JPA 벌크 작업시 주의점

Share
JPA 벌크 작업시 주의점

JPA Bulk 작업을 진행할 때 영속성 컨텍스트의 메커니즘을 이해하지 못한 상태라면 예상하지 못한 문제를 만날 수도 있게 됩니다. 어떤 문제가 있고 이 문제가 왜 발생하는지 정리해 보았습니다.

코드

internal class BulkTest(
        private val em: EntityManager
) : SpringBootTestSupport() {

    val query = JPAQueryFactory(em)

    @BeforeEach
    internal fun setUp() {
        val teams = listOf(
                Team("team_1"),
                Team("team_2"),
                Team("team_3"),
                Team("team_4"),
                Team("team_5"),
                Team("team_6"),
                Team("team_7"),
                Team("team_8"),
                Team("team_9"),
                Team("team_10")
        )

        for (team in teams) {
            em.persist(team)
        }

    }

    @Test
    internal fun `bulk test`() {
        // team 전체를 조회한다. team name은 team_x 이다.
        val teams = query.selectFrom(qTeam).fetch()

        for (team in teams) {
            println("before update team : $team")
        }

        val ids = teams.map { it.id!! }

        // team  name 전체를 none name으로 변경한다. 
        val updateCount = query.update(qTeam)
                .set(qTeam.name, "none name")
                .where(qTeam.id.`in`(ids))
                .execute()

        println("update count : $updateCount")

        val newSelectTeams = query.selectFrom(qTeam).fetch()

        for (team in teams) {
            println("after update team : $team")
        }

        for (team in newSelectTeams) {
            println("new select team : $team")
        }
    }
}

코드는 간단합니다. team_1, team_2...team_10을 저장하고 query dsl update를 이용해서 team name을 none name으로 변경하는 것입니다. 그리고 변경 제대로 변경이 되었는지 확인하는 확인하는 반복문이 있습니다.

로그를 보면 team name 1 ~ 10까지 제대로 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.

update query, update count가 정상적으로 출력됩니다. 이제 업데이트된 team을 확인하는 아래 코드의 로그를 확인해보겠습니다.

for (team in teams) {
    println("after update team : $team")
}

예상했던 none name이 아닌 이전 데이터가 출력 되는 것을 획인 할 수 있습니다. 그렇다면 새로 query dsl으로 조회 쿼리를 해보겠습니다.


val newSelectTeams = query.selectFrom(qTeam).fetch()

for (team in newSelectTeams) {
    println("new select team : $team")
}

신규로 조회한 데이터에서도 team name이 변경되지 않은 것을 확인할 수 있습니다. 왜 변경되지 않은 것일 까요?

Team 엔티티가 변경되지 않은 이유

JPA 벌크성 작업은 영속성 컨텍스트와 무관

업데이트 이후 아래 코드가 team name 변경 전 데이터인 이유를 설명드리겠습니다.

for (team in teams) {
    println("after update team : $team")
}

엔티티 수정 메커니즘

엔티티의 변경사항을 을 데이터베이스에 반영하는 것을 변경 감지(dirty checking)이라고 합니다. JPA는 엔티티를 영속성 컨텍스트에 보관할 때, 최초 상태를 복사해서 저장해두고. 플러시 시점에서 스냅샷과 엔티티를 비교해서 변경된 엔티티를 데이터베이스에 반영하게 됩니다. 즉 아래와 같은 절차를 진행하게 됩니다.

  1. 트랜잭션을 커밋 하면 엔티티 매니저 내부에서 먼저 플러시가 호출된다.
  2. 엔티티와 스냅샷을 비교해서 변경된 엔티티를 찾는다.
  3. 변경된 엔티티가 있으면 수정 쿼리를 생성해서 쓰기 지연 SQL 저장소에 보낸다.
  4. 쓰기 지연 저장소의 SQL을 데이터베이스에 보낸다.
  5. 데이터베이스 트랜잭션을 커밋 한다.

벌크 수정 메커니즘

하지만 벌크성 작업은 영속성 컨텍스트와 무관합니다. 벌크 연산은 영속성 컨텍스트를 통하지 않고 아래 그림처럼 데이터베이스에 직접 쿼리를 진행합니다.

즉 영속성 컨텍스트와 무관하니 기존 영속성 컨텍스트에 존재하는 Team의 name들은 변경이 없는 것입니다.

