1. JAP 소개

1.1 SQL을 직접 다룰 때 발생하는 문제점

관계형 데이터베이스는 가장 대중적이고 신뢰할 만한 안전한 저장소
JDBC API 를 사용해서 SQL을 데이터베이스에 전달

1.1.1 반복

예를들어 회원 관리 기능을 개발해 보자

회원 관리용 객체 생성 및 회원용 DAO 생성

 // 회원 객체
 public class Member {
     private String memberId;
     private String name;
     ...
 }

 // 회원용 DAO
 public class MemberDAO {
     public Member find (String memberId) {...}
 }

회원 조회용 기능 개발

회원 조회용 SQL 작성

 SELECT MEMEBER_ID, NAME
 FROM MEMBER M
 WHERE MEMBER_ID = ?

JDBC API 를 사용해서 SQL TLFGOD
```
 ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
```

조회 결과를 Member 객체로 매핑한다.

 String memeberId = rs.getString("MEMEBER_ID");
 String name = rs.getSring("NAME");

 Member member = new Member(memeberId, name);

등록 기능 또한 이것과 비슷한 단계를 거친다.
기능이 추가될 때 마다 비슷한 일을 반복해야 한다.
데이터베이스는 객체 구조와는 다른 데이터 중심의 구조를 가지므로 객체를 데이터베이스에 직접 저정하거나 조회할 수 없다.
개발자가 애플리케이션과 데이터베이스 중간에서 변환 작업을 해주어야 한다.
문제는 너무 많은 코드를 반복해서 작성해야 한다.

1.1.2 SQL에 의존적인 개발

만약 회원의 연락처도 함께 저장해달라는 요구 사항이 추가 되었다.

이런 상황에서는 모든 기능에 연관된 QUERY를 전부 분석해 수정해 주어야한다.

String insertSql = "INSERT INTO MEMBER(MEMBER_ID, NAME, TEL) VALUES(?, ?, ?)"; // 등록 sql 수정 -> tel 컬럼 추가
String findSql = "SELECT MEMBER_ID, NAME, TEL FROM MEMBER WHERE MEMBER_ID = ?"; // 조회 sql 수정 -> tel 컬럼 추가
// 업데이트 sql도 수정 필요

아래처럼 데이터베이스가 아니라 자바 컬렉션에 보관한다면 필드를 추가한다고 해서 모든 기능의 QUERY를 분석할 필요는 없다.
```
list.add(member); // 등록list.
Member member = list.get(xxx) //조회
member.setTel("111-222-333"); // 수정
```
데이터 접근 계층을 사용해서 SQL을 숨겨도 어쩔 수 없이 DAO를 열어서 어떤 SQL이 실행되는지 확인해한다.
개발자들은 엔티티를 신뢰하고 사용할 수 없다.
진정한 의미의 계층 분할이 아니다.
논리적으로는 엔티티와 SQL/JDBC API 가 아주 강하게 의존관계를 가지고 있다.

JPA와 문제 해결

JPA를 사용해서 객체를 데이터베이스에 저장하고 관리할 때, 개발자가 직접 SQL을 작성하지 않는다.

JPA 가 개발자 대신에 적절한 SQL을 생성해서 데이터베이스에 전달한다.

// 저장기능
jpa.persist(member);

// 조회 기능
String memberId = "helloId";
Member member = jpa.find(Member.class, memberId);

// 수정 기능
Member member = jpa.find(Member.class, memberId);
member.setName("이름변경");

// 연관된 객체 조회
Member member = jpa.find(Member.class, memberId);
Team team = member.getTeam(); // 연관된 객체 조회

위 예제 코드 작성만으로도 적절한 SQL을 생성해 실행시켜 준다.

1.2 패러다임의 불일치

관계형 데이터베이스는 데이터 중심으로 구조화되어 있고, 집합적인 사고를 요구한다.
그리고 관계형 데이터베이스는 객체지향에서 이야기하는 추상화, 상속, 다형성 같은 개념이 없다.
객체와 관계형 데이터베이스는 지향하는 목적이 다르므로 패러다임 불일치가 발생한다.
그렇기 때문에 객체 구조를 테이블 구조에 저장하는 데는 한계가 있다.
이러한 불일치 문제는 개발자가 중간에서 해결을 해야 하는데, 해결에 있어 많은 시간과 코드를 소비해야한다.

1.2.1 상속

객체는 상속이라는 기능을 가지고 있지만 관계형 데이터베이스에서 테이블은 상속이라는 기능이 없다.
관계형 데이터베이스에서는 슈퍼타입 서브타입 관계를 이용해 상속과 유사한 형태로 테이블을 설계할 수 있다.

아래 모델에서는 DTYPE 컬럼을 사용해 어떤 자식 테이블과 관계가 있는지 정의했다.

