🎯 F-lab Java 7주차 학습 커리큘럼

7주차 자료의 모든 토픽을 두 개의 큰 흐름으로 정리한 학습 경로.
1) 데이터 모델링과 ORM — SQL JOIN → ORM 패러다임 → JPA 입문 → 엔티티 매핑
2) 트랜잭션 추상화의 진화 — 수동 관리 → PlatformTransactionManager → @Transactional

6주차에서 JDBC와 JdbcTemplate으로 DB 접근을 익혔다면, 7주차는 한 단계 더 높은 추상화로 올라간다.

사전 메모: 자료 첫 부분의 "스프링 빈이란?"은 5주차 Phase 8(ApplicationContext + DI)의 복습 포인트이므로 본 커리큘럼에서는 Phase로 분리하지 않고 학습 운영 팁에서 짧게 다룬다.

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📊 학습 경로 한눈에 보기

[Part A — 데이터 모델링과 ORM]
  [Phase 1] SQL JOIN — 관계형 DB의 본질
     ↓
  [Phase 2] ORM 패러다임 — 객체와 관계의 만남
     ↓
  [Phase 3] JPA 입문
     ↓
  [Phase 4] JPA 엔티티 매핑

[Part B — 트랜잭션 추상화의 진화]
  [Phase 5] 수동 트랜잭션의 한계
     ↓
  [Phase 6] PlatformTransactionManager (인터페이스 추상화)
     ↓
  [Phase 7] @Transactional (선언적 트랜잭션)

총 7 Phase × 24 Unit

🔗 1~7주차 흐름 정리

주차	주제	핵심 변화
1주차	OOP·JVM·GC·컬렉션·I/O 개론	자바 큰 그림
2주차	JVM 내부·바이트코드·G1 GC	"어떻게 돌아가나"
3주차	컬렉션·제네릭·함수형	자바 표현력
4주차	멀티스레딩·동시성·Executor	동시성 정복
5주차	Atomic + Spring IoC/DI 입문	자바 → Spring 다리
6주차	테스트 + 웹 인프라 + DB 접근 진화	Spring 실전 환경
7주차 (지금)	ORM/JPA + 트랜잭션 추상화	DB 추상화의 정점

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🗓️ 권장 학습 일정 (압축 6일)

Day	Phase	학습 목표
1일차	Phase 1	SQL JOIN 4종 마스터
2일차	Phase 2 + 3	ORM 패러다임 + JPA 입문
3일차	Phase 4	JPA 엔티티 매핑 어노테이션
4일차	Phase 5 + 6	수동 트랜잭션 → PlatformTransactionManager
5일차	Phase 7	@Transactional 동작 원리
6일차	종합 자기 점검 + 실습	전체 정리

자료 분량이 5·6주차보다 가벼움. 6일 일정으로 충분하나, JPA 실습을 더 하려면 +3일.

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🗂️ Part A — 데이터 모델링과 ORM

📚 Phase 1 — SQL JOIN: 관계형 DB의 본질

목표: 4가지 JOIN의 결과를 머릿속에서 그릴 수 있게 된다. JPA를 이해하기 위한 필수 기초.

Unit 1.1 — JOIN이 필요한 이유 (정규화의 결과)

선수 지식: 6주차 Phase 4 (DB 세션)

핵심 개념

왜 JOIN이 필요한가:

• 관계형 DB는 정규화 를 통해 중복을 제거
• 하나의 정보가 여러 테이블에 분산됨
• 예: 직원과 부서가 별도 테이블에 저장

employees (직원)              departments (부서)
┌──┬───────┬───────────┐   ┌────┬──────────────┐
│id│ name  │dept_id    │   │ id │ dept_name    │
├──┼───────┼───────────┤   ├────┼──────────────┤
│ 1│Alice  │       101 │   │101 │ HR           │
│ 2│Bob    │       102 │   │102 │ Engineering  │
│ 3│Charlie│      NULL │   │103 │ Sales        │
└──┴───────┴───────────┘   └────┴──────────────┘

