JPA와 Spring Data
Java Persistence API의 약자인 JPA 기술은 자바 기반의 데이터 베이스 처리 기술입니다. 일반적으로 ORM(Object-Relational Mapping)이라고 하여 Java의 오브젝트와 여러 Database의 오브젝트와 서로 매핑해주는 역할을 합니다. Java가 아닌 .NET 진영에서는 EF Core가 JPA와 같은 의미로 사용됩니다. 현재 강의 시점인 2023년에는 특별한 경우의 데이터 타입을 제외하고는 날쿼리(?)가 아닌 JPA를 사용해서 해결되지 못하는 경우는 없습니다. 오히려 JPA 기술을 사용하여 데이터베이스 처리 영역을 구성하는 걸 적극 권장하는 추세입니다.
데이터베이스 처리 기술
자바 기술을 사용하여 데이터베이스를 다룰 때에는 기본은 JDBC가 기본입니다. 순수 SQL 문을 사용하여 데이터베이스를 다루는데요. 일반적으로 이번 강좌에서 다루는 JPA를 학습하기 전에 반드시 Java와 함께 기본 기술로 학습해 두어야 하는게 JDBC입니다. 물론, JPA만 사용해도 되지만, 현실 세계에서는 수많은 레거시 시스템들이 JDBC로 이루어져 있기 때문에 거의 불가능하다고 보여집니다. JDBC를 기준으로 iBATIS, MyBatis를 거쳐 JPA까지 많은 이름의 데이터베이스 처리 기술이 존재하지만, 코어 기술로 JDBC 그리고 ORM 기술로 JPA를 사용하는게 가장 이상적인 단계입니다.
목차
JPA와 Spring Data 소개 1.1. JPA 개념 및 이점 1.2. Spring Data란? 1.3. Spring Data JPA 소개
데이터베이스 처리 기술 이해 2.1. JDBC 2.2. iBATIS와 MyBatis 2.3. JPA와 ORM
JPA 환경 설정 및 기본 개념 3.1. JPA 환경 설정 3.2. 엔티티(Entity)와 테이블 매핑 3.3. 기본 키 매핑 전략
쿼리 작성 및 실행 4.1. CRUD 기본 연산 4.2. JPQL (Java Persistence Query Language) 4.3. Criteria API 4.4. Native SQL
Spring Data JPA 활용 5.1. Repository 인터페이스 정의 5.2. 쿼리 메서드 작성 5.3. 페이징 및 정렬 5.4. 명명규칙에 따른 쿼리 생성
고급 JPA 기능 및 성능 최적화 6.1. 연관 관계 매핑 6.2. 영속성 컨텍스트와 캐싱 6.3. 트랜잭션 관리 6.4. N+1 문제 해결 및 FetchType 6.5. 지연 로딩(Lazy Loading)과 즉시 로딩(Eager Loading)
실습 프로젝트 7.1. 프로젝트 설계 및 구조 7.2. 엔티티 및 Repository 생성 7.3. 서비스 로직 작성 7.4. 테스트 케이스 작성 및 검증
마치며 8.1. JPA와 Spring Data JPA 정리 8.2. 프로젝트 리뷰 8.3. 앞으로의 학습 방향성
JPA와 Spring Data 소개
데이터베이스와의 상호작용은 대부분의 웹 애플리케이션 개발에서 핵심 요소 중 하나입니다. 이러한 작업을 수행하기 위한 도구 및 프레임워크를 사용하면 개발자는 복잡한 쿼리 작성과 데이터 변환에 대한 부담을 줄일 수 있습니다. 이 아티클에서는 Java Persistence API(JPA)와 Spring Data에 대해 소개하고, 이 둘을 결합한 Spring Data JPA에 대해 설명합니다.
1.1. JPA 개념 및 이점
Java Persistence API(JPA)는 Java 애플리케이션에서 관계형 데이터베이스와 상호작용하기 위한 표준 인터페이스를 제공합니다. JPA는 객체-관계 매핑(ORM) 패러다임을 사용하여 자바 객체와 데이터베이스 테이블 간의 매핑을 단순화합니다. 이를 통해 개발자는 SQL 쿼리를 작성하는 대신 객체 지향적인 접근 방식을 사용하여 데이터를 조작할 수 있습니다.
