맵핑이란? (여러 위키들에서)
- 매핑이란 어떤 값을 다른 값에 대응시키는 과정을 총칭한다.
- 하나의 값을 다른 값으로 대응시키는 것을 말한다.
엔티티 매핑!!
@Entity
- @Entity가 붙은 클래스는 JPA가 관리하며 엔티티라 한다.
- JPA를 사용해서 테이블과 매핑할 클래스는 @Entity 필수
사용시 주의
- 기본 생성자 필수(파라미터가 없는 public 또는 protected 생성자)
- final 클래스, enum, interface, inner 클래스 사용X
- 저장할 필드에 final 사용 X
@Entity 속성 정리 (크게 중요하지 않다.)
- 속성: name (보통 기본값으로 한다.)
- JPA에서 사용할 엔티티 이름을 지정한다
- 기본값: 클래스 이름을 그대로 사용(예: Member
- 같은 클래스 이름이 없으면 가급적 기본값을 사용한다
DB 스키마 자동 생성 (생성된 DDL은 개발 장비에서만 사용)
- DDL을 애플리케이션 실행 시점에 자동 생성
- 테이블 중심 -> 객체 중심
- 데이터베이스 방언을 활용해서 데이터베이스에 맞는 적절한 DDL 생성
- 생성된 DDL은 운영서버에서는 사용하지 않거나, 적절히 다듬은 후 사용
데이터베이스 스키마 자동 생성 - 속성
persistence.xml 파일에서 해당 속성으로 정할 수 있다.
<property name="hibernate.hbm2ddl.auto" value="create" />
속성 종류
- create : 기존테이블 삭제 후 다시 생성 (DROP + CREATE)
- create-drop : create와 같으나 종료시점에 테이블 DROP
- update : 변경분만 반영(운영DB에는 사용하면 안됨)
- validate : 엔티티와 테이블이 정상 매핑되었는지만 확인
- none : 사용하지 않음
스키마 자동 생성 주의점!!
(스키마는 테스트 서버나 개발 서버에는 (거의 대부분 전부...) 가급적 본인이 짜서 적용하는게 좋다.)
- 운영 장비에는 절대 create, create-drop, update 사용하면 안된다.
- 개발 초기 단계는 create 또는 update
- 테스트 서버는 update 또는 validate (create 사용하면 다 날라간다. )
- 스테이징과 운영 서버는 validate 또는 none
DDL 생성 기능
-
제약조건 추가시 사용
ex) 회원 이름은 필수, 10자 초과X
@Column(nullable = false, length = 10 -
위 같은 DDL 생성 기능은 DDL을 자동 생성할 때만 사용되고 JPA의 실행 로직에는 영향을 주지 않는다.
(@Table(name = "테이블명") 같은 테이블 명을 변경하는 것은 insert update 쿼리등 런타임에 영향을 준다.)
필드와 컬럼 매핑
- @Column : 컬럼 매핑
- @Temporal : 날짜 타입 매핑 (과거버전에서 사용하면 된다. 최신버전은 따로 지원)
- @Enumerated : enum 타입 매핑
- @Lob : BLOB, CLOB 매핑 (속성이 따로 없다.)
BLOB/CLOB 자료형 타입
LOB : LOB은 TEXT, 그래픽, 이미지, 비디오, 사운드 등 구조화되지 않은 대형 데이터를 저장 목적
CLOB : 사이즈가 큰 데이터를 외부파일로 저장하기 위한 데이터 타입 (문자 대형 객체)
BLOB : 바이너리 데이터를 DB 외부에 저장하기 위한 타입 (이진 대형 객체) - @Transient : 특정 필드를 컬럼에 매핑하지 않음(매핑 무시)
@Column 속성 종류
- name : 필드와 매핑할 테이블 컬럼이름 (기본값 : 객체의 필드 이름)
- insertable, updatable : 등록, 변경 가능 여부 (기본값 : TRUE)
- nullable(DDL) : null값의 허용 여부 설정 false로 설정하면 DDL생성 시 not null 제약조건
- unique(DDL) : 한 컬럼에 간단히 유니크 제약조건 걸 때 사용
- columnDefinition (DDL) : DB에 컬럼정보를 직접 줄 수 있다.
ex) varchar(100) default ‘EMPTY' - length(DDL) : 문자 길이 제약조건, String 타입에만 사용
- precision, scale(DDL) : BigDecimal (BigInteger 타입도 가능)타입에서 사용한다 precision은 소수점 포함 전체 자릿수
scale은 소수의 자릿수다. 참고로 double, float 타입에는 적용되지 않는다. 아주 큰 숫자나 정밀한 소수를 다루어야 할 때만 사용한다
@Enumerated 속성 종류
- value : EnumType.~~~ 에서 STRING 은 Enum 이름을 DB에 저장한다. ORDINAL은 Enum 순서를 DB에 저장한다.
여기서, ORDINAL(기본 값)로 했을 경우 중간에 다른 상태가 생기면 숫자가 꼬이기 때문에 무조건 장애나니까 STRING으로 사용해야한다.
