[24.07.16] DB_테이블, 뷰

01. 뷰

• 보안에 도움
• 쿼리 단순화 → 서브쿼리나 조인을 간단하게 사용 할 수 있다.

02. JDBC

• optional
  - static 이 디폴트라 우리가 못 불러옴 → .of 써서 불러와야한다.
  - null 이다 표현 → .empty로 표현
  

03. 오후수업

## 뷰(view)
데이터베이스에 존재하는 일종의 **가상 테이블**을 의미합니다.
뷰는 실제 테이블처럼 행과 열을 가지고 있지만, **실제로 데이터를 저장하고 있지는 않습니다**.

뷰를 update 가능은 합니다.
뷰를 insert하는 것은 조건이 있습니 다. 
테이블의 모든 필드의 값을 넣어줘야하는데 일부만 넣어주게 되면 불가능. 
그래서 넣으려면 전체를 다 넣거나 디폴트를 지정해줍니다.
집계함수가 들어가는 뷰는 수정 불가능

### 개요

스프링으로 백엔드를 포팅하는 과정에서, DDD에서 주로 쓰이는 VO와 기존에 쓰던 DTO의 차이, 
그리고 DAO와 Repository같이 상당히 유사한 기능을 함에도 이름이 다르고 용처가 다른 것들에 대해서
그 이유가 무엇인지 궁금해졌고, 이에 대해 알아보려고 한다.

### DTO
DTO(Data Transfer Object)란, 프로세스 간에 데이터를 전달하는 객체다.

현재 웹 서비스에서는 주로 계층들, 특히 컨트롤러 - 서비스(표현 - 도메인) 단계에서 
서로 주고 받는 데이터 양식이다. 주클라이언트에서 서버 쪽으로 전송하는 요청 데이터, 
서버에서 클라이언트 쪽으로 전송하는 응답 데이터 형식으로 데이터가 전송된다. 
(Request && Response)

마틴 파울러의 정의에 따르면, 서비스 계층이란 어플리케이션의 비즈니스 로직 
즉, 도메인을 보호하는 계층이다. 즉, 이 정의를 명확히 지키기 위해서는 응용 계층(컨트롤러)에 
도메인을 노출해서는 안된다. 따라서 도메인은 서비스 계층에서 DTO로 변환되어 컨트롤러로 전달되어야 한다.

DTO는 전송해야 하는 데이터를 담는 컨테이너 역할을 하며, 한 계층에서 다른 계층으로 데이터를 매핑하는 
역할을 담당한다. 이를 통해 계층 간의 결합을 줄이고 애플리케이션의 성능과 유지보수성을 개선할 수 있다.
DTO는 어떠한 비즈니스 로직을 가져서는 안 되며, 저장, 검색, 직렬화, 역직렬화 로직만을 가져야 한다.

여러 호출에서 전송할 수 있는 데이터를 집계하지만 한 번의 호출로만 제공되는 객체(DTO)를 사용하면 
비용을 줄일 수 있다. 또한, 필요한 정보들로만 래핑하기 때문에, 불필요한 정보들을 제공하지 않게끔 할 수
있다 - 데이터를 캡슐화 할 수 있다.

### DAO
DAO(Data Access Object)란, 영속성(Persistence) 계층에 인터페이스를 제공하는 패턴이다. 
DAO는 애플리케이션 호출을 영속성 계층에 매핑함으로써 DB 세부 정보를 노출하지 않고 데이터에 
접근하게 해준다. 이러한 분리방식은 단일 책임 원칙(SRP)을 지킬 수 있게 해준다.

DAO 사용의 가장 큰 장점은 서로에 대해 알 필요가 없는 두 계층을 엄격하게 분리할 수 있다는 점이다. 
비즈니스 로직은 지속적으로 DAO 인터페이스에 의존할 수 있으며, 이에 따라 영속성 로직 변경은 
DAO를 사용하는 계층에 영향을 미치지 않는다.

DAO 사용의 단점으로는 코드 중복, 추상화 역전(Abstractin Inversion, 
클래스 사용자가 클래스 내부에 구현되어 있지만 인터페이스에 노출되지 않은 함수를 필요로 할 때 
발생하는 안티 패턴) 등이 있다. 특히, DAO를 일반 객체로 추상화하면 각 데이터 접근별 비용에 대한 
인지가 모호해질 수 있다. 또한, 한 번의 작업으로 반환될 수 있는 정보(DTO)를 검색하기 위해 실수로 
여러 데이터베이스 쿼리를 수행할 수 있다. 더해서, 여러 개의 DAO가 필요한 경우 각 DAO에 대해 동일한 
생성, 읽기, 업데이트, 삭제 코드를 작성해야 할 수 있다.

DTO와 DAO의 차이점은 다음과 같다.
이름: 데이터 전송(Data Transfer)과 데이터 접근(Data Access)이라는 부분에서 차이점이 있다.
구성: DTO는 데이터와 게터/세터 메서드로 이루어져 있는데, DAO는 데이터CRUD(Create, Read, Update,
 Delete) 메서드로 이루어져 있다. DTO는 자체 데이터의 저장, 검색, 직렬화 및 역직렬화를 제외하고는 
 어떠한 동작도 수행하지 않는다. DTO는 비즈니스 로직을 포함해서는 안 되는 단순한 객체이지만 
 데이터를 전송하기 위한 직렬화 및 역직렬화 메커니즘을 포함할 수 있다.
적용 시점: DTO는 주로 서비스 계층(Service Layer)에서 비즈니스 로직과 함께 사용되며, 
 DAO는 주로 데이터 접근 계층(Data Access Layer)에서 사용된다.

