01 JPA 소개

SQL 중심적인 개발의 문제점

• 반복적인 CRUD 쿼리 작성
• 객체를 관계형 데이터베이스에 저장한다.
• 개발자가 SQL 매퍼의 역할을 한다.

• 변경에 취약하다.
• 하나의 필드만 추가되더라도 관련된 엔티티의 모든 CRUD 쿼리를 수정해야 한다.

• 패러타임의 불일치, 객체 vs 관계형 데이터베이스
• 객체지향 프로그래밍은 추상화, 캡슐화, 정보은닉, 상속, 다형성 등 시스템의 복잡성을 제어할 수 있는 다양한 장치들을 제공한다.
• 객체를 저장하는 영구 보관소 → RDB or NoSQL or File

객체와 관계형 데이터베이스의 차이

1. 상속
관계형 데이터 베이스는 객체의 “상속”의 개념이 없다. 대신에, 슈퍼 타입 & 서브 타입 기법으로 상속을 구현할 수 있다. (필요시에 조인해서 가져오는)



자바 컬렉션에 저장한다면?

// 저장
list.add(album);
// 꺼내기
Album album = list.get(albumId);

2. 연관관계
객체는 참조로 연관관계를 맺는다. member.getTeam() 테이블은 외래 키를 사용 JOIN ON M.TEAM_ID = T.TEAM_ID
⭐
객체 그래프 탐색 객체는 자유롭게 그래프를 탐색할 수 있어야 한다. 일반적인 쿼리 매퍼 방식으로는 객체 그래프 탐색을 위해서는 엄청난 쿼리가 필요하다

3. 데이터 타입

4. 데이터 식별 방법

JPA의 등장

JPA 소개

ORM

• 객체 관계 매핑

• 객체는 객체대로 설계

• 관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스대로 설계

• ORM 프레임워크가 중간에서 매핑하는 역할을 담당 (기존에는 개발자가 담당하였던)
• 대중적인 언어에는 대부분 ORM 기술이 존재한다.

JPA 동작

JPA 동작 - 저장

JDBC 동작 - 조회

JPA 소개

• 엔티티 빈 (자바 표준)

• 성능에 비해 너무 복잡해서 사용하는 사람이 적었다.

• 오픈 소스

• 자바 표준

• JPA는 표준 명세 = JPA는 인터페이스의 모음이다.

• JPA 2.1 표준 명세를 구현한 3가지의 구현체
• 하이버네이트, EclipseLink, DataNucleus

⭐️⭐️ JPA를 왜 사용해야 하는가?

1. SQL 중심적인 개발에서 객체 중심으로 개발

2. 높은 생산성 - JPA와 CRUD
• 저장 jpa.persist(member)
• 조회 Member member = jpa.find(memberId)
• 수정 member.setName(”변경할 이름”) // 더티 체킹
• 삭제 jpa.remove(member)

3. 유지보수의 용이성
• 기존 : 필드 변경시 모든 SQL을 수정해야 함
• INSERT, UPDATE, DELETE
• JPA : 필드만 추가하면 된다. → SQL은 JPA가 처리

4. 패러다임의 불일치 해결 (⭐️)
1. JPA와 상속
저장
• 개발자가 할일 jpa.persist(album);
• 나머진 JPA가 처리 INSERT INTO ITEM~, INSERT INTO ALBUM~
2. JPA와 연관관계
연관관계 저장
member.setTeam(team);
jpa.persist(member);
3. JPA와 객체 그래프 탐색
신뢰할 수 있는 엔티티, 계층 → 자유로운 객체 그래프 탐색 (지연로딩 같은 기술을 이용)
4. JPA와 비교하기
동일한 트랜잭션에서 조회한 엔티티는 같음을 JPA는 보장

5. JPA의 성능 최적화 기능
1. 1차 캐시와 동일성 (identity) 보장
• 같은 트랜잭션 안에서는 같은 엔티티를 반환 - 약간의 조회성능 향상
⭐
JPA가 애플리케이션과 데이터베이스 사이에서 존재함으로서 얻는 이점 1. 모아서 한번에 보내기 2. Buffer Writing = 캐싱 기능
• DB Isolation Level이 Read Committed이어도 애플리케이션에서 Repeatable Read 보장
⭐
DB 격리 수준 REPEATABLE READ (격리수준 높음) - MVCC(다중 버전 동시성 제어)를 이용해 한 트랜잭션 내에서 동일한 결과를 보장한다. - MySQL은 트랜잭션 마다 트랜잭션 ID를 부여하여 트랜잭션 ID보다 작은 트랜잭션 번호에서 변경한 것만 읽게 된다. - Undo 공간에 백업해두고 실제 레코드 값을 변경한다. - PANTOM READ가 존재할 수 있다. (추가가 발생한 경우) READ COMMITTED (격리수준 낮음) - 커밋된 데이터만 조회할 수 있고, 하나의 트랜잭션 안에서 서로 다른 조회 결과가 나올 수 있다. - 나중에 시작한 트랜잭션에서 먼저 읽은 레코드의 데이터를 변경 후 커밋한 경우
⭐
다중 버전 동시성 제어란? RDBMS는 변경 전의 레코드를 Undo 공간에 백업해둔다. 따라서 동일한 레코드에 대해 변경 여러 버전이 존재하기 때문에 다중 버전 동시성 제어라 부른다.
2. 트랜잭션을 지원하는 쓰기 지연 (Transactional Write-behind)
INSERT
1. 트랜잭션을 커밋할 때 까지 INSERT SQL을 (버퍼에) 모음
2. JDBC BATCH SQL 기능을 사용해서 한번에 SQL 전송
• 트랜잭션이 커밋되는 순간 데이터 베이스에 INSERT SQL을 모아서 보낸다.
• 장점 - 네트워크 통신 비용이 줄어든다.
UPDATE
3. UPDATE, DELETE로 인한 로우(ROW)락 시간 최소화
4. 트랜잭션 커밋 시 UPDATE, DELETE SQL 실행하고 바로 커밋
• 비지니스 로직 수행 동안 DB 로우 락이 걸리지 않는다.
• 커밋하는 순간 데이터 베이스에 UPDATE, DELETE SQL이 전송된다.
3. 지연 로딩 (Lazy Loading)과 즉시 로딩
• 지연 로딩 : 객체가 실제 사용될 때 로딩
• 즉시 로딩 : JOIN SQL로 한번에 연관된 객체까지 미리 조회
• 반드시 사용하는 엔티티라면, 한번에 가져옴으로서 네트워크 비용을 줄일 수 있다.

6. 데이터 접근 추상화와 벤더 독립성

7. 표준

ORM은 객체와 RDB 두 기둥위에 있는 기술