✍️
dodeon
  • 개발왕, 도던
  • 스프링 시큐리티 인 액션
    • 오늘날의 보안
    • 안녕! 스프링 시큐리티
    • 사용자 관리
    • 암호 처리
    • 인증 구현
    • 실전: 작고 안전한 웹 애플리케이션
    • 권한 부여 구성: 액세스 제한
    • 권한 부여 구성: 제한 적용
    • 필터 구현
    • CSRF 보호와 CORS 적용
    • 실전: 책임의 분리
    • OAuth 2가 동작하는 방법
    • OAuth 2: 권한 부여 서버 구현
  • 스프링 고급편
    • 스레드 로컬
    • 템플릿 메서드 패턴과 콜백 패턴
    • 프록시 패턴과 데코레이터 패턴
  • 스프링 입문
    • 프로젝트 환경설정
    • 스프링 웹 개발 기초
    • 회원 관리 예제 - 백엔드
    • 스프링 빈과 의존 관계
    • 회원 관리 예제 - MVC
    • 스프링 DB 접근 기술
      • JDBC
      • JPA
    • AOP
  • 스프링 핵심 원리
    • 객체 지향 설계와 스프링
      • 스프링의 탄생
      • 객체 지향 프로그래밍
      • 좋은 객체 지향 설계의 원칙
      • 객체 지향 설계와 스프링
    • 스프링 핵심 원리 이해
      • 회원 도메인 개발
      • 주문 도메인 개발
    • 객체 지향 원리 적용
      • 관심사의 분리
      • 새로운 구조와 정책 적용
      • 정리
      • IoC, DI, 컨테이너
      • 스프링으로 전환하기
    • 스프링 컨테이너와 스프링 빈
      • 스프링 빈 기본 조회
      • 동일 타입이 둘 이상일 때 조회
      • 상속일 때 조회
      • BeanFactory와 ApplicationContext
      • 다양한 설정 형식
      • 스프링 빈 설정 메타 데이터
    • 싱글턴 컨테이너
      • @Configuration과 싱글턴
    • 컴포넌트 스캔
      • 탐색 위치와 기본 탐색 대상
      • 필터와 중복 등록
    • 의존 관계 자동 주입
      • 롬복과 최신 트렌드
      • 조회 빈이 2개 이상일 때
      • 애너테이션 직접 만들기
      • 조회한 빈이 모두 필요할 때
      • 올바른 실무 운영 기준
    • 빈 생명 주기 콜백
      • 인터페이스 방식
      • 메서드 지정 방식
      • 애너테이션 방식
    • 빈 스코프
      • 프로토타입 스코프
      • Provider
      • 웹 스코프
  • 스프링 MVC
    • 웹 애플리케이션 이해
      • 서버
      • 서블릿
      • 멀티 스레드
      • HTML, HTTP API, CSR, SSR
      • 자바 백엔드 웹 기술 역사
    • 서블릿
      • HttpServletRequest
      • HTTP 요청 데이터
      • HttpServletResponse
      • HTTP 응답 데이터
    • 서블릿, JSP, MVC 패턴
      • 서블릿으로 만들기
      • JSP로 만들기
      • MVC 패턴
    • MVC 프레임워크 만들기
      • 프론트 컨트롤러 패턴
      • View 분리
      • Model 추가
      • 단순하고 실용적인 컨트롤러
      • 유연한 컨트롤러
      • 정리
    • 스프링 MVC의 구조 이해
      • 스프링 MVC 전체 구조
      • 핸들러 매핑과 핸들러 어댑터
      • 뷰 리졸버
      • 스프링 MVC 시작하기
      • 스프링 MVC 컨트롤러 통합
      • 스프링 MVC 실용적인 방식
    • 스프링 MVC 기본 기능
      • 프로젝트 생성
      • 로깅
      • 요청 매핑
      • HTTP 요청의 기본 및 헤더 조회
      • HTTP 요청 파라미터
      • HTTP 요청 메시지
      • HTTP 응답
      • HTTP 메시지 컨버터
      • 요청 매핑 핸들러 어댑터
    • 스프링 MVC 웹 페이지 만들기
    • 메시지, 국제화
      • 스프링 메시지 소스
    • Validation
      • BindingResult
      • FieldError, ObjectError
      • 오류 코드와 메시지 처리
      • Validator 분리
    • Bean Validation
      • Form 전송 객체 분리
      • HTTP 메시지 컨버터
    • 로그인
      • 쿠키
      • 세션
      • 서블릿 HTTP 세션
      • 서블릿 필터
      • 스프링 인터셉터
      • ArgumentResolver 활용
    • 예외 처리와 오류 페이지
      • 오류 화면 제공
      • 필터
      • 인터셉터
      • 스프링 부트 오류 페이지
    • API 예외 처리
      • 스프링 부트 기본 오류 처리
      • HandlerExceptionResolver
