[JPA] 객체지향 쿼리 언어2- 중급 문법

1. 경로표현식

.(점)을 찍어 객체 그래프를 탐색하는 것

select m.username -> 상태 필드 
	from Member m
		join m.team t -> 단일 값 연관 필드
		join m.orders o -> 컬렉션 값 연관 필드
where t.name = '팀A'

경로 표현식 용어 정리

• 상태 필드(state field): 단순히 값을 저장하기 위한 필드
 (ex: m.username)
• 연관 필드(association field): 연관관계를 위한 필드
  • 단일 값 연관 필드: @ManyToOne, @OneToOne, 대상이 엔티티(ex: m.team)
  • 컬렉션 값 연관 필드: @OneToMany, @ManyToMany, 대상이 컬렉션(ex: m.orders)

 

경로 표현식 특징

• 상태 필드(state field): 경로 탐색의 끝, 탐색X
• 단일 값 연관 경로: 묵시적 내부 조인(inner join) 발생, 탐색O

String query = "select m.team from Member m";
List<Team> resultList = em.createQuery(query, Team.class)
        .getResultList();
for(Team s : resultList){
    System.out.println("s = " + s);
}

inner join 발생

 

 

 

• 컬렉션 값 연관 경로: 묵시적 내부 조인 발생, 탐색X

       ☛ FROM 절에서 명시적 조인을 통해 별칭을 얻으면 별칭을 통해 탐색 가능

→ 묵시적 내부 조인이 발생하면 쿼리 튜닝할 때 까다로움 잘 설계해야 됨. 그냥 묵시적 조인은 실무에서 사용안하는 것을 권장. FROM 명시적 조인을 써서 탐색하는 것이 좋음

 

상태 필드 경로 탐색

상태 필드는 JPQL, SQL 동일하다.

• JPQL: select m.username, m.age from Member m
• SQL: select m.username, m.age from Member m

 

단일 값 연관 경로 탐색 

• JPQL: select o.member from Order o

• SQL:
 select m.* 


              from Orders o 

              inner join Member m on o.member_id = m.id

 

명시적 조인, 묵시적 조인

• 명시적 조인: join 키워드 직접 사용

       ☛ 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 표현식 - 예제

• select o.member.team
 from Order o -> 성공

• select t.members from Team -> 성공

• select t.members.username from Team t -> 실패
• select m.username from Team t join t.members m -> 성공

 

 

※ 경로 탐색을 사용한 묵시적 조인 시 주의사항

• 항상 내부 조인!
• 컬렉션은 경로 탐색의 끝, 명시적 조인을 통해 별칭을 얻어야함

• 경로 탐색은 주로 SELECT, WHERE 절에서 사용하지만 묵시 적 조인으로 인해 SQL의 FROM (JOIN) 절에 영향을 줌

 

 

🧑‍🏫 실무 조언

• 가급적 묵시적 조인 대신에 명시적 조인 사용

• 조인은 SQL 튜닝에 중요 포인트
• 묵시적 조인은 조인이 일어나는 상황을 한눈에 파악하기 어려움

 

 

 

2. 페치 조인 - 기본과 한계 (실무에서 중요)

• SQL 조인 종류X
• JPQL에서 성능 최적화를 위해 제공하는 기능

• 연관된 엔티티나 컬렉션을 SQL 한 번에 함께 조회하는 기능

• join fetch 명령어 사용

• 페치 조인 ::= [ LEFT [OUTER] | INNER ] JOIN FETCH 조인경로

 

 

엔티티 페치 조인

• 회원을 조회하면서 연관된 팀도 함께 조회(SQL 한 번에)

• SQL을 보면 회원 뿐만 아니라 팀(T.*)도 함께 SELECT

[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

 

페치 조인 사용 코드

String jpql = "select m from Member m join fetch m.team";
List<Member> members = em.createQuery(jpql, Member.class).getResultList(); 

for (Member member : members) {
	//페치 조인으로 회원과 팀을 함께 조회해서 지연 로딩X 
	System.out.println("username = " + member.getName() + ", " +
						"teamName = " + member.getTeam().getName());
}

username = 회원1, teamname = 팀A
username = 회원2, teamname = 팀A
username = 회원3, teamname = 팀B

 

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 = '팀A'

→ 팀A에 member가 두 개가 다 담겨서 Team을 호출할 때 멤버 2개의 데이터가 동시에 출력된다.

String jpql = "select t from Team t join fetch t.members where t.name = '팀A'" 
List<Team> teams = em.createQuery(jpql, Team.class).getResultList();
for(Team team : teams) {
	System.out.println("teamname = " + team.getName() + ", team = " + team); 
	for (Member member : team.getMembers()) {
		//페치 조인으로 팀과 회원을 함께 조회해서 지연 로딩 발생 안함
		System.out.println("-> username = "+ member.getUsername()+ ", member = " + member); 
    }
}

 

teamname = 팀A, team = Team@0x100
-> username = 회원1, member = Member@0x200
-> username = 회원2, member = Member@0x300
teamname = 팀A, team = Team@0x100
-> username = 회원1, member = Member@0x200
-> username = 회원2, member = Member@0x300

 

페치 조인과 DISTINCT

• SQL의 DISTINCT는 중복된 결과를 제거하는 명령

 

• JPQL의 DISTINCT 2가지 기능 제공

     1. SQL에 DISTINCT를 추가

String jpql = "select distinct t from Team t join fetch t.members";

     2. 애플리케이션에서 엔티티 중복 제거

         > 같은 식별자를 가진 Team 엔티티 제거

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

 

페치 조인과 일반 조인의 차이

• JPQL은 결과를 반환할 때 연관관계 고려하지 않고 단지 SELECT 절에 지정한 엔티티만 조회한다.

