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엔티티 매핑 (Entity Mapping)엔티티 매핑(Entity Mapping)은 객체 지향 프로그래밍에서 엔티티 클래스와 데이터베이스 테이블 간의 매핑을 정의하는 핵심 개념입니다. JPA(Java Persistence API)와 같은 ORM(Object-Relational Mapping) 기술을 활용하여 데이터베이스와 객체 간의 데이터를 매핑하고 관리할 수 있습니다. 이번 글에서는 엔티티 매핑의 기본 개념, 주요 애노테이션, 실무 적용 사례, 그리고 엔티티 매핑 시 주의해야 할 점에 대해 다뤄보겠습니다.1. 엔티티 매핑의 기본 개념엔티티(Entity)는 데이터베이스의 테이블과 매핑되는 자바 클래스입니다. JPA를 통해 우리는 자바 객체를 데이터베이스 테이블에 쉽게 매핑하고, CRUD(Create, R..

JPQL (Java Persistence Query Language) 완벽 가이드JPQL(Java Persistence Query Language)은 JPA(Java Persistence API)에서 엔티티 객체를 대상으로 하는 쿼리 언어로, SQL과 유사하지만 데이터베이스 테이블이 아닌 엔티티 객체를 대상으로 작동한다는 점에서 차이가 있다. JPQL은 데이터베이스에 의존하지 않는 객체 지향 쿼리로, JPA를 사용하는 애플리케이션에서 데이터베이스와 독립적으로 유지보수가 용이한 코드를 작성하는 데 필수적이다.JPQL 기본 문법JPQL은 기본적으로 SQL과 문법이 유사하지만, 테이블 대신 엔티티 객체를 대상으로 조회를 수행한다.// JPQL 예시String jpql = "SELECT m FROM Member..

JPA 기본 사용법1. JPA란 무엇인가?JPA(Java Persistence API)는 자바 애플리케이션에서 관계형 데이터베이스를 사용하기 위한 표준 인터페이스입니다. ORM(Object Relational Mapping)을 통해 객체와 데이터베이스 테이블을 매핑하여 객체 지향적인 프로그래밍 패러다임을 유지하면서 데이터베이스 작업을 할 수 있게 해줍니다. JPA의 주요 구현체로는 Hibernate, EclipseLink 등이 있습니다.주요 용어Entity: 데이터베이스 테이블에 매핑되는 클래스EntityManager: 엔티티를 관리하고 데이터베이스 작업을 수행하는 인터페이스Persistence Context: 엔티티의 상태를 관리하는 공간으로, 영속성 컨텍스트라고도 함2. JPA 설정JPA를 사용하기 ..

메시지 큐(Message Queue)는 메시지의 무손실(durability)을 보장하며, 프로세스 간 비동기 통신(asynchronous communication)을 지원하는 데이터 전송 시스템이다.  메시지 큐는 데이터가 생산자(Producer)에서 소비자(Consumer)로 안전하게 전달될 때까지 중간 버퍼 역할을 수행한다. 메시지는 큐에 순서대로 저장되며, 소비자가 큐에서 메시지를 꺼내 처리할 때까지 유지된다. 이러한 특성 덕분에 시스템의 비동기 처리와 내결함성을 향상시킬 수 있다. 메시지 큐는 메시지의 버퍼 역할을 하며, 생산자(Producer)와 소비자(Consumer) 간의 비동기 데이터 전송을 가능하게 한다. 기본적으로 생산자가 메시지를 큐에 발행(publish)하고, 큐에 연결된 소비자가 ..

회사에서 대규모 데이터 조회와 성능 최적화가 중요한 프로젝트를 진행하며 캐시를 도입한 경험이 있습니다. 당시, 시스템 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위해 데이터베이스에 대한 직접적인 접근을 줄이고 캐시 계층을 활용하는 방안을 검토하게 되었습니다. 특히, 자주 변경되지 않는 데이터나 반복적인 연산 결과를 캐싱함으로써 응답 속도를 향상시키고 서버 부하를 줄일 수 있었습니다.이 글에서는 실무 경험을 바탕으로 캐시 계층의 개념과 활용 방법, 그리고 캐시 사용 시 고려해야 할 점들을 상세히 다루고자 합니다. 캐시를 적절히 활용함으로써 시스템의 성능과 확장성을 개선하고, 안정적인 서비스를 제공하는 데 도움이 되기를 바랍니다.1. 캐시 계층(Cache Layer) 설명캐시(Cache)는 데이터 조회 속도를 향상시키..

