• JDBC API, JdbcTemplate (SQL mapper) 사용
• CRUD용 SQL 반복 작성
• 테이블 설계 - 객체 모델링
• 객체 모델링을 세밀하게 할수록 객체를 데이터베이스에 저장하거나 조회하기 어려워지고, 많은 SQL을 작성 필요 → 객체 모델은 데이터 중심 모델로 변화

역할

• 반복적인 CRUD SQL 처리
• 객체 모델링과 관계형 데이터베이스 사이의 간극 해결
• 실행 시점에 SQL을 작성해서 실행됨
• 조회된 결과를 객체로 매핑하는 작업 자동 처리

장점

• 애플리케이션을 SQL이 아닌 객체 중심으로 개발 → 생산성 유지보수 향상, 테스트 작성 용이
• 데이터베이스 변경 용이

SQL을 직접 다룰 때

1. 데이터베이스는 객체 구조와는 다른 데이터 중심의 구조를 가지므로 객체를 데이터베이스에 직접 저장하거나 조회할 수는 없다. 따라서 개발자가 객체 지향 애플리케이션과 데이터베이스 중간에서 SQL과 JDBC API를 사용해서 변환 작업을 직접 해주어야 한다.

   public User findById(String id) throws SQLException {
       Connection conn = makeConnection();
       //1) 쿼리를 작성하는 코드 (조회용 SQL)
       PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("SELECT id, name, password FROM Users WHERE id=?");
       ps.setString(1, id);
   
       ResultSet rs = ps.executeQuery();   // 2) JDBC API를 사용해서 SQL 실행
       User user;
   
       if (rs.next()){         //찾는 아이디가 있으면 해당 객체 반환, 없으면 null 반환
           user = new User(rs.getString("id"), rs.getString("name"), rs.getString("password"));    //3) 조회된 결과 객체에 매핑
       } else {
           return null;
       }
   
       System.out.println("SELECT 완료");
       rs.close();
       ps.close();
       conn.close();
   
       return user;
   }

   ✔︎ 회원 객체를 자바 컬렉션에 보관한다면 list.add(user)로 끝났을 것이다.

2. SQL에 모든 것을 의존하는 상황에서는 엔티티를 신뢰하고 사용할 수 없다.

   DAO를 열어서 어떤 SQL이 실행되고 어떤 객체들이 함께 조회되는지 일일이 확인해야 한다.

   → 진정한 의미의 계층분할이 아니다. 엔티티에 필드를 하나 추가할 때도 DAO의 CRUD 코드와 SQL 대부분을 변경해야 하는 문제가 발생한다.

📌 SQL을 직접 다를 때 발생하는 문제점
1. 진정한 의미의 계층 분할이 어렵다.
2. 엔티티를 신뢰할 수 없다.
3. SQL에 의존적인 개발을 피하기 어렵다.

JPA의 문제 해결

JPA의 CRUD API

개발자가 JPA가 제공하는 API를 사용하면, JPA가 개발자 대신 적절한 SQL을 생성해서 데이터베이스에 전달한다.

저장 기능

jpa.persist(member);

조회 기능

Member member = jpa.find(Member.class, memberId);

수정 기능

JPA는 별도의 수정 메소드를 제공하지 않는다. 대신 객체의 값을 변경하면 트랜잭션을 커밋할 때 데이터베이스에 UPDATE SQL이 전달된다.

Member member = jpa.find(Member.class, memberId);
member.setName("이름");

연관된 객체 조회

JPA는 연관된 객체를 사용하는 시점에 적절한 SELECT SQL을 실행한다.

Member member = jpa.find(Member.class, memberId);
Team team = member.getTeam();

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패러다임 불일치

객체지향 프로그래밍은 추상화, 캡슐화, 정보은닉, 상속, 다형성 등 시스템의 복잡성을 제어할 수 있는 다양한 장치들을 제공한다. 비즈니스 요구사항을 정의한 도메인 모델도 객체로 모델링하면 객체지향 언어가 가진 장점들을 활용할 수 있다.

