jpa에서 연관관계 조회 시 성능 최적화 질문

Question

jpa를 공부하면서 전체 조회하는 부분을 하다 의문점이 들었습니다.List allQuestions = questionService.getAllQuestions(); List questionResponseDtoList = allQuestions.stream() .map(question -> QuestionResponseDto.builder() .id(question.getId()) .content(question.getContent()) .heart(question.getHeart()) .categoryName(question.getCategory().getName()) .commentCount(question.getComments().size()) .createTime(question.getCreatedDateTime()) .build()) .collect(Collectors.toList());질문과 댓글이 있는 형식이고 전체 질문을 조회 할 때 댓글 개수가 필요한 상황입니다.지연 로딩이기에 question.getCategory()와 getComments() 시에 추가 조회가 생겨서 N+1문제가 발생한다는 것을 알았습니다.그리고 댓글 개수와 카테고리 이름을 가져오기 위해서 댓글 엔티티와 카테고리 엔티티를 조회하는게 헤비하다고 생각합니다.댓글의 개수만 필요하고 댓글 테이블의 다른 컬럼정보는 필요가 없으니까요. n+1을 해결하기 위해 fetch join을 사용한다면 연관된 모든 데이터가 같이 가져와진다고 알고 있는데 그럼 댓글 개수를 알기 위해서 (예)100개가 넘는 다른 컬럼의 정보까지 같이 가져오게 되는건가요? 불필요한 컬럼에 대해서 조회를 줄이고 n+1을 함께 해결할 수 있는방법이 쉽게 이해되지 않습니다..... ㅠ

감독님테스트가하고싶어요 · Answer

1:N 구조에서 N+1 해결하려면 batchSize에 대해서 검색해보시기 바랍니다. 그럼 하위 category가 500개 넘어도 추가 쿼리는 몇개 더 안나갈거같네요그리고 불필요한 컬럼에 대해서는 처음에는 프록시 객체만 반환하고 필드 조회를 하지않으므로 id만 조회해서 갯수 반환할거같은데요? 이건 가물가물해서 실제로 좀 확인해봐야할거같네여.

개발잡부 · Answer

가장 기본적인 방법은 fetch join으로 다 가져오는 수 밖에 없습니다.그리고 join하는 테이블의 모든 데이터를 조회하나, join하는 테이블의 컬럼 몇개만 조회하나성능 차이 별로 안납니다.오히려 join 전략이 어떻게 되냐에 따라 달라지죠. explain과 explain analyze 를 통해 확인 할 수 있습니다.추가적으로 이런방식으로 조회하면 당연히 느립니다.몇천 몇백개의 글정도에서는 별 차이 안나지만수십 수백만개의 글을 대상으로 조회를 한다면눈에 띄게 성능저하가 일어납니다.이를 해결하기위해서는 N+1같은 JPA문제가 중요한게 아니라DB의 구조가 더 중요해 지게 됩니다.왜냐하면쿼리를 통해 오가는 데이터의 양때문에 발생하는 성능 저하보다JOIN을 통해 데이터를 찾는데 소비되는 시간,n+1문제와 같이 한번보낼꺼 두세번보내면서 생기는 네트워크 오버헤드가성능에 미치는 영향이 더 크기 때문입니다.이를 해결할 방법은 대표적으로 아래와 같은 방법들이 있습니다.1. 역정규화댓글수만 카운팅하는 테이블을 따로만들고카테고리 이름 정도는 글 테이블 컬럼에 추가적으로 넣어놓아join을 최소화 하여 성능 향상을 기대 할 수 있습니다.2. 인덱스와 커버링인덱스를 통한 FULL SCAN방지조인 전략에 여러가지가 있겠지만FULL SCAN만 피해도 1초걸릴께 0.1초만에 조회됩니다.3. DB Cache.댓글수는 모르겠지만, 카테고리와 글의 정보정도는 잘 변하지 않는 데이터기때문에 Elastic Cache같은 걸로 정보를 저장해놓으면 성능 향상을 기대 할 수 있습니다.

xml개발자 · Answer

네이티브 쿼리를 쓰시면 필요한 만큼 좋은 성능으로 작업하실 수 있습니다.

장독깨기 · Answer

안 되는 걸로 고민하지 마시구요, ㅎ쿼리를 직접 작성하세요.

jpa에서 연관관계 조회 시 성능 최적화 질문

4개의 답변

기술 목록