데이터베이스 다중화: 확장성과 안정성을 위한 설계실무에서 시스템 장애 상황을 경험하면서 다양한 장애 대응 방안을 적용해 본 적이 있습니다. 당시 장애 대응 중 하나로 데이터베이스 다중화를 진행하게 되었고, 이를 통해 시스템 안정성을 높일 수 있었습니다. 이번 경험을 계기로 데이터베이스 다중화에 대해 더 깊이 학습하게 되었으며, 공부한 내용을 정리하여 블로그 포스팅 형식으로 공유하고자 합니다. 이 글에서는 데이터베이스 다중화의 개념과 이를 실무에 적용할 때의 장점, 그리고 장애 상황에서의 대처 방법에 대해 설명하겠습니다.데이터베이스 다중화란?데이터베이스 다중화(Database Replication)는 데이터베이스의 동일한 복제본을 여러 서버에 저장하여 시스템의 성능, 가용성, 안정성을 향상시키는 기술입니다..

시스템 확장을 위한 로드밸런서 설계: 부하 분산과 고가용성 확보사용자 수가 급증함에 따라 웹 사이트 또는 애플리케이션의 시스템이 트래픽을 효율적으로 처리하도록 확장하는 것은 매우 중요합니다. 실무에서 트래픽이 몰리고 서버가 로드밸런서 구조로 설계되지 않아 무중단 서비스 배포가 불가능했던 장애를 경험한 적이 있습니다. 당시 장애 대응을 위해 여러 조치를 했고, 그중에서는 로드밸런서 구조로 아키텍처를 재설계하여 무중단 서비스 배포가 가능해졌습니다. 이 경험을 바탕으로 시스템 확장성을 고려한 로드밸런서 설계에 대해 학습하게 되었고, 이를 블로그 형태로 정리하고자 합니다.로드밸런서란?로드밸런서는 부하 분산 집합에 속한 웹 서버들에게 트래픽 부하를 고르게 분산하는 역할을 합니다. 사용자는 로드밸런서의 **공개 I..

사용자 수에 따른 규모 확장성: 수직적 확장과 수평적 확장실무에서 서버 장애로 인해 응답 속도가 느려지고 서비스가 중단되는 문제를 경험한 적이 있습니다. 당시 여러 장애 대응 방안을 검토한 결과, 일시적으로 서버의 하드웨어 자원을 증설하는 **스케일 업(Scale-Up)**을 진행하여 문제를 해결했습니다. 이 경험을 바탕으로 규모 확장성에 대한 중요성을 깨닫고, 수직적 확장과 수평적 확장에 대해 공부하게 되었습니다. 이를 체계적으로 정리하여 기술 블로그 형식으로 공유하고자 합니다.애플리케이션의 사용자 수가 증가함에 따라 시스템의 성능과 안정성을 유지하기 위해 규모 확장성(Scalability)을 고려한 설계가 필수적입니다. 이를 위해 두 가지 주요 확장 방법인 **수직적 확장(Vertical Scalin..

웹 애플리케이션 서버와 클라이언트 구현웹 애플리케이션을 개발할 때 비즈니스 로직과 데이터 저장을 처리하기 위해 서버 구현용 언어를 사용합니다. 자바(Java)나 코틀린(Kotlin) 같은 언어가 서버 사이드 개발에 적합하며, 사용자 인터페이스(UI)를 제공하는 프레젠테이션 계층에서는 HTML, CSS, JavaScript 등을 사용합니다. React와 같은 프레임워크는 이러한 클라이언트 측 개발을 더욱 효율적으로 만들어줍니다.비즈니스 로직과 서버 구현 언어자바(Java): 강력한 객체지향 언어로, 대규모 엔터프라이즈 애플리케이션에 적합합니다.코틀린(Kotlin): 자바와 상호 운용이 가능하며, 현대적인 문법으로 생산성을 높여줍니다.Spring Boot: 자바 기반의 프레임워크로, RESTful API 개..