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Incheol's TECH BLOG
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    • SEMINAR
      • 2022 INFCON 후기
        • [104호] 사이드 프로젝트 만세! - 기술만큼 중요했던 제품과 팀 성장기
        • [102호] 팀을 넘어서 전사적 협업 환경 구축하기
        • [103호] 코드 리뷰의 또 다른 접근 방법: Pull Requests vs. Stacked Changes
        • [105호] 실전! 멀티 모듈 프로젝트 구조와 설계
        • [105호] 지금 당장 DevOps를 해야 하는 이유
        • [102호] (레거시 시스템) 개편의 기술 - 배달 플랫폼에서 겪은 N번의 개편 경험기
        • [102호] 서버비 0원, 클라우드 큐 도입으로 해냈습니다!
  • STUDY
    • 오브젝트
      • 1장 객체, 설계
      • 2장 객체지향 프로그래밍
      • 3장 역할, 책임, 협력
      • 4장 설계 품질과 트레이드 오프
      • 5장 책임 할당하기
      • 6장 메시지와 인터페이스
      • 7징 객체 분해
      • 8장 의존성 관리하기
      • 9장 유연한 설계
      • 10장 상속과 코드 재사용
      • 11장 합성과 유연한 설계
      • 12장 다형성
      • 13장 서브클래싱과 서브타이핑
      • 14장 일관성 있는 협력
      • 15장 디자인 패턴과 프레임워크
      • 마무리
    • 객체지향의 사실과 오해
      • 1장 협력하는 객체들의 공동체
      • 2장 이상한 나라의 객체
      • 3장 타입과 추상화
      • 4장 역할, 책임, 협력
    • JAVA ORM JPA
      • 1장 JPA 소개
      • 2장 JPA 시작
      • 3장 영속성 관리
      • 4장 엔티티 매핑
      • 5장 연관관계 매핑 기초
      • 6장 다양한 연관관계 매핑
      • 7장 고급 매핑
      • 8장 프록시와 연관관계 관리
      • 9장 값 타입
      • 10장 객체지향 쿼리 언어
      • 11장 웹 애플리케이션 제작
      • 12장 스프링 데이터 JPA
      • 13장 웹 애플리케이션과 영속성 관리
      • 14장 컬렉션과 부가 기능
      • 15장 고급 주제와 성능 최적화
      • 16장 트랜잭션과 락, 2차 캐시
    • 토비의 스프링 (3.1)
      • 스프링의 이해와 원리
        • 1장 오브젝트와 의존관계
        • 2장 테스트
        • 3장 템플릿
        • 4장 예외
        • 5장 서비스 추상화
        • 6장 AOP
        • 8장 스프링이란 무엇인가?
      • 스프링의 기술과 선택
        • 5장 AOP와 LTW
        • 6장 테스트 컨텍스트 프레임워크
    • 클린코드
      • 1장 깨끗한 코드
      • 2장 의미 있는 이름
      • 3장 함수
      • 4장 주석
      • 5장 형식 맞추기
      • 6장 객체와 자료 구조
      • 9장 단위 테스트
    • 자바 트러블슈팅(with scouter)
      • CHAP 01. 자바 기반의 시스템에서 발생할 수 있는 문제들
      • CHAP 02. scouter 살펴보기
      • CHAP 03. scouter 설정하기(서버 및 에이전트)
      • CHAP 04. scouter 클라이언트에서 제공하는 기능들
      • CHAP 05. scouter XLog
      • CHAP 06. scouter 서버/에이전트 플러그인
      • CHAP 07. scouter 사용 시 유용한 팁
      • CHAP 08. 스레드 때문에(스레드에서) 발생하는 문제들
      • CHAP 09. 스레드 단면 잘라 놓기
      • CHAP 10. 잘라 놓은 스레드 단면 분석하기
      • CHAP 11. 스레드 문제
      • CHAP 12. 메모리 때문에 발생할 수 있는 문제들
      • CHAP 13. 메모리 단면 잘라 놓기
      • CHAP 14. 잘라 놓은 메모리 단면 분석하기
      • CHAP 15. 메모리 문제(Case Study)
      • CHAP 24. scouter로 리소스 모니터링하기
      • CHAP 25. 장애 진단은 이렇게 한다
      • 부록 A. Fatal error log 분석
      • 부록 B. 자바 인스트럭션
    • 테스트 주도 개발 시작하기
      • CHAP 02. TDD 시작
      • CHAP 03. 테스트 코드 작성 순서
      • CHAP 04. TDD/기능 명세/설계
      • CHAP 05. JUnit 5 기초
      • CHAP 06. 테스트 코드의 구성
      • CHAP 07. 대역
      • CHAP 08. 테스트 가능한 설계
      • CHAP 09. 테스트 범위와 종류
      • CHAP 10. 테스트 코드와 유지보수
      • 부록 A. Junit 5 추가 내용
      • 부록 C. Mockito 기초 사용법
      • 부록 D. AssertJ 소개
    • KOTLIN IN ACTION
      • 1장 코틀린이란 무엇이며, 왜 필요한가?
      • 2장 코틀린 기초
      • 3장 함수 정의와 호출
      • 4장 클래스, 객체, 인터페이스
      • 5장 람다로 프로그래밍
      • 6장 코틀린 타입 시스템
      • 7장 연산자 오버로딩과 기타 관례
      • 8장 고차 함수: 파라미터와 반환 값으로 람다 사용
      • 9장 제네릭스
      • 10장 애노테이션과 리플렉션
      • 부록 A. 코틀린 프로젝트 빌드
      • 부록 B. 코틀린 코드 문서화
      • 부록 D. 코틀린 1.1과 1.2, 1.3 소개
    • KOTLIN 공식 레퍼런스
      • BASIC
      • Classes and Objects
        • Classes and Inheritance
        • Properties and Fields
