실무에서 엄청 중요함
페치 조인
- SQL 조인 종류 X
- JPQL에서 성능 최적화를 위해 제공하는 기능
- 연관된 엔티티나 컬렉션을 SQL 한 번에 함께 조회 하는 기능
- Join fetch 명령어 사용
- 페치 조인 :: = [ LEFT [OUTER] | INNER ] JOIN FETCH 조인경로
엔티티 페치 조인
- 회원을 조회하면서 연관된 팀도 함께 조회(SQL 한 번에)
- SQL을 보면 회원 뿐만 아니라 팀(T.*)도 함께 SELECT
- [JPQL] select m from member m join fetch m.team
- [SQL] select m.,t. FROM MEMBER M INNER JOIN TEAM T ON M.TEAM_ID = T.ID
컬렉션 페치 조인
- 일대다 관계, 컬렉션 페치 조인
- [JPQL] select t from Team t join fetch t.members where t.name = ‘팀A’
- [SQL] SELECT T., M. FROM TEAM T INNER JOIN MEMBER. M ON T.ID = M.TEAM_ID WHERE T.NAME = ‘팀A’
페치 조인과 DISTINCT
- SQL의 DISTINCT는 중복된 결과를 제거하는 명령
- JPQL의 DISTINCT 2가지 기능 제공
- SQL에 DISTINCT를 추가
- 애플리케이션에서 엔티티 중복 제거
- select distinct t from Team t join fetch t.members where t.name = ‘팀A’
- SQL에 DISTINCT를 추가하지만 데이터가 다르므로 SQL 결과에서 중복제거 실패
- DISTINCT가 추가로 애플리케이션에서 중복 제거 시도
- 같은 식별자를 가진 엔티티 제거
페치 조인과 일반 조인의 차이
- 일반 조인 실행시 연관된 엔티티를 함께 조회하지 않음
페치 조인의 특징과 한계
- 페치 조인 대상에는 별칭을 줄 수 없다.
- 하이버네이트는 가능, 가급적 사용 X
- 둘 이상의 컬렉션은 페치 조인 할 수 없다.
- 컬렉션을 페치 조인하면 페이징 API(setFirstResult, setMaxResults)를 사용할 수 없다.
- 일대일, 다대일 같은 단일 값 연관 필드들은 페치 조인해도 페이징 가능
- 하이버네이트는 경고 로그를 남기고 메모리에서 페이징(매우 위험)
- 연관된 엔티티들을 SQL 한 번으로 조회 - 성능 최적화
- 엔티티에 직접 적용하는 글로벌 로딩 전략보다 우선함
- @OneToMany(fetch = FetchType.LAZY) // 글로벌 로딩 전략
- 실무에서 글로벌 로딩 전략은 모두 지연 로딩
- 최적화가 필요한 곳은 페치 조인 적용
정리
- 모든 것을 페치 조인으로 해결할 수 는 없음
- 페치 조인은 객체 그래프를 유지할 때 사용하면 효과적
- 여러 테이블을 조인해서 엔티티가 가진 모양이 아닌 전혀 다른 결과를 내야 하면, 페치 조인 보다는 일반 조인을 사용하고 필요한 데이터들만 조회해서 DTO로 반환하는 것이 효과적
다형성 쿼리
TYPE
- 조회 대상을 특정 자식으로 한정
- [JPQL] select i from Item I where type(i) IN (BOOK,MOVIE)
- [SQL] select i from i where i.DTYPE in (‘B’, ‘M’)
TREAT(JPA2.1)
- 자바의 타입 캐스팅과 유사
- 상속 구조에서 부모 타입을 특정 자식 타입으로 다룰 때 사용
- FROM, WHERE, SELECT(하이버네이트 지원) 사용
엔티티 직접 사용
기본 키 값
- JPQL에서 엔티티를 직접 사용하면 SQL에서 해당 엔티티의 기본 키 값을 사용
Named 쿼리
어노테이션
- @NamedQuery(name = “Member.finbyUsername”, query = “select m from Member m where m.username = :username”)
정적 쿼리
- 미리 정의해서 이름을 부여해두고 사용하는 JPQL
- 정적 쿼리
- 어노테이션, XML에 정의
- 애플리케이션 로딩 시점에 초기화 후 재사용
- 애플리케이션 로딩 시점에 쿼리를 검증
환경에 따른 설정
- XML이 항상 우선권을 가진다.
- 애플리케이션 운영 환경에 따라 다른 XML을 배포할 수 있다.
벌크 연산
- 재고가 10개 미만인 모든 상품의 가격을 10% 상승하려면?
- JPA 변경 감지 기능으로 실행하려면 너무 많은 SQL 실행
- 재고가 10개 미만인 상품을 리스트로 조회한다.
- 상품 엔티티의 가격을 10% 증가한다.
- 트랜잭션 커밋 시점에 변경감지가 동작한다.
- 변경된 데이터가 100건이라면 100번의 UPDATE SQL 실행
예제
- 쿼리 한 번으로 여러 테이블 로우 변경(엔티티)
- executeUpdate()의 결과는 영향받은 엔티티 수 반환
- UPDATE, DELETE 지원
- INSERT(insert into .. select, 하이버네이트 지원)
주의
- 벌크 연산은 영속성 컨텍스트를 무시하고 데이터베이스에 직접 쿼리
- 벌크 연산을 먼저 실행
- 벌크 연산 수행 후 영속성 컨텍스트 초기화
