도메인 주도 개발 스터디

Chapter 4 리포지터리와 모델 구현

막이86 2023. 11. 8. 17:37

728x90

도메인 주도 개발 시작하기 4장을 요약한 내용입니다.

4.1 JPA를 이용한 리포지터리 구현

객체 기반의 도메인 모델과 관계형 데이터 모델 간의 매핑을 처리하는 기술로 ORM만한 것이 없다.
자바의 ORM 표준인 JPA를 이용해 리포지터리와 애그리거트를 구현하는 방법에 대해 살펴본다.

4.1.1 모듈 위치

리포지터리 인터페이스는 애그리거트와 같이 도메인 영역에 속하고, 리포티저티를 구현한 글래스는 인프라스트럭처 영역에 속한다.
리포지터리 구현 클래스를 인프라스트럭처 영역에 위치시켜서 인프라스트럭처에 대한 의존을 낮추는 것이 좋음

4.1.2 리포지터리 기본 기능 구현

리포지터리가 제공하는 기본 기능
- ID로 애그리거트 조회
- 애그리거트 저장
```
public interface OrderRepository {
	Order findById(OrderNo no);
	void save(Order order);
}
```
인터페이스는 애그리거트 루트를 기준으로 작성
주문 애그리거트는 Order 루트 엔티티를 비롯해 OrderLine, Orderer, ShippingInfo 등 다양한 객체를 포함
- 루트 엔티티인 Order를 기준으로 리포지터리 인터페이스를 작성
애그리거트를 조회하는 기능의 이름을 지을 때 특별한 규칙은 없지만 널리 사용되는 규칙은 findBy프로퍼티이름(프로퍼티 값) 형식을 사용
JPA의 EntityManager를 이용한 기능 구현
@Repository public class JpaOrderRepository implements OrderRepository { @PresistenceContext private EntityManager entityManager; @Override public Order findById(OrderNo id) { // EntityManager의 find 메서드를 이용해서 ID로 애그리거트를 검색 return entityManager.find(Order.class, id); } @Override public void save(Order order) { // EntityManager의 persist 메서드를 이용해서 애그리거트를 저장 entityManager.presist(order); } }
애그리거트를 수정한 결과를 저장소에 반영하는 메서드를 추가할 필요는 없다.
- JPA에서 트랜잭션 범위에서 변경한 데이터를 자동으로 DB에 반영하기 때문
- changeShippingInfo 메서드는 스프링 프레임워크 트랜잭션 관리 기능을 통해 트랜잭션 범위에서 실행 됨
- 메서드 실행이 끝나면 트랜잭션을 커밋하는데 이때 JPA는 트랙잭션 범위에서 변경된 객체의 데이터를 DB에 반영하기 위해 Update 쿼리를 실행
```
public class ChangeOrderService {
	@Transactional
	public void changeShippingInfo(OrderNo no, ShippingInfo newShippingInfo) {
		Optional<Order> OrderOpt = orderRepository.findById(no);
		Order order = orderOpt.orElesThrow(() -> new OrderNotFountException());
		order.changeShippingInfo(newShippingInfo);
	}
}
```

ID가 아닌 다른 조건으로 애그리거트를 조회할 때는 findBy 뒤에 조건 대상이 되는 프로퍼티 이름을 붙인다.

JPQL을 이용해서 findByOrdererId 메서드 구현

@Override
public List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size) {
	TypeQuery<Query> query = entityManager.createQuery("
		select 
			o
		from 
			Order o
		where
			o.orderer.memberId.id = :ordererId
		order by
			o.number.number desc
		"
	, Order.class);
	query.setParameter("ordererId", ordererId);
	query.setFirstResult(startRow);
	query.setMaxResults(fetchSize);
	return query.getResultList();
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); }

애그리거트를 삭제하는 기능

EntityManager의 remove 메서드를 이용해서 삭제 기능 구현

@Repository
public class JpaOrderRepository implements OrderRepository {
	@PresistenceContext
	private EntityManager entityManager;

	@Override
	public void delete(Order order) {
		entityManager.remove(order);
	}
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); void delete(Order order); }

4.2 스프링 데이터JPA를 이용한 리포지터리 구현

스프링 데이터 JPA는 다음 규칙에 따라 작성한 인터페이스를 찾아서 인터페이스를 구현한 스프링 빈 객체를 자동으로 등록
- org.stringframework.data.repository.Repository<T, ID> 인터페이스 상속
- T는 엔티티 타입을 지정하고 ID는 식별자 타입을 지정

Order 엔티티 타입의 식별자가 OrderNo 타입

Order를 위한 OrderRepository

public interface OrderRepository extends Repository<Order, OrderNo> {
	Optional<Order> findById(OrderNo id);

	void save(Order order);
}

OrderRepository가 필요하면 주입 받아 사용하면 된다.

@Service
public class CancelOrderService {
	private OrderRepository orderRepository;
	
	public CancelOrderService(OrderRepository orderRepository, ...) {
		this.orderRepository = orderRepository
	}

	@Transactional
	public void cancel(OrderNo orderNo, Canceller canceller) {
		Order order = orderRepository.findById(orderNo).orElseThrow(() -> new NoOrderException());
		if (!cancelPolicy.hasCancellationPermission(order, canceller)) {
			throw new NoCancellablePermsiion();
		}
		order.cancel();
	}
}

@Entity @Table(name = "purchase_order") @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; }
OrderRepository를 기준으로 엔티티를 젖아하는 메서드
- Order save(Order entity)
- void save(Order entity)
식별자를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findById() 메서드를 사용한다.
- Order findById(OrderNo id)
  - 식별자에 해당하는 엔티티 존재하지 않을 경우 null 리턴
- Optional<Order> findById(OrderNo id)
  - 값이 없을 경우 Optional을 리턴?
특정 프로퍼티를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findBy프로퍼티이름 형식의 메서드를 사용
- List<Order> findByOrderer(Orderer orderer)
중첩 프로퍼티도 가능
- List<Order> findByOrdererMemberId(MemberId memberId)
엔티티를 삭제하는 메서드
- void delete(Order order)
- void deleteById(OrderNo id)

4.3 매핑 구형

4.3.1 엔티티와 밸류 기본 매핑 구현

애그리거트와 JPA 매핑을 위한 기본 규칙
- 애그리거트 루트는 엔티티이므로 @Entity로 매핑 설정
한 테이블에 엔티티와 밸류 데이터가 같이 있다면
- 밸류는 @Embeddable로 매핑 설정
- 밸류 타입 프로퍼티는 @Embedded로 매핑 설정
주문 애그리거트를 엔티티와 밸류가 한 테이블로 매핑 예제
주문 애그리거트에서 루트 엔티티인 Order는 JPA의 @Entity로 매핑
@Entity @Table(name = "purchase_order") public class Order { @Embedded private Orderer orderer; @Embedded private ShippingInfo shippingInfo; }
Order에 속하는 Orderer는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
@Embeddable public class Orderer { @Embedded @AttributeOverrides( @AttributeOverride(name = "id", column = @Column(name = "orderer_id")) ) private MemberId memberId; @Column(name = "orderer_name") private String name; }
Orderer의 memberId는 Member 애그리거트를 ID로 참조
- Member ID 타입으로 사용되는 MemberId는 id 프로퍼티와 매핑되는 테이블 칼럼 이름으로 “member_id” 지정
```
@Embeddable
public class MemberId implements Serializable {
	@Column(name = "member_id")
	private String id;
}
```
@Embeddable 타입에 설정한 칼럼이름과 실제 칼럼 이름이 다르므로 @AttributeOverrides 애너테이션을 이용해 매핑할 칼럼 이름을 변경
@Embeddable public class ShippingInfo { @Embedded @AttributeOverrides({ @AttributeOverride(name = "zipCode", column = @Column(name = "shipping_zipcode"), @AttributeOverride(name = "address1", column = @Column(name = "shipping_addr1"), @AttributeOverride(name = "address2", column = @Column(name = "shipping_addr2"), }) private Address address; @Column(name = "shipping_message") private String message; @Embedded private Receiver receiver; }

4.3.2 기본 생성자

엔티티와 밸류의 생성자는 객체를 생성할 때 필요한 것을 전달 받는다.
JPA에서 @Entity와 @Embeddable로 클래스를 매핑하려면 기본 생성자를 제공해야 함
- DB에서 데이터를 읽어와 매핑된 객체를 생성할 때 기본 생성자를 이용해서 객체를 생성하기 때문
기술적인 제약으로 Receiver와 같은 불변 타입은 기본 생성자가 필요 없음에도 불구하고 기본 생성자를 추가 해야함
@Embeddable public class Receiver { @Column(name = "receiver_name") private String name; @Column(name = "receiver_phone") private String phone; // JPA를 적용하기 위해 기본 생성자 추가 protected Receiver() {} public Reciver(String name, String phone) { this.name = name; this.phone = phone; } }
기본 생성자는 JPA 프로바이터가 객체를 생성할 때만 사용
다른 코드에서 기본 생성자를 사용하지 못하도록 protected로 선언

4.3.3 필드 접근 방식 사용

엔티티에 프로퍼티를 위한 공개 get/set 메서드를 추가하면 도메인의 의도가 사라지고 객체가 아닌 데이터 가반으로 엔티티를 구현할 가능성이 높아짐
엔티티가 객체로서 제 역활을 하려면 외부에 set 메서드 대신 의도가 잘 드러나는 기능을 제공해야 한다.
- 상태 변경을 위한 setState() 메서드보다 주문 취소를 위한 cancel() 메서드가 도메인을 더 잘 표현
- setShippingInfo() 메서드보다 배송지를 변경한다는 의미를 갖는 chagneShippingInfo()가 도메인을 더 잘 표현
객체가 제공할 기능 중심으로 엔티티를 구현하게끔 유도하려면 JPA 매핑 처리를 프로퍼티 방식이 아닌 필드 방식으로 선언해서 불필요한 get/set 메서드를 구현하지 말아야 한다.
@Entity @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; @Column(name = "state") @Enumerated(EnumType.STRING) private OrderState state; }

<aside> 👉 JPA 구현체인 하이버네이트는 @Access를 이용해서 명시적으로 접근 방식을 지정하지 않으면 @id나 @EmbeddedId가 어디에 위치했느냐에 따라 접근방식을 결정한다. @id나 @EmbeddedId가 필드에 위치하면 필드 접근 방식을 선택하고 get 메서드에 위치하면 메서드 접근 방식을 선택

</aside>

4.3.4 AttributeConverter를 이용한 밸류 매핑 처리

int, long, String, LocalDate와 같은 타입은 DB 테이블의 한 개 칼럼에 매핑된다.
밸류 타입의 프로퍼티를 한 개 칼럼에 매핑해야 할 때도 있다.
두 개 이상의 프로퍼티를 가진 밸류 타입을 한 개 칼럼에 매핑하려면 @Embeddable 애너테이션으로 처리할 수 없다
- AttributeConverter는 밸류 타입과 칼럼 데이터 간의 변환을 처리하기 위한 기능을 정의
  - X는 밸류
  - Y는 DB
```
public interface AttributeConverter<X,Y> {
	public Y convertToDatabaseColumn(X attribute);

	public X convertToEntityAttribute(Y dbData);
}
```

Money 밸류 타입을 위한 AttributeConvert

@Converter 애너테이션을 적용
autoApply 속성을 true로 지정하면 모델에 출현하는 모든 Money 타입의 프로퍼티에 대해서 MoneyConverter를 자동으로 적용

@Converter(autoApply = true)
public class MoneyConvert implements AttributeConverter<Money, Integer> {
	@Override
	public Integer convertTodatabaseColumn(Money money) {
		return money == null ? null : money.getValue();
	}

	@Override
	public Money convertToEntityAttribute(Integer value) {
		return value == null ? null : new Money(value);
	}
}

autoApply 속성이 false로 지정하면 프로퍼티 값을 변환할 때 사용할 건버터를 직접 지정 해야함

public class Order {
	@Column(name = "total_amounts")
	@Convert(converter = MoneyConverter.class)
	private Money totalAmounts;
}

4.3.5 밸류 컬렉션: 별도 테이블 매핑

Order 엔티티는 한 개 이상의 OrderLine을 가질 수 있다.

밸류 컬렉션을 별도 테이블로 매핑할 때는 @ElementCollection과 @CollectionTable을 함께 사용한다.

JPA는 @OrderColumn 애너테이션을 이용해서 지정한 칼럼에 리스트의 인덱스 값을 저장
@CollectionTable은 밸류를 저장할 테이블을 지정
- name 속성은 테이블 이름
- joinColumns 속성은 외부키로 사용할 컬럼을 지정
- 두 개 이상의 외부키의 경우 @JoinColumn의 배열을 이용해서 외부키 목록을 지정

@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGRE)
	@CollectionTable(name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number"))
	@OrderColumn(name = "line_idx")
	private List<OrderLine> orderLines;
}

@Embeddable
public class OrderLine {
	@Embedded
	private ProductId productId;

	@Column(name = "price")
	private Money price;

	@Column(name = "quantity")
	private int quantity;

	@Column(name = "amounts")
	private Money amounts;
}

4.3.6 밸류 컬렉션: 한 개 칼럼 매핑

밸류 컬렉션을 별도 테이블이 아닌 한 개 칼럼에 저장해야 할 때가 있다.

AttributeConverter를 사용하면 밸류 컬렉션을 한 개 칼럼에 쉽게 매핑할 수 있다.

public class EmailSet {
	private Set<Email> emails = new HashSet<>();

	public EmailSet(Set<Email> emails) {
		this.emails.addAll(emails);
	}

	public Set<Email> getEmails() {
		return Collections.unmodifiableSet(emails);
	}
}

밸류 컬렉션을 위한 타입을 추가했다면 AttributeConverter를 구현

public class EmailSetConverter implements AttrbuteConverter<EmailSet, String> {
	@Override
	public String convertToDatabaseColumn(EmailSet attribute) {
		if (attribute == null) {
			return null;
		}
		return attribute.getEmails().stream().map(email -> email.getAddress()).collect(Collecters.joining(","));
	}

	@Override
	public EmailSet convertToEntityAttribute(String dbData) {
		if (dbData == null) {
			return null;
		}
		String[] emails = dbData.split(",");
		Set<Email> emailSet = Arrays.stream(emails).map(value -> new Email(value)).collect(toSet());
	}
}

EmailSet 타입 프로퍼티가 Converter로 EmailSetConverter를 사용하도록 지정

@Column(name = "emails")
@Converter(converter = EmailSetConverter.class)
private EmailSet emailSet;

4.3.7 밸류를 이용한 ID 매핑

식별자라는 의미를 부각 시키기 위해 식별자 자체를 밸류 타입으로 만들 수 있다.
- OrderNo, MemberId 등이 식별자를 표현하기 위해 사용한 밸류 타입
- 밸류 타입을 식별자로 매핑하면 @Id 대신 @EmbeddedId 애너테이션을 사용
```
@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

}

@Embeddable
public class OrderNo implements Serializable {
	@Column(name = "order_number")
	private String number;
}
```
JPA에서 식별자 타입은 Serializable 타입이어야 함
밸류 타입으로 식별자를 구현할 때 얻을 수 있는 장점은 식별자에 기능을 추가 할 수 있다는 점

4.3.8 별도 테이블에 저장하는 밸류 매핑

애그리거트에서 루트 엔티티를 뺀 나머지 구성요소는 대부분 밸류이다.
루트 엔티티 외에 또 다른 엔티티가 있다면 진짜 엔티티인지 의심해봐야 한다.
밸류가 아니라 엔티티가 확실하다면 해당 엔티티가 다른 애그리거트는 아닌지 확인해야 한다.
- 자신만의 독자적인 라이프 사이클을 갖는다면 구분되는 애그리거트일 가능성이 높다
애그리거트에 속한 객체가 밸류인지 엔티티인지 구분하는 방법은 고유 식별자를 갖는지를 확인하는 것
- 별도 테이블로 저장하고 테이블에 PK가 있다고 해서 테이블과 매핑되는 애그리거트 구성요소가 항상 고유 식별자를 갖는 것은 아님
게시글 데이터를 ARTICLE 테이블과 ARTICLE_CONTENT 테이블로 나눠서 저장한다고 하자
- ARTICLE_CONTENT 테이블의 ID 칼럼이 식별자이므로 ARTICLE_CONTENT와 매핑되는 ArticleContent를 엔티티로 생각해서 Article과 ArticleContent를 1-1연관으로 매핑할 수 있다.
- ArticleContent는 Article의 내용을 담고 있는 밸류로 생각하는 것이 맞다.
  - ARTICLE_CONTENT의 ID는 식별자이긴 하지만 이 식별자를 사용하는 이유는 ARTICLE 테이블의 데이터와 연결하기 위함임
  - ARTICLE_CONTENT를 위한 별도 식별자는 아님
- ArticleContent를 밸류로 보고 접근하면 아래 처럼 변경 가능
- ArticleContent는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
  - 밸류를 매핑 한 테이블을 지정하기 위해 @SecondaryTable과 @AttibuteOverride를 사용
  - @SecondaryTable의 name 속성은 밸류를 저장할 테이블을 지정
  - pkJoinColumns 속성은 밸류 테이블에서 엔티티 테이블로 조인할 때 사용할 칼럼을 지정
```
@Entity
@Table(name = "article")
@SecondaryTable(
	name = "article_content",
	pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id")
)
public class Article {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	private Long id;

	private String title;

	@AttributeOverrides({
		@AttributeOverride(
			name = "contnet",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content")
		),
		@AttributeOverride(
			name = "contnetType",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content_type")
		),
	})
	
	@Embedded
	private ArticleContent content;
}
```
게시글 목록을 보여주는 화면은 article 테이블의 데이터만 필요하지 article_content 테이블의 데이터는 필요하지 않다.
- @SecondaryTable을 사용하면 Article을 조회할 때 article_contentㄱ 테이블까지 조인해서 읽어옴
ArticleContent를 엔티티로 매핑하고 Article에서 ArticleContent로 로딩을 지연 방식을 설정 가능
- 맬류인 모델을 엔티티로 만드는 것이므로 좋은 방법은 아님
조회 전용 기능을 구현하는 방법을 사용하는 것이 좋다.

4.3.9 밸류 컬렉션을 @Entity로 매핑하기

개념적으로 밸류인데 구현 기술의 한계나 팀 표준 때문에 @Entity를 사용해야 할 때도 있다.
제품의 이미지 업로드 방식에 따라 이미지 경로와 섬네일 이미지 제공 여부가 달라지는 예제
JPA는 @Embeddable 타입의 클래스 상속 매핑을 지원하지 않는다.
- @Embeddable 대시 @Entity를 이용해서 상속 매핑으로 처리해야 한다.
한 테이블에 Image와 하위 클래스를 매핑하므로 Image 클래스에 다음 설정을 사용
- @Inheritance 애너테이션 적용
- strategy 값으로 SINGLE_TABLE 사용
- @DiscriminatorColumn 애너테이션을 이용하여 타입 구분용으로 사용할 칼럼 지정

@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "image_type")
@Table(name = "image")
public abstract class Image {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	@Column(name = "image_id")
	private Long id;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemporalType.TIMESTAM)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	protected Image() {}

	public Image(String path) {
		this.path = path;
		this.uploadTime = new Date();
	}

	protected Sring getPath() {
		return path;
	}

	public Date getUploadTime() {
		return uploadTime;
	}

	public abstract String getURL();
	public abstract boolean hasThumbnail();
	public abstract String getThumbnailURL();
}

Image를 상속 받은 클래스는 @Entity와 @Discriminator를 사용해서 매핑을 설정

@Entity
@DiscriminatorValue("II")
public class InternalImage extends Image {
	...
}

@Entity
@DiscriminatorValue("EI")
public class ExteranlImage extends Image {
	...
}

Image가 @Entity이므로 목록을 담고 있는 Product는 @OneToMany를 이용해 매핑
Image는 밸류이므로 독자적인 라이프 사이클을 갖지 않고 Product에 완전히 의존
Image 객체를 제거하면 DB에서 함께 삭제되도록 orphanRemoval도 true로 설정

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProductId id;
	private String name;

	@Convert(converter = MoneyConvert.class)
	private Money price;
	private String detail;

	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphasRemoval = true
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList<>();

	public void changeImages(List<Image> newImages) {
		// @Entity에 대한 @OneToMany 매핑에서 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 삭제과정이 효율적이지 못함
		images.clear();
		images.addAll(newImages);
	}
}

하이버네이트의 경우 @Entity를 위함 컬렉션 객체의 clear 메서드를 호출하면 select 쿼리로 대상 엔티티를 로딩하고, 각 개별 엔티티에 대한 delete 쿼리를 실행한다.
- 목록 조회 select * from image where product_id = ?
- 삭제 delte from image where image_id = ?
- 이미지 갯수만큼 삭제 쿼리가 동작하는 문제 발생
하이버네트는 @Embeddable 타입에 대한 컬렉션의 clear 메서드를 호출하면 컬렉션에 속한 객체를 로딩하지 않고 한번의 delete 쿼리로 삭제 처리를 수행
상속을 포기하고 @Embeddable로 매핑된 단일 클래스로 구현 해야한다.

@Embeddable
public class Image {
	@Column(name = "image_type")
	private String imageType;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemperalType.TIMESTAMP)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	public boolean hasThumbnail() {
		// 성능을 위해 다형성을 포기하고 if-else로 구현
		if (imageType.equals("II")) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
}

4.3.10 ID 참조와 조인 테이블을 이용한 단방향 M-N 매핑

애그리거트 간 집합 연관은 성능 상의 이유로 피해야 한다고 함
요구사항에 따라 집한 연관을 사용하는 것이 유리하다면 ID 참조를 이용한 단방향 집합 연관을 적용
Product에서 Category로의 단방향 M-N 연관을 ID 참조 방식으로 구현
- 집합의 값에 밸류 대신 연관을 맺는 식별자가 온다는 차이
- @ElementsCollection을 이용하기 때문에 Product를 삭제할 때 매핑에 사용한 조인 테이블의 데이터도 함께 삭제됨

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProudctId id;
	
	@ElementCollection
	@CollectionTable(name = "product_category", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
	private Set<CategoryId> categoryIds;
}

애그리거트를 직접 참조하는 방식을 사용했다면 영속성 전파나 로딩 전략을 고민해야 하는데 ID 참조 방식을 사용함으로써 이런 고민을 없앨수 있다.

4.4 애그리거트 로딩 전략

JPA 매핑을 설정할 때 항상 기억해야할 점은 애그리거트에 속한 객체가 모두 모여야 완전한 하나가 된다
조회 시점에서 애그리거트를 완전한 상태가 되도록 하려면 애그리거트 루트에서 연관 매핑을 조회 방식을 즉시 로딩으로 설정하면 됨
// @Entity 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @OneToMany( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.EAGER ) @JoinColumn(name = "product_id") @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Image> images = new ArrayList(); // @Embeddable 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER) @CollectionTable( name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<OrderLine> orderLines;
컬렉션에 대한 로딩 전략을 즉시로딩으로 설정하면 문제가 될 수 있음
- Product를 조회하면 Product를 위한 테이블, Image를 위한 테이블, Option을 위한 테이블을 조인한 쿼리 실행
  - 카타시안 조인을 사용하고 쿼리 결과에 중복을 발생시킨다.
    - Product의 image가 2개, opation이 2개면 결과로 구해지는 행 개수는 4개가 됨
    - Product의 정보는 4번, image, option 정보는 2번 중복됨
  - 하이버네이트가 중복된 데이터를 알맞게 제거 해주기는 함
    - 애그리거트가 커지면 문제가 발생 할 수 있음
      - 이미지가 20개 option이 15개면 300행을 리턴
```
@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphanRemoval = true,
		fetch = FetchType.EAGER
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList()

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER)
	@CollectionTable(
		name = "product_option", 
		joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"
	)
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Option> options = new ArrayList();
}
```
애그리거트가 완전해야 하는 이유는 두가지 정도
- 상태 변경하는 기능을 실행할 때 애그리거트 상태가 완전 해야함
- 표현 영역에서 애그리거트의 상태 정보를 보여줄때
  - 이 경우에는 별도 조회 전용 기능과 모델을 구현하는 방식을 사용하는 것이 더 유리함
JPA는 트랜잭션 범위 내에서 지연 로딩을 허용하기 때문에 상태를 변경하는 시점에 필요한 구성요소만 로딩해도 문제가 되지 않음
@Transactional public void removeOptions(ProductId id, int optIdxToBeDeleted) { // 컬렉션은 지연 로딩으로 설정했다면 Option은 로딩되지 않음 Product product = productRepository.findById(id); // 트랜잭션 범위이므로 지연 로딩으로 설정한 연관 로딩 가능 product.removeOption(optIdxToBeDeleted); } @Entity @Table(name = "product") public class Product { @ElementCollection(fetch = FetchType.LAZY) @CollectionTable( name = "product_option", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Option> options = new ArrayList(); public void removeOption(int optIdx) { // 실제 컬렉션에 접근할 때 로딩 this.options.remove(optionIdx); } }
일반적인 애플리케이션은 상태 변경 기능을 실행하는 빈도보다 조회 기능을 실행하는 빈도가 훨씬 높다
- 상태 변경을 위해 지연 로딩을 사용할 때 발생하는 추가 쿼리로 인한 실행 속도 저하는 보통 문제가 되지 않는다.
지연 로딩은 동작 방식이 항상 동일하기 때문에 즉시 로딩처럼 경우의 수를 따질 필요가 없는 장점이 있다.
- 즉시 로딩은 @Entity나 @Embeddable에 대해 다르게 동작
- JPA 프로바이더에 따라 구현 방식이 다를 수 있음
지연 로딩은 즉시 로딩보다 쿼리 실행 횟수가 많아질 가능성이 높다
- 무조건 즉시 로딩이나 지연 로딩으로만 설정하기보다는 애그리거트에 맞게 즉시 로딩과 지연 로딩을 선택 해야 한다.

4.5 애그리거트의 영속성 전파

애그리거트가 완전한 상태여야 한다는 것은 애그리거트 루트를 조회할 때뿐만 아니라 저장할고 삭제할 때도 하나로 처리해야 함을 의미
- 저장 메서드는 애그리거트 루트만 저장하면 안되고 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장
- 삭제 메서드는 애그리거트 루트뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 객체를 삭제
@Embeddable 매핑 타입은 함께 저장되고 삭제되므로 cascade 속성을 추가로 설정하지 않아도 된다.
- @Entity 타입에 대한 매핑은 cascade 속성을 사용해 저장과 삭제 시에 함께 처리되도록 한다.
- @OneToOne, @OneToMany는 cascade 속성의 기본값이 없으므로 CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE를 설정
```
@OneToMany(
	cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
	orphanRemoval = true,
	fetch = FetchType.EAGER
)
@JoinColumn(name = "product_id")
@OrderColumn(name = "list_idx")
private List<Image> images = new ArrayList()
```

4.6 식별자 생성 기능

식별자는 크게 세가지 방식 중 하나로 생성
- 사용자가 직접 생성
- 도메인 로직으로 생성
- DB를 이용한 일련번호 사용
식별자 생성 규칙이 있다면 엔티티를 생성할 때 식별자를 엔티티가 별도 서비스로 식별자 생성 기능을 분리
- 식별자 생성 규칙은 도메인 규칙이므로 도메인 영역에 식별자 생성 기능을 위치시켜야 한다.
DB 자동 증감 칼럼을 식별자로 사용하면 식별자 매핑에서 @GeneratedValue를 사용
- 자동 증감 칼럼은 DB의 insert 쿼리를 실행해야 식별자가 생성되므로 도메인 객체를 리포지터리에 젖아할 때 식별자가 생성
- 도메인 객체를 저장한 뒤에 식별자를 구할 수 있음
자동 증감 칼럼 외에 JPA의 식별자 생성 기능을 사용하는 경우에도 저장 시점에 식별자를 생성

4.7 도메인 구현과 DIP

DIP에 따르면 @Entity, @Table은 구현 기술에 속하므로 Article과 같은 도메인 모델은 구현 기술인 JPA에 의존하지 말아야 하는데, 도메인 모델인 article이 영속성 구현 기술인 JPA에 의존하고 있다.
@Entity @Table(name = "article") @SecondaryTable( name = "article_content", pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id") ) public class Article { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; }
ArticleRepository 인터페이스는 도메인 패키지에 위치하는데 구현 기술인 스프링 데이터 JPA의 Repository 인터페이스를 상속하고 있다.
- 도메인이 인프라에 의존하는 것
```
public interface ArticleRepository extends Repository<Article, Long> {
	void save(Article article);
	Optional<Article> findById(Long id);
}
```
특정 기술에 의존하지 않는 순수한 도메인 모델을 추구하는 개발자는 그림과 같은 구조로 구현한다.
- 구현 기술을 변경하더라도 도메인이 받는 영향을 최소화 할 수 있다.
DIP를 적용하는 주된 이유는 저수준 구현이 변경되더라도 고수준이 영향을 받지 않도록 하기 위함
- 리포지터리와 도메인 모델 구현 기술은 거의 바뀌지 않는다.
- JPA로 구현한 리포지터리 구현 기술을 마이바티스나 다른 기술로 변경경한 적이 거의 없음
- RDBMS를 사용하다 몽고DB로 변경하는 경우는 적음
애그리거트, 리포티터리 등 도메인 모델을 구현할때 타협을 할 수 있다.
DIP를 완벽하게 지키면 좋겠지만 개발 편의성과 실용성을 가져가면서 구조적인 유연함은 어느정도 유지 하는게 좋음
복잡도를 높이지 않으면서 기술에 대한 구현 제약이 낮다면 합리적인 선택이라고 생각

4.1 JPA를 이용한 리포지터리 구현

객체 기반의 도메인 모델과 관계형 데이터 모델 간의 매핑을 처리하는 기술로 ORM만한 것이 없다.
자바의 ORM 표준인 JPA를 이용해 리포지터리와 애그리거트를 구현하는 방법에 대해 살펴본다.

4.1.1 모듈 위치

리포지터리 인터페이스는 애그리거트와 같이 도메인 영역에 속하고, 리포티저티를 구현한 글래스는 인프라스트럭처 영역에 속한다.
리포지터리 구현 클래스를 인프라스트럭처 영역에 위치시켜서 인프라스트럭처에 대한 의존을 낮추는 것이 좋음

4.1.2 리포지터리 기본 기능 구현

리포지터리가 제공하는 기본 기능
- ID로 애그리거트 조회
- 애그리거트 저장
```
public interface OrderRepository {
	Order findById(OrderNo no);
	void save(Order order);
}
```
인터페이스는 애그리거트 루트를 기준으로 작성
주문 애그리거트는 Order 루트 엔티티를 비롯해 OrderLine, Orderer, ShippingInfo 등 다양한 객체를 포함
- 루트 엔티티인 Order를 기준으로 리포지터리 인터페이스를 작성
애그리거트를 조회하는 기능의 이름을 지을 때 특별한 규칙은 없지만 널리 사용되는 규칙은 findBy프로퍼티이름(프로퍼티 값) 형식을 사용
JPA의 EntityManager를 이용한 기능 구현
@Repository public class JpaOrderRepository implements OrderRepository { @PresistenceContext private EntityManager entityManager; @Override public Order findById(OrderNo id) { // EntityManager의 find 메서드를 이용해서 ID로 애그리거트를 검색 return entityManager.find(Order.class, id); } @Override public void save(Order order) { // EntityManager의 persist 메서드를 이용해서 애그리거트를 저장 entityManager.presist(order); } }
애그리거트를 수정한 결과를 저장소에 반영하는 메서드를 추가할 필요는 없다.
- JPA에서 트랜잭션 범위에서 변경한 데이터를 자동으로 DB에 반영하기 때문
- changeShippingInfo 메서드는 스프링 프레임워크 트랜잭션 관리 기능을 통해 트랜잭션 범위에서 실행 됨
- 메서드 실행이 끝나면 트랜잭션을 커밋하는데 이때 JPA는 트랙잭션 범위에서 변경된 객체의 데이터를 DB에 반영하기 위해 Update 쿼리를 실행
```
public class ChangeOrderService {
	@Transactional
	public void changeShippingInfo(OrderNo no, ShippingInfo newShippingInfo) {
		Optional<Order> OrderOpt = orderRepository.findById(no);
		Order order = orderOpt.orElesThrow(() -> new OrderNotFountException());
		order.changeShippingInfo(newShippingInfo);
	}
}
```

ID가 아닌 다른 조건으로 애그리거트를 조회할 때는 findBy 뒤에 조건 대상이 되는 프로퍼티 이름을 붙인다.

