[JPA] 객체지향 쿼리 언어(JPQL) - 중급 문법

출처 : https://www.inflearn.com/course/ORM-JPA-Basic

자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편 강의 - 인프런

 

---

경로 표현식

.(점)을 찍어 객체 그래프를 탐색하는 것

• 상태 필드(state field): 단순히 값을 저장하기 위한 필드
• 연관 필드(association filed): 연관관계를 위한 필드
  
  • 단일 값 연관 필드 : @ManyToOne, @OneToMany, 대상이 엔티티
  • 컬렉션 값 연관 필드 : @OneToMany, @ManyToMany,  대상이 컬렉션

경로 표현식 특징

• 상태 필드 : 경로 탐색의 끝, 탐색X
• 단일 값 연관 경로 : 묵시적 내부 조인(inner join) 발생, 탐색O (m.team)
• 컬렉션 값 연관 경로 : 묵시적 내부 조인 발생, 탐색X
  FROM절에서 명시적 조인을 통해 별칭을 얻으면 별칭을 통해 탐색 가능 

Team을 가져와야할 때 DB입장에서는 Member 테이블 안에 Team_id라는 컬럼만 있고 Team과 연관관계로 이어져 있기 때문에 Team 전체를 찾아오기 위해 내부 조인이 발생할 수 밖에 없다.

실무에서 묵시적 조인 사용 X (쿼리 튜닝 어려움)

명시적 조인, 묵시적 조인

• 명시적 조인, 묵시적 조인
  select m from Member m join m.team t
• 묵시적 조인 : 경로 표현식에 의해 묵시적으로 SQL 조인 발생 (내부 조인만 가능)
  select m.team from Member m

경로 탐색을 사용한 묵시적 조인 시 주의사항

• 항상 내부 조인
• 컬렉션은 경로 탐색의 끝, 명시적 조인을 통해 벼링 얻어야 함.
• 경로 탐색은 주로 SELECT, WHERE 절에서 사용하지만 묵시적 조인으로 인해 SQL의 FROM (JOIN)절에 영향을 줌

 

---

페치 조인(FETCH JOIN) 1 - 기본

• SQL 조인 종류X
• JPQL에서 성능 최적화를 위해 제공하는 기능
• 연관된 에티티나 컬렉션을 SQL 한 번에 함께 조회하는 기능
• join fetch 명령어 사용
• 페치 조인 ::= [LEFT [OUTER] | INNER ] JOIN FETCH 조인 경로

 

회원을 조회할 때 연관된 팀도 함께 조회하고 싶어요 (SQL 한 번에)

[JPQL]
select m from Member m join fetch m.team

[SQL]
SELECT M.*, T.* FROM MEMBER M
INNER JOIN TEAM T ON M.TEAM_ID = T.ID

 

 

 

JPA 클래스

Team teamA = new Team();
teamA.setName("팀A");
em.persist(teamA);

Team teamB = new Team();
teamB.setName("teamB");
em.persist(teamB);

Member member1 = new Member();
member1.setUsername("회원1");
member1.setTeam(teamA);
em.persist(member1);

Member member2 = new Member();
member2.setUsername("회원2");
member2.setTeam(teamA);
em.persist(member2);

Member member3 = new Member();
member3.setUsername("회원3");
member3.setTeam(teamB);
em.persist(member3);

// 영속성 컨텍스트 제거
em.flush();
em.clear();

// Member와 Team을 조인해서 가져옴
String query = "select m From Member m join fetch m.team";

List<Member> result = em.createQuery(query, Member.class)
        .getResultList();

for (Member m : result) {
    System.out.println("member = " + m.username + ", " + m.getTeam().name);
    // member = 회원1, 팀A
    // member = 회원2, 팀A
    // member = 회원3, 팀B
}

tx.commit();

실행되는 쿼리 : SELECT m.*, t.* FROM member m inner join team t on m.team_id = t.id 

 

컬렉션 페치 조인

• 일대다 관계, 컬렉션 페치 조인
• [JPQL]
  select t
  from Team t join fetch t.members
  where t.name = '팀A'
• [SQL]
  SELECT T.*, M.*
  FROM TEAM T
• INNER JOIN MEMBER M ON T.ID=M.TEAM_ID
  WHERE T.NAME

String query = "select t From Team t join fetch t.members";

List<Team> result = em.createQuery(query, Team.class)
        .getResultList();

for (Team t : result) {
    System.out.println("team =" + t.getName() + ", " + teamA.getMembers().size());
    // team = 팀A, 2
    // team = 팀A, 2
    // team = 팀B, 1
}

 

 

팀A에 회원이 여러명 있으면 팀이 중복된 row가 여러개 뽑힘.
페치 조인을 실행했을 때 팀A가 중복되기 때문에 영속성 컨텍스트에 있는 팀A가 나오고 2개의 팀A는 같은 주소값을 갖는다.

