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    • JPA 연관관계 매핑 (일대다, 다대일, 일대일, 다대다)

      2024.01.17 by wjjun

    • 타입 변환 다형성 (필드, 매개변수)

      2024.01.16 by wjjun

    • 양방향 연관관계 (mappedBy, @OneToMany, @ManyToOne)

      2024.01.15 by wjjun

    • 대규모 데이터 부하 분산 위한 계측 방법 (병목 현상, Load Average, vmstat)

      2024.01.14 by wjjun

    JPA 연관관계 매핑 (일대다, 다대일, 일대일, 다대다)

    다중성 엔티티 간에 일대일 관계인지 다대일 관계인지 다중성을 갖고 있다. 다대일(@ManyToOne), 일대다(@OneToMany), 일대일(@OneToOne), 다대다(ManyToMany) 다중성을 쉽게 판단하기 위해서는 반대 방향으로 생각을 해보면 됩니다 실무에서는 다대일과 일대다 관계를 사용하며 다대다 관계는 거의 사용되지 않습니다. 단방향 양방향 테이블은 외래키로 조인을 이용해서 양방향 쿼리가 가능합니다. 그래서 방향의 개념도 없습니다. 객체는 참조용 필드를 가지고 있어 참조하고 있는 연관된 객체를 조회할 수 있습니다. 다대일 양방향 N:1과 1:N 객체 연관관계 (N) Member : id, Team team, username (1) Team : id, List members, name 테이블 ..

    기록 - 프로그래밍/Java 2024. 1. 17. 00:27

    타입 변환 다형성 (필드, 매개변수)

    다형성 동일한 타입이지만 실행 결과가 다양한 객체를 이용할 수 있는 성질입니다. 하나의 타입에 여러 객체를 대입하여 기능을 다양하게 이용할 수 있습니다. 클래스의 타입 변환은 상속 관계에 있는 클래스에서 발생합니다. 자식 타입은 부모 타입으로 자동 타입 변환이 가능합니다. public class House { House apart = new Apart(); House villa = new Villa(); } 바로 위에 있는 부모가 아니어도 상위 계층에 있는 타입이면 자동 타입 변환이 일어날 수 있습니다. 부모 타입으로 자동 타입 변환된 이후에는 부모 클래스에 선언된 필드와 메소드만 접근 가능합니다. 메서드가 자식 클래스에서 오버라이딩 되었다면 자식 클래스의 메서드가 대신 호출됩니다. 필드 다형성 실행 도..

    기록 - 프로그래밍/Java 2024. 1. 16. 00:26

    양방향 연관관계 (mappedBy, @OneToMany, @ManyToOne)

    객체 양방향 연관관계 Member에서 Team으로(Member.team) 관계 접근이 가능하고 Team에서 Member로(Team.member) 접근이 가능한 것이 양방향 관계를 의미합니다. Team에서 Member는 다대일 관계이고, Member에서 Team은 일대다 관계입니다. 일대다 관계에서는 여러 건과 연관관계를 맺을 수 있기 때문에 컬렉션을 사용해야 합니다. JPA는 List를 포함하여 Collection, Set, Map 등의 다양한 컬렉션을 지원하고 있습니다. 일대다 관계를 매핑하기 위해서는 @OneToMany 매핑 정보를 사용합니다. 그리고 일대다 관계를 맺은 객체에 컬렉션 List members를 사용합니다. 테이블 양방향 연관관계 테이블은 연관관계는 외래 키 하나로 양방향 조회가 가능합..

    기록 - 프로그래밍/Java 2024. 1. 15. 00:25

    대규모 데이터 부하 분산 위한 계측 방법 (병목 현상, Load Average, vmstat)

    대규모 데이터 다루기 어려운 이유 어려운 잉유는 메모리 내에서 모든 계산을 할 수 없기 때문입니다. 메모리에 올리지 않으면 기본적으로 디스크를 계속 읽고 검색하여 문제를 발견할 수 없는 상태가 됩니다. 데이터 건수가 많을수록 입력된 데이터 계산량도 많아지게 됩니다. 문제는 디스크를 읽고 있다는 점입니다. 메모리 내에서 계산할 수 없다면 디스크 공간을 사용하고 I/O 시간이 길어지게 됩니다. 메모리와 디스크의 속도차 메모리는 디스크보다 10^5~10^6 배 이상 빠릅니다 디스크가 느린 이유는 디스크는 물리적으로 회전하며 동작합니다. 원하는 데이터를 찾기 위해 매번 물리적으로 (1) 헤드의 이동 (2) 원반의 회전 동작이 수행되며 이 구조는 탐색 속도에 영향을 주고 있습니다. 디스크 원반 내에서도 원하는 데..

    기록 - 프로그래밍/Data 2024. 1. 14. 00:22

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