    • 코틀린 동시성 프로그래밍
      • 1장 Hello, Concurrent World!
      • 2장 코루틴 인 액션
      • 3장 라이프 사이클과 에러 핸들링
      • 4장 일시 중단 함수와 코루틴 컨텍스트
      • 5장 이터레이터, 시퀀스 그리고 프로듀서
      • 7장 스레드 한정, 액터 그리고 뮤텍스
    • EFFECTIVE JAVA 3/e
      • 객체 생성과 파괴
        • 아이템1 생성자 대신 정적 팩터리 메서드를 고려하라
        • 아이템2 생성자에 매개변수가 많다면 빌더를 고려하라
        • 아이템3 private 생성자나 열거 타입으로 싱글턴임을 보증하라
        • 아이템4 인스턴스화를 막으려거든 private 생성자를 사용하라
        • 아이템5 자원을 직접 명시하지 말고 의존 객체 주입을 사용하라
        • 아이템6 불필요한 객체 생성을 피하라
        • 아이템7 다 쓴 객체 참조를 해제하라
        • 아이템8 finalizer와 cleaner 사용을 피하라
        • 아이템9 try-finally보다는 try-with-resources를 사용하라
      • 모든 객체의 공통 메서드
        • 아이템10 equals는 일반 규약을 지켜 재정의하라
        • 아이템11 equals를 재정의 하려거든 hashCode도 재정의 하라
        • 아이템12 toString을 항상 재정의하라
        • 아이템13 clone 재정의는 주의해서 진행해라
        • 아이템14 Comparable을 구현할지 고려하라
      • 클래스와 인터페이스
        • 아이템15 클래스와 멤버의 접근 권한을 최소화하라
        • 아이템16 public 클래스에서는 public 필드가 아닌 접근자 메서드를 사용하라
        • 아이템17 변경 가능성을 최소화하라
        • 아이템18 상속보다는 컴포지션을 사용하라
        • 아이템19 상속을 고려해 설계하고 문서화하라. 그러지 않았다면 상속을 금지하라
        • 아이템20 추상 클래스보다는 인터페이스를 우선하라
        • 아이템21 인터페이스는 구현하는 쪽을 생각해 설계하라
        • 아이템22 인터페이스 타입을 정의하는 용도로만 사용하라
        • 아이템23 태그 달린 클래스보다는 클래스 계층구조를 활용하라
        • 아이템24 멤버 클래스는 되도록 static으로 만들라
        • 아이템25 톱레벨 클래스는 한 파일에 하나만 담으라
      • 제네릭
        • 아이템26 로 타입은 사용하지 말라
        • 아이템27 비검사 경고를 제거하라
        • 아이템28 배열보다는 리스트를 사용하라
        • 아이템29 이왕이면 제네릭 타입으로 만들라
        • 아이템30 이왕이면 제네릭 메서드로 만들라
        • 아이템31 한정적 와일드카드를 사용해 API 유연성을 높이라
        • 아이템32 제네릭과 가변인수를 함께 쓸 때는 신중하라
        • 아이템33 타입 안전 이종 컨테이너를 고려하라
      • 열거 타입과 애너테이션
        • 아이템34 int 상수 대신 열거 타입을 사용하라
        • 아이템35 ordinal 메서드 대신 인스턴스 필드를 사용하라
        • 아이템36 비트 필드 대신 EnumSet을 사용하라
        • 아이템37 ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용하라
        • 아이템38 확장할 수 있는 열거 타입이 필요하면 인터페이스를 사용하라
        • 아이템 39 명명 패턴보다 애너테이션을 사용하라
        • 아이템40 @Override 애너테이션을 일관되게 사용하라
        • 아이템41 정의하려는 것이 타입이라면 마커 인터페이스를 사용하라
      • 람다와 스트림
        • 아이템46 스트림에는 부작용 없는 함수를 사용하라
        • 아이템47 반환 타입으로는 스트림보다 컬렉션이 낫다
        • 아이템48 스트림 병렬화는 주의해서 적용하라
      • 메서드
        • 아이템49 매개변수가 유효한지 검사하라
        • 아이템50 적시에 방어적 본사본을 만들라
        • 아이템53 가변인수는 신중히 사용하라
        • 아이템 54 null이 아닌, 빈 컬렉션이나 배열을 반환하라
        • 아이템56 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
      • 일반적인 프로그래밍 원칙
        • 아이템56 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
        • 아이템57 지역변수의 범위를 최소화하라
        • 아이템 60 정확한 답이 필요하다면 float와 double은 피하라
      • 예외
        • 아이템 73 추상화 수준에 맞는 예외를 던지라
        • 아이템 74 메서드가 던지는 모든 예외를 문서화하라
      • 동시성
        • 아이템78 공유 중인 가변 데이터는 동기화해 사용하라
        • 아이템79 과도한 동기화는 피하라
        • 아이템 80 스레드보다는 실행자, 태스크, 스트림을 애용하라
      • 직렬화
        • 아이템 87 커스텀 직렬화 형태를 고려해보라
    • Functional Programming in Java
      • Chap 01. 헬로, 람다 표현식
      • Chap 02. 컬렉션의 사용
      • Chap 03. String, Comparator, 그리고 filter
      • Chap 04. 람다 표현식을 이용한 설계
      • CHAP 05. 리소스를 사용한 작업
      • CHAP 06. 레이지
      • CHAP 07. 재귀 호출 최적화
      • CHAP 08. 람다 표현식의 조합
      • CHAP 09. 모든 것을 함께 사용해보자
      • 부록 1. 함수형 인터페이스의 집합
      • 부록 2. 신택스 오버뷰
    • 코틀린 쿡북
      • 2장 코틀린 기초
      • 3장 코틀린 객체지향 프로그래밍
      • 4장 함수형 프로그래밍
      • 5장 컬렉션
