[JPA] N + 1 문제

데이터베이스와 관련된 성능 이슈로, JPA나 ORM을 사용할때 자주 발생한다

한번의 쿼리로 해결할 수 있는 작업이 여러번의 쿼리로 나뉘어 실행되면서 성능 저하를 유발하는 문제

 

동작 과정

1. 1개의 쿼리 실행

• 먼저 1 에 해당하는 쿼리를 실행해 특정 엔티티의 리스트를 가져온다
• 예 : SELECT * FROM orders; (주문 데이터를 조회)

2. N개의 추가 쿼리 실행

• 가져온 각 엔티티와 연관된 데이터를 조회하기 위해 N개의 추가 쿼리가 실행된다
• 예 : 각 주문에 연관된 고객 데이터를 가져오는 쿼리

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예제 및 동작 설명

Order 와 Customer 관계 (@ManyToOne) :

@Entity
public class Order {
    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;

    @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) // 연관관계 설정
    private Customer customer;
}

 

문제 발생시 동작 :

List<Order> orders = orderRepository.findAll(); // 모든 주문 조회
for (Order order : orders) {
    System.out.println(order.getCustomer().getName()); // 각 주문의 고객 이름 출력
}

 

1. 첫번째 쿼리 :

SELECT * FROM orders;

• 모든 주문 데이터를 조회

 

2. 추가 N개의 쿼리 :

• 각 주문마다 고객 데이터를 조회하기 위해 실행

SELECT * FROM customer WHERE id = ?; -- 주문 1의 고객
SELECT * FROM customer WHERE id = ?; -- 주문 2의 고객
...

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N + 1 문제의 발생 원인

• JPA의 기본 동작 방식 중 하나인 지연 로딩 (Lazy Loading)이 원인
• 연관된 데이터를 사용하는 시점에 추가 쿼리를 실행하기 때문에 발생

해결방법

1. 즉시 로딩(Eager) 사용

• 연관된 데이터를 한번의 쿼리로 가져옴
• 연관 필드에 fetch = FetchType.EAGER 설정

@ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER)
private Customer customer;

 

실행 쿼리 :

SELECT o.*, c.* 
FROM orders o 
JOIN customer c ON o.customer_id = c.id;

 

2. 페치 조인(Fetch Join) 사용

• JPQL 에서 JOIN FETCH를 사용해 연관된 엔티티를 한번에 조회

@Query("SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.customer")
List<Order> findAllWithCustomer();

 

실행 쿼리 :

SELECT o.*, c.*
FROM orders o
JOIN customer c ON o.customer_id = c.id;

 

3. EntityGraph 사용

• 엔티티 그래프를 사용해 특정 필드를 페치 조인 하도록 설정

@EntityGraph(attributePaths = {"customer"})
@Query("SELECT o FROM Order o")
List<Order> findAllWithCustomer();

 

4. Batch Size 설정

• @BatchSize 어노테이션이나 hibernate.default_batch_fetch_size 설정을 통해 한번에 여러 데이터를 로드

@BatchSize(size = 10)
@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
private Customer customer;

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문제 해결 시 주의사항

1. Eager Loading 과잉 사용 금지

• 모든 연관 데이터를 즉시 로딩하면 불필요한 데이터를 가져와 성능 저하를 유발할 수 있음

2. 페치 조인 중복 방지

• 여러 페치 조인을 사용할 경우, JPA에서 데이터 중복이 발생할 수 있음

3. 필요한 데이터만 조회

• 항상 필요한 데이터만 정확히 가져오도록 쿼리를 설계

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요약

• N + 1 문제는 한 번의 쿼리로 처리 가능한 데이터를 여러 번의 쿼리로 가져와 성능 저하를 유발하는 문제
• 주로 지연 로딩(Lazy Loading)으로 인해 발생
• 해결 방법 :
  1. 즉시 로딩(Eager Loading)
  2. 페치 조인(Fetch Join)
  3. EntityGraph 사용
  4. Batch Size 설정
• 최적화 시 필요 이상의 데이터를 불러오지 않도록 주의

 

 

 

 

출처 : ChatGPT