0. 수강 인증
실습과 실전 예제를 위해 작성한 코드는 Github에!
1. 객체와 테이블 매핑
@Entity
@Entity
가 붙은 클래스는 JPA과 관리함
- 테이블을 사용하여 테이블과 매핑할 클래스에
@Entity
필수 작성
- 주의사항
- 기본 생성자를 필수로 작성해야 함(파라미터가 없는 public 또는 protected 생성자)
final
클래스, enum
, interface
, inner
클래스 사용 X
- 저장할 필드에
final
사용 X
- 속성:
name
- JPA에서 사용할 엔티티 이름을 지정
- 기본값: 클래스 이름을 그대로 사용(ex. Member)
- 같은 클래스 이름이 없으면 가급적 기본값을 사용
@Table
- 엔티티와 매핑할 테이블을 지정
- 속성
name
: 매핑할 테이블 이름
catalog
: 데이터베이스 catalog 매핑
schema
: 데이터베이스 schema 매핑
uniqueConstraints
(DDL): DDL 생성 시에 유니크 제약 조건 설정
2. 데이터베이스 스키마 자동 생성
- DDL을 애플리케이션 실행 시점에 create문을 통해 자동으로 생성 ➡️ 객체 매핑만 해놓으면 애플리케이션 실행시 자동으로 테이블을 만들어주기 때문에 편리함
- 테이블 중심에서 객체 중심으로
- 데이터베이스 방언을 활용하여 데이터베이스에 맞는 적절한 DDL 생성
- 이렇게 생성된 DDL은 개발 장비에서만 사용
- 생성된 DDL은 운영 서버에서는 사용하지 않거나, 적절히 다듬은 후 사용하는 것을 권장함
- 속성:
hibernate.htm2ddl.auto
<property name="hibernate.hbm2ddl.auto" value="(속성)" />
- create: 기존 테이블 삭제 후 다시 생성(
DROP
+ CREATE
)
➡️ 실행시 아래와 같이 테이블 컬럼 추가된 것을 확인 가능
- create-drop: create와 같으나 종료 시점에 테이블
DROP
- update: 변경분만 반영(운영 DB에는 사용하면 안 됨)
- validate: 엔티티와 테이블이 정상 매핑되었는지만 확인
- none: 사용하지 않음(주석처리하거나 아무말 입력하는 것과 동일)
- 주의할 점
- 운영 장비에는 절대
create
, create-drop
, update
를 사용하면 안 됨
- 개발 초기 단계:
create
또는 update
- 테스트 서버:
update
또는 validate
- 스테이징, 운영 서버:
validate
또는 none
➡️ 가급적 쓰지 말고 직접 스크립트를 짜서 등록하기. 데이터베이스와 관련되어 있기 때문에 시스템이 멈출 수 있기 때문에 위험성이 큼.
➡️ 개인적으로는 써도 괜찮지만 여러명이 사용할 때는 사용 자제
- DDL 생성 기능
- 제약 조건 추가 (ex. 회원 이름은 필수, 10자 초과 X)
@Column(nullable = false, lengh = 10)
- 유니크 제약 조건 추가
@Table(uniqueConstraints = {@UniqueConstraint(name = "NAME_AGE_UNIQUE", clumnNames = {"NAME", "AGE"})})
- DDL 생성 기능은 DDL을 자동 생성할 때만 사용되고 JPA의 실행 로직에는 영향을 주지 않음
3. 필드와 컬럼 매핑
- 매핑 애너테이션
@Column
: 컬럼 매핑
@Temporal
: 날짜 타입 매핑
@Enumerated
: enum 타입 매핑
@Lob
: BLOB, CLOB 매핑 (큰 데이터를 집어넣을 때)
@Transient
: 특정 필드를 컬럼에 매핑하지 않음
@Column
- name: 필드와 매핑할 테이블의 컬럼 이름. 기본값은 객체의 필드 이름으로 설정.
- insertable, updatable: 등록, 변경 가능 여부. 기본값은 TRUE.
