https://www.inflearn.com/course/ORM-JPA-Basic/dashboard

Inflearn의 김영한 강사님 강의 [자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편] 을 보고 정리했습니다.

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엔티티 매핑

1. 객체와 테이블 매핑 : @Entity , @Table
2. 필드와 컬럼 매핑 : @Column
3. 기본 키 매핑 : @Id
4. 연관관계 매핑 : @ManyToOne , @JoinColumn ...

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객체매핑 - @Entity

• @Entity 어노테이션이 붙은 클래스, JPA가 관리한다.
• 테이블과 매핑하기 위해 필수
• 기본 생성자 필수
• final 클래스, enum, interface, inner 클래스를 사용하면 안된다.
• 저장할 필드에 final 사용하면 안된다.
• 속성 : name
  • JPA에서 사용할 엔티티 이름
  • 기본값 : 클래스 이름, 가급적 기본값을 사용한다.

테이블매핑 - @Table

• 엔티티와 매핑할 테이블 지정.
• 속성
  • name : 매핑할 테이블 이름
  • catalog : 데이터베이스 catalog 매핑
  • schema : 데이터베이스 schema 매핑
  • uniqueConstraints : DDL 생성시 유니크 제약 조건 생성

엔티티와 테이블 차이

• 엔티티와 테이블 차이

데이터베이스 스키마 자동 생성

• 애플리케이션 실행 시점에 데이터베이스에 맞는 적절한 DDL을 생성
• 자동 생성은 개발 장비에서만 사용
• hibernate.hbm2ddl.auto 를 gradle,maven등을 통해 설정한다.
  • create : 기존 테이블 삭제 후 다시생성
  • create-drop : create와 동일, 종료시접에 drop
  • update : 변경분만 반영, 컬럼의 추가는 반영되지만 삭제는 반영되지 않는다.
  • validate : 엔티티-테이블이 정상 매핑되었는지 확인
  • none : 사용하지 않음
• create,create-drop,update는 운영장비에 절대 사용하면 안된다.
  • 운영중인 DB가 손상될 위험이 크다.

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필드와 컬럼 매핑

• @Id : PK 매핑

• @Column : 컬럼 매핑 (생략해도 자동으로 매핑된다)

  • name : 매핑할 테이블의 컬럼 이름
    • 기본값 : 객체의 필드 이름
  • insertable, updatable : 등록,변경 여부
  • nullable : false로 설정하면 not null 제약조건이 붙는다.
  • unique : 유니크 제약조건을 만든다.
    • 이름이 알아볼 수 없게 생성되므로 @Table의 속성으로 사용한다.
  • length : String 타입의 길이 제약
  • columnDefinition : 컬럼 정보를 직접 입력
  • precision, scale : BigDecimal과 같은 큰 숫자나 정밀한 소수를 다루어야 할 때 사용

• @Temporal : 날짜 타입 매핑(java.util.Data, java.util.Calendar),

  LocalDate, LocalDateTime을 사용할 때 생략 가능

  • DATE : 날짜 YYYY-MM-DD
  • TIME : 시간 HH:MM:SS
  • TIMESTAMP : 날짜 + 시간 YYYY-MM-DD HH:MM:SS

• @Enumerated : enum 타입 매핑

  • DB에는 enum 타입이 기본적으로 없다.
  • ORDINAL : enum 순서를 저장
  • STRING : enum 이름을 저장
    • ORDINAL 사용시 enum에 데이터가 추가될 때 테이블과 매핑이 잘못될 수 있으므로 STRING을 사용한다.

• @Lob : BLOB, CLOB 매핑

• @Transient : 매핑 무시.

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기본 키 매핑

• 직접할당 : @Id 만 사용

• 자동생성 : @GeneratedValue

  • IDENTITY : @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)

    • 기본 키 생성을 DB에 위임.
    • ID값을 알 수 있는 시점 : DB에 값이 들어가야 알 수 있다.
      • 영속성 컨텍스트에서 관리를 하려면 PK값이 필요.
      • 이 경우에만 persist를 호출하는 시점에 INSERT QUERY가 DB로 보내진다.

  • SEQUENCE : @GeneratedValue(strategy = GenerationType.SEQUENCE, generator = "name")

    • 시퀀스는 유일한 값을 순서대로 생성하는 특별한 DB 오브젝트
    • 테이블마다 시퀀스를 따로 관리하고 싶을 때
      • class에 @SequenceGenerator를 추가한다.
        • name : 식별자 생성기 이름
        • sequenceName : DB에 등록되어있는 시퀀스 이름
        • initialValue : 처음 시작되는 수
        • allocationSize : 시퀀스 한번 호출에 증가하는 수
    • persist 시점에서 해당 시퀀스에서 다음 value를 가져온 후 영속성 컨텍스트에 저장한다.
      • allocationSize를 이용하여 DB 시퀀스를 한번에 n 증가시킨다.
      • 애플리케이션에서는 n번까지는 메모리에서 값을 꺼내어 사용하고 n이 되는순간 DB시퀀스를 재 호출 한다.
      • 결과적으로 애플리케이션은 n번에 1번 DB를 호출하여 시퀀스를 증가시킨다.

  • TABLE : @GeneratedValue(strategy = GenerationType.TABLE)

    • 키 생성 전용 테이블을 하나 만들어 시퀀스를 흉내내는 전략, 잘 쓰이지는 않는다.

    • 모든 데이터베이스에 적용가능하지만 테이블을 직접사용하므로 성능에 이슈가 있을 수있다.

    • 시퀀스처럼 클래스에 @TableGenerator를 추가해야 한다.

      • pkColumnName : 시퀀스 컬럼명(sequence_name)
      • valueColomnName : 시퀀스 값 컬럼 명(next_val)
      • pkColumnValue : 키로 사용할 값 이름(엔티티 이름)

    • 테이블 예시

      sequence_name	next_val
      MEMBER_SEQ	1
      USER_SEQ	5

      각 시퀀스를 이용할때마다 next_val의 값이 수정된다.

  • AUTO : 방언에 따라 자동 지정

식별자 전략

• 기본키 : 유일, not null, 변하면 안된다.
• 자연키(비즈니스적으로 의미있는 키)는 찾기 어려우므로 대체키(임의의 식별번호 등)를 사용

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데이터 중심 설계의 문제점

객체 설계를 테이블 설계에 맞출경우

• 테이블의 외래키를 객체에 그대로 가져옴
• 객체 그래프 탐색이 불가능

연관 관계 매핑이 필요하다.