      • 6장 시퀀스
      • 7장 영역 함수
      • 9장 테스트
      • 10장 입력/출력
      • 11장 그 밖의 코틀린 기능
    • DDD START!
      • 1장 도메인 모델 시작
      • 2장 아키텍처 개요
      • 3장 애그리거트
      • 4장 리포지터리와 모델구현(JPA 중심)
      • 5장 리포지터리의 조회 기능(JPA 중심)
      • 6장 응용 서비스와 표현 영역
      • 7장 도메인 서비스
      • 8장 애그리거트 트랜잭션 관리
      • 9장 도메인 모델과 BOUNDED CONTEXT
      • 10장 이벤트
      • 11장 CQRS
    • JAVA 8 IN ACTION
      • 2장 동작 파라미터화 코드 전달하기
      • 3장 람다 표현식
      • 4장 스트림 소개
      • 5장 스트림 활용
      • 6장 스트림으로 데이터 수집
      • 7장 병렬 데이터 처리와 성능
      • 8장 리팩토링, 테스팅, 디버깅
      • 9장 디폴트 메서드
      • 10장 null 대신 Optional
      • 11장 CompletableFuture: 조합할 수 있는 비동기 프로그래밍
      • 12장 새로운 날짜와 시간 API
      • 13장 함수형 관점으로 생각하기
      • 14장 함수형 프로그래밍 기법
    • 객체지향과 디자인패턴
      • 객체 지향
      • 다형성과 추상 타입
      • 재사용: 상속보단 조립
      • 설계 원칙: SOLID
      • DI와 서비스 로케이터
      • 주요 디자인 패턴
        • 전략패턴
        • 템플릿 메서드 패턴
        • 상태 패턴
        • 데코레이터 패턴
        • 프록시 패턴
        • 어댑터 패턴
        • 옵저버 패턴
        • 파사드 패턴
        • 추상 팩토리 패턴
        • 컴포지트 패턴
    • NODE.JS
      • 1회차
      • 2회차
      • 3회차
      • 4회차
      • 6회차
      • 7회차
      • 8회차
      • 9회차
      • 10회차
      • 11회차
      • 12회차
      • mongoose
      • AWS란?
    • SRPING IN ACTION (5th)
      • Chap1. 스프링 시작하기
      • Chap 2. 웹 애플리케이션 개발하기
      • Chap 3. 데이터로 작업하기
      • Chap 4. 스프링 시큐리티
      • Chap 5. 구성 속성 사용하기
      • Chap 6. REST 서비스 생성하기
      • Chap 7. REST 서비스 사용하기
      • CHAP 8 비동기 메시지 전송하기
      • Chap 9. 스프링 통합하기
      • CHAP 10. 리액터 개요
      • CHAP 13. 서비스 탐구하기
      • CHAP 15. 실패와 지연 처리하기
      • CHAP 16. 스프링 부트 액추에이터 사용하기
    • 스프링부트 코딩 공작소
      • 스프링 부트를 왜 사용 해야 할까?
      • 첫 번째 스프링 부트 애플리케이션 개발하기
      • 구성을 사용자화 하기
      • 스프링부트 테스트하기
      • 액추에이터로 내부 들여다보기
    • ANGULAR 4
      • CHAPTER 1. A gentle introduction to ECMASCRIPT 6
      • CHAPTER 2. Diving into TypeScript
      • CHAPTER 3. The wonderful land of Web Components
      • CHAPTER 4. From zero to something
      • CHAPTER 5. The templating syntax
      • CHAPTER 6. Dependency injection
      • CHAPTER 7. Pipes
      • CHAPTER 8. Reactive Programming
      • CHAPTER 9. Building components and directives
      • CHAPTER 10. Styling components and encapsulation
      • CHAPTER 11. Services
      • CHAPTER 12. Testing your app
      • CHAPTER 13. Forms
      • CHAPTER 14. Send and receive data with Http
      • CHAPTER 15. Router
      • CHAPTER 16. Zones and the Angular magic
      • CHAPTER 17. This is the end
    • HTTP 완벽 가이드
      • 게이트웨이 vs 프록시
      • HTTP Header
      • REST API
      • HTTP Method 종류
        • HTTP Status Code
      • HTTP 2.x
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On this page
  • 객체지향 쿼리 소개
  • JPQL 소개
  • Criteria 쿼리 소개
  • QueryDSL 소개
  • 네이티브 SQL 소개
  • JDBC 직접 사용, 마이바티스 같은 SQL 매퍼 프레임워크 사용
  • JPQL
  • JPQL SELECT 문
  • 페치 조인
  • 페치 조인과 일반 조인의 차이
  • 페치 조인의 특징과 한계
  • Named 쿼리: 정적 쿼리
  • Criteria
  • 튜플
  • 조인
  • 서브 쿼리
  • CASE
  • 동적 쿼리
  • Criteria 메타 모델 API
  • QueryDSL
  • 검색 조건 쿼리
  • 페이징과 정렬
  • 서브 쿼리
  • 여러 컬럼 반환과 튜플
  • 빈 생성
  • 동적 쿼리
  • 메소드 위임
  • 네이티브 SQL
  • 네이티브 SQL과 JDBC의 차이는 무엇일까?
  • 객체지향 쿼리 심화
  • 벌크 연산
  • 벌크 연산의 주의점
  • 이를 해결할 수 있는 다양한 방법이 있다.
  • 영속성 컨텍스트와 JPQL
  • JPQL과 플러시 모드
  • 정리

