🏷 경로 표현식
경로 표현식이란, ❗️(점)을 찍어 객체 그래프를 탐색하는 것❗️
➡️ 이와 같이 3가지로 구분되는데, 우리는 이 3가지를 구분할 줄 알아야 한다!!
✔️ 경로 표현식 용어 정리
- 상태 필드(state field)
- 단순히 값을 저장하기 위한 필드
- ex:
m.username
- 연관 필드(association field)
- 연관관계를 위한 필드
➡️ 단일 값 연관 필드 :@ManyToOne,@OneToOne, 대상이 엔티티(ex:m.team)
➡️ 컬렉션 값 연관 필드 :@OneToMany,@ManyToMany, 대상이 컬렉션(ex:m.orders)
- 연관관계를 위한 필드
✔️ 경로 표현식 특징
- 상태 필드 : 경로 탐색의 끝, 탐색 불가능
- 단일 값 연관 경로 : 묵시적 내부 조인(inner join) 발생, 탐색 가능
- 컬렉션 값 연관 경로 : 묵시적 내부 조인 발생, 탐색 불가능
- FROM 절에서 명시적 조인을 통해 별칭을 얻으면 별칭을 통해 탐색 가능
📌 상태 필드 경로 탐색
- JPQL ➡️
select m.username, m.age from Member m- SQL ➡️
select m.username, m.age from Member m
📌 단일 값 연관 경로 탐색
- JPQL ➡️
select o.member from Order o- SQL ➡️
sselect m.* from Orders o inner join Member m on o.member_id = m.id
✔️ 명시적 조인, 묵시적 조인
- 명시적 조인
join키워드 직접 사용select m from Member m join m.team t
- 묵시적 조인
- 경로 표현식에 의해 묵시적으로 SQL 조인 발생
- 내부 조인만 가능!
select m.team from Member m
📌 묵시적 내부 조인은 편리해 보일 수는 있으나 조심해서 써야 함!
✔️ 경로 표현식 - 예제
select o.member.team from Order o➡️ 성공select t.members from Team➡️ 성공select t.members.username from Team t➡️ 실패select m.username from Team t join t.members m➡️ 성공
✔️ 경로 탐색을 사용한 묵시적 조인 시 주의사항
1️⃣ 항상 내부 조인
2️⃣ 컬렉션은 경로 탐색의 끝, 명시적 조인을 통해 별칭을 얻어야함
3️⃣ 경로 탐색은 주로 SELECT, WHERE 절에서 사용하지만 묵시 적 조인으로 인해 SQL의 FROM(JOIN) 절에 영향을 줌
📌 실무 조언
- 가급적 묵시적 조인 대신에 명시적 조인 사용
- 조인은 SQL 튜닝에 중요 포인트
- 묵시적 조인은 조인이 일어나는 상황을 한눈에 파악하기 어려움
🏷 페치 조인1 - 기본
💡 페치 조인은 실무에서 정말 정말 중요하니! 잘 들어두기!!!!!!
- sql의 조인 종류가 아님
- JPQL에서 성능 최적화를 위해 제공하는 기능!
- 연관된 엔티티나 컬렉션을 SQL 한번에 함께 조회하는 기능!
- join fetch 명령어 사용
✔️ 엔티티 페치 조인
- 회원을 조회하면서 연관된 팀도 함께 조회(SQL 한 번에)
- SQL을 보면 회원 뿐만 아니라 팀도 함께 조회!
- 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- JPQL 보면 m 만 적었는데 실제 실행된 ㄴSQL을 보면, 멤버와 팀의 데이터를 모두 나열함!
이와 같이 회원 정보와 팀 정보가 있는데, 나는 회원 정보와 팀 정보를 함께 뿌리기를 원한다면🤔?
이 때 페치조인을 하면,
JPA가 위와 같이 다섯개의 엔티티를 만들고 반환해준다(이 때 쿼리는 한방으로^^)!!
✔️ 페치 조인 사용 코드
String jpql = "select m from Member m join fetch m.team";
List<Member> members = em.createQuery(jpql, Member.class)
.getResultList();
for (Member member : members) {
// 페치 조인으로 회원과 팀을 함께 조회해서 지연 로딩X
System.out.println("username = " + member.getUsername() + ", " +
"teamName = " + member.getTeam().name());
}➡️ username = 회원1, teamname = 팀A
➡️ username = 회원2, teamname = 팀A
➡️ username = 회원3, teamname = 팀B
✔️ 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'
✔️ 컬렉션 조인 사용 코드
String jpql = "select t from Team t join fetch t.members where t.name = '팀A'" List<Team> teams = em.createQuery(jpql, Team.class).getResultList();
for(Team team : teams) {
System.out.println("teamname = " + team.getName() + ", team = " + team);
for (Member member : team.getMembers()) {
// 페치 조인으로 팀과 회원을 함께 조회해서 지연 로딩 발생 안함
System.out.println(“-> username = " + member.getUsername()+ ", member = " + member);
}
}- teamname = 팀A, team = Team@0x100
➡️ username = 회원1, member = Member@0x200
➡️ username = 회원2, member = Member@0x300 - teamname = 팀A, team = Team@0x100
➡️ username = 회원1, member = Member@0x200
➡️ username = 회원2, member = Member@0x300
📌 페치 조인과 일반 조회의 차이
1️⃣ JPQL은 결과를 반환할 때 연관관계 고려 X
➡️ SELECT 절에 지정한 엔티티만 조회함
➡️ 여기서는 팀 엔티티만 조회하고, 회원 엔티티는 조회 X
2️⃣ 페치 조인을 사용할 때만 연관된 엔티티도 함께 조회(=즉시 로딩)
3️⃣ 페치 조인은 객체 그래프를 SQL 한번에 조회하는 개념
🏷 페치 조인2 - 한계
✔️ 페치 조인 실행 예시
- 페치 조인은 연관된 엔티티를 함께 조회함
1️⃣ JPQL
select t
from Team t join fetch t.members
where t.name = ‘팀A'2️⃣ SQL
SELECT T.*, M.*
FROM TEAM T
INNER JOIN MEMBER M ON T.ID=M.TEAM_ID
WHERE T.NAME = '팀A'✔️ 페치 조인의 특징과 한계
- 페치 조인 대상에는 별칭을 줄 수 없음!
