파싱(Parsing), 파생(Derived), 선언된 쿼리

xogns93 2024. 11. 5. 09:48

2024. 11. 5. 09:48

파싱과 파생은 다릅니다. 간단히 말해서:

파싱(Parsing): 어떤 데이터를 해석하고, 필요한 정보를 추출하는 과정입니다.
- 예를 들어, Spring Data JPA가 쿼리 메서드 이름을 읽고 분석해서, 그 이름이 의미하는 쿼리 정보를 해석하는 작업이 파싱입니다.
파생(Derived): 기존 정보나 규칙을 기반으로 새로운 결과물을 만들어내는 과정입니다.
- 파생 쿼리(Derived Query)는 Spring Data JPA가 파싱한 정보로부터 SQL이나 JPQL 쿼리를 생성해내는 것을 말합니다. 즉, 쿼리 메서드 이름을 분석해서 적절한 쿼리를 만들어내는 겁니다.

더 쉽게 설명하자면:

Spring Data JPA는 메서드 이름을 파싱(해석)해서 어떤 쿼리를 만들어야 할지 이해하고,
이해한 정보로 쿼리를 파생(생성)합니다.

따라서, 파싱은 해석하는 작업이고, 파생은 해석한 정보를 바탕으로 무언가를 만드는 작업입니다.

Spring Data JPA에서 파싱은 쿼리 메서드 이름을 분석하여 자동으로 쿼리를 생성하는 중요한 과정입니다. 이를 통해 개발자는 직접 SQL 쿼리를 작성하지 않고도 메서드 이름만으로 필요한 데이터베이스 쿼리를 자동 생성할 수 있습니다. 여기서의 파싱 과정은 쿼리 메서드의 이름을 해석하고, 이 해석에 따라 SQL이나 JPQL을 자동으로 생성하는 것입니다.

Spring Data JPA에서 쿼리 메서드 파싱 과정

Spring Data JPA는 특정한 네이밍 규칙을 가진 메서드 이름을 파싱하여 필요한 쿼리를 유추합니다. 예를 들어 findByUsernameAndEmail 같은 메서드를 정의하면, Spring은 이 메서드 이름을 파싱하여 username과 email 컬럼을 조건으로 조회하는 SQL을 자동으로 생성합니다.

파싱 과정의 주요 단계

메서드 접두어 분석:
메서드 이름의 시작 부분(findBy, countBy, existsBy 등)을 분석하여 어떤 종류의 쿼리를 수행할 것인지 결정합니다. 예를 들어:
- findBy: 데이터를 조회하는 쿼리 생성
- countBy: 특정 조건에 맞는 데이터의 개수를 반환하는 쿼리 생성
- existsBy: 조건에 맞는 데이터가 존재하는지 확인하는 쿼리 생성
조건 구문 분석:
By 이후에 나오는 조건 부분을 파싱하여 쿼리에 포함할 조건을 해석합니다.
- findByUsername: username 컬럼을 기준으로 검색
- findByUsernameAndEmail: username과 email 두 가지 컬럼을 기준으로 검색 (여기서 And는 두 조건을 모두 만족하는 데이터만 조회하라는 의미)
연산자와 키워드 파싱:
조건 사이에 포함된 키워드를 파싱하여 조건의 연산 방식을 결정합니다.
- findByAgeGreaterThan: age 컬럼 값이 특정 값보다 큰 데이터를 검색
- findByDateBetween: 날짜 범위 사이의 데이터를 검색
- findByStatusIn: 특정 리스트에 포함된 status 값을 가진 데이터를 검색

파생 쿼리의 예시

Spring Data JPA에서 파생 쿼리를 생성하는 예를 보겠습니다. 각 메서드 이름을 기반으로 파싱하여 SQL 쿼리가 생성됩니다.

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
    User findByUsername(String username);                      // SELECT * FROM User WHERE username = ?
    List<User> findByAgeGreaterThan(int age);                  // SELECT * FROM User WHERE age > ?
    List<User> findByAgeBetween(int startAge, int endAge);     // SELECT * FROM User WHERE age BETWEEN ? AND ?
    List<User> findByUsernameOrEmail(String username, String email); // SELECT * FROM User WHERE username = ? OR email = ?
    long countByStatus(String status);                         // SELECT COUNT(*) FROM User WHERE status = ?
}

여기서 각각의 메서드 이름은 Spring Data JPA에 의해 파싱되어 SQL 쿼리가 생성됩니다. 예를 들어, findByAgeGreaterThan 메서드는 age가 특정 값보다 큰 데이터를 조회하는 SQL 쿼리로 변환됩니다.

파싱의 장점

생산성 향상: 복잡한 SQL 쿼리를 작성하지 않고도 메서드 이름만으로 원하는 쿼리를 생성할 수 있어 개발 속도가 빨라집니다.
코드의 가독성 증가: 메서드 이름만으로 쿼리 의도를 파악할 수 있어 코드의 가독성이 높아집니다.
자동화된 쿼리 생성: 쿼리 생성이 자동으로 이루어지기 때문에 SQL 문법 오류를 줄일 수 있습니다.