→ "Alice가 어느 부서?" 답하려면 두 테이블을 합쳐야 함 → JOIN

자기 점검

• 정규화의 장단점은? (힌트: 중복 ↓, JOIN 비용 ↑)
• "비정규화(역정규화)"를 쓰는 시나리오는? (힌트: 분석용 DB)

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Unit 1.2 — INNER JOIN (교집합)

선수 지식: Unit 1.1

핵심 개념

"두 테이블에서 공통된 값 이 있는 행만 반환"

SELECT e.id, e.name, d.department_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.department_id = d.id;

결과:

id │ name  │ department_name
───┼───────┼─────────────────
 1 │ Alice │ HR
 2 │ Bob   │ Engineering

Charlie(부서 NULL) 와 Sales(직원 없음) 는 제외됨.

자기 점검

• INNER JOIN과 단순 SELECT FROM A, B WHERE A.x = B.y 의 차이는?
• ON 조건과 WHERE 조건의 차이는? (힌트: OUTER JOIN에서 다름)

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Unit 1.3 — LEFT JOIN과 RIGHT JOIN

선수 지식: Unit 1.2

핵심 개념

LEFT JOIN: 왼쪽 테이블의 모든 행 반환, 오른쪽 매칭 없으면 NULL

SELECT e.id, e.name, d.department_name
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.department_id = d.id;

id │ name    │ department_name
───┼─────────┼─────────────────
 1 │ Alice   │ HR
 2 │ Bob     │ Engineering
 3 │ Charlie │ NULL          ← 부서 없는 직원도 포함

RIGHT JOIN: 왼쪽/오른쪽이 반대

SELECT e.id, e.name, d.department_name
FROM employees e
RIGHT JOIN departments d ON e.department_id = d.id;

id   │ name  │ department_name
─────┼───────┼─────────────────
   1 │ Alice │ HR
   2 │ Bob   │ Engineering
NULL │ NULL  │ Sales         ← 직원 없는 부서도 포함

자기 점검

• LEFT JOIN과 RIGHT JOIN 중 어느 쪽이 실무에서 더 자주 쓰이는가?
• A LEFT JOIN B 와 B RIGHT JOIN A 는 같은가?

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Unit 1.4 — FULL OUTER JOIN (합집합)

선수 지식: Unit 1.3

핵심 개념

"양쪽 테이블의 모든 행 반환, 매칭 없으면 NULL"

SELECT e.id, e.name, d.department_name
FROM employees e
FULL OUTER JOIN departments d ON e.department_id = d.id;

id   │ name    │ department_name
─────┼─────────┼─────────────────
   1 │ Alice   │ HR
   2 │ Bob     │ Engineering
   3 │ Charlie │ NULL          ← 부서 없는 직원
NULL │ NULL    │ Sales         ← 직원 없는 부서

MySQL은 FULL OUTER JOIN을 지원하지 않음 → LEFT JOIN UNION RIGHT JOIN 으로 우회.

자기 점검

• FULL OUTER JOIN의 결과 행 수는 INNER JOIN과 어떻게 다른가?
• 4가지 JOIN 결과의 포함관계를 벤다이어그램으로?

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Unit 1.5 — JOIN 선택 가이드

선수 지식: Unit 1.4

선택 매트릭스:

시나리오	JOIN 종류
양쪽에 모두 있는 데이터만 필요	INNER JOIN
왼쪽 테이블의 모든 데이터 + 매칭되는 오른쪽	LEFT JOIN
두 테이블 모두의 모든 데이터	FULL OUTER JOIN
"부서 없는 직원만" 같은 차집합	LEFT JOIN + WHERE NULL

실무 팁:

• LEFT JOIN이 가장 빈번 (누락 없이 다 보고 싶음)
• INNER JOIN은 카운트·집계에 유용
• RIGHT JOIN은 거의 안 씀 (가독성 ↓ → LEFT JOIN으로 표현)

자기 점검

• "부서 없는 직원 찾기" 쿼리는?
• "직원 없는 부서 찾기" 쿼리는?

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📚 Phase 2 — ORM 패러다임

목표: ORM이 왜 필요한지를, 객체와 관계 모델의 본질적 미스매치로 이해한다.

