[스프링 DB 2편] #8. 데이터 접근 기술 - 활용방안

[newh08]

스프링 데이터 JPA 예제와 트레이드 오프

지금까지 배운 다양한 데이터 접근 기술을 실무 적용시 팁과 고민거리

1. 스프링 데이터 JPA 예제와 트레이드 오프

1. ItemService 가 ItemRepository 인터페이스 의존해서 사용 2. ItemRepository 인터페이스 구현체 : JPAItemRepositoryV2 3. JPAItemRepositoryV2 는 SpringDataJpaItemRepository 참조해서 사용

실제 런타임

ItemRepository 인터페이스를 상속해서 바로 SpringDataJpaItemRepository 를 사용할 수 없음. (맞지 않아서)
즉 JPAItemRepositoryV2 가 어댑터 역할을 해준 덕분에 ItemService 에서 코드 변경 없이 Repository 교체할 수 있었음.

고민

• 구조를 맞추기 위해서, 중간에 어댑터가 들어가면서 전체 구조가 너무 복잡해지고 사용하는 클래스도 많아지는 단점이 생겼다. (그냥 ItemRepository 에서 SpringDataJpaItemRepository 를 바로 사용하면?)
• 실제 이 코드를 구현해야하는 개발자 입장에서 보면 중간에 어댑터도 만들고, 실제 코드까지 만들어야 하는 불편함이 생긴다.
• 유지보수 관점에서 ItemService 를 변경하지 않고, ItemRepository 의 구현체를 변경할 수 있는 장점이 있다. 그러니까 DI, OCP 원칙을 지킬 수 있다는 좋은 점이 분명히 있다. 하지만 반대로 구조가 복잡해지면서 어댑터 코드와 실제 코드까지 함께 유지보수 해야 하는 어려움도 발생한다.

지금까지는 DI, OPC 만 강조했지만, 실무에선 다른 고민들도 필요하다.

다른 선택
여기서 완전히 다른 선택을 할 수도 있다.
ItemService 코드를 일부 고쳐서 직접 스프링 데이터 JPA를 사용하는 방법이다.
DI, OCP 원칙을 포기하는 대신에, 복잡한 어댑터를 제거하고, 구조를 단순하게 가져갈 수 있는 장점이 있다.

ItemService 에서 스프링 데이터 JPA로 만든 리포지토리를 직접 참조한다. 물론 이 경우 ItemService 코 드를 변경해야 한다.

트레이드 오프
이것이 바로 트레이드 오프다.

DI, OCP를 지키기 위해 어댑터를 도입하고, 더 많은 코드를 유지한다.
어댑터를 제거하고 구조를 단순하게 가져가지만, DI, OCP를 포기하고, ItemService 코드를 직접 변경한다.

결국 구조 안정성 vs 단순한 구조 사이의 선택이 필요하다.
정답은 없다. 상황에 따라 다르다!
이런 선택에서 하나의 정답이 있는 것은 아니지만, 프로젝트의 현재 상황에 맞는 더 적절한 선택지가 있다고 생각한다. 그리고 현재 상황에 맞는 선택을 하는 개발자가 좋은 개발자라 생각한다.

강사님은,
프로젝트가 크고, 구조적으로 개선할 일이 많으면 추상화를 하지만,
프로젝트가 작고 빠르게 개발이 필요하면 간단하고 단순하면서 빨리하는 방식을 선택한다.
그리고 이후에 추상화가 필요하면 리펙토링을 통해 진행.

실용적인 구조

마지막에 Querydsl을 사용한 리포지토리는 스프링 데이터 JPA를 사용하지 않는 아쉬움이 있었다. (엔티티 매니져를 바로 사용함)

물론 Querydsl을 사용하는 리포지토리가 스프링 데이터 JPA 리포지토리를 사용하도록 해도 된다.
이번에는 스프링 데이터 JPA의 기능은 최대한 살리면서, Querydsl도 편리하게 사용할 수 있는 구조를 만들어보겠다.

ItemService가 SpringDataJpaItemRepository 를 직접 사용하도록! 단 복잡한 쿼리는 Querydsl 을 사용

• ItemRepositoryV2 는 스프링 데이터 JPA의 기능을 제공하는 리포지토리이다.
• ItemQueryRepositoryV2 는 Querydsl을 사용해서 복잡한 쿼리 기능을 제공하는 리포지토리이다.
  이렇게 둘을 분리하면 기본 CRUD와 단순 조회는 스프링 데이터 JPA가 담당하고, 복잡한 조회 쿼리는 Querydsl이 담 당하게 된다.
  물론 ItemService 는 기존 ItemRepository 를 사용할 수 없기 때문에 코드를 변경해야 한다.

public interface ItemRepositoryV2 extends JpaRepository<Item, Long> {  
}

기본적인 CRUD 를 제공하는 JPARepository

@Repository  
public class ItemQueryRepositoryV2 {  
  
    private final JPAQueryFactory query;  
  
    public ItemQueryRepositoryV2(EntityManager em) {  
        this.query = new JPAQueryFactory(em);  
    }  
  
    public List<Item> findAll(ItemSearchCond cond) {  
        return query.select(item)  // QItem.item 
                .from(item)  
                .where(  
                        likeItemName(cond.getItemName()),  
                        maxPrice(cond.getMaxPrice())  
                )  
                .fetch();  
    }  
  
    private BooleanExpression likeItemName(String itemName) {  
        if (StringUtils.hasText(itemName)) {  
            return item.itemName.like("%" + itemName + "%");  
        }  
        return null;  
    }  
  
    private BooleanExpression maxPrice(Integer maxPrice) {  
        if (maxPrice != null) {  
            return item.price.loe(maxPrice);  
        }  
        return null;  
    }  
  