커스텀 쿼리와 파생 쿼리 비교

Spring Data JPA의 파싱 기능이 매우 강력하지만, 복잡한 쿼리가 필요한 경우 @Query 어노테이션을 사용하여 커스텀 JPQL 또는 네이티브 SQL 쿼리를 직접 작성할 수도 있습니다. 기본적인 조회나 간단한 조건에 대해선 파생 쿼리를 사용하는 것이 유리하지만, 복잡한 조건, 조인 등이 필요한 경우엔 커스텀 쿼리가 더 적합합니다.

@Query("SELECT u FROM User u WHERE u.age > ?1 AND u.status = ?2")
List<User> findOlderUsersWithStatus(int age, String status);

이렇게 @Query를 사용해 직접 쿼리를 작성할 수도 있으며, 이 경우 Spring Data JPA는 메서드 이름을 파싱하지 않고 지정된 쿼리를 그대로 사용합니다.

요약

Spring Data JPA의 파싱 과정은 메서드 이름을 분석하여 적절한 SQL 쿼리를 자동으로 생성해주는 매우 유용한 기능입니다. 이 과정 덕분에 개발자는 코드 가독성을 높이고 생산성을 향상할 수 있으며, 단순한 CRUD 작업을 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다.

파생 쿼리(Derived Query)는 Spring Data JPA에서 메서드 이름을 기반으로 자동으로 생성된 쿼리를 말합니다. 파생 쿼리는 메서드 이름에 따라 필요한 쿼리를 추론하여 자동으로 SQL이나 JPQL을 생성하기 때문에, 개발자는 별도로 쿼리를 작성하지 않아도 기본적인 CRUD 작업과 특정 조건 검색을 간편하게 수행할 수 있습니다.

파생 쿼리의 작동 원리

Spring Data JPA는 특정한 네이밍 규칙을 가진 메서드 이름을 분석하여 쿼리를 생성합니다. 예를 들어 findByUsername이라는 메서드가 있으면, Spring Data JPA는 이 메서드 이름을 보고 username 필드에 해당하는 조건으로 데이터를 조회하는 SQL을 자동으로 생성합니다.

파생 쿼리 메서드 이름의 구조

파생 쿼리 메서드 이름은 일반적으로 다음과 같은 구조로 구성됩니다:

쿼리 키워드: 쿼리 유형을 지정합니다.
- 예: findBy, countBy, existsBy, deleteBy 등
- findBy: 특정 조건으로 데이터를 조회
- countBy: 조건에 맞는 데이터 개수를 반환
- existsBy: 조건에 맞는 데이터가 존재하는지 여부를 확인
필드 이름: 조건에 사용할 필드를 지정합니다.
- 예: Username, Email, Age 등
연산자와 키워드: 조건의 연산 방식과 논리 연산을 지정합니다.
- 예: GreaterThan, LessThan, Between, Like, And, Or 등
- findByAgeGreaterThan: age 필드가 특정 값보다 큰 경우
- findByUsernameAndEmail: username과 email 조건이 모두 만족하는 경우

이러한 네이밍 규칙에 따라 메서드 이름을 작성하면, Spring Data JPA는 이름을 기반으로 쿼리를 추론해 생성하게 됩니다.

파생 쿼리의 예시

예를 들어, UserRepository에서 특정 조건으로 사용자를 조회하는 메서드를 파생 쿼리 방식으로 작성해보겠습니다.

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {

    // 특정 필드 조회
    User findByUsername(String username); 
    // SQL: SELECT * FROM User WHERE username = ?

    // 연산자를 사용하여 특정 조건 검색
    List<User> findByAgeGreaterThan(int age);
    // SQL: SELECT * FROM User WHERE age > ?

    // 여러 필드를 조합한 검색
    User findByUsernameAndEmail(String username, String email);
    // SQL: SELECT * FROM User WHERE username = ? AND email = ?

    // 필드 값 목록에 포함된 데이터 검색
    List<User> findByStatusIn(List<String> statuses);
    // SQL: SELECT * FROM User WHERE status IN (?, ?, ...)

    // 개수를 세는 조건
    long countByStatus(String status);
    // SQL: SELECT COUNT(*) FROM User WHERE status = ?
}

위 코드에서 Spring Data JPA는 메서드 이름을 분석하여 SQL 쿼리를 자동 생성합니다. 각 메서드는 이름을 기반으로 필요한 쿼리가 유추되어 자동 실행됩니다.

파생 쿼리의 장점

간단한 CRUD 및 조건 검색이 용이: 메서드 이름만으로 기본적인 CRUD와 조건 검색이 가능해, 코드가 단순해집니다.
가독성 향상: 메서드 이름을 통해 쿼리 의도를 명확히 드러낼 수 있어, 가독성이 높아집니다.
SQL 인젝션 방지: 쿼리가 자동 생성되므로 외부 입력으로부터 안전합니다.
생산성 향상: 복잡하지 않은 쿼리를 쉽게 생성할 수 있어, 개발 속도가 빨라집니다.

