SpringBoot (21) 썸네일형 리스트형 Spring Boot JPA 대량 삭제 & Bulk 연산 최적화 Spring Boot 트랜잭션 & JPA 시리즈 이전 글에서는 JPA 페이징과 대량 데이터 처리 전략을 다뤘습니다. 이번 포스팅에서는 실무에서 자주 필요한 대량 삭제 및 Bulk 연산 최적화 방법을 정리합니다. 단건 처리 위주의 JPA 특성을 이해하고, 성능 이슈를 해결할 수 있는 방법을 코드 예제와 함께 살펴봅니다.📌 목차 JPA 기본 삭제 방식과 한계 JPQL Bulk 연산 Native Query 활용 Batch 처리와 flush/clear 전략 주의사항 (영속성 컨텍스트 동기화) 실무 적용 팁1. JPA 기본 삭제 방식과 한계 JPA의 delete()는 엔티티를 조회 후 영속성 컨텍스트에서 제거하는 방식입니다. 따라서 대량 삭제 시 모든 엔티티를 1차 캐시에 적재해야.. Spring Boot JPA 페이징 & 대량 데이터 처리 전략 Spring Boot 트랜잭션 & JPA 시리즈 지난 글에서는 JPA 캐시 전략(1차 캐시, 2차 캐시, 쿼리 캐시)을 다뤘습니다. 이번 포스팅에서는 실무에서 가장 많이 부딪히는 페이징 처리와 대량 데이터 처리 성능 최적화 전략을 소개합니다. 특히 Spring Data JPA의 기본 기능과, 대량 데이터에서 성능 병목을 피하는 실무 팁을 코드 예제와 함께 정리합니다.📌 목차 JPA 페이징 기본 대량 데이터 조회 시 고려사항 Batch Fetching vs Streaming 읽기 전용 조회 최적화 대용량 페이징 전략 (Keyset Pagination) 실무 적용 팁1. JPA 페이징 기본 JPA는 setFirstResult()와 setMaxResults()로 페이징 처리를 지원합.. Spring Boot JPA 캐시 전략 실무 적용 (1차 캐시, 2차 캐시, 쿼리 캐시) Spring Boot 트랜잭션 & JPA 시리즈 지난 포스팅에서는 JPA의 N+1 문제와 그 해결 전략을 다뤘습니다. 이번 글에서는 성능 최적화의 또 다른 핵심인 캐시(Cache) 활용 전략을 살펴봅니다. 특히 JPA에서 제공하는 1차 캐시, 2차 캐시, 쿼리 캐시를 실무 관점에서 어떻게 적용할 수 있는지 정리합니다.📌 목차 JPA 캐시 개요 1차 캐시: 영속성 컨텍스트 단위 캐시 2차 캐시: 공유 캐시 쿼리 캐시: 쿼리 결과 캐싱 실무 적용 시 고려사항 결론 & 다음 글 예고1. JPA 캐시 개요 JPA는 데이터베이스 부하를 줄이고 애플리케이션 성능을 높이기 위해 다양한 캐시 메커니즘을 제공합니다. 크게 1차 캐시, 2차 캐시, 쿼리 캐시로 구분할 수 있으며, 각각 적용.. Spring Boot + JPA 성능 테스트 및 벤치마킹 방법론 Spring Boot 트랜잭션 & JPA 시리즈 지난 글에서는 동시성 문제 해결(낙관적/비관적 락)을 다뤘습니다. 이번 글에서는 성능 테스트와 벤치마킹을 통해 JPA 기반 애플리케이션의 병목 지점을 찾아내고 개선하는 방법을 설명합니다. 목차 왜 성능 테스트가 필요한가? Spring Boot 환경에서 벤치마킹 전략 JPA 성능 측정을 위한 주요 지표 테스트 도구 및 코드 예시 실무 적용 사례와 최적화 팁 결론 & 다음 글 예고 1. 왜 성능 테스트가 필요한가? 성능 문제는 개발 단계에서 드러나지 않고 운영 환경에서만 발생하는 경우가 많습니다. 