Unit 2.1 — 객체-관계 미스매치

선수 지식: 1주차 Phase 1 (OOP), Phase 1 (JOIN)

핵심 개념

객체와 관계형 DB는 다른 패러다임:

측면	객체 (OOP)	관계형 DB
모델링	상태 + 행동	행과 열
상속	있음	없음
연관 관계	참조 (order.member)	외래 키 (FK)
식별	객체 식별자 (==)	PK
데이터 타입	풍부 (List, Map, ...)	제한적

→ 이 차이를 메우는 코드를 매번 손으로 쓰는 게 ORM 등장 전의 고통

자기 점검

• Order 객체가 List<OrderItem> 을 갖는 구조를 RDB로 어떻게 표현하는가?
• 객체의 상속을 RDB로 표현하는 방법 3가지는? (힌트: SINGLE_TABLE, JOINED, TABLE_PER_CLASS)

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Unit 2.2 — ORM의 정의와 효과

선수 지식: Unit 2.1

핵심 개념

ORM (Object-Relational Mapping):

• 객체는 객체대로 설계
• 관계형 DB는 DB대로 설계
• ORM 프레임워크가 중간에서 매핑

효과:

• 매핑 코드를 자동 생성 → 개발 속도 ↑
• DB 변경 시 코드 변경 ↓
• 객체지향적 코드 유지

대중적 ORM:

• Java: Hibernate, EclipseLink
• Python: SQLAlchemy, Django ORM
• Ruby: ActiveRecord
• C#: Entity Framework

자기 점검

• ORM이 SQL을 완전히 대체하는가? (힌트: NO, 복잡 쿼리는 여전히 SQL)
• ORM의 단점 3가지는? (힌트: 학습곡선, N+1, 성능 튜닝 어려움)

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📚 Phase 3 — JPA 입문

목표: JPA가 자바 진영의 ORM 표준임을 이해하고, JdbcTemplate/MyBatis와의 결정적 차이를 잡는다.

Unit 3.1 — SQL Mapper의 한계

선수 지식: 6주차 Phase 7 (JdbcTemplate)

핵심 한계

JdbcTemplate, MyBatis 같은 SQL Mapper 는:

• ✅ 자원 관리 자동화
• ✅ 결과 매핑 자동화
• ❌ SQL은 여전히 직접 작성
• ❌ 객체-관계 매핑은 여전히 수동

예시 (JdbcTemplate):

String sql = "SELECT * FROM item WHERE id = ?";
Item item = jdbcTemplate.queryForObject(sql, itemRowMapper, id);
// ↑ SQL과 RowMapper를 직접 작성

→ "SQL 자체를 안 쓰는 방법은 없을까?"

자기 점검

• JdbcTemplate이 해결하지 못하는 매핑 작업은?
• 객체 그래프(예: Order → List) 를 SQL Mapper로 처리하면?

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Unit 3.2 — JPA의 등장

선수 지식: Unit 3.1

핵심 개념

JPA (Java Persistence API):

• 자바 진영의 ORM 표준 인터페이스
• 구현체: Hibernate(가장 대중적), EclipseLink
• 어노테이션 기반 매핑
• SQL을 JPA가 대신 작성

SQL Mapper vs JPA:

	SQL Mapper (JdbcTemplate, MyBatis)	JPA
SQL 작성	개발자	JPA가 자동 생성
매핑	RowMapper로 수동	어노테이션으로 선언
객체 그래프	수동 처리	자동 (Lazy Loading)
학습 곡선	낮음	높음
복잡 쿼리	자유	어려움 (네이티브 쿼리 필요)

자기 점검

• JPA를 쓰면 SQL을 전혀 안 써도 되는가? (힌트: NO, 복잡 통계 등)
• JPA가 만든 SQL을 어떻게 확인할까? (힌트: show-sql, format-sql)