JPQL을 이용해서 findByOrdererId 메서드 구현

@Override
public List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size) {
	TypeQuery<Query> query = entityManager.createQuery("
		select 
			o
		from 
			Order o
		where
			o.orderer.memberId.id = :ordererId
		order by
			o.number.number desc
		"
	, Order.class);
	query.setParameter("ordererId", ordererId);
	query.setFirstResult(startRow);
	query.setMaxResults(fetchSize);
	return query.getResultList();
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); }

애그리거트를 삭제하는 기능

EntityManager의 remove 메서드를 이용해서 삭제 기능 구현

@Repository
public class JpaOrderRepository implements OrderRepository {
	@PresistenceContext
	private EntityManager entityManager;

	@Override
	public void delete(Order order) {
		entityManager.remove(order);
	}
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); void delete(Order order); }

4.2 스프링 데이터JPA를 이용한 리포지터리 구현

스프링 데이터 JPA는 다음 규칙에 따라 작성한 인터페이스를 찾아서 인터페이스를 구현한 스프링 빈 객체를 자동으로 등록
- org.stringframework.data.repository.Repository<T, ID> 인터페이스 상속
- T는 엔티티 타입을 지정하고 ID는 식별자 타입을 지정

Order 엔티티 타입의 식별자가 OrderNo 타입

Order를 위한 OrderRepository

public interface OrderRepository extends Repository<Order, OrderNo> {
	Optional<Order> findById(OrderNo id);

	void save(Order order);
}

OrderRepository가 필요하면 주입 받아 사용하면 된다.

@Service
public class CancelOrderService {
	private OrderRepository orderRepository;
	
	public CancelOrderService(OrderRepository orderRepository, ...) {
		this.orderRepository = orderRepository
	}

	@Transactional
	public void cancel(OrderNo orderNo, Canceller canceller) {
		Order order = orderRepository.findById(orderNo).orElseThrow(() -> new NoOrderException());
		if (!cancelPolicy.hasCancellationPermission(order, canceller)) {
			throw new NoCancellablePermsiion();
		}
		order.cancel();
	}
}

@Entity @Table(name = "purchase_order") @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; }
OrderRepository를 기준으로 엔티티를 젖아하는 메서드
- Order save(Order entity)
- void save(Order entity)
식별자를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findById() 메서드를 사용한다.
- Order findById(OrderNo id)
  - 식별자에 해당하는 엔티티 존재하지 않을 경우 null 리턴
- Optional<Order> findById(OrderNo id)
  - 값이 없을 경우 Optional을 리턴?
특정 프로퍼티를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findBy프로퍼티이름 형식의 메서드를 사용
- List<Order> findByOrderer(Orderer orderer)
중첩 프로퍼티도 가능
- List<Order> findByOrdererMemberId(MemberId memberId)
엔티티를 삭제하는 메서드
- void delete(Order order)
- void deleteById(OrderNo id)

4.3 매핑 구형

4.3.1 엔티티와 밸류 기본 매핑 구현

애그리거트와 JPA 매핑을 위한 기본 규칙
- 애그리거트 루트는 엔티티이므로 @Entity로 매핑 설정
한 테이블에 엔티티와 밸류 데이터가 같이 있다면
- 밸류는 @Embeddable로 매핑 설정
- 밸류 타입 프로퍼티는 @Embedded로 매핑 설정
주문 애그리거트를 엔티티와 밸류가 한 테이블로 매핑 예제
주문 애그리거트에서 루트 엔티티인 Order는 JPA의 @Entity로 매핑
@Entity @Table(name = "purchase_order") public class Order { @Embedded private Orderer orderer; @Embedded private ShippingInfo shippingInfo; }
Order에 속하는 Orderer는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
@Embeddable public class Orderer { @Embedded @AttributeOverrides( @AttributeOverride(name = "id", column = @Column(name = "orderer_id")) ) private MemberId memberId; @Column(name = "orderer_name") private String name; }
Orderer의 memberId는 Member 애그리거트를 ID로 참조
- Member ID 타입으로 사용되는 MemberId는 id 프로퍼티와 매핑되는 테이블 칼럼 이름으로 “member_id” 지정
```
@Embeddable
public class MemberId implements Serializable {
	@Column(name = "member_id")
	private String id;
}
```
@Embeddable 타입에 설정한 칼럼이름과 실제 칼럼 이름이 다르므로 @AttributeOverrides 애너테이션을 이용해 매핑할 칼럼 이름을 변경
@Embeddable public class ShippingInfo { @Embedded @AttributeOverrides({ @AttributeOverride(name = "zipCode", column = @Column(name = "shipping_zipcode"), @AttributeOverride(name = "address1", column = @Column(name = "shipping_addr1"), @AttributeOverride(name = "address2", column = @Column(name = "shipping_addr2"), }) private Address address; @Column(name = "shipping_message") private String message; @Embedded private Receiver receiver; }

4.3.2 기본 생성자

엔티티와 밸류의 생성자는 객체를 생성할 때 필요한 것을 전달 받는다.
JPA에서 @Entity와 @Embeddable로 클래스를 매핑하려면 기본 생성자를 제공해야 함
- DB에서 데이터를 읽어와 매핑된 객체를 생성할 때 기본 생성자를 이용해서 객체를 생성하기 때문
기술적인 제약으로 Receiver와 같은 불변 타입은 기본 생성자가 필요 없음에도 불구하고 기본 생성자를 추가 해야함
@Embeddable public class Receiver { @Column(name = "receiver_name") private String name; @Column(name = "receiver_phone") private String phone; // JPA를 적용하기 위해 기본 생성자 추가 protected Receiver() {} public Reciver(String name, String phone) { this.name = name; this.phone = phone; } }
기본 생성자는 JPA 프로바이터가 객체를 생성할 때만 사용
다른 코드에서 기본 생성자를 사용하지 못하도록 protected로 선언

4.3.3 필드 접근 방식 사용

엔티티에 프로퍼티를 위한 공개 get/set 메서드를 추가하면 도메인의 의도가 사라지고 객체가 아닌 데이터 가반으로 엔티티를 구현할 가능성이 높아짐
엔티티가 객체로서 제 역활을 하려면 외부에 set 메서드 대신 의도가 잘 드러나는 기능을 제공해야 한다.
- 상태 변경을 위한 setState() 메서드보다 주문 취소를 위한 cancel() 메서드가 도메인을 더 잘 표현
- setShippingInfo() 메서드보다 배송지를 변경한다는 의미를 갖는 chagneShippingInfo()가 도메인을 더 잘 표현
객체가 제공할 기능 중심으로 엔티티를 구현하게끔 유도하려면 JPA 매핑 처리를 프로퍼티 방식이 아닌 필드 방식으로 선언해서 불필요한 get/set 메서드를 구현하지 말아야 한다.
@Entity @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; @Column(name = "state") @Enumerated(EnumType.STRING) private OrderState state; }

</aside>

4.3.4 AttributeConverter를 이용한 밸류 매핑 처리

int, long, String, LocalDate와 같은 타입은 DB 테이블의 한 개 칼럼에 매핑된다.
밸류 타입의 프로퍼티를 한 개 칼럼에 매핑해야 할 때도 있다.
두 개 이상의 프로퍼티를 가진 밸류 타입을 한 개 칼럼에 매핑하려면 @Embeddable 애너테이션으로 처리할 수 없다
- AttributeConverter는 밸류 타입과 칼럼 데이터 간의 변환을 처리하기 위한 기능을 정의
  - X는 밸류
  - Y는 DB
```
public interface AttributeConverter<X,Y> {
	public Y convertToDatabaseColumn(X attribute);

	public X convertToEntityAttribute(Y dbData);
}
```

Money 밸류 타입을 위한 AttributeConvert

@Converter 애너테이션을 적용
autoApply 속성을 true로 지정하면 모델에 출현하는 모든 Money 타입의 프로퍼티에 대해서 MoneyConverter를 자동으로 적용

@Converter(autoApply = true)
public class MoneyConvert implements AttributeConverter<Money, Integer> {
	@Override
	public Integer convertTodatabaseColumn(Money money) {
		return money == null ? null : money.getValue();
	}

	@Override
	public Money convertToEntityAttribute(Integer value) {
		return value == null ? null : new Money(value);
	}
}

autoApply 속성이 false로 지정하면 프로퍼티 값을 변환할 때 사용할 건버터를 직접 지정 해야함

public class Order {
	@Column(name = "total_amounts")
	@Convert(converter = MoneyConverter.class)
	private Money totalAmounts;
}

4.3.5 밸류 컬렉션: 별도 테이블 매핑

Order 엔티티는 한 개 이상의 OrderLine을 가질 수 있다.

밸류 컬렉션을 별도 테이블로 매핑할 때는 @ElementCollection과 @CollectionTable을 함께 사용한다.

JPA는 @OrderColumn 애너테이션을 이용해서 지정한 칼럼에 리스트의 인덱스 값을 저장
@CollectionTable은 밸류를 저장할 테이블을 지정
- name 속성은 테이블 이름
- joinColumns 속성은 외부키로 사용할 컬럼을 지정
- 두 개 이상의 외부키의 경우 @JoinColumn의 배열을 이용해서 외부키 목록을 지정

@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGRE)
	@CollectionTable(name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number"))
	@OrderColumn(name = "line_idx")
	private List<OrderLine> orderLines;
}

@Embeddable
public class OrderLine {
	@Embedded
	private ProductId productId;

	@Column(name = "price")
	private Money price;

	@Column(name = "quantity")
	private int quantity;

	@Column(name = "amounts")
	private Money amounts;
}

4.3.6 밸류 컬렉션: 한 개 칼럼 매핑

밸류 컬렉션을 별도 테이블이 아닌 한 개 칼럼에 저장해야 할 때가 있다.

AttributeConverter를 사용하면 밸류 컬렉션을 한 개 칼럼에 쉽게 매핑할 수 있다.

public class EmailSet {
	private Set<Email> emails = new HashSet<>();

	public EmailSet(Set<Email> emails) {
		this.emails.addAll(emails);
	}

	public Set<Email> getEmails() {
		return Collections.unmodifiableSet(emails);
	}
}

밸류 컬렉션을 위한 타입을 추가했다면 AttributeConverter를 구현

public class EmailSetConverter implements AttrbuteConverter<EmailSet, String> {
	@Override
	public String convertToDatabaseColumn(EmailSet attribute) {
		if (attribute == null) {
			return null;
		}
		return attribute.getEmails().stream().map(email -> email.getAddress()).collect(Collecters.joining(","));
	}

	@Override
	public EmailSet convertToEntityAttribute(String dbData) {
		if (dbData == null) {
			return null;
		}
		String[] emails = dbData.split(",");
		Set<Email> emailSet = Arrays.stream(emails).map(value -> new Email(value)).collect(toSet());
	}
}

EmailSet 타입 프로퍼티가 Converter로 EmailSetConverter를 사용하도록 지정

@Column(name = "emails")
@Converter(converter = EmailSetConverter.class)
private EmailSet emailSet;

4.3.7 밸류를 이용한 ID 매핑

식별자라는 의미를 부각 시키기 위해 식별자 자체를 밸류 타입으로 만들 수 있다.
- OrderNo, MemberId 등이 식별자를 표현하기 위해 사용한 밸류 타입
- 밸류 타입을 식별자로 매핑하면 @Id 대신 @EmbeddedId 애너테이션을 사용
```
@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

}

@Embeddable
public class OrderNo implements Serializable {
	@Column(name = "order_number")
	private String number;
}
```
JPA에서 식별자 타입은 Serializable 타입이어야 함
밸류 타입으로 식별자를 구현할 때 얻을 수 있는 장점은 식별자에 기능을 추가 할 수 있다는 점

4.3.8 별도 테이블에 저장하는 밸류 매핑

애그리거트에서 루트 엔티티를 뺀 나머지 구성요소는 대부분 밸류이다.
루트 엔티티 외에 또 다른 엔티티가 있다면 진짜 엔티티인지 의심해봐야 한다.
밸류가 아니라 엔티티가 확실하다면 해당 엔티티가 다른 애그리거트는 아닌지 확인해야 한다.
- 자신만의 독자적인 라이프 사이클을 갖는다면 구분되는 애그리거트일 가능성이 높다
애그리거트에 속한 객체가 밸류인지 엔티티인지 구분하는 방법은 고유 식별자를 갖는지를 확인하는 것
- 별도 테이블로 저장하고 테이블에 PK가 있다고 해서 테이블과 매핑되는 애그리거트 구성요소가 항상 고유 식별자를 갖는 것은 아님
게시글 데이터를 ARTICLE 테이블과 ARTICLE_CONTENT 테이블로 나눠서 저장한다고 하자
- ARTICLE_CONTENT 테이블의 ID 칼럼이 식별자이므로 ARTICLE_CONTENT와 매핑되는 ArticleContent를 엔티티로 생각해서 Article과 ArticleContent를 1-1연관으로 매핑할 수 있다.
- ArticleContent는 Article의 내용을 담고 있는 밸류로 생각하는 것이 맞다.
  - ARTICLE_CONTENT의 ID는 식별자이긴 하지만 이 식별자를 사용하는 이유는 ARTICLE 테이블의 데이터와 연결하기 위함임
  - ARTICLE_CONTENT를 위한 별도 식별자는 아님
- ArticleContent를 밸류로 보고 접근하면 아래 처럼 변경 가능
- ArticleContent는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
  - 밸류를 매핑 한 테이블을 지정하기 위해 @SecondaryTable과 @AttibuteOverride를 사용
  - @SecondaryTable의 name 속성은 밸류를 저장할 테이블을 지정
  - pkJoinColumns 속성은 밸류 테이블에서 엔티티 테이블로 조인할 때 사용할 칼럼을 지정
```
@Entity
@Table(name = "article")
@SecondaryTable(
	name = "article_content",
	pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id")
)
public class Article {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	private Long id;

	private String title;

	@AttributeOverrides({
		@AttributeOverride(
			name = "contnet",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content")
		),
		@AttributeOverride(
			name = "contnetType",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content_type")
		),
	})
	
	@Embedded
	private ArticleContent content;
}
```
게시글 목록을 보여주는 화면은 article 테이블의 데이터만 필요하지 article_content 테이블의 데이터는 필요하지 않다.
- @SecondaryTable을 사용하면 Article을 조회할 때 article_contentㄱ 테이블까지 조인해서 읽어옴
ArticleContent를 엔티티로 매핑하고 Article에서 ArticleContent로 로딩을 지연 방식을 설정 가능
- 맬류인 모델을 엔티티로 만드는 것이므로 좋은 방법은 아님
조회 전용 기능을 구현하는 방법을 사용하는 것이 좋다.

4.3.9 밸류 컬렉션을 @Entity로 매핑하기

개념적으로 밸류인데 구현 기술의 한계나 팀 표준 때문에 @Entity를 사용해야 할 때도 있다.
제품의 이미지 업로드 방식에 따라 이미지 경로와 섬네일 이미지 제공 여부가 달라지는 예제
JPA는 @Embeddable 타입의 클래스 상속 매핑을 지원하지 않는다.
- @Embeddable 대시 @Entity를 이용해서 상속 매핑으로 처리해야 한다.
한 테이블에 Image와 하위 클래스를 매핑하므로 Image 클래스에 다음 설정을 사용
- @Inheritance 애너테이션 적용
- strategy 값으로 SINGLE_TABLE 사용
- @DiscriminatorColumn 애너테이션을 이용하여 타입 구분용으로 사용할 칼럼 지정

@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "image_type")
@Table(name = "image")
public abstract class Image {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	@Column(name = "image_id")
	private Long id;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemporalType.TIMESTAM)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	protected Image() {}

	public Image(String path) {
		this.path = path;
		this.uploadTime = new Date();
	}

	protected Sring getPath() {
		return path;
	}

	public Date getUploadTime() {
		return uploadTime;
	}

	public abstract String getURL();
	public abstract boolean hasThumbnail();
	public abstract String getThumbnailURL();
}

Image를 상속 받은 클래스는 @Entity와 @Discriminator를 사용해서 매핑을 설정

@Entity
@DiscriminatorValue("II")
public class InternalImage extends Image {
	...
}

@Entity
@DiscriminatorValue("EI")
public class ExteranlImage extends Image {
	...
}

Image가 @Entity이므로 목록을 담고 있는 Product는 @OneToMany를 이용해 매핑
Image는 밸류이므로 독자적인 라이프 사이클을 갖지 않고 Product에 완전히 의존
Image 객체를 제거하면 DB에서 함께 삭제되도록 orphanRemoval도 true로 설정

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProductId id;
	private String name;

	@Convert(converter = MoneyConvert.class)
	private Money price;
	private String detail;

	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphasRemoval = true
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList<>();

	public void changeImages(List<Image> newImages) {
		// @Entity에 대한 @OneToMany 매핑에서 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 삭제과정이 효율적이지 못함
		images.clear();
		images.addAll(newImages);
	}
}

하이버네이트의 경우 @Entity를 위함 컬렉션 객체의 clear 메서드를 호출하면 select 쿼리로 대상 엔티티를 로딩하고, 각 개별 엔티티에 대한 delete 쿼리를 실행한다.
- 목록 조회 select * from image where product_id = ?
- 삭제 delte from image where image_id = ?
- 이미지 갯수만큼 삭제 쿼리가 동작하는 문제 발생
하이버네트는 @Embeddable 타입에 대한 컬렉션의 clear 메서드를 호출하면 컬렉션에 속한 객체를 로딩하지 않고 한번의 delete 쿼리로 삭제 처리를 수행
상속을 포기하고 @Embeddable로 매핑된 단일 클래스로 구현 해야한다.

@Embeddable
public class Image {
	@Column(name = "image_type")
	private String imageType;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemperalType.TIMESTAMP)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	public boolean hasThumbnail() {
		// 성능을 위해 다형성을 포기하고 if-else로 구현
		if (imageType.equals("II")) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
}

4.3.10 ID 참조와 조인 테이블을 이용한 단방향 M-N 매핑

애그리거트 간 집합 연관은 성능 상의 이유로 피해야 한다고 함
요구사항에 따라 집한 연관을 사용하는 것이 유리하다면 ID 참조를 이용한 단방향 집합 연관을 적용
Product에서 Category로의 단방향 M-N 연관을 ID 참조 방식으로 구현
- 집합의 값에 밸류 대신 연관을 맺는 식별자가 온다는 차이
- @ElementsCollection을 이용하기 때문에 Product를 삭제할 때 매핑에 사용한 조인 테이블의 데이터도 함께 삭제됨

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProudctId id;
	
	@ElementCollection
	@CollectionTable(name = "product_category", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
	private Set<CategoryId> categoryIds;
}

애그리거트를 직접 참조하는 방식을 사용했다면 영속성 전파나 로딩 전략을 고민해야 하는데 ID 참조 방식을 사용함으로써 이런 고민을 없앨수 있다.

4.4 애그리거트 로딩 전략

JPA 매핑을 설정할 때 항상 기억해야할 점은 애그리거트에 속한 객체가 모두 모여야 완전한 하나가 된다
조회 시점에서 애그리거트를 완전한 상태가 되도록 하려면 애그리거트 루트에서 연관 매핑을 조회 방식을 즉시 로딩으로 설정하면 됨
// @Entity 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @OneToMany( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.EAGER ) @JoinColumn(name = "product_id") @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Image> images = new ArrayList(); // @Embeddable 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER) @CollectionTable( name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<OrderLine> orderLines;
컬렉션에 대한 로딩 전략을 즉시로딩으로 설정하면 문제가 될 수 있음
- Product를 조회하면 Product를 위한 테이블, Image를 위한 테이블, Option을 위한 테이블을 조인한 쿼리 실행
  - 카타시안 조인을 사용하고 쿼리 결과에 중복을 발생시킨다.
    - Product의 image가 2개, opation이 2개면 결과로 구해지는 행 개수는 4개가 됨
    - Product의 정보는 4번, image, option 정보는 2번 중복됨
  - 하이버네이트가 중복된 데이터를 알맞게 제거 해주기는 함
    - 애그리거트가 커지면 문제가 발생 할 수 있음
      - 이미지가 20개 option이 15개면 300행을 리턴
```
@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphanRemoval = true,
		fetch = FetchType.EAGER
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList()

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER)
	@CollectionTable(
		name = "product_option", 
		joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"
	)
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Option> options = new ArrayList();
}
```
애그리거트가 완전해야 하는 이유는 두가지 정도
- 상태 변경하는 기능을 실행할 때 애그리거트 상태가 완전 해야함
- 표현 영역에서 애그리거트의 상태 정보를 보여줄때
  - 이 경우에는 별도 조회 전용 기능과 모델을 구현하는 방식을 사용하는 것이 더 유리함
JPA는 트랜잭션 범위 내에서 지연 로딩을 허용하기 때문에 상태를 변경하는 시점에 필요한 구성요소만 로딩해도 문제가 되지 않음
@Transactional public void removeOptions(ProductId id, int optIdxToBeDeleted) { // 컬렉션은 지연 로딩으로 설정했다면 Option은 로딩되지 않음 Product product = productRepository.findById(id); // 트랜잭션 범위이므로 지연 로딩으로 설정한 연관 로딩 가능 product.removeOption(optIdxToBeDeleted); } @Entity @Table(name = "product") public class Product { @ElementCollection(fetch = FetchType.LAZY) @CollectionTable( name = "product_option", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Option> options = new ArrayList(); public void removeOption(int optIdx) { // 실제 컬렉션에 접근할 때 로딩 this.options.remove(optionIdx); } }
일반적인 애플리케이션은 상태 변경 기능을 실행하는 빈도보다 조회 기능을 실행하는 빈도가 훨씬 높다
- 상태 변경을 위해 지연 로딩을 사용할 때 발생하는 추가 쿼리로 인한 실행 속도 저하는 보통 문제가 되지 않는다.
지연 로딩은 동작 방식이 항상 동일하기 때문에 즉시 로딩처럼 경우의 수를 따질 필요가 없는 장점이 있다.
- 즉시 로딩은 @Entity나 @Embeddable에 대해 다르게 동작
- JPA 프로바이더에 따라 구현 방식이 다를 수 있음
지연 로딩은 즉시 로딩보다 쿼리 실행 횟수가 많아질 가능성이 높다
- 무조건 즉시 로딩이나 지연 로딩으로만 설정하기보다는 애그리거트에 맞게 즉시 로딩과 지연 로딩을 선택 해야 한다.

4.5 애그리거트의 영속성 전파

애그리거트가 완전한 상태여야 한다는 것은 애그리거트 루트를 조회할 때뿐만 아니라 저장할고 삭제할 때도 하나로 처리해야 함을 의미
- 저장 메서드는 애그리거트 루트만 저장하면 안되고 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장
- 삭제 메서드는 애그리거트 루트뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 객체를 삭제
@Embeddable 매핑 타입은 함께 저장되고 삭제되므로 cascade 속성을 추가로 설정하지 않아도 된다.
- @Entity 타입에 대한 매핑은 cascade 속성을 사용해 저장과 삭제 시에 함께 처리되도록 한다.
- @OneToOne, @OneToMany는 cascade 속성의 기본값이 없으므로 CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE를 설정
```
@OneToMany(
	cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
	orphanRemoval = true,
	fetch = FetchType.EAGER
)
@JoinColumn(name = "product_id")
@OrderColumn(name = "list_idx")
private List<Image> images = new ArrayList()
```

4.6 식별자 생성 기능

식별자는 크게 세가지 방식 중 하나로 생성
- 사용자가 직접 생성
- 도메인 로직으로 생성
- DB를 이용한 일련번호 사용
식별자 생성 규칙이 있다면 엔티티를 생성할 때 식별자를 엔티티가 별도 서비스로 식별자 생성 기능을 분리
- 식별자 생성 규칙은 도메인 규칙이므로 도메인 영역에 식별자 생성 기능을 위치시켜야 한다.
DB 자동 증감 칼럼을 식별자로 사용하면 식별자 매핑에서 @GeneratedValue를 사용
- 자동 증감 칼럼은 DB의 insert 쿼리를 실행해야 식별자가 생성되므로 도메인 객체를 리포지터리에 젖아할 때 식별자가 생성
- 도메인 객체를 저장한 뒤에 식별자를 구할 수 있음
자동 증감 칼럼 외에 JPA의 식별자 생성 기능을 사용하는 경우에도 저장 시점에 식별자를 생성

4.7 도메인 구현과 DIP

DIP에 따르면 @Entity, @Table은 구현 기술에 속하므로 Article과 같은 도메인 모델은 구현 기술인 JPA에 의존하지 말아야 하는데, 도메인 모델인 article이 영속성 구현 기술인 JPA에 의존하고 있다.
@Entity @Table(name = "article") @SecondaryTable( name = "article_content", pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id") ) public class Article { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; }
ArticleRepository 인터페이스는 도메인 패키지에 위치하는데 구현 기술인 스프링 데이터 JPA의 Repository 인터페이스를 상속하고 있다.
- 도메인이 인프라에 의존하는 것
```
public interface ArticleRepository extends Repository<Article, Long> {
	void save(Article article);
	Optional<Article> findById(Long id);
}
```
특정 기술에 의존하지 않는 순수한 도메인 모델을 추구하는 개발자는 그림과 같은 구조로 구현한다.
- 구현 기술을 변경하더라도 도메인이 받는 영향을 최소화 할 수 있다.
DIP를 적용하는 주된 이유는 저수준 구현이 변경되더라도 고수준이 영향을 받지 않도록 하기 위함
- 리포지터리와 도메인 모델 구현 기술은 거의 바뀌지 않는다.
- JPA로 구현한 리포지터리 구현 기술을 마이바티스나 다른 기술로 변경경한 적이 거의 없음
- RDBMS를 사용하다 몽고DB로 변경하는 경우는 적음
애그리거트, 리포티터리 등 도메인 모델을 구현할때 타협을 할 수 있다.
DIP를 완벽하게 지키면 좋겠지만 개발 편의성과 실용성을 가져가면서 구조적인 유연함은 어느정도 유지 하는게 좋음
복잡도를 높이지 않으면서 기술에 대한 구현 제약이 낮다면 합리적인 선택이라고 생각

4.1 JPA를 이용한 리포지터리 구현

객체 기반의 도메인 모델과 관계형 데이터 모델 간의 매핑을 처리하는 기술로 ORM만한 것이 없다.
자바의 ORM 표준인 JPA를 이용해 리포지터리와 애그리거트를 구현하는 방법에 대해 살펴본다.

4.1.1 모듈 위치

리포지터리 인터페이스는 애그리거트와 같이 도메인 영역에 속하고, 리포티저티를 구현한 글래스는 인프라스트럭처 영역에 속한다.
리포지터리 구현 클래스를 인프라스트럭처 영역에 위치시켜서 인프라스트럭처에 대한 의존을 낮추는 것이 좋음

4.1.2 리포지터리 기본 기능 구현

리포지터리가 제공하는 기본 기능
- ID로 애그리거트 조회
- 애그리거트 저장
```
public interface OrderRepository {
	Order findById(OrderNo no);
	void save(Order order);
}
```
인터페이스는 애그리거트 루트를 기준으로 작성
주문 애그리거트는 Order 루트 엔티티를 비롯해 OrderLine, Orderer, ShippingInfo 등 다양한 객체를 포함
- 루트 엔티티인 Order를 기준으로 리포지터리 인터페이스를 작성
애그리거트를 조회하는 기능의 이름을 지을 때 특별한 규칙은 없지만 널리 사용되는 규칙은 findBy프로퍼티이름(프로퍼티 값) 형식을 사용
JPA의 EntityManager를 이용한 기능 구현
@Repository public class JpaOrderRepository implements OrderRepository { @PresistenceContext private EntityManager entityManager; @Override public Order findById(OrderNo id) { // EntityManager의 find 메서드를 이용해서 ID로 애그리거트를 검색 return entityManager.find(Order.class, id); } @Override public void save(Order order) { // EntityManager의 persist 메서드를 이용해서 애그리거트를 저장 entityManager.presist(order); } }
애그리거트를 수정한 결과를 저장소에 반영하는 메서드를 추가할 필요는 없다.
- JPA에서 트랜잭션 범위에서 변경한 데이터를 자동으로 DB에 반영하기 때문
- changeShippingInfo 메서드는 스프링 프레임워크 트랜잭션 관리 기능을 통해 트랜잭션 범위에서 실행 됨
- 메서드 실행이 끝나면 트랜잭션을 커밋하는데 이때 JPA는 트랙잭션 범위에서 변경된 객체의 데이터를 DB에 반영하기 위해 Update 쿼리를 실행
```
public class ChangeOrderService {
	@Transactional
	public void changeShippingInfo(OrderNo no, ShippingInfo newShippingInfo) {
		Optional<Order> OrderOpt = orderRepository.findById(no);
		Order order = orderOpt.orElesThrow(() -> new OrderNotFountException());
		order.changeShippingInfo(newShippingInfo);
	}
}
```

ID가 아닌 다른 조건으로 애그리거트를 조회할 때는 findBy 뒤에 조건 대상이 되는 프로퍼티 이름을 붙인다.

JPQL을 이용해서 findByOrdererId 메서드 구현

@Override
public List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size) {
	TypeQuery<Query> query = entityManager.createQuery("
		select 
			o
		from 
			Order o
		where
			o.orderer.memberId.id = :ordererId
		order by
			o.number.number desc
		"
	, Order.class);
	query.setParameter("ordererId", ordererId);
	query.setFirstResult(startRow);
	query.setMaxResults(fetchSize);
	return query.getResultList();
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); }

애그리거트를 삭제하는 기능

EntityManager의 remove 메서드를 이용해서 삭제 기능 구현

@Repository
public class JpaOrderRepository implements OrderRepository {
	@PresistenceContext
	private EntityManager entityManager;

	@Override
	public void delete(Order order) {
		entityManager.remove(order);
	}
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); void delete(Order order); }

4.2 스프링 데이터JPA를 이용한 리포지터리 구현

스프링 데이터 JPA는 다음 규칙에 따라 작성한 인터페이스를 찾아서 인터페이스를 구현한 스프링 빈 객체를 자동으로 등록
- org.stringframework.data.repository.Repository<T, ID> 인터페이스 상속
- T는 엔티티 타입을 지정하고 ID는 식별자 타입을 지정

Order 엔티티 타입의 식별자가 OrderNo 타입

Order를 위한 OrderRepository

public interface OrderRepository extends Repository<Order, OrderNo> {
	Optional<Order> findById(OrderNo id);

	void save(Order order);
}

OrderRepository가 필요하면 주입 받아 사용하면 된다.