성능 테스트를 통해 병목 구간(쿼리, 트랜잭션 범위, 네트워크 지연)을 사전에 .. Spring Boot + JPA 실무 문제 해결 패턴 (동시성 제어, 낙관적/비관적 락) Spring Boot 트랜잭션 & JPA 시리즈 지난 글에서는 캐싱과 배치 처리를 다뤘습니다. 이번 글에서는 트랜잭션 처리 과정에서 자주 발생하는 동시성 문제를 해결하는 낙관적 락(Optimistic Lock)과 비관적 락(Pessimistic Lock) 전략을 비교 분석합니다. 목차 1. 동시성 문제란 무엇인가? 2. 낙관적 락 (Optimistic Lock) 3. 비관적 락 (Pessimistic Lock) 4. 실무 적용 패턴 및 코드 예제 5. 모니터링과 트러블슈팅 6. 결론 & 다음 글 예고 1. 동시성 문제란 무엇인가? 다중 사용자가 동시에 동일 데이터를 갱신할 때 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. .. Spring Boot + JPA 성능 최적화 실무 전략 (캐싱, 배치 처리) Spring Boot 트랜잭션 & JPA 시리즈 지난 글에서는 엔티티 설계와 연관관계 매핑, 그리고 N+1 문제 해결을 다뤘습니다. 이번에는 실무에서 필수적으로 고려해야 할 성능 최적화 전략 중 캐싱과 배치 처리를 다룹니다. 트래픽이 많은 서비스에서 쿼리 성능을 높이고 DB 부하를 줄이는 방법을 단계별로 살펴봅니다. 목차 1. 1차 캐시와 2차 캐시 2. 조회 성능 최적화를 위한 캐싱 전략 3. 대량 데이터 처리와 배치 Insert/Update 4. 실무 적용 코드 예제 5. 모니터링 및 최적화 팁 6. 결론 & 다음 글 예고 1. 1차 캐시와 2차 캐시 JPA는 기본적으로 영속성 컨텍스트 단위의 1차 캐시를 제공합니다.. Spring Boot와 JPA 활용 심화 (엔티티 설계, 연관관계 매핑, 성능 최적화) Spring Boot 트랜잭션 & JPA 시리즈 지난 글에서는 트랜잭션 고급 옵션과 성능 최적화에 대해 다뤘습니다. 이번에는 Spring Boot와 JPA 활용 심화 주제로, 실무에서 자주 겪는 엔티티 설계와 연관관계 매핑, 그리고 성능 최적화 전략을 살펴봅니다. 목차 1. 엔티티 설계 원칙 2. 연관관계 매핑 (단방향 & 양방향) 3. N+1 문제와 성능 최적화 4. 실무 적용 코드 예제 5. 모니터링 및 팁 6. 결론 & 다음 글 예고 1. 엔티티 설계 원칙 JPA 엔티티 설계의 핵심은 테이블 중심이 아닌 객체 중심입니다. 잘못된 설계는 연관관계 매핑과 성능 문제를 불러오기 때문에, 다음 원칙을 따르는 것이 좋습니다.. Spring Boot 트랜잭션 성능 최적화 실무 전략 Spring Boot 트랜잭션 성능 최적화 실무 전략 시리즈: 트랜잭션 → 성능 최적화 → JPA 활용 이번 포스팅은 실무에서 자주 마주치는 트랜잭션 관련 성능 문제를 해결하는 실전 전략들에 대해 코드 예제와 함께 설명합니다. 주된 내용은 JPA Flush 전략, Batch 처리, Lazy Loading 최적화, 트랜잭션 범위 축소 등입니다. 목차 문제 정의: 왜 트랜잭션이 성능 병목이 되는가? JPA Flush 전략과 성능 Batch Insert / Update 적용 방법 Lazy Loading 최적화 (N+1 해소) 트랜잭션 범위 축소와 읽기/쓰기 분리 모니터링과 실전 팁 1. 문제 정의: 왜 .. 이전 1 2 3 다음