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  1. STUDY
  2. JAVA ORM JPA

10장 객체지향 쿼리 언어

자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 10장을 요약한 내용 입니다.

JPA는 복잡한 검색 조건을 사용해서 엔티티 객체를 조회할 수 있는 다양한 쿼리 기술을 지원한다.

객체지향 쿼리 소개

EntityManager.find() 메소드를 사용하면 식별자로 엔티티 하나를 조회할 수 있다.

  • 식별자로 조회 EntityManager.find()

  • 객체 그래프 탐색

ORM을 사용하면 데이터베이스 테이블이 아닌 엔티티 객체를 대상으로 개발하므로 검색도 테이블이 엔티티 객체를 대상으로 하는 방법이 필요하다. JPQL은 이런 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 특징이 있다.

  • 테이블이 아닌 객체를 대상으로 검색하는 객체지향 쿼리다

  • SQL을 추상화해서 특정 데이터베이스 SQL에 의존하지 않는다

다음은 JPA가 공식 지원하는 기능이다.

  • JPQL

  • Criteria 쿼리 : JPQL을 편하게 작성하도록 도와주는 API, 빌더 클래스 모음

  • 네이티브 SQL : JPA에서 JPQL 대신 직접 SQL을 사용할 수 있다.

다음은 JPA가 공식 지원하지는 않지만 알아둘 가치가 있다.

  • QueryDSL : Criteria 쿼리처럼 JPQL을 편하게 작성하도록 도와주는 빌더 클래스 모음, 비표준 오픈소스 프레임워크

  • JDBC 직접 사용, MyBatis 같은 SQL 매퍼 프레임워크 사용 : 필요하면 JDBC를 직접 사용할 수 있다.

JPQL 소개

JPQL은 엔티티 객체를 조회하는 객체지향 쿼리다. JPQL은 SQL을 추상화해서 특정 데이터베이스에 의존하지 않는다. 그리고 데이터베이스 방언만 변경하면 JPQL을 수정하지 않아도 자연스럽게 데이터베이스를 변경할 수 있다. JPQL은 SQL보다 간결하다

//쿼리 생성
String jpql = "select m from Member as m where m.username = 'kim'";
List<Member> resultList = em.createQuery(jpql, Member.class).getResultList();

Criteria 쿼리 소개

Criteria의 장점은 문자가 아닌 query.select(m).where(...)처럼 프로그래밍 코드로 JPQL을 작성할 수 있다는 점이다. JPQL은 오타가 있어도 컴파일은 성공하고 애플리케이션을 서버에 배포할 수 있다. 문제는 해당 쿼리가 실행되는 런타임 시점에 오류가 발생한다는 점이다. Criteria의 장점은 다음과 같다.

  • 컴파일 시점에 오류를 발견할 수 있다.

  • IDE를 사용하면 코드 자동완성을 지원한다.

  • 동적 쿼리를 작성하기 편하다

//Criteria 사용준비
CriteriaBuilder cb = em.getCriteriaBuilder();
CriteriaQuery<Member> query = cb.createQuery(Member.class);

//루트 클래스 (조회를 시작할 클래스)
Root<Member> m = query.from(Member.class);

//쿼리 생성
CriteriaQuery<Member> cq =
  query.select(m).where(cb.equal(m.get("usernamen), "kim"));
List<Meinber> resultList = em.createQuery(cq).getResultList();

QueryDSL 소개

QueryDSL도 Criteria처럼 JPQL 빌더 역할을 한다. QueryDSL의 장점은 코드 기반이면서 단순하고 사용하기 쉽다. QeuryDSL과 Criteria를 비교하면 Criteria는 너무 복잡하다.

//준비
JPAQuery query = new JPAQuery(em);
QMember member = QMember.member;

//쿼리, 결과조회
List<Member> members =
  query.from(member)
    .where(member.username.eq("kim"))
    .list(member);

네이티브 SQL 소개

JPA는 SQL을 직접 사용할 수 있는 기능을 지원하는데 이것을 네이티브 SQL이라 한다. JPQL을 사용해도 가끔은 특정 데이터베이스에 의존하는 기능을 사용해야 할 때가 있다. 예를 들어 오라클 데이터베이스만 사용하는 CONNECT BY 기능이나 특정 데이터베이스에서만 동작하는 SQL 힌트는 같을 것이다.

네이티브 SQL의 단점은 특정 데이터베이스에 의존하는 SQL을 작성해야 한다는것이다. 따라서 데이터베이스를 변경하면 네이티브 SQL도 수정해야 한다.

String sql = "SELECT ID, AGE, TEAM_ID, NAME FROM MEMBER WHERE NAME = 'kim'";
List<Member> resultList =
  em.createNativeQuery(sql, Member.class).getResultList();

JDBC 직접 사용, 마이바티스 같은 SQL 매퍼 프레임워크 사용

JDBC 커넥션에 직접 접근하고 싶으면 JPA는 JDBC 커넥션을 획득하는 API를 제공하지 않으므로 JPA 구현체가 제공하는 방법을 사용해야 한다. JDBC나 마이바티스를 JPA와 함께 사용하면 영속성 컨텍스트를 적절한 시점에 강제로 플러시해야 한다. 문제는 JPA를 우회하는 SQL에 대해서는 JPA가 전혀 인식하지 못한다는 점이다. 최악의 시나리오는 영속성 컨텍스트와 데이터베이스를 불일치 상태로 만들어 데이터 무결성을 훼손할 수 있다.

이런 이슈를 해결하는 방법은 JPA를 우회해서 SQL을 실행하기 직전에 영속성 컨텍스트를 수동으로 플러시해서 데이터베이스와 영속성 컨텍스트를 동기화하면 된다.

JPQL

JPQL SELECT 문

  • 대소문자 구분 : 엔티티와 속성은 대소문자를 구분한다.

  • 엔티티 이름 : JPQL에서 사용하는 객체는 클래스 명이 아니라 엔티티 명이다. 엔티티 명은 @Entity(name = "xxx")로 지정할 수 있다.

  • 별칭은 필수 : JPQL은 별칭은 필수로 사용해야 한다.

페치 조인

페치(Fetch)조인은 SQL에서 이야기하는 조인의 종류는 아니고 JPQL에서 성능 최적화를 위해 제공하는 기능이다. 이것은 연관된 엔티티나 컬렉션을 한 번에 같이 조회하는 기능인데 join fetch 명령어로 사용할 수 있다.