@Service
public class CancelOrderService {
	private OrderRepository orderRepository;
	
	public CancelOrderService(OrderRepository orderRepository, ...) {
		this.orderRepository = orderRepository
	}

	@Transactional
	public void cancel(OrderNo orderNo, Canceller canceller) {
		Order order = orderRepository.findById(orderNo).orElseThrow(() -> new NoOrderException());
		if (!cancelPolicy.hasCancellationPermission(order, canceller)) {
			throw new NoCancellablePermsiion();
		}
		order.cancel();
	}
}

@Entity @Table(name = "purchase_order") @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; }
OrderRepository를 기준으로 엔티티를 젖아하는 메서드
- Order save(Order entity)
- void save(Order entity)
식별자를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findById() 메서드를 사용한다.
- Order findById(OrderNo id)
  - 식별자에 해당하는 엔티티 존재하지 않을 경우 null 리턴
- Optional<Order> findById(OrderNo id)
  - 값이 없을 경우 Optional을 리턴?
특정 프로퍼티를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findBy프로퍼티이름 형식의 메서드를 사용
- List<Order> findByOrderer(Orderer orderer)
중첩 프로퍼티도 가능
- List<Order> findByOrdererMemberId(MemberId memberId)
엔티티를 삭제하는 메서드
- void delete(Order order)
- void deleteById(OrderNo id)

4.3 매핑 구형

4.3.1 엔티티와 밸류 기본 매핑 구현

애그리거트와 JPA 매핑을 위한 기본 규칙
- 애그리거트 루트는 엔티티이므로 @Entity로 매핑 설정
한 테이블에 엔티티와 밸류 데이터가 같이 있다면
- 밸류는 @Embeddable로 매핑 설정
- 밸류 타입 프로퍼티는 @Embedded로 매핑 설정
주문 애그리거트를 엔티티와 밸류가 한 테이블로 매핑 예제
주문 애그리거트에서 루트 엔티티인 Order는 JPA의 @Entity로 매핑
@Entity @Table(name = "purchase_order") public class Order { @Embedded private Orderer orderer; @Embedded private ShippingInfo shippingInfo; }
Order에 속하는 Orderer는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
@Embeddable public class Orderer { @Embedded @AttributeOverrides( @AttributeOverride(name = "id", column = @Column(name = "orderer_id")) ) private MemberId memberId; @Column(name = "orderer_name") private String name; }
Orderer의 memberId는 Member 애그리거트를 ID로 참조
- Member ID 타입으로 사용되는 MemberId는 id 프로퍼티와 매핑되는 테이블 칼럼 이름으로 “member_id” 지정
```
@Embeddable
public class MemberId implements Serializable {
	@Column(name = "member_id")
	private String id;
}
```
@Embeddable 타입에 설정한 칼럼이름과 실제 칼럼 이름이 다르므로 @AttributeOverrides 애너테이션을 이용해 매핑할 칼럼 이름을 변경
@Embeddable public class ShippingInfo { @Embedded @AttributeOverrides({ @AttributeOverride(name = "zipCode", column = @Column(name = "shipping_zipcode"), @AttributeOverride(name = "address1", column = @Column(name = "shipping_addr1"), @AttributeOverride(name = "address2", column = @Column(name = "shipping_addr2"), }) private Address address; @Column(name = "shipping_message") private String message; @Embedded private Receiver receiver; }

4.3.2 기본 생성자

엔티티와 밸류의 생성자는 객체를 생성할 때 필요한 것을 전달 받는다.
JPA에서 @Entity와 @Embeddable로 클래스를 매핑하려면 기본 생성자를 제공해야 함
- DB에서 데이터를 읽어와 매핑된 객체를 생성할 때 기본 생성자를 이용해서 객체를 생성하기 때문
기술적인 제약으로 Receiver와 같은 불변 타입은 기본 생성자가 필요 없음에도 불구하고 기본 생성자를 추가 해야함
@Embeddable public class Receiver { @Column(name = "receiver_name") private String name; @Column(name = "receiver_phone") private String phone; // JPA를 적용하기 위해 기본 생성자 추가 protected Receiver() {} public Reciver(String name, String phone) { this.name = name; this.phone = phone; } }
기본 생성자는 JPA 프로바이터가 객체를 생성할 때만 사용
다른 코드에서 기본 생성자를 사용하지 못하도록 protected로 선언

4.3.3 필드 접근 방식 사용

엔티티에 프로퍼티를 위한 공개 get/set 메서드를 추가하면 도메인의 의도가 사라지고 객체가 아닌 데이터 가반으로 엔티티를 구현할 가능성이 높아짐
엔티티가 객체로서 제 역활을 하려면 외부에 set 메서드 대신 의도가 잘 드러나는 기능을 제공해야 한다.
- 상태 변경을 위한 setState() 메서드보다 주문 취소를 위한 cancel() 메서드가 도메인을 더 잘 표현
- setShippingInfo() 메서드보다 배송지를 변경한다는 의미를 갖는 chagneShippingInfo()가 도메인을 더 잘 표현
객체가 제공할 기능 중심으로 엔티티를 구현하게끔 유도하려면 JPA 매핑 처리를 프로퍼티 방식이 아닌 필드 방식으로 선언해서 불필요한 get/set 메서드를 구현하지 말아야 한다.
@Entity @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; @Column(name = "state") @Enumerated(EnumType.STRING) private OrderState state; }

</aside>

4.3.4 AttributeConverter를 이용한 밸류 매핑 처리

int, long, String, LocalDate와 같은 타입은 DB 테이블의 한 개 칼럼에 매핑된다.
밸류 타입의 프로퍼티를 한 개 칼럼에 매핑해야 할 때도 있다.
두 개 이상의 프로퍼티를 가진 밸류 타입을 한 개 칼럼에 매핑하려면 @Embeddable 애너테이션으로 처리할 수 없다
- AttributeConverter는 밸류 타입과 칼럼 데이터 간의 변환을 처리하기 위한 기능을 정의
  - X는 밸류
  - Y는 DB
```
public interface AttributeConverter<X,Y> {
	public Y convertToDatabaseColumn(X attribute);

	public X convertToEntityAttribute(Y dbData);
}
```

Money 밸류 타입을 위한 AttributeConvert

@Converter 애너테이션을 적용
autoApply 속성을 true로 지정하면 모델에 출현하는 모든 Money 타입의 프로퍼티에 대해서 MoneyConverter를 자동으로 적용

@Converter(autoApply = true)
public class MoneyConvert implements AttributeConverter<Money, Integer> {
	@Override
	public Integer convertTodatabaseColumn(Money money) {
		return money == null ? null : money.getValue();
	}

	@Override
	public Money convertToEntityAttribute(Integer value) {
		return value == null ? null : new Money(value);
	}
}

autoApply 속성이 false로 지정하면 프로퍼티 값을 변환할 때 사용할 건버터를 직접 지정 해야함

public class Order {
	@Column(name = "total_amounts")
	@Convert(converter = MoneyConverter.class)
	private Money totalAmounts;
}

4.3.5 밸류 컬렉션: 별도 테이블 매핑

Order 엔티티는 한 개 이상의 OrderLine을 가질 수 있다.

밸류 컬렉션을 별도 테이블로 매핑할 때는 @ElementCollection과 @CollectionTable을 함께 사용한다.

JPA는 @OrderColumn 애너테이션을 이용해서 지정한 칼럼에 리스트의 인덱스 값을 저장
@CollectionTable은 밸류를 저장할 테이블을 지정
- name 속성은 테이블 이름
- joinColumns 속성은 외부키로 사용할 컬럼을 지정
- 두 개 이상의 외부키의 경우 @JoinColumn의 배열을 이용해서 외부키 목록을 지정

@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGRE)
	@CollectionTable(name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number"))
	@OrderColumn(name = "line_idx")
	private List<OrderLine> orderLines;
}

@Embeddable
public class OrderLine {
	@Embedded
	private ProductId productId;

	@Column(name = "price")
	private Money price;

	@Column(name = "quantity")
	private int quantity;

	@Column(name = "amounts")
	private Money amounts;
}

4.3.6 밸류 컬렉션: 한 개 칼럼 매핑

밸류 컬렉션을 별도 테이블이 아닌 한 개 칼럼에 저장해야 할 때가 있다.

AttributeConverter를 사용하면 밸류 컬렉션을 한 개 칼럼에 쉽게 매핑할 수 있다.

public class EmailSet {
	private Set<Email> emails = new HashSet<>();

	public EmailSet(Set<Email> emails) {
		this.emails.addAll(emails);
	}

	public Set<Email> getEmails() {
		return Collections.unmodifiableSet(emails);
	}
}

밸류 컬렉션을 위한 타입을 추가했다면 AttributeConverter를 구현

public class EmailSetConverter implements AttrbuteConverter<EmailSet, String> {
	@Override
	public String convertToDatabaseColumn(EmailSet attribute) {
		if (attribute == null) {
			return null;
		}
		return attribute.getEmails().stream().map(email -> email.getAddress()).collect(Collecters.joining(","));
	}

	@Override
	public EmailSet convertToEntityAttribute(String dbData) {
		if (dbData == null) {
			return null;
		}
		String[] emails = dbData.split(",");
		Set<Email> emailSet = Arrays.stream(emails).map(value -> new Email(value)).collect(toSet());
	}
}

EmailSet 타입 프로퍼티가 Converter로 EmailSetConverter를 사용하도록 지정

@Column(name = "emails")
@Converter(converter = EmailSetConverter.class)
private EmailSet emailSet;

4.3.7 밸류를 이용한 ID 매핑

식별자라는 의미를 부각 시키기 위해 식별자 자체를 밸류 타입으로 만들 수 있다.
- OrderNo, MemberId 등이 식별자를 표현하기 위해 사용한 밸류 타입
- 밸류 타입을 식별자로 매핑하면 @Id 대신 @EmbeddedId 애너테이션을 사용
```
@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

}

@Embeddable
public class OrderNo implements Serializable {
	@Column(name = "order_number")
	private String number;
}
```
JPA에서 식별자 타입은 Serializable 타입이어야 함
밸류 타입으로 식별자를 구현할 때 얻을 수 있는 장점은 식별자에 기능을 추가 할 수 있다는 점

4.3.8 별도 테이블에 저장하는 밸류 매핑

애그리거트에서 루트 엔티티를 뺀 나머지 구성요소는 대부분 밸류이다.
루트 엔티티 외에 또 다른 엔티티가 있다면 진짜 엔티티인지 의심해봐야 한다.
밸류가 아니라 엔티티가 확실하다면 해당 엔티티가 다른 애그리거트는 아닌지 확인해야 한다.
- 자신만의 독자적인 라이프 사이클을 갖는다면 구분되는 애그리거트일 가능성이 높다
애그리거트에 속한 객체가 밸류인지 엔티티인지 구분하는 방법은 고유 식별자를 갖는지를 확인하는 것
- 별도 테이블로 저장하고 테이블에 PK가 있다고 해서 테이블과 매핑되는 애그리거트 구성요소가 항상 고유 식별자를 갖는 것은 아님
게시글 데이터를 ARTICLE 테이블과 ARTICLE_CONTENT 테이블로 나눠서 저장한다고 하자
- ARTICLE_CONTENT 테이블의 ID 칼럼이 식별자이므로 ARTICLE_CONTENT와 매핑되는 ArticleContent를 엔티티로 생각해서 Article과 ArticleContent를 1-1연관으로 매핑할 수 있다.
- ArticleContent는 Article의 내용을 담고 있는 밸류로 생각하는 것이 맞다.
  - ARTICLE_CONTENT의 ID는 식별자이긴 하지만 이 식별자를 사용하는 이유는 ARTICLE 테이블의 데이터와 연결하기 위함임
  - ARTICLE_CONTENT를 위한 별도 식별자는 아님
- ArticleContent를 밸류로 보고 접근하면 아래 처럼 변경 가능
- ArticleContent는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
  - 밸류를 매핑 한 테이블을 지정하기 위해 @SecondaryTable과 @AttibuteOverride를 사용
  - @SecondaryTable의 name 속성은 밸류를 저장할 테이블을 지정
  - pkJoinColumns 속성은 밸류 테이블에서 엔티티 테이블로 조인할 때 사용할 칼럼을 지정
```
@Entity
@Table(name = "article")
@SecondaryTable(
	name = "article_content",
	pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id")
)
public class Article {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	private Long id;

	private String title;

	@AttributeOverrides({
		@AttributeOverride(
			name = "contnet",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content")
		),
		@AttributeOverride(
			name = "contnetType",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content_type")
		),
	})
	
	@Embedded
	private ArticleContent content;
}
```
게시글 목록을 보여주는 화면은 article 테이블의 데이터만 필요하지 article_content 테이블의 데이터는 필요하지 않다.
- @SecondaryTable을 사용하면 Article을 조회할 때 article_contentㄱ 테이블까지 조인해서 읽어옴
ArticleContent를 엔티티로 매핑하고 Article에서 ArticleContent로 로딩을 지연 방식을 설정 가능
- 맬류인 모델을 엔티티로 만드는 것이므로 좋은 방법은 아님
조회 전용 기능을 구현하는 방법을 사용하는 것이 좋다.

4.3.9 밸류 컬렉션을 @Entity로 매핑하기

개념적으로 밸류인데 구현 기술의 한계나 팀 표준 때문에 @Entity를 사용해야 할 때도 있다.
제품의 이미지 업로드 방식에 따라 이미지 경로와 섬네일 이미지 제공 여부가 달라지는 예제
JPA는 @Embeddable 타입의 클래스 상속 매핑을 지원하지 않는다.
- @Embeddable 대시 @Entity를 이용해서 상속 매핑으로 처리해야 한다.
한 테이블에 Image와 하위 클래스를 매핑하므로 Image 클래스에 다음 설정을 사용
- @Inheritance 애너테이션 적용
- strategy 값으로 SINGLE_TABLE 사용
- @DiscriminatorColumn 애너테이션을 이용하여 타입 구분용으로 사용할 칼럼 지정

@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "image_type")
@Table(name = "image")
public abstract class Image {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	@Column(name = "image_id")
	private Long id;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemporalType.TIMESTAM)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	protected Image() {}

	public Image(String path) {
		this.path = path;
		this.uploadTime = new Date();
	}

	protected Sring getPath() {
		return path;
	}

	public Date getUploadTime() {
		return uploadTime;
	}

	public abstract String getURL();
	public abstract boolean hasThumbnail();
	public abstract String getThumbnailURL();
}

Image를 상속 받은 클래스는 @Entity와 @Discriminator를 사용해서 매핑을 설정

@Entity
@DiscriminatorValue("II")
public class InternalImage extends Image {
	...
}

@Entity
@DiscriminatorValue("EI")
public class ExteranlImage extends Image {
	...
}

Image가 @Entity이므로 목록을 담고 있는 Product는 @OneToMany를 이용해 매핑
Image는 밸류이므로 독자적인 라이프 사이클을 갖지 않고 Product에 완전히 의존
Image 객체를 제거하면 DB에서 함께 삭제되도록 orphanRemoval도 true로 설정

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProductId id;
	private String name;

	@Convert(converter = MoneyConvert.class)
	private Money price;
	private String detail;

	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphasRemoval = true
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList<>();

	public void changeImages(List<Image> newImages) {
		// @Entity에 대한 @OneToMany 매핑에서 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 삭제과정이 효율적이지 못함
		images.clear();
		images.addAll(newImages);
	}
}

하이버네이트의 경우 @Entity를 위함 컬렉션 객체의 clear 메서드를 호출하면 select 쿼리로 대상 엔티티를 로딩하고, 각 개별 엔티티에 대한 delete 쿼리를 실행한다.
- 목록 조회 select * from image where product_id = ?
- 삭제 delte from image where image_id = ?
- 이미지 갯수만큼 삭제 쿼리가 동작하는 문제 발생
하이버네트는 @Embeddable 타입에 대한 컬렉션의 clear 메서드를 호출하면 컬렉션에 속한 객체를 로딩하지 않고 한번의 delete 쿼리로 삭제 처리를 수행
상속을 포기하고 @Embeddable로 매핑된 단일 클래스로 구현 해야한다.

@Embeddable
public class Image {
	@Column(name = "image_type")
	private String imageType;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemperalType.TIMESTAMP)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	public boolean hasThumbnail() {
		// 성능을 위해 다형성을 포기하고 if-else로 구현
		if (imageType.equals("II")) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
}

4.3.10 ID 참조와 조인 테이블을 이용한 단방향 M-N 매핑

애그리거트 간 집합 연관은 성능 상의 이유로 피해야 한다고 함
요구사항에 따라 집한 연관을 사용하는 것이 유리하다면 ID 참조를 이용한 단방향 집합 연관을 적용
Product에서 Category로의 단방향 M-N 연관을 ID 참조 방식으로 구현
- 집합의 값에 밸류 대신 연관을 맺는 식별자가 온다는 차이
- @ElementsCollection을 이용하기 때문에 Product를 삭제할 때 매핑에 사용한 조인 테이블의 데이터도 함께 삭제됨

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProudctId id;
	
	@ElementCollection
	@CollectionTable(name = "product_category", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
	private Set<CategoryId> categoryIds;
}

애그리거트를 직접 참조하는 방식을 사용했다면 영속성 전파나 로딩 전략을 고민해야 하는데 ID 참조 방식을 사용함으로써 이런 고민을 없앨수 있다.

4.4 애그리거트 로딩 전략

JPA 매핑을 설정할 때 항상 기억해야할 점은 애그리거트에 속한 객체가 모두 모여야 완전한 하나가 된다
조회 시점에서 애그리거트를 완전한 상태가 되도록 하려면 애그리거트 루트에서 연관 매핑을 조회 방식을 즉시 로딩으로 설정하면 됨
// @Entity 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @OneToMany( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.EAGER ) @JoinColumn(name = "product_id") @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Image> images = new ArrayList(); // @Embeddable 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER) @CollectionTable( name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<OrderLine> orderLines;
컬렉션에 대한 로딩 전략을 즉시로딩으로 설정하면 문제가 될 수 있음
- Product를 조회하면 Product를 위한 테이블, Image를 위한 테이블, Option을 위한 테이블을 조인한 쿼리 실행
  - 카타시안 조인을 사용하고 쿼리 결과에 중복을 발생시킨다.
    - Product의 image가 2개, opation이 2개면 결과로 구해지는 행 개수는 4개가 됨
    - Product의 정보는 4번, image, option 정보는 2번 중복됨
  - 하이버네이트가 중복된 데이터를 알맞게 제거 해주기는 함
    - 애그리거트가 커지면 문제가 발생 할 수 있음
      - 이미지가 20개 option이 15개면 300행을 리턴
```
@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphanRemoval = true,
		fetch = FetchType.EAGER
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList()

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER)
	@CollectionTable(
		name = "product_option", 
		joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"
	)
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Option> options = new ArrayList();
}
```
애그리거트가 완전해야 하는 이유는 두가지 정도
- 상태 변경하는 기능을 실행할 때 애그리거트 상태가 완전 해야함
- 표현 영역에서 애그리거트의 상태 정보를 보여줄때
  - 이 경우에는 별도 조회 전용 기능과 모델을 구현하는 방식을 사용하는 것이 더 유리함
JPA는 트랜잭션 범위 내에서 지연 로딩을 허용하기 때문에 상태를 변경하는 시점에 필요한 구성요소만 로딩해도 문제가 되지 않음
@Transactional public void removeOptions(ProductId id, int optIdxToBeDeleted) { // 컬렉션은 지연 로딩으로 설정했다면 Option은 로딩되지 않음 Product product = productRepository.findById(id); // 트랜잭션 범위이므로 지연 로딩으로 설정한 연관 로딩 가능 product.removeOption(optIdxToBeDeleted); } @Entity @Table(name = "product") public class Product { @ElementCollection(fetch = FetchType.LAZY) @CollectionTable( name = "product_option", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Option> options = new ArrayList(); public void removeOption(int optIdx) { // 실제 컬렉션에 접근할 때 로딩 this.options.remove(optionIdx); } }
일반적인 애플리케이션은 상태 변경 기능을 실행하는 빈도보다 조회 기능을 실행하는 빈도가 훨씬 높다
- 상태 변경을 위해 지연 로딩을 사용할 때 발생하는 추가 쿼리로 인한 실행 속도 저하는 보통 문제가 되지 않는다.
지연 로딩은 동작 방식이 항상 동일하기 때문에 즉시 로딩처럼 경우의 수를 따질 필요가 없는 장점이 있다.
- 즉시 로딩은 @Entity나 @Embeddable에 대해 다르게 동작
- JPA 프로바이더에 따라 구현 방식이 다를 수 있음
지연 로딩은 즉시 로딩보다 쿼리 실행 횟수가 많아질 가능성이 높다
- 무조건 즉시 로딩이나 지연 로딩으로만 설정하기보다는 애그리거트에 맞게 즉시 로딩과 지연 로딩을 선택 해야 한다.

4.5 애그리거트의 영속성 전파

애그리거트가 완전한 상태여야 한다는 것은 애그리거트 루트를 조회할 때뿐만 아니라 저장할고 삭제할 때도 하나로 처리해야 함을 의미
- 저장 메서드는 애그리거트 루트만 저장하면 안되고 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장
- 삭제 메서드는 애그리거트 루트뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 객체를 삭제
@Embeddable 매핑 타입은 함께 저장되고 삭제되므로 cascade 속성을 추가로 설정하지 않아도 된다.
- @Entity 타입에 대한 매핑은 cascade 속성을 사용해 저장과 삭제 시에 함께 처리되도록 한다.
- @OneToOne, @OneToMany는 cascade 속성의 기본값이 없으므로 CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE를 설정
```
@OneToMany(
	cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
	orphanRemoval = true,
	fetch = FetchType.EAGER
)
@JoinColumn(name = "product_id")
@OrderColumn(name = "list_idx")
private List<Image> images = new ArrayList()
```

4.6 식별자 생성 기능

식별자는 크게 세가지 방식 중 하나로 생성
- 사용자가 직접 생성
- 도메인 로직으로 생성
- DB를 이용한 일련번호 사용
식별자 생성 규칙이 있다면 엔티티를 생성할 때 식별자를 엔티티가 별도 서비스로 식별자 생성 기능을 분리
- 식별자 생성 규칙은 도메인 규칙이므로 도메인 영역에 식별자 생성 기능을 위치시켜야 한다.
DB 자동 증감 칼럼을 식별자로 사용하면 식별자 매핑에서 @GeneratedValue를 사용
- 자동 증감 칼럼은 DB의 insert 쿼리를 실행해야 식별자가 생성되므로 도메인 객체를 리포지터리에 젖아할 때 식별자가 생성
- 도메인 객체를 저장한 뒤에 식별자를 구할 수 있음
자동 증감 칼럼 외에 JPA의 식별자 생성 기능을 사용하는 경우에도 저장 시점에 식별자를 생성

4.7 도메인 구현과 DIP

DIP에 따르면 @Entity, @Table은 구현 기술에 속하므로 Article과 같은 도메인 모델은 구현 기술인 JPA에 의존하지 말아야 하는데, 도메인 모델인 article이 영속성 구현 기술인 JPA에 의존하고 있다.
@Entity @Table(name = "article") @SecondaryTable( name = "article_content", pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id") ) public class Article { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; }
ArticleRepository 인터페이스는 도메인 패키지에 위치하는데 구현 기술인 스프링 데이터 JPA의 Repository 인터페이스를 상속하고 있다.
- 도메인이 인프라에 의존하는 것
```
public interface ArticleRepository extends Repository<Article, Long> {
	void save(Article article);
	Optional<Article> findById(Long id);
}
```
특정 기술에 의존하지 않는 순수한 도메인 모델을 추구하는 개발자는 그림과 같은 구조로 구현한다.
- 구현 기술을 변경하더라도 도메인이 받는 영향을 최소화 할 수 있다.
DIP를 적용하는 주된 이유는 저수준 구현이 변경되더라도 고수준이 영향을 받지 않도록 하기 위함
- 리포지터리와 도메인 모델 구현 기술은 거의 바뀌지 않는다.
- JPA로 구현한 리포지터리 구현 기술을 마이바티스나 다른 기술로 변경경한 적이 거의 없음
- RDBMS를 사용하다 몽고DB로 변경하는 경우는 적음
애그리거트, 리포티터리 등 도메인 모델을 구현할때 타협을 할 수 있다.
DIP를 완벽하게 지키면 좋겠지만 개발 편의성과 실용성을 가져가면서 구조적인 유연함은 어느정도 유지 하는게 좋음
복잡도를 높이지 않으면서 기술에 대한 구현 제약이 낮다면 합리적인 선택이라고 생각

4.1 JPA를 이용한 리포지터리 구현

객체 기반의 도메인 모델과 관계형 데이터 모델 간의 매핑을 처리하는 기술로 ORM만한 것이 없다.
자바의 ORM 표준인 JPA를 이용해 리포지터리와 애그리거트를 구현하는 방법에 대해 살펴본다.

4.1.1 모듈 위치

리포지터리 인터페이스는 애그리거트와 같이 도메인 영역에 속하고, 리포티저티를 구현한 글래스는 인프라스트럭처 영역에 속한다.
리포지터리 구현 클래스를 인프라스트럭처 영역에 위치시켜서 인프라스트럭처에 대한 의존을 낮추는 것이 좋음

4.1.2 리포지터리 기본 기능 구현

리포지터리가 제공하는 기본 기능
- ID로 애그리거트 조회
- 애그리거트 저장
```
public interface OrderRepository {
	Order findById(OrderNo no);
	void save(Order order);
}
```
인터페이스는 애그리거트 루트를 기준으로 작성
주문 애그리거트는 Order 루트 엔티티를 비롯해 OrderLine, Orderer, ShippingInfo 등 다양한 객체를 포함
- 루트 엔티티인 Order를 기준으로 리포지터리 인터페이스를 작성
애그리거트를 조회하는 기능의 이름을 지을 때 특별한 규칙은 없지만 널리 사용되는 규칙은 findBy프로퍼티이름(프로퍼티 값) 형식을 사용
JPA의 EntityManager를 이용한 기능 구현
@Repository public class JpaOrderRepository implements OrderRepository { @PresistenceContext private EntityManager entityManager; @Override public Order findById(OrderNo id) { // EntityManager의 find 메서드를 이용해서 ID로 애그리거트를 검색 return entityManager.find(Order.class, id); } @Override public void save(Order order) { // EntityManager의 persist 메서드를 이용해서 애그리거트를 저장 entityManager.presist(order); } }
애그리거트를 수정한 결과를 저장소에 반영하는 메서드를 추가할 필요는 없다.
- JPA에서 트랜잭션 범위에서 변경한 데이터를 자동으로 DB에 반영하기 때문
- changeShippingInfo 메서드는 스프링 프레임워크 트랜잭션 관리 기능을 통해 트랜잭션 범위에서 실행 됨
- 메서드 실행이 끝나면 트랜잭션을 커밋하는데 이때 JPA는 트랙잭션 범위에서 변경된 객체의 데이터를 DB에 반영하기 위해 Update 쿼리를 실행
```
public class ChangeOrderService {
	@Transactional
	public void changeShippingInfo(OrderNo no, ShippingInfo newShippingInfo) {
		Optional<Order> OrderOpt = orderRepository.findById(no);
		Order order = orderOpt.orElesThrow(() -> new OrderNotFountException());
		order.changeShippingInfo(newShippingInfo);
	}
}
```

ID가 아닌 다른 조건으로 애그리거트를 조회할 때는 findBy 뒤에 조건 대상이 되는 프로퍼티 이름을 붙인다.

JPQL을 이용해서 findByOrdererId 메서드 구현

@Override
public List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size) {
	TypeQuery<Query> query = entityManager.createQuery("
		select 
			o
		from 
			Order o
		where
			o.orderer.memberId.id = :ordererId
		order by
			o.number.number desc
		"
	, Order.class);
	query.setParameter("ordererId", ordererId);
	query.setFirstResult(startRow);
	query.setMaxResults(fetchSize);
	return query.getResultList();
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); }

애그리거트를 삭제하는 기능

EntityManager의 remove 메서드를 이용해서 삭제 기능 구현

@Repository
public class JpaOrderRepository implements OrderRepository {
	@PresistenceContext
	private EntityManager entityManager;

	@Override
	public void delete(Order order) {
		entityManager.remove(order);
	}
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); void delete(Order order); }

4.2 스프링 데이터JPA를 이용한 리포지터리 구현

스프링 데이터 JPA는 다음 규칙에 따라 작성한 인터페이스를 찾아서 인터페이스를 구현한 스프링 빈 객체를 자동으로 등록
- org.stringframework.data.repository.Repository<T, ID> 인터페이스 상속
- T는 엔티티 타입을 지정하고 ID는 식별자 타입을 지정

Order 엔티티 타입의 식별자가 OrderNo 타입

Order를 위한 OrderRepository

public interface OrderRepository extends Repository<Order, OrderNo> {
	Optional<Order> findById(OrderNo id);

	void save(Order order);
}

OrderRepository가 필요하면 주입 받아 사용하면 된다.

@Service
public class CancelOrderService {
	private OrderRepository orderRepository;
	
	public CancelOrderService(OrderRepository orderRepository, ...) {
		this.orderRepository = orderRepository
	}

	@Transactional
	public void cancel(OrderNo orderNo, Canceller canceller) {
		Order order = orderRepository.findById(orderNo).orElseThrow(() -> new NoOrderException());
		if (!cancelPolicy.hasCancellationPermission(order, canceller)) {
			throw new NoCancellablePermsiion();
		}
		order.cancel();
	}
}

@Entity @Table(name = "purchase_order") @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; }
OrderRepository를 기준으로 엔티티를 젖아하는 메서드
- Order save(Order entity)
- void save(Order entity)
식별자를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findById() 메서드를 사용한다.
- Order findById(OrderNo id)
  - 식별자에 해당하는 엔티티 존재하지 않을 경우 null 리턴
- Optional<Order> findById(OrderNo id)
  - 값이 없을 경우 Optional을 리턴?
특정 프로퍼티를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findBy프로퍼티이름 형식의 메서드를 사용
- List<Order> findByOrderer(Orderer orderer)
중첩 프로퍼티도 가능
- List<Order> findByOrdererMemberId(MemberId memberId)
엔티티를 삭제하는 메서드
- void delete(Order order)
- void deleteById(OrderNo id)

4.3 매핑 구형

4.3.1 엔티티와 밸류 기본 매핑 구현

애그리거트와 JPA 매핑을 위한 기본 규칙
- 애그리거트 루트는 엔티티이므로 @Entity로 매핑 설정
한 테이블에 엔티티와 밸류 데이터가 같이 있다면
- 밸류는 @Embeddable로 매핑 설정
- 밸류 타입 프로퍼티는 @Embedded로 매핑 설정
주문 애그리거트를 엔티티와 밸류가 한 테이블로 매핑 예제
주문 애그리거트에서 루트 엔티티인 Order는 JPA의 @Entity로 매핑
@Entity @Table(name = "purchase_order") public class Order { @Embedded private Orderer orderer; @Embedded private ShippingInfo shippingInfo; }
Order에 속하는 Orderer는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
@Embeddable public class Orderer { @Embedded @AttributeOverrides( @AttributeOverride(name = "id", column = @Column(name = "orderer_id")) ) private MemberId memberId; @Column(name = "orderer_name") private String name; }
Orderer의 memberId는 Member 애그리거트를 ID로 참조
- Member ID 타입으로 사용되는 MemberId는 id 프로퍼티와 매핑되는 테이블 칼럼 이름으로 “member_id” 지정
```
@Embeddable
public class MemberId implements Serializable {
	@Column(name = "member_id")
	private String id;
}
```
@Embeddable 타입에 설정한 칼럼이름과 실제 칼럼 이름이 다르므로 @AttributeOverrides 애너테이션을 이용해 매핑할 칼럼 이름을 변경
@Embeddable public class ShippingInfo { @Embedded @AttributeOverrides({ @AttributeOverride(name = "zipCode", column = @Column(name = "shipping_zipcode"), @AttributeOverride(name = "address1", column = @Column(name = "shipping_addr1"), @AttributeOverride(name = "address2", column = @Column(name = "shipping_addr2"), }) private Address address; @Column(name = "shipping_message") private String message; @Embedded private Receiver receiver; }

4.3.2 기본 생성자

엔티티와 밸류의 생성자는 객체를 생성할 때 필요한 것을 전달 받는다.
JPA에서 @Entity와 @Embeddable로 클래스를 매핑하려면 기본 생성자를 제공해야 함
- DB에서 데이터를 읽어와 매핑된 객체를 생성할 때 기본 생성자를 이용해서 객체를 생성하기 때문
기술적인 제약으로 Receiver와 같은 불변 타입은 기본 생성자가 필요 없음에도 불구하고 기본 생성자를 추가 해야함
@Embeddable public class Receiver { @Column(name = "receiver_name") private String name; @Column(name = "receiver_phone") private String phone; // JPA를 적용하기 위해 기본 생성자 추가 protected Receiver() {} public Reciver(String name, String phone) { this.name = name; this.phone = phone; } }
기본 생성자는 JPA 프로바이터가 객체를 생성할 때만 사용
다른 코드에서 기본 생성자를 사용하지 못하도록 protected로 선언

4.3.3 필드 접근 방식 사용

엔티티에 프로퍼티를 위한 공개 get/set 메서드를 추가하면 도메인의 의도가 사라지고 객체가 아닌 데이터 가반으로 엔티티를 구현할 가능성이 높아짐
엔티티가 객체로서 제 역활을 하려면 외부에 set 메서드 대신 의도가 잘 드러나는 기능을 제공해야 한다.
- 상태 변경을 위한 setState() 메서드보다 주문 취소를 위한 cancel() 메서드가 도메인을 더 잘 표현
- setShippingInfo() 메서드보다 배송지를 변경한다는 의미를 갖는 chagneShippingInfo()가 도메인을 더 잘 표현
객체가 제공할 기능 중심으로 엔티티를 구현하게끔 유도하려면 JPA 매핑 처리를 프로퍼티 방식이 아닌 필드 방식으로 선언해서 불필요한 get/set 메서드를 구현하지 말아야 한다.
@Entity @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; @Column(name = "state") @Enumerated(EnumType.STRING) private OrderState state; }

</aside>

4.3.4 AttributeConverter를 이용한 밸류 매핑 처리

int, long, String, LocalDate와 같은 타입은 DB 테이블의 한 개 칼럼에 매핑된다.
밸류 타입의 프로퍼티를 한 개 칼럼에 매핑해야 할 때도 있다.
두 개 이상의 프로퍼티를 가진 밸류 타입을 한 개 칼럼에 매핑하려면 @Embeddable 애너테이션으로 처리할 수 없다
- AttributeConverter는 밸류 타입과 칼럼 데이터 간의 변환을 처리하기 위한 기능을 정의
  - X는 밸류
  - Y는 DB
```
public interface AttributeConverter<X,Y> {
	public Y convertToDatabaseColumn(X attribute);

	public X convertToEntityAttribute(Y dbData);
}
```

Money 밸류 타입을 위한 AttributeConvert

@Converter 애너테이션을 적용
autoApply 속성을 true로 지정하면 모델에 출현하는 모든 Money 타입의 프로퍼티에 대해서 MoneyConverter를 자동으로 적용

@Converter(autoApply = true)
public class MoneyConvert implements AttributeConverter<Money, Integer> {
	@Override
	public Integer convertTodatabaseColumn(Money money) {
		return money == null ? null : money.getValue();
	}

	@Override
	public Money convertToEntityAttribute(Integer value) {
		return value == null ? null : new Money(value);
	}
}

autoApply 속성이 false로 지정하면 프로퍼티 값을 변환할 때 사용할 건버터를 직접 지정 해야함

public class Order {
	@Column(name = "total_amounts")
	@Convert(converter = MoneyConverter.class)
	private Money totalAmounts;
}

4.3.5 밸류 컬렉션: 별도 테이블 매핑

Order 엔티티는 한 개 이상의 OrderLine을 가질 수 있다.

