[JPA] Batch Insert로 성능 향상시키기

공공데이터 포털을 통해 대량의 데이터를 받아오면서 해당 데이터들을 DB INSERT 작업을 진행할 때 보다 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 JDBC의 Batch Insert를 사용해 보기로 했다.

그리고 직접 JPA의 saveAll과 JDBC의 batch Insert를 비교하면서 성능 차이를 확인해 보겠다.

1. saveAll()

JPA에서 기본적으로 데이터 저장을 할 때 save()와 saveAll()을 통해 데이터 INSERT를 진행한다.

보통 save()는 개별 객체를 저장할 때 사용하고 saveAll()는 한 번에 여러 개의 객체를 저장할 때 사용한다.

원래 처음엔 대량의 데이터 INSERT 작업으로 saveAll()을 사용해서 작업을 진행하려 했었지만 saveAll()은 단건으로 INSERT 쿼리가 실행된다.

즉, 1000개의 데이터를 작업할 때 아래와 같은 INSERT 쿼리가 1000번 실행된다는 것이다.

insert into test_table (test_value1, test_value2) values ('t1', 't2');
insert into test_table (test_value1, test_value2) values ('t3', 't4');
insert into test_table (test_value1, test_value2) values ('t5', 't6');
insert into test_table (test_value1, test_value2) values ('t7', 't8');

또한, save()와 saveAll()을 사용하면 아래처럼 INSERT 쿼리가 실행되기 전 SELECT 쿼리가 실행되는 경우도 있다.

Hibernate: 
    select
        tb1_0.test_value1,
        tb1_0.test_value2,
        tb1_0.test_value3,
    from
        test_table tb1_0 
    where
        tb1_0.test_value1=?
        
Hibernate: 
    insert 
    into
        test_table
        (test_value1, test_value2, test_value3) 
    values
        (?, ?, ?)

만일 1000개의 데이터를 saveAll()을 통해 INSERT를 진행하면 1000번의 SELECT 또한 실행이 될 것이다.

이는 쿼리 작업의 효율을 매우 떨어뜨리고 속도 또한 느려지기에 작업 시간이 오래 걸리는 상황이 생길 것이다.

그래서 INSERT 작업을 최적화하고 효율을 높이기 위해 Bulk INSERT 작업을 찾게 되었다.

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2. Batch Insert

우선 단건 INSERT와 Bulk INSERT의 차이점을 알아보자

단건 INSERT는 아래와 같이 실행이 되고

insert into test_table (test_value1, test_value2) values ('t1', 't2');
insert into test_table (test_value1, test_value2) values ('t3', 't4');
insert into test_table (test_value1, test_value2) values ('t5', 't6');
insert into test_table (test_value1, test_value2) values ('t7', 't8');

Bulk INSERT는 아래와 같이 실행이 된다.

insert into 
	test_table (test_value1, test_value2) 
values 
	('t1', 't2'), ('t3', 't4'), ('t5', 't6'), ('t7', 't8');

보시다시피 단건 INSERT와 달리 하나로 묶어서 INSERT 작업을 실행한다.

한눈에 보기에도 단건 INSERT 보다 성능이 좋아 보인다. 바로 코드 작성을 해보자

우선 application.properties에 아래와 같이 batch_size를 설정해 준다.

# application.properties

spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.batch_size=1000
spring.jpa.properties.hibernate.order_updates=true
spring.jpa.properties.hibernate.order_inserts=true

그리고 기존에 사용하던 JPA repository에서 extends JpaRepository를 제거해 주고 클래스 형태로 작성해 준다.

// PopulationJan0sRepository.java

@Repository
public class PopulationJan0sRepository {

    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public PopulationJan0sRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    }

    public void batchInsert(List<Population0sDto> list) {
        jdbcTemplate.batchUpdate(
                "INSERT INTO population_jan_0s (admin_code, pop_age_m_0, pop_age_w_0, pop_age_m_1, " +
                        "pop_age_w_1, pop_age_m_2, pop_age_w_2, pop_age_m_3, pop_age_w_3) " +
                        "VALUES(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)",
                        
                new BatchPreparedStatementSetter() {
                    @Override
                    public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
                        ps.setLong(1, list.get(i).getAdminCode());
                        ps.setLong(2, list.get(i).getPopAgeM0());
                        ps.setLong(3, list.get(i).getPopAgeW0());
                        ps.setLong(4, list.get(i).getPopAgeM1());
                        ps.setLong(5, list.get(i).getPopAgeW1());
                        ps.setLong(6, list.get(i).getPopAgeM2());
                        ps.setLong(7, list.get(i).getPopAgeW2());
                        ps.setLong(8, list.get(i).getPopAgeM3());
                        ps.setLong(9, list.get(i).getPopAgeW3());
                    }

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

형태는 단순하니 작성하기 어렵지 않을 것이다. 아마 환경에 따라 추가해야 하는 내용도 있고 바꿔야 하는 부분도 있을 것이다. 해당 사항은 작업을 진행하면서 추후에 추가해 보겠다.

작성 후 repository의 batchInsert 메서드를 호출하여 사용해 주면 된다.

// PopulationJanService.java

@RequiredArgsConstructor
@Service
public class PopulationJanService {
	
    private final PopulationJan0sRepository populationJan0sRepository;
    
    @Transactional
    public void populationJanUpdate(List<Population0sDto> list) {
        try {
            populationJan0sRepository.batchInsert(list); // 전달받은 list를 batchInsert에 넣어주기
        } catch(Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

2. 성능 비교

1000개, 10000개, 100000개의 데이터 INSERT 작업을 할 때 saveAll()을 사용할 때와 batchInsert를 사용할 때의 차이점을 확인해 보겠다.

확인 방법은 해당 쿼리 시작 지점과 끝나는 지점에 스프링의 StopWatch 클래스를 사용하여 시간을 체크하였다.

// PopulationJanService.java

@RequiredArgsConstructor
@Service
public class PopulationJanService {
	
    private final PopulationJan0sRepository populationJan0sRepository;
    
    @Transactional
    public void populationJanUpdate(List<Population0sDto> list) {
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        try {
            stopWatch.start(); // 시간체크 시작
            
            populationJan0sRepository.batchInsert(list); 
            
            stopWatch.stop(); // 시간체크 끝
            System.out.println("작업 시간 : " + stopWatch.getTotalTimeSeconds());
        } catch(Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

첫 번째로 1,000개의 List 데이터 INSERT 작업 결과이다.