[spring 데이터 접근 핵심 원리 1] OverView

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스프링 DB 1편 - 데이터 접근 핵심 원리 - 인프런 | 강의

김영한님의 위 강의를 바탕으로 작성하였습니다.

 

jdbc

 

하지만, 각 db 마다 사용법이 다르기에, db를 변경 시, 코드도 전부 변경해야한다.

 

jdbc 표준 인터페이스가 등장한다.

 

jdbc: 자바에서 db에 접속 가능하도록 하는 자바 API.JDBC는 DB에 자료를 쿼리, 업데이트 하는 방법을 제공한다.

대표적으로 다음 3가지 기능을 표준 인터페이스로 정의해서 제공한다. java.sql.Connection - 연결
java.sql.Statement - SQL을 담은 내용
java.sql.ResultSet - SQL 요청 응답

자바는 이렇게 표준 인터페이스를 정의해두었다. 이제부터 개발자는 이 표준 인터페이스만 사용해서 개발하면 된다.
그런데 인터페이스만 있다고해서 기능이 동작하지는 않는다. 이 JDBC 인터페이스를 각각의 DB 벤더 (회사)에서 자신의 DB에 맞도록 구현해서 라이브러리로 제공하는데, 이것을 JDBC 드라이버라 한다. 예를 들어서 MySQL DB에 접근할 수 있는 것은 MySQL JDBC 드라이버라 하고, Oracle DB에 접근할 수 있는 것은 Oracle JDBC 드라이버라 한다.

 

ex: mysql 사용 시

 

JDBC의 등장으로 다음 2가지 문제가 해결되었다.

1. 데이터베이스를 다른 종류의 데이터베이스로 변경하면 애플리케이션 서버의 데이터베이스 사용 코드도함께 변경해야하는 문제
- 애플리케이션 로직은 이제 JDBC 표준 인터페이스에만 의존한다. 따라서 데이터베이스를 다른 종류의 데이터베이스로 변경하고 싶으면 JDBC 구현 라이브러리만 변경하면 된다. 따라서 다른 종류의 데이터베이스로 변경해도 애플리케이션 서버의 사용 코드를 그대로 유지할 수 있다.

 

2. 개발자가 각각의 데이터베이스마다 커넥션 연결, SQL 전달, 그리고 그 결과를 응답 받는 방법을 새로 학습해야하는 문제

- 개발자는 JDBC 표준 인터페이스 사용법만 학습하면 된다. 한번 배워두면 수십개의 데이터베이스에 모두 동일하게 적용할 수 있다.

 

참고 - 표준화의 한계

> JDBC의 등장으로 많은 것이 편리해졌지만, 각각의 데이터베이스마다 SQL, 데이터타입 등의 일부 사용법

다르다. ANSI SQL이라는 표준이 있기는 하지만 일반적인 부분만 공통화했기 때문에 한계가 있다.

대표적으로 실무에서 기본으로 사용하는 페이징 SQL은 각각의 데이터베이스마다 사용법이 다르다.

• >  결국 데이터베이스를 변경하면 JDBC 코드는 변경하지 않아도 되지만 SQL은 해당 데이터베이스에 맞도록
• 변경해야한다.
• >  참고로 JPA(Java Persistence API)를 사용하면 이렇게 각각의 데이터베이스마다 다른 SQL을 정의해야 하는 문제도 많은 부분 해결할 수 있다.

JPA: 직접적인 SQL 문을 사용하지 않고 자바 코드를 사용해서 DB에 접근, 조작할 수 있는 기술이다. JPA 역시 내부적으로 JDBC를 사용한다.

• 자바 ORM 기술에 대한 API 표준 명세로, Java에서 제공하는 API이다.
• 장점
  • SQL문을 직접 java application내에서 적을 경우가 적어짐
    • 기본적인 CRUD 쿼리를 반복적으로 작성하지 않아도 됨
    • 수정사항이 발생하였을 때 수정해야 할 코드가 적음
  • SQL구조를 java application내에서 적용하지 않아도 됨. 어노테이션을 사용한다 EX) @Id, @ManyToOne …등 -> SQL 의존성 줄어듬. 객체지향적으로 데이터 관리 가능
• 단점
  • 메서드 호출로 쿼리 실행은 직접 SQL을 호출하는 것보다 성능이 떨어질 수 있음
  • 복잡한 통계 분석 쿼리를 메서드 호출로 처리하는 것음 어려움 -> 로직이 복잡하거나 불필요한 쿼리가 발생할 수 있음
  • 러닝커브가 높음

JPA를 쓰는데 EntityManager를 쓴 적 없다면 그것은 Spring Data JPA를 사용했기 때문일 것이다.

 

Spring data JPA: JPA를 쓰기 편하게 만들어놓은 모듈이다.

 

 

하지만 최근에는 JDBC를 직접 사용하기 보다는 JDBC를 편리하게 사용하는 다양한 기술이 존재한다. 대표적으로 SQL Mapper와 ORM 기술로 나눌 수 있다.

 

sql만 작성하면, 나머지 번거로운 작업들을 대신 처리해준다. (sql만 작성할 수 있다면 금방 사용 가능)

 

jdbc template, MyBatis 등이 예시이다.

장점: JDBC를 편리하게 사용하도록 도와준다.

SQL 응답 결과를 객체로 편리하게 변환해준다. (자동화)

JDBC의 반복 코드를 제거해준다.
단점: 개발자가 SQL을 직접 작성해야한다(ORM은 기본적인 sql을 작성할 필요가 없다)  대표 기술: 스프링 JdbcTemplate, MyBatis

 

 

ORM 기술
ORM은 객체를 관계형 데이터베이스 테이블과 매핑해주는 기술이다. 

ex) 객체를 jpa가 받아서 sql를 적절하게 생성하여 DB에 날린다.

 

 

이 기술 덕분에 개발자는 반복적인 SQL을 직접 작성하지 않고, ORM 기술이 개발자 대신에 SQL을 동적으로 만들어 실행해준다. 추가로 각각의 데이터베이스마다 다른 SQL을 사용하는 문제도 중간에서 해결해준다. 대표 기술: JPA, 하이버네이트, 이클립스링크

JPA는 자바 진영의 ORM 표준 인터페이스이고, 이것을 구현한 것으로 하이버네이트와 이클립스 링크 등의 구현 기술이 있다.

JPA는 인터페이스고, 구현체로 hibernate 가 있는 것.

insert, update 쿼리를 매번 직접 작성하지 않아도 된다! 또한 paging 쿼리도 JPA 가 제공하는 표준 페이징 인터페이스를 사용 시,

DB에 맞게 paging쿼리를 날려준다.

 

SQL Mapper vs ORM 기술
SQL Mapper와 ORM 기술 둘다 각각 장단점이 있다.

SQL Mapper는SQL만 직접 작성하면 나머지 번거로운 일은SQL Mapper가 대신 해결해준다. SQL Mapper는 SQL만 작성할 줄 알면 금방 배워서 사용할 수 있다.

ORM기술은 SQL 자체를 작성하지 않아도 되어서 개발 생산성이 매우 높아진다. 편리한 반면에 쉬운 기술은 아니므로 실무에서 사용하려면 깊이있게 학습해야 한다.

 

중요

•  이런 기술들도 내부에서는 모두 JDBC를 사용한다. 따라서 JDBC를 직접 사용하지는 않더라도, JDBC가 어떻게 동작하는지 기본 원리를 알아두어야  문제가 발생했을 때 근본적인 문제를 찾아서 해결할 수 있다.