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September 20, 20231회
BULK 처리 Write에 집중해서 개선해보기
간단 소개
JPA와 JDBC를 활용한 BULK 처리 Write 성능 개선 전략 및 테스트 결과 비교 분석. 상황에 맞는 기술 선택의 중요성 강조.
AI Summary
- BULK 처리 성능 개선의 중요성
- BULK 처리는 시스템 리소스 사용량 증가를 야기하여 장애 발생 가능성을 높임
- Write 성능 개선에 집중하여 BULK 처리 성능을 향상시키는 방법 제시
- JPA와 JDBC의 장단점 비교
- JPA는 개발 편의성을 제공하지만 BULK 처리에는 적합하지 않음.
saveAll()은 BULK 형태로 동작하지 않음 - JDBC의
batchUpdate는 BULK insert에 유용하지만, 외래키 설정이 필요한 복잡한 연관 관계에서는 어려움이 있음
- JPA는 개발 편의성을 제공하지만 BULK 처리에는 적합하지 않음.
- JDBC를 활용한 외래키 제약 극복 및 성능 향상
- Auto Increment PK를 활용하여 애플리케이션 레벨에서 PK를 추론하고 외래키를 설정하는 방법 제시
- 테스트 결과, JDBC를 통해 대용량 데이터 insert 처리 속도와 DB 부하를 크게 개선함
- JPA와 JDBC는 장단점이 명확하므로 상황에 맞게 적절히 선택하고 혼용 시 JPA 영속성에 주의해야 함
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