밸류 컬렉션을 별도 테이블로 매핑할 때는 @ElementCollection과 @CollectionTable을 함께 사용한다.

JPA는 @OrderColumn 애너테이션을 이용해서 지정한 칼럼에 리스트의 인덱스 값을 저장
@CollectionTable은 밸류를 저장할 테이블을 지정
- name 속성은 테이블 이름
- joinColumns 속성은 외부키로 사용할 컬럼을 지정
- 두 개 이상의 외부키의 경우 @JoinColumn의 배열을 이용해서 외부키 목록을 지정

@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGRE)
	@CollectionTable(name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number"))
	@OrderColumn(name = "line_idx")
	private List<OrderLine> orderLines;
}

@Embeddable
public class OrderLine {
	@Embedded
	private ProductId productId;

	@Column(name = "price")
	private Money price;

	@Column(name = "quantity")
	private int quantity;

	@Column(name = "amounts")
	private Money amounts;
}

4.3.6 밸류 컬렉션: 한 개 칼럼 매핑

밸류 컬렉션을 별도 테이블이 아닌 한 개 칼럼에 저장해야 할 때가 있다.

AttributeConverter를 사용하면 밸류 컬렉션을 한 개 칼럼에 쉽게 매핑할 수 있다.

public class EmailSet {
	private Set<Email> emails = new HashSet<>();

	public EmailSet(Set<Email> emails) {
		this.emails.addAll(emails);
	}

	public Set<Email> getEmails() {
		return Collections.unmodifiableSet(emails);
	}
}

밸류 컬렉션을 위한 타입을 추가했다면 AttributeConverter를 구현

public class EmailSetConverter implements AttrbuteConverter<EmailSet, String> {
	@Override
	public String convertToDatabaseColumn(EmailSet attribute) {
		if (attribute == null) {
			return null;
		}
		return attribute.getEmails().stream().map(email -> email.getAddress()).collect(Collecters.joining(","));
	}

	@Override
	public EmailSet convertToEntityAttribute(String dbData) {
		if (dbData == null) {
			return null;
		}
		String[] emails = dbData.split(",");
		Set<Email> emailSet = Arrays.stream(emails).map(value -> new Email(value)).collect(toSet());
	}
}

EmailSet 타입 프로퍼티가 Converter로 EmailSetConverter를 사용하도록 지정

@Column(name = "emails")
@Converter(converter = EmailSetConverter.class)
private EmailSet emailSet;

4.3.7 밸류를 이용한 ID 매핑

식별자라는 의미를 부각 시키기 위해 식별자 자체를 밸류 타입으로 만들 수 있다.
- OrderNo, MemberId 등이 식별자를 표현하기 위해 사용한 밸류 타입
- 밸류 타입을 식별자로 매핑하면 @Id 대신 @EmbeddedId 애너테이션을 사용
```
@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

}

@Embeddable
public class OrderNo implements Serializable {
	@Column(name = "order_number")
	private String number;
}
```
JPA에서 식별자 타입은 Serializable 타입이어야 함
밸류 타입으로 식별자를 구현할 때 얻을 수 있는 장점은 식별자에 기능을 추가 할 수 있다는 점

4.3.8 별도 테이블에 저장하는 밸류 매핑

애그리거트에서 루트 엔티티를 뺀 나머지 구성요소는 대부분 밸류이다.
루트 엔티티 외에 또 다른 엔티티가 있다면 진짜 엔티티인지 의심해봐야 한다.
밸류가 아니라 엔티티가 확실하다면 해당 엔티티가 다른 애그리거트는 아닌지 확인해야 한다.
- 자신만의 독자적인 라이프 사이클을 갖는다면 구분되는 애그리거트일 가능성이 높다
애그리거트에 속한 객체가 밸류인지 엔티티인지 구분하는 방법은 고유 식별자를 갖는지를 확인하는 것
- 별도 테이블로 저장하고 테이블에 PK가 있다고 해서 테이블과 매핑되는 애그리거트 구성요소가 항상 고유 식별자를 갖는 것은 아님
게시글 데이터를 ARTICLE 테이블과 ARTICLE_CONTENT 테이블로 나눠서 저장한다고 하자
- ARTICLE_CONTENT 테이블의 ID 칼럼이 식별자이므로 ARTICLE_CONTENT와 매핑되는 ArticleContent를 엔티티로 생각해서 Article과 ArticleContent를 1-1연관으로 매핑할 수 있다.
- ArticleContent는 Article의 내용을 담고 있는 밸류로 생각하는 것이 맞다.
  - ARTICLE_CONTENT의 ID는 식별자이긴 하지만 이 식별자를 사용하는 이유는 ARTICLE 테이블의 데이터와 연결하기 위함임
  - ARTICLE_CONTENT를 위한 별도 식별자는 아님
- ArticleContent를 밸류로 보고 접근하면 아래 처럼 변경 가능
- ArticleContent는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
  - 밸류를 매핑 한 테이블을 지정하기 위해 @SecondaryTable과 @AttibuteOverride를 사용
  - @SecondaryTable의 name 속성은 밸류를 저장할 테이블을 지정
  - pkJoinColumns 속성은 밸류 테이블에서 엔티티 테이블로 조인할 때 사용할 칼럼을 지정
```
@Entity
@Table(name = "article")
@SecondaryTable(
	name = "article_content",
	pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id")
)
public class Article {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	private Long id;

	private String title;

	@AttributeOverrides({
		@AttributeOverride(
			name = "contnet",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content")
		),
		@AttributeOverride(
			name = "contnetType",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content_type")
		),
	})
	
	@Embedded
	private ArticleContent content;
}
```
게시글 목록을 보여주는 화면은 article 테이블의 데이터만 필요하지 article_content 테이블의 데이터는 필요하지 않다.
- @SecondaryTable을 사용하면 Article을 조회할 때 article_contentㄱ 테이블까지 조인해서 읽어옴
ArticleContent를 엔티티로 매핑하고 Article에서 ArticleContent로 로딩을 지연 방식을 설정 가능
- 맬류인 모델을 엔티티로 만드는 것이므로 좋은 방법은 아님
조회 전용 기능을 구현하는 방법을 사용하는 것이 좋다.

4.3.9 밸류 컬렉션을 @Entity로 매핑하기

개념적으로 밸류인데 구현 기술의 한계나 팀 표준 때문에 @Entity를 사용해야 할 때도 있다.
제품의 이미지 업로드 방식에 따라 이미지 경로와 섬네일 이미지 제공 여부가 달라지는 예제
JPA는 @Embeddable 타입의 클래스 상속 매핑을 지원하지 않는다.
- @Embeddable 대시 @Entity를 이용해서 상속 매핑으로 처리해야 한다.
한 테이블에 Image와 하위 클래스를 매핑하므로 Image 클래스에 다음 설정을 사용
- @Inheritance 애너테이션 적용
- strategy 값으로 SINGLE_TABLE 사용
- @DiscriminatorColumn 애너테이션을 이용하여 타입 구분용으로 사용할 칼럼 지정

@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "image_type")
@Table(name = "image")
public abstract class Image {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	@Column(name = "image_id")
	private Long id;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemporalType.TIMESTAM)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	protected Image() {}

	public Image(String path) {
		this.path = path;
		this.uploadTime = new Date();
	}

	protected Sring getPath() {
		return path;
	}

	public Date getUploadTime() {
		return uploadTime;
	}

	public abstract String getURL();
	public abstract boolean hasThumbnail();
	public abstract String getThumbnailURL();
}

Image를 상속 받은 클래스는 @Entity와 @Discriminator를 사용해서 매핑을 설정

@Entity
@DiscriminatorValue("II")
public class InternalImage extends Image {
	...
}

@Entity
@DiscriminatorValue("EI")
public class ExteranlImage extends Image {
	...
}

Image가 @Entity이므로 목록을 담고 있는 Product는 @OneToMany를 이용해 매핑
Image는 밸류이므로 독자적인 라이프 사이클을 갖지 않고 Product에 완전히 의존
Image 객체를 제거하면 DB에서 함께 삭제되도록 orphanRemoval도 true로 설정

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProductId id;
	private String name;

	@Convert(converter = MoneyConvert.class)
	private Money price;
	private String detail;

	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphasRemoval = true
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList<>();

	public void changeImages(List<Image> newImages) {
		// @Entity에 대한 @OneToMany 매핑에서 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 삭제과정이 효율적이지 못함
		images.clear();
		images.addAll(newImages);
	}
}

하이버네이트의 경우 @Entity를 위함 컬렉션 객체의 clear 메서드를 호출하면 select 쿼리로 대상 엔티티를 로딩하고, 각 개별 엔티티에 대한 delete 쿼리를 실행한다.
- 목록 조회 select * from image where product_id = ?
- 삭제 delte from image where image_id = ?
- 이미지 갯수만큼 삭제 쿼리가 동작하는 문제 발생
하이버네트는 @Embeddable 타입에 대한 컬렉션의 clear 메서드를 호출하면 컬렉션에 속한 객체를 로딩하지 않고 한번의 delete 쿼리로 삭제 처리를 수행
상속을 포기하고 @Embeddable로 매핑된 단일 클래스로 구현 해야한다.

@Embeddable
public class Image {
	@Column(name = "image_type")
	private String imageType;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemperalType.TIMESTAMP)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	public boolean hasThumbnail() {
		// 성능을 위해 다형성을 포기하고 if-else로 구현
		if (imageType.equals("II")) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
}

4.3.10 ID 참조와 조인 테이블을 이용한 단방향 M-N 매핑

애그리거트 간 집합 연관은 성능 상의 이유로 피해야 한다고 함
요구사항에 따라 집한 연관을 사용하는 것이 유리하다면 ID 참조를 이용한 단방향 집합 연관을 적용
Product에서 Category로의 단방향 M-N 연관을 ID 참조 방식으로 구현
- 집합의 값에 밸류 대신 연관을 맺는 식별자가 온다는 차이
- @ElementsCollection을 이용하기 때문에 Product를 삭제할 때 매핑에 사용한 조인 테이블의 데이터도 함께 삭제됨

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProudctId id;
	
	@ElementCollection
	@CollectionTable(name = "product_category", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
	private Set<CategoryId> categoryIds;
}

애그리거트를 직접 참조하는 방식을 사용했다면 영속성 전파나 로딩 전략을 고민해야 하는데 ID 참조 방식을 사용함으로써 이런 고민을 없앨수 있다.

4.4 애그리거트 로딩 전략

JPA 매핑을 설정할 때 항상 기억해야할 점은 애그리거트에 속한 객체가 모두 모여야 완전한 하나가 된다
조회 시점에서 애그리거트를 완전한 상태가 되도록 하려면 애그리거트 루트에서 연관 매핑을 조회 방식을 즉시 로딩으로 설정하면 됨
// @Entity 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @OneToMany( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.EAGER ) @JoinColumn(name = "product_id") @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Image> images = new ArrayList(); // @Embeddable 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER) @CollectionTable( name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<OrderLine> orderLines;
컬렉션에 대한 로딩 전략을 즉시로딩으로 설정하면 문제가 될 수 있음
- Product를 조회하면 Product를 위한 테이블, Image를 위한 테이블, Option을 위한 테이블을 조인한 쿼리 실행
  - 카타시안 조인을 사용하고 쿼리 결과에 중복을 발생시킨다.
    - Product의 image가 2개, opation이 2개면 결과로 구해지는 행 개수는 4개가 됨
    - Product의 정보는 4번, image, option 정보는 2번 중복됨
  - 하이버네이트가 중복된 데이터를 알맞게 제거 해주기는 함
    - 애그리거트가 커지면 문제가 발생 할 수 있음
      - 이미지가 20개 option이 15개면 300행을 리턴
```
@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphanRemoval = true,
		fetch = FetchType.EAGER
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList()

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER)
	@CollectionTable(
		name = "product_option", 
		joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"
	)
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Option> options = new ArrayList();
}
```
애그리거트가 완전해야 하는 이유는 두가지 정도
- 상태 변경하는 기능을 실행할 때 애그리거트 상태가 완전 해야함
- 표현 영역에서 애그리거트의 상태 정보를 보여줄때
  - 이 경우에는 별도 조회 전용 기능과 모델을 구현하는 방식을 사용하는 것이 더 유리함
JPA는 트랜잭션 범위 내에서 지연 로딩을 허용하기 때문에 상태를 변경하는 시점에 필요한 구성요소만 로딩해도 문제가 되지 않음
@Transactional public void removeOptions(ProductId id, int optIdxToBeDeleted) { // 컬렉션은 지연 로딩으로 설정했다면 Option은 로딩되지 않음 Product product = productRepository.findById(id); // 트랜잭션 범위이므로 지연 로딩으로 설정한 연관 로딩 가능 product.removeOption(optIdxToBeDeleted); } @Entity @Table(name = "product") public class Product { @ElementCollection(fetch = FetchType.LAZY) @CollectionTable( name = "product_option", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Option> options = new ArrayList(); public void removeOption(int optIdx) { // 실제 컬렉션에 접근할 때 로딩 this.options.remove(optionIdx); } }
일반적인 애플리케이션은 상태 변경 기능을 실행하는 빈도보다 조회 기능을 실행하는 빈도가 훨씬 높다
- 상태 변경을 위해 지연 로딩을 사용할 때 발생하는 추가 쿼리로 인한 실행 속도 저하는 보통 문제가 되지 않는다.
지연 로딩은 동작 방식이 항상 동일하기 때문에 즉시 로딩처럼 경우의 수를 따질 필요가 없는 장점이 있다.
- 즉시 로딩은 @Entity나 @Embeddable에 대해 다르게 동작
- JPA 프로바이더에 따라 구현 방식이 다를 수 있음
지연 로딩은 즉시 로딩보다 쿼리 실행 횟수가 많아질 가능성이 높다
- 무조건 즉시 로딩이나 지연 로딩으로만 설정하기보다는 애그리거트에 맞게 즉시 로딩과 지연 로딩을 선택 해야 한다.

4.5 애그리거트의 영속성 전파

애그리거트가 완전한 상태여야 한다는 것은 애그리거트 루트를 조회할 때뿐만 아니라 저장할고 삭제할 때도 하나로 처리해야 함을 의미
- 저장 메서드는 애그리거트 루트만 저장하면 안되고 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장
- 삭제 메서드는 애그리거트 루트뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 객체를 삭제
@Embeddable 매핑 타입은 함께 저장되고 삭제되므로 cascade 속성을 추가로 설정하지 않아도 된다.
- @Entity 타입에 대한 매핑은 cascade 속성을 사용해 저장과 삭제 시에 함께 처리되도록 한다.
- @OneToOne, @OneToMany는 cascade 속성의 기본값이 없으므로 CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE를 설정
```
@OneToMany(
	cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
	orphanRemoval = true,
	fetch = FetchType.EAGER
)
@JoinColumn(name = "product_id")
@OrderColumn(name = "list_idx")
private List<Image> images = new ArrayList()
```

4.6 식별자 생성 기능

식별자는 크게 세가지 방식 중 하나로 생성
- 사용자가 직접 생성
- 도메인 로직으로 생성
- DB를 이용한 일련번호 사용
식별자 생성 규칙이 있다면 엔티티를 생성할 때 식별자를 엔티티가 별도 서비스로 식별자 생성 기능을 분리
- 식별자 생성 규칙은 도메인 규칙이므로 도메인 영역에 식별자 생성 기능을 위치시켜야 한다.
DB 자동 증감 칼럼을 식별자로 사용하면 식별자 매핑에서 @GeneratedValue를 사용
- 자동 증감 칼럼은 DB의 insert 쿼리를 실행해야 식별자가 생성되므로 도메인 객체를 리포지터리에 젖아할 때 식별자가 생성
- 도메인 객체를 저장한 뒤에 식별자를 구할 수 있음
자동 증감 칼럼 외에 JPA의 식별자 생성 기능을 사용하는 경우에도 저장 시점에 식별자를 생성

4.7 도메인 구현과 DIP

DIP에 따르면 @Entity, @Table은 구현 기술에 속하므로 Article과 같은 도메인 모델은 구현 기술인 JPA에 의존하지 말아야 하는데, 도메인 모델인 article이 영속성 구현 기술인 JPA에 의존하고 있다.
@Entity @Table(name = "article") @SecondaryTable( name = "article_content", pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id") ) public class Article { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; }
ArticleRepository 인터페이스는 도메인 패키지에 위치하는데 구현 기술인 스프링 데이터 JPA의 Repository 인터페이스를 상속하고 있다.
- 도메인이 인프라에 의존하는 것
```
public interface ArticleRepository extends Repository<Article, Long> {
	void save(Article article);
	Optional<Article> findById(Long id);
}
```
특정 기술에 의존하지 않는 순수한 도메인 모델을 추구하는 개발자는 그림과 같은 구조로 구현한다.
- 구현 기술을 변경하더라도 도메인이 받는 영향을 최소화 할 수 있다.
DIP를 적용하는 주된 이유는 저수준 구현이 변경되더라도 고수준이 영향을 받지 않도록 하기 위함
- 리포지터리와 도메인 모델 구현 기술은 거의 바뀌지 않는다.
- JPA로 구현한 리포지터리 구현 기술을 마이바티스나 다른 기술로 변경경한 적이 거의 없음
- RDBMS를 사용하다 몽고DB로 변경하는 경우는 적음
애그리거트, 리포티터리 등 도메인 모델을 구현할때 타협을 할 수 있다.
DIP를 완벽하게 지키면 좋겠지만 개발 편의성과 실용성을 가져가면서 구조적인 유연함은 어느정도 유지 하는게 좋음
복잡도를 높이지 않으면서 기술에 대한 구현 제약이 낮다면 합리적인 선택이라고 생각

4.1 JPA를 이용한 리포지터리 구현

객체 기반의 도메인 모델과 관계형 데이터 모델 간의 매핑을 처리하는 기술로 ORM만한 것이 없다.
자바의 ORM 표준인 JPA를 이용해 리포지터리와 애그리거트를 구현하는 방법에 대해 살펴본다.

4.1.1 모듈 위치

리포지터리 인터페이스는 애그리거트와 같이 도메인 영역에 속하고, 리포티저티를 구현한 글래스는 인프라스트럭처 영역에 속한다.
리포지터리 구현 클래스를 인프라스트럭처 영역에 위치시켜서 인프라스트럭처에 대한 의존을 낮추는 것이 좋음

4.1.2 리포지터리 기본 기능 구현

리포지터리가 제공하는 기본 기능
- ID로 애그리거트 조회
- 애그리거트 저장
```
public interface OrderRepository {
	Order findById(OrderNo no);
	void save(Order order);
}
```
인터페이스는 애그리거트 루트를 기준으로 작성
주문 애그리거트는 Order 루트 엔티티를 비롯해 OrderLine, Orderer, ShippingInfo 등 다양한 객체를 포함
- 루트 엔티티인 Order를 기준으로 리포지터리 인터페이스를 작성
애그리거트를 조회하는 기능의 이름을 지을 때 특별한 규칙은 없지만 널리 사용되는 규칙은 findBy프로퍼티이름(프로퍼티 값) 형식을 사용
JPA의 EntityManager를 이용한 기능 구현
@Repository public class JpaOrderRepository implements OrderRepository { @PresistenceContext private EntityManager entityManager; @Override public Order findById(OrderNo id) { // EntityManager의 find 메서드를 이용해서 ID로 애그리거트를 검색 return entityManager.find(Order.class, id); } @Override public void save(Order order) { // EntityManager의 persist 메서드를 이용해서 애그리거트를 저장 entityManager.presist(order); } }
애그리거트를 수정한 결과를 저장소에 반영하는 메서드를 추가할 필요는 없다.
- JPA에서 트랜잭션 범위에서 변경한 데이터를 자동으로 DB에 반영하기 때문
- changeShippingInfo 메서드는 스프링 프레임워크 트랜잭션 관리 기능을 통해 트랜잭션 범위에서 실행 됨
- 메서드 실행이 끝나면 트랜잭션을 커밋하는데 이때 JPA는 트랙잭션 범위에서 변경된 객체의 데이터를 DB에 반영하기 위해 Update 쿼리를 실행
```
public class ChangeOrderService {
	@Transactional
	public void changeShippingInfo(OrderNo no, ShippingInfo newShippingInfo) {
		Optional<Order> OrderOpt = orderRepository.findById(no);
		Order order = orderOpt.orElesThrow(() -> new OrderNotFountException());
		order.changeShippingInfo(newShippingInfo);
	}
}
```

ID가 아닌 다른 조건으로 애그리거트를 조회할 때는 findBy 뒤에 조건 대상이 되는 프로퍼티 이름을 붙인다.

JPQL을 이용해서 findByOrdererId 메서드 구현

@Override
public List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size) {
	TypeQuery<Query> query = entityManager.createQuery("
		select 
			o
		from 
			Order o
		where
			o.orderer.memberId.id = :ordererId
		order by
			o.number.number desc
		"
	, Order.class);
	query.setParameter("ordererId", ordererId);
	query.setFirstResult(startRow);
	query.setMaxResults(fetchSize);
	return query.getResultList();
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); }

애그리거트를 삭제하는 기능

EntityManager의 remove 메서드를 이용해서 삭제 기능 구현

@Repository
public class JpaOrderRepository implements OrderRepository {
	@PresistenceContext
	private EntityManager entityManager;

	@Override
	public void delete(Order order) {
		entityManager.remove(order);
	}
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); void delete(Order order); }

4.2 스프링 데이터JPA를 이용한 리포지터리 구현

스프링 데이터 JPA는 다음 규칙에 따라 작성한 인터페이스를 찾아서 인터페이스를 구현한 스프링 빈 객체를 자동으로 등록
- org.stringframework.data.repository.Repository<T, ID> 인터페이스 상속
- T는 엔티티 타입을 지정하고 ID는 식별자 타입을 지정

Order 엔티티 타입의 식별자가 OrderNo 타입

Order를 위한 OrderRepository

public interface OrderRepository extends Repository<Order, OrderNo> {
	Optional<Order> findById(OrderNo id);

	void save(Order order);
}

OrderRepository가 필요하면 주입 받아 사용하면 된다.

@Service
public class CancelOrderService {
	private OrderRepository orderRepository;
	
	public CancelOrderService(OrderRepository orderRepository, ...) {
		this.orderRepository = orderRepository
	}

	@Transactional
	public void cancel(OrderNo orderNo, Canceller canceller) {
		Order order = orderRepository.findById(orderNo).orElseThrow(() -> new NoOrderException());
		if (!cancelPolicy.hasCancellationPermission(order, canceller)) {
			throw new NoCancellablePermsiion();
		}
		order.cancel();
	}
}

@Entity @Table(name = "purchase_order") @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; }
OrderRepository를 기준으로 엔티티를 젖아하는 메서드
- Order save(Order entity)
- void save(Order entity)
식별자를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findById() 메서드를 사용한다.
- Order findById(OrderNo id)
  - 식별자에 해당하는 엔티티 존재하지 않을 경우 null 리턴
- Optional<Order> findById(OrderNo id)
  - 값이 없을 경우 Optional을 리턴?
특정 프로퍼티를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findBy프로퍼티이름 형식의 메서드를 사용
- List<Order> findByOrderer(Orderer orderer)
중첩 프로퍼티도 가능
- List<Order> findByOrdererMemberId(MemberId memberId)
엔티티를 삭제하는 메서드
- void delete(Order order)
- void deleteById(OrderNo id)

4.3 매핑 구형

4.3.1 엔티티와 밸류 기본 매핑 구현

애그리거트와 JPA 매핑을 위한 기본 규칙
- 애그리거트 루트는 엔티티이므로 @Entity로 매핑 설정
한 테이블에 엔티티와 밸류 데이터가 같이 있다면
- 밸류는 @Embeddable로 매핑 설정
- 밸류 타입 프로퍼티는 @Embedded로 매핑 설정
주문 애그리거트를 엔티티와 밸류가 한 테이블로 매핑 예제
주문 애그리거트에서 루트 엔티티인 Order는 JPA의 @Entity로 매핑
@Entity @Table(name = "purchase_order") public class Order { @Embedded private Orderer orderer; @Embedded private ShippingInfo shippingInfo; }
Order에 속하는 Orderer는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
@Embeddable public class Orderer { @Embedded @AttributeOverrides( @AttributeOverride(name = "id", column = @Column(name = "orderer_id")) ) private MemberId memberId; @Column(name = "orderer_name") private String name; }
Orderer의 memberId는 Member 애그리거트를 ID로 참조
- Member ID 타입으로 사용되는 MemberId는 id 프로퍼티와 매핑되는 테이블 칼럼 이름으로 “member_id” 지정
```
@Embeddable
public class MemberId implements Serializable {
	@Column(name = "member_id")
	private String id;
}
```
@Embeddable 타입에 설정한 칼럼이름과 실제 칼럼 이름이 다르므로 @AttributeOverrides 애너테이션을 이용해 매핑할 칼럼 이름을 변경
@Embeddable public class ShippingInfo { @Embedded @AttributeOverrides({ @AttributeOverride(name = "zipCode", column = @Column(name = "shipping_zipcode"), @AttributeOverride(name = "address1", column = @Column(name = "shipping_addr1"), @AttributeOverride(name = "address2", column = @Column(name = "shipping_addr2"), }) private Address address; @Column(name = "shipping_message") private String message; @Embedded private Receiver receiver; }

4.3.2 기본 생성자

엔티티와 밸류의 생성자는 객체를 생성할 때 필요한 것을 전달 받는다.
JPA에서 @Entity와 @Embeddable로 클래스를 매핑하려면 기본 생성자를 제공해야 함
- DB에서 데이터를 읽어와 매핑된 객체를 생성할 때 기본 생성자를 이용해서 객체를 생성하기 때문
기술적인 제약으로 Receiver와 같은 불변 타입은 기본 생성자가 필요 없음에도 불구하고 기본 생성자를 추가 해야함
@Embeddable public class Receiver { @Column(name = "receiver_name") private String name; @Column(name = "receiver_phone") private String phone; // JPA를 적용하기 위해 기본 생성자 추가 protected Receiver() {} public Reciver(String name, String phone) { this.name = name; this.phone = phone; } }
기본 생성자는 JPA 프로바이터가 객체를 생성할 때만 사용
다른 코드에서 기본 생성자를 사용하지 못하도록 protected로 선언

4.3.3 필드 접근 방식 사용

엔티티에 프로퍼티를 위한 공개 get/set 메서드를 추가하면 도메인의 의도가 사라지고 객체가 아닌 데이터 가반으로 엔티티를 구현할 가능성이 높아짐
엔티티가 객체로서 제 역활을 하려면 외부에 set 메서드 대신 의도가 잘 드러나는 기능을 제공해야 한다.
- 상태 변경을 위한 setState() 메서드보다 주문 취소를 위한 cancel() 메서드가 도메인을 더 잘 표현
- setShippingInfo() 메서드보다 배송지를 변경한다는 의미를 갖는 chagneShippingInfo()가 도메인을 더 잘 표현
객체가 제공할 기능 중심으로 엔티티를 구현하게끔 유도하려면 JPA 매핑 처리를 프로퍼티 방식이 아닌 필드 방식으로 선언해서 불필요한 get/set 메서드를 구현하지 말아야 한다.
@Entity @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; @Column(name = "state") @Enumerated(EnumType.STRING) private OrderState state; }

</aside>

4.3.4 AttributeConverter를 이용한 밸류 매핑 처리

int, long, String, LocalDate와 같은 타입은 DB 테이블의 한 개 칼럼에 매핑된다.
밸류 타입의 프로퍼티를 한 개 칼럼에 매핑해야 할 때도 있다.
두 개 이상의 프로퍼티를 가진 밸류 타입을 한 개 칼럼에 매핑하려면 @Embeddable 애너테이션으로 처리할 수 없다
- AttributeConverter는 밸류 타입과 칼럼 데이터 간의 변환을 처리하기 위한 기능을 정의
  - X는 밸류
  - Y는 DB
```
public interface AttributeConverter<X,Y> {
	public Y convertToDatabaseColumn(X attribute);

	public X convertToEntityAttribute(Y dbData);
}
```

Money 밸류 타입을 위한 AttributeConvert

@Converter 애너테이션을 적용
autoApply 속성을 true로 지정하면 모델에 출현하는 모든 Money 타입의 프로퍼티에 대해서 MoneyConverter를 자동으로 적용

@Converter(autoApply = true)
public class MoneyConvert implements AttributeConverter<Money, Integer> {
	@Override
	public Integer convertTodatabaseColumn(Money money) {
		return money == null ? null : money.getValue();
	}

	@Override
	public Money convertToEntityAttribute(Integer value) {
		return value == null ? null : new Money(value);
	}
}

autoApply 속성이 false로 지정하면 프로퍼티 값을 변환할 때 사용할 건버터를 직접 지정 해야함

public class Order {
	@Column(name = "total_amounts")
	@Convert(converter = MoneyConverter.class)
	private Money totalAmounts;
}

4.3.5 밸류 컬렉션: 별도 테이블 매핑

Order 엔티티는 한 개 이상의 OrderLine을 가질 수 있다.

밸류 컬렉션을 별도 테이블로 매핑할 때는 @ElementCollection과 @CollectionTable을 함께 사용한다.

JPA는 @OrderColumn 애너테이션을 이용해서 지정한 칼럼에 리스트의 인덱스 값을 저장
@CollectionTable은 밸류를 저장할 테이블을 지정
- name 속성은 테이블 이름
- joinColumns 속성은 외부키로 사용할 컬럼을 지정
- 두 개 이상의 외부키의 경우 @JoinColumn의 배열을 이용해서 외부키 목록을 지정

@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGRE)
	@CollectionTable(name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number"))
	@OrderColumn(name = "line_idx")
	private List<OrderLine> orderLines;
}

@Embeddable
public class OrderLine {
	@Embedded
	private ProductId productId;

	@Column(name = "price")
	private Money price;

	@Column(name = "quantity")
	private int quantity;

	@Column(name = "amounts")
	private Money amounts;
}

4.3.6 밸류 컬렉션: 한 개 칼럼 매핑

밸류 컬렉션을 별도 테이블이 아닌 한 개 칼럼에 저장해야 할 때가 있다.

AttributeConverter를 사용하면 밸류 컬렉션을 한 개 칼럼에 쉽게 매핑할 수 있다.

public class EmailSet {
	private Set<Email> emails = new HashSet<>();

	public EmailSet(Set<Email> emails) {
		this.emails.addAll(emails);
	}

	public Set<Email> getEmails() {
		return Collections.unmodifiableSet(emails);
	}
}

밸류 컬렉션을 위한 타입을 추가했다면 AttributeConverter를 구현

public class EmailSetConverter implements AttrbuteConverter<EmailSet, String> {
	@Override
	public String convertToDatabaseColumn(EmailSet attribute) {
		if (attribute == null) {
			return null;
		}
		return attribute.getEmails().stream().map(email -> email.getAddress()).collect(Collecters.joining(","));
	}

	@Override
	public EmailSet convertToEntityAttribute(String dbData) {
		if (dbData == null) {
			return null;
		}
		String[] emails = dbData.split(",");
		Set<Email> emailSet = Arrays.stream(emails).map(value -> new Email(value)).collect(toSet());
	}
}

EmailSet 타입 프로퍼티가 Converter로 EmailSetConverter를 사용하도록 지정

@Column(name = "emails")
@Converter(converter = EmailSetConverter.class)
private EmailSet emailSet;

4.3.7 밸류를 이용한 ID 매핑

식별자라는 의미를 부각 시키기 위해 식별자 자체를 밸류 타입으로 만들 수 있다.
- OrderNo, MemberId 등이 식별자를 표현하기 위해 사용한 밸류 타입
- 밸류 타입을 식별자로 매핑하면 @Id 대신 @EmbeddedId 애너테이션을 사용
```
@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

}

@Embeddable
public class OrderNo implements Serializable {
	@Column(name = "order_number")
	private String number;
}
```
JPA에서 식별자 타입은 Serializable 타입이어야 함
밸류 타입으로 식별자를 구현할 때 얻을 수 있는 장점은 식별자에 기능을 추가 할 수 있다는 점

4.3.8 별도 테이블에 저장하는 밸류 매핑

애그리거트에서 루트 엔티티를 뺀 나머지 구성요소는 대부분 밸류이다.
루트 엔티티 외에 또 다른 엔티티가 있다면 진짜 엔티티인지 의심해봐야 한다.
밸류가 아니라 엔티티가 확실하다면 해당 엔티티가 다른 애그리거트는 아닌지 확인해야 한다.
- 자신만의 독자적인 라이프 사이클을 갖는다면 구분되는 애그리거트일 가능성이 높다
애그리거트에 속한 객체가 밸류인지 엔티티인지 구분하는 방법은 고유 식별자를 갖는지를 확인하는 것
- 별도 테이블로 저장하고 테이블에 PK가 있다고 해서 테이블과 매핑되는 애그리거트 구성요소가 항상 고유 식별자를 갖는 것은 아님
게시글 데이터를 ARTICLE 테이블과 ARTICLE_CONTENT 테이블로 나눠서 저장한다고 하자
- ARTICLE_CONTENT 테이블의 ID 칼럼이 식별자이므로 ARTICLE_CONTENT와 매핑되는 ArticleContent를 엔티티로 생각해서 Article과 ArticleContent를 1-1연관으로 매핑할 수 있다.
- ArticleContent는 Article의 내용을 담고 있는 밸류로 생각하는 것이 맞다.
  - ARTICLE_CONTENT의 ID는 식별자이긴 하지만 이 식별자를 사용하는 이유는 ARTICLE 테이블의 데이터와 연결하기 위함임
  - ARTICLE_CONTENT를 위한 별도 식별자는 아님
- ArticleContent를 밸류로 보고 접근하면 아래 처럼 변경 가능
- ArticleContent는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
  - 밸류를 매핑 한 테이블을 지정하기 위해 @SecondaryTable과 @AttibuteOverride를 사용
  - @SecondaryTable의 name 속성은 밸류를 저장할 테이블을 지정
  - pkJoinColumns 속성은 밸류 테이블에서 엔티티 테이블로 조인할 때 사용할 칼럼을 지정
```
@Entity
@Table(name = "article")
@SecondaryTable(
	name = "article_content",
	pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id")
)
public class Article {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	private Long id;

	private String title;

	@AttributeOverrides({
		@AttributeOverride(
			name = "contnet",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content")
		),
		@AttributeOverride(
			name = "contnetType",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content_type")
		),
	})
	
	@Embedded
	private ArticleContent content;
}
```
게시글 목록을 보여주는 화면은 article 테이블의 데이터만 필요하지 article_content 테이블의 데이터는 필요하지 않다.
- @SecondaryTable을 사용하면 Article을 조회할 때 article_contentㄱ 테이블까지 조인해서 읽어옴
ArticleContent를 엔티티로 매핑하고 Article에서 ArticleContent로 로딩을 지연 방식을 설정 가능
- 맬류인 모델을 엔티티로 만드는 것이므로 좋은 방법은 아님
조회 전용 기능을 구현하는 방법을 사용하는 것이 좋다.

