3주차에서는 Java DTO 객체 및 API 활용과 DB SQL 문법에 대해 배웠다.
열거형(Enum; Enumeration)
상수 데이터 집합 (하나의 객체이다)
- name() : 객체 문자열 반환
- ordinal() : 객체 순서 반환
- valueOf(String name) : 문자열과 일치하는 객체 반환 (일치하는 문자열이 없으면 에러 발생)
- values() : 모든 객체 배열로 반환
Enum 생성
package step01;
public enum Color {
// 상수형 객체
RED,
BLUE,
GREEN
}BigInteger, BigDecimal
정수형 또는 실수형의 범위를 지정하고 기능 수행
(long or int가 아닌 정확한 수치에 대한 계산)
Lombok
다양한 인스턴스를 만들기 위한 생성 도구
- 코드 간결성, 가독성 향상, 유지보수 비용 절감
- 외부 라이브러리이기 때문에 별도 설치 필요
- 설치 옵션 : java -jar lombok.jar
주요 어노테이션 및 기능
| 어노테이션 | 기능 설명 |
|---|---|
@Getter / @Setter | 필드의 접근자(Getter)와 설정자(Setter) 메소드 자동 생성 |
@ToString | 객체의 정보를 출력하는 toString() 메소드 자동 생성 |
@EqualsAndHashCode | 객체 비교를 위한 equals(), hashCode() 메소드 자동 생성 |
@Data | 위 항목들(@Getter, @Setter, @ToString 등)을 모두 포함하는 종합 세트 |
@Builder | 복잡한 객체 생성을 유연하게 돕는 빌더 패턴 적용 |
@EqualsAndHashCode : 모든 필드를 다 비교
@EqualsAndHashCode(of = “비교하고 싶은 하나의 필드") : 하나의 필드만 비교 (of 사용)
생성자 관련 어노테이션
@NoArgsConstructor: 파라미터가 없는 기본 생성자 생성
@AllArgsConstructor: 모든 필드를 파라미터로 받는 생성자 생성
@RequiredArgsConstructor : final 필드나 @NonNull 필드만 파라미터로 받는 생성자 생성 (final 필드 : 필수 + 불변)
생성자 패턴
-
정적 팩토리 메서드 패턴 (Static Factory Method) : static 메서드로 객체의 생성을 단순화 하는 패턴
메서드를 이용한 객체 생성 (호출)
User user1 = User.*of*("java", "ADMIN"); User user2 = User.*createAdmin*("db");- 메서드의 이름만 봐도 의도 파악 가능
- new 같은 메모리 사용X -> 성능을 높일 수 있음
-
빌더 패턴 : 복잡한 객체를 단계별로 생성할 수 있게 도와주는 패턴
public class Hamburger {
private final String bun; // 필수
private final int patty; // 필수
private final boolean cheese; // 선택
private final boolean lettuce; // 선택
}
// 사용 예시
Hamburger myBurger = new Hamburger.Builder("플레인번", 2)
.cheese(true)
.lettuce(false)
.build();
Maven
자바 프로젝트 빌드 자동화 및 의존성 관리 도구
핵심 기능
- 의존성 관리
- 빌드 자동화
- 구조 표준화
Jsoup
HTML을 자바 객체처럼 파싱 해주는 라이브러리
- 크롤링 : 웹 페이지의 소스를 그대로 가져와서 그 안에서 특정 데이터를 추출해 내는 행위
- 정적 데이터(Jsoup), 동적 데이터 수집 가능
JSON(JavaScript Object Notation)
데이터를 저장하거나 전송할 때 사용하는 경량의 텍스트 기반 데이터 형식
- 키-값 형태로 저장
- 어떤 언어와도 통신 가능
어노테이션
| 어노테이션 | 역할 |
|---|---|
@JsonProperty | JSON의 키 이름과 자바 필드 이름을 매핑 (이름이 다를 때 필수) |