객체는 속성(필드)와 기능(메소드)를 가진다. 객체 인스턴스의 상태인 속성만 데이터베이스에 저장했다가 필요할 때 불러와서 복구하면 된다.

하지만, 관계형 데이터베이스는 데이터 중심으로 구조화되어 있고, 집합적인 사고를 요구한다. 그리고 객체지향에서 이야기하는 추상화, 상속, 다형성같은 개념이 없다.

객체와 관계형 데이터베이스는 지향하는 목적이 다르므로, 둘의 기능과 표현 방법도 다르다. 이것을 객체와 관계형 데이터베이스의 패러다임 불일치 문제라고 한다.

따라서 객체 구조를 테이블 구조에 저장하는 데는 한계가 있다.

1️⃣ 상속

데이터베이스 모델링에서 슈퍼타입-서브타입 관계를 사용하면 그나마 유사한 형태로 설계할 수 있다. ITEM 테이블의 DTYPE 칼럼을 사용해서 어떤 자식 테이블과 관계가 있는지 정의했다.

Album 객체를 저장하려면 이 객체를 분해해서 두 SQL로 만들어야 한다.

INSERT INTO ITEM ...
INSERT INTO ALBUM ...

Album을 조회한다면 ITEM과 ALBUM 테이블을 조인해서 조회한 다음 Album 객체를 생성하야 한다.

해당 객체들을 데이터베이스가 아닌 자바 컬렉션에 보관한다면 간단해진다.

list.add(album);
Album album = list.get(albumId);

✅ JPA의 해결

JPA는 상속과 관련된 문제를 개발자 대신 해결해주고, 개발자는 자바 컬렉션에 저장하듯이 JPA에게 객체를 저장하면 된다.

저장

Album 객체를 저장하기 위해서는 persist() 메소드를 사용하면 된다.

jpa.persist(album);

JPA는 다음 SQL을 실행해서 ITEM, ALBUM 두 테이블에 나누어서 저장한다.

INSERT INTO ITEM ...
INSERT INTO ALBUM ...

조회

find() 메소드를 사용해서 객체를 조회한다.

jpa.find(Album.class, albumId);

JPA는 ITEMrhk ALBUM 두 테이블을 조인해서 필요한 데이터를 조회하고 반환한다.

SELECT I.*, A.*
FROM ITEM I
JOIN ALBUM A ON I.ITEM_ID = A.ITEM_ID

2️⃣ 연관관계

객체는 참조를 사용해서 다른 객체와 연관관계를 가지고 참조에 접근해서 연관된 객체를 조회한다.

반면에, 테이블은 외래 키를 사용해서 다른 테이블과 연관관계를 가지고 조인을 사용해서 연관된 테이블을 조회한다.

객체는 참조가 있는 방향으로만 조회할 수 있다. 반면에 테이블은 외래키 하나로 MEMBER JOIN TEAM도 가능하지만 TEAM JOIN MEMBER도 가능하다.

객체를 테이블에 맞추어 모델링

MEMBER 테이블의 컬럼을 그대로 가져와서 Member 클래스를 만들었다.

class Member {
		String id;
		Long teamId; //TEAM_ID FK 컬럼 사용
		String username;
}

관계형 데이터베이스는 조인이라는 기능이 있으므로 외래키값을 그대로 보관해도 된다. 하지만 객체는 연관된 객체의 참조를 보관해야 다음처럼 연관된 객체를 찾을 수 있다.

Team team = member.getTeam();

이러한 방식이면 Member 객체와 연관된 Team 객체를 참조를 통해서 조회할 수 없다.

→ 좋은 객체 모델링은 기대하기 어렵고 결국 객체지향의 특징을 잃어버리게 된다.

✅ JPA의 해결

개발자는 회원과 팀의 관계를 설정하고 회원 객체를 저장하면 된다.