- nullable(DDL): @Table의 uniqueConstraints의 값이 같지만 한 컬럼에 간단히 유니크 제약조건을 걸 때 사용(
not null
속성)
- columnDefinition(DDL): 데이터베이스 컬럼 정보를 직접 줄 수 있음
- length(DDL): 문자 길이 제약조건, String 타입에만 사용. 기본값은 255
- precision, scale(DDL): BigDecimal 타입에서 사용. 기본값은 precision = 19, scale=2
@Enumerated
-
자바 enum 타입을 매핑할 때 사용
-
주의할 점: ORDINAL
사용 X
- EnumType.ORDINAL: enum 순서를 데이터베이스에 저장
- EnumType.STRING: enum 이름을 데이터베이스에 저장
- 원래
USER
, ADMIN
만 존재했던 속성에 GUEST
라는 새로운 타입이 들어가게 되어 순서가 바뀌게 되는 경우 존재
- 위 사진처럼 순서가 섞여 서로 구별할 수 없게 됨
- 운영에서는 해결할 수 없는 버그가 되는 것.
@Temporal
- 날짜 타입(
java.util.Date
, java.util.Calentdar
)을 매핑할 때 사용
@Lob
- 데이터베이스 BLOB, CLOB 타입과 매핑
- 지정할 수 있는 속성이 없음
- CLOB: 매핑하는 필드 타입이 문자일 때(ex.
String
, char[]
, java.sql.CLOB
)
- BLOB: 나머지 타입(ex.
byte[]
, java.sql.
, BLOB
)
@Transient
- 필드 매핑 X
- 데이터베이스에 저장 X, 조회 X
- 주로 메모리 상에서만 임시로 특정 값을 보관하고 싶을 때 사용
4. 기본 키 매핑
- 기본 키 매핑 애너테이션
- 기본 키 매핑 방법
- 직접 할당:
@Id
사용
- 자동 생성
IDENTITY
: 데이터베이스에 위임, MySQL
SEQUENCE
: 데이터베이스 시퀀스 오브젝트 사용, oracle
TABLE
: 키 생성용 테이블 사용, 모든 DB에서 사용
AUTO
: 방언에 따라 자동 지정, 기본값
IDENTITY 전략
- 특징
- 기본 키 생성을 데이터베이스에 위임
- 주로 MySQL, PostgreSQL, SQL Server, DB2에서 사용(ex.
AUTO_INCREMENT
)
- JPA는 보통 트랜잭션 커밋 시점에 INSERT SQL 실행
AUTO_INCREMENT
는 데이터베이스에 INSERT SQL을 실행한 이후에 ID값을 알 수 있음
➡️ IDENTITY 케이스에서만 예외적으로 em.persist()
를 통해 해당 코드를 호출하는 시점에 DB로 insert 쿼리를 날려버림. 즉 '모아서 날려버리는' 기능을 여기서는 실행할 수 없다.
em.persist()
시점에 즉시 INSERT SQL을 실행하고 DB에서 식별자를 조회함
- 매핑
SEQUENCE 전략
- 특징
- 유일한 값을 순서대로 생성하는 특별한 데이터베이스 오브젝트
- 오라클, PostgreSQL, DB2, H2 데이터베이스에서 사용
- 매핑
@SequnceGenerator
- name: 식별자 생성기 이름, 필수값
- sequenceName: 데이터베이스에 등록되어 있는 시퀀스 이름
- initialValue: DDL 생성 시에만 사용됨, 시퀀스 DDL을 생성할 때 처음 시작하는 수를 지정함. 기본값은 1
- allocationSize: 시퀀스 한 번 호출에 증가하는 수. 성능 최적화에 사용됨. 데이트베이스 시퀀스 값이 하나씩 증가하도록 설정되어 있으면 이 값을 반드시 1로 설정해야 함
➡️ allocationSize의 기본값은 50이라는 점 주의하기
- catalog, schema: 데이터베이스 catalog, schema 이름
TABLE 전략
- 키 생성 전용 테이블을 하나 만들어서 데이터베이스 시퀀스를 흉내내는 전략
- 장점: 모든 데이터베이스에 적용 가능
- 단점: 성능 이슈, 숫자를 뽑는데 최적화되어있지 않기 때문
- 매핑
권장하는 식별자 전략
- 기본 키 제약 조건을 고려 ➡️
not null
, 유일, 불변
- 미래까지 이 조건을 만족하는 자연키는 찾기 어려우므로 '불변'이라는 조건을 지키기에 쉽지 않음. 대신 대리키(대체키)를 사용할 것.
- 권장: Long형 + 대체키(sequence) + 키 생성전략(auto_increment) 사용