bito님의 면접 결과

JPA의 N+1 문제 해결 방법으로 fetch join, @EntityGraph, batch fetch size 설정을 언급해주신 것은 매우 좋습니다. 이 세 가지 모두 실무에서 자주 사용되는 핵심적인 해결책들이고, 특히 fetch join과 @EntityGraph는 가장 근본적인 해결 방법이라 할 수 있습니다. 다만 N+1 문제가 정확히 무엇인지에 대한 설명이 부족했는데, 연관된 엔티티를 조회할 때 최초 쿼리 1개와 각 결과마다 추가 쿼리 N개가 발생하는 문제라고 설명해주시면 더 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 추가로 각 해결책의 차이점이나 언제 어떤 방법을 사용하는지에 대한 구체적인 예시를 들어주시면 더욱 좋을 것 같습니다.

Fetch Join과 OneToMany 관계에서 페이지네이션 사용 시 메모리 문제가 발생할 수 있다는 핵심 개념을 정확하게 파악하고 계시네요. 하지만 답변을 더욱 완성도 있게 만들기 위해서는 왜 이런 문제가 발생하는지에 대한 구체적인 메커니즘을 설명해주시면 좋겠습니다. OneToMany Fetch Join 시 카테시안 곱으로 인해 데이터가 중복되고, 이때 LIMIT 쿼리가 올바르게 동작하지 않아 Hibernate가 모든 데이터를 메모리에 로드한 후 애플리케이션 레벨에서 페이징 처리를 하게 되는 과정을 추가로 학습해보시기 바랍니다. 또한 이를 해결하기 위한 대안책들(BatchSize 설정, 별도 쿼리 분리 등)에 대해서도 함께 공부하시면 더욱 깊이 있는 답변을 하실 수 있을 것입니다.

카테시안 곱으로 인한 중복 발생과 메모리에서 중복 제거를 한다는 핵심 원리를 정확하게 파악하고 계셔서 좋습니다. OneToMany 관계에서 Fetch Join 시 부모 엔티티가 자식 엔티티 수만큼 중복되어 조회되고, 이를 애플리케이션 레벨에서 중복 제거하기 위해 전체 데이터를 메모리로 로드한다는 점을 잘 설명해주셨습니다. 다만 조금 더 구체적으로 설명하자면, 데이터베이스에서 LIMIT/OFFSET이 중복이 제거되기 전의 raw 결과에 적용되어 의도치 않은 결과가 나올 수 있고, 이를 방지하기 위해 Hibernate가 경고 로그와 함께 메모리에서 페이지네이션을 처리한다는 점을 추가로 학습해보시면 좋겠습니다. 또한 이 문제의 해결책으로 @BatchSize, 별도 쿼리 분리, DTO 프로젝션 등의 대안에 대해서도 알아보시길 권합니다.