[JPA] N + 1 문제와 fetch join

페치 조인은 앞의 지연로딩과 즉시로딩에 대해 알지 못하면 이해가 어려울수 있으므로 해당 포스트를 먼저 보시고 오시는걸 추천드립니다.

Fetch join이란

fetch join이란 JPQL에서 제공하는 성능 최적화 기능으로 SQL 조인의 종류가 아니기 때문에 JPA를 처음 접하시는 분들이 많이 어려워 하시는 개념입니다.

fetch join은 다음과 같은 문법으로 사용되며 연관된 엔티티 (xxxToOne), 컬렉션 (xxxToMany) 을 SQL 한 번에 함께 조회 (한방 쿼리) 하는 기능입니다.

• 페치 조인 :: = [LEFT[OUTER] | INNER] JOIN FETCH 조인 경로

페치 조인을 사용하여 회원을 조회하면서 연관된 팀도 함께 한방 쿼리로 조회하는 예를 살펴보겠습니다.

select m from Member m join fetch m.team

위의 jpql은 다음과 같은 SQL문으로 번역되어 나가게 됩니다.

SELECT M.*, T.* FROM MEMBER M INNER JOIN TEAM T ON M.TEAM_ID=T.ID

jpql과 SQL문의 차이점을 보면 jpql의 경우 m 만 프로젝션 했지만 회원과 팀 정보 모두 조회합니다.

영속성 컨텍스트(1차 캐시)에는 총 5개의 엔티티가 보관됩니다.

N + 1 문제 - ManyToOne

JPA를 사용하면 반드시 한번쯤은 만나는 N + 1 문제는 페치 조인으로 해결 가능한 대표적인 문제입니다.

다대일 관계인 TeamMember 엔티티와 Team 엔티티가 존재합니다.

다음과 같이 TeamMember 엔티티에서 Team 엔티티를 지연로딩으로 설정한 경우 발생하는 N + 1 문제의 예를 들어보도록 하겠습니다.

TeamMember.java

Team.java

각 엔티티 테이블에 저장된 정보는 다음과 같습니다.

• 회원 : 회원1, 회원2, 회원3 …
• 팀 : 팀A, 팀B, 팀3 …
• 회원 - 팀 : $($회원1 - 팀A), $($회원2 - 팀B), $($회원3 - 팀C) …

회원 엔티티를 조회한 다음, 회원의 이름과 회원이 속한 팀의 이름을 조회하는 로직을 아래와 같이 구현해 보았습니다.

String query = "select tm from TeamMember tm";

List<TeamMember> members = em.createQuery(query, TeamMember.class)
					.getResultList();

for (TeamMember teamMember : teamMembers) {
		System.out.println("teamMember = " + teamMember.getUsername() + ", " + "teamName = " + teamMember.getTeam().name());
}

지연로딩으로 설정해 주었기 때문에 teamMember 엔티티를 조회하면서 team 엔티티를 프록시 객체로 생성하여 가져옵니다.

String query = "select tm from TeamMember tm";

현재 총 쿼리 수 TeamMemer 조회 : 1 Team 조회 : 0 총 쿼리 : 1 + 0 = 1

그 다음 반복문을 돌면서 teamMembers에서 회원 개개인의 정보를 조회해 옵니다.

for (TeamMember teamMember : teamMembers) {
		System.out.println("teamMember = " + teamMember.getUsername() + ", " + 
		"teamName = " + teamMember.getTeam().name());

이때 teamMember.getTeam().name(); 에 의해서 해당 teamMember가 속해있는 team 프록시 객체는 name 메서드를 호출하여 실제 Team 엔티티에 접근하게 됩니다.

teamMember가 회원1인 경우 (회원1 - 팀A)

• 팀A 가 영속성 컨텍스트에 있는지 확인합니다.
• 없으므로 조회 쿼리를 DB에 날려서 팀A 를 영속성 컨텍스트에 올립니다.

  현재 총 쿼리 수 TeamMember 조회 : 1 Team 조회 : 1 총 쿼리 : 1 + 1 = 2

teamMember가 회원2인 경우 (회원2 - 팀B)

• 팀B 가 영속성 컨텍스트에 있는지 확인합니다.
• 없으므로 조회 쿼리를 DB에 날려서 팀B 를 영속성 컨텍스트에 올립니다.

  현재 총 쿼리 수 TeamMember 조회 : 1 Team 조회 : 2 총 쿼리 : 1 + 2 = 3

teamMember가 회원3인 경우 (회원3 - 팀C)

• 팀C 가 영속성 컨텍스트에 있는지 확인합니다.
• 없으므로 조회 쿼리를 DB에 날려서 팀C 를 영속성 컨텍스트에 올립니다.

  현재 총 쿼리 수 TeamMember 조회 : 1 Team 조회 : 3 총 쿼리 : 1 + 3 = 4

…

만약 회원 데이터가 N개 존재하고 N명의 회원이 속한 팀이 전부 다르다면 총 쿼리수는 다음과 같습니다.

회원수가 N명인 경우 총 쿼리 : 1 + N

여기서 1은 N개의 회원 데이터를 조회하기 위한 쿼리입니다.

N은 각 회원이 속한 팀 정보를 조회하기 위한 쿼리입니다.

Fetch join을 통한 N + 1 해결

String query = "select tm from TeamMember tm join fetch tm.team";

List<TeamMember> members = em.createQuery(query, TeamMember.class)
					.getResultList();

for (TeamMember teamMember : teamMembers) {
		System.out.println("teamMember = " + teamMember.getUsername() + ", " + 
		"teamName = " + teamMember.getTeam().name());
}

위와 같이 페치 조인을 작성하면 DB로 부터 회원 정보를 조회해오면서 팀 정보도 함께 조회해 오는 한방쿼리를 작성하여 보내게됩니다.

결과적으로 한번의 쿼리만으로 프록시 객체가 아닌 실제 팀 엔티티가 영속성 컨텍스트에 전부 올라가있게 됩니다.

이후에 회원이 속한 팀 정보를 조회하더라도 영속성 컨텍스트에서 조회가 가능하기 때문에 추가 쿼리가 발생하지 않게 됩니다.

컬렉션 패치 조인 - OneToMany

이번에는 일대다 관계, 컬렉션 페치 조인에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

String query = "select t from Team t join fetch t.teamMembers";

List<Team> teams = em.createQuery(query, Team.class)
					.getResultList();

for (Team team : teams) {
		System.out.println("team = " + team.getName() + "| teamMembers = " + 
		team.getTeamMembers().size());
}

출력 결과

team = 팀A| teamMembers = 2
team = 팀A| teamMembers = 2 // 팀A 데이터가 중복!!
team = 팀B| teamMembers = 1

일대다 관계의 테이블을 페치 조인으로 조회하면 데이터 중복이 일어납니다.

각각의 테이블을 확인해보면 TeamMember에는 팀A 에 속한 팀원이 두명 존재합니다.

이때 TeamMember 테이블과 Team 테이블을 조인하게 되면 다음과 같이 중복된 Team 정보가 조회됩니다.

이때 distinct 를 사용하여 중복을 제거할 수 있습니다.

SQL의 distinct는 중복 컬럼의 모든 속성값이 같아야만 중복이 제거되지만 jpql에서의 distinct는 2가지 기능을 제공합니다.

1. SQL에 DISTINCT 추가
2. 애플리케이션에서 엔티티 중복 제거 (엔티티의 주소값이 같으면 속성값이 달라도 중복 제거)