 

페치 조인과 DISTINCT

• SQL의 DISTINCT는 중복된 결과를 제거하는 명령
• JPQL의 DISTINCT 2가지 기능 제공
  
  • 1. SQL에 DISTINCT를 추가
  • 2. 애플리케이션에서 엔티티 중복 제거
• select distinct t
  from Team t join fetch t.members
  where t.name = '팀A'
• SQL에서 DISTINCT를 추가하지만 데이터가 완전히 똑같지 않으므로 SQL 결과에서는 중복제거 실패함

String query = "select distinct t From Team t join fetch t.members";

List<Team> result = em.createQuery(query, Team.class)
        .getResultList();

 

• DISTINCT가 추가로 애플리케이션에서 중복 제거 시도
• 같은 식별자를 가진 Team 엔티티 제거

[DISTINCT 추가시 결과]
teamname = 팀A, team = Team@0x100
-> username = 회원1, member = Member@0x200
-> username = 회원2, member = Member@0x300

= 회원의 주소는 같지만 멤버의 주소는 다름!

 

페치 조인과 일반 조인의 차이

• 일반 조인 실행시 연관된 데이터를 함께 조회하지 않음
• [JPQL]
  select t
  from Team t join t.members m
  where t.name = '팀A'
• [SQL]
• SELECT T.*
  FROM TEAM T
  INNER JOIN MEMBER M ON T.ID=M.TEAM_ID
  WHERE T.NAME = '팀A'
• JPQL은 결과를 반환할 때 연관관계 고려X
• 단지 SELECT 절에 지정한 엔티티만 조회할 뿐
• 여기서는 팀 엔티티만 조회하고, 회원 엔티티는 조회X

 

• 페치 조인을 사용할 때만 연관된 엔티티도 함께 조회 (즉시 로딩)
• 페치 조인은 객체 그래프를 SQL 한 번에 조회하는 개념
• 페치 조인은 연관된 엔티티를 함께 조회함
• [JPQL]
  select t
  from Team t join fetch t.members
  where t.name = '팀A'
  
• [SQL]
  SELECT T.*, M.*
  FROM TEAM T
  INNER JOIN MEMBER M ON T.ID=M.TEAM_ID
  WHERE T.NAME = '팀A'

 

 

---

페치 조인 2 - 한계

• 페치 조인 대상에는 별칭을 줄 수 없다. 
  (하이버네이트는 가능, 가급적 사용x)
• 둘 이상의 컬렉션은 페치 조인 할 수 없다. 
• 컬렉션을 페치 조인하면 페이징 API(setFirstResult, setMaxResults)를 사용할 수 없다. 
  
  • 일대다 페치 조인으로 데이터를 가져왔을 때 같은 컬렉션인 데이터가 2건이고 페이징 사이즈를 1로 지정했다면 데이터가 1개만 가져와짐.
  • 일대일, 다대일 같은 단일 값 연관 필드들은 페치 조인해도 페이징 가능
  • 하이버네이트는 경고 로그를 남기고 DB에서 모든 데이터를 가져온 후 메모리에서 페이징(매우 위험, 사용 X)
    1. 다대일로 데이터를 가져오는 것을 일대다로 변경
    2. 페치 조인을 하지않고 모든 컬렉션 데이터를 가져온 후 지연 로딩으로 나머지 데이터를 가져오는데 @BatchSize() 어노테이션을 사용하거나 배치 사이즈를 글로벌 세팅하면 조회한 컬렉션의 id를 fk로 가진 나머지 데이터들을 한 번에 조회함.
    3. DTO 사용
    
     

배치 사이즈 어노테이션

Team 클래스

@Entity
public class Team {
    @Id @GeneratedValue
    private Long id;
    private String name;

    @BatchSize(size = 100)
    @OneToMany(mappedBy = "team")
    private List<Member> members = new ArrayList<>();
    
    ...