JPA는 team의 참조를 외래 키로 변환해서 적절한 INSERT SQL을 데이터베이스에 전달한다.

member.setTeam(team);
jpa.persist(member);

객체를 조회할 때 외래키를 참조로 변환하는 일도 JPA가 처리해준다.

3️⃣ 객체 그래프 탐색

객체는 객체 그래프를 탐색할 수 있어야 한다.

SQL을 직접 다루면 처음 실행하는 SQL에 따라 객체 그래프를 어디까지 탐색할 수 있는지 정해진다. 결국 어디까지 객체 그래프 탐색이 가능한지 알아보려면 데이터 접근 계층인 DAO를 열어서 SQL을 직접 확인해야 한다.

→ 엔티티가 SQL에 논리적으로 종속되어 발생하는 문제다.

그렇다고 member과 관련된 모든 객체 그래프를 데이터베이스에서 조회해서 애플리케이션 메모리에 올려두는 것은 현실성이 없다. 결국 MemberDAO에 회원을 조회하는 메소드를 상황에 따라 여러벌 만들어서 사용해야 한다.

✅ JPA의 해결

JPA는 연관된 객체를 사용하는 시점에 적절한 SELECT SQL을 실행한다. 따라서 JPA를 사용하면 연관된 객체를 신뢰하고 마음껏 조회할 수 있다.

이 기능은 실제 객체를 사용하는 시점까지 데이터베이스 조회를 미룬다고 해서 지연 로딩이라 한다.

JPA는 연관된 객체를 즉시 함께 조회할지 아니면 실제 사용되는 시점에 지연해서 조회할지를 간단한 설정으로 정의할 수 있다.

4️⃣ 비교

데이터베이스는 기본 키 값으로 각 row를 비교한다.

반면에, 객체는 동일성(identity) 비교와 동등성(equality) 비교라는 두 가지 비교 방법이 있다.

✔︎ 동일성 : == , 객체 인스턴스의 주소 값을 비교한다.
✔︎ 동등성 : equals(), 객체 내부의 값을 비교한다.

SQL을 직접 다루어서 기본키값이 같은 회우너 객체를 두 번 조회하면 동일성(==) 비교가 false이다. 왜냐하면 member1과 member2는 같은 데이터베이스 로우에서 조회했지만, 객체 측면에서 볼 때 둘은 다른 인스턴스기 때문이다.

JPA의 해결

JPA는 같은 트랜잭션일 때 같은 객체가 조회되는 것을 보장한다. 그러므로 member1과 member2는 동일성 비교에 성공한다.

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JPA란?

📌 JPA (Java Persistence API)는 자바 진영의 ORM 기술 표준이다.

JPA는 애플리케이션과 JDBC 사이에서 동작한다.

📌 ORM (Object-Relational Mapping)은 객체와 관계형 데이터베이스를 매핑한다는 뜻이다.

ORM 프레임워크는 객체와 테이블을 매핑해서 패러다임의 불일치 문제를 개발자 대신 해결해준다. 개발자는 객체를 마치 자바 컬렉션에 저장하듯이 ORM 프레임워크에 저장하면 된다.

앞의 패러다임의 불일치 문제들도 해결해여, 객체 측면에서는 정교한 객체 모델링을 할 수 있고 관계형 데이터베이스는 데이터베이스에 맞도록 모델링하면 된다. 개발자는 매핑 방법만 ORM 프레임워크에 알려주면 된다.

📌 JPA는 자바 ORM 기술에 대한 API 표준 명세다.

JPA는 인터페이스를 모아둔 것으로, JPA를 사용하려면 JPA를 구현한 ORM 프레임워크를 선택해야 한다. 현재 JPA 2.1을 구현한 ORM 프레임워크는 하이버네이트가 가장 대중적이다.

JPA를 사용해야 하는 이유

1️⃣ 생산성

지루한 SQL 작성을 대신해준다. 더 나아가 DDL문도 자동으로 생성해준다.