      • ExceptionResolver
      • ControllerAdvice
    • 스프링 타입 컨버터
      • Converter
      • ConversionService
      • 뷰 템플릿에 적용하기
      • Formatter
    • 파일 업로드
      • 서블릿과 파일 업로드
      • 스프링과 파일 업로드
      • 파일 업로드 및 다운로드 예제
  • 자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍
    • JPA 소개
    • JPA 시작하기
    • 영속성 관리
      • 영속성 컨텍스트
      • 플러시
      • 준영속 상태
    • Entity 매핑
      • 객체와 테이블 매핑
      • 데이터베이스 스키마 자동 생성
      • 필드와 칼럼 매핑
      • 기본 키 매핑
      • 실전 예제
    • 연관 관계 매핑
      • 단방향 연관 관계
      • 양방향 연관 관계
      • 실전 예제
    • 다양한 연관 관계 매핑
      • 다대일
      • 일대다
      • 일대일
      • 다대다
      • 실전 예제
    • 고급 매핑
      • 상속 관계 매핑
      • 매핑 정보 상속
      • 실전 예제
    • 프록시와 연관관계 관리
      • 프록시
      • 즉시 로딩과 지연 로딩
      • 영속성 전이와 고아 객체
      • 실전 예제
    • 값 타입
      • 기본값 타입
      • 임베디드 타입
      • 값 타입과 불변 객체
      • 값 타입의 비교
      • 값 타입 컬렉션
      • 실전 예제
    • 객체 지향 쿼리 언어 - 기본
      • 기본 문법과 쿼리 API
      • 프로젝션
      • 페이징
      • 조인
      • 서브 쿼리
      • JPQL 타입 표현과 기타 식
      • 조건식
      • JPQL 함수
    • 객체 지향 쿼리 언어 - 중급
      • 경로 표현식
      • fetch join
      • 다형성 쿼리
      • Entity 직접 사용
      • Named 쿼리
      • 벌크 연산
  • 스프링 부트와 JPA 활용 - 웹 애플리케이션 개발
    • 프로젝트 환경설정
    • 도메인 분석 설계
      • 도메인 분석 설계
      • Entity 클래스 개발
      • Entity 설계 시 주의점
    • 애플리케이션 아키텍처
    • 회원 도메인 개발
    • 상품 도메인 개발
    • 주문 도메인 개발
      • Entity, 리포지토리, 서비스 개발
      • 주문 기능 테스트
      • 주문 검색 기능 개발
    • 웹 계층 개발
      • 변경 감지와 병합
  • 스프링 부트와 JPA 활용 - API 개발과 성능 최적화
    • API 개발 기본
      • 회원 등록 API
      • 회원 수정 API
      • 회원 조회 API
    • 지연 로딩과 조회 성능 최적화
      • Entity 직접 노출
      • Entity를 DTO로 변환
      • JPA에서 DTO 직접 조회
    • 컬렉션 조회 최적화
      • Entity 직접 노출
      • Entity를 DTO로 변환: 페치 조인
      • Entity를 DTO로 변환: 페이징과 한계 돌파
      • DTO 직접 조회
      • DTO 직접 조회: 컬렉션 조회 최적화
      • DTO 직접 조회: 플랫 데이터 최적화
      • 정리
    • OSIV와 성능 최적화
  • 스프링 데이터 JPA
    • 예제 도메인 모델
    • 공통 인터페이스 기능
      • 순수 JPA 기반 리포지토리
      • 공통 인터페이스 설정
    • 쿼리 메서드 기능
      • JPA Named Query
      • @Query
      • 파라미터 바인딩
      • 반환 타입
      • 페이징과 정렬
      • 벌크성 수정 쿼리
      • @EntityGraph
      • JPA Hint & Lock
    • 확장 기능
      • 사용자 정의 리포지토리
      • Auditing
      • Web 확장
    • 스프링 데이터 JPA 분석
    • 나머지 기능
      • Specifications
      • Query By Example
      • Projections
      • Native Query
  • Querydsl
    • 프로젝트 환경 설정
    • 예제 도메인 모델
    • 기본 문법
      • JPQL vs Querydsl
      • Q-Type 활용
      • 검색 조건
      • 결과 조회
      • 정렬
      • 페이징
      • 집합 함수
      • 조인
      • 서브 쿼리
      • Case 문
      • 상수, 문자 더하기
    • 중급 문법
      • 프로젝션과 결과 반환
      • 동적 쿼리
      • 수정, 삭제 벌크 연산
