자바 서버 개발자 대부분은 객체를 관계형 데이터베이스에 저장합니다. 그래서 무수한 SQL과 매핑 코드를 작성하는데 많은 시간을 소비합니다. 마이바티스(MyBatis)나 스프링의 JdbcTemplate 같은 SQL 매퍼를 사용하면 매핑 코드를 어느정도 줄일 수 있습니다. 하지만 여전히 등록, 수정, 삭제, 조회(CRUD)용 SQL은 반복해서 작성해야 합니다.
더 큰 문제는 행동 중심인 객체와 데이터 중심인 관계형 데이터베이스 사이에는 큰 간격이 있다는 점입니다. 객체 지향 프로그래밍은 추상화, 캡슐화, 정보은닉, 상속, 다형성 등 시스템의 복잡성을 제어할 수 있는 다양한 장치들을 제공합니다. 하지만 관계형 데이터베이스에 객체를 저장하려고 SQL을 작성하는 순간 이런 이점들은 대부분 포기하게 됩니다. 자바 진영에서는 이런 숙제를 풀기 위해 오랜 기간 많은 노력을 기울여 왔습니다. 그 결과 JPA라는 기술 표준이 탄생했습니다. JPA는 SQL 작성 없이 객체를 데이터베이스에 직접 저장할 수 있게 도와주고, 객체와 관계형 데이터베이스의 차이도 중간에서 해결해줍니다. 그래서 JPA는 전 세계 스프링 개발자들이 가장 많이 사용하는 데이터 처리 기술이 되었습니다.

이 세션은 JPA 자체에 초점을 맞춥니다. 참고로 QueryDSL, 스프링 데이터 JPA도 설명하지만 이런 최신 자바 데이터 저장 기술들은 대부분 JPA를 활용하는 기술입니다. 따라서 JPA 자체를 이해하는 것이 가장 중요합니다.
세션에 라이브 코딩이 포함되어 있습니다. 노트북을 지참하셔서 함께 따라하시면 더 유익한 시간을 보낼 수 있습니다. :)

데이터 영역을 다루는 작업을 해보면서 어렴풋하게 느꼈던 두 가지 갈증이 있었습니다. 첫번째는 데이터를 다루는 "속도"에 대한 것이었고, 두번째는 합리적으로 설계한 데이터 구조에서 원활한 "검색"이 되게 해보는 것이었습니다.
"속도"라는 측면에서 떠오른 것은 인메모리기반의 고성능 키-값 저장소로 다양한 데이터 구조를 지원하는 Redis가 떠올랐고, "검색"에서는 루씬 기반의 실시간 오픈소스 검색엔진 Elasticsearch가 떠올랐습니다.
스프링 데이터(Spring Data)에서는 고맙게도 이미 이 두가지 기술에 대하여, 스프링과 연동시킬 수 있게 SPRING DATA REDIS, SPRING DATA ELASTICSEARCH 프로젝트를 제공하고 있습니다.

이 세션은 이 두 가지 기술에 대한 간단한 소개와 스프링 데이터에서 어떻게 다룰 수 있을 지에 대한 얘기를 해봅니다. 항상 저를 포함해 처음 시작하는 입문자를 위한 내용들을 많이 다룰 것입니다만, 세션 이후의 애프터 서비스도 계획하고 있습니다.

JPA의 부족한점을 보안하기 위해서 다양한 방법들이 소개되고 있습니다. 이번 세션에서는 Java8에서 추가된 람다 표현식과 스트림을 활용한 Jinq에 대하여 알아보겠습니다.