쿼리 최적화를 위한 시도

[hyeonji1220]

문제 상황

리뷰 작성, 조회 등 여러 로직에서 쿼리가 다량으로 발생함

목표

리뷰 작성, 조회 등에서 발생하는 쿼리 발생을 최적화하자

시도한 방법들

시도1

방법

필요한 모든 데이터를 한 번에 가져와서 메서드 내에서 Map으로 저장해놓고 쓰기

문제점

매핑 로직이 길어지면서 비즈니스 로직이 오히려 보이지 않게됨

public ReviewDetailResponse mapToReviewDetailResponse(Review review, ReviewGroup reviewGroup) {
        long templateId = review.getTemplateId();

        List<Section> sections = sectionRepository.findAllByTemplateId(templateId);
        List<Question> questions = questionRepository.findAllByTemplatedId(templateId);
        List<Long> questionIds = questions.stream()
                .map(Question::getId)
                .toList();
        Map<Long, OptionGroup> optionGroupsByQuestion = optionGroupRepository.findAllByQuestionIds(questionIds)
                .stream()
                .collect(Collectors.toMap(OptionGroup::getQuestionId, optionGroup -> optionGroup));
        Map<Long, List<OptionItem>> optionItemsByOptionGroup = optionItemRepository.findAllByQuestionIds(questionIds)
                .stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(OptionItem::getOptionGroupId));

시도2

방법

join문을 활용한 네이티브 쿼리를 활용해보기

    @Query(value = """
            select caso.selected_option_id from checkbox_answer_selected_option caso 
            join checkbox_answer ca 
            on ca.id = caso.checkbox_answer_id
            where ca.review_id = :reviewId 
            and ca.question_id = :questionId 
            """, nativeQuery = true)
    List<Long> findSelectedOptionIdByReviewAndQuestion(long reviewId, long questionId);

문제점

어차피 즉시 로딩으로 불러와지는 데이터이기때문에 쿼리 감소에 효과가 없음

시도 3

방법

고정 데이터를 캐싱해 메모리에 올려놓고 활용

public class TemplateCache {

 @PostConstruct
    public void init() {
        this.templates = loadTemplates();
        ...
    }

    private Map<Long, Template> loadTemplates() {
        return templateRepository.findAll()
                .stream()
                .collect(Collectors.toMap(Template::getId, Function.identity()));
    }

시도 4

스프링 캐시 활용하기

@Component
public class MyMathService {

	@Cacheable("piDecimals")
	public int computePiDecimal(int precision) {
		...
	}

}

현재까지 적용 결론

1. 템플릿 관련 고정 데이터는 캐싱해두고 씀으로써 최초 로딩 이후에는 아예 쿼리가 나가지 않게 할 수 있어요.
2. 답변 관련 비고정 데이터는 EAGER, LAZY를 적절하게 사용함으로써 연관관계가 있어 로딩된 데이터를 최대한 활용하여 추가 쿼리가 나가지 않게해요. 이렇게하면 연관관계가 명시적으로 없는 경우에만 쿼리를 발생하게 해서 쿼리 발생이 적습니다!

고민해볼 방법들

1. 조회 전용 엔티티 (CQRS)