N + 1 문제

JPA에서 N+1 문제란?

N+1 문제는 JPA에서 연관된 엔티티를 조회할 때 불필요한 추가 쿼리가 발생하여 성능이 저하되는 현상입니다.

• N+1: 1개의 조회 쿼리(Parent)와 연관된 N개의 추가 조회 쿼리(Child)가 발생하는 구조를 의미합니다.
• 예를 들어, 부모 엔티티를 조회할 때 연관된 자식 엔티티를 개별적으로 조회하게 되면, 부모 1개 조회 시 자식 N개만큼 추가 쿼리가 발생합니다.

발생 예시

// Parent 엔티티
@Entity
public class Parent {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    private String name;

    @OneToMany(mappedBy = "parent", fetch = FetchType.LAZY)
    private List<Child> children;
}

// Child 엔티티
@Entity
public class Child {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    private String name;

    @ManyToOne
    @JoinColumn(name = "parent_id")
    private Parent parent;
}

// Repository에서 조회
List<Parent> parents = parentRepository.findAll();
for (Parent parent : parents) {
    System.out.println(parent.getChildren().size());
}

• findAll()로 부모 엔티티를 조회하면 1개의 SELECT 쿼리가 실행됩니다.
• 그 후, getChildren()을 호출할 때마다 부모 엔티티 개수만큼 자식 엔티티를 조회하는 N개의 SELECT 쿼리가 추가로 발생합니다.

총 쿼리 개수: 1 (부모 조회) + N (자식 조회) = N + 1

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해결 방법

1. Fetch Join 사용하기

• JPA의 JOIN FETCH를 통해 부모와 자식을 한 번에 조회합니다.
• 조인 전략으로 한 번의 쿼리만 실행되므로 N+1 문제가 발생하지 않습니다.
• @Query("SELECT p FROM Parent p JOIN FETCH p.children") List<Parent> findAllWithChildren();

실행 쿼리:

SELECT p.*, c.* FROM Parent p
LEFT JOIN Child c ON p.id = c.parent_id

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2. Entity Graph 사용하기

• Spring Data JPA의 @EntityGraph를 사용하여 명시적으로 Fetch 전략을 정의합니다.
• @EntityGraph(attributePaths = {"children"}) List<Parent> findAll();

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3. Batch Size 설정하기

• Hibernate의 @BatchSize를 통해 한 번에 여러 엔티티를 조회합니다.
  • 10개씩 묶어서 조회하기 때문에 불필요한 쿼리가 줄어듭니다.
• @BatchSize(size = 10) @OneToMany(mappedBy = "parent", fetch = FetchType.LAZY) private List<Child> children;
• application.properties에 전역 설정도 가능합니다.
• spring.jpa.properties.hibernate.default_batch_fetch_size=10

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4. Subselect Fetch 사용하기

• 서브쿼리를 활용하여 부모 엔티티를 조회한 후, 자식 엔티티를 한 번에 조회합니다.
• @OneToMany(mappedBy = "parent", fetch = FetchType.LAZY) @Fetch(FetchMode.SUBSELECT) private List<Child> children;

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5. 테이블 설계 변경하기 (비정규화)

• 만약 특정 연관된 데이터를 자주 조회한다면, 조인 없이 조회할 수 있도록 테이블 구조를 비정규화할 수 있습니다.
  • 예를 들어, Child의 정보를 Parent에 미리 저장해 놓으면 조인 없이 조회할 수 있습니다.

비정규화된 테이블 구조 예시

CREATE TABLE parent (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    child_names VARCHAR(255)  -- 자식 이름들을 쉼표로 구분하여 저장
);

JPA 조회 코드

List<Parent> parents = parentRepository.findAll();
for (Parent parent : parents) {
    System.out.println(parent.getChildNames()); // 추가 쿼리 없이 조회
}

 

정리

Fetch Join	한 번의 쿼리로 모든 데이터 조회	복잡한 조인은 페이징 불가능
Entity Graph	쿼리 최적화가 쉬움	복잡한 구조에서는 관리가 어려움
Batch Size	데이터 묶음 조회로 쿼리 최적화	In-Memory 캐싱으로 메모리 사용 증가
Subselect	서브쿼리로 한 번에 조회	데이터가 클 경우 성능 저하
비정규화	조회 시 조인이 없어 빠름	데이터 중복으로 쓰기 비용 증가