      • SQL Function 호출
    • 순수 JPA와 Querydsl
      • 순수 JPA 리포지토리와 Querydsl
      • 동적 쿼리와 성능 최적화 조회
      • 조회 API 컨트롤러 개발
    • 스프링 데이터 JPA와 Querydsl
      • 스프링 데이터 페이징 활용
      • 스프링 데이터 JPA가 제공하는 Querydsl 기능
  • 데이터 접근 핵심 원리
    • JDBC 이해
      • JDBC와 최신 데이터 접근 기술
      • 데이터베이스 연결
      • JDBC 개발
  • 백엔드 시스템 실무
    • CPU bound 애플리케이션
      • CPU를 극단적으로 사용하는 애플리케이션
      • 스트레스 테스트 툴로 성능 측정
      • Dockerized 애플리케이션 GCP 배포
      • Jenkins를 이용한 배포
    • CPU bound 애플리케이션 무중단 배포
      • nginx를 통한 로드밸런싱 구성
      • 서버를 늘려서 성능 측정
    • 배포 자동화와 협업을 위한 Git
      • GitHub Webhook과 jenkins로 배포 자동화
      • 머지할 때 발생하는 충돌 해결하기
      • 실무에서 유용한 Git 꿀팁
    • I/O bound 애플리케이션
    • Message Queue를 도입하여 데이터 유실 방지
      • 스트레스 테스트
    • 검색과 분석을 위한 저장소 ElasticSearch
    • Kubernetes
  • 모든 개발자를 위한 HTTP 웹 기본 지식
    • 인터넷 네트워크
      • IP
      • TCP, UDP
      • PORT
      • DNS
    • URI와 웹 브라우저 요청 흐름
    • HTTP 기본
      • 클라이언트-서버 구조
      • stateful, stateless
      • 비 연결성
      • HTTP 메시지
    • HTTP 메서드
    • HTTP 메서드 활용
    • HTTP 상태 코드
    • HTTP 헤더 - 일반
      • 표현
      • 콘텐츠 협상
      • 전송 방식
      • 정보
      • Authorization
      • 쿠키
    • HTTP 헤더 - 캐시
      • 검증 헤더와 조건부 요청
      • 조건부 요청 헤더
      • 프록시 캐시
      • 캐시 무효화
  • 김영한의 실전 자바
    • 제네릭
  • 예제로 배우는 스프링 입문
    • 예제로 배우는 스프링 입문(개정판)
      • PetClinic 예제
      • 스프링 IoC
      • 스프링 AOP
      • 스프링 PSA
  • 스프링 프레임워크 핵심 기술
    • 스프링 프레임워크 핵심 기술
      • IoC 컨테이너와 빈
        • 스프링 IoC 컨테이너와 빈
        • ApplicationContext와 빈 설정
        • @Autowired
        • @Component와 컴포넌트 스캔
        • 빈의 스코프
        • Environment
        • MessageSource
        • ApplicationEventPublisher
        • ResourceLoader
      • Resource/Validation
        • Resource 추상화
        • validation 추상화
      • 데이터 바인딩 추상화
      • SpEL
      • 스프링 AOP
      • Null-Safety
  • 스프링 부트 개념과 활용
    • 스프링 부트 원리
      • 자동 설정
      • 내장 서버
        • 컨테이너와 서버 포트
        • HTTPS와 HTTP2
      • 독립적으로 실행 가능한 JAR
    • 스프링 부트 활용
      • Spring Application
      • 외부 설정
      • 프로파일
      • 로깅
      • 테스트
      • Spring Boot Devtools
    • 스프링 웹 MVC
      • 소개
      • HttpMessageConverters
      • ViewResolver
      • 정적 리소스
      • 웹 JAR
      • index 페이지와 파비콘
      • ExceptionHandler
      • Spring HATEOAS
      • CORS
  • THE JAVA
    • JVM 이해하기
      • 자바, JVM, JDK, JRE
      • JVM 구조
      • 클래스 로더
      • Heap
      • Garbage Collector
    • 리플렉션
      • 클래스 정보 조회
  • The Java - Test
    • JUnit 5
      • JUnit 시작하기
      • JUnit 시작하기
    • Mockito
Powered by GitBook
On this page
  • 페치 조인 최적화
  • DB의 distinct
  • JPA의 distinct
  • 컬렉션의 fetch join

