[Spring] JPA 다양한 연관관계 매핑

이전 포스팅에서 양방향 매핑에 대해 알아보았습니다. 단방향, 양방향 연관관계에 대해서 알아보았고 연관관계의 주인을 설정하는 것 까지 알아보았습니다 ! 이번에는 연관관계를 매핑하는 것에 대해 알아보겠습니다. 연관관계 매핑시 고려해야할 점이 3가지가 있습니다. 첫 번째는 '다중성', 두 번째는 '단방향, 양방향', 세 번째는 '연관관계의 주인' 입니다.

 

먼저 다중성은 1:1, 1:N과 같은 비율을 이야기합니다. JPA에서 다룰 수 있는 다중성은 N:1(@ManyToOne), 1:N(@OneToMany), 1:1(@OneToOne), N:M(@ManyToMany)가 있습니다. 이런 다중성과 함께 단방향, 양방향 매핑을 정할 수 있습니다. 테이블은 외래 키 하나로 양쪽 조인이 가능하고, 객체는 참조 필드가 있는 쪽으로만 참조가 가능하며 한쪽만 참조하면 단뱡항, 양쪽이 서로 참조하면 양방향 관계입니다. 객체 양방향 관계는 A->B, B->A 처럼 참조가 2군데 있는 것을 말하며, 연관관계의 주인은 외래 키를 가지고 있는 객체를 말합니다. 다양한 연관관계 매핑에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다.

 

다대일(N:1)

- 다대일 단방향

가장 많이 사용하는 연관관계입니다. 다대일의 반대는 일대다입니다.

 

- 다대일 양방향

외래 키가 있는 쪽이 연관관계의 주인이고 여기서는 Member가 연관관계의 주인입니다. Team은 멤버 객체를 조회만 할 수 있습니다. 당연히 양쪽을 서로 참조하도록 개발해야 합니다.

 

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일대다(1:N)

- 일대다 단방향

일대다 단방향은 1:N에서 1이 연관관계의 주인입니다. 즉 그림의 예제에서 Team이 연관관계의 주인입니다. 테이블의 일대다 관계는 항상 다(N) 쪽에 외래 키가 있기 때문에 Team객체가 반대편 테이블인 Member의 외래 키를 관리하는 특이한 구조를 가지게 됩니다. 반드시 @JoinColumn을 사용해야 하고 그렇지 않은면 중간에 테이블을 하나 추가하는 조인 테이블 방식을 사용하게 됩니다. 그러므로 N:1 모델에서 양방향 매핑을 추가하는 것을 고려해보는 것이 좋습니다. 결론적으로 일대다 단방향 매핑보다는 다대일 양방향 매핑을 사용하는 것이 바람직할 것 같습니다 !!

 

일대다 양방향 매핑도 마찬가지 입니다. 공식적으로 존재하지 않는 매핑이며 다대일 양방향을 사용하는 것이 바람직합니다.

 

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일대일(1:1)

일대일 관계는 그 반대의 관계도 일대일 입니다. 주 테이블이나 대상 테이블 중에 외래 키를 선택할 수 있습니다.

- 주 테이블에 외래 키 단방향

주 객체가 대상 객체의 참조를 가지는 것 처럼, 주 테이블에 외래 키를 두고 대상 테이블을 찾습니다. 다대일 단방향 매핑과 유사한 구조이고 JPA 매핑이 편리하며 주 테이블만 주회해도 해당 테이블에 데이터가 있는지 확인할 수 있습니다.

 

- 주 테이블에 외래키 양방향

다대일 양방향 매핑처럼 외래 키가 있는 곳이 연관관계의 주인입니다. 반대편은 mappedBy를 적용하면 됩니다.

 

 

- 대상 테이블에 외래 키 단방향

대상 테이블에 외래 키가 있고 단방향 매핑인 경우는 JPA가 지원하지 않습니다. 그러므로 양방향 매핑으로 변경해야 합니다.

 

- 대상 테이블에 외래 키 양방향

일대일 주 테이블에 외래 키가 있는 단방향 모델에서 양방향 매핑만 추가한 것과 같습니다. 그러나 프록시 기능의 한계로 지연 로딩으로 설정해도 항상 즉시 로딩됩니다. 그러므로 실제 개발환경에서 사용하기에 다소 부적적한 모델이라고 생각됩니다(주관적인 생각입니다).

 

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다대다(N:M)

관계형 데이터베이스는 정규화된 테이블 2개로 다대다 관계를 표현할 수 없습니다. 그러므로 연결 테이블을 추가해서 일대다 - 다대일 관계로 풀어내야합니다. 객체는 컬렉션을 사용해서 객체 2개로 다대다 관계가 가능합니다. @ManyToMany를 사용하며 @JoinTable로 연결 테이블을 지정합니다. 

연결 테이블용 엔티티를 추가하여 다대일 관계를 풀어낼 수 있습니다. 연결 테이블을 엔티티로 승격시키는 것입니다. @ManyToMany -> @OneToMany, @ManyToOne으로 풀어냅니다. 결론적으로 N:M 매핑을 사용하지 말고 1:N, N:1로 풀어서 사용하는 것이 좋겠습니다.