@Temporal 속성 종류
LocalDate, LocalDateTime을 사용할 때는 생략 가능(최신 하이버네이트 지원)
- value : TemporalType.~~~ 에서 DATE가 들어가면 날짜인 date타입과 매핑, TIME 들어가면 시간인 time 타입과 매핑, TIMESTAMP 들어가면 날짜와 시간인 timestamp 타입과 매핑
@Transient
- 주로 메모리상에서만 임시로 어떤 값을 보관하고 싶을 때 사용한다.
기본 키 매핑
- 직접 할당 : @Id
- 자동 생성 : @GeneratedValue
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.~~~)
자동 생성 IDENTITY 전략의 특징
- 기본 키 생성을 DB에 위임
- 주로 MySQL, PostgreSQL, SQL Server, DB2에서 사용
- JPA는 보통 트랜잭션 커밋 시점에 INSERT SQL 실행
- AUTO_INCREMENT 는 DB에 INSERT SQL을 실행한 이후에 ID 값을 알 수 있다.
- em.persist() 시점에 즉시 INSERT SQL 실행하고 DB에서 식별자를 조회한다.
(모아서 INSERT하는 것이 안되는게 단점, 큰 단점은 아니다.)
자동 생성 SEQUENCE 전략의 특징
- DB시퀀스는 유일한 값을 순서대로 생성하는 특별한 DB오브젝트 (오라클 시퀀스)
- 오라클, PostgreSQL, DB2, H2 등 DB에서 사용
- 버퍼처럼 모았다가 Insert가 가능해서 allocationSize 속성을 통해 성능 최적화가 이뤄진다 (동시성 문제는 없다.)
- 세팅 과정 에서 시퀀스가 2번 호출 된다. 이유는 initialValue에 따라 처음 시작 수 지정되고 이에 맞춰 allocationSize를 이루기 때문에
ex) initialValue = 1 , allocationSize = 50 이면 1부터 시작해서 51까지여야 한다. (1 -> 51 / 2번호출) - SEQUENCE - @SequenceGenerator : 테이블 마다 시퀀스를 관리하기 위해 따로 매핑
@Entity
@SequenceGenerator(
name = “MEMBER_SEQ_GENERATOR",
sequenceName = “MEMBER_SEQ", //매핑할 데이터베이스 시퀀스 이름
initialValue = 1, allocationSize = 1) //
public class Member {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.SEQUENCE,
generator = "MEMBER_SEQ_GENERATOR")
private Long id; TABLE 전략 (시퀀스랑 비슷하게 사용)(잘 사용하지 않는다.)
- 키 생성 전용 테이블을 하나 만들어서 데이터베이스 시퀀스를 흉내내는 전략
- 장점: 모든 데이터베이스에 적용가능
- 단점: 성능 (숫자 뽑는데 최적화가 안되어있다.)
- @TableGenerator 의 속성
create table MY_SEQUENCES (
sequence_name varchar(255) not null,
next_val bigint,
primary key ( sequence_name )
)@Entity
@TableGenerator(
name = "MEMBER_SEQ_GENERATOR", // 식별자 생성기 이름
table = "MY_SEQUENCES", // 키생성 테이블 명
pkColumnValue = “MEMBER_SEQ", allocationSize = 1) // 시퀀스 컬럼명 , allocationSize 시퀀스 한 번 호출에 증가하는 수
public class Member {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.TABLE,
generator = "MEMBER_SEQ_GENERATOR")
private Long id;
권장하는 식별자 전략
- 기본 키 제약 조건 자체에 대해서 생각해 보아야 한다.
- 미래까지 이 조건을 만족하는 자연키는 찾기 어렵다. 대리키(대체키)를 사용하자.
- 주민등록번호 같은 고유한 값들도 기본 키로 적절하지 않다.
, 권장하는 방법 은 Long형 + 대체키 + 키 생성전략을 사용하자 (회사의 룰이 있다면 룰대로) - identity 와 sequence의 차이는 버퍼처럼 모았다가 insert가 가능하냐 그 차이
요구사항 분석과 기본매핑
요구사항
- 회원은 상품 주문 할 수 있다.
- 주문시 여러 종류의 상품을 선택 할 수 있다.
도메인 모델 분석
- 모델과 모델 사이의 관계를 표현한다.
테이블 설계
- 테이블 이름을 ~~_by 로 지으면 되는 DB와 안되는 DB가 나뉘어 ~~s 로 설정한다.
- 분석한 도메인을 테이블로 만들 때 들어갈 속성과 기본키, 외래키 등 설정
엔티티 설계와 매핑
- 테이블 속성에 맞춰 속성을 만들고 타입을 만들어 준다.
- 단 참조는 식별자를 직접 다루도록 하는 것이 아닌 객체지향스럽게 해야한다.
데이터 중심 설계의 문제점
- 위에 방식은 객체 설계를 테이블 설계에 맞춘 방식
- 테이블의 외래키를 객체에 그대로 가져옴 (해당 컬럼만 가져온다는 뜻)
- 객체 그래프 탐색이 불가능 (외부에서 이것저것 해야한다)
- 참조가 없으므로 UML도 잘못되었다.
일단 흐자