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Unit 3.3 — JPA의 동작 위치

선수 지식: Unit 3.2

핵심 그림

┌─────────────────────────────────┐
│      Application Code           │
│  (Item, Member, Order 객체...)   │
└────────────┬────────────────────┘
             │ JPA API
             ↓
┌─────────────────────────────────┐
│           JPA                   │  ← 객체 ↔ SQL 변환
│     (Hibernate 구현체)           │
└────────────┬────────────────────┘
             │ JDBC API
             ↓
┌─────────────────────────────────┐
│            JDBC                 │  ← Connection, PreparedStatement
└────────────┬────────────────────┘
             │ DB Driver
             ↓
┌─────────────────────────────────┐
│            DB                   │
└─────────────────────────────────┘

핵심 위치:

• JPA = 애플리케이션과 JDBC 사이의 중간 계층
• 내부적으로는 여전히 JDBC를 사용
• 6주차에서 본 DataSource, ConnectionPool은 그대로 활용

자기 점검

• JPA를 쓰면 JDBC를 안 쓰는가? (힌트: 내부적으로 사용)
• HikariCP는 JPA에서도 활용되는가? (힌트: YES)

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Unit 3.4 — JPA 생태계 (스프링 데이터 JPA, Querydsl)

선수 지식: Unit 3.3

핵심 개념

JPA를 더 편리하게 쓰기 위한 도구들:

Spring Data JPA:

• JPA를 더 추상화
• Repository 인터페이스만 만들면 자동 구현
• findByName(name) 같은 메서드 이름으로 쿼리 자동 생성

public interface ItemRepository extends JpaRepository<Item, Long> {
    List<Item> findByItemNameContaining(String keyword);
    // ↑ 구현체는 Spring이 자동 생성
}

Querydsl:

• 타입 안전한 동적 쿼리
• 컴파일 시점에 오류 검출
• 복잡한 쿼리에서 강력

queryFactory
    .selectFrom(item)
    .where(item.price.gt(1000)
           .and(item.itemName.contains(keyword)))
    .fetch();

실무 조합: Spring Data JPA + Querydsl (가장 일반적)

자기 점검

• "Spring Data JPA" 와 "JPA"는 같은 것인가? (힌트: 다름)
• 단순 CRUD는 Spring Data JPA, 복잡 쿼리는?

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📚 Phase 4 — JPA 엔티티 매핑

목표: 자바 객체를 DB 테이블과 매핑하는 어노테이션 4종을 손에 익힌다.

Unit 4.1 — @Entity와 엔티티 개념

선수 지식: Phase 3

핵심 개념

@Entity
public class Item {
    // ...
}

• @Entity: 이 클래스가 JPA가 관리하는 객체임을 표시
• 이 어노테이션이 있어야 JPA가 인식
• @Entity 가 붙은 객체 = 엔티티(Entity)

엔티티의 조건:

• @Entity 어노테이션
• 기본 생성자 필수 (JPA가 리플렉션으로 객체 생성)
• final 클래스 ❌ (JPA가 프록시 만들어야 함)

자기 점검

• DTO와 Entity의 차이는?
• 엔티티 클래스를 final로 만들면 어떤 문제가? (힌트: 프록시)

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Unit 4.2 — @Id와 PK 매핑

선수 지식: Unit 4.1

핵심 개념

@Entity
public class Item {
    @Id
    private Long id;
    // ...
}

• @Id: 테이블의 PK 컬럼과 매핑
• 모든 엔티티는 @Id 가 반드시 1개 (혹은 복합 키)

자기 점검

• @Id 없이 엔티티를 만들면?
• 복합 키는 어떻게 표현하는가? (힌트: @IdClass, @EmbeddedId)

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Unit 4.3 — @GeneratedValue 전략

선수 지식: Unit 4.2

핵심 개념

@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;

4가지 생성 전략:

전략	동작	적합 DB
IDENTITY	DB의 auto_increment 사용	MySQL, PostgreSQL
SEQUENCE	DB 시퀀스 객체 사용	Oracle, PostgreSQL
TABLE	키 생성용 테이블 사용	모든 DB (성능 ↓)
AUTO	DB에 따라 자동 선택	(기본값)

MySQL에서 IDENTITY 의미:

• DB가 PK 값을 결정 (auto_increment)
• INSERT 후에야 ID 값을 알 수 있음

자기 점검

• IDENTITY 전략의 단점은? (힌트: 배치 INSERT 불가)
• SEQUENCE가 IDENTITY보다 빠른 이유는? (힌트: 미리 받아둠)

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Unit 4.4 — @Column과 컬럼 매핑

선수 지식: Unit 4.3

핵심 개념

@Column(name = "item_name", length = 10)
private String itemName;

주요 옵션:

• name: DB 컬럼명 (지정 안 하면 필드명 그대로)
• length: 문자열 최대 길이 (DDL 생성 시 활용)
• nullable: NULL 허용 여부
• unique: UNIQUE 제약
• columnDefinition: 컬럼 DDL 직접 작성

예시:

@Column(name = "user_email", length = 100, nullable = false, unique = true)
private String email;

자기 점검

• @Column 옵션이 DB 스키마에 어떻게 반영되는가? (힌트: ddl-auto 설정)
• length만 지정하면 다른 옵션은 어떻게 되는가? (힌트: 기본값)

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Unit 4.5 — 자동 매핑 규칙 (camelCase ↔ snake_case)

선수 지식: Unit 4.4

핵심 개념

Spring Boot의 JPA 통합:

• 자바 필드: itemName (camelCase)
• DB 컬럼: item_name (snake_case)
• → 자동 변환

즉:

@Column(name = "item_name")  // 명시적
private String itemName;

// 또는

private String itemName;  // 자동으로 item_name으로 매핑

→ Spring Boot 환경에서 @Column(name = "item_name") 은 생략 가능.

자기 점검

• 이 자동 변환을 끄려면? (힌트: NamingStrategy 설정)
• 카멜→스네이크 자동 변환의 이름은? (힌트: SpringPhysicalNamingStrategy)

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🔄 Part B — 트랜잭션 추상화의 진화

📚 Phase 5 — 수동 트랜잭션의 한계

목표: "왜 @Transactional 이 필요한가" 라는 질문에 직접 코드로 답할 수 있게 된다.

Unit 5.1 — 트랜잭션이 비즈니스 로직과 결합되는 문제

선수 지식: 6주차 Phase 6 (트랜잭션 ACID)

핵심 시나리오

계좌 이체:

• A계좌 10,000원, B계좌 10,000원
• A → B로 2,000원 이체
• 최종: A는 8,000원, B는 12,000원

원자성 보장 조건:

• 출금과 입금이 하나의 트랜잭션 안에서 실행
• → 같은 Connection 사용 필요
• → Connection을 비즈니스 로직에 파라미터로 전달

public void transfer(Connection conn, ...) {  // ← Connection이 매개변수
    accountDao.withdraw(conn, fromId, amount);
    accountDao.deposit(conn, toId, amount);
}

→ 비즈니스 로직이 Connection을 신경 써야 함 = 추상화 깨짐

자기 점검

• Connection을 전달하지 않고 트랜잭션을 묶을 수 있는 방법은?
• 이 문제와 5주차의 "관심사 분리" 는 어떻게 연결되는가?

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Unit 5.2 — 수동 트랜잭션의 3가지 함정

선수 지식: Unit 5.1

핵심 코드

public void performTransaction() throws SQLException {
    Connection conn = null;
    try {
        conn = dataSource.getConnection();
        conn.setAutoCommit(false);  // 트랜잭션 시작

        // 비즈니스 로직 1
        PreparedStatement ps1 = conn.prepareStatement("INSERT ...");
        ps1.executeUpdate();

        // 비즈니스 로직 2
        PreparedStatement ps2 = conn.prepareStatement("UPDATE ...");
        ps2.executeUpdate();

        conn.commit();  // 모두 성공하면 커밋
    } catch (Exception e) {
        if (conn != null) conn.rollback();  // 실패 시 롤백
        throw e;
    } finally {
        if (conn != null) conn.close();  // 자원 해제
    }
}