→ 데이터베이스 설계 중심의 패러다임을 객체 설계 중심으로 역전시킬 수 있다.

2️⃣ 유지보수

SQL을 직접 다루면 엔티티에 필드를 하나만 추가해도 관련된 SQL과 결과를 매핑하기 위한 JDBC 코드를 모두 변경해야 한다.

하지만 JPA를 사용하면 필드를 추가하거나 삭제해도 수정해야 할 코드가 줄어든다.

또한, JPA가 패러다임의 불일치 문제를 해결해주므로 객체지향 언어가 가진 장점들을 활용해서 유연하고 유지보수하기 좋은 도메인 모델을 편리하게 설계할 수 있다.

3️⃣ 패러다임 불일치 해결

JPA는 상속, 연관관계, 객체 그래프 탐색, 비교하기와 같은 패러다임의 불일치 문제를 해결해준다.

4️⃣ 성능

JPA는 애플리케이션과 데이터베이스 사이에서 다양한 성능 최적화 기회를 제공한다.

예) 한 번의 트랜잭션에서 같은 회원을 두 번 조회한다면 두 번째는 조회한 회원 객체를 재사용한다.

하이버네이트는 SQL 힌트를 넣을 수 있는 기능도 제공한다.

5️⃣ 데이터 접근 추상화와 벤더 독립성

관계형 데이터베이스는 같은 기능도 벤더(서비스 제공업체)마다 사용법이 다른 경우가 많다. 결국, 애플리케이션은 처음 선택한 데이터베이스 기술에 종속되고 다른 데이터베이스로 변경하기는 매우 어렵다.

JPA는 애플리케이션과 데이터베이스 사이에 추상화된 데이터 접근 계층을 제공해서 애플리케이션이 특정 데이터베이스 기술에 종속되지 않도록 한다.

6️⃣ 표준

JPA는 자바 진영의 ORM 기술 표준다. 표준을 사용하면 다른 구현기술로 손쉽게 변경할 수 있다.

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영속성 관리

JPA가 제공하는 기능은 크게 1) 엔티티 테이블을 매핑하는 설계 부분과 2) 매핑한 엔티티를 실제 사용하는 부분으로 나눌 수 있다.

1) 에는 @Entity, @Table, @Id, @Column 등을 이용한 객체 매핑 방법이 있다.

📌 JPA 어노테이션의 패키지는 javax.persistence이다.

2) 에서는 매핑한 엔티티를 엔티티 매니저를 통해 저장, 수정, 삭제, 조회를 하게 된다.

import javax.persistence.*;
import java.util.List;

public class JpaMain {

    public static void main(String[] args) {

        //엔티티 매니저 팩토리 생성
        EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("jpabook");
        EntityManager em = emf.createEntityManager(); //엔티티 매니저 생성

        EntityTransaction tx = em.getTransaction(); //트랜잭션 기능 획득

        try {

            tx.begin(); //트랜잭션 시작
            logic(em);  //비즈니스 로직
            tx.commit();//트랜잭션 커밋

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            tx.rollback(); //트랜잭션 롤백
        } finally {
            em.close(); //엔티티 매니저 종료
        }

        emf.close(); //엔티티 매니저 팩토리 종료
    }
}

위의 코드는 크게 3부분으로 나뉘어 있다.

• 엔티티 매니저 설정
• 트랜잭션 관리
• 비즈니스 로직

EntityManagerFactory와 EntityManager

📎 엔티티 매니저 팩토리 EntityManagerFactory

JPA를 시작하려면 우선 persistence.xml의 설정 정보를 사용해서 엔티티 매니저 팩토리를 생성해야 한다. 이때 Persistence 클래스를 사용하는데 이 클래스는 엔티티 매니저 팩토리를 생성해서 JPA를 사용할 수 있게 준비한다.

EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("jpabook");

이렇게 하면 META-INF/persistence.xml 에서 이름이 jpabook인 영속성 유닛을 찾아서 엔티티 매니터 팩토리를 생성한다. 이때 persistence.xml의 설정 정보를 읽어 JPA를 동작시키기 위한 기반 객체를 만들고 JPA 구현체에 따라서는 데이터베이스 커넥션 풀도 생성하므로 엔티티 매니저 팩토리를 생성하는 비용은 아주 크다. 따라서 엔티티 매니저 팩토리는 애플리케이션 전체에서 딱 한 번만 생성하고 공유해서 사용해야 한다.

📎 엔티티 매니저 EntityManager

엔티티 매니저 팩토리에서 엔티티 매니저를 생성한다.

EntityManager em = emf.createEntityManager();

JPA의 기능 대부분은 이 엔티티 매니저가 제공한다. 대표적으로 엔티티 매니저를 사용해서 엔티티를 데이터베이스에 CRUD 할 수 있다. 엔티티 매니저는 내부에 데이터소스 (데이터베이스 커넥션)을 유지하면서 데이터베이스와 통신한다. 따라서 애플리케이션 개발자는 엔티티 매니져를 가상의 데이터베이스로 생각할 수 있다.

엔티티 매니저 팩토리는 여러 스레드가 동시에 접근해도 안전하므로 서로 다른 스레드 간에 공유해도 되지만, 엔티티 매니저는 여러 스레드가 동시에 접근하면 동시성 문제가 발생하므로 스레드 간에 절대 공유하면 안 된다.

📌 엔티티 매니저는 데이터베이스 커넥션과 밀접한 관계가 있으므로 스레드간에 공유하거나 재사용하면 안 된다.

📎 트랜잭션 관리

JPA를 사용하면 항상 트랜잭션 안에서 데이터를 변경해야 한다. 트랜잭션 없이 데이터를 변경하면 예외가 발생한다. 트랜잭션을 시작하려면 엔티티 매니저에서 트랜잭션 API를 받아와야 한다.

EntityTransaction tx = em.getTransaction(); //트랜잭션 기능 획득

try {
    tx.begin(); //트랜잭션 시작
    logic(em);  //비즈니스 로직
    tx.commit();//트랜잭션 커밋

} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
    tx.rollback(); //트랜잭션 롤백
} finally {
    em.close(); //엔티티 매니저 종료
}

엔티티 매니저는 데이터베이스 연결이 꼭 필요한 시점까지 커넥션을 얻지 않는다. 보통 트랜잭션이 시작할 때 커넥션을 획득한다.

하이버네이트를 포함한 JPA 구현체들은 EntityManagerFactory를 생성할 때 커넥션풀도 만드는데 (persistence.xml에 DB 접속 정보가 있다) 이는 J2SE 환경에서 사용하는 방법이다. JPA를 J2EE (spring 프레임워크 포함)에서 사용하면 해당 컨테이너가 제공하는 데이터소스를 사용한다.

영속성 컨텍스트란?

📎 Persistence context : ‘엔티티를 영구 저장하는 환경’

엔티티 매니저로 엔티티를 저장하거나 조회하면 엔티티 매니저는 영속성 컨텍스트에 엔티티를 보관하고 관리한다.

영속성 컨텍스트는 엔티티 매니저를 생성할 때 하나 만들어진다. 그리고 엔티티 매니저를 통해서 영속성 컨텍스트에 접근할 수 있고 영속성 컨텍스트를 관리할 수 있다.

• 비영속 (new/transient) : 영속성 컨텍스트와 전혀 관계가 없는 상태
  • 엔티티 객체를 생성하고 아직 저장하지 않았다.
    
