행운개발자의 기술블로그

1. Easticsearch 7.* 다운로드하기 ES 7.* 버전이 아무런 설정을 하지 않아도 127.0.0.1:9200 포트로 접근이 가능합니다. download page link : https://www.elastic.co/kr/downloads/past-releases/elasticsearch-7-15-0 tar for MAC OS : https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.15.0-darwin-x86_64.tar.gz 프로젝트 루트로 이동해서 tar 파일을 다운로드 받습니다. 지금은 ES를 standalone으로도 구성해보고, 뒤에서 cluster로도 구성해볼겠습니다 cd {YOUR_PROJECT_ROOT}/sta..

체크 박스의 기본 값은 check라는 속성이 있으면, 값이 false로 지정되더라도, 랜더링될 때 체크된 형태로 표현됩니다. 기본값을 un-checked로 만들기 위해서는 checked라는 속성을 아예 제거해야합니다. // 체크 안됨 // 체크 됨 이를 동적으로 편하게 제공하기 위해서 타임리프에서는 th:checked 속성을 제공합니다. - checked o - checked x th:checked 속성은 값이 false라면 checked 속성을 제거해줍니다. 이를 통해 데이터의 값에 따라 동적으로 check 표시를 편하기 제어할 수 있습니다

시스템이 매우 큰 경우 또는 어떤 이유로든 Entity의 @Id를 직접 지정해야하는 경우가 있습니다. 이럴 때에는 아래와 같이 Persistable의 isNew를 override 해주어야 합니다. isNew 판단 여부는 Audit의 기능을 사용했습니다. @Entity @Getter @NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED) public class Member extends BaseEntity implements Persistable { @Id @Column(name = "member_id") private String id; @Override public boolean isNew() { return super.getCreatedDate() == null; ..

데이터를 조회하는 API에서 pageable 객체를 전달받아서 사용해야하는 경우가 있습니다. 이때 spring이 제공하는 Pageable 객체를 파라미터로 받아서 사용할 수 있습니다. @GetMapping("/api/v1/member/list") public RestResponse findMemberList(Pageable pageable){ // empty } 이 기능을 사용할 때에는 아래와 같이 요청을 보내면 됩니다. http://127.0.0.1:8080/api/v1/member/list?page=0&size=10&sort=id,asc&sort=name,desc 내부적으로 PageableHandlerMethodArgumentResolver가 변환을 수행해줍니다.

본 포스팅에서 제공하는 방법은 Java의 정식 문법을 따르지 않고, spring-data-jpa에서 제공하는 방법을 다루고 있습니다. 본문에 앞서 주의 사항이 먼저 있습니다. 비즈니스의 핵심 로직을 다루는 리포지토리와 화면에 맞춘 정적 쿼리를 조회하는 리포지토리는 분리해야합니다. custom repository의 기능 사용해서 하나의 entity에 대해 하나의 repository만 사용하게 되면, 어떤 경우에 어떤 메서드를 사용해야하는지 파악하기 어렵게 됩니다. 그리고 비즈니스 핵심로직과 화면에 맞춘 쿼리는 변경주기가 다르다는 점도 고려해야합니다. 먼저 커스텀 메서드가 필요한 인터페이스를 생성합니다. 이를 구현한 클래스를 생성합니다. 이 때 클래스 이름의 postfix는 반드시 Impl이어야 합니다. p..

변경감지를 위해서는 원본과 현재의 값을 어쩔 수 없이 둘 다 가지고 있어야 합니다. 어떤 부분이 변경되었는지 파악할 수 있어야하니까요. 정말 조회에만 영향이 있는 쿼리라면 별도의 MemberReadOnlyRepository를 분리해서 읽기 전용 조회를 구성할 수도 있습니다. 하지만 쿼리 힌트보다는 1차 캐시를 우선 적용해서 DB로의 쿼리 자체를 줄이는 것을 먼저 적용하는게 우선입니다. redis와 같은 별도의 구성 없이 쿼리힌트만으로 최적화가 될 수 있는지는 성능 테스트를 진행해봐야 합니다. @Repository public interface MemberJpaRepository extends JpaRepository { @QueryHints(value = @QueryHint(name = "org.hibe..

@ManyToOne, @OneToOne을 사용할 때는 몇 가지 정해진 규칙이 있습니다. 1. 불필요한 JOIN과 조회가 연속적으로 일어나는 것을 막기 위해 fetchType.LAZY 사용한다. 2. fetchType.LAZY로 인한 N+1 문제를 해결하기 위해 fetch join을 사용한다 쿼리를 작성하다보면 간단한 fetch join을 매번 @Query를 사용해서 JPQL을 직접 작성하기 번거로울 때가 있습니다. 이럴 때는 fetch join을 간단하게 적용하게 도와주는 @EntityGraph를 사용할 수 있습니다. @Repository public interface MemberJpaRepository extends JpaRepository { @Override // @Query("select m fr..

일반적으로는 Entity에 대한 수정사항은 변경감지를 통해서 진행됩니다. 하지만 여러 Entity에 대해서 update를 한 번에 처리해야하는 경우도 있습니다. @Repository public interface MemberJpaRepository extends JpaRepository { int addTokens(@Param("name") String name, @Param("amount") Integer amount); } select 쿼리와 달리 update 쿼리는 2가지를 신경써야 합니다. 1. @Modifying annotation을 추가해주어야 합니다. 2. Update 쿼리는 DB에 직접 호출됩니다. @Modifying가 없으면 테스트 코드 작성과정에서 검증될 가능성이 높기 때문에 큰 문제가..

pagination을 사용해서 조회한 Entity 정보를 API의 응답으로 제공할 때, 의외로 잘 모르시는 부분이 있습니다. Entity를 API의 응답으로 그대로 노출하면 안되기 때문에 아래와 같이 변환하시는 경우가 있습니다. Page memberList = memberJpaRepository.findPageByName("name", PageRequest.of(0, 10)); List memberDto = memberList.getContent() .stream() .map(m -> new MemberReadResponse(m.getId(), m.getName())) .collect(Collectors.toList()); response = new MemberResponseDto(memberDto, m..

데이터의 갯수가 정말 많을 때에 Pagination을 사용해서 데이터를 조회하곤합니다. 화면에 한 번에 조회할 수 있는 데이터의 갯수는 한정적이기 때문입니다. 아래 사진의 히트맵에서도 정상 트랜잭션의 갯수는 51402개, 에러 트랜잭션의 갯수는 305개입니다. 이러한 트랜잭션 데이터를 히트맵이 아니라 LIST로 표현할 때에는 Pagination을 적용한 화면으로 설계를 하곤합니다. 하지만 어떤 데이터가 가장 중요할까? 또는 첫 번째 페이지만으로 충분한 인사이트를 줄 수 있지 않을까?라고 접근하면 생각보다 쉽게 문제를 성능문제를 풀 수도 있습니다. 트랜잭션 데이터를 조회할 때의 주요 관심사는 주로 2가지입니다. 1. 정상이지만 느린 트랜잭션 2. 에러 트랜잭션 이 두가지 경우는 각각 아래의 필터 조건을 사..