Spring Data JPA 공식 도큐먼트
https://docs.spring.io/spring-data/jpa/docs/current/reference/html/
JPA에서 슬로우 쿼리 발생시 처리방법이다.
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쿼리 분석: 먼저 쿼리가 왜 느린지 확인하고, 필요하다면 EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE 등을 사용하여 쿼리 실행 계획을 분석하세요. 이를 통해 쿼리에 문제가 있는지, 인덱스를 추가하거나 수정할 필요가 있는지 결정할 수 있습니다.
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인덱스 최적화: 쿼리 실행 계획을 통해 인덱스 사용이 적절한지 확인하고, 필요한 인덱스를 추가하거나 수정하세요.
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Fetch 전략 최적화: FetchType.LAZY와 FetchType.EAGER를 적절하게 사용하여 필요한 데이터만 가져오도록 최적화하세요. 또한, N+1 문제를 해결하기 위해 JOIN FETCH, EntityGraph, BatchSize 등을 사용하여 조회 성능을 개선할 수 있습니다.
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JPQL/HQL 대신 네이티브 SQL 사용: 복잡한 쿼리의 경우 JPQL 또는 HQL로 표현하기 어렵거나 비효율적인 경우가 있습니다. 이럴 때는 JPA의 네이티브 SQL 기능을 사용하여 데이터베이스에 최적화된 SQL을 사용하세요.
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페이징 및 정렬 최적화: 결과 데이터가 많은 경우 페이징과 정렬을 사용하여 성능을 개선할 수 있습니다. Pageable 인터페이스를 사용하여 쿼리 결과를 적절한 페이지 크기로 나누고, 정렬 조건을 적용하세요.
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캐싱 사용: JPA 2nd Level Cache를 사용하여 자주 조회되는 엔티티를 캐싱하고, 쿼리 결과 캐시를 사용하여 결과를 캐싱하세요. 이렇게 함으로써 데이터베이스에 대한 부하를 줄이고 성능을 개선할 수 있습니다.
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성능 모니터링 도구 사용: 성능 문제를 신속하게 파악하고 대응할 수 있도록 APM 도구(Application Performance Management)를 사용하여 애플리케이션의 성능을 모니터링하세요.
위와 같은 방법을 통해 성능을 개선할 수 있다. 상황에 따라 여러 방법을 조합하여 적용하여야 한다.
