SQL 중심적인 개발의문제점
- SQL에 의존적인 개발을 피하기 어렵다.
- 패러다임의 불일치 => 객체 vs 관계형 데이터베이스
- 계층형 아키텍처 진정한 의미의 계층 분할이 어렵다.
객체답게 모델링 할수록 매핑 작업만 늘어남 -> 객체를 자바 컬렉션에 저장 하듯이 DB에 저장할 수는 없을까? -> JPA가 탄생하게 된다.
JPA란?
- Java Persistence API
- 자바 진영의 ORM 기술 표준
여기서 ORM이란?
- Object-relational mapping(객체 관계 매핑)
- 객체는 객체대로 설계
- 관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스대로 설계
- ORM 프레임워크가 중간에서 매핑
- 대중적인 언어에는 대부분 ORM 기술이 존재
JPA는 애플리케이션과 JDBC 사이에서 동작
JPA 동작 - 저장
JPA 동작 - 조회
JPA는 표준 명세
- JPA는 인터페이스의 모음
- JPA 2.1 표준 명세를 구현한 3가지 구현체
JPA를 사용하는 이유
- SQL 중심적인 개발에서 객체 중심으로 개발
- 생산성
- 유지보수
- 패러다임의 불일치 해결
- 성능
- 데이터 접근 추상화와 벤더 독립성
- 표준
JPA의 CRUD
• 저장: jpa.persist(member)
• 조회: Member member = jpa.find(memberId)
• 수정: member.setName(“변경할 이름”)
• 삭제: jpa.remove(member)
JPA의 유지보수
기존 필드 변경시 모든 SQL을 수정해야만 했다.
하지만 JPA의 경우 필드만 추가하면 된다. SQL은 JPA가 처리하기 때문에 !
저장 기능
조회 기능
연관 관계 및 객체 그래프 탐색
JPA 특징
JPA의 성능 최적화 기능
- 1차 캐시와 동일성(identity) 보장
- 트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연(transactional write-behind)
- 지연 로딩(Lazy Loading)
1차 캐시와 동일성 보장
- 같은 트랜잭션 안에서는 같은 엔티티를 반환 - 약간의 조회 성능 향상
- DB Isolation Level이 Read Commit이어도 애플리케이션에서 Repeatable Read 보장
트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연 - INSERT
- 트랜잭션을 커밋할 때까지 INSERT SQL을 모음
- JDBC BATCH SQL 기능을 사용해서 한번에 SQL 전송
트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연 - UPDATE
- UPDATE, DELETE로 인한 로우(ROW)락 시간 최소화
- 트랜잭션 커밋 시 UPDATE, DELETE SQL 실행하고, 바로 커밋
지연 로딩과 즉시 로딩
• 지연 로딩: 객체가 실제 사용될 때 로딩
• 즉시 로딩: JOIN SQL로 한번에 연관된 객체까지 미리 조회
하려 하자