엔티티 페치 조인

엔티티 페치 조인 JPQL에서 select m 으로 회원 엔티티만 선택했는데 실행된 SQL을 보면 SELECT M.*, T.*로 회원과 연관된 팀도 함께 조회된 것을 확인할 수 있다.

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 로딩 발생 안 함
  Systern.out.printin("username = " + member.getUsername () + ”, " +
    "teamname = ” + member.getTeam().name());
}

페치 조인과 일반 조인의 차이

페치 조인을 사용하지 않고 조인만 사용하면 어떻게 될까?

select t
from Team t join t.members m
where t.name = '팀A'
SELECT
  T.*
FROM TEAM T
INNER JOIN MEMBER M ON T.ID=M.TEAM_ID
WHERE T.NAME = '팀A*'

JPQL은 결과를 반환할 때 연관관계까지 고려하지 않는다. 단지 SELECT 절에 지정한 엔티티만 조회할 뿐이다. 따라서 팀 엔티티만 조회하고 연관된 회원 컬렉션은 조회하지 않는다.

반면에 페치 조인을 사용하면 연관된 엔티티도 함께 조회한다.

select t
from Team t join fetch t.members
where t.name = '팀A'
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 조인을 사용하면 SQL 한 번으로 연관된 엔티티들을 함께 조회할 수 있어서 SQL 호출 횟수를 줄여 성능을 최적화할 수 있다. 따라서 글로벌 로딩 전략은 지연 로딩을 사용하고 최적화가 필요하면 페치 조인을 적용하는 것이 효과적이다. 또한 페치 조인을 사용하면 연관된 엔티티를 쿼리 시점에 조회하므로 지연 로딩이 발생하지 않는다. 따라서 준영속 상태에서도 객체 그래프를 탐색할 수 있다.

페치 조인은 다음과 같은 한계가 있다.

페치 조인 대상에는 별칭을 줄 수 없다.

JPA 표준에서는 지원하지 않지만 하이버네이트를 포함한 몇몇 구현체들은 페치 조인에 별칭을 지원한다. 하지만 별칭을 잘못 사용하면 연관된 데이터 수가 달라져서 데이터 무결성이 깨질 수 있으므로 조심해서 사용해야 한다. 특히 2차 캐시와 함께 사용할 때 조심해야 하는데, 연관된 데이터 수가 달라진 상태에서 2차 캐시에 저장되면 다른 곳에서 조회할 때도 연관된 데이터 수가 달라지는 문제가 발생할 수 있다.

둘 이상의 컬렉션을 페치할 수 없다.

구현체에 따라 되기도 하는데 컬렉션 * 컬렉션의 카테시안 곱이 만들어지므로 주의해야 한다.

컬렉션을 페치 조인하면 페이징 API를 사용할 수 없다.

하이버네이트에서 컬렉션을 페치 조인하고 페이징 API를 사용하면 경고 로그를 남기면서 메모리에서 페이징 처리를 한다. 데이터가 적으면 상관없겠지만 데이터가 많으면 성능 이슈와 메모리 초과 예외가 발생할 수 있어서 위험하다. 페치 조인은 객체 그래프를 유지할 때 사용하면 효과적이다. 반면에 여러 테이블을 조인해서 엔티티가 가진 모양이 아닌 전혀 다른 결과를 내야 한다면 억지로 페치 조인을 사용하기보다는 여러 테이블에서 필요한 필드들만 조회해서 DTO로 반환하는 것이 더 효과적일 수 있다.

Named 쿼리: 정적 쿼리

JPQL 쿼리는 크게 동적 쿼리와 정적 쿼리로 나눌 수 있다.

  • 동적 쿼리 : em.createQuery("select ...") 처럼 JPQL을 문자로 완성해서 직접 넘기는 것을 동적 쿼리라 한다. 런타임에 특정 조건에 따라 JPQL을 동적으로 구성할 수 있다.

  • 정적 쿼리 : 미리 정의한 쿼리에 이름을 부여해서 필요할 때 사용할 수 있는데 이를 Named 쿼리라 한다.

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

@NamedQuery.query에 사용할 쿼리를 입력한다.

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

Named 쿼리는 영속성 유닛 단위로 관리되므로 충돌을 방지하기 위해 엔티티 이름을 앞에 주었다. 그리고 엔티티 이름이 앞에 있으면 관리하기가 쉽다.

Criteria

Criteria 쿼리는 JPQL을 자바 코드로 작성하도록 도와주는 빌더 클래스 API다. Criteria를 사용하면 문자가 아닌 코드로 JPQL을 작성하므로 문법 오류를 컴파일 단계에서 잡을 수 있고 문자 기반의 JPQL보다 동적 쿼리를 안전하게 생성할 수 있는 장점이 있다.

//JPQL: select m from Member m
CriteriaBuilder cb = em.getCriteriaBuilder(); //Criteria 쿼리 빌더 --- 1

//Criteria 생성, 반환타입 지정 --- 2
CriteriaQuery<Member> cq = cb.createQuery(Member.class);

Root<Member> m = cq. from (Member.class) ; //FROM 절 --- 3
cq.select(m); //SELECT 절 --- 4

TypedQuery<Member> query = em.createQuery(cq);
List<Member> members = query.getResultList();
  1. Criteria 쿼리를 생성하려면 먼저 Criteria 빌더(CriteriaBuilder)를 얻어야 한다. Criteria 빌더는 EntityManager나 EntityManagerFactory에서 얻을 수 있다.

  2. Criteria 쿼리 빌더에서 Criteria 쿼리(CriteriaQuery)를 생성한다. 이때 반환 타입을 지정할 수 있다.

  3. FROM 절을 생성한다. 반환된 값 m은 Criteria에서 사용하는 특별한 별칭이다. m을 조회의 시작점이라는 의미로 쿼리 루트(Root)라 한다.

  4. SELECT 절을 생성한다.

튜플

Criteria는 Map과 비슷한 튜플이라는 특별한 반환 객체를 제공한다.