• 영속 (managed) : 영속성 컨텍스트에 저장된 상태
  • 엔티티 매니저를 통해서 엔티티를 영속성 컨텍스트에 저장했다.
  • 영속성 컨텍스트가 관리하는 엔티티를 영속 상태라고 한다.
• 준영속 (detached) : 영속성 컨텍스트에 저장되었다가 분리된 상태
• 삭제 (removed) : 삭제된 상태

영속성 컨텍스트의 특징

1️⃣ 영속성 컨텍스트와 식별자 값

영속성 컨텍스트는 엔티티를 식별자 값 (@Id로 테이블의 기본 키와 매핑한 값)으로 구분한다.

영속 상태는 식별자 값이 반드시 있어야 한다.

2️⃣ 영속성 컨텍스트와 데이터베이스 저장

JPA는 보통 트랜잭션을 커밋하는 순간 영속성 컨텍스트에 새로 저장된 엔티티를 데이터베이스에 반영하는데 이를 플러시 flush라고 한다.

3️⃣ 영속성 컨텍스트가 엔티티를 관리하면 생기는 장점

public static void logic(EntityManager em) {

    String id = "id1";
    Member member = new Member();
    member.setId(id);
    member.setUsername("지한");
    member.setAge(2);

    //등록
    em.persist(member);

    //수정
    member.setAge(20);

    //한 건 조회
    Member findMember = em.find(Member.class, id);
    System.out.println("findMember=" + findMember.getUsername() + ", age=" + findMember.getAge());

    //목록 조회
    List<Member> members = em.createQuery("select m from Member m", Member.class).getResultList();
    System.out.println("members.size=" + members.size());

    //삭제
    em.remove(member);

}

○ 1차 캐시

• 영속성 컨텍스트 내부에 Map 형태의 캐시가 존재한다.
  
• em.find()를 호출하면 먼저 1차 캐시에서 엔티티를 찾고 만약 엔티티가 1차 캐시에 없으면 데이터베이스에서 조회한다.

○ 동일성 보장

• 식별자가 같은 엔티티 인스턴스를 조회하면 1차 캐시에 있는 같은 엔티티 인스턴스를 반환한다.
• 따라서 엔티티의 동일성을 보장한다.
• JPA는 1차 캐시를 통해 반복 가능한 읽기 (REPEATABLE READ) 등급의 트랜잭션 격리 수준을 데이터베이스가 아닌 애플리케이션 차원에서 제공한다는 장점이 있다.

○ 트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연

• 엔티티 매니저는 트랜잭션을 커밋하기 직전까지 내부 쿼리 저장소에 SQL을 모아둔다.
  
• 그리고 트랜잭션을 커밋할 때 모아둔 뭐리를 데이터베이스에 보내는데 이를 트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연 transactional write-behind이라 한다.
• 트랜잭션을 커밋하면 엔티티 매니저는 우선 영속성 컨텍스트를 플러시한다.
• 플러시 : 영속성 컨텍스트의 변경 내용을 데이터 베이스에 동기화하는 작업 → 쓰기 지연 SQL 저장소에 모인 쿼리를 데이터베이스에 보낸다.
  

○ 변경 감지

• 데이터를 수정할 때 em.update() 메소드를 실행해야 할 것 같지만 이런 메소드는 없다.
• member.setAge(20) 처럼 엔티티의 데이터만 변경해도 자동으로 반영하는 변경 감지 dirty checking 기능이 있다.
• JPA는 엔티티를 영속성 컨텍스트에 보관할 때, 최초 상태를 복사해서 저장해두는데 이를 스냅샷이라 한다. 그리고 플러시 시점에 스냅샷과 엔티티를 비교해서 변경된 엔티티를 찾는다.
• 변경 감지는 영속성 컨텍스트가 관리하는 영속 상태의 엔티티에만 적용된다.
• JPA의 기본 전략은 엔티티의 모든 필드를 업데이트한다. 모든 필드를 업데이트하면 데이터 전송량이 증가하는 단점이 있지만, 1) 항상 수정 쿼리가 같고, 2) 이전에 한 번 파싱된 쿼리를 재사용할 수 있다는 장점이 있다.