4.3.9 밸류 컬렉션을 @Entity로 매핑하기

개념적으로 밸류인데 구현 기술의 한계나 팀 표준 때문에 @Entity를 사용해야 할 때도 있다.
제품의 이미지 업로드 방식에 따라 이미지 경로와 섬네일 이미지 제공 여부가 달라지는 예제
JPA는 @Embeddable 타입의 클래스 상속 매핑을 지원하지 않는다.
- @Embeddable 대시 @Entity를 이용해서 상속 매핑으로 처리해야 한다.
한 테이블에 Image와 하위 클래스를 매핑하므로 Image 클래스에 다음 설정을 사용
- @Inheritance 애너테이션 적용
- strategy 값으로 SINGLE_TABLE 사용
- @DiscriminatorColumn 애너테이션을 이용하여 타입 구분용으로 사용할 칼럼 지정

@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "image_type")
@Table(name = "image")
public abstract class Image {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	@Column(name = "image_id")
	private Long id;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemporalType.TIMESTAM)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	protected Image() {}

	public Image(String path) {
		this.path = path;
		this.uploadTime = new Date();
	}

	protected Sring getPath() {
		return path;
	}

	public Date getUploadTime() {
		return uploadTime;
	}

	public abstract String getURL();
	public abstract boolean hasThumbnail();
	public abstract String getThumbnailURL();
}

Image를 상속 받은 클래스는 @Entity와 @Discriminator를 사용해서 매핑을 설정

@Entity
@DiscriminatorValue("II")
public class InternalImage extends Image {
	...
}

@Entity
@DiscriminatorValue("EI")
public class ExteranlImage extends Image {
	...
}

Image가 @Entity이므로 목록을 담고 있는 Product는 @OneToMany를 이용해 매핑
Image는 밸류이므로 독자적인 라이프 사이클을 갖지 않고 Product에 완전히 의존
Image 객체를 제거하면 DB에서 함께 삭제되도록 orphanRemoval도 true로 설정

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProductId id;
	private String name;

	@Convert(converter = MoneyConvert.class)
	private Money price;
	private String detail;

	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphasRemoval = true
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList<>();

	public void changeImages(List<Image> newImages) {
		// @Entity에 대한 @OneToMany 매핑에서 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 삭제과정이 효율적이지 못함
		images.clear();
		images.addAll(newImages);
	}
}

하이버네이트의 경우 @Entity를 위함 컬렉션 객체의 clear 메서드를 호출하면 select 쿼리로 대상 엔티티를 로딩하고, 각 개별 엔티티에 대한 delete 쿼리를 실행한다.
- 목록 조회 select * from image where product_id = ?
- 삭제 delte from image where image_id = ?
- 이미지 갯수만큼 삭제 쿼리가 동작하는 문제 발생
하이버네트는 @Embeddable 타입에 대한 컬렉션의 clear 메서드를 호출하면 컬렉션에 속한 객체를 로딩하지 않고 한번의 delete 쿼리로 삭제 처리를 수행
상속을 포기하고 @Embeddable로 매핑된 단일 클래스로 구현 해야한다.

@Embeddable
public class Image {
	@Column(name = "image_type")
	private String imageType;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemperalType.TIMESTAMP)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	public boolean hasThumbnail() {
		// 성능을 위해 다형성을 포기하고 if-else로 구현
		if (imageType.equals("II")) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
}

4.3.10 ID 참조와 조인 테이블을 이용한 단방향 M-N 매핑

애그리거트 간 집합 연관은 성능 상의 이유로 피해야 한다고 함
요구사항에 따라 집한 연관을 사용하는 것이 유리하다면 ID 참조를 이용한 단방향 집합 연관을 적용
Product에서 Category로의 단방향 M-N 연관을 ID 참조 방식으로 구현
- 집합의 값에 밸류 대신 연관을 맺는 식별자가 온다는 차이
- @ElementsCollection을 이용하기 때문에 Product를 삭제할 때 매핑에 사용한 조인 테이블의 데이터도 함께 삭제됨

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProudctId id;
	
	@ElementCollection
	@CollectionTable(name = "product_category", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
	private Set<CategoryId> categoryIds;
}

애그리거트를 직접 참조하는 방식을 사용했다면 영속성 전파나 로딩 전략을 고민해야 하는데 ID 참조 방식을 사용함으로써 이런 고민을 없앨수 있다.

4.4 애그리거트 로딩 전략

JPA 매핑을 설정할 때 항상 기억해야할 점은 애그리거트에 속한 객체가 모두 모여야 완전한 하나가 된다
조회 시점에서 애그리거트를 완전한 상태가 되도록 하려면 애그리거트 루트에서 연관 매핑을 조회 방식을 즉시 로딩으로 설정하면 됨
// @Entity 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @OneToMany( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.EAGER ) @JoinColumn(name = "product_id") @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Image> images = new ArrayList(); // @Embeddable 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER) @CollectionTable( name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<OrderLine> orderLines;
컬렉션에 대한 로딩 전략을 즉시로딩으로 설정하면 문제가 될 수 있음
- Product를 조회하면 Product를 위한 테이블, Image를 위한 테이블, Option을 위한 테이블을 조인한 쿼리 실행
  - 카타시안 조인을 사용하고 쿼리 결과에 중복을 발생시킨다.
    - Product의 image가 2개, opation이 2개면 결과로 구해지는 행 개수는 4개가 됨
    - Product의 정보는 4번, image, option 정보는 2번 중복됨
  - 하이버네이트가 중복된 데이터를 알맞게 제거 해주기는 함
    - 애그리거트가 커지면 문제가 발생 할 수 있음
      - 이미지가 20개 option이 15개면 300행을 리턴
```
@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphanRemoval = true,
		fetch = FetchType.EAGER
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList()

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER)
	@CollectionTable(
		name = "product_option", 
		joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"
	)
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Option> options = new ArrayList();
}
```
애그리거트가 완전해야 하는 이유는 두가지 정도
- 상태 변경하는 기능을 실행할 때 애그리거트 상태가 완전 해야함
- 표현 영역에서 애그리거트의 상태 정보를 보여줄때
  - 이 경우에는 별도 조회 전용 기능과 모델을 구현하는 방식을 사용하는 것이 더 유리함
JPA는 트랜잭션 범위 내에서 지연 로딩을 허용하기 때문에 상태를 변경하는 시점에 필요한 구성요소만 로딩해도 문제가 되지 않음
@Transactional public void removeOptions(ProductId id, int optIdxToBeDeleted) { // 컬렉션은 지연 로딩으로 설정했다면 Option은 로딩되지 않음 Product product = productRepository.findById(id); // 트랜잭션 범위이므로 지연 로딩으로 설정한 연관 로딩 가능 product.removeOption(optIdxToBeDeleted); } @Entity @Table(name = "product") public class Product { @ElementCollection(fetch = FetchType.LAZY) @CollectionTable( name = "product_option", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Option> options = new ArrayList(); public void removeOption(int optIdx) { // 실제 컬렉션에 접근할 때 로딩 this.options.remove(optionIdx); } }
일반적인 애플리케이션은 상태 변경 기능을 실행하는 빈도보다 조회 기능을 실행하는 빈도가 훨씬 높다
- 상태 변경을 위해 지연 로딩을 사용할 때 발생하는 추가 쿼리로 인한 실행 속도 저하는 보통 문제가 되지 않는다.
지연 로딩은 동작 방식이 항상 동일하기 때문에 즉시 로딩처럼 경우의 수를 따질 필요가 없는 장점이 있다.
- 즉시 로딩은 @Entity나 @Embeddable에 대해 다르게 동작
- JPA 프로바이더에 따라 구현 방식이 다를 수 있음
지연 로딩은 즉시 로딩보다 쿼리 실행 횟수가 많아질 가능성이 높다
- 무조건 즉시 로딩이나 지연 로딩으로만 설정하기보다는 애그리거트에 맞게 즉시 로딩과 지연 로딩을 선택 해야 한다.

4.5 애그리거트의 영속성 전파

애그리거트가 완전한 상태여야 한다는 것은 애그리거트 루트를 조회할 때뿐만 아니라 저장할고 삭제할 때도 하나로 처리해야 함을 의미
- 저장 메서드는 애그리거트 루트만 저장하면 안되고 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장
- 삭제 메서드는 애그리거트 루트뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 객체를 삭제
@Embeddable 매핑 타입은 함께 저장되고 삭제되므로 cascade 속성을 추가로 설정하지 않아도 된다.
- @Entity 타입에 대한 매핑은 cascade 속성을 사용해 저장과 삭제 시에 함께 처리되도록 한다.
- @OneToOne, @OneToMany는 cascade 속성의 기본값이 없으므로 CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE를 설정
```
@OneToMany(
	cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
	orphanRemoval = true,
	fetch = FetchType.EAGER
)
@JoinColumn(name = "product_id")
@OrderColumn(name = "list_idx")
private List<Image> images = new ArrayList()
```

4.6 식별자 생성 기능

식별자는 크게 세가지 방식 중 하나로 생성
- 사용자가 직접 생성
- 도메인 로직으로 생성
- DB를 이용한 일련번호 사용
식별자 생성 규칙이 있다면 엔티티를 생성할 때 식별자를 엔티티가 별도 서비스로 식별자 생성 기능을 분리
- 식별자 생성 규칙은 도메인 규칙이므로 도메인 영역에 식별자 생성 기능을 위치시켜야 한다.
DB 자동 증감 칼럼을 식별자로 사용하면 식별자 매핑에서 @GeneratedValue를 사용
- 자동 증감 칼럼은 DB의 insert 쿼리를 실행해야 식별자가 생성되므로 도메인 객체를 리포지터리에 젖아할 때 식별자가 생성
- 도메인 객체를 저장한 뒤에 식별자를 구할 수 있음
자동 증감 칼럼 외에 JPA의 식별자 생성 기능을 사용하는 경우에도 저장 시점에 식별자를 생성

4.7 도메인 구현과 DIP

DIP에 따르면 @Entity, @Table은 구현 기술에 속하므로 Article과 같은 도메인 모델은 구현 기술인 JPA에 의존하지 말아야 하는데, 도메인 모델인 article이 영속성 구현 기술인 JPA에 의존하고 있다.
@Entity @Table(name = "article") @SecondaryTable( name = "article_content", pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id") ) public class Article { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; }
ArticleRepository 인터페이스는 도메인 패키지에 위치하는데 구현 기술인 스프링 데이터 JPA의 Repository 인터페이스를 상속하고 있다.
- 도메인이 인프라에 의존하는 것
```
public interface ArticleRepository extends Repository<Article, Long> {
	void save(Article article);
	Optional<Article> findById(Long id);
}
```
특정 기술에 의존하지 않는 순수한 도메인 모델을 추구하는 개발자는 그림과 같은 구조로 구현한다.
- 구현 기술을 변경하더라도 도메인이 받는 영향을 최소화 할 수 있다.
DIP를 적용하는 주된 이유는 저수준 구현이 변경되더라도 고수준이 영향을 받지 않도록 하기 위함
- 리포지터리와 도메인 모델 구현 기술은 거의 바뀌지 않는다.
- JPA로 구현한 리포지터리 구현 기술을 마이바티스나 다른 기술로 변경경한 적이 거의 없음
- RDBMS를 사용하다 몽고DB로 변경하는 경우는 적음
애그리거트, 리포티터리 등 도메인 모델을 구현할때 타협을 할 수 있다.
DIP를 완벽하게 지키면 좋겠지만 개발 편의성과 실용성을 가져가면서 구조적인 유연함은 어느정도 유지 하는게 좋음
복잡도를 높이지 않으면서 기술에 대한 구현 제약이 낮다면 합리적인 선택이라고 생각

4.1 JPA를 이용한 리포지터리 구현

객체 기반의 도메인 모델과 관계형 데이터 모델 간의 매핑을 처리하는 기술로 ORM만한 것이 없다.
자바의 ORM 표준인 JPA를 이용해 리포지터리와 애그리거트를 구현하는 방법에 대해 살펴본다.

4.1.1 모듈 위치

리포지터리 인터페이스는 애그리거트와 같이 도메인 영역에 속하고, 리포티저티를 구현한 글래스는 인프라스트럭처 영역에 속한다.
리포지터리 구현 클래스를 인프라스트럭처 영역에 위치시켜서 인프라스트럭처에 대한 의존을 낮추는 것이 좋음

4.1.2 리포지터리 기본 기능 구현

리포지터리가 제공하는 기본 기능
- ID로 애그리거트 조회
- 애그리거트 저장
```
public interface OrderRepository {
	Order findById(OrderNo no);
	void save(Order order);
}
```
인터페이스는 애그리거트 루트를 기준으로 작성
주문 애그리거트는 Order 루트 엔티티를 비롯해 OrderLine, Orderer, ShippingInfo 등 다양한 객체를 포함
- 루트 엔티티인 Order를 기준으로 리포지터리 인터페이스를 작성
애그리거트를 조회하는 기능의 이름을 지을 때 특별한 규칙은 없지만 널리 사용되는 규칙은 findBy프로퍼티이름(프로퍼티 값) 형식을 사용
JPA의 EntityManager를 이용한 기능 구현
@Repository public class JpaOrderRepository implements OrderRepository { @PresistenceContext private EntityManager entityManager; @Override public Order findById(OrderNo id) { // EntityManager의 find 메서드를 이용해서 ID로 애그리거트를 검색 return entityManager.find(Order.class, id); } @Override public void save(Order order) { // EntityManager의 persist 메서드를 이용해서 애그리거트를 저장 entityManager.presist(order); } }
애그리거트를 수정한 결과를 저장소에 반영하는 메서드를 추가할 필요는 없다.
- JPA에서 트랜잭션 범위에서 변경한 데이터를 자동으로 DB에 반영하기 때문
- changeShippingInfo 메서드는 스프링 프레임워크 트랜잭션 관리 기능을 통해 트랜잭션 범위에서 실행 됨
- 메서드 실행이 끝나면 트랜잭션을 커밋하는데 이때 JPA는 트랙잭션 범위에서 변경된 객체의 데이터를 DB에 반영하기 위해 Update 쿼리를 실행
```
public class ChangeOrderService {
	@Transactional
	public void changeShippingInfo(OrderNo no, ShippingInfo newShippingInfo) {
		Optional<Order> OrderOpt = orderRepository.findById(no);
		Order order = orderOpt.orElesThrow(() -> new OrderNotFountException());
		order.changeShippingInfo(newShippingInfo);
	}
}
```

ID가 아닌 다른 조건으로 애그리거트를 조회할 때는 findBy 뒤에 조건 대상이 되는 프로퍼티 이름을 붙인다.

JPQL을 이용해서 findByOrdererId 메서드 구현

@Override
public List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size) {
	TypeQuery<Query> query = entityManager.createQuery("
		select 
			o
		from 
			Order o
		where
			o.orderer.memberId.id = :ordererId
		order by
			o.number.number desc
		"
	, Order.class);
	query.setParameter("ordererId", ordererId);
	query.setFirstResult(startRow);
	query.setMaxResults(fetchSize);
	return query.getResultList();
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); }

애그리거트를 삭제하는 기능

EntityManager의 remove 메서드를 이용해서 삭제 기능 구현

@Repository
public class JpaOrderRepository implements OrderRepository {
	@PresistenceContext
	private EntityManager entityManager;

	@Override
	public void delete(Order order) {
		entityManager.remove(order);
	}
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); void delete(Order order); }

4.2 스프링 데이터JPA를 이용한 리포지터리 구현

스프링 데이터 JPA는 다음 규칙에 따라 작성한 인터페이스를 찾아서 인터페이스를 구현한 스프링 빈 객체를 자동으로 등록
- org.stringframework.data.repository.Repository<T, ID> 인터페이스 상속
- T는 엔티티 타입을 지정하고 ID는 식별자 타입을 지정

Order 엔티티 타입의 식별자가 OrderNo 타입

Order를 위한 OrderRepository

public interface OrderRepository extends Repository<Order, OrderNo> {
	Optional<Order> findById(OrderNo id);

	void save(Order order);
}

OrderRepository가 필요하면 주입 받아 사용하면 된다.

@Service
public class CancelOrderService {
	private OrderRepository orderRepository;
	
	public CancelOrderService(OrderRepository orderRepository, ...) {
		this.orderRepository = orderRepository
	}

	@Transactional
	public void cancel(OrderNo orderNo, Canceller canceller) {
		Order order = orderRepository.findById(orderNo).orElseThrow(() -> new NoOrderException());
		if (!cancelPolicy.hasCancellationPermission(order, canceller)) {
			throw new NoCancellablePermsiion();
		}
		order.cancel();
	}
}

@Entity @Table(name = "purchase_order") @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; }
OrderRepository를 기준으로 엔티티를 젖아하는 메서드
- Order save(Order entity)
- void save(Order entity)
식별자를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findById() 메서드를 사용한다.
- Order findById(OrderNo id)
  - 식별자에 해당하는 엔티티 존재하지 않을 경우 null 리턴
- Optional<Order> findById(OrderNo id)
  - 값이 없을 경우 Optional을 리턴?
특정 프로퍼티를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findBy프로퍼티이름 형식의 메서드를 사용
- List<Order> findByOrderer(Orderer orderer)
중첩 프로퍼티도 가능
- List<Order> findByOrdererMemberId(MemberId memberId)
엔티티를 삭제하는 메서드
- void delete(Order order)
- void deleteById(OrderNo id)

4.3 매핑 구형

4.3.1 엔티티와 밸류 기본 매핑 구현

애그리거트와 JPA 매핑을 위한 기본 규칙
- 애그리거트 루트는 엔티티이므로 @Entity로 매핑 설정
한 테이블에 엔티티와 밸류 데이터가 같이 있다면
- 밸류는 @Embeddable로 매핑 설정
- 밸류 타입 프로퍼티는 @Embedded로 매핑 설정
주문 애그리거트를 엔티티와 밸류가 한 테이블로 매핑 예제
주문 애그리거트에서 루트 엔티티인 Order는 JPA의 @Entity로 매핑
@Entity @Table(name = "purchase_order") public class Order { @Embedded private Orderer orderer; @Embedded private ShippingInfo shippingInfo; }
Order에 속하는 Orderer는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
@Embeddable public class Orderer { @Embedded @AttributeOverrides( @AttributeOverride(name = "id", column = @Column(name = "orderer_id")) ) private MemberId memberId; @Column(name = "orderer_name") private String name; }
Orderer의 memberId는 Member 애그리거트를 ID로 참조
- Member ID 타입으로 사용되는 MemberId는 id 프로퍼티와 매핑되는 테이블 칼럼 이름으로 “member_id” 지정
```
@Embeddable
public class MemberId implements Serializable {
	@Column(name = "member_id")
	private String id;
}
```
@Embeddable 타입에 설정한 칼럼이름과 실제 칼럼 이름이 다르므로 @AttributeOverrides 애너테이션을 이용해 매핑할 칼럼 이름을 변경
@Embeddable public class ShippingInfo { @Embedded @AttributeOverrides({ @AttributeOverride(name = "zipCode", column = @Column(name = "shipping_zipcode"), @AttributeOverride(name = "address1", column = @Column(name = "shipping_addr1"), @AttributeOverride(name = "address2", column = @Column(name = "shipping_addr2"), }) private Address address; @Column(name = "shipping_message") private String message; @Embedded private Receiver receiver; }

4.3.2 기본 생성자

엔티티와 밸류의 생성자는 객체를 생성할 때 필요한 것을 전달 받는다.
JPA에서 @Entity와 @Embeddable로 클래스를 매핑하려면 기본 생성자를 제공해야 함
- DB에서 데이터를 읽어와 매핑된 객체를 생성할 때 기본 생성자를 이용해서 객체를 생성하기 때문
기술적인 제약으로 Receiver와 같은 불변 타입은 기본 생성자가 필요 없음에도 불구하고 기본 생성자를 추가 해야함
@Embeddable public class Receiver { @Column(name = "receiver_name") private String name; @Column(name = "receiver_phone") private String phone; // JPA를 적용하기 위해 기본 생성자 추가 protected Receiver() {} public Reciver(String name, String phone) { this.name = name; this.phone = phone; } }
기본 생성자는 JPA 프로바이터가 객체를 생성할 때만 사용
다른 코드에서 기본 생성자를 사용하지 못하도록 protected로 선언

4.3.3 필드 접근 방식 사용

엔티티에 프로퍼티를 위한 공개 get/set 메서드를 추가하면 도메인의 의도가 사라지고 객체가 아닌 데이터 가반으로 엔티티를 구현할 가능성이 높아짐
엔티티가 객체로서 제 역활을 하려면 외부에 set 메서드 대신 의도가 잘 드러나는 기능을 제공해야 한다.
- 상태 변경을 위한 setState() 메서드보다 주문 취소를 위한 cancel() 메서드가 도메인을 더 잘 표현
- setShippingInfo() 메서드보다 배송지를 변경한다는 의미를 갖는 chagneShippingInfo()가 도메인을 더 잘 표현
객체가 제공할 기능 중심으로 엔티티를 구현하게끔 유도하려면 JPA 매핑 처리를 프로퍼티 방식이 아닌 필드 방식으로 선언해서 불필요한 get/set 메서드를 구현하지 말아야 한다.
@Entity @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; @Column(name = "state") @Enumerated(EnumType.STRING) private OrderState state; }

</aside>

4.3.4 AttributeConverter를 이용한 밸류 매핑 처리

int, long, String, LocalDate와 같은 타입은 DB 테이블의 한 개 칼럼에 매핑된다.
밸류 타입의 프로퍼티를 한 개 칼럼에 매핑해야 할 때도 있다.
두 개 이상의 프로퍼티를 가진 밸류 타입을 한 개 칼럼에 매핑하려면 @Embeddable 애너테이션으로 처리할 수 없다
- AttributeConverter는 밸류 타입과 칼럼 데이터 간의 변환을 처리하기 위한 기능을 정의
  - X는 밸류
  - Y는 DB
```
public interface AttributeConverter<X,Y> {
	public Y convertToDatabaseColumn(X attribute);

	public X convertToEntityAttribute(Y dbData);
}
```

Money 밸류 타입을 위한 AttributeConvert

@Converter 애너테이션을 적용
autoApply 속성을 true로 지정하면 모델에 출현하는 모든 Money 타입의 프로퍼티에 대해서 MoneyConverter를 자동으로 적용

@Converter(autoApply = true)
public class MoneyConvert implements AttributeConverter<Money, Integer> {
	@Override
	public Integer convertTodatabaseColumn(Money money) {
		return money == null ? null : money.getValue();
	}

	@Override
	public Money convertToEntityAttribute(Integer value) {
		return value == null ? null : new Money(value);
	}
}

autoApply 속성이 false로 지정하면 프로퍼티 값을 변환할 때 사용할 건버터를 직접 지정 해야함

public class Order {
	@Column(name = "total_amounts")
	@Convert(converter = MoneyConverter.class)
	private Money totalAmounts;
}

4.3.5 밸류 컬렉션: 별도 테이블 매핑

Order 엔티티는 한 개 이상의 OrderLine을 가질 수 있다.

밸류 컬렉션을 별도 테이블로 매핑할 때는 @ElementCollection과 @CollectionTable을 함께 사용한다.

JPA는 @OrderColumn 애너테이션을 이용해서 지정한 칼럼에 리스트의 인덱스 값을 저장
@CollectionTable은 밸류를 저장할 테이블을 지정
- name 속성은 테이블 이름
- joinColumns 속성은 외부키로 사용할 컬럼을 지정
- 두 개 이상의 외부키의 경우 @JoinColumn의 배열을 이용해서 외부키 목록을 지정

@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGRE)
	@CollectionTable(name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number"))
	@OrderColumn(name = "line_idx")
	private List<OrderLine> orderLines;
}

@Embeddable
public class OrderLine {
	@Embedded
	private ProductId productId;

	@Column(name = "price")
	private Money price;

	@Column(name = "quantity")
	private int quantity;

	@Column(name = "amounts")
	private Money amounts;
}

4.3.6 밸류 컬렉션: 한 개 칼럼 매핑

밸류 컬렉션을 별도 테이블이 아닌 한 개 칼럼에 저장해야 할 때가 있다.

AttributeConverter를 사용하면 밸류 컬렉션을 한 개 칼럼에 쉽게 매핑할 수 있다.

public class EmailSet {
	private Set<Email> emails = new HashSet<>();

	public EmailSet(Set<Email> emails) {
		this.emails.addAll(emails);
	}

	public Set<Email> getEmails() {
		return Collections.unmodifiableSet(emails);
	}
}

밸류 컬렉션을 위한 타입을 추가했다면 AttributeConverter를 구현

public class EmailSetConverter implements AttrbuteConverter<EmailSet, String> {
	@Override
	public String convertToDatabaseColumn(EmailSet attribute) {
		if (attribute == null) {
			return null;
		}
		return attribute.getEmails().stream().map(email -> email.getAddress()).collect(Collecters.joining(","));
	}

	@Override
	public EmailSet convertToEntityAttribute(String dbData) {
		if (dbData == null) {
			return null;
		}
		String[] emails = dbData.split(",");
		Set<Email> emailSet = Arrays.stream(emails).map(value -> new Email(value)).collect(toSet());
	}
}

EmailSet 타입 프로퍼티가 Converter로 EmailSetConverter를 사용하도록 지정

@Column(name = "emails")
@Converter(converter = EmailSetConverter.class)
private EmailSet emailSet;

4.3.7 밸류를 이용한 ID 매핑

식별자라는 의미를 부각 시키기 위해 식별자 자체를 밸류 타입으로 만들 수 있다.
- OrderNo, MemberId 등이 식별자를 표현하기 위해 사용한 밸류 타입
- 밸류 타입을 식별자로 매핑하면 @Id 대신 @EmbeddedId 애너테이션을 사용
```
@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

}

@Embeddable
public class OrderNo implements Serializable {
	@Column(name = "order_number")
	private String number;
}
```
JPA에서 식별자 타입은 Serializable 타입이어야 함
밸류 타입으로 식별자를 구현할 때 얻을 수 있는 장점은 식별자에 기능을 추가 할 수 있다는 점

4.3.8 별도 테이블에 저장하는 밸류 매핑

애그리거트에서 루트 엔티티를 뺀 나머지 구성요소는 대부분 밸류이다.
루트 엔티티 외에 또 다른 엔티티가 있다면 진짜 엔티티인지 의심해봐야 한다.
밸류가 아니라 엔티티가 확실하다면 해당 엔티티가 다른 애그리거트는 아닌지 확인해야 한다.
- 자신만의 독자적인 라이프 사이클을 갖는다면 구분되는 애그리거트일 가능성이 높다
애그리거트에 속한 객체가 밸류인지 엔티티인지 구분하는 방법은 고유 식별자를 갖는지를 확인하는 것
- 별도 테이블로 저장하고 테이블에 PK가 있다고 해서 테이블과 매핑되는 애그리거트 구성요소가 항상 고유 식별자를 갖는 것은 아님
게시글 데이터를 ARTICLE 테이블과 ARTICLE_CONTENT 테이블로 나눠서 저장한다고 하자
- ARTICLE_CONTENT 테이블의 ID 칼럼이 식별자이므로 ARTICLE_CONTENT와 매핑되는 ArticleContent를 엔티티로 생각해서 Article과 ArticleContent를 1-1연관으로 매핑할 수 있다.
- ArticleContent는 Article의 내용을 담고 있는 밸류로 생각하는 것이 맞다.
  - ARTICLE_CONTENT의 ID는 식별자이긴 하지만 이 식별자를 사용하는 이유는 ARTICLE 테이블의 데이터와 연결하기 위함임
  - ARTICLE_CONTENT를 위한 별도 식별자는 아님
- ArticleContent를 밸류로 보고 접근하면 아래 처럼 변경 가능
- ArticleContent는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
  - 밸류를 매핑 한 테이블을 지정하기 위해 @SecondaryTable과 @AttibuteOverride를 사용
  - @SecondaryTable의 name 속성은 밸류를 저장할 테이블을 지정
  - pkJoinColumns 속성은 밸류 테이블에서 엔티티 테이블로 조인할 때 사용할 칼럼을 지정
```
@Entity
@Table(name = "article")
@SecondaryTable(
	name = "article_content",
	pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id")
)
public class Article {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	private Long id;

	private String title;

	@AttributeOverrides({
		@AttributeOverride(
			name = "contnet",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content")
		),
		@AttributeOverride(
			name = "contnetType",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content_type")
		),
	})
	
	@Embedded
	private ArticleContent content;
}
```
게시글 목록을 보여주는 화면은 article 테이블의 데이터만 필요하지 article_content 테이블의 데이터는 필요하지 않다.
- @SecondaryTable을 사용하면 Article을 조회할 때 article_contentㄱ 테이블까지 조인해서 읽어옴
ArticleContent를 엔티티로 매핑하고 Article에서 ArticleContent로 로딩을 지연 방식을 설정 가능
- 맬류인 모델을 엔티티로 만드는 것이므로 좋은 방법은 아님
조회 전용 기능을 구현하는 방법을 사용하는 것이 좋다.

4.3.9 밸류 컬렉션을 @Entity로 매핑하기

개념적으로 밸류인데 구현 기술의 한계나 팀 표준 때문에 @Entity를 사용해야 할 때도 있다.
제품의 이미지 업로드 방식에 따라 이미지 경로와 섬네일 이미지 제공 여부가 달라지는 예제
JPA는 @Embeddable 타입의 클래스 상속 매핑을 지원하지 않는다.
- @Embeddable 대시 @Entity를 이용해서 상속 매핑으로 처리해야 한다.
한 테이블에 Image와 하위 클래스를 매핑하므로 Image 클래스에 다음 설정을 사용
- @Inheritance 애너테이션 적용
- strategy 값으로 SINGLE_TABLE 사용
- @DiscriminatorColumn 애너테이션을 이용하여 타입 구분용으로 사용할 칼럼 지정

@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "image_type")
@Table(name = "image")
public abstract class Image {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	@Column(name = "image_id")
	private Long id;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemporalType.TIMESTAM)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	protected Image() {}

	public Image(String path) {
		this.path = path;
		this.uploadTime = new Date();
	}

	protected Sring getPath() {
		return path;
	}

	public Date getUploadTime() {
		return uploadTime;
	}

	public abstract String getURL();
	public abstract boolean hasThumbnail();
	public abstract String getThumbnailURL();
}

Image를 상속 받은 클래스는 @Entity와 @Discriminator를 사용해서 매핑을 설정

@Entity
@DiscriminatorValue("II")
public class InternalImage extends Image {
	...
}

@Entity
@DiscriminatorValue("EI")
public class ExteranlImage extends Image {
	...
}

Image가 @Entity이므로 목록을 담고 있는 Product는 @OneToMany를 이용해 매핑
Image는 밸류이므로 독자적인 라이프 사이클을 갖지 않고 Product에 완전히 의존
Image 객체를 제거하면 DB에서 함께 삭제되도록 orphanRemoval도 true로 설정

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProductId id;
	private String name;

	@Convert(converter = MoneyConvert.class)
	private Money price;
	private String detail;

	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphasRemoval = true
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList<>();

	public void changeImages(List<Image> newImages) {
		// @Entity에 대한 @OneToMany 매핑에서 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 삭제과정이 효율적이지 못함
		images.clear();
		images.addAll(newImages);
	}
}

하이버네이트의 경우 @Entity를 위함 컬렉션 객체의 clear 메서드를 호출하면 select 쿼리로 대상 엔티티를 로딩하고, 각 개별 엔티티에 대한 delete 쿼리를 실행한다.
- 목록 조회 select * from image where product_id = ?
- 삭제 delte from image where image_id = ?
- 이미지 갯수만큼 삭제 쿼리가 동작하는 문제 발생
하이버네트는 @Embeddable 타입에 대한 컬렉션의 clear 메서드를 호출하면 컬렉션에 속한 객체를 로딩하지 않고 한번의 delete 쿼리로 삭제 처리를 수행
상속을 포기하고 @Embeddable로 매핑된 단일 클래스로 구현 해야한다.