//JPQL: select m.username, m.age from Member m

CriteriaBuilder cb = em.getCriteriaBuilder();

CriteriaQuery<Tuple> cq = cb.createTupleQuery();
//CriteriaQuery<Tuple> cq = cb. createQuery (Tuple. class); //위와 같다.

Root<Member> m = cq.from(Member.class);
cq.multiselect(
    m.get ("username") .alias ("username"), //튜플에서 사용할튜플 별칭 …얀
    m.get("age").alias("age")
);

TypedQuery<Tuple> query = em.createQuery(cq);
List<Tuple> resultList = query.getResultList();
for (Tuple tuple : resultList) {
    //튜플별칭으로조회 … G
    String username = tuple.get("username", String.class);
    
    Integer age = tuple.get("age", Integer.class);
}

조인

조인은 join() 메소드와 joinType 클래스를 사용한다.

/* JPQL
    select m,t from Member m
    inner join m.team t
    where t.name = *팀A*
*/

Root<Member> m = cq.from(Member.class);
Join<Member, Team> t = m. join ("team" , JoinType. INNER) ; //내부 조인

cq.multiselect(m, t)
    .where(cb.equal(t.get("name"), "팀A"));

서브 쿼리

/* JPQL:
select m from Member m
    where m.age >=
        (select AVG(m2.age) from Member m2)
*/

CriteriaBuilder cb = em.getCriteriaBuilder();
CriteriaQuery<Member> mainQuery = cb.createQuery(Member.class);

//서브쿼리생성 --- 1
Subquery<Double> subQuery = mainQuery.subquery(Double.class);
Root<Member> m2 = subQuery.from(Member.class);
subQuery.select(cb.avg(m2.<Integer>get("age")));

//메인쿼리생성 --- 2
Root<Member> m = mainQuery.from(Member.class);
mainQuery.select(m)
    .where(cb.ge(m.<Integer>get("age"), subQuery));

CASE

/* JPQL
    select m.username,
        case when m.age>=60 then 600
            when m.age<=15 then 500
            else 1000
        end
    from Member m
*/
Root<Member> m = cq.from(Member.class);

cq.multiselect(
    m.get("username"),
    cb.selectCase()
        .when(cb.ge(m.<Integer>get(Hagen), 60), 600)
        .when(cb.le(m.<Integer>get("age"), 15), 500)
        .otherwise(1000)
);

동적 쿼리

//검색 조건
Integer age = 10;
String username = null;
String teamName = ''팀A”;

//JPQL 동적 쿼리 생성
StringBuilder jpql = new StringBuilder ("select m from Member m join m.team t n);
List<String> criteria = new ArrayList<String>();

if (age != null) criteria.add(n m.age = :age ”);
if (username - 4- null) criteria.addf m.username = :username ");
if (teamName != null) criteria.add(" t.name = :teamName ”);

if (criteria.size() > 0) jpql.append(" where ");

for (int i = 0; i < criteria.size(); i++) {
    if (i > 0) jpql.append(H and ");
    jpql.append(criter丄a.get(i));
}

TypedQuery<Member> query = em.createQuery(jpql.toString(),
    Member.class);

if (age != null) query.setParameter("age", age);
if (username != null) query.setParameter("username", username);
if (teamName != null) query.setParameter("teamName", teamName);

List<Member> resultList = query.getResultList();

Criteria 메타 모델 API

Criteria는 코드 기반이므로 컴파일 시점에 오류를 발견할 수 있다. 하지만 m.get("age")에서 age는 문자다. 'age'대신에 실수로 'ageaaa' 이렇게 잘못 적어도 컴파일 시점에 에러를 발견하지 못한다. 따라서 완전한 코드 기반이라 할 수 없다. 이런 부분까지 코드로 작성하려면 메타 모델 API를 사용하면 된다.

  • 메타 모델 API 적용 전

    cq.select(m)
        .where(cb.gt(m.<Integer〉get("username"), 20))
        .orderBy(cb.desc(m.get("age")));
  • 메타 모델 API 적용 후

    cq.select(m)
        .where(cb.gt(m.get(Member_.age), 20))
        .orderBy(cb.desc(m.get(Member_.age)));

QueryDSL

Criteria의 가장 큰 단점은 너무 복잡하고 어렵다는 것이다. QueryDSL도 Criteria처럼 JPQL 빌더 역할을 하는데 JPA Criteria를 대체할 수 있다.

검색 조건 쿼리

쿼리 작성이 끝나고 결과 조회 메소드를 호출하면 실제 데이터베이스를 조회한다. 대표적인 결과 조회 메소드는 다음과 같다.

  • uniqueResult() : 조회 결과가 한 건일 때 사용한다. 조회 결과가 없으면 null을 반환하고 결과가 하나 이상이면 NonUniqueResultException 예외가 발생한다.

  • singleResult() : uniqueResult()와 같지만 결과가 하나 이상이면 처음 데이터를 반환한다.

  • list() : 결과가 하나 이상일 때 사용한다. 결과가 없으면 빈 컬렉션을 반환한다.

페이징과 정렬

실제 페이징 처리를 하려면 검색된 전체 데이터 수를 알아야 한다. 이때는 list() 대신에 listResults()를 사용한다.

SearchResults<Item> result =
    query.from(item)
        .where(item.price.gt(10000))
        .offset(10).limit(20)
        .listResults(item);

long total = result.getTotal (); //검색된 전체 데이터 수
long limit = result.getLimit ();
long offset = result.getOffset();

List<Item> results = result .getResults (); //조회된 데이터

서브 쿼리

서브 쿼리의 결과가 하나면 unique(), 여러 건이면 list()를 사용할 수 있다.