// 객체 모델 코드
abstract class Item {
    Long id;
    String name;
    int price;
}

class Album extends Item {
    String artist;
}

class Movie extends Item {
    String director;
    String actor;
}

class Book extends Item {
    String author;
    String isbn;
}

Album 객체를 저장하려면 이 객체를 분해해서 두 SQL을 작성하여야 한다.
```
INSERT INTO ITEM ...
INSERT INTO ALBUM ...
```
INSERT 를 하기위해서는 부모 객체에서 부모 데이터, 자식 객체에서 자식 데이터만 꺼내와서 두개의 INSERT QUERY 를작성해야 한다.
이러한 과정이 모두 패러다임의 불일치를 해결하려고 소모하는 비용들이다.
만약 객체들을 데이터베이스가 아닌 자바 컬렉션에 보관한다면 자식/부모 타입에 대한 고민 없이 가능하다.
```
list.add(album);
list.add(movie);

Album album = list.get(albumId);
```

JPA 상속

JPA 는 이러한 상속 패러다임 불일치 문제를 개발자 대신해서 해결해준다.
마치 자바 컬렉션에 저장하듯 객체를 저장하면 된다.
```
jpa.persist(album);
```
그러면 JPA는 다음 SQL을 실행해서 ITEM, ALBUM 두 테이블에 나눠서 저장한다.
```
INSERT INTO ITEM ...
INSERT INTO ALBUM ...
```
조회 또한 마찬가지로 JPA가 두 테이블을 조인해서 필요한 데이터를 조회한다.

1.2.2 연관관계

객체는 참조를 사용해 연관된 객체를 조회한다.
테이블은 외래키를 사용해 JOIN후 연관된 테이블을 조회한다.

Member 객체는 Member.team 객체의 참조를 보관해서 관계를 맺음

class Member {
    Team team;
    Team getTeam() {
        return team ;
    }
}

class Team {

}

Member 테이블은 MEMBER.TEAM_ID 외래 키 컬럼을 사용해서 TEAM 테이블과 관계를 맺는다.
JOIN 을 통한 MEMBER 테이블과 연관된 TEAM 테이블 조회가 가능하다.
```
SELECT M.*, T.*
  FROM MEMBER M
  JOIN TEAM T ON M.TEAM_ID = T.TEAM_ID
```
또한 객체는 참조가 있는 방향으로만 조회할 수 있지만, 테이블은 외래 키 하나로 반대 참조도 가능하다.

객체를 테이블에 맞추어 모델링

테이블에 맞춤 객체 모델링

class Member {
    String id;          // MEMBER_ID 컬럼 사용
    Long teamId;        // TEAM_ID FK 컬럼 사용
    String username;    // USERNAME 컬럼 사용
}

class Team {
    Long id;            // TEAM_ID PK 사용
    String name;        // NAME 컬럼 사용
}

관계형 데이터베이스일 경우 조인을 위해 teamId 필드에 외래 키 값을 보관해도 된다. 하지만 객체는 참조를 통해 보관해야 한다.
```
Team team = member.getTeam();
```
teamId 처럼 관계형 데이터베이스가 사용하는 방식에 맞춘다면 좋은 객체 모델링을 기대하기 어렵다.

객체지향 모델링

참조를 사용하는 객체 모델

class Member {
    String id;          // MEMBER_ID 컬럼 사용
    Team team;          // 참조로 연관관계를 맺는다.
    String username;    // USERNAME 컬럼 사용

    Team getTeam() {
        return team;
    }
}

class Team {
    Long id;            // TEAM_ID PK 사용
    String name;        // NAME 컬럼 사용
}

반대로 객체지향 모델링을 사용하면 테이블에 저장하거나 조회하기가 쉽지 않다.
쿼리 작성을 위해서는 member.getTeam().getId(); 와 같은 방법을 통해 ID를 확보하고 쿼리를 작성해야 한다.

JPA와 연관관계

JPA를 사용한다면 아래와 같은 작업이 가능하다.

member.setTeam(team);   // 회원과 팀 연관관계 설정
jpa.persist(member);    // 회원과 연관관계 함께 저장

객체를 조회할 때 외래키를 참조로 변환하는 일도 JPA가 처리해준다.
```
Member member = jpa.find(Member.class, memberId);
Team team = member.getTeam();
```

1.2.3 객체 그래프 탐색

객체에서 연관된 객체를 찾아가는 것을 객체 그래프 탐색이라고 한다.
보통은 참조를 통해 객체 그래프 탐색이 이루어 진다.
하지만 QUERY에에 의존적인 DAO 라면 그래프 탐색이 어느 단계에서 끝날지 QUERY에 의존적이게 된다.
그렇기 때문에 코드만 보고서는 해당 객체가 가지는 참조를 통해 어느 단계까지 가능할지 알 수 없다.
QUERY에 의존적인 경우 대표적으로 상황에 따라 객체를 조회하는 메소드를 여러벌 생성하게 된다.
```
```java
memberDAO.getMember();
memberDAO.getMemberWithTeam();
memberDAO.getMemberWithOrderWithDelivery();
...
```
```

JAP와 객체 그래프

JPA는 연관된 객체를 사용하는 시점에 적절한 SQL을 실행한다.
실제 객체를 사용하는 시점까지 데이터베이스 조회를 미루는것도 가능한다.(지연로딩)

1.2.4 비교

데이터베이스는 각 키를 활용해 ROW를 구분한다.