  UPDATE MEMBER
  SET
  	NAME = ?,
  	AGE = ?,
  	...
  WHERE
   ID = ?

• @DynamicInsert : 데이터를 저장할 때 데이터가 존재하는 (null값이 아닌) 필드만으로 INSERT SQL을 동적으로 생성하는 어노테이션
• @DynamicUpdate : 수정된 데이터만 사용해서 동적으로 UPDATE SQL을 생성하는 어노테이션 대략 컬럼이 30개 이상이면 이 어노테이션이 기본 쿼리보다 빠르다고 한다. 하지만 컬럼 30개이면 설계를 의심해봐야 한다.
  

○ 지연 로딩

• 지연 로딩은 실제 객체 대신 프록시 객체를 로딩해두고 해당 객체를 실제 사용할 때 영속성 컨텍스트를 통해 데이터를 불러오는 방법이다.
• 객체는 객체 그래프로 연관된 객체들을 탐색한다. 그런데 객체가 데이터베이스에 저장되어 있으므로 연관된 객체를 탐색하기 어렵다.
• 이러한 문제를 해결하기 위해 JPA는 프록시를 사용하여 연관된 객체를 처음부터 데이터베이스에서 조회하는 것이 아니라, 실제 사용하는 시점에 데이터베이스를 조회할 수 있다.
• 하지만 자주 함께 사용하는 객체들은 조인해서 함께 조회하는 것이 효과적이다. 따라서 JPA는 즉시 로딩과 지연 로딩이라는 방법 모두를 지원하다.

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스프링 데이터 JPA

@Repository
public class MemberRepository {

    @PersistenceContext
    EntityManager em;

    public void save(Member member) {
        em.persist(member);
    }

    public Member findOne(Long id) {
        return em.find(Member.class, id);
    }

    public List<Member> findAll() {
        return em.createQuery("select m from Member m", Member.class)
                .getResultList();
    }

    public List<Member> findByName(String name) {
        return em.createQuery("select m from Member m where m.name = :name", Member.class)
                .setParameter("name", name)
                .getResultList();
    }
}

@Repository
public class ItemRepository {

    @PersistenceContext
    EntityManager em;

    public void save(Item item) {
        if (item.getId() == null) {
            em.persist(item);
        } else {
            em.merge(item);
        }
    }

    public Item findOne(Long id) {
        return em.find(Item.class, id);
    }

    public List<Item> findAll() {
        return em.createQuery("select i from Item i",Item.class).getResultList();
    }
}

대부분의 데이터 접근 계층 (Data Access Layer)은 CRUD로 부르는 유사한 등록, 수정, 삭제, 조회 코드를 반복해서 개발해야 한다. JPA를 사용해도 위와 같은 문제가 발생한다.

스프링 데이터 JPA는 스프링 프레임워크에서 JPA를 편리하게 사용할 수 있도록 지원하는 프로젝트이다.

이 프로젝트는 데이터 접근 계층을 개발할 때 지루하게 반복되는 CRUD 문제를 세련된 방법으로 해결한다.

CRUD를 처리하기 위한 공통 인터페이스를 제공한다. 그리고 리포지토리를 개발할 때 인터페이스만 작성하면 실행 시점에 스프링 데이터 JPA가 구현 객체를 동적으로 생성해서 주입해준다.

따라서 데이터 접근 계층을 개발할 때 구현 클래스 없이 인터페이스만 작성해도 개발을 완료할 수 있다.

public interface MemberRepository extends JpaRepository<Member, Long> {

    List<Member> findByName(String name);
}

public interface ItemRepository extends JpaRepository<Item, Long> {

}

일반적인 CRUD는 JpaRepository 인터페이스가 공통으로 제공한다. 그리고 MemberRepositoy.findByName() 처럼 직접 작성한 메소드는 메소드 이름을 분석해서 JPQL을 실행한다.

select m from Member m where username =: username

참고

자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