- 하이버네이트는 가능, 가급적 사용X
- 둘 이상의 컬렉션은 페치 조인 할 수 없음!
- 컬렉션을 페치 조인하면 페이징 API(
setFirstResult,setMaxResults)를 사용할 수 없음- 일대일,다대일 같은 단일 값 연관 필드들은 페치 조인해도 페이징 가능
- 하이버네이트는 경고 로그를 남기고 메모리에서 페이징(매우 위험)
- 연관된 엔티티들을 SQL 한번으로 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
✔️ 페치 조인 - 정리
- 모든 것을 페치 조인으로 해결할 수는 없음!!!!
- 페치 조인은 객체 그래프를 유지 할 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
➡️ 이렇게 다형적으로 설계를 했다고 가정해보자! JPA는 몇 가지 특정 기능들을 제공하는데 하나씩 알아보자😉
✔️ TYPE
- 조회 대상을 특정 자식으로 한정할 수 있음
예) Item 중에 Book, Movie를 조회해라
1️⃣ JPQL
select i from Item i
where type(i) IN (Book, Movie)2️⃣ SQL
select i from i
where i.DTYPE in (‘B’, ‘M’)✔️ TREAT(JPA 2.1)
- 자바의 타입 캐스팅과 유사
- 상속 구조에서 부모 타입을 특정 자식 타입으로 다룰 때 사용
FROM,WHERE,SELECT(하이버네이트 지원) 사용
예) 부모인 Item과 자식 Book이 있다
1️⃣ JPQL
select i from Item i
where treat(i as Book).auther = ‘kim’2️⃣ SQL
select i.* from Item i
where i.DTYPE = ‘B’ and i.auther = ‘kim’🏷 Named 쿼리
✔️ Named 쿼리- 정적 쿼리
- 미리 정의해서 이름을 부여해두고 사용하는 JPQL
- 어노테이션, XML에 정의
- 애플리케이션 로딩 시점에 초기화 후 재사용
- 애플리케이션 로딩 시점에 쿼리를 검증
✔️ Named 쿼리 - 어노테이션
@Entity
@NamedQuery(
name = "Member.findByUsername",
query="select m from Member m where m.username = :username")
public class Member {
...
}List<Member> resultList =
em.createNamedQuery("Member.findByUsername", Member.class)
.setParameter("username", "회원1")
.getResultList();✔️ Named 쿼리 - XML에 정의
1️⃣ [META-INF/persistence.xml]
<persistence-unit name="jpabook" >
<mapping-file>META-INF/ormMember.xml</mapping-file>2️⃣ [META-INF/ormMember.xml]
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<entity-mappings xmlns="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/persistence/orm" version="2.1">
<named-query name="Member.findByUsername">
<query><![CDATA[
select m
from Member m
where m.username = :username
]]></query>
</named-query>
<named-query name="Member.count">
<query>select count(m) from Member m</query>
</named-query>
</entity-mappings>✔️ Named 쿼리에 따른 설정
- XML이 항상 우선권을 가짐!
- 애플리케이션 운영 환경에 따라 다른 XML을 배포할 수 있음
🏷 벌크 연산
🤔 : 재고가 10개 미만인 모든 상품의 가격을 10% 상승하려면 어떻게 하죠? JPA 변경 감지 기능으로 실행하려면 너무 많은 SQL이 실행되는데........
😀 : 그래 그런 걸 벌크 연산이라고 한단다. 소개해 주겠니^^?
1️⃣ 재고가 10개 미만인 상품을 리스트로 조회
2️⃣ 상품 엔티티의 가격을 10% 증가시킴
3️⃣ 트랜잭션 커밋 시점에 변경감지가 동작함
➡️ 변경된 데이터가 100건이라면 100번의 UPDATE SQL이 실행!
✔️ 벌크 연산 예제
- 쿼리 한 번으로 여러 테이블 로우 변경(엔티티)
executeUpdate()의 결과는 영향받은 엔티티 수 반환UPDATE,DELETE지원INSERT(insert into .. select, 하이버네이트 지원)
✔️ 벌크 연산 주의
- 벌크 연산은 영속성 컨텍스트를 무시하고 데이터베이스에 직접 쿼리!
➡️ 벌크 연산을 먼저 실행
➡️ 벌크 연산 수행 후 영속성 컨텍스트 초기화
명수아저씨 이제 본격적으로 프로젝트를 시작해봅시다^___^
Backend Developer