JPA를 사용하면 성능이 느려진다고 하는 이유(N+1문제)

그리고 실제 원인은 무엇인가

Spring Boot 프로젝트를 하다 보면 이런 이야기를 자주 듣습니다.

JPA는 느리다
MyBatis가 더 빠르다

 

하지만 실제로는 JPA 자체가 느린 것이 아니라 잘못 사용하는 경우가 많습니다.

이번 글에서는 JPA가 느리다고 느껴지는 대표적인 이유와 실제 원인을 정리합니다.

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1. N+1 문제

JPA 성능 문제의 90%는 N+1 문제입니다.

예를 들어

 

List<Order> orders = orderRepository.findAll();

 

그리고

 

order.getMember().getName();

 

이렇게 접근하면 실행되는 SQL은 다음과 같습니다.

SELECT * FROM orders
SELECT * FROM member WHERE id = 1
SELECT * FROM member WHERE id = 2
SELECT * FROM member WHERE id = 3

 

즉

1 + N

 

쿼리가 실행됩니다.

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해결 방법

fetch join 사용

 

@Query("""
SELECT o FROM Order o
JOIN FETCH o.member
""")

 

또는

@EntityGraph

 

사용.

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2. Lazy Loading 오해

JPA 기본 전략

ManyToOne → EAGER
OneToMany → LAZY

 

하지만 실무에서는 대부분 이렇게 변경합니다.

모든 관계 → LAZY

 

이유는

불필요한 JOIN 방지

 

입니다.

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3. Dirty Checking 비용

JPA는 트랜잭션 종료 시

Dirty Checking

 

을 수행합니다.

즉

엔티티 변경 여부 검사

 

입니다.

대량 데이터 처리 시

10000 entities

 

이면 Dirty Checking 비용이 커집니다.

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해결 방법

조회 트랜잭션

 

@Transactional(readOnly = true)

 

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4. Persistence Context 메모리 증가

JPA는 조회한 엔티티를 1차 캐시(Persistence Context)에 저장합니다.

예

 

List<Order> orders = orderRepository.findAll();

 

만약

100000 rows

 

를 조회하면

메모리 증가

 

합니다.

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해결 방법

배치 처리 시

flush
clear

 

사용합니다.

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5. 불필요한 SELECT

예

 

orderRepository.save(order);

 

이 경우 JPA는

SELECT
INSERT

 

두 번 실행할 수 있습니다.

이유

merge 동작

 

때문입니다.

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6. 잘못된 Fetch 전략

예

 

@OneToMany(fetch = FetchType.EAGER)

 

이 경우

JOIN 폭발

 

이 발생합니다.

결과

Cartesian Product

 

문제가 발생합니다.

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7. JPA를 ORM이 아닌 SQL처럼 사용

JPA는

객체 그래프 관리

 

를 위한 도구입니다.

하지만 이렇게 사용하는 경우가 있습니다.

 

for (Order order : orders) {
orderRepository.save(order);
}

 

결과

1000 UPDATE

 

이 실행됩니다.

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실제로 JPA는 느린가?

대부분 경우

JPA = SQL 생성 도구

 

입니다.

JPA가 생성하는 SQL이

좋은 SQL이면 빠르고
나쁜 SQL이면 느립니다.

 

즉

문제는 JPA가 아니라 SQL입니다.

 

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JPA가 강력한 이유

JPA는 다음 기능을 제공합니다.

1차 캐시
Dirty Checking
지연 로딩
Entity Graph
JPQL

 

이 기능을 잘 사용하면 SQL보다 더 효율적인 코드가 됩니다.

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실무에서 추천 전략

JPA를 사용할 때 다음 규칙을 권장합니다.

모든 관계 → LAZY
조회 쿼리 → fetch join
readOnly 트랜잭션 사용
배치 처리 시 flush / clear

 

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정리

JPA 성능 문제는 대부분 다음에서 발생합니다.

N+1 문제
잘못된 Fetch 전략
대량 데이터 조회

 

JPA 자체가 느린 것이 아니라 잘못 사용했을 때 느려집니다.

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✔ 핵심 한 줄

JPA는 느린 것이 아니라
SQL을 잘못 생성하면 느려진다.