[JPA 성능 최적화] @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) 와 Fetch Join 활용하기

"JPA 성능 문제의 80%는 Fetch 전략으로 설명된다"는 말, 들어본 적 있나요?

이번 글에서는 JPA의 연관 관계 중 @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) 가 기본값일 때의 동작과, Fetch Join을 통해 어떻게 성능을 최적화하는지 작성해보겠습니다!

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🧩 @ManyToOne의 FetchType 기본값은?

@ManyToOne
@JoinColumn(name = "school_id", nullable = false)
private School school;

처음에는 이렇게 @ManyToOne만 선언해두었습니다.

@ManyToOne의 기본 fetch 전략은 FetchType.EAGER입니다.
👉🏻 위처럼 작성했을 경우 SchoolCalendar 엔티티를 조회할 때마다 School 엔티티도 항상 함께 가져옵니다.

EAGER는 지연 로딩(LAZY)보다 쿼리를 불필요하게 더 많이 발생시키며, 성능에 악영향을 줍니다.

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✅ FetchType.LAZY로 바꾸면?

@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
@JoinColumn(name = "school_id", nullable = false)
private School school;

 👉🏻 SchoolCalendar 조회 시 school은 프록시 객체로 설정되고, 실제로 필요할 때 쿼리가 실행됩니다.

 

🌟 장점

• 불필요한 쿼리 방지 (데이터가 실제로 필요할 때만 가져옴)
• 성능 최적화 (쿼리 수 감소, 네트워크 I/O 최소화)
• 메모리 사용량 감소

대신, 사용 시점에서 N+1 문제가 생길 수 있기 때문에 주의 !!!!

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🚀 해결책: Fetch Join 사용하기

@Query("SELECT sc FROM SchoolCalendar sc JOIN FETCH sc.school WHERE sc.school = :school AND sc.date BETWEEN :start AND :end")
List<SchoolCalendar> findWithSchoolByDateBetween(@Param("school") School school, @Param("start") LocalDate start, @Param("end") LocalDate end);

이렇게 하면 쿼리가 한 번만 나가고, SchoolCalendar와 연결된 School을 즉시 조인하여 한 번에 메모리에 적재합니다.

💡 즉, LAZY 전략을 유지하면서도 성능 문제를 해결할 수 있는 "타협점"이 바로 Fetch Join입니다.

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📊 효과는?

StopWatch stopwatch = new StopWatch();
stopwatch.start();
List<SchoolCalendar> list = calendarRepository.findBySchoolAndDateBetween(school, start, end);
for (SchoolCalendar sc : list) {
    sc.getSchool().getName(); // lazy loading 발생!
}
stopwatch.stop();
System.out.println("LAZY 조회 시간(ms): " + stopwatch.getTotalTimeMillis());

📈 예상 결과:

• 쿼리 1개 + N개(school 조회) → 총 101개의 쿼리 발생
• 시간 오래 걸림

✨ Fetch Join 사용

StopWatch stopwatch = new StopWatch();
stopwatch.start();
List<SchoolCalendar> list = calendarRepository.findWithSchoolByDateBetween(school, start, end);
for (SchoolCalendar sc : list) {
    sc.getSchool().getName(); // 이미 join 돼 있음
}
stopwatch.stop();
System.out.println("Fetch Join 조회 시간(ms): " + stopwatch.getTotalTimeMillis());​

📈 예상 결과:

• 쿼리 1개로 모든 데이터 로딩
• N+1 발생 안 함
• 성능 개선

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✅ 정리하며

• @ManyToOne의 기본 FetchType은 EAGER이지만, LAZY로 명시하여 지연 로딩을 권장합니다.
• N+1 문제는 성능에 치명적이며, 연관 엔티티를 반복적으로 접근할 경우 발생합니다.
• Fetch Join을 활용하면 쿼리 한 번으로 관련 데이터를 모두 가져올 수 있어 성능이 대폭 향상됩니다.
• 실제 테스트에서도 Fetch Join이 월등한 성능을 보입니다.