Was this helpful?

  1. 스프링 부트와 JPA 활용 - API 개발과 성능 최적화
  2. 컬렉션 조회 최적화

Entity를 DTO로 변환: 페치 조인

@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class OrderApiController {

    @GetMapping("/api/v2/orders")
    public List<OrderDto> ordersV2() {
        List<Order> orders = orderRepository.findAllByString(new OrderSearch());

        return orders.stream().map(OrderDto::new).collect(Collectors.toList());
    }

    @Data
    static class OrderDto {
        private Long orderId;
        private String name;
        private LocalDateTime orderDate;
        private OrderStatus orderStatus;
        private Address address;
        private List<OrderItemDto> orderItems;

        public OrderDto(Order order) {
            orderId = order.getId();
            name = order.getMember().getName();
            orderDate = order.getOrderDate();
            orderStatus = order.getStatus();
            address = order.getDelivery().getAddress();
            orderItems = order.getOrderItems().stream()
                    .map(OrderItemDto::new)
                    .collect(Collectors.toList());
        }
    }

    @Data
    static class OrderItemDto {
        private String itemName;
        private int orderPrice;
        private int count;

        public OrderItemDto(OrderItem orderItem) {
            itemName = orderItem.getItem().getName();
            orderPrice = orderItem.getItem().getPrice();
            count = orderItem.getCount();
        }
    }
}
  • 안에 있는 필드도 Entity를 그대로 노출하면 안된다.

    • OrderDto에는 OrderItem이 아니라 OrderItemDto 형태로 있어야 한다.

    • Address 같은 단순 값 타입은 변경될 일이 없으므로 바로 써도 상관없다.

  • 지연 로딩 쿼리 횟수

    • order

      • 1번

    • member, address, orderItem

      • order 결과 개수만큼

    • item

      • orderItem 결과 개수만큼

    • 다만, 같은 Entity가 영속성 컨텍스트에 있다면 지연 로딩이더라도 SQL을 실행하지 않는다.

페치 조인 최적화

  • 쿼리가 너무 많이 나가는 문제를 페치 조인으로 해결해보자.

@Repository
@RequiredArgsConstructor
public class OrderRepository {
    public List<Order> findAllWithItem() {
        return em.createQuery(
                        "select o from Order o" +
                                " join fetch o.member m" +
                                " join fetch o.delivery d" +
                                " join fetch o.orderItems oi" +
                                " join fetch oi.item i", Order.class)
                .getResultList();
    }
}
@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class OrderApiController {

    @GetMapping("/api/v3/orders")
    public List<OrderDto> ordersV3() {
        List<Order> orders = orderRepository.findAllWithItem();

        return orders.stream()
                .map(OrderDto::new)
                .collect(toList());
    }
}
[
  {
    "orderId": 4,
    "name": "userA",
    "orderDate": "2022-05-01T12:07:06.612872",
    "orderStatus": "ORDER",
    "address": {
      "city": "서울",
      "street": "1",
      "zipcode": "1111"
    },
    "orderItems": [
      {
        "itemName": "JPA1 BOOK",
        "orderPrice": 10000,
        "count": 1
      },
      {
        "itemName": "JPA2 BOOK",
        "orderPrice": 20000,
        "count": 2
      }
    ]
  },
  {
    "orderId": 4,
    "name": "userA",
    "orderDate": "2022-05-01T12:07:06.612872",
    "orderStatus": "ORDER",
    "address": {
      "city": "서울",
      "street": "1",
      "zipcode": "1111"
    },
    "orderItems": [
      {
        "itemName": "JPA1 BOOK",
        "orderPrice": 10000,
        "count": 1
      },
      {
        "itemName": "JPA2 BOOK",
        "orderPrice": 20000,
        "count": 2
      }
    ]
  },
  {
    "orderId": 11,
    "name": "userB",
    "orderDate": "2022-05-01T12:07:06.643625",
    "orderStatus": "ORDER",
    "address": {
      "city": "진주",
      "street": "2",
      "zipcode": "2222"
    },
    "orderItems": [
      {
        "itemName": "SPRING1 BOOK",
        "orderPrice": 20000,
        "count": 3
      },
      {
        "itemName": "SPRING2 BOOK",
        "orderPrice": 40000,
        "count": 4
      }
    ]
  },
  {
    "orderId": 11,
    "name": "userB",
    "orderDate": "2022-05-01T12:07:06.643625",
    "orderStatus": "ORDER",
    "address": {
      "city": "진주",
      "street": "2",
      "zipcode": "2222"
    },
    "orderItems": [
      {
        "itemName": "SPRING1 BOOK",
        "orderPrice": 20000,
        "count": 3
      },
      {
        "itemName": "SPRING2 BOOK",
        "orderPrice": 40000,
        "count": 4
      }
    ]
  }
]

