스프링 데이터 JPA 분석

스프링 데이터 JPA가 제공하는 공통 인터페이스의 구현체

org.springframework.data.jpa.repository.support.SimpleJpaRepository

 

@Repository 적용

• JPA 예외를 스프링이 추상화한 예외로 변환 (하부 기술이 바껴도 비즈니스 로직에 변경이 없도록 유연한 설계 지원)

@Transactional(readOnly = true)

• 데이터를 단순히 조회만 하고 변경하지 않는 트랜잭션에서 readOnly = true 옵션을 사용하면 flush를 생략해서 약간의 성능 향상을 얻을 수 있음

@Transactional 트랜잭션 적용

• JPA의 모든 변경은 트랜잭션 안에서 동작
• 스프링 데이터 JPA는 변경(등록, 수정, 삭제) 메서드를 트랜잭션 처리
• 서비스 계층에서 트랜잭션을 시작하지 않으면 리파지토리에서 트랜잭션 시작
• 서비스 계층에서 트랜잭션을 시작하면 리파지토리는 해당 트랜잭션을 전파 받아서 사용
• 그래서 스프링 데이터 JPA를 사용할 때 트랜잭션이 없어도 데이터 등록, 변경이 가능했음(사실은 트랜잭션이 리포지토리 계층에 걸려있는 것임)

save() 메서드

• 새로운 엔티티면 저장 (persist)
• 새로운 엔티티가 아니면 병합(merge)

새로운 엔티티를 구별하는 방법

entityInformation.isNew(entity)

 

새로운 엔티티를 판단하는 기본 전략

• 객체일 때 : 식별자 null 여부로 판단
• 자바 기본 타입일 때 : 식별자  0 여부로 판단

JPA 식별자 생성 전략이 @GenerateValue 면 save() 호출 시점에 식별자가 없으므로 새로운 엔티티로 인식해서 정상 동작한다. 그런데 JPA 식별자 생성 전략이 @Id 만 사용해서 직접 할당이면 이미 식별자 값이 있는 상태로 save() 를 호출한다. 따라서 이 경우 merge() 가 호출된다. merge() 는 우선 DB를 호출해서 값을 확인하고, DB에 값이 없으면 새로운 엔티티로 인지하므로 매우 비효율적이다.

 

이럴 때는 Persistable 를 구현해서 isNew 오버라이딩으로 새로운 엔티티 확인 여부를 직접 정의하는 것 효과적이다.

등록시간(@CreatedDate)을 조합해서 사용하면 이 필드로 새로운 엔티티 여부를 편리하게 확인할 수 있다

createdDate는 persist되는 순간 초기화 되므로 isNew 판단 시에는 null이다. 따라서 persist()가 호출된다

 

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참고 자료 & 이미지 출처
실전! 스프링 데이터 JPA (김영한 님)