1️⃣ 연관관계 매핑의 정의
연관관계 매핑은 객체 지향 프로그래밍 언어의 객체 간 관계를 관계형 데이터베이스의 테이블간 관계로 변환하는 기법입니다.
애플리케이션의 객체 모델과 데이터베이스 모델간의 불일치를 해결하기 위해
각 객체의 속성과 관계를 데이터베이스의 컬럼과 외래키(FK, foreign key)로 매핑하는 것을 의미합니다.
연관관계 매핑은 객체 지향 프로그래밍의 생산성을 높이고,
데이터베이스와의 통합을 원할하게 하는 중요한 역할을 합니다.
객체와 테이블의 대응
객체 지향 시스템에서는 클래스 간의 관계(ex: 상속, 연관, 집합 등)가 중요한 역할을 하는데,
이를 데이터베이스 간의 관계 (ex: 일대일, 일대다, 다대다)로 효과적으로 표현해야 합니다.
자동화 및 추상화
연관관계 매핑 프레임워크(JPA, Hibernate 등)을 사용하면,
개발자는 복잡한 SQL 쿼리를 직접 작성하지 않고 객체 간의 관계를 설정하고,
데이터베이스와의 동기화를 프레임워크에 맡길 수 있습니다.
데이터 일관성 및 유지보수성
객체 모델과 데이터베이스 모델 간의 매핑을 통해
애플리케이션의 코드와 데이터 저장소 사이의 일관성을 유지할 수 있으며,
유지보수성을 높이는 데 기여합니다.
2️⃣ 객체 지향과 관계형 데이터베이스의 불일치 문제
객체 지향 프로그래밍(OOP)과 관계형 데이터베이스(RDBMS)는 각각 다른 패러다임을 기반으로 합니다.
이로인해 두 시스템 간에 데이터를 표현하고 다루는 방식에 차이가 발생하는데, 이를 객체-관계 임피던스 불일치라고 부릅니다.
패러다임
어떤 문제를 바라보고 해결하는 기본적인 사고방식이나 접근 방법입니다. 모델이나 틀이라고 할 수 있습니다.
예를 들어, 객체 지향 프로그래밍(OOP)는 객체라는 단위로 캡슐화하여,
이 객체들 간의 상호작용을 통해 문제를 해결하는 방식을 채택합니다.
반면에, 관계형 데이터베이스(RDBMS)는 데이터를 테이블(관계)형태로 구성하고,
이를 SQL과 같은 쿼리를 다루는 접근법을 사용합니다.
이처럼 서로다른 패러다임은 같은 문제라도 접근하는 기본적인 전제와 방법이 달라짐을 보여줍니다.
즉 패러다임은 어떤 분야에서 문제를 정의하고 해결하기 위해 채택하는 근본적인 전제, 사고방식,
그리고 방법론의 집합이라고 할 수 있습니다.
🔍 객체-관계 임피던스 불일치
데이터 모델의 차이
객체 지향에서는 클래스를 기반으로 객체를 생성하며, 상속, 다형성, 캡슐화 등의 개념을 활용합니다.
반면, 관계형 데이터베이스는 테이블, 행, 열의 형태로 데이터를 구성하며, 정규화된 스키마를 따릅니다.
이러한 차이는 데이터를 자연스럽게 매핑하기 어렵게 만듭니다.
관계 표현 방식의 차이
객체 간의 관계는 참조(reference)나 포인터를 통해 표현됩니다.
한 객체가 다른 객체를 직접 참조할 수 있습니다.
데이터베이스에서는 외래 키를 통해 테이블 간의 관계를 정의합니다.
두 테이블이 외래키를 통해 간접적으로 연결됩니다.
식별자 관리
객체는 일반적으로 메모리 상의 참조를 통해 식별되지만,
관계형 데이터베이스에서는 기본 키(primary key)를 사용하여 식별합니다.
이로인해 객체와 데이터베이스 간의 식별자 관리에 추가적인 매핑 작업이 필요합니다.
데이터 접근 방식
객체 지향 언어에서는 메소드를 통해 데이터와 행위를 함께 다루는 반면,
SQL은 선언적 언어로 데이터의 조회, 삽입, 갱신, 삭제 (CRUD)를 처리합니다.
이로인해 동일한 데이터를 다루더라도 접근 방식과 처리 방식이 달라집니다.
복잡한 관계와 계층 구조
상속, 복합 객체, 컬렉션 등 객체 지향 모델에서 흔희 사용되는 개념들을 관계형 모델에 그대로 매핑하기 어렵기때문에
때로는 추가적인 설계나 변환과정이 필요합니다.
이러한 불일치 문제를 극복하기 위해 ORM(Object-Relational Mapping) 기술이 등장하였으며,
이는 객체 모델과 관계형 데이터베이스 간의 변환을 자동화하고
개발자의 부담을 줄이는 역할을 합니다.
3️⃣ 연관관계 매핑의 필요성과 장점
연관관계 매핑은 객체 지향 개발과 관계형 데이터베이스 간의 간극을 메우는 중요한 역할을 합니다.
이를 통해 개발자는 더 효율적이고 유지보수가 용이한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
객체 모델과 데이터베이스 모델의 통합
객체 지향 프로그래밍에서는 객체 간의 관계게 중요한데, 이를 직접 SQL 쿼리로 관리하는 것은 복잡할 수 있습니다.
연관관계 매핑을 사용하면 객체 간의 관계를 데이터베이스의 외래키 등으로 자동 매핑해 줌으로써
두 모델 간의 불일치를 해소할 수 있습니다.
생산성 향상
개발자가 직접 SQL 쿼리를 작성하거나 관계 관리를 구현할 필요가 줄어들기 때문에 비즈니스 로직에 집중할 수 있습니다.
ORM프레임워크 (JPA, Hibernate 등)가 대부분의 반복적인 작업을 자동으로 처리해주므로,
개발 생산성이 크게 향상됩니다.
유지보수성 및 확장성
애플리케이션의 객체 모델을 중심으로 코드를 작성하고 관리할 수 있기 때문에,
요구사항 변경이나 기능 추가시 코드의 유지보수가 쉬워집니다.
또한 데이터베이스 구조의 변경이 필요할 때도 매핑 설정만 조정하면 되어,
전체 시스템에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.
일관성 있는 데이터 처리
연관관계 매핑을 통해 객체와 데이터베이스 간의 데이터 일관성이 유지되며,
트랜잭션 관리, 캐싱 등의 기능을 활용하여 안정적인 데이터 처리가 가능합니다.
추상화와 코드의 간결성
데이터베이스와의 직접적인 상호작용 대신, 객체 간의 관계를 선언적으로 설정할 수 있으므로 코드가 간결해지고,
복잡한 SQL 로직에 대한 의존도가 줄어듭니다.
연관관계 매핑은 객체 지향 프로그래밍의 장점을 최대한 활용하면서 데이터베이스와의 원활한 연동을 가능하게 하여,
개발 효율성과 시스템 안정성을 모두 향상시키는 중요한 기법입니다.