JPA의 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 개발자가 작성해야 하는 SQL 코드의 양이 줄어들어 개발 속도가 향상됩니다.
- 데이터베이스 스키마 변경에 대한 코드 수정이 간소화됩니다.
- 표준 인터페이스로 인해 다양한 JPA 구현체를 손쉽게 교체할 수 있습니다.
1.2. Spring Data란?
Spring Data는 Spring 프레임워크에서 제공하는 데이터 액세스 추상화를 제공하는 프로젝트입니다. Spring Data는 다양한 데이터 저장소에 대한 일관된 프로그래밍 모델을 제공하며, 이를 통해 개발자는 데이터베이스에 집중할 수 있습니다. Spring Data는 다음과 같은 기능을 제공합니다:
- 저장소별로 일관된 CRUD 및 쿼리 작성을 위한 인터페이스를 제공합니다.
- 선언적 쿼리 메서드를 통해 복잡한 쿼리를 간단하게 작성할 수 있습니다.
- 데이터 저장소에 관계없이 공통된 프로그래밍 모델을 사용할 수 있습니다.
1.3. Spring Data JPA 소개
Spring Data JPA는 Spring Data 프로젝트의 일부로, JPA를 사용하여 데이터베이스 액세스를 추상화하고 단순화하는 기능을 제공합니다. Spring Data JPA를 사용하면 개발자는 Repository 인터페이스를 정의하고 이를 구현하는 클래스를 작성하는 대신, Spring Data JPA가 자동으로 구현체를 생성해 줍니다. 이를 통해 개발자는 데이터 액세스 로직에 집중할 수 있으며, 기본적인 CRUD 작업과 복잡한 쿼리를 손쉽게 처리할 수 있습니다.
Spring Data JPA의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- Repository 인터페이스를 통한 간편한 CRUD 작업 지원
- 메서드 이름에 따른 쿼리 생성을 통해 쿼리 작성의 단순화
- 페이징 및 정렬 기능 제공
- 고급 JPA 기능과 성능 최적화를 위한 지원
Spring Data JPA를 사용하면 개발자는 빠르게 데이터베이스 액세스 코드를 작성하고 유지 관리할 수 있으며, 객체 지향적인 프로그래밍 방식을 적용할 수 있습니다. 이러한 기능 덕분에 Spring Data JPA는 많은 Java 기반 웹 애플리케이션 개발에 널리 사용되고 있습니다.
2. 데이터베이스 처리 기술 이해
2.1. JDBC
JDBC(Java Database Connectivity)는 Java에서 데이터베이스에 접근할 수 있는 API입니다. JDBC를 사용하면 개발자는 SQL 쿼리를 작성하고, 데이터베이스에 연결하며, 쿼리를 실행하고 결과를 처리할 수 있습니다. 하지만 JDBC를 사용하면 코드가 길고 복잡해지기 때문에, 대부분의 경우 ORM(Object-Relational Mapping) 기반의 프레임워크를 사용합니다.
2.2. iBATIS와 MyBatis
iBATIS와 MyBatis는 JDBC를 기반으로 하는 SQL 매핑 프레임워크입니다. iBATIS는 초기 버전으로, MyBatis는 iBATIS의 후속 버전입니다. 이 프레임워크들은 SQL 쿼리와 자바 객체간의 매핑을 지원하여 개발자가 편리하게 데이터베이스 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 하지만 이들 프레임워크는 JPA와 같은 표준 인터페이스를 사용하지 않으며, SQL 쿼리 작성에 의존적입니다.
2.3. JPA와 ORM
JPA(Java Persistence API)는 자바에서 ORM(Object-Relational Mapping)을 지원하는 표준 API입니다. JPA를 사용하면 개발자는 SQL 쿼리 작성 없이 객체 지향적인 방식으로 데이터베이스 작업을 수행할 수 있습니다. 이로 인해 코드가 간결해지고, 유지 관리가 용이해집니다.
