JPA saveAll과 JdbcTemplate batchUpdate 성능 비교 (허접함 주의)

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JPA saveAll과 JdbcTemplate batchUpdate 성능 비교 (허접함 주의)

SeongOnion 2022. 10. 14. 22:15

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서론

Spring + JPA를 사용해 진행 중인 프로젝트에서 bulk insert가 필요한 상황이 생겼다.

bulk라기엔 민망한 최대 300개 데이터이긴 하지만, JpaRepository의 saveAll 메서드를 호출해 저장 시 300개의 insert 쿼리가 따로 나간다는 점이 조금 마음에 걸렸다.

사실상 saveAll은 사용하지 말자는 것은 정해진 듯 보였고, 다음 고민거리는 대체자로 무엇을 사용할 것인가였다.

가장 일반적으로 사용되는 대안은 JdbcTemplate이었으나, 아예 문자열로 쿼리를 박아버리는 방식 자체가 찝찝해 다른 방법이 있는지 찾아보고 있던 상황이었다.

그러던 중 친구랑 나눈 대화가 실험욕구를 자극했다.

본론

그래서 JPARepository.saveAll과 JdbcTemplate.batchUpdate를 직접 비교해보았다.

테스트는 어떻게 보면 매우 간단하고, 어떻게 보면 매우 허접하다.

특정 개수의 객체를 데이터베이스에 저장하는데 있어서, JPARepository의 saveAll 메서드를 호출하는 경우와 JdbcTemplate의 batchUpdate를 사용하는 것 사이에 어느 정도의 시간차이가 존재하는지 확인한다.

우선 테스트를 위해 사용할 Book 객체를 간단히 만들어주었다.

@Entity
@Getter
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED)
public class Book {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long no;
    private String title;
    private String content;
    private String writer;
    private LocalDateTime createdAt;

    public Book(String title, String content, String writer, LocalDateTime createdAt) {
        this.title = title;
        this.content = content;
        this.writer = writer;
        this.createdAt = createdAt;
    }
}

JpaRepository를 extends하는 BookRepository 객체를 정의하고

public interface BookRepository extends JpaRepository<Book, Long> {
}

JdbcTemplate을 사용하는 JdbcBookRepository 객체 또한 정의해주었다.

@RequiredArgsConstructor
@Repository
public class JdbcBookRepository {

    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public void bulkSave(List<Book> books) {
        String sql = "INSERT INTO book " +
                "(title, content, writer, created_at) VALUES (?, ?, ?, ?)";

        jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {

            @Override
            public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
                ps.setString(1, books.get(i).getTitle());
                ps.setString(2, books.get(i).getContent());
                ps.setString(3, books.get(i).getWriter());
                ps.setTimestamp(4, Timestamp.valueOf(books.get(i).getCreatedAt()));
            }

            @Override
            public int getBatchSize() {
                return books.size();
            }
        });
    }
}

테스트 코드 또한 매우 간단했다.

@SpringBootTest
class BookRepositoryTest {

    @Autowired
    BookRepository bookRepository;

    @Autowired
    JdbcBookRepository jdbcBookRepository;

    final int testLength = 300;

    private List<Book> generateBookListLengthOf(int length) {
        List<Book> bookList = new ArrayList<>();

        for (int i=0; i<length; i++) {
            bookList.add(MockBookGenerator.generate());
        }

        return bookList;
    }

	@Test
    @DisplayName("jdbcTemplate 사용")
    void jdbcTemplateBatchUpdateTest() {

        long start = System.currentTimeMillis();
        jdbcBookRepository.bulkSave(generateBookListLengthOf(testLength));
        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("Using JdbcTemplate");
        System.out.println("end - start = " + (end - start) * 0.001 + " seconds");
    }

	@Test
    @DisplayName("JPARepository의 saveAll 사용")
    void saveAllTest() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        bookRepository.saveAll(generateBookListLengthOf(testLength));
        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("Using JpaRepository.saveAll");
        System.out.println("end - start = " + (end - start) * 0.001 + " seconds");
    }
}

저장할 객체 개수를 testLength로 정해두고, 해당 개수만큼 Book 객체를 저장하는 작업에 걸리는 시간을 두 가지 레포지토리를 모두 사용하여 비교해보았다.

testLength는 우선 300개로 정해보았다.