Spring Data JPA

• Spring Data JPA는 JPA를 더 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 모듈

<aside> ✅ JPA : Java 오브젝트를 관계형 데이터베이스에 매핑하는 Java 표준으로 개발자가 데이터베이스에 데이터를 저장, 조회, 업데이트, 삭제하기 위해 SQL을 작성할 필요 없이, 객체를 조작하는 것 만으로 데이터베이스에 저장, 조회, 업데이트, 삭제를 수행할 수 있게 한다.

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• JpaRepository와 같은 인터페이스를 상속 받아 새로운 Repository 인터페이스를 생성한다. 정해진 규칙대로 메서드명을 명명하면 Spring Data JPA가 자동으로 코드를 생성해주고, 개발자는 데이터를 가진 Java 오브젝트인 Entity를 parameter로 Repository의 메소드를 호출하여 데이터베이스에 저장, 조회, 업데이트, 삭제를 할 수 있다.
• 개발자는 인터페이스만 작성
• 스프링 데이터 JPA가 구현 객체를 동적으로 생성해서 주입

JPA는 개발자가 직접 SQL문을 작성하지 않고도 데이터베이스의 데이터를 조작할 수 있는 장점이 있지만, 한계가 있다.

• 연관 관계를 맺지 않은 Entity는 Join이 어렵다.
• Entity 중 원하는 필드만 가져올 수 없다.
• JPA는 통계 처리와 같은 복잡한 쿼리 보다는 실시간 처리용 쿼리에 더 최적화 되어 있어 복잡한 쿼리 작업이 어렵다.

이런 한계가 있으므로 이를 보완할 대안들에 대해 조사해봤다.

Native Query

🔹 SQL을 직접 사용할 수 있는 기능으로 JPA가 지원하고 있다.

🔹 장점

🔸 데이터베이스 종속 기능 사용 :

JPQL이 표준 SQL을 지원하는 대부분의 문법과 SQL 함수들을 지원하지만 특정 데이터베이스에 종속적인 기능은 지원하지 않는다. 따라서 특정 데이터베이스가 지원하는 기능을 사용하고자 할 때 사용한다. 하지만 이 때문에

🔸 성능 이슈 해결 :

JPA가 지원하는 메소드 중 update쿼리는 하나하나 조회하여 id 값을 가져와 처리하는 방식인데 이게 대량이 되면 속도 저하와 성능 이슈를 낳는다. 이럴 경우 조회 없이 한번의 쿼리로 하기 위해 native Query를 사용한다.

🔹 단점

🔸 특정 데이터베이스에 의존하는 SQL을 작성해야 한다. (데이터베이스가 변경되면 SQL도 수정) 다형성 🔽

🔸 개발자가 문자열로 SQL을 직접 정의해야 하여 개발자 의존적이라 휴먼 에러 발생 가능성이 높다.

JPQL (Java Persistence Query Language)