@JsonIgnore | 특정 필드를 JSON 결과에서 제외 (예: 비밀번호 등) |
@JsonFormat | 날짜(Date, LocalDateTime)의 출력 형식을 지정 |
@JsonInclude | 값이 null인 필드는 JSON에 포함하지 않도록 설정 |
@JsonNaming | 클래스 전체에 적용 (예: 모든 필드를 Snake Case로 일괄 변환) |
관계형 데이터베이스(RDB, Relational Database System)
데이터를 테이블 형식으로 표현
- 열, 필드 : 항목의 속성
- 행, 레코드 : 각 데이터 항목 저장
- 스키마 : 데이터의 구조, 구성 및 관계를 정의하는 논리적인 형식
관계형 데이터 베이스를 관리하는 시스템을 사용 → DB 활용
모델링
개념적 모델링 : 요구사항을 토대로 필요한 데이터는 무엇인지 등을 추려내는 것
논리적 모델링 : 데이터베이스의 논리적인 구조를 설계하는 것
물리적 모델링 : 논리적 모델을 물리적인 데이터베이스 구조로 변환하는 것
관계형 데이터베이스 특징
- 데이터 값 → 정확, 완전, 일관 유지
- 정형화된 데이터 구조
NoSQL 데이터베이스 (비관계형 데이터베이스)
테이블을 사용하지 않고 다양한 데이터 모델을 사용해서 데이터들을 저장하고 관리
→ 주로 대량의 분산 데이터 또는 유연한 데이터 모델이 필요한 환경에서 사용
DQL (Data Query Language)
- 데이터 검색(Read) 기능에 사용하는 SQL
- SELECT 키워드 사용
구조
SELECT fields(속성명), ...
FROM table(테이블명)
WHERE field condition other table field
GROUP BY field
HAVING field condition
ORDER BY field- 비구조적인 데이터 모델
- 분산 처리 환경
- 높은 가용성, 확장성
조인(JOIN)
- 두 개 이상의 테이블에서 필요 데이터 검색 기능에 사용하는 명령 구문
- JOIN 키워드 사용
구조
SELECT column명(s)
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.column명 = table2.column명;
// LEFT, RIGHT
SELECT column명(s)
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.column명 = table2.column;서브쿼리(SubQuery)
- 다른 쿼리 내부에 포함되어 있는 쿼리
- 서브 쿼리가 먼저 실행 → 메인 쿼리 실행
- 쿼리의 구조를 명확히 제시, 가독성 향상
구조
// 기본
메인 쿼리
(
서브쿼리
)
// 종류
SELECT field, (SELECT ...) -- 스칼라 서브쿼리(Scalar Sub Query)
FROM (SELECT ...) -- 인라인 뷰(Inline View)
WHERE field = (SELECT ...) -- 일반 서브쿼리
정리
| 상황 | 추천 방식 | 이유 |
|---|---|---|
| 여러 테이블의 컬럼을 동시에 출력할 때 | JOIN | 서브쿼리는 SELECT 절에 컬럼당 하나씩 써야 해서 비효율적 |
단순히 존재 여부만 체크할 때 (EXISTS) | Subquery | 메인 테이블의 중복 방지 및 Early-exit(발견 즉시 종료) 가능 |
| 그룹화(GROUP BY) 후 그 결과와 비교할 때 | Subquery (Inline View) | 집계 데이터를 먼저 확정한 뒤 매칭하는 것이 논리적으로 명확함 |
| 데이터 양이 아주 많을 때 | JOIN | 옵티마이저가 인덱스를 활용한 조인 경로를 더 잘 찾음 |
DML (Data Manipulation Language)
- 데이터 변형(삽입, 수정, 삭제) 기능에 사용하는 SQL
- INSERT, UPDATE, DELETE 키워드 사용
문법
// INSERT
INSERT INTO table명 [(column1, column2, column3, ...)]