3가지 함정:
1. 트랜잭션 누수: setAutoCommit, commit, rollback 코드 매번 반복
2. 예외 누수: SQLException이 비즈니스 로직까지 전파
3. JDBC 반복: Connection 생성·close 코드 반복

→ 6주차의 JdbcTemplate은 부분적 해결, 트랜잭션은 그대로 남음

자기 점검

• 위 코드에서 변하지 않는 부분과 변하는 부분은?
• 5주차의 어떤 디자인 패턴으로 해결할 수 있을까? (힌트: 템플릿 메소드)

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📚 Phase 6 — PlatformTransactionManager (트랜잭션의 추상화)

목표: Spring이 트랜잭션을 어떻게 추상화했는지를 본다. 5주차의 DataSource와 같은 사상.

Unit 6.1 — PlatformTransactionManager 인터페이스

선수 지식: Phase 5

핵심 개념

"스프링 트랜잭션 처리의 중심 인터페이스"

핵심 메서드:

public interface PlatformTransactionManager {
    TransactionStatus getTransaction(TransactionDefinition def);
    void commit(TransactionStatus status);
    void rollback(TransactionStatus status);
}

역할:

• 트랜잭션 시작/커밋/롤백을 인터페이스로 추상화
• 실제 동작은 구현체에 위임
• 비즈니스 로직은 인터페이스에만 의존

자기 점검

• 이 패턴은 6주차의 어떤 추상화와 닮았는가? (힌트: DataSource)
• "Platform"이 이름에 들어간 이유는?

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Unit 6.2 — 3가지 주요 구현체

선수 지식: Unit 6.1

핵심 구현체

구현체	사용처
DataSourceTransactionManager	JDBC, JdbcTemplate, MyBatis
HibernateTransactionManager	Hibernate (직접 사용)
JpaTransactionManager	JPA

상황별 선택:

• JdbcTemplate 쓰면 → DataSourceTransactionManager
• JPA 쓰면 → JpaTransactionManager
• 둘 다 쓰면 → JpaTransactionManager (JPA 거 쓰면 JDBC도 같이 됨)

Spring Boot의 자동 구성:

• 의존성에 따라 자동 선택
• spring-boot-starter-data-jpa → JpaTransactionManager 자동 설정

자기 점검

• 같은 애플리케이션에서 두 TransactionManager를 쓸 수 있는가?
• 트랜잭션 매니저가 여러 개면 어떻게 구분하는가? (힌트: @Transactional("name"))

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Unit 6.3 — 사용 전후 비교

선수 지식: Unit 6.2

Before (수동 관리):

Connection conn = dataSource.getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
try {
    userDao.insertUser(conn, "John");
    accountDao.updateBalance(conn, 1, -100);
    conn.commit();
} catch (Exception e) {
    conn.rollback();
    throw e;
} finally {
    conn.close();
}

After (PlatformTransactionManager):

TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(
    new DefaultTransactionDefinition()
);
try {
    userDao.insertUser("John");           // Connection 안 보임
    accountDao.updateBalance(1, -100);    // Connection 안 보임
    transactionManager.commit(status);
} catch (Exception e) {
    transactionManager.rollback(status);
    throw e;
}

얻은 것:

• Connection 매개변수 사라짐
• DB 종류 무관 (인터페이스 의존)
• 코드 줄어듦

아직 남은 것:

• try/catch/commit/rollback 보일러플레이트
• → 다음 단계: @Transactional

자기 점검

• 이 단계에서도 여전히 반복되는 코드는?
• 5주차의 "템플릿 메소드 패턴" 으로 이 반복을 줄일 수 있을까?

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📚 Phase 7 — @Transactional (선언적 트랜잭션)

목표: 트랜잭션 코드의 보일러플레이트를 어노테이션 한 줄로 줄이는 마지막 단계. AOP의 첫 만남.