 

JPA 클래스

String query = "select t from team t";

List<Team> result = em.createQuery(query, Team.class)
        .setFirstResult(0)
        .setMaxResults(2)
        .getResultList();

 

글로벌 세팅(이거 쓰기)

Persistence.xml

<!-- batch_size : 쿼리를 value만큼 모아뒀다가 전송하는 것, 버퍼링 같은 기능 value는 1000이하로 -->
<property name="hibernate.default_batch_fetch_size" value="100"/>

 

 

페치 조인의 특징과 한계

• 연관된 엔티티들을 SQL 한 번으로 조회 - 성능 최적화
• 엔티티에 직접 적용하는 글로벌 로딩 전략보다 우선함
  @OneToMany(fetch = FetchType.LAZY) // 글로벌 로딩 전략
• 실무에서 글로벌 로딩 전략은 모두 지연 로딩
• 최적화가 필요한 곳은 페치 조인 적용

 

페치 조인 - 정리

• 모든 것을 페치 조인으로 해결할 수는 없음
• 페치 조인은 객체 그래프를 유지할 때 사용하면 효과적 (member.team.name)
• 여러 테이블을 조인해서 엔티티가 가진 모양이 아닌 전혀 다른 결과를 내야 하면 페치 조인보다는 일반 조인을 사용하고 필요한 데이터들만 조회해서 DTO로 반환하는 것이 일반적

 

 

---

다형성 쿼리

 

 

TYPE

• 조회 대상을 특정 자식으로 한정
• 예) Item 중에 Book, Movie를 조회해라
• [JPQL]
  select i from Item i
  where type(i) IN (Book, Movie)
• [SQL]
  select i from i
  where i.DTYPE in ('B', 'M')

 

TREAT(JPA 2.1)

• 자바 타입 캐스팅과 유사
• 상속 구조에서 부모 타입을 특정 자식 타입으로 다룰 때 사용
• FROM, WHERE, SELECT(하이버네이트 지원) 사용
• 예) 부모인 Item과 자식 Book이 있다.
• [JPQL]
  select i from Item i
  where treat(i as Book).author = 'kim'
• [SQL]
  select i.* from Item i
  where i.DTYPE = 'B' and i.author = 'kim'

 

---

엔티티 직접 사용

 

기본 키 값

• JPQL에서 엔티티를 직접 사용하면 SQL에서 해당 엔티티의 기본 키 값을 사용
• [JPQL]
  select count(m.id) from Member m // 엔티티의 아이디를 사용
  select count(m) from Member m // 엔티티를 직접 사용
• [SQL] (JPQL 둘 다 같은 sql문 실행됨)
  select count(m.id) as cnt from Member m
• 엔티티를 파라미터로 전달하거나 식별자를 전달하는 것도 기본 키 값이 사용 됨.

 

외래 키 값

String query = "select m from Member m where m.team = :team";

List<Member> result = em.createQuery(query, Member.class)
        .setParameter("team", team)
        .getResultList();

String query = "select m from Member m where m.team.id = :teamId";

List<Member> result = em.createQuery(query, Member.class)
        .setParameter("teamId", teamId)
        .getResultList();

실행된 SQL
select m.* from Member m where m.team_id = ?

 

 

---

Named 쿼리

 

정적 쿼리

• 미리 정의해서 이름을 부여해두고 사용하는 JPQL
• 정적 쿼리 (동적으로 사용X)
• 어노테이션, XML에 정의
• 애플리케이션 로딩 시점에 초기화 후 재사용
• 애플리케이션 로딩 시점에 쿼리를 검증 (쿼리에 오류가 있으면  QuerySyntax Exception 발생) 

 

Member 클래스

@Entity
@NamedQuery(
        name = "Member.findByUsername",
        query = "select m from Member m where m.username = :username"
)
public class Member {

...

 

JPA 클래스

List<Member> resultList = em.createNamedQuery("Member.findByUsername", Member.class)
                        .setParameter("username","회원1")
                        .getResultList();

 

Named 쿼리 환경에 따른 설정

• XML이 항상 우선권을 가진다.
• 애플리케이션 운영 환경에 따라 다른 XML을 배포할 수 있다.

 

 

---

벌크 연산

• 재고가 0개 미만인 모든 상품의 가격을 10% 상승하려면?
• JPA 변경 감지 기능으로 실행하기에는 너무 많은 SQL이 실행됨.
  
  • 1. 재고가 10개 미만인 상품을 리스트로 조회한다.
  • 2. 상품 엔티티의 가격을 10% 증가한다.
  • 3. 트랜잭션 커밋 시점에 변경감지가 동작한다.
• 변경된 데이터가 100건이라면 100번의 UPDATE SQL 실행됨.

 

• 쿼리 한 번으로 여러 테이블 로우 변경(엔티티)
• executeUpdate()의 결과는 영향받은 엔티티 수 반환
• UPDATE, DELETE 지원
• INSERT(inser into .. select, 하이버네이트 지원)

int resultCount = em.createQuery("update Member m set m.age = 20")
                .executeUpdate();

System.out.println(resultCount);

 

벌크 연산 주의

• 벌크 연산은 영속성 컨텍스트를 무시하고 데이터베이스에 직접 쿼리
  
  • 벌크 연산을 먼저 실행
  • 벌크 연산 수행 후 영속성 컨텍스트 초기화

 

 

 

 

 

 

---