@Embeddable
public class Image {
	@Column(name = "image_type")
	private String imageType;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemperalType.TIMESTAMP)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	public boolean hasThumbnail() {
		// 성능을 위해 다형성을 포기하고 if-else로 구현
		if (imageType.equals("II")) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
}

4.3.10 ID 참조와 조인 테이블을 이용한 단방향 M-N 매핑

애그리거트 간 집합 연관은 성능 상의 이유로 피해야 한다고 함
요구사항에 따라 집한 연관을 사용하는 것이 유리하다면 ID 참조를 이용한 단방향 집합 연관을 적용
Product에서 Category로의 단방향 M-N 연관을 ID 참조 방식으로 구현
- 집합의 값에 밸류 대신 연관을 맺는 식별자가 온다는 차이
- @ElementsCollection을 이용하기 때문에 Product를 삭제할 때 매핑에 사용한 조인 테이블의 데이터도 함께 삭제됨

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProudctId id;
	
	@ElementCollection
	@CollectionTable(name = "product_category", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
	private Set<CategoryId> categoryIds;
}

애그리거트를 직접 참조하는 방식을 사용했다면 영속성 전파나 로딩 전략을 고민해야 하는데 ID 참조 방식을 사용함으로써 이런 고민을 없앨수 있다.

4.4 애그리거트 로딩 전략

JPA 매핑을 설정할 때 항상 기억해야할 점은 애그리거트에 속한 객체가 모두 모여야 완전한 하나가 된다
조회 시점에서 애그리거트를 완전한 상태가 되도록 하려면 애그리거트 루트에서 연관 매핑을 조회 방식을 즉시 로딩으로 설정하면 됨
// @Entity 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @OneToMany( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.EAGER ) @JoinColumn(name = "product_id") @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Image> images = new ArrayList(); // @Embeddable 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER) @CollectionTable( name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<OrderLine> orderLines;
컬렉션에 대한 로딩 전략을 즉시로딩으로 설정하면 문제가 될 수 있음
- Product를 조회하면 Product를 위한 테이블, Image를 위한 테이블, Option을 위한 테이블을 조인한 쿼리 실행
  - 카타시안 조인을 사용하고 쿼리 결과에 중복을 발생시킨다.
    - Product의 image가 2개, opation이 2개면 결과로 구해지는 행 개수는 4개가 됨
    - Product의 정보는 4번, image, option 정보는 2번 중복됨
  - 하이버네이트가 중복된 데이터를 알맞게 제거 해주기는 함
    - 애그리거트가 커지면 문제가 발생 할 수 있음
      - 이미지가 20개 option이 15개면 300행을 리턴
```
@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphanRemoval = true,
		fetch = FetchType.EAGER
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList()

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER)
	@CollectionTable(
		name = "product_option", 
		joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"
	)
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Option> options = new ArrayList();
}
```
애그리거트가 완전해야 하는 이유는 두가지 정도
- 상태 변경하는 기능을 실행할 때 애그리거트 상태가 완전 해야함
- 표현 영역에서 애그리거트의 상태 정보를 보여줄때
  - 이 경우에는 별도 조회 전용 기능과 모델을 구현하는 방식을 사용하는 것이 더 유리함
JPA는 트랜잭션 범위 내에서 지연 로딩을 허용하기 때문에 상태를 변경하는 시점에 필요한 구성요소만 로딩해도 문제가 되지 않음
@Transactional public void removeOptions(ProductId id, int optIdxToBeDeleted) { // 컬렉션은 지연 로딩으로 설정했다면 Option은 로딩되지 않음 Product product = productRepository.findById(id); // 트랜잭션 범위이므로 지연 로딩으로 설정한 연관 로딩 가능 product.removeOption(optIdxToBeDeleted); } @Entity @Table(name = "product") public class Product { @ElementCollection(fetch = FetchType.LAZY) @CollectionTable( name = "product_option", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Option> options = new ArrayList(); public void removeOption(int optIdx) { // 실제 컬렉션에 접근할 때 로딩 this.options.remove(optionIdx); } }
일반적인 애플리케이션은 상태 변경 기능을 실행하는 빈도보다 조회 기능을 실행하는 빈도가 훨씬 높다
- 상태 변경을 위해 지연 로딩을 사용할 때 발생하는 추가 쿼리로 인한 실행 속도 저하는 보통 문제가 되지 않는다.
지연 로딩은 동작 방식이 항상 동일하기 때문에 즉시 로딩처럼 경우의 수를 따질 필요가 없는 장점이 있다.
- 즉시 로딩은 @Entity나 @Embeddable에 대해 다르게 동작
- JPA 프로바이더에 따라 구현 방식이 다를 수 있음
지연 로딩은 즉시 로딩보다 쿼리 실행 횟수가 많아질 가능성이 높다
- 무조건 즉시 로딩이나 지연 로딩으로만 설정하기보다는 애그리거트에 맞게 즉시 로딩과 지연 로딩을 선택 해야 한다.

4.5 애그리거트의 영속성 전파

애그리거트가 완전한 상태여야 한다는 것은 애그리거트 루트를 조회할 때뿐만 아니라 저장할고 삭제할 때도 하나로 처리해야 함을 의미
- 저장 메서드는 애그리거트 루트만 저장하면 안되고 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장
- 삭제 메서드는 애그리거트 루트뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 객체를 삭제
@Embeddable 매핑 타입은 함께 저장되고 삭제되므로 cascade 속성을 추가로 설정하지 않아도 된다.
- @Entity 타입에 대한 매핑은 cascade 속성을 사용해 저장과 삭제 시에 함께 처리되도록 한다.
- @OneToOne, @OneToMany는 cascade 속성의 기본값이 없으므로 CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE를 설정
```
@OneToMany(
	cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
	orphanRemoval = true,
	fetch = FetchType.EAGER
)
@JoinColumn(name = "product_id")
@OrderColumn(name = "list_idx")
private List<Image> images = new ArrayList()
```

4.6 식별자 생성 기능

식별자는 크게 세가지 방식 중 하나로 생성
- 사용자가 직접 생성
- 도메인 로직으로 생성
- DB를 이용한 일련번호 사용
식별자 생성 규칙이 있다면 엔티티를 생성할 때 식별자를 엔티티가 별도 서비스로 식별자 생성 기능을 분리
- 식별자 생성 규칙은 도메인 규칙이므로 도메인 영역에 식별자 생성 기능을 위치시켜야 한다.
DB 자동 증감 칼럼을 식별자로 사용하면 식별자 매핑에서 @GeneratedValue를 사용
- 자동 증감 칼럼은 DB의 insert 쿼리를 실행해야 식별자가 생성되므로 도메인 객체를 리포지터리에 젖아할 때 식별자가 생성
- 도메인 객체를 저장한 뒤에 식별자를 구할 수 있음
자동 증감 칼럼 외에 JPA의 식별자 생성 기능을 사용하는 경우에도 저장 시점에 식별자를 생성

4.7 도메인 구현과 DIP

DIP에 따르면 @Entity, @Table은 구현 기술에 속하므로 Article과 같은 도메인 모델은 구현 기술인 JPA에 의존하지 말아야 하는데, 도메인 모델인 article이 영속성 구현 기술인 JPA에 의존하고 있다.
@Entity @Table(name = "article") @SecondaryTable( name = "article_content", pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id") ) public class Article { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; }
ArticleRepository 인터페이스는 도메인 패키지에 위치하는데 구현 기술인 스프링 데이터 JPA의 Repository 인터페이스를 상속하고 있다.
- 도메인이 인프라에 의존하는 것
```
public interface ArticleRepository extends Repository<Article, Long> {
	void save(Article article);
	Optional<Article> findById(Long id);
}
```
특정 기술에 의존하지 않는 순수한 도메인 모델을 추구하는 개발자는 그림과 같은 구조로 구현한다.
- 구현 기술을 변경하더라도 도메인이 받는 영향을 최소화 할 수 있다.
DIP를 적용하는 주된 이유는 저수준 구현이 변경되더라도 고수준이 영향을 받지 않도록 하기 위함
- 리포지터리와 도메인 모델 구현 기술은 거의 바뀌지 않는다.
- JPA로 구현한 리포지터리 구현 기술을 마이바티스나 다른 기술로 변경경한 적이 거의 없음
- RDBMS를 사용하다 몽고DB로 변경하는 경우는 적음
애그리거트, 리포티터리 등 도메인 모델을 구현할때 타협을 할 수 있다.
DIP를 완벽하게 지키면 좋겠지만 개발 편의성과 실용성을 가져가면서 구조적인 유연함은 어느정도 유지 하는게 좋음
복잡도를 높이지 않으면서 기술에 대한 구현 제약이 낮다면 합리적인 선택이라고 생각

4.1 JPA를 이용한 리포지터리 구현

객체 기반의 도메인 모델과 관계형 데이터 모델 간의 매핑을 처리하는 기술로 ORM만한 것이 없다.
자바의 ORM 표준인 JPA를 이용해 리포지터리와 애그리거트를 구현하는 방법에 대해 살펴본다.

4.1.1 모듈 위치

리포지터리 인터페이스는 애그리거트와 같이 도메인 영역에 속하고, 리포티저티를 구현한 글래스는 인프라스트럭처 영역에 속한다.
리포지터리 구현 클래스를 인프라스트럭처 영역에 위치시켜서 인프라스트럭처에 대한 의존을 낮추는 것이 좋음

4.1.2 리포지터리 기본 기능 구현

리포지터리가 제공하는 기본 기능
- ID로 애그리거트 조회
- 애그리거트 저장
```
public interface OrderRepository {
	Order findById(OrderNo no);
	void save(Order order);
}
```
인터페이스는 애그리거트 루트를 기준으로 작성
주문 애그리거트는 Order 루트 엔티티를 비롯해 OrderLine, Orderer, ShippingInfo 등 다양한 객체를 포함
- 루트 엔티티인 Order를 기준으로 리포지터리 인터페이스를 작성
애그리거트를 조회하는 기능의 이름을 지을 때 특별한 규칙은 없지만 널리 사용되는 규칙은 findBy프로퍼티이름(프로퍼티 값) 형식을 사용
JPA의 EntityManager를 이용한 기능 구현
@Repository public class JpaOrderRepository implements OrderRepository { @PresistenceContext private EntityManager entityManager; @Override public Order findById(OrderNo id) { // EntityManager의 find 메서드를 이용해서 ID로 애그리거트를 검색 return entityManager.find(Order.class, id); } @Override public void save(Order order) { // EntityManager의 persist 메서드를 이용해서 애그리거트를 저장 entityManager.presist(order); } }
애그리거트를 수정한 결과를 저장소에 반영하는 메서드를 추가할 필요는 없다.
- JPA에서 트랜잭션 범위에서 변경한 데이터를 자동으로 DB에 반영하기 때문
- changeShippingInfo 메서드는 스프링 프레임워크 트랜잭션 관리 기능을 통해 트랜잭션 범위에서 실행 됨
- 메서드 실행이 끝나면 트랜잭션을 커밋하는데 이때 JPA는 트랙잭션 범위에서 변경된 객체의 데이터를 DB에 반영하기 위해 Update 쿼리를 실행
```
public class ChangeOrderService {
	@Transactional
	public void changeShippingInfo(OrderNo no, ShippingInfo newShippingInfo) {
		Optional<Order> OrderOpt = orderRepository.findById(no);
		Order order = orderOpt.orElesThrow(() -> new OrderNotFountException());
		order.changeShippingInfo(newShippingInfo);
	}
}
```

ID가 아닌 다른 조건으로 애그리거트를 조회할 때는 findBy 뒤에 조건 대상이 되는 프로퍼티 이름을 붙인다.

JPQL을 이용해서 findByOrdererId 메서드 구현

@Override
public List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size) {
	TypeQuery<Query> query = entityManager.createQuery("
		select 
			o
		from 
			Order o
		where
			o.orderer.memberId.id = :ordererId
		order by
			o.number.number desc
		"
	, Order.class);
	query.setParameter("ordererId", ordererId);
	query.setFirstResult(startRow);
	query.setMaxResults(fetchSize);
	return query.getResultList();
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); }

애그리거트를 삭제하는 기능

EntityManager의 remove 메서드를 이용해서 삭제 기능 구현

@Repository
public class JpaOrderRepository implements OrderRepository {
	@PresistenceContext
	private EntityManager entityManager;

	@Override
	public void delete(Order order) {
		entityManager.remove(order);
	}
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); void delete(Order order); }

4.2 스프링 데이터JPA를 이용한 리포지터리 구현

스프링 데이터 JPA는 다음 규칙에 따라 작성한 인터페이스를 찾아서 인터페이스를 구현한 스프링 빈 객체를 자동으로 등록
- org.stringframework.data.repository.Repository<T, ID> 인터페이스 상속
- T는 엔티티 타입을 지정하고 ID는 식별자 타입을 지정

Order 엔티티 타입의 식별자가 OrderNo 타입

Order를 위한 OrderRepository

public interface OrderRepository extends Repository<Order, OrderNo> {
	Optional<Order> findById(OrderNo id);

	void save(Order order);
}

OrderRepository가 필요하면 주입 받아 사용하면 된다.

@Service
public class CancelOrderService {
	private OrderRepository orderRepository;
	
	public CancelOrderService(OrderRepository orderRepository, ...) {
		this.orderRepository = orderRepository
	}

	@Transactional
	public void cancel(OrderNo orderNo, Canceller canceller) {
		Order order = orderRepository.findById(orderNo).orElseThrow(() -> new NoOrderException());
		if (!cancelPolicy.hasCancellationPermission(order, canceller)) {
			throw new NoCancellablePermsiion();
		}
		order.cancel();
	}
}

@Entity @Table(name = "purchase_order") @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; }
OrderRepository를 기준으로 엔티티를 젖아하는 메서드
- Order save(Order entity)
- void save(Order entity)
식별자를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findById() 메서드를 사용한다.
- Order findById(OrderNo id)
  - 식별자에 해당하는 엔티티 존재하지 않을 경우 null 리턴
- Optional<Order> findById(OrderNo id)
  - 값이 없을 경우 Optional을 리턴?
특정 프로퍼티를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findBy프로퍼티이름 형식의 메서드를 사용
- List<Order> findByOrderer(Orderer orderer)
중첩 프로퍼티도 가능
- List<Order> findByOrdererMemberId(MemberId memberId)
엔티티를 삭제하는 메서드
- void delete(Order order)
- void deleteById(OrderNo id)

4.3 매핑 구형

4.3.1 엔티티와 밸류 기본 매핑 구현

애그리거트와 JPA 매핑을 위한 기본 규칙
- 애그리거트 루트는 엔티티이므로 @Entity로 매핑 설정
한 테이블에 엔티티와 밸류 데이터가 같이 있다면
- 밸류는 @Embeddable로 매핑 설정
- 밸류 타입 프로퍼티는 @Embedded로 매핑 설정
주문 애그리거트를 엔티티와 밸류가 한 테이블로 매핑 예제
주문 애그리거트에서 루트 엔티티인 Order는 JPA의 @Entity로 매핑
@Entity @Table(name = "purchase_order") public class Order { @Embedded private Orderer orderer; @Embedded private ShippingInfo shippingInfo; }
Order에 속하는 Orderer는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
@Embeddable public class Orderer { @Embedded @AttributeOverrides( @AttributeOverride(name = "id", column = @Column(name = "orderer_id")) ) private MemberId memberId; @Column(name = "orderer_name") private String name; }
Orderer의 memberId는 Member 애그리거트를 ID로 참조
- Member ID 타입으로 사용되는 MemberId는 id 프로퍼티와 매핑되는 테이블 칼럼 이름으로 “member_id” 지정
```
@Embeddable
public class MemberId implements Serializable {
	@Column(name = "member_id")
	private String id;
}
```
@Embeddable 타입에 설정한 칼럼이름과 실제 칼럼 이름이 다르므로 @AttributeOverrides 애너테이션을 이용해 매핑할 칼럼 이름을 변경
@Embeddable public class ShippingInfo { @Embedded @AttributeOverrides({ @AttributeOverride(name = "zipCode", column = @Column(name = "shipping_zipcode"), @AttributeOverride(name = "address1", column = @Column(name = "shipping_addr1"), @AttributeOverride(name = "address2", column = @Column(name = "shipping_addr2"), }) private Address address; @Column(name = "shipping_message") private String message; @Embedded private Receiver receiver; }

4.3.2 기본 생성자

엔티티와 밸류의 생성자는 객체를 생성할 때 필요한 것을 전달 받는다.
JPA에서 @Entity와 @Embeddable로 클래스를 매핑하려면 기본 생성자를 제공해야 함
- DB에서 데이터를 읽어와 매핑된 객체를 생성할 때 기본 생성자를 이용해서 객체를 생성하기 때문
기술적인 제약으로 Receiver와 같은 불변 타입은 기본 생성자가 필요 없음에도 불구하고 기본 생성자를 추가 해야함
@Embeddable public class Receiver { @Column(name = "receiver_name") private String name; @Column(name = "receiver_phone") private String phone; // JPA를 적용하기 위해 기본 생성자 추가 protected Receiver() {} public Reciver(String name, String phone) { this.name = name; this.phone = phone; } }
기본 생성자는 JPA 프로바이터가 객체를 생성할 때만 사용
다른 코드에서 기본 생성자를 사용하지 못하도록 protected로 선언

4.3.3 필드 접근 방식 사용

엔티티에 프로퍼티를 위한 공개 get/set 메서드를 추가하면 도메인의 의도가 사라지고 객체가 아닌 데이터 가반으로 엔티티를 구현할 가능성이 높아짐
엔티티가 객체로서 제 역활을 하려면 외부에 set 메서드 대신 의도가 잘 드러나는 기능을 제공해야 한다.
- 상태 변경을 위한 setState() 메서드보다 주문 취소를 위한 cancel() 메서드가 도메인을 더 잘 표현
- setShippingInfo() 메서드보다 배송지를 변경한다는 의미를 갖는 chagneShippingInfo()가 도메인을 더 잘 표현
객체가 제공할 기능 중심으로 엔티티를 구현하게끔 유도하려면 JPA 매핑 처리를 프로퍼티 방식이 아닌 필드 방식으로 선언해서 불필요한 get/set 메서드를 구현하지 말아야 한다.
@Entity @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; @Column(name = "state") @Enumerated(EnumType.STRING) private OrderState state; }

</aside>

4.3.4 AttributeConverter를 이용한 밸류 매핑 처리

int, long, String, LocalDate와 같은 타입은 DB 테이블의 한 개 칼럼에 매핑된다.
밸류 타입의 프로퍼티를 한 개 칼럼에 매핑해야 할 때도 있다.
두 개 이상의 프로퍼티를 가진 밸류 타입을 한 개 칼럼에 매핑하려면 @Embeddable 애너테이션으로 처리할 수 없다
- AttributeConverter는 밸류 타입과 칼럼 데이터 간의 변환을 처리하기 위한 기능을 정의
  - X는 밸류
  - Y는 DB
```
public interface AttributeConverter<X,Y> {
	public Y convertToDatabaseColumn(X attribute);

	public X convertToEntityAttribute(Y dbData);
}
```

Money 밸류 타입을 위한 AttributeConvert

@Converter 애너테이션을 적용
autoApply 속성을 true로 지정하면 모델에 출현하는 모든 Money 타입의 프로퍼티에 대해서 MoneyConverter를 자동으로 적용

@Converter(autoApply = true)
public class MoneyConvert implements AttributeConverter<Money, Integer> {
	@Override
	public Integer convertTodatabaseColumn(Money money) {
		return money == null ? null : money.getValue();
	}

	@Override
	public Money convertToEntityAttribute(Integer value) {
		return value == null ? null : new Money(value);
	}
}

autoApply 속성이 false로 지정하면 프로퍼티 값을 변환할 때 사용할 건버터를 직접 지정 해야함

public class Order {
	@Column(name = "total_amounts")
	@Convert(converter = MoneyConverter.class)
	private Money totalAmounts;
}

4.3.5 밸류 컬렉션: 별도 테이블 매핑

Order 엔티티는 한 개 이상의 OrderLine을 가질 수 있다.

밸류 컬렉션을 별도 테이블로 매핑할 때는 @ElementCollection과 @CollectionTable을 함께 사용한다.

JPA는 @OrderColumn 애너테이션을 이용해서 지정한 칼럼에 리스트의 인덱스 값을 저장
@CollectionTable은 밸류를 저장할 테이블을 지정
- name 속성은 테이블 이름
- joinColumns 속성은 외부키로 사용할 컬럼을 지정
- 두 개 이상의 외부키의 경우 @JoinColumn의 배열을 이용해서 외부키 목록을 지정

@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGRE)
	@CollectionTable(name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number"))
	@OrderColumn(name = "line_idx")
	private List<OrderLine> orderLines;
}

@Embeddable
public class OrderLine {
	@Embedded
	private ProductId productId;

	@Column(name = "price")
	private Money price;

	@Column(name = "quantity")
	private int quantity;

	@Column(name = "amounts")
	private Money amounts;
}

4.3.6 밸류 컬렉션: 한 개 칼럼 매핑

밸류 컬렉션을 별도 테이블이 아닌 한 개 칼럼에 저장해야 할 때가 있다.

AttributeConverter를 사용하면 밸류 컬렉션을 한 개 칼럼에 쉽게 매핑할 수 있다.

public class EmailSet {
	private Set<Email> emails = new HashSet<>();

	public EmailSet(Set<Email> emails) {
		this.emails.addAll(emails);
	}

	public Set<Email> getEmails() {
		return Collections.unmodifiableSet(emails);
	}
}

밸류 컬렉션을 위한 타입을 추가했다면 AttributeConverter를 구현

public class EmailSetConverter implements AttrbuteConverter<EmailSet, String> {
	@Override
	public String convertToDatabaseColumn(EmailSet attribute) {
		if (attribute == null) {
			return null;
		}
		return attribute.getEmails().stream().map(email -> email.getAddress()).collect(Collecters.joining(","));
	}

	@Override
	public EmailSet convertToEntityAttribute(String dbData) {
		if (dbData == null) {
			return null;
		}
		String[] emails = dbData.split(",");
		Set<Email> emailSet = Arrays.stream(emails).map(value -> new Email(value)).collect(toSet());
	}
}

EmailSet 타입 프로퍼티가 Converter로 EmailSetConverter를 사용하도록 지정

@Column(name = "emails")
@Converter(converter = EmailSetConverter.class)
private EmailSet emailSet;

4.3.7 밸류를 이용한 ID 매핑

식별자라는 의미를 부각 시키기 위해 식별자 자체를 밸류 타입으로 만들 수 있다.
- OrderNo, MemberId 등이 식별자를 표현하기 위해 사용한 밸류 타입
- 밸류 타입을 식별자로 매핑하면 @Id 대신 @EmbeddedId 애너테이션을 사용
```
@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

}

@Embeddable
public class OrderNo implements Serializable {
	@Column(name = "order_number")
	private String number;
}
```
JPA에서 식별자 타입은 Serializable 타입이어야 함
밸류 타입으로 식별자를 구현할 때 얻을 수 있는 장점은 식별자에 기능을 추가 할 수 있다는 점

4.3.8 별도 테이블에 저장하는 밸류 매핑

애그리거트에서 루트 엔티티를 뺀 나머지 구성요소는 대부분 밸류이다.
루트 엔티티 외에 또 다른 엔티티가 있다면 진짜 엔티티인지 의심해봐야 한다.
밸류가 아니라 엔티티가 확실하다면 해당 엔티티가 다른 애그리거트는 아닌지 확인해야 한다.
- 자신만의 독자적인 라이프 사이클을 갖는다면 구분되는 애그리거트일 가능성이 높다
애그리거트에 속한 객체가 밸류인지 엔티티인지 구분하는 방법은 고유 식별자를 갖는지를 확인하는 것
- 별도 테이블로 저장하고 테이블에 PK가 있다고 해서 테이블과 매핑되는 애그리거트 구성요소가 항상 고유 식별자를 갖는 것은 아님
게시글 데이터를 ARTICLE 테이블과 ARTICLE_CONTENT 테이블로 나눠서 저장한다고 하자
- ARTICLE_CONTENT 테이블의 ID 칼럼이 식별자이므로 ARTICLE_CONTENT와 매핑되는 ArticleContent를 엔티티로 생각해서 Article과 ArticleContent를 1-1연관으로 매핑할 수 있다.
- ArticleContent는 Article의 내용을 담고 있는 밸류로 생각하는 것이 맞다.
  - ARTICLE_CONTENT의 ID는 식별자이긴 하지만 이 식별자를 사용하는 이유는 ARTICLE 테이블의 데이터와 연결하기 위함임
  - ARTICLE_CONTENT를 위한 별도 식별자는 아님
- ArticleContent를 밸류로 보고 접근하면 아래 처럼 변경 가능
- ArticleContent는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
  - 밸류를 매핑 한 테이블을 지정하기 위해 @SecondaryTable과 @AttibuteOverride를 사용
  - @SecondaryTable의 name 속성은 밸류를 저장할 테이블을 지정
  - pkJoinColumns 속성은 밸류 테이블에서 엔티티 테이블로 조인할 때 사용할 칼럼을 지정
```
@Entity
@Table(name = "article")
@SecondaryTable(
	name = "article_content",
	pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id")
)
public class Article {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	private Long id;

	private String title;

	@AttributeOverrides({
		@AttributeOverride(
			name = "contnet",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content")
		),
		@AttributeOverride(
			name = "contnetType",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content_type")
		),
	})
	
	@Embedded
	private ArticleContent content;
}
```
게시글 목록을 보여주는 화면은 article 테이블의 데이터만 필요하지 article_content 테이블의 데이터는 필요하지 않다.
- @SecondaryTable을 사용하면 Article을 조회할 때 article_contentㄱ 테이블까지 조인해서 읽어옴
ArticleContent를 엔티티로 매핑하고 Article에서 ArticleContent로 로딩을 지연 방식을 설정 가능
- 맬류인 모델을 엔티티로 만드는 것이므로 좋은 방법은 아님
조회 전용 기능을 구현하는 방법을 사용하는 것이 좋다.

4.3.9 밸류 컬렉션을 @Entity로 매핑하기

개념적으로 밸류인데 구현 기술의 한계나 팀 표준 때문에 @Entity를 사용해야 할 때도 있다.
제품의 이미지 업로드 방식에 따라 이미지 경로와 섬네일 이미지 제공 여부가 달라지는 예제
JPA는 @Embeddable 타입의 클래스 상속 매핑을 지원하지 않는다.
- @Embeddable 대시 @Entity를 이용해서 상속 매핑으로 처리해야 한다.
한 테이블에 Image와 하위 클래스를 매핑하므로 Image 클래스에 다음 설정을 사용
- @Inheritance 애너테이션 적용
- strategy 값으로 SINGLE_TABLE 사용
- @DiscriminatorColumn 애너테이션을 이용하여 타입 구분용으로 사용할 칼럼 지정

@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "image_type")
@Table(name = "image")
public abstract class Image {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	@Column(name = "image_id")
	private Long id;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemporalType.TIMESTAM)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	protected Image() {}

	public Image(String path) {
		this.path = path;
		this.uploadTime = new Date();
	}

	protected Sring getPath() {
		return path;
	}

	public Date getUploadTime() {
		return uploadTime;
	}

	public abstract String getURL();
	public abstract boolean hasThumbnail();
	public abstract String getThumbnailURL();
}

Image를 상속 받은 클래스는 @Entity와 @Discriminator를 사용해서 매핑을 설정

@Entity
@DiscriminatorValue("II")
public class InternalImage extends Image {
	...
}

@Entity
@DiscriminatorValue("EI")
public class ExteranlImage extends Image {
	...
}

Image가 @Entity이므로 목록을 담고 있는 Product는 @OneToMany를 이용해 매핑
Image는 밸류이므로 독자적인 라이프 사이클을 갖지 않고 Product에 완전히 의존
Image 객체를 제거하면 DB에서 함께 삭제되도록 orphanRemoval도 true로 설정

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProductId id;
	private String name;

	@Convert(converter = MoneyConvert.class)
	private Money price;
	private String detail;

	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphasRemoval = true
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList<>();

	public void changeImages(List<Image> newImages) {
		// @Entity에 대한 @OneToMany 매핑에서 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 삭제과정이 효율적이지 못함
		images.clear();
		images.addAll(newImages);
	}
}

하이버네이트의 경우 @Entity를 위함 컬렉션 객체의 clear 메서드를 호출하면 select 쿼리로 대상 엔티티를 로딩하고, 각 개별 엔티티에 대한 delete 쿼리를 실행한다.
- 목록 조회 select * from image where product_id = ?
- 삭제 delte from image where image_id = ?
- 이미지 갯수만큼 삭제 쿼리가 동작하는 문제 발생
하이버네트는 @Embeddable 타입에 대한 컬렉션의 clear 메서드를 호출하면 컬렉션에 속한 객체를 로딩하지 않고 한번의 delete 쿼리로 삭제 처리를 수행
상속을 포기하고 @Embeddable로 매핑된 단일 클래스로 구현 해야한다.

@Embeddable
public class Image {
	@Column(name = "image_type")
	private String imageType;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemperalType.TIMESTAMP)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	public boolean hasThumbnail() {
		// 성능을 위해 다형성을 포기하고 if-else로 구현
		if (imageType.equals("II")) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
}

4.3.10 ID 참조와 조인 테이블을 이용한 단방향 M-N 매핑

애그리거트 간 집합 연관은 성능 상의 이유로 피해야 한다고 함
요구사항에 따라 집한 연관을 사용하는 것이 유리하다면 ID 참조를 이용한 단방향 집합 연관을 적용
Product에서 Category로의 단방향 M-N 연관을 ID 참조 방식으로 구현
- 집합의 값에 밸류 대신 연관을 맺는 식별자가 온다는 차이
- @ElementsCollection을 이용하기 때문에 Product를 삭제할 때 매핑에 사용한 조인 테이블의 데이터도 함께 삭제됨

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProudctId id;
	
	@ElementCollection
	@CollectionTable(name = "product_category", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
	private Set<CategoryId> categoryIds;
}

애그리거트를 직접 참조하는 방식을 사용했다면 영속성 전파나 로딩 전략을 고민해야 하는데 ID 참조 방식을 사용함으로써 이런 고민을 없앨수 있다.

