JDBC, SQL Mapper, ORM

데이터 접근 기술
프로그래밍 패러다임(객체지향) -> 데이터 저장 기술(RDBMS)

데이터 저장 기술: 데이터를 효과적으로 저장하기 위한 기술

데이터 접근 기술

자바 Application <- 데이터 접근 기술(인터페이스) -> 데이터 저장 기술

DB에 접근하기

1. DB Connection 얻기
2. SQL 전달 및 실행: 서버에서 DB에게 원하는 동작을 SQL로 표현해 연결된 커넥션을 통해 DB에 전달
3. DB Connection 닫기: DB가 전달된 SQL을 실행하고 결과 응답, 서버는 응답을 활용하고 연결된 커넥션을 닫음

🚨 데이터 접근 기술의 문제

• 각 DB마다 Connection 연결방법과 SQL 전달 방법, 응답 방법이 모두 다르다.

1. DB 변경시, 서버에서 작성된 DB 코드도 변경해야 한다.
2. 개발자가 각각 DB마다 커넥션 연결, SQL 전달, 결과 응답 방법을 새로 작성해야 한다.

과거

• 서비스가 작을 경우 MySQL 활용
• 사용자가 늘어 Oracle DB를 추가
• MySQL과 Oracle은 DB 접근 방식이 다르기 때문에 새로운 코드가 필요하다.
• => 데이터 접근 방법이 같다면 확장 변경이 일어나도 수정할 필요가 없을 것

JDBC 등장

• JDBC의 DataSource를 사용하면 일관된 접근 방식으로 다양한 저장 기술을 사용할 수 있다.

JDBC란? Java Database Connectivity

자바를 이용해 다양한 데이터 저장 기술에 일관적으로 접근할 수 있는 데이터 접근 기술

1. DB Connection

    private final DataSource dataSource;

    public JdbcMemberRepository(DataSource dataSource) {
        // spring을 통해 주입
        this.dataSource = dataSource;
    }

2. Statement 생성

    public Member save(Member member) {
        String sql = "insert into member(name) values(?)";

        Connection conn = null;
        PreparedStatement pstmt = null;
        ResultSet rs = null; // 받는 결과

        try {
            conn = getConnection();
            pstmt = conn.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS); // RETURN_GENERATED_KEYS: 값 반환?

            pstmt.setString(1, member.getName());

3. 쿼리 실행

            pstmt.executeUpdate(); // 실제 쿼리 날림

4. ResultSet 처리

            rs = pstmt.getGeneratedKeys(); // RETURN_GENERATED_KEYS와 매칭되는 것. 저장한 member의 id 값을 반환한다.

            if (rs.next()) { // 값이 있으면
                member.setId(rs.getLong(1));
            } else {
                throw new SQLException("id 조회 실패");
            }
            return member;

5. 예외 처리

        } catch (Exception e) {
            throw new IllegalStateException(e);

6. Connection 닫기

        } finally {
            // 자원 반환해야 한다. release
            close(conn, pstmt, rs);
        }

💡 JDBC의 한계

1. 반복되는 데이터 접근 관련 코드: Conectionn, PreparedStatement, ResultSet 등의 중복
2. 핵심 관심사의 미분리: CRUD와 같은 핵심 관심사, 응답을 처리하는 비핵심 관심사가 함께 있다.
3. Java Code 내 SQL 직접 전달 문제
   • JDBC가 사용하는 SQL은 단순 문자열로 컴파일 체크 불가능 -> 문법 오류, 오타의 발생 확률
   • 자바 Application에서 SQL 언어가 핵심 로직을 담당하게 된다.

JDBC의 장단점

장점	단점
여러 데이터 저장 기술을 일관된 방식으로 접근 가능	Connection, SQLException, Trasaction 등 직접적인 데이터 필요
Transaction, 예외 처리 등 세부 조정 가능	반복적인 데이터 바인딩
	반복되는 SQL 쿼리문
- 일관적 데이터 접근	- 중복코드, 관심사 미분리

SQL Mapper의 등장

SQL Mapper란?

• SQL문과 객체의 필드를 매핑해 데이터를 객체화

• MyBatis, JDBCTemplate 등

Spring JDBC Template

1. Statement 생성 및 바인딩

    @Override
    public Optional<Member> findById(Long id) {
        List<Member> result = jdbcTemplate.query("SELECT * FROM MEMBER WHERE id = ?", memberRowMapper(), id);
        return result.stream().findAny();
    }

2. ResultSet 객체 매핑: RowMapper를 넘기면 알아서 객체를 반환해 준다.

    private RowMapper<Member> memberRowMapper(){
        return (rs, rowNum) -> {
            Member member = new Member();
            member.setId(rs.getLong("id"));
            member.setName(rs.getString("name"));
            return member;
        };
    }

3. DB Connection 열기/닫기: Spring JDBC 내부에서 실행해준다.
4. SqlException try-catch

SQLException이란?
JDBC 관련 로직을 실행하는 동안 방생하는 기본 예외 클래스 SQLException

• 불필요해보이는 try-catch
• uncheckedException
• 보통 입력이 발생했을 때 SQL이 일어나게 되는데 이때 try-catch는 방법이 없다.

• Spring JDBC에서는 checkedException을 통해 불필요한 코드를 줄임

🚨 Spring JDBC의 문제점

• SQLException 해결
• Connection 관리 해결
• 트랜잭션 처리 해결
• 반복적인 데이터바인딩 미해결: 각각의 객체마다 RowMapper을 만들어줘야 한다.
• 자바코드와 쿼리문 분리 미해결
• 반복적인 SQL 쿼리문 미해결

Mybatis 등장

• XML 서술자나 어노테이션을 사용해 객체와 SQL 자동 매핑 지원

💡 Mybatis의 해결

• 자바 코드와 SQL 분리: 자바는 인터페이스에, SQL은 XML에 존재
• 반복적인 데이터 바인딩 해결: 동적 바인딩

🚨 남은 문제

• 객체지향 패러다임 불일치
• 반복적인 SQL 쿼리문

ORM

ORM이란?

• 객체와 RDB 사이의 패러다임 불일치에서 오는 불편함을 해결하기 위해 객체와 RDB를 변환시켜주는 데이터 접근 기술
• 반복적인 SQL을 직접 작성할 필요가 없으며 객체에 집중할 수 있다.

JPA(Java Persistence API)

💡 패러다임 불일치가 뭘까?

• DB

• 객체 설계

💡 1. 세분성(Granularity)

테이블	객체
변경이 어렵다	변경이 쉽다
집합적(모이는 경향)	분해적(분리되는 경향)

• -> 객체의 수는 테이블 수보다 빠르게 증가한다.

테이블
1. 한번 결정된 테이블을 변경하는 것은 비용 소모가 크다
2. 연관된 정보를 최대한 모아서 저장하는 경향

• application이 커질수록 테이블 수와 객체 수의 차이가 커져 관리가 어려워진다.

🚨 이에 대해 테이블에 맞춰 객체를 생성하는 데이터 중심으로 설계한다. 이는 객체지향과 멀어진다. => JPA를 사용해 객체를 데이터로 사용하자!

• 데이터 중심

• 객체 중심

💡 2. 상속 (Inheritance)

• 두 테이블을 따로 insert 해야한다.

• JPA가 각 객체에 맞춰 대신 처리해준다.

💡 3. 동일성 (Identity)

• JPA는 트랜잭션 내에서 동일한 Entity 취급을 한다

참고

• JDBC, SQL Mapper, ORM