인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 지원님 ☺ 좋은 질문 감사드립니다.

양쪽에서 다르게 동작한다는 것은 다음과 같은 의미일 것 같아요~

• SQL distinct 의 경우 동일한 column 조합으로만 Database가 데이터를 걸러낸다는 뜻이고

• JPA에서 사용한 JPQL distinct는 join을 통해 나온 엔티티를 부모 엔티티 기준으로 서버가 (즉, 애플리케이션이) 묶어 낸다는 뜻이죠!

또한 두 방식 모두 제가 아는 선에서는 "완전한 중복 제거"를 보장합니다. 그래서 GPT가 어떤 맥락에서 완전한 중복 제거가 보장되지 않는다고 한지는 정확히 모르겠네요~ 🤔

관련해서 한 가지 주의하면 좋은 부분은 데이터 양이 꽤 많아지면 (가령 수백만 건의 부모의 1:N 구조를 한 번에 fetch join + distinct 하게 되면...) 수백만개의 컬렉션을 연산해야 하기에 속도가 느려질 수 있다는 문제가 있고, 이를 해결하는 접근은 다양하게 있어 상황에 따라 적당한 방법을 선택해야 합니다. 가장 대표적으로는 조회되는 패턴을 확인해 미리 집계해 두는 방식도 있어요~

답변이 도움이 되었으면 좋겠습니다. 감사합니다. 🙇

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 박지원님께서 질문해 주신 fetch join과 DISTINCT 키워드에 관한 내용을 잘 이해하였으며, 관련된 정보를 제공할 수 있는 링크를 찾아보았습니다.

fetch join 사용 시, JPA에서 DISTINCT 키워드는 컬렉션 fetch의 영향으로 인해 중복 제거가 완벽히 되지 않을 수 있습니다. 이러한 이유로 현업에서는 몇 가지 해결 방법이 사용됩니다:

1. JPQL로 중복 제거: JPQL에서 DISTINCT 키워드를 사용해 일단 제거를 시도하되, 원하는 결과가 나오지 않는 경우 Set 컬렉션을 사용하여 애플리케이션 레벨에서 추가적인 중복 제거를 할 수 있습니다.

2. 객체 매핑 후 제거: 특정 조건에 따라 중복 컬렉션을 처리해야 할 경우 DTO로 변환하면서 중복을 제거할 수 있습니다. JPA 결과를 DTO에 매핑할 때 수기 코딩을 통해 중복을 제거하는 방식입니다.

3. Custom Query 작성: 복잡한 쿼리의 경우, 네이티브 SQL이나 커스텀 쿼리를 작성하여 필요한 결과를 명확히 추출하는 방법을 사용할 수 있습니다.

관련된 유사한 질문과 해결책에 대한 설명을 참고하시면 이해에 도움이 되실 것입니다.

• 관련 게시물: fetch join에 대한 깊은 이해와 DISTINCT의 한계 - 게시물에서는 fetch join의 사용 사례와 주의할 점에 대한 설명이 있습니다.
  

이 외에도 여러 가지 접근 방식이 있으며 다양한 상황에 맞는 최적의 방법을 적용하시는 것이 중요합니다. 필요에 따라 다양한 방식으로 접근해보시면 도움이 될 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.