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[5, 6주차/피우] 워크북 제출합니다. #72

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Nov 12, 2024
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## Domain
- 애플리케이션에서 해결하고자 하는 문제의 영역


- 예시)
- 쇼핑몰 애플리케이션 : 상품, 주문, 결제, 배송 등으로 문제 영역을 나눌 수 있다.
- 은행 애플리케이션 : 에금/출금, 대출, 계좌관리 등으로 문제 영역을 나눌 수 있다.


- 도메인 모델
- 도메인을 이해하기 위한 형태로 구조화한 것
- 구성요소, 규칙, 기능을 정의
- 도메인 자체를 이해하는 것이 목적이므로 모델링 방법은 중요하지 않다.
- 그러나 객체지향 프로그래밍 환경에서는 클래스 다이어그램과 같은 UML 표기법을 사용하는 것이 유용하다.


- 도메인 모델의 분류
- 엔티티 : 고유한 식별자를 가지는 객체, 식별자만으로 동일성 판단
- 값 객체 : 고유한 식별자가 없는 객체, 모든 속성 값으로 동일성 판단


- 하나의 모델을 각각 엔티티와 값 객체로 표현한 예제
```java
// 엔티티로 표현한 User
class User {

private final String userId; // 고유 식별자로 사용
private String name;
private int age;

// 생성자
public User(String userId, String name, int age) {
this.userId = userId;
this.name = name;
this.age = age;
}

// Getter 및 Setter ...

// 동일성은 식별자(userId)를 기준으로 판단
@Override
public boolean equals(Object o) {
// ...
return userId.equals(user.userId);
}

@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(userId);
}
}
```
```java
// 값 객체로 표현한 User
final class User {

private final String name;
private final int age;

// 생성자
public User(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}

// Getter 메서드만 ...
// 불변 객체를 보장되어야 하므로 Setter X

// 동일성 비교는 모든 속성 값을 기준으로 한다.
@Override
public boolean equals(Object o) {
// ...
return (age == user.age && name.equals(user.name));
}

@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(name, age);
}
}
```

- 엔티티와 값 객체를 선택하는 기준
- 고유한 식별자가 필요하다. -> 엔티티 (User, Order)
- 상태가 바뀌어도 동일한 객체로 간주한다. -> 엔티티 (User의 개명)
- 객체의 상태가 변하지 않는다. -> 값 객체 (Address)


## 양방향 매핑
- 두 개체가 양방향 연관관계를 갖도록 설정하는 것


- 양방향 연관관계
- 두 개체가 서로를 참조하고 있는 관계


- 관계형 데이터베이스의 양방향 매핑
- 한 테이블이 다른 테이블에 대한 기본 키를 외래 키로 갖는다.
- JOIN을 통해 서로 다른 테이블 간의 탐색이 가능해진다.


- 객체 지향 프로그래밍의 양방향 매핑
- 서로 다른 두 객체가 각각을 인스턴스로 갖는다.
- 즉 2번의 객체 참조로 양방향을 설정할 수 있다.


- 패러다임의 불일치
- 관계형 데이터베이스에서는 하나의 테이블이 외래키를 관리한다.
- 객체 지향 패러다임에서는 두 번의 참조로 양방향 관계를 구현한다.
- 따라서 데이터의 무결성, 관계의 명확한 관리를 위해 한 엔티티만 외래키를 관리하도록 한다.


- '외래키를 관리한다'의 의미
- DB 상에서 FK를 갖는다.
- 실제 DB에 대한 저장, 수정, 삭제 권한을 갖는다.


- JPA 양방향 매핑 예시
```java
@Entity
public class Member {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;

private String username;

@ManyToOne
@JoinColumn(name = "team_id") // 외래 키 정의
private Team team;

// 생성자, Getter ...

public void setTeam(Team team) {
this.team = team;
}
}
```
```java
@Entity
public class Team {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;

private String name;

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

// 생성자, Getter ...

// 연관관계 편의 메서드는 자주 사용하는 엔티티에 위치하도록 한다.
public void addMember(Member member) {
members.add(member);
member.setTeam(this);
}
}
```


## N + 1 문제
- ORM 기술에서 엔티티 조회 시, 연관관계도 함께 조회하여 추가적인 쿼리가 나가는 문제


- 즉시로딩에서 N + 1 예제
```java
@Entity
public class Team {
@Id
@GeneratedValue
private long id;
private String name;

@OneToMany(fetch = FetchType.EAGER)
private List<Member> members = new ArrayList<>();
}

```
```java
em.createQuery("select t from Team t", Team.class).getResultList(); // 패치 전략 무시
```


- 지연 로딩에서 N + 1 예제
```java
// @OneToMany(fetch = FetchType.Lazy)로 변경
List<Team> teams = teamRepository.findAll();

teams.stream().forEach(team -> {
team.getMembers().size(); // 실제 사용 시점에 SELECT 쿼리가 나간다.
});
```


- 발생 원인
- 즉시 로딩에서의 원인 : JPQL은 글로벌 패치 전략을 무시한 채 JPQL 그대로 조회하기 때문이다.
- 지연 로딩에서의 원인 : 실제 엔티티가 사용되는 시점까지 조회를 미루기 때문이다.


- 해결 방법
- 조인 패치 : @Query("select t from Team t join fetch t.members") - 1번의 쿼리로 객체 그래프 조회
- 엔티티 그래프 : @EntityGraph(attributePaths = {"members"}) - members 필드 Eager 조회
- 배치 사이즈 : @BatchSize(size = 10) - IN 절 사용


- 각 연관관계의 default 속성
- @ManyToOne : EAGER
- @OneToOne : EAGER
- @ManyToMany : LAZY
- @OneToMany : LAZY
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