문제는 order 결과값 2개, orderItem 4개를 조인하면 order가 4개로 뻥튀기 된다는 것이다.

select *
from orders o
         join order_item oi on o.order_id = oi.order_id;
  • order와 order Item을 조인하면 중복된 결과가 나온다.

  • order는 2개지만 order_item에는 각 order_id에 해당하는 데이터가 2개씩 총 4개가 있기 때문이다.

    • 즉, order_item 개수만큼 데이터가 뻥튀기 된다.

  • 뻥튀기 된 데이터는 레퍼런스마저 똑같다.

  • JPA에서는 PK가 같으면 같은 참조값을 가지기 때문이다.

@Repository
@RequiredArgsConstructor
public class OrderRepository {
    public List<Order> findAllWithItem() {
        return em.createQuery(
                        "select distinct o from Order o" +
                                " join fetch o.member m" +
                                " join fetch o.delivery d" +
                                " join fetch o.orderItems oi" +
                                " join fetch oi.item i", Order.class)
                .getResultList();
    }
}
[
  {
    "orderId": 4,
    "name": "userA",
    "orderDate": "2022-05-01T12:06:19.629212",
    "orderStatus": "ORDER",
    "address": {
      "city": "서울",
      "street": "1",
      "zipcode": "1111"
    },
    "orderItems": [
      {
        "itemName": "JPA1 BOOK",
        "orderPrice": 10000,
        "count": 1
      },
      {
        "itemName": "JPA2 BOOK",
        "orderPrice": 20000,
        "count": 2
      }
    ]
  },
  {
    "orderId": 11,
    "name": "userB",
    "orderDate": "2022-05-01T12:06:19.664464",
    "orderStatus": "ORDER",
    "address": {
      "city": "진주",
      "street": "2",
      "zipcode": "2222"
    },
    "orderItems": [
      {
        "itemName": "SPRING1 BOOK",
        "orderPrice": 20000,
        "count": 3
      },
      {
        "itemName": "SPRING2 BOOK",
        "orderPrice": 40000,
        "count": 4
      }
    ]
  }
]
  • 컬렉션의 데이터 뻥튀기를 막기 위해 distinct로 중복을 거른다.

DB의 distinct

  • 한 줄이 완전히 똑같아야 제거된다.

    • 몇몇 상황에서는 중복 데이터의 모든 칼럼 데이터가 똑같지 않아 제거되지 않는다.

    • ex. order는 겹치지만 order_item 값은 겹치지 않아서 제거되지 않는다.

JPA의 distinct

  • SQL에 distinct를 추가해서 실제 distinct 쿼리가 나간다.

    • DB상에서는 distinct를 붙이나 안 붙이나 제거되지 않고 들어온다.

  • 애플리케이션 상에서 다시 한 번 중복을 거른다.

    • 조회 결과에 같은 Entity가 조회되면 즉, 레퍼런스가 같은 중복 데이터가 있으면 날린다.

  • 페이징이 불가능하다는 단점이 있다.

    • 페이징을 설정해도 limit, offset 쿼리가 나가지 않는다.

    • order가 중복 2개씩 총 4개가 있는데 페이징으로 order 1을 건너뛰어도 그 다음 페이지에 중복인 order 1이 다시 들어가서 이상해진다.

      • 우리가 원하는 건 order 2개인데 order_item 기준으로 페이징 된다.

    • 컬렉션 fetch join에서 페이징을 사용하면 모든 데이터를 DB에서 일단 읽어온 뒤, 메모리에서 페이징하면서 OOM이 발생할 수 있다.

컬렉션의 fetch join

  • 컬렉션 페치 조인은 1개만 사용할 수 있다.

  • 2개 이상의 컬렉션에 사용하면 안된다.

    • 1대 다의 다가 되면서 다 * 다가 되므로 데이터가 완전히 뻥튀기 되면서 부정합하게 조회된다.

PreviousEntity 직접 노출NextEntity를 DTO로 변환: 페이징과 한계 돌파

Last updated 3 years ago

Was this helpful?