• 성능 향상

  JPA는 추상화 계층을 추가하여 데이터 접근 시 성능이 저하 될 수 있습니다.

  JDBC는 쿼리를 직접 제어할 수 있어 높은 성능을 달성할 수 있습니다.

• 더 낮은 레벨의 접근

  JPA는 제한적인 기능을 제공하며, 특정 상황에서 제어가 어려울 수 있습니다.

  JDBC는 DB와의 상호 작용에 대한 더 많은 기능을 제공하며, 요구사항에 맞게 코드를 조정할 수 있습니다.

성능 개선 테스트를 위해 가상 사용자 10명이 30초 간, 서버에 플레이 가능한 게임 리스트 요청을 보냅니다.

라이브러리의 쿼리는 다음과 같이 동일 합니다.

1. JdbcTemplate 쿼리 : "SELECT * FROM game WHERE playable = ?"
2. JPA 메서드 : List findByPlayable(boolean playable)

	데이터 송수신	요청 처리 시간 평균값	요청 처리 시간 중앙값	요청 처리시간 P(90)	요청 처리 시간 P(95)	RPS
JDBC Template	수신 데이터: 약 349 MB 송신 데이터: 약 31 MB	943.9µs	832µs	1.3ms	1.55ms	10,136 요청/초
JPA	수신 데이터: 약 308 MB 송신 데이터: 약 27 MB	1.07ms	993.32µs	1.43ms	1.63ms	8,933 요청/초

테스트 시나리오에서 JDBC Template이 JPA보다 전반적으로 더 우수한 성능을 보여주었습니다.
JDBC Template은 더 많은 데이터를 처리하고, 요청을 더 빠르게 처리하며, 반복 작업도 더 신속하게 완료했습니다.
이는 JDBC Template이 데이터베이스와의 직접적인 상호작용에 있어 JPA보다 오버헤드가 적기 때문으로 보입니다.
JPA는 추가적인 추상화 계층과 기능을 제공하는데, 이로 인해 일부 성능 비용이 발생할 수 있습니다.

더욱이, JDBC Template을 사용할 때는 SQL 쿼리를 직접 작성하므로, 필요한 필드만 선택하는 쿼리를 작성할 수 있습니다.
(Spring Data JPA에서 @Query 어노테이션 사용하여 쿼리를 직접 작성할 수 있습니다.)

🚨BREAKINGCHANGE: Refactor Repository using JDBC Template