[JPA] API 개발과 성능 최적화 3 (페이징과 한계 돌파)

컬렉션을 페치 조인하면 페이징이 불가능하다.

 

오더와 아이템이 일대다의 관계고, 현재 페치조인을 한 상태라고 생각해보자

 

우리는 페이징을한다면 오더를 기준으로 페이징을 해야한다.

 

그러나 데이터는 다(Many), 즉 Item을 기준으로 row가 생성된 상태다. 

 

그러니 이 상황에서 페이징을 하면 오더가 기준이 아닌 Item이 기준이 된다.

 

이 경우 하이버네이트는 order를 기준으로 페이징을 하기 위해 경고 로그를 남기고 모든 DB 데이터를 읽어 메모리에서 페이징을 시도한다.

 

그러면 페치 조인 상황에서 페이징을 하려면 어떻게 해야할까?

 

해결 방법

1. 먼저 ToOne 관계의 모든 엔티티를 페치조인 한다. (ToOne 관계는 row 수를 증가시키지 않기 때문)
2. 컬렉션은 지연 로딩으로 조회한다.
3. 지연 로딩 성능 최적화를 위해 @BatchSize를 적용시킨다.
   • 해당 옵션을 사용하면 컬렉션이나, 프록시 객체를 한꺼번에 설정한 size 만큼 in 쿼리로 조회한다.

 

BatchSize를 설정하면 설정한 배치 사이즈만큼 데이터를 쿼리 한 번에 다 긁어 온다.

 

기존에는 그냥 where order_id = ? 로 한 개의 데이터만 가져와 N+1 문제가 발생했다면,

 

batchSize를 사용하면 한 번에 설정한 배치 사이즈만큼 데이터를 가져오니 N+1 문제가 발생하지 않는 것이다.

 

현재 불러온 객체와 연관된 객체만 불러오는 것이 아니라. 

 

다음 for 문의 객체에 필요한 연관 객체까지도 한 번에 batch size 만큼 다 땡겨온다.

 

batch size를 사용하면, 1 대 다 대 다 상황에서 1 + N + M 번의 쿼리가
1 + 1 + 1 번의 쿼리로 최적화가 된다.

 

사용 방법

apllication.yml에 다음과 같이

global 옵션으로 적용 시켜도 되고,

 

컬렉션 같은 경우에는

@BatchSize(size = 100)

@oneToMany

private List<Item> Items = new ArrayList<>();

와 같이 설정할 수 있고,

 

?대일 같은 경우엔 class 위에 @BatchSize를 붙여주면 된다.

 

정리

• 먼저 ToOne 관계를 모두 페치조인 한다.
• 컬렉션은 지연 로딩으로 조회한다.
• @BatchSize를 적용한다.

장점

• 쿼리 호출 수가 1+N 에서 1+1로 최적화 된다.
• 조인보다 DB 데이터 전송량이 최적화 된다.
  Order와 OrderItem을 조인하면 Order 가 OrderItem 만큼 중복돼서 조회된다.
  batchsize는 중복 데이터가 없다
• 페치 조인 방식과 비교해서 쿼리 호출 수가 약간 증가하지만 DB 전송량 감소
• 컬렉션 페치 조인은 페이징이 불가능 하지만 이 방법은 페이징 가능

결론

ToOne 관계는 페치 조인해도 페이징에 영향을 주지 않는다. 따라서 ToOne 관계는 페치 조인으로 쿼리 수를 줄여 해결하고 나머지는 BatchSize로 최적화 하자. 

 

배치 사이즈에 대한 참고

batchSize의 크기는 100~1000 사이를 추천한다.

SQL IN 절은 데이터베이스에 따라 파라미터를 1000으로 제한하기도 하기 때문이다.

1000으로 잡으면 한 번에 1000개를 DB에서 애플리케이션으로 불러오므로 DB에 순간 부하가 증가할 수 있다.

하지만 애플리케이션은 100이든 1000이든 결국 전체 데이터를 로딩해야 하므로 메모리 사용량은 같다.

(중간에 잘라서 가져와야할 경우에는 처음부터 페이징을 사용해서 가져와야지 애플리케이션 단에서 자르는 경우는 없다.)

 

1000으로 설정하는 것이 성능상 가장 좋지만, 결국 DB든 애플리케이션이든 순 간 부하를 어디까지 견딜 수 있는 지로 결정해야 한다.