LockModeType.OPTIMISTICLockModeType.OPTIMISTIC은 데이터베이스에서 사용하는 비관적 잠금과 대조되는 낙관적 잠금 전략입니다. 이 전략은 데이터의 동시성을 높이면서도 데이터의 무결성을 보장하기 위해 사용됩니다. 아래에서 LockModeType.OPTIMISTIC에 대해 설명하겠습니다.OPTIMISTIC (낙관적 잠금)정의낙관적 잠금은 데이터에 대한 작업을 수행할 때, 다른 트랜잭션이 해당 데이터를 수정하지 않을 것이라고 가정하는 방식입니다. 즉, 데이터의 변경을 시도할 때까지 잠금을 사용하지 않으며, 최종적으로 데이터베이스에 변경을 적용할 때 충돌 여부를 확인합니다.사용 목적동시성 향상: 여러 트랜잭션이 동시에 같은 데이터에 접근할 수 있도록 하여 성능을 높입니다.충돌 감..

PESSIMISTIC_READ비관적 읽기 잠금(Pessimistic Read Lock)은 데이터베이스에서 데이터의 일관성과 무결성을 보장하기 위해 사용되는 잠금 전략 중 하나입니다. 이 잠금 방식은 다른 트랜잭션이 데이터를 수정할 수 없도록 하여 읽기 작업 중에 데이터의 변경을 방지합니다. 아래에서 비관적 읽기 잠금에 대해 설명하겠습니다.비관적 읽기 잠금(Pessimistic Read Lock)비관적 읽기 잠금은 주로 다음과 같은 경우에 사용됩니다:동시성 제어: 여러 트랜잭션이 동시에 같은 데이터를 읽거나 쓸 수 있는 경우, 데이터의 일관성을 유지하기 위해 비관적 잠금을 사용합니다. 이 잠금 방식은 데이터의 무결성을 유지하기 위해 다른 트랜잭션의 수정 작업을 차단합니다.데이터 충돌 예방: 데이터 변경이 ..

Locking은 데이터베이스에서 동시성을 관리하는 중요한 메커니즘으로, 여러 트랜잭션이 데이터에 접근할 때 데이터 무결성을 보장하기 위해 사용됩니다. Spring Data JPA에서는 @Lock 어노테이션을 사용하여 쿼리 메서드나 CRUD 메서드에 잠금 모드를 지정할 수 있습니다. 아래에서 이를 자세히 설명하겠습니다.1. 쿼리 메서드에서 Lock 모드 정의하기쿼리 메서드에 @Lock 어노테이션을 사용하여 사용할 잠금 모드를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, LockModeType.READ를 사용하면 해당 쿼리가 읽기 전용 잠금으로 실행됩니다. 이렇게 하면 다른 트랜잭션에서 동일한 데이터에 대한 변경 작업을 할 수 없게 되어, 데이터 무결성이 유지됩니다.예시 1: 쿼리 메서드에서 Lock 메타데이터 정의하..

디폴트 Transaction 설정CrudRepository에서 상속받는 메서드들은 SimpleJpaRepository에서 기본적인 트랜잭션 설정을 상속받습니다. 읽기 작업(read operation)의 경우 @Transactional 어노테이션의 readOnly 속성이 true로 설정됩니다. 반면, 그 외의 작업들은 기본적인 @Transactional 설정이 적용됩니다.예시: CrudRepository 기본 트랜잭션 설정public interface UserRepository extends CrudRepository { @Override @Transactional(timeout = 10) public List findAll(); // 추가적인 쿼리 메서드 선언}위 코드에서는 find..

Spring Data JPA에서 프로젝션은 엔티티의 전체 데이터가 아니라 특정 속성만 조회할 때 유용한 방법입니다. 특히 대규모 데이터를 다룰 때 불필요한 정보를 조회하지 않고 필요한 속성만을 가져오는 데 도움을 줍니다. 이번 설명에서는 Spring Data JPA에서 제공하는 프로젝션의 여러 방법에 대해 설명하고 샘플 코드를 통해 이해를 도울 것입니다.1. 기본 개념: 프로젝션이란?일반적으로 Spring Data JPA의 쿼리 메서드는 Repository가 관리하는 엔티티, 즉 Aggregate Root의 전체 객체를 리턴합니다. 하지만 일부 속성만 조회하고 싶을 때가 있습니다. 이때, 프로젝션을 사용하여 필요한 속성만 조회할 수 있습니다.2. 기본 예시: 엔티티와 Repository먼저, Person..

데이터베이스에서 대량의 데이터를 처리하는 방식 중 스크롤링(Scrolling)은 데이터를 효율적으로 조회하고 페이지네이션 방식보다 더 세밀한 컨트롤이 가능해 대규모 데이터셋을 다룰 때 유용합니다. 특히 실시간 데이터 처리, 로그 파일 분석, 또는 대규모 레코드 처리 같은 상황에서 유리합니다. 이번 설명에서는 스크롤링의 원리, 주요 유형, 장단점, 그리고 실제 사례를 다루면서 스크롤링의 성능 최적화 및 효과적인 활용 방안을 깊이 있게 살펴보겠습니다.1. 스크롤링의 개념스크롤링은 대규모 데이터셋을 한 번에 모두 가져오는 대신, 일정 단위로 분할하여 데이터를 순차적으로 가져오는 기법입니다. 보통 페이지네이션과 혼동되기도 하지만, 스크롤링은 메모리 사용량을 줄이고 성능을 최적화하는 데 중점을 둔 기법입니다.페이..