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동현

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실전! 스프링 부트와 JPA 활용2 - API 개발과 성능 최적화

주문 조회 V3.1: 엔티티를 DTO로 변환 - 페이징과 한계 돌파

컬렉션 패치 조인은 페이징이 불가능하지만 이 방법은 페이징이 가능하다.

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컬렉션 패치 조인은 페이징이 불가능하지만 이 방법은 페이징이 가능하다.

이 말이 이해가 안되는게

batch size 설정 -> orderItemDto에서 컬렉션을 조회할때 in절을 통해서 하나의 쿼리로 가져오기위함

인것이지, 이 orderItemDto에서 페이징처럼 offset을 정해서 가져오고 이런게 불가능한거 아닌가요?

답변 2

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김영한
지식공유자

안녕하세요. 동현님

JPA에서 일대다 fetch join의 경우 데이터베이스 페이징이 불가능합니다.

반면에 지금 설명드리는 내용은 in 절을 통해서 가져오는 것은 맞지만 페이징이 가능합니다.

둘을 실제로 실행해보시면 이해가 되실거에요 🙂

감사합니다.

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

동현님의 질문에 대해 컬렉션 패치 조인과 관련해 페이징 처리의 가능성을 묻는 질문으로 보입니다. 직접적으로 말씀하신 batch size 설정의 취지와 페이징처리에 대한 부분에 포커스를 맞춰보겠습니다.

컬렉션 패치 조인에서의 페이징 문제는 일반적으로 1+N 문제와 연관이 깊으며, 하이버네이트에서는 이를 해결하기 위한 여러 가지 전략을 제공합니다. 여기서 다루고 있는 @BatchSize는 그 중 하나로, 지연 로딩 시 N+1 문제를 완화시키는 데 유용한 설정입니다. 다만, 이는 직접적으로 페이징처리를 가능하게 하는 설정이 아니라 쿼리 최적화를 통해 성능을 개선하는 방법 중 하나입니다.

질문에서 언급하신 대로, @BatchSize를 적용한 경우 하나의 쿼리로 여러 연관 객체를 한 번에 가져오게 되는데, 이는 컬렉션을 효율적으로 로딩하기 위한 전략입니다. 그러나, 이 설정 자체가 페이징 처리를 직접적으로 가능하게 하지는 않습니다. 컬렉션 패치 조인을 사용할 경우 진정한 의미에서의 페이징(데이터를 서버에서 분할하여 로드하는 동작)은 어려울 수 있으나, 대신 @BatchSize를 사용하여 성능 저하를 최소화하는 동시에 필요한 데이터를 적절히 로딩하는 방법을 선택할 수 있습니다.

실제로 페이징이 필요한 상황에서는 컬렉션을 직접 패치 조인하기보다는 DTO를 사용하여 필요한 데이터만을 조회하고, @BatchSize와 같은 기법을 이용해 쿼리 성능을 최적화하는 것이 일반적인 패턴입니다. 이와 관련하여, 질문하신 부분과 밀접하게 관련된 내용을 설명하는 자료를 찾았으므로 다음 링크를 참고하시기 바랍니다.

  • OneToMany Many쪽의 페이지네이션 질문입니다에서는 페이징 문제와 관련하여 Order와 OrderItem의 관계에서 페이징을 어떻게 처리할 수 있는지에 대한 질문과 답변이 포함되어 있습니다. 이 내용이 컬렉션과 페이징처리의 관계를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

이해를 돕기 위해 @BatchSize의 동작 원리와, 실제 페이징 처리를 위한 다른 전략을 세우는 것을 고려해 보시는 것도 좋습니다. 기본적으로 페이징과 @BatchSize는 다른 목적을 갖고 있으며, 페이징이 필요한 상황에서는 다른 전략을 함께 고민해볼 필요가 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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