객체는 동일성 비교와 동등성 비교라는 두가지 방법을 사용한다. 따라서 객체와 테이블 로우를 비교하는 방법은 차이가 있다.

class MemberDAO {
    public Member getMember(String member){
        String sql = "SELECT * FROM MEMBER WHERE MEMBER_ID = ?";
        ...
        // JDBC API, SQL 실행
        return new Member(...);
    }
}
...
Member member1 = memberDAO.getMember(memberId);
Member member2 = memberDAO.getMember(memberId);

member1 == member2 // false

위 내용처럼 실제 객체를 비교하면 다른 값이 나오지만 객체 측면에서 보았을때는 동일 값이 나와야 한다.

JPA와 비교

JAP 같은 경우 같은 트랜잭션일 때 같은 객체가 조회되는 것을 보장한다.

String memberId = 100;
Member member1 = jpa.find(Member.class, memberId);
Member member2 = jpa.find(Member.class, memberId);

member1 == member2 // true

1.3 JAP란 무엇인가?

JPA란 자바 진영의 ORM 기술 표준이다.
애플리케이션과 JDBC 사이에서 동작한다.
ORM(Object-Relational Mapping)은 객체와 관계형 데이터베이스를 매핑한다는 말이다.
ORM 프레임워크는 객체와 테이블을 매핑해서 패러다임의 불일치 문제를 개발자 대신 해결해준다.
예를들면 객체를 데이터베이스에 저장할 때 객체를 마치 자바 컬렉션에 저장하듯이 ORM 프레임워크에 저장하면된다.
자바 진영에서는 하이버네이트 프레임워크가 가장 성숙한 ORM 프레임워크로 사용되고있다.

1.3.1 왜 JPA를 사용해야 하는가?

생산성
- 자바 컬렉션에 저장하듯 사용가능
- 반복적인 쿼리 작성 불필요
- 데이터베이스 설계 중심의 패러다임을 객체 설계 중심으로 역전 가능
유지보수
- SQL에 의존적인 개발은 엔티티 필드 하나만 추가해도 연관된 등록/수정/조회 모두 변경시켜야 했음
- JPA를 사용하면 이러한 부분들에 리소스를 확실히 줄일 수 있음
- 또한 패러다임 불일치 문제를 해결하여 객체지향 언어가 가진 장점을 활용할 수 있음
패러다임의 불일치 해결
- 상속, 연관관계, 객체 그래프 탐색, 비교하기등 각종 패러다임 불일치 문제를 해결해줌
성능
- 애플리케이션과 데이터베이스 사이에 계층이 하나 더 있으니 최적화 관점에서 시도핼 수 있는 것들이 많다.
- 앞에서 말했던 것과 같이 동일 트랜잭션에서는 동일한 객체가 조회 되는것을 보장한다.
- 결국 여러번 조회를 할 때에도 동일한 객체면 이전 객체를 재활용 하는 방법을 사용한다.
- SQL 기반 언어라면 동일 객체라도 호출 횟수만큼 쿼리가 동작한다.
데이터 접근 추상화와 벤더 독립성
- 관계형 데이터베이스는 벤더마다 사용법이 다른 경우가 있다.
- 결국 애플리케이션은 처음 선택한 데이터베이스 기술에 종속되고 다른 데이터베이스로 변경하기가 매우 어렵다.
- JPA는 데이터베이스와 애플리케이션 사이에 추상화된 데이터 접근 계층을 제공해서 특정 기술에 종속되지 않도록 한다.
표준
- JPA는 자바 진영의 ORM 기술 표준이다.

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Demoversion

JPA 공부 - 1

1. JAP 소개

1.1 SQL을 직접 다룰 때 발생하는 문제점

1.1.1 반복

1.1.2 SQL에 의존적인 개발

JPA와 문제 해결

1.2 패러다임의 불일치

1.2.1 상속

1.2.2 연관관계

1.2.3 객체 그래프 탐색

1.2.4 비교

1.3 JAP란 무엇인가?

1.3.1 왜 JPA를 사용해야 하는가?

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JPA와 문제 해결

1.2 패러다임의 불일치

1.2.1 상속

1.2.2 연관관계

1.2.3 객체 그래프 탐색

1.2.4 비교

1.3 JAP란 무엇인가?

1.3.1 왜 JPA를 사용해야 하는가?

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