Unit 7.1 — 프록시 패턴 맛보기 (AOP의 출발점)

선수 지식: Phase 6, 5주차 디자인 패턴

핵심 개념

프록시 패턴:

"원본 객체의 대리자(Proxy)를 만들어서, 원본 호출 전후에 추가 작업을 끼워 넣는 패턴"

[클라이언트] ──> [Proxy] ──┐
                          │ 트랜잭션 시작
                          ↓
                       [원본 객체.메서드()]
                          │
                          │ 커밋/롤백
                          ↓
              ┘

Spring의 활용:

• @Transactional 이 붙은 메서드가 있는 빈은
• 실제로는 프록시 객체가 등록됨
• 프록시가 트랜잭션 처리를 자동으로 끼워 넣음

자기 점검

• 프록시 패턴과 데코레이터 패턴의 차이는?
• 6주차의 JdbcTemplate과 프록시는 어떻게 다른가? (힌트: 호출 vs 가로채기)

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Unit 7.2 — @Transactional의 동작 원리

선수 지식: Unit 7.1

핵심 개념

선언적 트랜잭션:

@Service
public class TransferService {

    @Transactional
    public void transfer(Long fromId, Long toId, int amount) {
        accountDao.withdraw(fromId, amount);
        accountDao.deposit(toId, amount);
    }
}

한 줄 어노테이션으로 다음이 자동:

• 트랜잭션 시작
• 정상 종료 시 커밋
• 예외 발생 시 롤백
• Connection 관리

프록시가 하는 일 (의사코드):

public void transfer(Long fromId, Long toId, int amount) {
    TransactionStatus status = txManager.getTransaction(...);
    try {
        targetService.transfer(fromId, toId, amount);  // 실제 메서드
        txManager.commit(status);
    } catch (Exception e) {
        txManager.rollback(status);
        throw e;
    }
}

핵심 통찰:

• 5주차의 OOP 원칙들(템플릿 메소드, 전략 패턴, OCP, DI) +
• 6주차의 PlatformTransactionManager 추상화 +
• 프록시 패턴 (AOP)
• → 하나의 어노테이션 으로 묶임

자기 점검

• @Transactional이 붙은 빈을 직접 인스턴스화하면 트랜잭션이 동작하는가? (힌트: NO, 프록시 필요)
• private 메서드에 @Transactional을 붙이면? (힌트: 동작 안 함)

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Unit 7.3 — @Transactional 사용 시 주의사항

선수 지식: Unit 7.2

핵심 함정 5가지:

① private 메서드에는 동작 안 함

@Service
public class MyService {
    @Transactional
    private void internal() { }  // ❌ 프록시가 못 가로챔
}

② Self-invocation (자기 호출) 문제

@Service
public class MyService {
    public void outer() {
        this.inner();  // ❌ 프록시 거치지 않음 → 트랜잭션 안 걸림
    }

    @Transactional
    public void inner() { ... }
}

③ 기본 롤백은 RuntimeException만

@Transactional
public void method() throws Exception {  // 체크 예외
    throw new IOException();  // ❌ 롤백 안 됨!
}

// 해결
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)

④ 트랜잭션 전파 옵션 이해

• REQUIRED (기본): 기존 트랜잭션 있으면 참여, 없으면 새로 시작
• REQUIRES_NEW: 항상 새 트랜잭션
• NESTED: 중첩 트랜잭션 (Savepoint)

⑤ readOnly 활용

@Transactional(readOnly = true)
public List<Item> findAll() { ... }

• 읽기 전용 → 영속성 컨텍스트 최적화 → 성능 ↑

자기 점검

• self-invocation 문제를 어떻게 해결하는가? (힌트: 별도 빈 분리, AspectJ)
• 체크 예외에서 롤백이 기본이 아닌 이유는? (힌트: 비즈니스 예외와 시스템 예외 구분)

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🎓 종합 자기 점검 (7주차 졸업 시험)

SQL JOIN

1. INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN의 차이를 결과 행 관점에서?
2. "부서 없는 직원" 만 찾는 쿼리는?
3. MySQL에서 FULL OUTER JOIN을 어떻게 우회하는가?

ORM과 JPA

4. 객체-관계 미스매치의 5가지 측면은?
5. ORM의 정의와 ORM이 SQL을 완전히 대체하지 못하는 이유는?
6. JPA와 Hibernate의 관계는?
7. JPA가 JDBC를 대체하는가? (힌트: NO, 위에 얹힘)
8. Spring Data JPA와 JPA의 차이는?
9. Querydsl이 필요한 시나리오는?