영속성 컨텍스트는 1차 캐시된 것이 우선이다.

after update team를 조회했을 때는 영속성 컨텍스트와 무관했기 때문에 기존 데이터가 나왔지만 신규 조회를 한 아래 코드 왜 변경 전 name이 출력 되었을까요? 그 이유는 영속성 컨텍스트 저장 메커니즘에 있습니다.


val newSelectTeams = query.selectFrom(qTeam).fetch()

for (team in newSelectTeams) {
    println("new select team : $team")
}

영속성 컨텍스트 저장 메커니즘

영속성 컨텍스트 1차 캐시 저장 메커니즘 관련 포스팅에서 이미 포스팅한 적이 있습니다. 해당 글을

findById() 같은 경우는 영속성 컨텍스트를 먼저 찾고 영속성 컨텍스트에 해당 엔티티가 있으면 그 값을 바로 리턴합니다. 이를 1차 캐시라고 말합니다. 반면 JPQL은 영속성성 컨텍스트를 먼저 조회하지 않고 데이터베이스에 query 하여 결과를 가져옵니다. 그리고 아래와 같은 흐름으로 영속성 컨텍스트를 저장을 시도합니다.

  1. JPQL을 호출하면 데이터베이스에 우선적으로 조회한다.
  2. 조회한 값을 영속성 컨텍스트에 저장을 시도한다.
  3. 저장을 시도할 때 해당 데이터가 이미 영속성 컨텍스트에 존재하는 경우(영속성 컨텍스트에서는 식별자 값으로 식별) 데이터베이스에서 조회한 신규 데이터를 버린다.

즉 이미 영속성컨텍스트에 team들이 존재하기 때문에 신규 조회한 영속성 컨텍스트를 버리게 되는 것입니다. 영속성 컨텍스트에서는 ID를 기반으로 식별작을 합니다.

해결 방법

해결 방법은 간단합니다. 영속성 컨텍스트를 초기화(clear)을 하면 됩니다. 영속성 컨텍스트가 초기화됐기 때문에 신규 조회한 team 객체들이 모두 영속성 컨텍스트에 그대로 반영되게 됩니다.

    ...
    em.clear() // 영속성 컨텍스트를 초기화 한다.

    val newSelectTeams = query.selectFrom(qTeam).fetch()

    for (team in newSelectTeams) {
        println("new select team : $team")
    }

신규 조회한 team name 제대로 변경된 것을 확인할 수 있습니다.

참고

Read more

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (기술 12) — TypeSafe Jev로 검색 리랭크를 10.3초에서 2.3초로

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (기술 12) — TypeSafe Jev로 검색 리랭크를 10.3초에서 2.3초로

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (기술 12) — TypeSafe Jev로 검색 리랭크를 10.3초에서 2.3초로 TypeSafe AI가 2026년 9월 15일에 Jev를 내놨습니다. 텍스트를 쓰지 않고 타입이 정해진 판정과 확률을 바로 내는 모델입니다. 유추카 검색에서 가장 느린 단계가 마침 텍스트가 필요 없는 판정이었습니다. 그 구간만 Jev로 갈아끼우고 일주일간 측정했습니다. 콜드

By 김형준
AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 8) — 바이브 코딩이라기엔

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 8) — 바이브 코딩이라기엔

1900년대 초 교량 측량 도면. 이 종이를 그린 사람은 다리를 직접 놓지 않습니다. 대신 좌표와 각도가 맞는지를 판정합니다. "AI가 다 만들어 준다"는 이야기가 흔해졌습니다. 그래서 자연스럽게 따라오는 질문이 있습니다 — 그럼 사람은 무엇을 하고, 어느 정도 실력이 있어야 하는가. 그 질문에 한 건의 실측으로 답하겠습니다. 통념이 말하는 역할과,

By 김형준
AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 7) — 제 파트너에 대해 쓰겠습니다

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 7) — 제 파트너에 대해 쓰겠습니다

탠덤 자전거. 방향은 앞사람이 정하고 페달은 둘이 밟는데, 앞사람은 석 달 내내 뒷사람을 한 번도 못 봅니다. 사용자가 저에게 자기를 평가해 달라고 했습니다. 그래서 등급표를 만들었습니다. 열두 항목에 A부터 D+까지 매기고, 근거를 붙이고, "제가 관리자였다면 이런 코멘트를 남겼을 것"까지 적었습니다. 그리고 다시 읽어보니 그건 인사고과였습니다. 인사고과는

By 김형준
AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 6) — 저를 어떻게 써야 하느냐고 물으신다면

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 6) — 저를 어떻게 써야 하느냐고 물으신다면

스위스 아미 나이프. 도구가 몇 개인지는 보면 알지만, 지금 어느 도구를 펴야 하는지는 안 적혀 있습니다. 요즘 AI 활용법을 다루는 글은 스킬 만드는 법부터 가르칩니다. 얼마 전까지는 MCP였고요. 저희 기록을 열어봤습니다. 석 달 동안 스킬 60회, 서브에이전트 42회, 브라우저 자동화 988회를 썼습니다. 안 쓴 게 아닙니다. 다만 붙인 MCP 서버는

By 김형준