}

복잡한 쿼리 문제 해결하는 QueryRepository

기존 ItemService는 사용하지 못하므로

@Service  
@RequiredArgsConstructor  
@Transactional // 저장, 업데이트 커밋은 트렌젝션 끝날때 되므로 꼭 필요함. 
public class ItemServiceV2 implements ItemService {  
  
    private final ItemRepositoryV2 itemRepositoryV2;  
    private final ItemQueryRepositoryV2 itemQueryRepositoryV2;  
  
    @Override  
    public Item save(Item item) {  
        return itemRepositoryV2.save(item);  
    }  
  
    @Override  
    public void update(Long itemId, ItemUpdateDto updateParam) {  
        Item findItem = itemRepositoryV2.findById(itemId).orElseThrow();  
        findItem.setItemName(updateParam.getItemName());  
        findItem.setPrice(updateParam.getPrice());  
        findItem.setQuantity(updateParam.getQuantity());  
    }  
  
    @Override  
    public Optional<Item> findById(Long id) {  
        return itemRepositoryV2.findById(id);  
    }  
  
    @Override  
    public List<Item> findItems(ItemSearchCond cond) {  
        return itemQueryRepositoryV2.findAll(cond);  
    }  
}

• 기존 ItemServiceV1 코드를 남겨두기 위해서 ItemServiceV2 를 만들었다.
• ItemServiceV2 는 ItemRepositoryV2 와 ItemQueryRepositoryV2 를 의존한다.

@Configuration  
@RequiredArgsConstructor  
public class V2Config {  
  
    private final EntityManager em;  
    private final ItemRepositoryV2 itemRepositoryV2; // SpringDataJPA 에서 제공  
  
    @Bean  
    public ItemService itemService() {  
        return new ItemServiceV2(itemRepositoryV2, itemQueryRepositoryV2());  
    }  
  
    @Bean  
    public ItemQueryRepositoryV2 itemQueryRepositoryV2() {  
        return new ItemQueryRepositoryV2(em);  
    }  
  
    @Bean  // 테스트 데이터 초기화 때문에 삭제하지 않음.
    public ItemRepository itemRepository() {  
        return new JpaItemRepositoryV3(em);  
    }  
  
}

테스트는 ItemRepository 인터페이스를 사용하므로 지금 작성한 코드랑은 무관.

참고: 스프링 데이터 JPA가 제공하는 커스텀 리포지토리를 사용해도 비슷하게 문제를 해결할 수는 있다.

정답이라기 보단 실용적으로 빠르게 개발하고 싶으면, 이런식으로도 가능하다.
구조적인 유연성은 떨어지지만, 실용적이다.

다양한 데이터 접근 기술 조합

어떤 데이터 접근 기술을 사용하는게 좋을까?

정답은 없다.비즈니스 상황과, 현재 프로젝트 구성원의 역량에 따라서 결정하는 것이 맞다.

JdbcTemplate 이나 MyBatis 같은 기술들은 SQL을 직접 작성해야 하는 단점은 있지만 기술이 단순하 기 때문에 SQL에 익숙한 개발자라면 금방 적응할 수 있다.

JPA, 스프링 데이터 JPA, Querydsl 같은 기술들은 개발 생산성을 혁신할 수 있지만, 학습 곡선이 높기 때문에, 이런 부분을 감안해야 한다. 그리고 매우 복잡한 통계 쿼리를 주로 작성하는 경우에는 잘 맞지 않는다.

추천 : PA, 스프링 데이터 JPA, Querydsl을 기본 / 복잡한 쿼리는 JdbcTemplate이나 MyBatis

실무에서 95% 정도는 JPA, 스프링 데이터 JPA, Querydsl 등으로 해결하고, 나머지 5%는 SQL을 직접 사용해야 하 니 JdbcTemplate이나 MyBatis로 해결한다. 물론 이 비율은 프로젝트 마다 다르다. 아주 복잡한 통계 쿼리를 자주 작성해야 하면 JdbcTemplate이나 MyBatis의 비중이 높아질 수 있다.

이렇게 진행하면 트랜잭션 매니저를 어떻게 해야할까?
JPA, 스프링 데이터 JPA, Querydsl은 모두 JPA 기술을 사용하는 것이기 때문에 트랜잭션 매니저로JpaTransactionManager 를 선택하면 된다.
이는 해당 기술을 사용하면 스프링부트가 알아서 넣어준다.

그런데 JdbcTemplate , MyBatis 와 같은 기술들은 내부에서 JDBC를 직접 사용하기 때문에 DataSourceTransactionManager 를 사용한다.

결국 트랜잭션 을 하나로 묶을 수 없는 문제가 발생.

그러나 이를 걱정할 필요 없다!
JpaTransactionManager 는 놀랍게도 DataSourceTransactionManager 가 제공하는 기능도 대부분 제공한다.
JPA라는 기술도 결국 내부에서는 DataSource와 JDBC 커넥션을 사용하기 때문이다. 따라서 JdbcTemplate , MyBatis 와 함께 사용할 수 있다.

주의점 : JPA의 플러시 타이밍 주의해야한다.
JPA 는 변경사항을 즉시 데이터베이스에 반영하는게 아니라, 커밋되는 시점에 반영한다.
그래서 하나의 트랜잭션에서 JPA 로 데이터 변경한 후 JdbcTemplate 호출하면 변경한 데이터를 불러오지 못한다.
이 문제를 해결하려면 JPA 호출이 끝난 시점에 JPA가 제공하는 플러시라는 기능을 사용해서 JPA의 변경 내역을 데이 터베이스에 반영해주어야 한다. 그래야 그 다음에 호출되는 JdbcTemplate에서 JPA가 반영한 데이터를 사용할 수 있다.

[6om1n]

수고하셨습니다아 ~~~~ 👍 👍