VALUES (value1, value2, value3, ...);
// UPDATE
UPDATE table명
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;
// DELETE
DELETE FROM table명 WHERE condition;DDL(Data Definition Language)
- 데이터 구조를 정의하는 기능에 사용하는 명령어
- 생성, 변경, 삭제 등의 기능 제공
- CREATE, ALTER, DROP, … 키워드 사용
문법
// Database
CREATE DATABASE database명;
DROP DATABASE database명;
// CREATE
CREATE TABLE table명 (
column1 datatype,
column2 datatype,
column3 datatype,
....
);
// DROP
DROP TABLE table명;
// ALTER
ALTER TABLE table명
ADD column명 datatype;
ALTER TABLE table명
DROP COLUMN column명;
ALTER TABLE table명
MODIFY COLUMN column명 datatype;제약 조건(Constraints)
- 테이블의 데이터에 지정하는 규칙
- 데이터의 정확한 사용을 위함
// 기본 제약조건
NOT NULL - null 불가
UNIQUE - 고유한값 유지(중복 불가)
PRIMARY KEY - PK, 기본키, NOT NULL + UNIQUE, 행(레코드)를 구분
FOREIGN KEY - FK, 참조키, 다른 테이블의 컬럼(필드)를 참조
CHECK - 지정한 규칙의 데이터만 사용 가능
DEFAULT - 기본값 지정DCL(Data Control Language)
- DB 접근 및 객체의 사용 권한을 정의하는 명령어
- GRANT(권한 부여), REVOKE(권한 제거)키워드 사용
문법
// 권한 옵션
ALL PRIVILEGES : 모든 권한
CREATE, DROP, ALTER : 테이블 DDL 권한
SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE : 테이블 DQL, DML 권한
USAGE : 권한 없음(계정 생성시에만 사용)
// IP 주소
% : 모든 IP
127.0.0.1 : 자신
localhost : 자신
// USER
CREATE USER '계정명'@'IP주소' IDENTIFIED BY '비밀번호';
DROP USER '계정명'@'IP주소';
// GRANT
GRANT 권한 옵션 ON 데이터베이스명.테이블 TO '계정명'@'IP주소';
// REVOKE
REVOKE 권한 옵션 ON 데이터베이스명.테이블 FROM '계정명'@'IP주소';
// 적용
FLUSH PRIVILEGES;TCL(Transaction Control Language)
Transaction : 수행하는 작업을 논리적으로 묶은 단위
// 예시
필요한 작업: MySQL -> DB 10만원 송금
① MySQL 계좌에서 10만원 차감 (UPDATE)
② DB 계좌에 10만원 추가 (UPDATE)ACID
| 특성 | 영문 | 설명 |
|---|---|---|
| 원자성 | Atomicity | 트랜잭션 내 모든 작업이 전부 성공하거나 전부 실패함. 중간 상태는 없음 |
| 일관성 | Consistency | 트랜잭션 실행 전후로 데이터베이스가 일관된 상태를 유지함 |
| 격리성 | Isolation | 동시에 실행되는 트랜잭션들이 서로 영향을 주지 않음 |
| 지속성 | Durability | COMMIT된 트랜잭션은 시스템 장애가 발생해도 영구적으로 반영됨 |
락(Lock) - 데이터 잠금
여러 사용자가 동시에 같은 데이터에 접근할 때 데이터의 일관성을 보장하기 위해 접근을 제한하는 메커니즘
리버스 엔지니어링(Reverse Engineer)
기존 MySQL 데이터베이스의 스키마, 테이블, 뷰, 관계(Foreign Key) 정보를 분석하여 시각적인 ERD(Entity Relationship Diagram) 모델로 자동 변환하는 기능
정규화 (Normalization)
- 테이블을 올바르게 설계하는 규칙
- 데이터 중복 최소화
제1정규형 (1NF) - 원자값 (Atomic Value)
- 한 컬럼에는 하나의 값만 저장
제2정규형 (2NF) - 부분 종속 제거
- 모든 일반 컬럼은 기본키 전체에 종속
제3정규형 (3NF) - 이행 종속 제거
- 일반 컬럼은 기본키에만 종속되어야 하고, 다른 일반 컬럼에 종속되면 안됨
