개요
동일한 문제를 TypeORM의 JOIN으로 해결할 수도 있고, 각 테이블을 개별 조회한 뒤 코드에서 매핑할 수도 있음 어떤 접근이 더 효율적인지는 데이터 크기, 관계 복잡도, 인덱스 상태, 네트워크 제약, 성능 요구사항에 따라 달라짐 핵심 장단점과 선택 기준을 정리함
TypeORM에서 JOIN 사용하는 경우
장점
- 단일 쿼리로 필요한 데이터 수집 가능, 왕복 횟수 감소로 지연시간 이점
- DB가 JOIN과 실행계획을 최적화하는 경우 비용 최소화 기대
- 1:N, N:M 같은 관계 질의를 쿼리로 명시적으로 표현 가능
- 필터링, 정렬, 그룹화 등 집계성 처리에서 DB 연산 활용 용이
- 페이지네이션과 함께 일관된 결과를 만들기 수월함
단점
- 관계가 많아질수록 쿼리 복잡도 상승, 디버깅 비용 증가
- 대형 테이블 간 JOIN은 잘못된 인덱싱 시 성능 저하 유발
- 중복 로우로 인한 결과 폭증과 전송량 증가 가능성 존재
예시 스니펫
const users = await getRepository(User)
.createQueryBuilder('u')
.leftJoinAndSelect('u.posts', 'p')
.where('u.isActive = :isActive', { isActive: true })
.getMany()코드 레벨에서 매핑하는 경우
장점
- 쿼리 자체는 단순, 리포지토리 경계가 명확해 유지보수 용이
- DB로 표현하기 까다로운 복잡한 비즈니스 규칙을 코드로 유연하게 처리 가능
- 개별 엔터티를 캐시 계층에 적재해 재사용 가능, 반복 접근 비용 절감
단점
- 여러 번의 쿼리로 네트워크 왕복 증가, 지연시간 누적 위험
- 트랜잭션 경계 밖에서 조합 시 일관성 저하 가능성
- 대량 데이터에서 코드 측 필터링과 조인 구현 비용 커짐, N+1 쿼리 패턴 발생 위험
예시 스니펫
const users = await getRepository(User).find()
const posts = await getRepository(Post).find()
const usersWithPosts = users.map(u => ({
...u,
posts: posts.filter(p => p.userId === u.id),
}))선택 기준
JOIN 선호 상황
- DB 인덱스가 적절히 구성되어 있고 조인 키 카디널리티가 양호한 경우
- 네트워크 왕복을 최소화해야 하는 환경, 단일 요청 내 일관된 결과가 중요한 경우
- 필터링, 정렬, 그룹화, 페이지네이션을 DB에서 처리해 전송량을 줄여야 하는 경우
- 대용량 데이터 처리에서 스캔 범위를 줄이고 실행계획 최적화 이점이 큰 경우
코드 매핑 선호 상황
- 복잡한 비즈니스 규칙으로 인해 SQL 표현이 과도하게 복잡해지는 경우
- 엔터티 단위 캐시를 적극 활용해 재조회 비용을 낮출 수 있는 경우
- 데이터 규모가 작거나 쿼리 비용이 낮아 코드 조합의 오버헤드가 미미한 경우
주의 포인트
- N+1 쿼리 패턴 방지 필요, 필요한 관계를 명시적 JOIN 또는 일괄 로딩으로 해결 권장
- JOIN 시 선택 컬럼 최소화로 중복 데이터 전송 방지
- 인덱스 유효성 점검, 조인 키와 필터링 컬럼에 적절한 인덱스 구성 권장
- 트랜잭션 경계 내에서 일관성 요구 시 하나의 쿼리 또는 동일 커넥션에서 처리 고려
권장 전략
- 기본값으로는 DB가 잘하는 일은 DB에 위임, 즉 JOIN으로 필터링·정렬·집계를 먼저 고려
- 도메인 규칙이 복잡하거나 캐시 효과가 큰 경로에서는 코드 매핑 병행, 단 N+1 방지 가드 레일 마련
- 대용량에서 JOIN 사용 시 필요한 컬럼만 선택, 적절한 페이지네이션과 인덱스 튜닝을 선행
- 작은 데이터셋 또는 관리형 캐시가 있는 경우 코드 조합으로 단순화, 필요 시 배치 조회로 왕복 최소화
마무리
단순 관계나 집계 중심 요구에는 JOIN이 일관성과 성능 측면에서 유리함 복잡한 도메인 규칙이나 캐시 친화적 워크로드에는 코드 수준 매핑이 개발 생산성과 운영 비용 면에서 합리적 선택일 수 있음 데이터 규모, 인덱스 품질, 네트워크 제약, 일관성 요구를 기준으로 두 접근을 혼합하는 전략이 현실적인 해법임