JPA N+1 문제 정리 & 해결 방법

✅ N+1 문제란?

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JPA에서 연관 관계가 LAZY 로딩일 때,

1번의 메인 쿼리 실행 후, 연관된 엔티티를 N번 추가 조회하는 현상

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💡 예시 상황

java
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List<Post> posts = postRepository.findAll();
for (Post post : posts) {
    System.out.println(post.getUser().getName()); // 작성자 정보 조회
}

• Post와 User는 @ManyToOne(fetch = LAZY) 관계
• 게시글이 10개라면:
  • Post 조회 쿼리: 1번
  • 각 User 조회 쿼리: 10번 → 총 11번 쿼리 발생 = N+1 문제
    

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🍜 라면 비유로 이해하기

방식	설명	비유
❌ N+1 문제	게시글은 한 번에 가져오고, 작성자는 하나씩 가져옴	라면은 상자째 받지만, 브랜드 정보는 본사에 하나씩 전화해서 확인
✅ fetch join / EntityGraph	게시글과 작성자를 한 번에 가져옴	라면 10개와 브랜드 정보가 한 포장에 같이 들어 있음

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🔧 해결 방법 1: Fetch Join

java
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@Query("SELECT p FROM Post p JOIN FETCH p.user")
List<Post> findAllWithUser();

• JPQL에 JOIN FETCH 명시
• Post와 User를 한 번에 JOIN해서 가져옴
• 쿼리 1번으로 N+1 해결

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🔧 해결 방법 2: EntityGraph

java
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@EntityGraph(attributePaths = {"user"})
List<Post> findAll();

• 메서드에 @EntityGraph 선언
• 내부적으로 JOIN FETCH처럼 작동
• JPQL 없이도 N+1 문제 해결

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📊 쿼리 비교

방식	쿼리 횟수	설명
❌ 일반 LAZY	1 + N	Post 1번 + User N번
✅ Fetch Join	1	Post + User JOIN
✅ EntityGraph	1	Post + User JOIN (선언형)

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⚖️ Fetch Join vs EntityGraph

항목	Fetch Join	EntityGraph
사용 위치	JPQL 쿼리 안	메서드 위 어노테이션
조건 추가	O (WHERE, ORDER 가능)	X (정적 fetch만 가능)
복잡한 JOIN	O (정밀 제어 가능)	X (과도한 JOIN 가능성)
간단한 fetch	덜 직관적	✅ 가장 깔끔

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✅ 핵심 요약

N+1 문제 = "1번 가져오고, 연관된 것 N번 더 가져오는 비효율"

이를 해결하는 방법은:

• 복잡한 조건이 있으면 → fetch join
• 단순 조회라면 → EntityGraph