3. JPA 환경 설정 및 기본 개념
3.1. JPA 환경 설정
JPA를 사용하기 위해서는 먼저 환경 설정을 해야 합니다. 주로 사용되는 JPA 구현체로는 Hibernate, EclipseLink 등이 있습니다. JPA 환경 설정에는 persistence.xml 파일을 사용하여 데이터베이스 연결 정보와 엔티티 클래스 정보 등을 정의합니다.
3.2. 엔티티(Entity)와 테이블 매핑
엔티티는 데이터베이스 테이블을 자바 객체로 표현한 것입니다. JPA에서는 엔티티 클래스를 작성하고, 이를 데이터베이스 테이블과 매핑하는 방식으로 데이터베이스 작업을 수행합니다. 이를 위해 @Entity, @Table, @Column 등의 어노테이션을 사용합니다.
3.3. 기본 키 매핑 전략
JPA에서는 엔티티의 기본 키를 매핑하는 여러 전략이 있습니다. 이 중 가장 일반적인 전략은 AUTO, IDENTITY, SEQUENCE, TABLE 전략입니다. 각 전략은 데이터베이스에 따라 사용 가능한 방식이 다르며, 성능 및 특성에 차이가 있습니다. @GeneratedValue 어노테이션을 사용하여 기본 키 생성 전략을 설정할 수 있습니다.
4. 쿼리 작성 및 실행
4.1. CRUD 기본 연산
JPA에서는 EntityManager를 사용하여 엔티티에 대한 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 간단한 코드로 데이터베이스 작업을 처리할 수 있습니다.
4.2. JPQL (Java Persistence Query Language)
JPQL은 JPA에서 제공하는 객체지향 쿼리 언어입니다. JPQL은 SQL과 비슷하지만, 테이블이 아닌 엔티티 객체에 대한 쿼리를 작성합니다. 이를 통해 개발자는 객체지향적인 방식으로 쿼리를 작성할 수 있습니다.
4.3. Criteria API
Criteria API는 JPA에서 제공하는 프로그래밍 방식의 쿼리 생성 기능입니다. Criteria API를 사용하면 개발자는 Java 코드로 안전하게 타입 체크를 수행하는 쿼리를 작성할 수 있습니다.
4.4. Native SQL
JPA에서는 Native SQL을 사용하여 데이터베이스에 특화된 SQL 쿼리를 직접 작성할 수 있습니다. 이 방식은 JPA의 추상화가 제공하지 않는 기능을 사용해야 할 때 유용하며, 개발자는 성능 최적화를 위해 필요한 경우에만 사용해야 합니다.
5. Spring Data JPA 활용
5.1. Repository 인터페이스 정의
Spring Data JPA에서는 Repository 인터페이스를 정의하여 데이터베이스 작업을 수행할 수 있습니다. 이 인터페이스는 JpaRepository를 상속받아 CRUD 작업을 지원하며, 개발자는 추가적인 쿼리 메서드를 정의할 수 있습니다.
5.2. 쿼리 메서드 작성
Spring Data JPA에서는 메서드 이름으로 쿼리를 생성하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 쿼리를 간단하게 작성할 수 있습니다. 메서드 이름은 명명 규칙에 따라 작성되어야 하며, 필요에 따라 @Query 어노테이션을 사용하여 JPQL 또는 Native SQL을 사용할 수도 있습니다.
5.3. 페이징 및 정렬
Spring Data JPA에서는 페이징 및 정렬 기능을 지원합니다. 개발자는 Pageable 인터페이스를 사용하여 페이징 및 정렬 조건을 전달할 수 있습니다. 이를 사용하면 쿼리 메서드에서 자동으로 페이징 및 정렬 처리가 이루어집니다. 또한, 반환값으로 Page 객체를 사용하여 결과를 받을 수 있으며, 이를 통해 추가적인 페이징 정보를 얻을 수 있습니다.
5.4. 명명규칙에 따른 쿼리 생성
Spring Data JPA에서는 메서드 이름을 기반으로 쿼리를 생성하는 명명 규칙을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 쿼리를 간단한 메서드 이름으로 작성할 수 있습니다. 예를 들어, findByUsername, findByUsernameAndAge 등의 메서드 이름을 사용하여 쿼리를 생성할 수 있습니다. 이러한 기능은 개발자가 빠르게 데이터베이스 작업을 처리하고 유지 관리할 수 있게 도와줍니다.