QItem item = QItem.item;
QItem itemSub = new QItem("itemSub");
query.from(item)
    .where(item.price.eq(
        new JPASubQuery().from(itemSub).unique(itemSub.price.max())
))
.list(item);

QItem item = QItem.item;
QItem itemSub = new QItem("itemSub");
query.from(item)
    .where(item.in(
        new JPASubQuery().from(itemSub)
            . where (item. name. eq (itemSub. name))
            .list(itemSub)
))
.list(item);

여러 컬럼 반환과 튜플

프로젝션 대상으로 여러 필드를 선택하면 QueryDSL은 기본으로 Tuple이라는 Map과 비슷한 내부 타입을 사용한다. 조회 결과는 tuple.get() 메소드에 조회한 쿼리 타입을 지정하면 된다.

QItem item = QItem.item;
List<Tuple> result = query.from(item).list(item.name, item, price);
//List<Tuple> result = query.from(item).list(new QTuple(item.name, item.price));
//같다.

for (Tuple tuple : result) {
    System.out.println("name = ” + tuple.get(item.name));
    System.out.println("price = " + tuple.get(item.price));
}

빈 생성

쿼리 결과를 엔티티가 아닌 특정 객체로 받고 싶으면 빈 생성(Bean population)기능을 사용한다.

QItem item = QItem.item;
List<ItemDTO> result = query.from(item).list(
    Projections.bean(ItemDTO.class, item.name.as("username"), item.price));

동적 쿼리

BooleanBuilder를 사용하면 특정 조건에 따른 동적 쿼리를 편리하게 생성할 수 있다.

SearchParam param = new SearchParam();
param.setName("시골개발자”);
param.setPrice(10000);

QItem item = QItem.item;

BooleanBuilder builder = new BooleanBuilder();
if (StringUtils.hasText(param.getName())) {
    builder.and(item.name.contains(param.getName()));
}

if (param.getPrice() != null) {
    builder.and(item.price.gt(param.getPrice()));
}

List<Item> result = query.from(item)
    .where(builder)
    .list(item);

메소드 위임

메소드 위임기능을 사용하면 쿼리 타입에 검색 조건을 직접 정의할 수 있다.

public class ItemExpression {
    @QueryDelegate(Item.class)
    public static BooleanExpression isExpensive(Qltem item, Integer price) {
        return item.price.gt(price);
    }
}

메소드 위임 기능을 사용하려면 위와 같이 정적 메소드를 만들고 QueryDeldate 어노테이션에 속성으로 이 기능을 적용할 엔티티를 지정한다.

query.from(item).where(item.isExpensive(30000)).list(item);

네이티브 SQL

JPQL은 표준 SQL이 지원하는 대부분의 문법과 SQL 함수들을 지원하지만 특정 데이터베이스에 종속적인 기능은 지원하지 않는다.

  • 특정 데이터베이스만 지원하는 함수, 문법, SQL 쿼리 힌트

  • 인라인 뷰, UNION, INTERSECT

  • 스토어드 프로시저

특정 데이터베이스에 종속적인 기능을 지원하는 방법은 다음과 같다.

특정 데이터베이스만 사용하는 함수

  • JPQL에서 네이티브 SQL 함수를 호출할 수 있다.

  • 하이버네이트는 데이터베이스 방언에 각 데이터베이스에 종속적인 함수들을 정의해두었다. 또한 직접 호출할 함수를 정의할 수도 있다.

특정 데이터베이스만 지원하는 SQL 쿼리 힌트

  • 하이버네이트를 포함한 몇몇 JPA 구현체들이 지원한다.

인라인 뷰(From 절에서 사용하는 서브쿼리), UNION, INTERSECT

  • 하이버네이트는 지원하지 않지만 일부 JPA 구현체들이 지원한다.

스토어 프로시저

  • JPQL에서 스토어드 프로시저를 호출할 수 있다.

특정 데이터베이스만 지원하는 문법

  • 오라클의 CONNECT BY처럼 특정 데이터베이스에 너무 종속적인 SQL 문법은 지원하지는 않는다. 이때는 네이티브 SQL을 사용해야 한다.

네이티브 SQL과 JDBC의 차이는 무엇일까?

네이티브 SQL을 사용하면 엔티티를 조회할 수 있고 JPA가 지원하는 영속성 컨텍스트의 기능을 그대로 사용할 수 있다. 반면에 JDBC API를 직접 사용하면 단순히 데이터의 나열을 조회할 뿐이다.

//SQL 정의
String sql =
    "SELECT M.ID, AGE, NAME, TEAM_ID, I.ORDER_COUNT ” +
    "FROM MEMBER M ” +
    "LEFT JOIN " +
    ” (SELECT IM.ID, COUNT(*) AS ORDER_COUNT ” +
    FROM ORDERS 0, MEMBER IM " +
    ” WHERE O.MEMBER_ID = IM.ID) I " +
    "ON M.ID = I.ID";
Query nativeQuery = em. createNativeQuery (sql, "memberWithOrderCount");
List<Object[]> resultList = nativeQuery.getResultList();
for (Object[] row : resultList) {
    Member member = (Member) row[0];
    Biginteger orderCount = (Biginteger)row[1];
    System.out.printin("member = ” + member);
    System.out.printin("orderCount = " 4- orderCount);
}

memberWithOrderCount의 결과 매핑을 잘 보면 회원 엔티티와 ORDER_COUNT 컬럼을 매핑했다. 예제 10.109에서 사용한 쿼리 결과에서 ID, AGE, NAME, TEAM_ID는 Member 엔티티와 매핑하고 ORDER_COUNT는 단순히 값으로 매핑한다.

@Entity
@SqlResultSetMapping(name = "memberWithOrderCount",
    entities = {@EntityResult(ent丄tyClass = Member.class)},
    columns = {@ColumnResult(name = "ORDER_COUNT")}
)
public class Member {...}

네이티브 SQL은 관리하기 쉽지 않고 자주 사용하면 특정 데이터베이스에 종속적인 쿼리가 증가해서 이식성이 떨어진다.

