[10주차/박콩] 워크북 제출합니다

keyword/chapter09/keyword.md

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+### 객체 그래프 탐색
+- 객체 그래프 탐색
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+  객체 그래프 탐색은 객체 지향 프로그래밍과 ORM(JPA) 기술에서 데이터에 접근하는 핵심적인 방법이다.
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+  개발자가 복잡한 SQL을 매번 작성하지 않고도, 마치 지도에서 길을 찾아가듯 객체와 객체 사이를 이동하며 데이터를 조회하는 과정을 말한다.
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+  **객체그래프란?**
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+  객체들은 서로 독립적으로 둥둥 떠다니는 것이 아니라, 참조(Reference)를 통해 서로 연결되어 있다. 이 연결된 모습이 마치 거미줄이나 지도상의 네트워크(Graph)같다고 해서 객체 그래프라고 부른다.
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+    - 노드(Node): 객체 그 자체 (예: User, Review, Store)
+    - 엣지(Edge): 객체 간의 연결/참조 (예: review.getUser(), store.getRegion())
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+  이 그래프 위를 참조 연산자(.)를 이용해 이동하는 행위가 바로 탐색이다.
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+  **탐색의 방법 → 점을 찍어 이동**
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+  SQL 중심적인 개발에서는 필요한 데이터가 있을 때마다 새로운 JOIN 쿼리를 짜야했다. 하지만 객체지향 개발에서는 Method Chaining을 통해 데이터를 가져온다.
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+  예시 상황: 1번 리뷰를 쓴 유저가 사는 주소를 알고싶따앙~
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+  코드(객체 그래프 탐색):
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+    ```java
+    //1. 시작점 (리뷰 객체 획득)
+    Review review = reviewRepository.findById(1L).get();
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+    //2. 탐색(Review -> User -> Address)
+    String address = review.getUser().getAddress();
+    ```
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+  위 코드에서 `getUser().getAddress` 처럼 꼬리에 꼬리를 물고 들어가는 과정이 탐색이다.
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+  **JPA와 객체 그래프 탐색의 관계**
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+  JPA는 이 객체 그래프 탐색을 데이터베이스와 연결해주는 역할을 한다.
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+    1. 자유로운 탐색
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+       SQL을 직접 짤 때는 처음 쿼리를 만들 때 가져올 데이터를 미리 정해야한다(select 절). 만약 나중에 Store 정보가 추가로 필요해지면 SQL을 뜯어고쳐야한다. 하지만 JPA에서는 엔티티 간에 연관관계만 맺어두면, 언제든지 마음대로 점을 찍어서 관련된 데이터를 가져올 수 있다.
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+    2. 지연 로딩
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+       객체 그래프 탐색의 가장 큰 특징은 필요할 때 가져온다는 것이다.
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+        - review를 조회했을 때, JPA는 User나 Store 정보를 당장 가져오지 않는다.
+        - 대신 프록시라는 가짜 객체를 꽂아둔다.
+        - 개발자가 review.getUser().getName()을 호출하며 실제로 탐색을 시도하는 순간, 그때 DB에 SELECT 쿼리를 날려서 데이터를 채워 넣는다.
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+       결론: 객체 그래프 탐색 덕분에 개발자는 데이터가 메모리에 이미 다 로딩되어 있다고 가정하고 편하게 코드를 짤 수 있다.
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+    **주의할 점**
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+    탐색은 편하지만, 성능 이슈의 주범이 된다.
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+    - 상황: 리뷰 목록 10개를 가져옴.
+    - 탐색: for문을 돌면서 각 리뷰의 작성자 이름을 조회(review.getUser().getName())
+    - 결과:
+        1. 리뷰 목록 조회 쿼리 1번 실행
+        2. 각 리뷰마다 작성자를 조회하는 쿼리가 10번 추가 실행
+        3. 총 11번의 쿼리가 나감
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+    이것을 N+1문제라고 하며, 이를 해결하기 위해 Fetch Join(처음부터 다 같이 가져오기)을 사용하여 그래프 탐색 시점을 조절해야 한다.