• 팀 엔티티만 조회하고, 회원 엔티티는 조회X

   → 페치 조인을 사용할 때만 연관된 엔티티도 함께 조회(즉시 로딩) 

• 페치 조인은 객체 그래프를 SQL 한번에 조회하는 개념

 

실행 예시

☛ 일반 조인 실행시 연관된 엔티티를 함께 조회하지 않는다.

[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'

 

☛ 페치 조인은 연관된 엔티티를 함께 조회한다.

[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 조인의 특징과 한계

∙ 페치 조인 대상에는 별칭을 줄 수 없다.

   ☛ 하이버네이트는 가능, 가급적 사용X

String query = "select t From Team t join fetch t.members m"; // t.members m -> 별칭 사용 권장 x

→ 별칭은 데이터의 정확성이나 객체 그래프 탐색의 사상이 맞지 않기 때문에 사용하지 않는 것이 좋음

 

∙ 둘 이상의 컬렉션은 페치 조인 할 수 없다.

 

∙ 컬렉션을 페치 조인하면 페이징 API(setFirstResult, setMaxResults)를 사용할 수 없다.

   ☛ 일대일, 다대일 같은 단일 값 연관 필드들은 페치 조인해도 페이징 가능

   ☛ 하이버네이트는 경고 로그를 남기고 메모리에서 페이징(매우 위험)


 

∙ 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 

   ☛ N+1문제가 같은 것이 터지는 곳에 페치 조인을 적용하면 대부분 성능 문제가 해결됨

 

 

📚 페치 조인 정리

• 모든 것을 페치 조인으로 해결할 수 는 없음
• 페치 조인은 객체 그래프를 유지할 때 사용하면 효과적

• 여러 테이블을 조인해서 엔티티가 가진 모양이 아닌 전혀 다른 결과를 내야 하면, 페치 조인 보다는 일반 조인을 사용하고 필요 한 데이터들만 조회해서 DTO로 반환하는 것이 효과적

 

 

페치 조인은 너무 중요해서 100% 이해하고 있어야 한다.

 

 

 

3. 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)

• 자바의 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).auther = ‘kim’

[SQL]

select i.* from Item i

where i.DTYPE = ‘B’ and i.auther = ‘kim’

 

 

 

4. 엔티티 직접 사용

❐ 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 둘다 같은 다음 SQL 실행)

 select count(m.id) as cnt from Member m

 

☛ 엔티티를 파라미터로 전달

String jpql = “select m from Member m where m = :member”; 
List resultList = em.createQuery(jpql)
		.setParameter("member", member) 
		.getResultList();

 

☛ 식별자를 직접 전달

String jpql = “select m from Member m where m.id = :memberId”; 
List resultList = em.createQuery(jpql)
		.setParameter("memberId", memberId) 
		.getResultList();

 

→ 실행된 SQL은 똑같다.

select m.* from Member m where m.id=?

 

 

❐ 엔티티 직접 사용 - 외래 키 값

Team team = em.find(Team.class, 1L);

String qlString = “select m from Member m where m.team = :team”;
List resultList = em.createQuery(qlString)
		.setParameter("team", team) 
		.getResultList();

String qlString = “select m from Member m where m.team.id = :teamId”; 
List resultList = em.createQuery(qlString)
		.setParameter("teamId", teamId) 
		.getResultList();

 

→ 실행된 SQL은 똑같다.

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

 

 

 

5. Named 쿼리

• 미리 정의해서 이름을 부여해두고 사용하는 JPQL로 정적쿼리이다.

• 어노테이션, XML에 정의
• 애플리케이션 로딩 시점에 초기화 후 재사용

• 애플리케이션 로딩 시점에 쿼리를 검증

 

☛ 어노테이션

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

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

 

☛ XML 정의

[META-INF/persistence.xml]
<persistence-unit name="jpabook" >
	<mapping-file>META-INF/ormMember.xml</mapping-file>

[META-INF/ormMember.xml]
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<entity-mappings xmlns="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/persistence/orm" version="2.1">

	<named-query name="Member.findByUsername">
		<query><![CDATA[
			select m
			from Member m
			where m.username = :username
		]]></query>
	</named-query>
	 
	<named-query name="Member.count">
		 <query>select count(m) from Member m</query>
	</named-query>
</entity-mappings>

 

 

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

 

 

 

6. 벌크 연산 

• 재고가 10개 미만인 모든 상품의 가격을 10% 상승하려면?

 

• JPA 변경 감지 기능으로 실행하려면 너무 많은 SQL실행

      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 실행

 

예제)

∙ 쿼리 한 번으로 여러 테이블 로우 변경(엔티티)

∙ executeUpdate()의 결과는 영향받은 엔티티 수 반환

∙ UPDATE, DELETE 지원
∙ INSERT(insert into .. select, 하이버네이트 지원)

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

System.out.println("resultCount = " + resultCount);

 

 

✖︎ 주의할점

• 벌크 연산은 영속성 컨텍스트를 무시하고 데이터베이스에 직접 쿼리

    → 벌크 연산을 먼저 실행
    → 벌크 연산 수행 후 영속성 컨텍스트 초기화

String qlString = "update Member m set m.age = 20";

// flush
int resultCount = em.createQuery(qlString).executeUpdate();

em.clear();

Member findMember = em.find(Member.class, memeber1.getId());
System.out.println("findMember = " + findMember.getAge());

 

Spring Data JPA를 사용하기 전에 JPA의 기본 원리를 꼭 공부하고 사용하자!

오류나 버그를 해결하기 매우 힘들뿐더러 해결해도 께름칙할 것이다. 

 

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❊ 출처

인프런 김영한 개발자님 - 자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