4.4 애그리거트 로딩 전략

JPA 매핑을 설정할 때 항상 기억해야할 점은 애그리거트에 속한 객체가 모두 모여야 완전한 하나가 된다
조회 시점에서 애그리거트를 완전한 상태가 되도록 하려면 애그리거트 루트에서 연관 매핑을 조회 방식을 즉시 로딩으로 설정하면 됨
// @Entity 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @OneToMany( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.EAGER ) @JoinColumn(name = "product_id") @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Image> images = new ArrayList(); // @Embeddable 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER) @CollectionTable( name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<OrderLine> orderLines;
컬렉션에 대한 로딩 전략을 즉시로딩으로 설정하면 문제가 될 수 있음
- Product를 조회하면 Product를 위한 테이블, Image를 위한 테이블, Option을 위한 테이블을 조인한 쿼리 실행
  - 카타시안 조인을 사용하고 쿼리 결과에 중복을 발생시킨다.
    - Product의 image가 2개, opation이 2개면 결과로 구해지는 행 개수는 4개가 됨
    - Product의 정보는 4번, image, option 정보는 2번 중복됨
  - 하이버네이트가 중복된 데이터를 알맞게 제거 해주기는 함
    - 애그리거트가 커지면 문제가 발생 할 수 있음
      - 이미지가 20개 option이 15개면 300행을 리턴
```
@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphanRemoval = true,
		fetch = FetchType.EAGER
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList()

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER)
	@CollectionTable(
		name = "product_option", 
		joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"
	)
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Option> options = new ArrayList();
}
```
애그리거트가 완전해야 하는 이유는 두가지 정도
- 상태 변경하는 기능을 실행할 때 애그리거트 상태가 완전 해야함
- 표현 영역에서 애그리거트의 상태 정보를 보여줄때
  - 이 경우에는 별도 조회 전용 기능과 모델을 구현하는 방식을 사용하는 것이 더 유리함
JPA는 트랜잭션 범위 내에서 지연 로딩을 허용하기 때문에 상태를 변경하는 시점에 필요한 구성요소만 로딩해도 문제가 되지 않음
@Transactional public void removeOptions(ProductId id, int optIdxToBeDeleted) { // 컬렉션은 지연 로딩으로 설정했다면 Option은 로딩되지 않음 Product product = productRepository.findById(id); // 트랜잭션 범위이므로 지연 로딩으로 설정한 연관 로딩 가능 product.removeOption(optIdxToBeDeleted); } @Entity @Table(name = "product") public class Product { @ElementCollection(fetch = FetchType.LAZY) @CollectionTable( name = "product_option", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Option> options = new ArrayList(); public void removeOption(int optIdx) { // 실제 컬렉션에 접근할 때 로딩 this.options.remove(optionIdx); } }
일반적인 애플리케이션은 상태 변경 기능을 실행하는 빈도보다 조회 기능을 실행하는 빈도가 훨씬 높다
- 상태 변경을 위해 지연 로딩을 사용할 때 발생하는 추가 쿼리로 인한 실행 속도 저하는 보통 문제가 되지 않는다.
지연 로딩은 동작 방식이 항상 동일하기 때문에 즉시 로딩처럼 경우의 수를 따질 필요가 없는 장점이 있다.
- 즉시 로딩은 @Entity나 @Embeddable에 대해 다르게 동작
- JPA 프로바이더에 따라 구현 방식이 다를 수 있음
지연 로딩은 즉시 로딩보다 쿼리 실행 횟수가 많아질 가능성이 높다
- 무조건 즉시 로딩이나 지연 로딩으로만 설정하기보다는 애그리거트에 맞게 즉시 로딩과 지연 로딩을 선택 해야 한다.

4.5 애그리거트의 영속성 전파

애그리거트가 완전한 상태여야 한다는 것은 애그리거트 루트를 조회할 때뿐만 아니라 저장할고 삭제할 때도 하나로 처리해야 함을 의미
- 저장 메서드는 애그리거트 루트만 저장하면 안되고 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장
- 삭제 메서드는 애그리거트 루트뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 객체를 삭제
@Embeddable 매핑 타입은 함께 저장되고 삭제되므로 cascade 속성을 추가로 설정하지 않아도 된다.
- @Entity 타입에 대한 매핑은 cascade 속성을 사용해 저장과 삭제 시에 함께 처리되도록 한다.
- @OneToOne, @OneToMany는 cascade 속성의 기본값이 없으므로 CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE를 설정
```
@OneToMany(
	cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
	orphanRemoval = true,
	fetch = FetchType.EAGER
)
@JoinColumn(name = "product_id")
@OrderColumn(name = "list_idx")
private List<Image> images = new ArrayList()
```

4.6 식별자 생성 기능

식별자는 크게 세가지 방식 중 하나로 생성
- 사용자가 직접 생성
- 도메인 로직으로 생성
- DB를 이용한 일련번호 사용
식별자 생성 규칙이 있다면 엔티티를 생성할 때 식별자를 엔티티가 별도 서비스로 식별자 생성 기능을 분리
- 식별자 생성 규칙은 도메인 규칙이므로 도메인 영역에 식별자 생성 기능을 위치시켜야 한다.
DB 자동 증감 칼럼을 식별자로 사용하면 식별자 매핑에서 @GeneratedValue를 사용
- 자동 증감 칼럼은 DB의 insert 쿼리를 실행해야 식별자가 생성되므로 도메인 객체를 리포지터리에 젖아할 때 식별자가 생성
- 도메인 객체를 저장한 뒤에 식별자를 구할 수 있음
자동 증감 칼럼 외에 JPA의 식별자 생성 기능을 사용하는 경우에도 저장 시점에 식별자를 생성

4.7 도메인 구현과 DIP

DIP에 따르면 @Entity, @Table은 구현 기술에 속하므로 Article과 같은 도메인 모델은 구현 기술인 JPA에 의존하지 말아야 하는데, 도메인 모델인 article이 영속성 구현 기술인 JPA에 의존하고 있다.
@Entity @Table(name = "article") @SecondaryTable( name = "article_content", pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id") ) public class Article { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; }
ArticleRepository 인터페이스는 도메인 패키지에 위치하는데 구현 기술인 스프링 데이터 JPA의 Repository 인터페이스를 상속하고 있다.
- 도메인이 인프라에 의존하는 것
```
public interface ArticleRepository extends Repository<Article, Long> {
	void save(Article article);
	Optional<Article> findById(Long id);
}
```
특정 기술에 의존하지 않는 순수한 도메인 모델을 추구하는 개발자는 그림과 같은 구조로 구현한다.
- 구현 기술을 변경하더라도 도메인이 받는 영향을 최소화 할 수 있다.
DIP를 적용하는 주된 이유는 저수준 구현이 변경되더라도 고수준이 영향을 받지 않도록 하기 위함
- 리포지터리와 도메인 모델 구현 기술은 거의 바뀌지 않는다.
- JPA로 구현한 리포지터리 구현 기술을 마이바티스나 다른 기술로 변경경한 적이 거의 없음
- RDBMS를 사용하다 몽고DB로 변경하는 경우는 적음
애그리거트, 리포티터리 등 도메인 모델을 구현할때 타협을 할 수 있다.
DIP를 완벽하게 지키면 좋겠지만 개발 편의성과 실용성을 가져가면서 구조적인 유연함은 어느정도 유지 하는게 좋음
복잡도를 높이지 않으면서 기술에 대한 구현 제약이 낮다면 합리적인 선택이라고 생각

4.1 JPA를 이용한 리포지터리 구현

객체 기반의 도메인 모델과 관계형 데이터 모델 간의 매핑을 처리하는 기술로 ORM만한 것이 없다.
자바의 ORM 표준인 JPA를 이용해 리포지터리와 애그리거트를 구현하는 방법에 대해 살펴본다.

4.1.1 모듈 위치

리포지터리 인터페이스는 애그리거트와 같이 도메인 영역에 속하고, 리포티저티를 구현한 글래스는 인프라스트럭처 영역에 속한다.
리포지터리 구현 클래스를 인프라스트럭처 영역에 위치시켜서 인프라스트럭처에 대한 의존을 낮추는 것이 좋음

4.1.2 리포지터리 기본 기능 구현

리포지터리가 제공하는 기본 기능
- ID로 애그리거트 조회
- 애그리거트 저장
```
public interface OrderRepository {
	Order findById(OrderNo no);
	void save(Order order);
}
```
인터페이스는 애그리거트 루트를 기준으로 작성
주문 애그리거트는 Order 루트 엔티티를 비롯해 OrderLine, Orderer, ShippingInfo 등 다양한 객체를 포함
- 루트 엔티티인 Order를 기준으로 리포지터리 인터페이스를 작성
애그리거트를 조회하는 기능의 이름을 지을 때 특별한 규칙은 없지만 널리 사용되는 규칙은 findBy프로퍼티이름(프로퍼티 값) 형식을 사용
JPA의 EntityManager를 이용한 기능 구현
@Repository public class JpaOrderRepository implements OrderRepository { @PresistenceContext private EntityManager entityManager; @Override public Order findById(OrderNo id) { // EntityManager의 find 메서드를 이용해서 ID로 애그리거트를 검색 return entityManager.find(Order.class, id); } @Override public void save(Order order) { // EntityManager의 persist 메서드를 이용해서 애그리거트를 저장 entityManager.presist(order); } }
애그리거트를 수정한 결과를 저장소에 반영하는 메서드를 추가할 필요는 없다.
- JPA에서 트랜잭션 범위에서 변경한 데이터를 자동으로 DB에 반영하기 때문
- changeShippingInfo 메서드는 스프링 프레임워크 트랜잭션 관리 기능을 통해 트랜잭션 범위에서 실행 됨
- 메서드 실행이 끝나면 트랜잭션을 커밋하는데 이때 JPA는 트랙잭션 범위에서 변경된 객체의 데이터를 DB에 반영하기 위해 Update 쿼리를 실행
```
public class ChangeOrderService {
	@Transactional
	public void changeShippingInfo(OrderNo no, ShippingInfo newShippingInfo) {
		Optional<Order> OrderOpt = orderRepository.findById(no);
		Order order = orderOpt.orElesThrow(() -> new OrderNotFountException());
		order.changeShippingInfo(newShippingInfo);
	}
}
```

ID가 아닌 다른 조건으로 애그리거트를 조회할 때는 findBy 뒤에 조건 대상이 되는 프로퍼티 이름을 붙인다.

JPQL을 이용해서 findByOrdererId 메서드 구현

@Override
public List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size) {
	TypeQuery<Query> query = entityManager.createQuery("
		select 
			o
		from 
			Order o
		where
			o.orderer.memberId.id = :ordererId
		order by
			o.number.number desc
		"
	, Order.class);
	query.setParameter("ordererId", ordererId);
	query.setFirstResult(startRow);
	query.setMaxResults(fetchSize);
	return query.getResultList();
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); }

애그리거트를 삭제하는 기능

EntityManager의 remove 메서드를 이용해서 삭제 기능 구현

@Repository
public class JpaOrderRepository implements OrderRepository {
	@PresistenceContext
	private EntityManager entityManager;

	@Override
	public void delete(Order order) {
		entityManager.remove(order);
	}
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); void delete(Order order); }

4.2 스프링 데이터JPA를 이용한 리포지터리 구현

스프링 데이터 JPA는 다음 규칙에 따라 작성한 인터페이스를 찾아서 인터페이스를 구현한 스프링 빈 객체를 자동으로 등록
- org.stringframework.data.repository.Repository<T, ID> 인터페이스 상속
- T는 엔티티 타입을 지정하고 ID는 식별자 타입을 지정

Order 엔티티 타입의 식별자가 OrderNo 타입

Order를 위한 OrderRepository

public interface OrderRepository extends Repository<Order, OrderNo> {
	Optional<Order> findById(OrderNo id);

	void save(Order order);
}

OrderRepository가 필요하면 주입 받아 사용하면 된다.

@Service
public class CancelOrderService {
	private OrderRepository orderRepository;
	
	public CancelOrderService(OrderRepository orderRepository, ...) {
		this.orderRepository = orderRepository
	}

	@Transactional
	public void cancel(OrderNo orderNo, Canceller canceller) {
		Order order = orderRepository.findById(orderNo).orElseThrow(() -> new NoOrderException());
		if (!cancelPolicy.hasCancellationPermission(order, canceller)) {
			throw new NoCancellablePermsiion();
		}
		order.cancel();
	}
}

@Entity @Table(name = "purchase_order") @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; }
OrderRepository를 기준으로 엔티티를 젖아하는 메서드
- Order save(Order entity)
- void save(Order entity)
식별자를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findById() 메서드를 사용한다.
- Order findById(OrderNo id)
  - 식별자에 해당하는 엔티티 존재하지 않을 경우 null 리턴
- Optional<Order> findById(OrderNo id)
  - 값이 없을 경우 Optional을 리턴?
특정 프로퍼티를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findBy프로퍼티이름 형식의 메서드를 사용
- List<Order> findByOrderer(Orderer orderer)
중첩 프로퍼티도 가능
- List<Order> findByOrdererMemberId(MemberId memberId)
엔티티를 삭제하는 메서드
- void delete(Order order)
- void deleteById(OrderNo id)

4.3 매핑 구형

4.3.1 엔티티와 밸류 기본 매핑 구현

애그리거트와 JPA 매핑을 위한 기본 규칙
- 애그리거트 루트는 엔티티이므로 @Entity로 매핑 설정
한 테이블에 엔티티와 밸류 데이터가 같이 있다면
- 밸류는 @Embeddable로 매핑 설정
- 밸류 타입 프로퍼티는 @Embedded로 매핑 설정
주문 애그리거트를 엔티티와 밸류가 한 테이블로 매핑 예제
주문 애그리거트에서 루트 엔티티인 Order는 JPA의 @Entity로 매핑
@Entity @Table(name = "purchase_order") public class Order { @Embedded private Orderer orderer; @Embedded private ShippingInfo shippingInfo; }
Order에 속하는 Orderer는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
@Embeddable public class Orderer { @Embedded @AttributeOverrides( @AttributeOverride(name = "id", column = @Column(name = "orderer_id")) ) private MemberId memberId; @Column(name = "orderer_name") private String name; }
Orderer의 memberId는 Member 애그리거트를 ID로 참조
- Member ID 타입으로 사용되는 MemberId는 id 프로퍼티와 매핑되는 테이블 칼럼 이름으로 “member_id” 지정
```
@Embeddable
public class MemberId implements Serializable {
	@Column(name = "member_id")
	private String id;
}
```
@Embeddable 타입에 설정한 칼럼이름과 실제 칼럼 이름이 다르므로 @AttributeOverrides 애너테이션을 이용해 매핑할 칼럼 이름을 변경
@Embeddable public class ShippingInfo { @Embedded @AttributeOverrides({ @AttributeOverride(name = "zipCode", column = @Column(name = "shipping_zipcode"), @AttributeOverride(name = "address1", column = @Column(name = "shipping_addr1"), @AttributeOverride(name = "address2", column = @Column(name = "shipping_addr2"), }) private Address address; @Column(name = "shipping_message") private String message; @Embedded private Receiver receiver; }

4.3.2 기본 생성자

엔티티와 밸류의 생성자는 객체를 생성할 때 필요한 것을 전달 받는다.
JPA에서 @Entity와 @Embeddable로 클래스를 매핑하려면 기본 생성자를 제공해야 함
- DB에서 데이터를 읽어와 매핑된 객체를 생성할 때 기본 생성자를 이용해서 객체를 생성하기 때문
기술적인 제약으로 Receiver와 같은 불변 타입은 기본 생성자가 필요 없음에도 불구하고 기본 생성자를 추가 해야함
@Embeddable public class Receiver { @Column(name = "receiver_name") private String name; @Column(name = "receiver_phone") private String phone; // JPA를 적용하기 위해 기본 생성자 추가 protected Receiver() {} public Reciver(String name, String phone) { this.name = name; this.phone = phone; } }
기본 생성자는 JPA 프로바이터가 객체를 생성할 때만 사용
다른 코드에서 기본 생성자를 사용하지 못하도록 protected로 선언

4.3.3 필드 접근 방식 사용

엔티티에 프로퍼티를 위한 공개 get/set 메서드를 추가하면 도메인의 의도가 사라지고 객체가 아닌 데이터 가반으로 엔티티를 구현할 가능성이 높아짐
엔티티가 객체로서 제 역활을 하려면 외부에 set 메서드 대신 의도가 잘 드러나는 기능을 제공해야 한다.
- 상태 변경을 위한 setState() 메서드보다 주문 취소를 위한 cancel() 메서드가 도메인을 더 잘 표현
- setShippingInfo() 메서드보다 배송지를 변경한다는 의미를 갖는 chagneShippingInfo()가 도메인을 더 잘 표현
객체가 제공할 기능 중심으로 엔티티를 구현하게끔 유도하려면 JPA 매핑 처리를 프로퍼티 방식이 아닌 필드 방식으로 선언해서 불필요한 get/set 메서드를 구현하지 말아야 한다.
@Entity @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; @Column(name = "state") @Enumerated(EnumType.STRING) private OrderState state; }

</aside>

4.3.4 AttributeConverter를 이용한 밸류 매핑 처리

int, long, String, LocalDate와 같은 타입은 DB 테이블의 한 개 칼럼에 매핑된다.
밸류 타입의 프로퍼티를 한 개 칼럼에 매핑해야 할 때도 있다.
두 개 이상의 프로퍼티를 가진 밸류 타입을 한 개 칼럼에 매핑하려면 @Embeddable 애너테이션으로 처리할 수 없다
- AttributeConverter는 밸류 타입과 칼럼 데이터 간의 변환을 처리하기 위한 기능을 정의
  - X는 밸류
  - Y는 DB
```
public interface AttributeConverter<X,Y> {
	public Y convertToDatabaseColumn(X attribute);

	public X convertToEntityAttribute(Y dbData);
}
```

Money 밸류 타입을 위한 AttributeConvert

@Converter 애너테이션을 적용
autoApply 속성을 true로 지정하면 모델에 출현하는 모든 Money 타입의 프로퍼티에 대해서 MoneyConverter를 자동으로 적용

@Converter(autoApply = true)
public class MoneyConvert implements AttributeConverter<Money, Integer> {
	@Override
	public Integer convertTodatabaseColumn(Money money) {
		return money == null ? null : money.getValue();
	}

	@Override
	public Money convertToEntityAttribute(Integer value) {
		return value == null ? null : new Money(value);
	}
}

autoApply 속성이 false로 지정하면 프로퍼티 값을 변환할 때 사용할 건버터를 직접 지정 해야함

public class Order {
	@Column(name = "total_amounts")
	@Convert(converter = MoneyConverter.class)
	private Money totalAmounts;
}

4.3.5 밸류 컬렉션: 별도 테이블 매핑

Order 엔티티는 한 개 이상의 OrderLine을 가질 수 있다.

밸류 컬렉션을 별도 테이블로 매핑할 때는 @ElementCollection과 @CollectionTable을 함께 사용한다.

JPA는 @OrderColumn 애너테이션을 이용해서 지정한 칼럼에 리스트의 인덱스 값을 저장
@CollectionTable은 밸류를 저장할 테이블을 지정
- name 속성은 테이블 이름
- joinColumns 속성은 외부키로 사용할 컬럼을 지정
- 두 개 이상의 외부키의 경우 @JoinColumn의 배열을 이용해서 외부키 목록을 지정

@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGRE)
	@CollectionTable(name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number"))
	@OrderColumn(name = "line_idx")
	private List<OrderLine> orderLines;
}

@Embeddable
public class OrderLine {
	@Embedded
	private ProductId productId;

	@Column(name = "price")
	private Money price;

	@Column(name = "quantity")
	private int quantity;

	@Column(name = "amounts")
	private Money amounts;
}

4.3.6 밸류 컬렉션: 한 개 칼럼 매핑

밸류 컬렉션을 별도 테이블이 아닌 한 개 칼럼에 저장해야 할 때가 있다.

AttributeConverter를 사용하면 밸류 컬렉션을 한 개 칼럼에 쉽게 매핑할 수 있다.

public class EmailSet {
	private Set<Email> emails = new HashSet<>();

	public EmailSet(Set<Email> emails) {
		this.emails.addAll(emails);
	}

	public Set<Email> getEmails() {
		return Collections.unmodifiableSet(emails);
	}
}

밸류 컬렉션을 위한 타입을 추가했다면 AttributeConverter를 구현

public class EmailSetConverter implements AttrbuteConverter<EmailSet, String> {
	@Override
	public String convertToDatabaseColumn(EmailSet attribute) {
		if (attribute == null) {
			return null;
		}
		return attribute.getEmails().stream().map(email -> email.getAddress()).collect(Collecters.joining(","));
	}

	@Override
	public EmailSet convertToEntityAttribute(String dbData) {
		if (dbData == null) {
			return null;
		}
		String[] emails = dbData.split(",");
		Set<Email> emailSet = Arrays.stream(emails).map(value -> new Email(value)).collect(toSet());
	}
}

EmailSet 타입 프로퍼티가 Converter로 EmailSetConverter를 사용하도록 지정

@Column(name = "emails")
@Converter(converter = EmailSetConverter.class)
private EmailSet emailSet;

4.3.7 밸류를 이용한 ID 매핑

식별자라는 의미를 부각 시키기 위해 식별자 자체를 밸류 타입으로 만들 수 있다.
- OrderNo, MemberId 등이 식별자를 표현하기 위해 사용한 밸류 타입
- 밸류 타입을 식별자로 매핑하면 @Id 대신 @EmbeddedId 애너테이션을 사용
```
@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

}

@Embeddable
public class OrderNo implements Serializable {
	@Column(name = "order_number")
	private String number;
}
```
JPA에서 식별자 타입은 Serializable 타입이어야 함
밸류 타입으로 식별자를 구현할 때 얻을 수 있는 장점은 식별자에 기능을 추가 할 수 있다는 점

4.3.8 별도 테이블에 저장하는 밸류 매핑

애그리거트에서 루트 엔티티를 뺀 나머지 구성요소는 대부분 밸류이다.
루트 엔티티 외에 또 다른 엔티티가 있다면 진짜 엔티티인지 의심해봐야 한다.
밸류가 아니라 엔티티가 확실하다면 해당 엔티티가 다른 애그리거트는 아닌지 확인해야 한다.
- 자신만의 독자적인 라이프 사이클을 갖는다면 구분되는 애그리거트일 가능성이 높다
애그리거트에 속한 객체가 밸류인지 엔티티인지 구분하는 방법은 고유 식별자를 갖는지를 확인하는 것
- 별도 테이블로 저장하고 테이블에 PK가 있다고 해서 테이블과 매핑되는 애그리거트 구성요소가 항상 고유 식별자를 갖는 것은 아님
게시글 데이터를 ARTICLE 테이블과 ARTICLE_CONTENT 테이블로 나눠서 저장한다고 하자
- ARTICLE_CONTENT 테이블의 ID 칼럼이 식별자이므로 ARTICLE_CONTENT와 매핑되는 ArticleContent를 엔티티로 생각해서 Article과 ArticleContent를 1-1연관으로 매핑할 수 있다.
- ArticleContent는 Article의 내용을 담고 있는 밸류로 생각하는 것이 맞다.
  - ARTICLE_CONTENT의 ID는 식별자이긴 하지만 이 식별자를 사용하는 이유는 ARTICLE 테이블의 데이터와 연결하기 위함임
  - ARTICLE_CONTENT를 위한 별도 식별자는 아님
- ArticleContent를 밸류로 보고 접근하면 아래 처럼 변경 가능
- ArticleContent는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
  - 밸류를 매핑 한 테이블을 지정하기 위해 @SecondaryTable과 @AttibuteOverride를 사용
  - @SecondaryTable의 name 속성은 밸류를 저장할 테이블을 지정
  - pkJoinColumns 속성은 밸류 테이블에서 엔티티 테이블로 조인할 때 사용할 칼럼을 지정
```
@Entity
@Table(name = "article")
@SecondaryTable(
	name = "article_content",
	pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id")
)
public class Article {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	private Long id;

	private String title;

	@AttributeOverrides({
		@AttributeOverride(
			name = "contnet",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content")
		),
		@AttributeOverride(
			name = "contnetType",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content_type")
		),
	})
	
	@Embedded
	private ArticleContent content;
}
```
게시글 목록을 보여주는 화면은 article 테이블의 데이터만 필요하지 article_content 테이블의 데이터는 필요하지 않다.
- @SecondaryTable을 사용하면 Article을 조회할 때 article_contentㄱ 테이블까지 조인해서 읽어옴
ArticleContent를 엔티티로 매핑하고 Article에서 ArticleContent로 로딩을 지연 방식을 설정 가능
- 맬류인 모델을 엔티티로 만드는 것이므로 좋은 방법은 아님
조회 전용 기능을 구현하는 방법을 사용하는 것이 좋다.

4.3.9 밸류 컬렉션을 @Entity로 매핑하기

개념적으로 밸류인데 구현 기술의 한계나 팀 표준 때문에 @Entity를 사용해야 할 때도 있다.
제품의 이미지 업로드 방식에 따라 이미지 경로와 섬네일 이미지 제공 여부가 달라지는 예제
JPA는 @Embeddable 타입의 클래스 상속 매핑을 지원하지 않는다.
- @Embeddable 대시 @Entity를 이용해서 상속 매핑으로 처리해야 한다.
한 테이블에 Image와 하위 클래스를 매핑하므로 Image 클래스에 다음 설정을 사용
- @Inheritance 애너테이션 적용
- strategy 값으로 SINGLE_TABLE 사용
- @DiscriminatorColumn 애너테이션을 이용하여 타입 구분용으로 사용할 칼럼 지정

@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "image_type")
@Table(name = "image")
public abstract class Image {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	@Column(name = "image_id")
	private Long id;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemporalType.TIMESTAM)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	protected Image() {}

	public Image(String path) {
		this.path = path;
		this.uploadTime = new Date();
	}

	protected Sring getPath() {
		return path;
	}

	public Date getUploadTime() {
		return uploadTime;
	}

	public abstract String getURL();
	public abstract boolean hasThumbnail();
	public abstract String getThumbnailURL();
}

Image를 상속 받은 클래스는 @Entity와 @Discriminator를 사용해서 매핑을 설정

@Entity
@DiscriminatorValue("II")
public class InternalImage extends Image {
	...
}

@Entity
@DiscriminatorValue("EI")
public class ExteranlImage extends Image {
	...
}

Image가 @Entity이므로 목록을 담고 있는 Product는 @OneToMany를 이용해 매핑
Image는 밸류이므로 독자적인 라이프 사이클을 갖지 않고 Product에 완전히 의존
Image 객체를 제거하면 DB에서 함께 삭제되도록 orphanRemoval도 true로 설정

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProductId id;
	private String name;

	@Convert(converter = MoneyConvert.class)
	private Money price;
	private String detail;

	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphasRemoval = true
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList<>();

	public void changeImages(List<Image> newImages) {
		// @Entity에 대한 @OneToMany 매핑에서 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 삭제과정이 효율적이지 못함
		images.clear();
		images.addAll(newImages);
	}
}

하이버네이트의 경우 @Entity를 위함 컬렉션 객체의 clear 메서드를 호출하면 select 쿼리로 대상 엔티티를 로딩하고, 각 개별 엔티티에 대한 delete 쿼리를 실행한다.
- 목록 조회 select * from image where product_id = ?
- 삭제 delte from image where image_id = ?
- 이미지 갯수만큼 삭제 쿼리가 동작하는 문제 발생
하이버네트는 @Embeddable 타입에 대한 컬렉션의 clear 메서드를 호출하면 컬렉션에 속한 객체를 로딩하지 않고 한번의 delete 쿼리로 삭제 처리를 수행
상속을 포기하고 @Embeddable로 매핑된 단일 클래스로 구현 해야한다.

@Embeddable
public class Image {
	@Column(name = "image_type")
	private String imageType;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemperalType.TIMESTAMP)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	public boolean hasThumbnail() {
		// 성능을 위해 다형성을 포기하고 if-else로 구현
		if (imageType.equals("II")) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
}

4.3.10 ID 참조와 조인 테이블을 이용한 단방향 M-N 매핑

애그리거트 간 집합 연관은 성능 상의 이유로 피해야 한다고 함
요구사항에 따라 집한 연관을 사용하는 것이 유리하다면 ID 참조를 이용한 단방향 집합 연관을 적용
Product에서 Category로의 단방향 M-N 연관을 ID 참조 방식으로 구현
- 집합의 값에 밸류 대신 연관을 맺는 식별자가 온다는 차이
- @ElementsCollection을 이용하기 때문에 Product를 삭제할 때 매핑에 사용한 조인 테이블의 데이터도 함께 삭제됨

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProudctId id;
	
	@ElementCollection
	@CollectionTable(name = "product_category", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
	private Set<CategoryId> categoryIds;
}

애그리거트를 직접 참조하는 방식을 사용했다면 영속성 전파나 로딩 전략을 고민해야 하는데 ID 참조 방식을 사용함으로써 이런 고민을 없앨수 있다.

4.4 애그리거트 로딩 전략

JPA 매핑을 설정할 때 항상 기억해야할 점은 애그리거트에 속한 객체가 모두 모여야 완전한 하나가 된다
조회 시점에서 애그리거트를 완전한 상태가 되도록 하려면 애그리거트 루트에서 연관 매핑을 조회 방식을 즉시 로딩으로 설정하면 됨
// @Entity 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @OneToMany( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.EAGER ) @JoinColumn(name = "product_id") @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Image> images = new ArrayList(); // @Embeddable 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER) @CollectionTable( name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<OrderLine> orderLines;
컬렉션에 대한 로딩 전략을 즉시로딩으로 설정하면 문제가 될 수 있음
- Product를 조회하면 Product를 위한 테이블, Image를 위한 테이블, Option을 위한 테이블을 조인한 쿼리 실행
  - 카타시안 조인을 사용하고 쿼리 결과에 중복을 발생시킨다.
    - Product의 image가 2개, opation이 2개면 결과로 구해지는 행 개수는 4개가 됨
    - Product의 정보는 4번, image, option 정보는 2번 중복됨
  - 하이버네이트가 중복된 데이터를 알맞게 제거 해주기는 함
    - 애그리거트가 커지면 문제가 발생 할 수 있음
      - 이미지가 20개 option이 15개면 300행을 리턴
```
@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphanRemoval = true,
		fetch = FetchType.EAGER
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList()

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER)
	@CollectionTable(
		name = "product_option", 
		joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"
	)
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Option> options = new ArrayList();
}
```
애그리거트가 완전해야 하는 이유는 두가지 정도
- 상태 변경하는 기능을 실행할 때 애그리거트 상태가 완전 해야함
- 표현 영역에서 애그리거트의 상태 정보를 보여줄때
  - 이 경우에는 별도 조회 전용 기능과 모델을 구현하는 방식을 사용하는 것이 더 유리함
JPA는 트랜잭션 범위 내에서 지연 로딩을 허용하기 때문에 상태를 변경하는 시점에 필요한 구성요소만 로딩해도 문제가 되지 않음
@Transactional public void removeOptions(ProductId id, int optIdxToBeDeleted) { // 컬렉션은 지연 로딩으로 설정했다면 Option은 로딩되지 않음 Product product = productRepository.findById(id); // 트랜잭션 범위이므로 지연 로딩으로 설정한 연관 로딩 가능 product.removeOption(optIdxToBeDeleted); } @Entity @Table(name = "product") public class Product { @ElementCollection(fetch = FetchType.LAZY) @CollectionTable( name = "product_option", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Option> options = new ArrayList(); public void removeOption(int optIdx) { // 실제 컬렉션에 접근할 때 로딩 this.options.remove(optionIdx); } }
일반적인 애플리케이션은 상태 변경 기능을 실행하는 빈도보다 조회 기능을 실행하는 빈도가 훨씬 높다
- 상태 변경을 위해 지연 로딩을 사용할 때 발생하는 추가 쿼리로 인한 실행 속도 저하는 보통 문제가 되지 않는다.
지연 로딩은 동작 방식이 항상 동일하기 때문에 즉시 로딩처럼 경우의 수를 따질 필요가 없는 장점이 있다.
- 즉시 로딩은 @Entity나 @Embeddable에 대해 다르게 동작
- JPA 프로바이더에 따라 구현 방식이 다를 수 있음
지연 로딩은 즉시 로딩보다 쿼리 실행 횟수가 많아질 가능성이 높다
- 무조건 즉시 로딩이나 지연 로딩으로만 설정하기보다는 애그리거트에 맞게 즉시 로딩과 지연 로딩을 선택 해야 한다.