6. 고급 JPA 기능 및 성능 최적화
6.1. 연관 관계 매핑
JPA에서는 엔티티 간의 연관 관계를 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 객체지향적인 방식으로 엔티티 간의 관계를 표현할 수 있습니다. 주요 연관 관계 매핑에는 @OneToOne, @OneToMany, @ManyToOne, @ManyToMany 등의 어노테이션을 사용합니다.
6.2. 영속성 컨텍스트와 캐싱
영속성 컨텍스트는 JPA의 핵심 개념으로, 엔티티의 생명주기를 관리합니다. 영속성 컨텍스트를 통해 JPA는 엔티티의 변경 감지, 지연 로딩, 트랜잭션 관리 등의 기능을 제공합니다. 또한, JPA는 일차 캐시를 사용하여 데이터베이스 접근을 최소화하고 성능을 향상시킵니다.
6.3. 트랜잭션 관리
JPA에서는 엔티티의 변경 사항을 데이터베이스에 반영하기 위해 트랜잭션을 사용합니다. 이를 통해 데이터의 일관성과 무결성을 보장할 수 있습니다. Spring에서는 @Transactional 어노테이션을 사용하여 트랜잭션 범위를 지정할 수 있습니다.
6.4. N+1 문제 해결 및 FetchType
N+1 문제는 JPA에서 연관된 엔티티를 조회할 때 발생하는 성능 문제입니다. 이를 해결하기 위해 FetchType을 설정하여 조회 전략을 조절할 수 있습니다. FetchType에는 EAGER(즉시 로딩)와 LAZY(지연 로딩) 두 가지 옵션이 있습니다.
6.5. 지연 로딩(Lazy Loading)과 즉시 로딩(Eager Loading)
지연 로딩은 연관된 엔티티를 실제로 사용할 때까지 로딩을 지연시키는 전략입니다. 반면, 즉시 로딩은 연관된 엔티티를 함께 조회하는 전략입니다. 각 로딩 전략은 성능과 메모리 사용에 영향을 미치므로 상황에 따라 적절한 전략을 선택해야 합니다.
7. 실습 프로젝트
7.1. 프로젝트 설계 및 구조
실습 프로젝트를 진행하기 전에 프로젝트의 구조와 설계를 먼저 계획합니다. 이를 통해 개발 과정에서 발생할 수 있는 문제를 미리 예방하고, 효율적인 개발을 진행할 수 있습니다.
7.2. 엔티티 및 Repository 생성
프로젝트에 필요한 엔티티와 Repository를 생성합니다. 엔티티는 데이터베이스의 테이블과 매핑되며, Repository를 통해 데이터베이스 작업을 처리합니다.
7.3. 서비스 로직 작성
엔티티와 Repository를 기반으로 서비스 로직을 작성합니다. 서비스 로직은 비즈니스 요구 사항을 처리하는 코드로, 엔티티와 Repository를 사용하여 데이터베이스 작업을 수행합니다.
7.4. 테스트 케이스 작성 및 검증
프로젝트의 각 기능에 대한 테스트 케이스를 작성하고 검증합니다. 테스트 케이스를 통해 개발된 기능이 정상적으로 작동하는지 확인할 수 있으며, 이를 통해 프로젝트의 안정성을 높일 수 있습니다.
8. 마치며
8.1. JPA와 Spring Data JPA 정리
이 글에서는 JPA와 Spring Data JPA에 대한 기본 개념과 활용 방법을 소개하였습니다. 이를 통해 데이터베이스 작업을 더 효율적이고 개체지향적으로 처리할 수 있습니다.
8.2. 프로젝트 리뷰
실습 프로젝트를 통해 JPA와 Spring Data JPA의 활용 방법을 실습해보았습니다. 이를 통해 실제 프로젝트에서 JPA와 Spring Data JPA를 사용하여 개발을 진행할 수 있습니다.
8.3. 앞으로의 학습 방향성
JPA와 Spring Data JPA를 학습한 후에는 다양한 데이터베이스 처리 기술과 프레임워크를 탐구할 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 데이터베이스 처리 성능과 개발 효율성을 추구할 수 있습니다.