### VO
VO(Value Object, 값 객체)란, 도메인에서 특정 값이나 개념을 나타내는 객체다. 
일반적으로 원시 타입들로 구성된다. VO는 특정 값을 나타내기 위해 여러 속성들을 묶은 
[도메인 객체](https://hudi.blog/domain-domain-model-domain-object/)다.

VO의 주요 특징 중 하나는 불변성(Immutable)이다. 일단 생성되면 내부 값을 변경할 수 없게끔 설정한다.
 이는 VO의 세터를 만들지 않음으로써 가능하다.
VO의 또 다른 중요한 특징은 값 동일성(Value Equality)으로, 두 VO가 모든 속성에 대해 동일한 값을 
가지면 동일하다는 것을 의미한다.VO가 같은지 아닌지는 프로퍼티들에 의해 정해진다는 것이다. 
이것은 별개의 식별자를 가지는 Entity와는 구분된다. 고유한 ID를 갖는 엔티티 객체와는 다르게 값 
객체는 ID와 상관 없이 그 속성으로만 구분하는 것이다.

클라이언트에서 값 객체를 유효하지 않은 상태로 만들거나 버그가 발생하는 동작을 유발할 수 없는 것이 
장점이다.
값 객체를 적극 활용하면, 비즈니스적 의미를 갖는 객체들을 명시할 수 있고, 또 그 비즈니스 로직들을 
포함시켜 서비스와 같은 다른 계층들의 무게를 덜어내줄 수 있다.

### DTO vs VO
DTO는 애플리케이션 자체의 계층 간 데이터를 주고 받기 위해서, 필요한 데이터들만 구성하기 위해서라면,
 VO는 현재 애플리케이션의 비즈니스에 사용되는 의미가 담긴 값을 의미하며, 비즈니스 로직을 가질 수 
 있다는 점에서 DTO와 다르다. 즉, 둘 다 필요한 데이터들을 포장한 것은 맞지만, 그 의도와 쓰임새에서
 차이가 있는 것이다.

### Repository
리포지토리 패턴(Repository Pattern)은 데이터 계층을 애플리케이션의 나머지 부분과 분리하는 디자인 패턴이다. 이 패턴은 데이터 계층과 비즈니스 계층을 매개하고, 나머지 앱에 대한 데이터 액세스를 위한 API를 제공한다. 리포지토리 패턴은 데이터를 검색하여 [엔티티 모델](https://happy-coding-day.tistory.com/entry/%EC%83%9D%EB%AA%85%EC%A3%BC%EA%B8%B0%EB%A5%BC-%EA%B0%96%EB%8A%94-%EA%B0%9D%EC%B2%B4-%EC%97%94%ED%8B%B0%ED%8B%B0Entity%EB%9E%80)에 매핑하고 비즈니스 로직을 기본 데이터 소스 또는 웹 서비스와의 상호 작용에서 분리한다. 리포지토리 패턴을 사용하면, 엔티티와 관련된 모든 기본 데이터 작업을 하나의 기본 클래스에 통합할 수 있으므로 코드를 보다 효과적으로 유지 관리하기가 용이하다.

비즈니스 로직은 데이터 계층을 구성하는 데이터 유형에 영향을 받지 않아야 한다. 리포지토리 패턴을 사용하면 새 리포지토리만 작성하여 모델의 영속성(예: 데이터베이스)을 변경할 수 있으므로 앱의 다른 코드를 건드릴 필요가 없다.

### DAO vs Repository

DAO와 Repository의 주요 차이점은 DAO는 데이터 영속성을 추상화한 반면, 리포지토리는 도메인 개체 
모음을 추상화했다는 점이다. DAO는 데이터베이스에 더 가깝고 테이블 중심적인 반면, 리포지토리는 
도메인 계층에 더 가깝다. 리포지토리는 일반적으로 더 좁은 인터페이스로서
 Get(id), Find(Specification), Add(Entity)와 같은 메서드를 사용한다. 
 반면에 DAO는 데이터 매핑/액세스 계층으로, 보기에, 그리고 사용하기에 까다로운 쿼리들을 가지고 
 있으며, 더 저수준의 개념으로 간주될 수 있다.

DAO는 좀 더 유연하고 일반적인 반면, 리포지토리는 좀 더 구체적이고 특정 유형으로 제한될 수있다. 
리포지토리라고 불리는 구현이 실제로는 DAO에 더 가깝기 때문에 둘의 차이에 대해 약간의 혼란이 
있을 수도 있다.

요약하자면, DAO는 DB에 더 가까운 저수준 개념으로 간주되는 반면, 리포지토리는 도메인 개체에 
더 가까운 상위 수준 개념이다. DAO는 데이터 매핑/액세스 계층인 반면, 리포지토리는 도메인과 
데이터 액세스 계층 사이에 있다.