Spring Data JPA 정리

Specification<User> hasName(String name) {
    return (root, query, cb) -> cb.equal(root.get("name"), name);
}

Specification<User> hasEmail(String email) {
    return (root, query, cb) -> cb.equal(root.get("email"), email);
}

// 두 가지 조건을 합쳐서 사용할 수 있음
List<User> users = userRepository.findAll(hasName("john").and(hasEmail("john@example.com")));

• Specification을 통해 동적으로 조건을 추가하거나 조합할 수 있어, 복잡한 쿼리도 쉽게 작성할 수 있습니다.

11. Query by Example

• 설명: Query by Example은 예시 객체를 기반으로 조건에 맞는 데이터를 조회하는 기능으로, 간단한 조건을 사용하여 검색할 때 유용합니다. 동적 쿼리를 사용하지 않고, 샘플 엔티티 객체를 제공해 자동으로 매칭되는 데이터를 찾습니다.

• 예시:

// 검색 조건으로 사용할 샘플 엔티티
User userExample = new User();
userExample.setUsername("john");

Example<User> example = Example.of(userExample); // Example 객체 생성
List<User> users = userRepository.findAll(example); // 조건에 맞는 엔티티 조회

• 이 방식은 특정 조건을 설정하지 않고 예제 객체의 필드 값만으로 검색 조건을 설정하므로, 간단한 검색 작업에 적합합니다.

12. Transactionality

• 설명: 트랜잭션은 데이터의 일관성을 유지하기 위해 여러 데이터베이스 작업을 하나의 작업으로 묶어 수행하는 것을 의미합니다. @Transactional 어노테이션을 사용하여 트랜잭션을 관리할 수 있습니다.

• 예시:

@Transactional
public void updateUser(Long userId, String newEmail) {
    User user = userRepository.findById(userId).orElseThrow();
    user.setEmail(newEmail);
    userRepository.save(user); // 메서드가 종료되기 전까지 트랜잭션 유지
}

• @Transactional이 설정된 메서드는 성공적으로 끝나면 변경 사항이 커밋되고, 예외가 발생하면 롤백됩니다.

13. Locking

• 설명: 동시성 문제를 방지하기 위해 데이터베이스에서 비관적(Pessimistic) 락과 낙관적(Optimistic) 락을 사용할 수 있습니다. 락을 사용하여 데이터의 무결성을 보호합니다.

• 예시:

• 낙관적 락은 @Version 어노테이션을 사용하여 버전 관리를 합니다. 예를 들어, 버전이 일치하지 않으면 업데이트가 실패하게 합니다.

@Entity
public class Product {
    @Id
    private Long id;

    @Version
    private Integer version; // 버전 필드로 낙관적 락 관리
}

• 비관적 락은 쿼리 메서드에 @Lock 어노테이션을 추가해 락을 설정합니다.

@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
Product findById(Long id);

@Entity
@EntityListeners(AuditingEntityListener.class)
public class User {

    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;

    @CreatedDate
    private LocalDateTime createdDate;

    @LastModifiedDate
    private LocalDateTime lastModifiedDate;
}

• 비관적 락은 데이터 충돌을 방지하기 위해 락을 잡아두며, 낙관적 락은 주로 읽기 위주의 작업에서 사용합니다.

14. Auditing

• 설명: 엔티티의 생성일, 수정일, 생성자 등을 자동으로 기록하는 기능입니다. @CreatedDate, @LastModifiedDate, @CreatedBy 어노테이션 등을 사용하여 자동 기록됩니다.

• 예시:

@Entity
@EntityListeners(AuditingEntityListener.class)
public class User {

    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;

    @CreatedDate
    private LocalDateTime createdDate;

    @LastModifiedDate
    private LocalDateTime lastModifiedDate;
}

• Auditing 기능을 사용하려면 @EnableJpaAuditing을 설정해야 합니다.

15. Merging Persistence Units

• 설명: 여러 개의 퍼시스턴스 유닛(Persistence Unit)을 하나로 병합하여 사용할 때 사용됩니다. 일반적으로 다양한 데이터베이스나 데이터 소스를 사용하는 경우 설정합니다.

• 이 주제는 특정한 상황에서만 필요하며, 여러 데이터베이스 연결을 관리하는 복잡한 애플리케이션에서 활용됩니다.