객체지향 쿼리 심화

한 번에 여러 데이터를 수정할 수 있는 벌크 연산에 대해 알아보고 다음으로 JPQL과 영속성 컨텍스트에 대해 다뤄보자.

벌크 연산

String qlString =
    "update Product p " +
    "set p.price = p.price * 1.1 " +
    "where p.stockAmount < :stockAmount";

int resultcount = em.createQuery(qlString)
    .setParameter(”stockAmount", 10)
    .executeUpdate();

벌크 연산은 executeUpdate() 메소드를 사용한다. 이 메소드는 벌크 연산으로 영향을 받은 엔티티 건수를 반환한다.

벌크 연산의 주의점

벌크 연산을 사용할 때는 벌크 연산이 영속성 컨텍스트를 무시하고 데이터베이스에 직접 쿼리한다는 점에 주의해야 한다.

//상품A 조회(상품A의 가격은 1000원이다. ) --- 1
Product productA =
    em.createQuery("select p from Product p where p.name = :name",Product.class)
        .setParameter(”name", "productA")
        .getSingleResult();

//출력 결과: 1000
System.out.printin("productA 수정 전 = ” + productA.getPrice ());

//벌크연산 수행으로 모든 상품 가격 10% 상승 --- 2
em.createQuery("update Product p set p.price = p.price * 1.1")
    .executeUpdate();

//출력 결과: 1000 --- 3
System.out.printin("productA 수정 후 = " + productA.getPrice());
  1. 가격이 1000원인 상품A를 조회했다. 조회된 상품A는 영속성 컨텍스트에서 관리된다.

  2. 벌크 연산으로 모든 상품의 가격을 10% 상승시켰다. 따라서 상품A의 가격은 1100원이 되어야 한다.

  3. 벌크 연산을 수행한 후에 상품A의 가격을 출력하면 기대했던 1100원이 아니라 1000원이 출력된다.

벌크 연산은 영속성 컨텍스트를 통하지 않고 데이터베이스에 직접 쿼리한다. 따라서 영속성 컨텍스트에 있는 상품A와 데이터베이스에 있는 상품A의 가격이 다를 수 있다.

이를 해결할 수 있는 다양한 방법이 있다.

em.refresh() 사용

벌크 연산을 수행한 직후에 정확한 상품A 엔티티를 사용해야 한다면 em.refresh() 를 사용해서 데이터베이스에서 상품A를 다시 조회하면 된다.

벌크 연산 먼저 실행

가장 실용적인 해결책은 벌크 연산을 가장 먼저 실행하는 것이다.

벌크 연산 수행후 영속성 컨텍스트 초기화

벌크 연산을 수행한 직후에 바로 영속성 컨텍스트를 초기화해서 영속성 컨텍스트에 남아 있는 엔티티를 제거하는 것도 좋은 방법이다.

영속성 컨텍스트와 JPQL

JPQL로 데이터베이스에서 조회한 엔티티가 영속성 컨텍스트에 이미 있으면 JPQL로 데이터베이스에서 조회한 결과를 버리고 대신에 영속성 컨텍스트에 있던 엔티티를 반환한다.

기존 엔티티를 새로운 엔티티로 대체하면 어떤 문제가 있을까?

  1. 새로운 엔티티를 영속성 컨텍스트에 하나 더 추가한다.

  2. 기존 엔티티를 새로 검색한 엔티티로 대체한다.

  3. 기존 엔티티는 그대로 두고 새로 검색한 엔티티를 버린다.

영속성 컨텍스트는 기본 키 값을 기준으로 엔티티를 관리한다. 따라서 같은 기본키 값을 가진 엔티티는 등록할 수 없으므로 1번은 아니다. 2번은 언뜻 보면 합리적인 것 같지만, 영속성 컨텍스트에 수정 중인 데이터가 사라질 수 있으므로 위험하다. 영속성 컨텍스트는 엔티티의 동일성을 보장한다. 따라서 영속성 컨텍스트는 3번으로 동작한다.

영속성 컨텍스트는 영속 상태인 엔티티의 동일성을 보장한다. em.find()로 조회하든 JPQL을 사용하든 영속성 컨텍스트가 같으면 동일한 엔티티를 반환한다.

JPQL과 플러시 모드

JPQL을 실행하기 전에 영속성 컨텍스트의 내용을 데이터베이스에 반영해야 한다. 그렇지 않으면 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있다. 만약 쿼리 실행 전에 플러시를 호출하고 싶으면 em.flush()를 수동으로 플러시 하거나 아니면 setFlushMode()로 해당 쿼리에서만 사용할 플러시 모드를 AUTO로 변경하면 된다.

정리

  • JPQL은 SQL을 추상화해서 특정 데이터베이스 기술에 의존하지 않는다.

  • Criteria나 QueryDSL은 JPQL을 만들어주는 빌더 역할을 할 뿐이므로 핵심은 JPQL을 잘 알아야 한다.

  • Criteria나 QueryDSL을 사용하면 동적으로 변하는 쿼리를 편리하게 작성할 수 있다.

  • Criteria는 JPA가 공식 지원하는 기능이지만 직관적이지 않고 사용하기에 불편하다. 반면에 QueryDSL은 JPA가 공식 지원하는 기능은 아니지만 직관적이고 편리하다.

  • JPA도 네이티브 SQL을 제공하므로 직접 SQL을 사용할 수 있다. 하지만 특정 데이터베이스에 종속적인 SQL을 사용하면 다른 데이터베이스로 변경하기 쉽지 않다. 따라서 최대한 JPQL을 사용하고 그래도 방법이 없을 때 네이티브 SQL을 사용하자

  • JPQL은 대량에 데이터를 수정하거나 삭제하는 벌크 연산을 지원한다.

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