4.5 애그리거트의 영속성 전파

애그리거트가 완전한 상태여야 한다는 것은 애그리거트 루트를 조회할 때뿐만 아니라 저장할고 삭제할 때도 하나로 처리해야 함을 의미
- 저장 메서드는 애그리거트 루트만 저장하면 안되고 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장
- 삭제 메서드는 애그리거트 루트뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 객체를 삭제
@Embeddable 매핑 타입은 함께 저장되고 삭제되므로 cascade 속성을 추가로 설정하지 않아도 된다.
- @Entity 타입에 대한 매핑은 cascade 속성을 사용해 저장과 삭제 시에 함께 처리되도록 한다.
- @OneToOne, @OneToMany는 cascade 속성의 기본값이 없으므로 CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE를 설정
```
@OneToMany(
	cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
	orphanRemoval = true,
	fetch = FetchType.EAGER
)
@JoinColumn(name = "product_id")
@OrderColumn(name = "list_idx")
private List<Image> images = new ArrayList()
```

4.6 식별자 생성 기능

식별자는 크게 세가지 방식 중 하나로 생성
- 사용자가 직접 생성
- 도메인 로직으로 생성
- DB를 이용한 일련번호 사용
식별자 생성 규칙이 있다면 엔티티를 생성할 때 식별자를 엔티티가 별도 서비스로 식별자 생성 기능을 분리
- 식별자 생성 규칙은 도메인 규칙이므로 도메인 영역에 식별자 생성 기능을 위치시켜야 한다.
DB 자동 증감 칼럼을 식별자로 사용하면 식별자 매핑에서 @GeneratedValue를 사용
- 자동 증감 칼럼은 DB의 insert 쿼리를 실행해야 식별자가 생성되므로 도메인 객체를 리포지터리에 젖아할 때 식별자가 생성
- 도메인 객체를 저장한 뒤에 식별자를 구할 수 있음
자동 증감 칼럼 외에 JPA의 식별자 생성 기능을 사용하는 경우에도 저장 시점에 식별자를 생성

4.7 도메인 구현과 DIP

DIP에 따르면 @Entity, @Table은 구현 기술에 속하므로 Article과 같은 도메인 모델은 구현 기술인 JPA에 의존하지 말아야 하는데, 도메인 모델인 article이 영속성 구현 기술인 JPA에 의존하고 있다.
@Entity @Table(name = "article") @SecondaryTable( name = "article_content", pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id") ) public class Article { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; }
ArticleRepository 인터페이스는 도메인 패키지에 위치하는데 구현 기술인 스프링 데이터 JPA의 Repository 인터페이스를 상속하고 있다.
- 도메인이 인프라에 의존하는 것
```
public interface ArticleRepository extends Repository<Article, Long> {
	void save(Article article);
	Optional<Article> findById(Long id);
}
```
특정 기술에 의존하지 않는 순수한 도메인 모델을 추구하는 개발자는 그림과 같은 구조로 구현한다.
- 구현 기술을 변경하더라도 도메인이 받는 영향을 최소화 할 수 있다.
DIP를 적용하는 주된 이유는 저수준 구현이 변경되더라도 고수준이 영향을 받지 않도록 하기 위함
- 리포지터리와 도메인 모델 구현 기술은 거의 바뀌지 않는다.
- JPA로 구현한 리포지터리 구현 기술을 마이바티스나 다른 기술로 변경경한 적이 거의 없음
- RDBMS를 사용하다 몽고DB로 변경하는 경우는 적음
애그리거트, 리포티터리 등 도메인 모델을 구현할때 타협을 할 수 있다.
DIP를 완벽하게 지키면 좋겠지만 개발 편의성과 실용성을 가져가면서 구조적인 유연함은 어느정도 유지 하는게 좋음
복잡도를 높이지 않으면서 기술에 대한 구현 제약이 낮다면 합리적인 선택이라고 생각

4.1 JPA를 이용한 리포지터리 구현

객체 기반의 도메인 모델과 관계형 데이터 모델 간의 매핑을 처리하는 기술로 ORM만한 것이 없다.
자바의 ORM 표준인 JPA를 이용해 리포지터리와 애그리거트를 구현하는 방법에 대해 살펴본다.

4.1.1 모듈 위치

리포지터리 인터페이스는 애그리거트와 같이 도메인 영역에 속하고, 리포티저티를 구현한 글래스는 인프라스트럭처 영역에 속한다.
리포지터리 구현 클래스를 인프라스트럭처 영역에 위치시켜서 인프라스트럭처에 대한 의존을 낮추는 것이 좋음

4.1.2 리포지터리 기본 기능 구현

리포지터리가 제공하는 기본 기능
- ID로 애그리거트 조회
- 애그리거트 저장
```
public interface OrderRepository {
	Order findById(OrderNo no);
	void save(Order order);
}
```
인터페이스는 애그리거트 루트를 기준으로 작성
주문 애그리거트는 Order 루트 엔티티를 비롯해 OrderLine, Orderer, ShippingInfo 등 다양한 객체를 포함
- 루트 엔티티인 Order를 기준으로 리포지터리 인터페이스를 작성
애그리거트를 조회하는 기능의 이름을 지을 때 특별한 규칙은 없지만 널리 사용되는 규칙은 findBy프로퍼티이름(프로퍼티 값) 형식을 사용
JPA의 EntityManager를 이용한 기능 구현
@Repository public class JpaOrderRepository implements OrderRepository { @PresistenceContext private EntityManager entityManager; @Override public Order findById(OrderNo id) { // EntityManager의 find 메서드를 이용해서 ID로 애그리거트를 검색 return entityManager.find(Order.class, id); } @Override public void save(Order order) { // EntityManager의 persist 메서드를 이용해서 애그리거트를 저장 entityManager.presist(order); } }
애그리거트를 수정한 결과를 저장소에 반영하는 메서드를 추가할 필요는 없다.
- JPA에서 트랜잭션 범위에서 변경한 데이터를 자동으로 DB에 반영하기 때문
- changeShippingInfo 메서드는 스프링 프레임워크 트랜잭션 관리 기능을 통해 트랜잭션 범위에서 실행 됨
- 메서드 실행이 끝나면 트랜잭션을 커밋하는데 이때 JPA는 트랙잭션 범위에서 변경된 객체의 데이터를 DB에 반영하기 위해 Update 쿼리를 실행
```
public class ChangeOrderService {
	@Transactional
	public void changeShippingInfo(OrderNo no, ShippingInfo newShippingInfo) {
		Optional<Order> OrderOpt = orderRepository.findById(no);
		Order order = orderOpt.orElesThrow(() -> new OrderNotFountException());
		order.changeShippingInfo(newShippingInfo);
	}
}
```

ID가 아닌 다른 조건으로 애그리거트를 조회할 때는 findBy 뒤에 조건 대상이 되는 프로퍼티 이름을 붙인다.

JPQL을 이용해서 findByOrdererId 메서드 구현

@Override
public List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size) {
	TypeQuery<Query> query = entityManager.createQuery("
		select 
			o
		from 
			Order o
		where
			o.orderer.memberId.id = :ordererId
		order by
			o.number.number desc
		"
	, Order.class);
	query.setParameter("ordererId", ordererId);
	query.setFirstResult(startRow);
	query.setMaxResults(fetchSize);
	return query.getResultList();
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); }

애그리거트를 삭제하는 기능

EntityManager의 remove 메서드를 이용해서 삭제 기능 구현

@Repository
public class JpaOrderRepository implements OrderRepository {
	@PresistenceContext
	private EntityManager entityManager;

	@Override
	public void delete(Order order) {
		entityManager.remove(order);
	}
}

public interface OrderRepository { Order findById(OrderNo no); void save(Order order); List<Order> findByOrdererId(String ordererId, int startRow, int size); void delete(Order order); }

4.2 스프링 데이터JPA를 이용한 리포지터리 구현

스프링 데이터 JPA는 다음 규칙에 따라 작성한 인터페이스를 찾아서 인터페이스를 구현한 스프링 빈 객체를 자동으로 등록
- org.stringframework.data.repository.Repository<T, ID> 인터페이스 상속
- T는 엔티티 타입을 지정하고 ID는 식별자 타입을 지정

Order 엔티티 타입의 식별자가 OrderNo 타입

Order를 위한 OrderRepository

public interface OrderRepository extends Repository<Order, OrderNo> {
	Optional<Order> findById(OrderNo id);

	void save(Order order);
}

OrderRepository가 필요하면 주입 받아 사용하면 된다.

@Service
public class CancelOrderService {
	private OrderRepository orderRepository;
	
	public CancelOrderService(OrderRepository orderRepository, ...) {
		this.orderRepository = orderRepository
	}

	@Transactional
	public void cancel(OrderNo orderNo, Canceller canceller) {
		Order order = orderRepository.findById(orderNo).orElseThrow(() -> new NoOrderException());
		if (!cancelPolicy.hasCancellationPermission(order, canceller)) {
			throw new NoCancellablePermsiion();
		}
		order.cancel();
	}
}

@Entity @Table(name = "purchase_order") @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; }
OrderRepository를 기준으로 엔티티를 젖아하는 메서드
- Order save(Order entity)
- void save(Order entity)
식별자를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findById() 메서드를 사용한다.
- Order findById(OrderNo id)
  - 식별자에 해당하는 엔티티 존재하지 않을 경우 null 리턴
- Optional<Order> findById(OrderNo id)
  - 값이 없을 경우 Optional을 리턴?
특정 프로퍼티를 이용해서 엔티티를 조회할 때는 findBy프로퍼티이름 형식의 메서드를 사용
- List<Order> findByOrderer(Orderer orderer)
중첩 프로퍼티도 가능
- List<Order> findByOrdererMemberId(MemberId memberId)
엔티티를 삭제하는 메서드
- void delete(Order order)
- void deleteById(OrderNo id)

4.3 매핑 구형

4.3.1 엔티티와 밸류 기본 매핑 구현

애그리거트와 JPA 매핑을 위한 기본 규칙
- 애그리거트 루트는 엔티티이므로 @Entity로 매핑 설정
한 테이블에 엔티티와 밸류 데이터가 같이 있다면
- 밸류는 @Embeddable로 매핑 설정
- 밸류 타입 프로퍼티는 @Embedded로 매핑 설정
주문 애그리거트를 엔티티와 밸류가 한 테이블로 매핑 예제
주문 애그리거트에서 루트 엔티티인 Order는 JPA의 @Entity로 매핑
@Entity @Table(name = "purchase_order") public class Order { @Embedded private Orderer orderer; @Embedded private ShippingInfo shippingInfo; }
Order에 속하는 Orderer는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
@Embeddable public class Orderer { @Embedded @AttributeOverrides( @AttributeOverride(name = "id", column = @Column(name = "orderer_id")) ) private MemberId memberId; @Column(name = "orderer_name") private String name; }
Orderer의 memberId는 Member 애그리거트를 ID로 참조
- Member ID 타입으로 사용되는 MemberId는 id 프로퍼티와 매핑되는 테이블 칼럼 이름으로 “member_id” 지정
```
@Embeddable
public class MemberId implements Serializable {
	@Column(name = "member_id")
	private String id;
}
```
@Embeddable 타입에 설정한 칼럼이름과 실제 칼럼 이름이 다르므로 @AttributeOverrides 애너테이션을 이용해 매핑할 칼럼 이름을 변경
@Embeddable public class ShippingInfo { @Embedded @AttributeOverrides({ @AttributeOverride(name = "zipCode", column = @Column(name = "shipping_zipcode"), @AttributeOverride(name = "address1", column = @Column(name = "shipping_addr1"), @AttributeOverride(name = "address2", column = @Column(name = "shipping_addr2"), }) private Address address; @Column(name = "shipping_message") private String message; @Embedded private Receiver receiver; }

4.3.2 기본 생성자

엔티티와 밸류의 생성자는 객체를 생성할 때 필요한 것을 전달 받는다.
JPA에서 @Entity와 @Embeddable로 클래스를 매핑하려면 기본 생성자를 제공해야 함
- DB에서 데이터를 읽어와 매핑된 객체를 생성할 때 기본 생성자를 이용해서 객체를 생성하기 때문
기술적인 제약으로 Receiver와 같은 불변 타입은 기본 생성자가 필요 없음에도 불구하고 기본 생성자를 추가 해야함
@Embeddable public class Receiver { @Column(name = "receiver_name") private String name; @Column(name = "receiver_phone") private String phone; // JPA를 적용하기 위해 기본 생성자 추가 protected Receiver() {} public Reciver(String name, String phone) { this.name = name; this.phone = phone; } }
기본 생성자는 JPA 프로바이터가 객체를 생성할 때만 사용
다른 코드에서 기본 생성자를 사용하지 못하도록 protected로 선언

4.3.3 필드 접근 방식 사용

엔티티에 프로퍼티를 위한 공개 get/set 메서드를 추가하면 도메인의 의도가 사라지고 객체가 아닌 데이터 가반으로 엔티티를 구현할 가능성이 높아짐
엔티티가 객체로서 제 역활을 하려면 외부에 set 메서드 대신 의도가 잘 드러나는 기능을 제공해야 한다.
- 상태 변경을 위한 setState() 메서드보다 주문 취소를 위한 cancel() 메서드가 도메인을 더 잘 표현
- setShippingInfo() 메서드보다 배송지를 변경한다는 의미를 갖는 chagneShippingInfo()가 도메인을 더 잘 표현
객체가 제공할 기능 중심으로 엔티티를 구현하게끔 유도하려면 JPA 매핑 처리를 프로퍼티 방식이 아닌 필드 방식으로 선언해서 불필요한 get/set 메서드를 구현하지 말아야 한다.
@Entity @Access(AccessType.FIELD) public class Order { @EmbeddedId private OrderNo number; @Column(name = "state") @Enumerated(EnumType.STRING) private OrderState state; }

</aside>

4.3.4 AttributeConverter를 이용한 밸류 매핑 처리

int, long, String, LocalDate와 같은 타입은 DB 테이블의 한 개 칼럼에 매핑된다.
밸류 타입의 프로퍼티를 한 개 칼럼에 매핑해야 할 때도 있다.
두 개 이상의 프로퍼티를 가진 밸류 타입을 한 개 칼럼에 매핑하려면 @Embeddable 애너테이션으로 처리할 수 없다
- AttributeConverter는 밸류 타입과 칼럼 데이터 간의 변환을 처리하기 위한 기능을 정의
  - X는 밸류
  - Y는 DB
```
public interface AttributeConverter<X,Y> {
	public Y convertToDatabaseColumn(X attribute);

	public X convertToEntityAttribute(Y dbData);
}
```

Money 밸류 타입을 위한 AttributeConvert

@Converter 애너테이션을 적용
autoApply 속성을 true로 지정하면 모델에 출현하는 모든 Money 타입의 프로퍼티에 대해서 MoneyConverter를 자동으로 적용

@Converter(autoApply = true)
public class MoneyConvert implements AttributeConverter<Money, Integer> {
	@Override
	public Integer convertTodatabaseColumn(Money money) {
		return money == null ? null : money.getValue();
	}

	@Override
	public Money convertToEntityAttribute(Integer value) {
		return value == null ? null : new Money(value);
	}
}

autoApply 속성이 false로 지정하면 프로퍼티 값을 변환할 때 사용할 건버터를 직접 지정 해야함

public class Order {
	@Column(name = "total_amounts")
	@Convert(converter = MoneyConverter.class)
	private Money totalAmounts;
}

4.3.5 밸류 컬렉션: 별도 테이블 매핑

Order 엔티티는 한 개 이상의 OrderLine을 가질 수 있다.

밸류 컬렉션을 별도 테이블로 매핑할 때는 @ElementCollection과 @CollectionTable을 함께 사용한다.

JPA는 @OrderColumn 애너테이션을 이용해서 지정한 칼럼에 리스트의 인덱스 값을 저장
@CollectionTable은 밸류를 저장할 테이블을 지정
- name 속성은 테이블 이름
- joinColumns 속성은 외부키로 사용할 컬럼을 지정
- 두 개 이상의 외부키의 경우 @JoinColumn의 배열을 이용해서 외부키 목록을 지정

@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGRE)
	@CollectionTable(name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number"))
	@OrderColumn(name = "line_idx")
	private List<OrderLine> orderLines;
}

@Embeddable
public class OrderLine {
	@Embedded
	private ProductId productId;

	@Column(name = "price")
	private Money price;

	@Column(name = "quantity")
	private int quantity;

	@Column(name = "amounts")
	private Money amounts;
}

4.3.6 밸류 컬렉션: 한 개 칼럼 매핑

밸류 컬렉션을 별도 테이블이 아닌 한 개 칼럼에 저장해야 할 때가 있다.

AttributeConverter를 사용하면 밸류 컬렉션을 한 개 칼럼에 쉽게 매핑할 수 있다.

public class EmailSet {
	private Set<Email> emails = new HashSet<>();

	public EmailSet(Set<Email> emails) {
		this.emails.addAll(emails);
	}

	public Set<Email> getEmails() {
		return Collections.unmodifiableSet(emails);
	}
}

밸류 컬렉션을 위한 타입을 추가했다면 AttributeConverter를 구현

public class EmailSetConverter implements AttrbuteConverter<EmailSet, String> {
	@Override
	public String convertToDatabaseColumn(EmailSet attribute) {
		if (attribute == null) {
			return null;
		}
		return attribute.getEmails().stream().map(email -> email.getAddress()).collect(Collecters.joining(","));
	}

	@Override
	public EmailSet convertToEntityAttribute(String dbData) {
		if (dbData == null) {
			return null;
		}
		String[] emails = dbData.split(",");
		Set<Email> emailSet = Arrays.stream(emails).map(value -> new Email(value)).collect(toSet());
	}
}

EmailSet 타입 프로퍼티가 Converter로 EmailSetConverter를 사용하도록 지정

@Column(name = "emails")
@Converter(converter = EmailSetConverter.class)
private EmailSet emailSet;

4.3.7 밸류를 이용한 ID 매핑

식별자라는 의미를 부각 시키기 위해 식별자 자체를 밸류 타입으로 만들 수 있다.
- OrderNo, MemberId 등이 식별자를 표현하기 위해 사용한 밸류 타입
- 밸류 타입을 식별자로 매핑하면 @Id 대신 @EmbeddedId 애너테이션을 사용
```
@Entity
@Table(name = "purchase_order")
public class Order {
	@EmbeddedId
	private OrderNo number;

}

@Embeddable
public class OrderNo implements Serializable {
	@Column(name = "order_number")
	private String number;
}
```
JPA에서 식별자 타입은 Serializable 타입이어야 함
밸류 타입으로 식별자를 구현할 때 얻을 수 있는 장점은 식별자에 기능을 추가 할 수 있다는 점

4.3.8 별도 테이블에 저장하는 밸류 매핑

애그리거트에서 루트 엔티티를 뺀 나머지 구성요소는 대부분 밸류이다.
루트 엔티티 외에 또 다른 엔티티가 있다면 진짜 엔티티인지 의심해봐야 한다.
밸류가 아니라 엔티티가 확실하다면 해당 엔티티가 다른 애그리거트는 아닌지 확인해야 한다.
- 자신만의 독자적인 라이프 사이클을 갖는다면 구분되는 애그리거트일 가능성이 높다
애그리거트에 속한 객체가 밸류인지 엔티티인지 구분하는 방법은 고유 식별자를 갖는지를 확인하는 것
- 별도 테이블로 저장하고 테이블에 PK가 있다고 해서 테이블과 매핑되는 애그리거트 구성요소가 항상 고유 식별자를 갖는 것은 아님
게시글 데이터를 ARTICLE 테이블과 ARTICLE_CONTENT 테이블로 나눠서 저장한다고 하자
- ARTICLE_CONTENT 테이블의 ID 칼럼이 식별자이므로 ARTICLE_CONTENT와 매핑되는 ArticleContent를 엔티티로 생각해서 Article과 ArticleContent를 1-1연관으로 매핑할 수 있다.
- ArticleContent는 Article의 내용을 담고 있는 밸류로 생각하는 것이 맞다.
  - ARTICLE_CONTENT의 ID는 식별자이긴 하지만 이 식별자를 사용하는 이유는 ARTICLE 테이블의 데이터와 연결하기 위함임
  - ARTICLE_CONTENT를 위한 별도 식별자는 아님
- ArticleContent를 밸류로 보고 접근하면 아래 처럼 변경 가능
- ArticleContent는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑
  - 밸류를 매핑 한 테이블을 지정하기 위해 @SecondaryTable과 @AttibuteOverride를 사용
  - @SecondaryTable의 name 속성은 밸류를 저장할 테이블을 지정
  - pkJoinColumns 속성은 밸류 테이블에서 엔티티 테이블로 조인할 때 사용할 칼럼을 지정
```
@Entity
@Table(name = "article")
@SecondaryTable(
	name = "article_content",
	pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id")
)
public class Article {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	private Long id;

	private String title;

	@AttributeOverrides({
		@AttributeOverride(
			name = "contnet",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content")
		),
		@AttributeOverride(
			name = "contnetType",
			column = @Column(table = "article_content", name = "content_type")
		),
	})
	
	@Embedded
	private ArticleContent content;
}
```
게시글 목록을 보여주는 화면은 article 테이블의 데이터만 필요하지 article_content 테이블의 데이터는 필요하지 않다.
- @SecondaryTable을 사용하면 Article을 조회할 때 article_contentㄱ 테이블까지 조인해서 읽어옴
ArticleContent를 엔티티로 매핑하고 Article에서 ArticleContent로 로딩을 지연 방식을 설정 가능
- 맬류인 모델을 엔티티로 만드는 것이므로 좋은 방법은 아님
조회 전용 기능을 구현하는 방법을 사용하는 것이 좋다.

4.3.9 밸류 컬렉션을 @Entity로 매핑하기

개념적으로 밸류인데 구현 기술의 한계나 팀 표준 때문에 @Entity를 사용해야 할 때도 있다.
제품의 이미지 업로드 방식에 따라 이미지 경로와 섬네일 이미지 제공 여부가 달라지는 예제
JPA는 @Embeddable 타입의 클래스 상속 매핑을 지원하지 않는다.
- @Embeddable 대시 @Entity를 이용해서 상속 매핑으로 처리해야 한다.
한 테이블에 Image와 하위 클래스를 매핑하므로 Image 클래스에 다음 설정을 사용
- @Inheritance 애너테이션 적용
- strategy 값으로 SINGLE_TABLE 사용
- @DiscriminatorColumn 애너테이션을 이용하여 타입 구분용으로 사용할 칼럼 지정

@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "image_type")
@Table(name = "image")
public abstract class Image {
	@Id
	@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
	@Column(name = "image_id")
	private Long id;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemporalType.TIMESTAM)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	protected Image() {}

	public Image(String path) {
		this.path = path;
		this.uploadTime = new Date();
	}

	protected Sring getPath() {
		return path;
	}

	public Date getUploadTime() {
		return uploadTime;
	}

	public abstract String getURL();
	public abstract boolean hasThumbnail();
	public abstract String getThumbnailURL();
}

Image를 상속 받은 클래스는 @Entity와 @Discriminator를 사용해서 매핑을 설정

@Entity
@DiscriminatorValue("II")
public class InternalImage extends Image {
	...
}

@Entity
@DiscriminatorValue("EI")
public class ExteranlImage extends Image {
	...
}

Image가 @Entity이므로 목록을 담고 있는 Product는 @OneToMany를 이용해 매핑
Image는 밸류이므로 독자적인 라이프 사이클을 갖지 않고 Product에 완전히 의존
Image 객체를 제거하면 DB에서 함께 삭제되도록 orphanRemoval도 true로 설정

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProductId id;
	private String name;

	@Convert(converter = MoneyConvert.class)
	private Money price;
	private String detail;

	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphasRemoval = true
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList<>();

	public void changeImages(List<Image> newImages) {
		// @Entity에 대한 @OneToMany 매핑에서 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 삭제과정이 효율적이지 못함
		images.clear();
		images.addAll(newImages);
	}
}

하이버네이트의 경우 @Entity를 위함 컬렉션 객체의 clear 메서드를 호출하면 select 쿼리로 대상 엔티티를 로딩하고, 각 개별 엔티티에 대한 delete 쿼리를 실행한다.
- 목록 조회 select * from image where product_id = ?
- 삭제 delte from image where image_id = ?
- 이미지 갯수만큼 삭제 쿼리가 동작하는 문제 발생
하이버네트는 @Embeddable 타입에 대한 컬렉션의 clear 메서드를 호출하면 컬렉션에 속한 객체를 로딩하지 않고 한번의 delete 쿼리로 삭제 처리를 수행
상속을 포기하고 @Embeddable로 매핑된 단일 클래스로 구현 해야한다.

@Embeddable
public class Image {
	@Column(name = "image_type")
	private String imageType;

	@Column(name = "image_path")
	private String path;

	@Temporal(TemperalType.TIMESTAMP)
	@Column(name = "upload_time")
	private Date uploadTime;

	public boolean hasThumbnail() {
		// 성능을 위해 다형성을 포기하고 if-else로 구현
		if (imageType.equals("II")) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
}

4.3.10 ID 참조와 조인 테이블을 이용한 단방향 M-N 매핑

애그리거트 간 집합 연관은 성능 상의 이유로 피해야 한다고 함
요구사항에 따라 집한 연관을 사용하는 것이 유리하다면 ID 참조를 이용한 단방향 집합 연관을 적용
Product에서 Category로의 단방향 M-N 연관을 ID 참조 방식으로 구현
- 집합의 값에 밸류 대신 연관을 맺는 식별자가 온다는 차이
- @ElementsCollection을 이용하기 때문에 Product를 삭제할 때 매핑에 사용한 조인 테이블의 데이터도 함께 삭제됨

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProudctId id;
	
	@ElementCollection
	@CollectionTable(name = "product_category", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
	private Set<CategoryId> categoryIds;
}

애그리거트를 직접 참조하는 방식을 사용했다면 영속성 전파나 로딩 전략을 고민해야 하는데 ID 참조 방식을 사용함으로써 이런 고민을 없앨수 있다.

4.4 애그리거트 로딩 전략

JPA 매핑을 설정할 때 항상 기억해야할 점은 애그리거트에 속한 객체가 모두 모여야 완전한 하나가 된다
조회 시점에서 애그리거트를 완전한 상태가 되도록 하려면 애그리거트 루트에서 연관 매핑을 조회 방식을 즉시 로딩으로 설정하면 됨
// @Entity 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @OneToMany( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.EAGER ) @JoinColumn(name = "product_id") @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Image> images = new ArrayList(); // @Embeddable 컬렉션에 대한 즉시 로딩 설정 @ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER) @CollectionTable( name = "order_line", joinColumns = @JoinColumn(name = "order_number" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<OrderLine> orderLines;
컬렉션에 대한 로딩 전략을 즉시로딩으로 설정하면 문제가 될 수 있음
- Product를 조회하면 Product를 위한 테이블, Image를 위한 테이블, Option을 위한 테이블을 조인한 쿼리 실행
  - 카타시안 조인을 사용하고 쿼리 결과에 중복을 발생시킨다.
    - Product의 image가 2개, opation이 2개면 결과로 구해지는 행 개수는 4개가 됨
    - Product의 정보는 4번, image, option 정보는 2번 중복됨
  - 하이버네이트가 중복된 데이터를 알맞게 제거 해주기는 함
    - 애그리거트가 커지면 문제가 발생 할 수 있음
      - 이미지가 20개 option이 15개면 300행을 리턴
```
@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@OneToMany(
		cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
		orphanRemoval = true,
		fetch = FetchType.EAGER
	)
	@JoinColumn(name = "product_id")
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Image> images = new ArrayList()

	@ElementCollection(fetch = FetchType.EAGER)
	@CollectionTable(
		name = "product_option", 
		joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"
	)
	@OrderColumn(name = "list_idx")
	private List<Option> options = new ArrayList();
}
```
애그리거트가 완전해야 하는 이유는 두가지 정도
- 상태 변경하는 기능을 실행할 때 애그리거트 상태가 완전 해야함
- 표현 영역에서 애그리거트의 상태 정보를 보여줄때
  - 이 경우에는 별도 조회 전용 기능과 모델을 구현하는 방식을 사용하는 것이 더 유리함
JPA는 트랜잭션 범위 내에서 지연 로딩을 허용하기 때문에 상태를 변경하는 시점에 필요한 구성요소만 로딩해도 문제가 되지 않음
@Transactional public void removeOptions(ProductId id, int optIdxToBeDeleted) { // 컬렉션은 지연 로딩으로 설정했다면 Option은 로딩되지 않음 Product product = productRepository.findById(id); // 트랜잭션 범위이므로 지연 로딩으로 설정한 연관 로딩 가능 product.removeOption(optIdxToBeDeleted); } @Entity @Table(name = "product") public class Product { @ElementCollection(fetch = FetchType.LAZY) @CollectionTable( name = "product_option", joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id" ) @OrderColumn(name = "list_idx") private List<Option> options = new ArrayList(); public void removeOption(int optIdx) { // 실제 컬렉션에 접근할 때 로딩 this.options.remove(optionIdx); } }
일반적인 애플리케이션은 상태 변경 기능을 실행하는 빈도보다 조회 기능을 실행하는 빈도가 훨씬 높다
- 상태 변경을 위해 지연 로딩을 사용할 때 발생하는 추가 쿼리로 인한 실행 속도 저하는 보통 문제가 되지 않는다.
지연 로딩은 동작 방식이 항상 동일하기 때문에 즉시 로딩처럼 경우의 수를 따질 필요가 없는 장점이 있다.
- 즉시 로딩은 @Entity나 @Embeddable에 대해 다르게 동작
- JPA 프로바이더에 따라 구현 방식이 다를 수 있음
지연 로딩은 즉시 로딩보다 쿼리 실행 횟수가 많아질 가능성이 높다
- 무조건 즉시 로딩이나 지연 로딩으로만 설정하기보다는 애그리거트에 맞게 즉시 로딩과 지연 로딩을 선택 해야 한다.

4.5 애그리거트의 영속성 전파

애그리거트가 완전한 상태여야 한다는 것은 애그리거트 루트를 조회할 때뿐만 아니라 저장할고 삭제할 때도 하나로 처리해야 함을 의미
- 저장 메서드는 애그리거트 루트만 저장하면 안되고 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장
- 삭제 메서드는 애그리거트 루트뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 객체를 삭제
@Embeddable 매핑 타입은 함께 저장되고 삭제되므로 cascade 속성을 추가로 설정하지 않아도 된다.
- @Entity 타입에 대한 매핑은 cascade 속성을 사용해 저장과 삭제 시에 함께 처리되도록 한다.
- @OneToOne, @OneToMany는 cascade 속성의 기본값이 없으므로 CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE를 설정
```
@OneToMany(
	cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE},
	orphanRemoval = true,
	fetch = FetchType.EAGER
)
@JoinColumn(name = "product_id")
@OrderColumn(name = "list_idx")
private List<Image> images = new ArrayList()
```

4.6 식별자 생성 기능

식별자는 크게 세가지 방식 중 하나로 생성
- 사용자가 직접 생성
- 도메인 로직으로 생성
- DB를 이용한 일련번호 사용
식별자 생성 규칙이 있다면 엔티티를 생성할 때 식별자를 엔티티가 별도 서비스로 식별자 생성 기능을 분리
- 식별자 생성 규칙은 도메인 규칙이므로 도메인 영역에 식별자 생성 기능을 위치시켜야 한다.
DB 자동 증감 칼럼을 식별자로 사용하면 식별자 매핑에서 @GeneratedValue를 사용
- 자동 증감 칼럼은 DB의 insert 쿼리를 실행해야 식별자가 생성되므로 도메인 객체를 리포지터리에 젖아할 때 식별자가 생성
- 도메인 객체를 저장한 뒤에 식별자를 구할 수 있음
자동 증감 칼럼 외에 JPA의 식별자 생성 기능을 사용하는 경우에도 저장 시점에 식별자를 생성

4.7 도메인 구현과 DIP

DIP에 따르면 @Entity, @Table은 구현 기술에 속하므로 Article과 같은 도메인 모델은 구현 기술인 JPA에 의존하지 말아야 하는데, 도메인 모델인 article이 영속성 구현 기술인 JPA에 의존하고 있다.
@Entity @Table(name = "article") @SecondaryTable( name = "article_content", pkJoinColumns = @PrimaryKeyJoinColumn(name = "id") ) public class Article { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; }
ArticleRepository 인터페이스는 도메인 패키지에 위치하는데 구현 기술인 스프링 데이터 JPA의 Repository 인터페이스를 상속하고 있다.
- 도메인이 인프라에 의존하는 것
```
public interface ArticleRepository extends Repository<Article, Long> {
	void save(Article article);
	Optional<Article> findById(Long id);
}
```
특정 기술에 의존하지 않는 순수한 도메인 모델을 추구하는 개발자는 그림과 같은 구조로 구현한다.
- 구현 기술을 변경하더라도 도메인이 받는 영향을 최소화 할 수 있다.
DIP를 적용하는 주된 이유는 저수준 구현이 변경되더라도 고수준이 영향을 받지 않도록 하기 위함
- 리포지터리와 도메인 모델 구현 기술은 거의 바뀌지 않는다.
- JPA로 구현한 리포지터리 구현 기술을 마이바티스나 다른 기술로 변경경한 적이 거의 없음
- RDBMS를 사용하다 몽고DB로 변경하는 경우는 적음
애그리거트, 리포티터리 등 도메인 모델을 구현할때 타협을 할 수 있다.
DIP를 완벽하게 지키면 좋겠지만 개발 편의성과 실용성을 가져가면서 구조적인 유연함은 어느정도 유지 하는게 좋음
복잡도를 높이지 않으면서 기술에 대한 구현 제약이 낮다면 합리적인 선택이라고 생각

728x90

저작자표시 비영리 변경금지

'도메인 주도 개발 스터디' 카테고리의 다른 글

Chapter 7 도메인 서비스 (0)	2023.11.08
Chapter 6 응용 서비스와 표현 영역 (0)	2023.11.08
Chapter 5 스프링 데이터 JPA를 이용한 조회 기능 (0)	2023.11.08
Chapter 2 아키텍처 개요 (0)	2023.11.08
Chapter 1 도메인 모델 시작하기 (0)	2023.11.08

현재글Chapter 4 리포지터리와 모델 구현

250x250

개발 스터디

Today :
Yesterday :

« 2024/09 »
일	월	화	수	목	금	토
1	2	3	4	5	6	7
8	9	10	11	12	13	14
15	16	17	18	19	20	21
22	23	24	25	26	27	28
29	30