튼튼발자 개발 성장기🏋️

스프링 데이터 JPA 소개스프링 데이터는 다양한 데이터 저장소와의 통합을 지원하는 스프링 프로젝트다. 스프링 데이터 JPA는 그 중 하나로, JPA를 사용하여 데이터베이스와의 상호작용을 단순화하고, 개발자의 생산성을 높여준다. 주요 목표는 다음과 같다.데이터 접근 기술의 추상화: JPA를 사용하는 데이터 접근 기술을 더 간편하게 사용하도록 돕는다.표준화된 데이터 접근 레이어: 데이터 접근 계층의 표준화와 코드의 재사용성을 높인다.쿼리 메소드와 자동화: 쿼리 메소드, JPQL, 네이티브 쿼리 등을 사용하여 데이터 접근을 간단히 한다.스프링 데이터 JPA는 JpaRepository와 같은 인터페이스를 제공하여 CRUD 작업과 데이터 조회를 간편하게 수행할 수 있게 한다.스프링 데이터 JPA 설정스프링 데이터..

1. 벌크 연산엔티티를 수정하려면 영속성 컨텍스트의 변경 감지 기능이나 병합을 사용하고, 삭제하려면 remove() 메소드를 사용한다. 만약 수백개 혹은 수천개의 데이터를 처리해야한다면 성능이 매우 떨어질 것이다. 이럴 때 벌크 연산을 사용하여 한 번에 처리가 가능하다.1.1 벌크 연산의 주의점벌크 연산은 데이터베이스에서 대량의 데이터를 한 번에 업데이트하거나 삭제하는 작업을 의미한다. JPA에서는 JPQL을 사용하여 벌크 연산을 수행할 수 있다. 벌크 연산은 다음과 같은 주의점을 가지고 있다.영속성 컨텍스트의 비동기성: 벌크 연산은 데이터베이스에 직접 쿼리를 실행하기 때문에, JPA의 영속성 컨텍스트에 있는 엔티티들과 동기화되지 않는다. 즉, 영속성 컨텍스트는 벌크 연산 결과를 알지 못하므로, 벌크 연..