연관된 엔티티들을 SQL 한번에 조회하는 방법
-사실상 페치조인(FETCH JOIN)의 간편 버젼
-findAll 같이 기본적으로 제공하는 부분은 지연로딩으로 해놨으면 프록시로 땡겨질 것이다. 이것을 @Override 해서 @EntityGraph(attributePaths = {“필드명”}) 으로 페치 조인할 필드를 넣어주면 페치 조인해서 가져올 수 있다. @EntityGraph(attributePaths = {“필드명”}) 는 메서드 이름으로 쿼리, jPQL에서도 적용할 수 있다.
참고 Entitygraph는 left outer join 이고, 기본적인 fetch join은 inner join이다.