16. CDI Integration

• 설명: CDI(Contexts and Dependency Injection)는 Java EE의 의존성 주입 메커니즘입니다. Spring Data JPA는 CDI와 통합되어 Java EE 환경에서도 사용할 수 있습니다.

• 이 기능을 통해 Spring Data 리포지토리를 Java EE 환경에서 생성하고 관리할 수 있으며, Spring이 아닌 환경에서도 데이터 접근 계층을 사용할 수 있습니다.

17. Custom Repository Implementations

• 설명: 기본 제공되는 JpaRepository나 CrudRepository의 기능 외에 추가로 필요한 기능이 있을 때 사용자 정의 리포지토리 메서드를 구현할 수 있습니다.

• 예시:

• UserRepositoryCustom이라는 커스텀 인터페이스를 생성하고, 이를 구현한 클래스에서 추가 메서드를 정의합니다.

public interface UserRepositoryCustom {
    List<User> findUsersByCustomCondition();
}

public class UserRepositoryImpl implements UserRepositoryCustom {
    @Override
    public List<User> findUsersByCustomCondition() {
        // 커스텀 로직 구현
    }
}

• UserRepository에서 UserRepositoryCustom을 상속받아 커스텀 메서드를 사용할 수 있습니다.

18. Publishing Events from Aggregate Roots

• 설명: 애그리게이트 루트(Aggregate Root)에서 이벤트를 발행하는 방법입니다. 엔티티에서 도메인 이벤트를 발행하여 도메인 모델의 변경 사항을 다른 컴포넌트에 알릴 수 있습니다.

• 예시:

@Entity
public class Order {

    @Id
    private Long id;

    public void placeOrder() {
        // 주문이 완료될 때 이벤트 발행
        DomainEventPublisher.publish(new OrderPlacedEvent(this));
    }
}

• 도메인 이벤트 발행을 통해 다른 서비스나 모듈에서 이를 구독하여 원하는 동작을 실행할 수 있습니다.

19. Null Handling of Repository Methods

• 설명: Spring Data JPA에서 리포지토리 메서드가 null을 반환하지 않고 Optional을 반환하도록 권장합니다.

• 예시:

Optional<User> user = userRepository.findById(1L);
user.ifPresent(u -> System.out.println(u.getUsername()));

• Optional을 사용하면 null로 인한 NullPointerException을 방지할 수 있어, 안정성이 높아집니다.

20. Spring Data Extensions

• 설명: Spring Data 프로젝트는 JPA 외에도 Redis, MongoDB, Cassandra, Elasticsearch 등 다양한 데이터베이스와 데이터 소스와의 통합을 지원합니다.

• 이를 통해 동일한 리포지토리 스타일을 유지하면서도 다양한 데이터 저장소를 사용할 수 있습니다.

21. Repository Query Keywords

• 설명: Spring Data JPA에서 쿼리 메서드를 정의할 때 사용되는 키워드입니다. findBy, countBy, existsBy 등과 같은 키워드를 통해 다양한 조건의 쿼리를 자동 생성할 수 있습니다.

• 예시:

List<User> findByUsername(String username);
long countByStatus(String status);
boolean existsByEmail(String email);

• 이러한 키워드를 사용하여 여러 조건을 손쉽게 적용할 수 있습니다.

22. Repository Query Return Types

• 설명: Spring Data JPA는 다양한 반환 타입을 지원합니다. 예를 들어, List, Optional, Stream 등의 반환 타입을 사용할 수 있습니다.

• 예시:

Optional<User> findById(Long id); // Optional 반환
List<User> findAllByStatus(String status); // List 반환
Stream<User> readAllBy(); // Stream 반환

• 다양한 반환 타입을 통해 상황에 맞는 데이터를 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.

'Note-Taking' 카테고리의 다른 글

IntelliJ 단축키 모음 (0)	2024.11.15
React 정리 (2)	2024.11.13
Spring MVC 구성 요소와 설정 방법에 대한 정리 (2)	2024.10.15
C언어, Java에서의 Server, Client 프로그래밍 정리 (0)	2024.09.27
Spring Framework의 주요 메서드와 기능 정리 (6)	2024.09.24

Spring Data JPA 정리

목차

'Note-Taking' 카테고리의 다른 글

티스토리툴바