JPA 매핑

10. @Entity의 조건 3가지는?
11. @GeneratedValue의 4가지 전략과 각각 적합한 DB는?
12. IDENTITY 전략의 단점은?
13. @Column이 생략 가능한 경우와 그 이유는?

수동 트랜잭션의 한계

14. 비즈니스 로직에 Connection을 매개변수로 전달하는 게 왜 나쁜 설계인가?
15. 수동 트랜잭션의 3가지 함정은?

PlatformTransactionManager

16. PlatformTransactionManager의 핵심 메서드 3개는?
17. 3가지 주요 구현체와 각각의 사용처는?
18. JpaTransactionManager 하나로 JDBC 트랜잭션도 처리되는 이유는?

@Transactional

19. @Transactional이 동작하기 위한 조건은? (힌트: 프록시)
20. self-invocation 문제란?
21. private 메서드에 @Transactional이 동작하지 않는 이유는?
22. 기본 롤백 대상이 RuntimeException 뿐인 이유는?
23. @Transactional(readOnly = true) 의 효과는?
24. 트랜잭션 전파 속성 REQUIRED와 REQUIRES_NEW의 차이는?

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📌 학습 운영 팁

5주차 복습 — 스프링 빈 다시 보기

이번 자료 도입부의 "스프링 빈이란?"은 5주차 Phase 8(ApplicationContext + DI)의 복습 포인트입니다. 다음 3가지를 다시 짚고 가시면 충분해요:

1. 빈은 ApplicationContext가 관리하는 객체
2. 기본은 싱글톤 — 4주차 동시성과 연결됨
3. DI는 빈끼리의 관계 설정

9-섹션 마스터 프롬프트로 깊이 파야 할 Unit

반드시 깊이 파기:

• Unit 1.5 — JOIN 선택 가이드 (실무 매일 사용)
• Unit 3.2 — JPA의 등장 (SQL Mapper와의 본질적 차이)
• Unit 3.4 — Spring Data JPA + Querydsl (실무 표준)
• Unit 4.3 — @GeneratedValue 전략 (DB별 차이)
• Unit 7.1 — 프록시 패턴 (AOP의 출발점, 면접 단골)
• Unit 7.2 — @Transactional 동작 원리 (★★★ 면접 단골)
• Unit 7.3 — @Transactional 5가지 함정 (실무 직결)

Phase별 진도 체크리스트

[ ] Phase 1 — SQL JOIN (Unit 1.1~1.5)
[ ] Phase 2 — ORM 패러다임 (Unit 2.1~2.2)
[ ] Phase 3 — JPA 입문 (Unit 3.1~3.4)
[ ] Phase 4 — JPA 엔티티 매핑 (Unit 4.1~4.5)
[ ] Phase 5 — 수동 트랜잭션의 한계 (Unit 5.1~5.2)
[ ] Phase 6 — PlatformTransactionManager (Unit 6.1~6.3)
[ ] Phase 7 — @Transactional (Unit 7.1~7.3)
[ ] 종합 자기 점검 24문항 통과

6주차 → 7주차 연결 포인트

6주차에서 본 추상화의 사상이 이번 주에 두 번 더 반복됩니다:

6주차	7주차
DataSource (커넥션 추상화)	PlatformTransactionManager (트랜잭션 추상화)
JdbcTemplate (반복 제거)	@Transactional (보일러플레이트 제거)
SQL 매핑 RowMapper	JPA 어노테이션 매핑

→ "Spring은 끊임없이 추상화한다" — 6, 7주차의 일관된 메시지.

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1~7주차 통합 흐름

• 1~3주차: 자바 언어 자체 (OOP·JVM·컬렉션·함수형)
• 4주차: 멀티스레드와 동시성
• 5주차: Spring IoC/DI 입문
• 6주차: 테스트 + 웹 인프라 + DB 접근의 진화
• 7주차 (지금): JPA(ORM) + 트랜잭션 추상화