파생 쿼리의 한계

파생 쿼리는 편리하지만, 메서드 이름만으로 표현하기 힘든 복잡한 쿼리는 직접 작성해야 합니다. 이런 경우 @Query 어노테이션을 사용해 커스텀 JPQL이나 네이티브 SQL을 작성하는 방법을 사용합니다.

요약

파생 쿼리는 Spring Data JPA에서 메서드 이름을 기반으로 쿼리를 자동 생성해주는 방식입니다. findBy, countBy, existsBy와 같은 키워드를 통해 원하는 데이터를 조회하고 조건을 적용할 수 있어, 기본적인 데이터 조회와 조건 검색을 손쉽게 구현할 수 있는 강력한 기능입니다.

선언된 커리(Declared Query)는 Spring Data JPA에서 사용자가 직접 쿼리를 작성해 메서드에 연결하여 사용하는 방식입니다. Spring Data JPA는 기본적으로 메서드 이름을 분석해 자동으로 SQL 또는 JPQL 쿼리를 생성하지만, 복잡한 조건이 필요하거나 정확한 쿼리 제어가 필요할 때는 선언된 커리를 사용하여 원하는 쿼리를 직접 작성할 수 있습니다.

선언된 커리를 사용하는 방법

@Query 어노테이션 사용하기
- @Query 어노테이션을 메서드 위에 사용하여 쿼리를 직접 작성합니다.
- JPQL(객체 중심의 쿼리 언어)이나 SQL을 작성할 수 있으며, 특정 조건이나 연산을 포함한 복잡한 쿼리를 생성할 수 있습니다.
예시:
- 위 코드에서 @Query 어노테이션을 통해 JPQL 쿼리를 직접 작성하여 username이나 age와 status 조건을 만족하는 사용자를 조회할 수 있습니다.
- @Param 어노테이션을 사용해 쿼리 내 파라미터와 메서드의 매개변수를 연결합니다.
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { @Query("SELECT u FROM User u WHERE u.username = :username") User findByUsername(@Param("username") String username); @Query("SELECT u FROM User u WHERE u.age > :age AND u.status = :status") List<User> findOlderUsersWithStatus(@Param("age") int age, @Param("status") String status); }
네임드 쿼리 (Named Query) 사용하기
- 네임드 쿼리는 엔티티 클래스에서 @NamedQuery 어노테이션을 사용해 미리 정의된 쿼리입니다.
- 여러 리포지토리에서 동일한 쿼리를 재사용할 수 있어 유용합니다.
예시:
- 위 예시에서 User 엔티티에 @NamedQuery를 정의하여 User.findByStatus라는 쿼리를 선언했습니다.
- 리포지토리에서는 메서드 이름과 관계없이 User.findByStatus 네임드 쿼리를 참조하여 사용하게 됩니다.
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { List<User> findByStatus(@Param("status") String status); }
@Entity @NamedQuery( name = "User.findByStatus", query = "SELECT u FROM User u WHERE u.status = :status" ) public class User { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String username; private String status; // 기타 필드 및 메서드 생략 }

선언된 커리를 사용하는 이유

복잡한 쿼리 필요할 때: 메서드 이름만으로 표현할 수 없는 복잡한 쿼리를 작성할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 조건이 결합된 쿼리나 복잡한 연산이 필요한 쿼리를 선언된 커리로 직접 작성할 수 있습니다.
명확한 쿼리 제어: 메서드 이름으로 자동 생성된 쿼리보다 직접 작성된 쿼리는 결과가 명확하며 제어가 용이합니다.
재사용 가능성: 네임드 쿼리는 여러 리포지토리나 서비스 계층에서 재사용할 수 있어 유지보수와 코드 관리가 용이합니다.
성능 최적화: 특정 DBMS에 최적화된 네이티브 SQL을 사용해야 할 때 @Query 어노테이션을 통해 직접 SQL 쿼리를 작성해 성능을 높일 수 있습니다.

요약

선언된 커리는 JPA의 기본 쿼리 생성 방식을 대신해, 복잡하고 유연한 쿼리를 작성하고자 할 때 사용됩니다. @Query와 @NamedQuery 방식 모두 사용자가 SQL 또는 JPQL 쿼리를 직접 선언할 수 있어, 쿼리에 대한 제어권을 높여주고 복잡한 쿼리나 재사용이 필요한 쿼리 작성에 적합합니다.

'JPA' 카테고리의 다른 글

Page와 Slice & Sort와 Limit (0)	2024.11.05
하이버네이트(Hibernate) (0)	2024.10.09
N+1 문제 해결방법 (0)	2024.09.25
JPQL과 QueryDSL (3)	2024.09.24
더티 체킹(Dirty Checking) ( 변경 감지 ) (1)	2024.09.23

Taehun_CodeSteps