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고성능 Spring Persistence (High-Performance Spring Persistence)

Name: 고성능 Spring Persistence (High-Performance Spring Persistence)
Price: 140250 KRW

페치 조인과 batch_fetch_size 이후, 그 다음 단계의 JPA 성능 최적화를 다루는 강의입니다. JPA 너머 Hibernate · JDBC · DB 엔진까지 — 수면 아래 레이어의 작동 원리를 이해하고, 설정 한 줄로 18배 성능 차이를 만드는 7가지 전략을 학습합니다. 조회(Read) 최적화에서 멈추지 않고, 쓰기(Write) 성능과 연관관계 함정, 프로덕션 테스트 환경까지 Spring Persistence 전체를 튜닝합니다. Java Champion이자 Hibernate 핵심 기여자인 Vlad Mihalcea가, Spring Data JPA의 한계를 해결하기 위해 직접 만든 도구와 경험을 바탕으로 가르칩니다.

29명 이 수강하고 있어요.

난이도 중급이상

수강기한 무제한

Vlad Mihalcea

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

불필요한 SELECT를 제거하고, 대량 INSERT 성능을 10배 이상 개선하는 방법을 익힙니다.
수백만 건의 데이터에서도 페이지 수에 관계없이 일정한 조회 속도를 유지하는 전략을 배웁니다
설정 한 줄의 차이가 만드는 18배 성능 격차를, 4개 DB 벤치마크 수치로 직접 체감합니다.

Vlad의 고성능 Spring

N+1 쿼리
페치 조인을 넘어선 심화 전략으로 18배 개선

컬렉션 페이징
페이지 수에 관계없이 일정한 속도 유지

DTO 조회
Spring Data 전용 경량 조회 기법

대량 INSERT
설정과 전략 변경으로 배치 INSERT 활성화

save() 오버헤드
엔티티 수만큼 발생하는 불필요한 SELECT 완전 제거

@DynamicUpdate
켜야 할 때 vs 꺼야 할 때, 판단 기준 제시

연관관계 함정
Lazy 실패, 불필요한 테이블 생성 등 실전 함정 해결

프로덕션 DB 테스트
프로덕션 동일 환경에서 배포 전 사전 검증

수강 전 참고 사항

현재 마지막 섹션인 'Fetching 최적화' 파트가 연재(업데이트) 중에 있습니다.
앞으로 아래와 같은 주제들이 순차적으로 다뤄질 예정이니, 학습에 참고해 주세요.

<업데이트 예정 리스트>

엔티티 페칭(entity fetching)
엔티티 연관관계 (FetchType.EAGER, FetchType.LAZY, LazyInitializationException, JOIN FETCH, Blaze Persistence MULTISET)
스트림 처리(Stream processing)
Query Plan Cache

실습 환경

운영체제: 윈도우, macOS, 리눅스 모두 가능
필수 도구: JDK 17 이상, IntelliJ IDEA 또는 Eclipse IDE
빌드 도구: Maven, Gradle
권장 사양: 8GB 이상의 RAM과 충분한 디스크 공간

선수 지식 및 유의사항

Java 및 Spring 프레임워크 기본 지식
Spring Data JPA 사용 경험 (JpaRepository, @Entity)
기본적인 관계형 데이터베이스(RDB) 및 SQL 지식
실무에서 Spring 기반 개발 경험이 있다면 더욱 효과적입니다.

학습 자료

강의 슬라이드 PDF 파일을 제공합니다.
실습 코드는 GitHub 저장소를 통해 제공될 예정입니다.
각 섹션 마지막에 강의 내용을 복습할 수 있는 퀴즈가 있습니다.

🔗 기존 JPA 강의와의 연관성

다른 JPA 성능 강의 수강 여부는 필수가 아닙니다.
수강하셨다면 심화 내용을 더 깊이 이해할 수 있는 대체가 아닌 보완 관계의 강의입니다.
페치 조인, batch_fetch_size 같은 기본 최적화를 넘어선 심화 과정입니다

Q. 기존 「고성능 JPA & Hibernate」 강의와 뭐가 다른가요?

기존 강의는 EntityManager/Session API를 직접 사용하며 Hibernate 엔진의 내부 작동 원리를 다룹니다.
이 강의는 JpaRepository와 @Transactional을 사용하는 Spring Data JPA 환경에서 실제로 마주치는 성능 문제를 해결합니다.
같은 "Batching"이라는 주제라도, 기존 강의는 "JDBC Batch가 어떻게 동작하는가"를, 이 강의는 "왜 Spring Data에서 saveAll()을 해도 배치가 안 되는가"를 다룹니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

기존 JPA 성능 강의를 수강한 뒤, 그 다음 단계의 성능 최적화가 필요한 분
페치 조인과 batch_fetch_size 까지는 적용했는데, 그 다음에 뭘 해야 할지 모르겠는 분
save() 를 호출할 때마다 예상 못 한 쿼리가 나가는 걸 경험했지만 원인을 못 찾은 분
JPA 성능 튜닝을 해봤지만, DB 레이어까지 내려가본 적은 없는 분
실무에서 대용량 데이터를 다루면서 조회뿐 아니라 쓰기 성능 까지 잡아야 하는 분

선수 지식,
필요할까요?

Spring Data JPA 사용 경험
기본적인 Spring Framework / Spring Boot 지식
기본적인 관계형 데이터베이스(RDB) 및 SQL 지식

안녕하세요
입니다.

1,298

명

수강생

개

수강평

4.5

점

강의 평점

개

강의

My name is Vlad Mihalcea, and I’m a Java Champion. I wrote the High-Performance Java Persistence book, which became one of the best-selling Java books on Amazon.

I'm currently developing the amazing Hypersistence Optimizer, and in my free time, I develop various open-source projects (e.g., Hypersistence Utils and FlexyPool) and answer questions on StackOverflow.

저는 Java 챔피언이자 Hibernate ORM 프로젝트의 주요 기여자입니다. Hypersistence Optimizer 도구를 만들었으며, 이 도구는 애플리케이션 구성과 매핑을 스캔하여 데이터 액세스 계층 속도를 향상시키는 데에 필요한 변경 사항을 알려주는 도구입니다.

StackOverflow에서 Hibernate, Java, JPA 태그에 관련된 수천 개의 질문에 답변하며 골드 배지를 획득했습니다.

흥미로운 것을 발견하면 개인 블로그에 공유하는 것을 좋아합니다. 그는 오픈 소스 소프트웨어를 신뢰하며, 모든 개발자가 어떤 방식으로든 참여해야 한다고 생각합니다.

적절한 도구를 찾지 못하면 Hypersistence Utils나 FlexyPool과 같은 새로운 오픈 소스 프로젝트를 시작하기도 합니다.

커리큘럼

전체

33개 ∙ (5시간 17분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. Introduction

5개 ∙ (40분)

1. Spring Data JPA Abstraction
12:28
2. Object-Relational Impedance Mismatch
04:38
3. Schema Management
09:53
4. Statement Logging
07:28
5. Testing Best Practices
05:58

섹션 2. Types

3개 ∙ (22분)

6. Type Categories and Compact Columns
10:29
7. StackOverflow Database Schema
06:34
8. Non-Standard Column Types
04:58

섹션 3. Identifiers

4개 ∙ (26분)

9. Natural and Surrogate Keys
06:42
10. Assigned identifiers
06:01
11. Generated Identifiers
08:46
12. Identifier Portability
05:28

섹션 4. Relationships

5개 ∙ (50분)

섹션 5. Persistence Context and Flushing

5개 ∙ (1시간 0분)

섹션 6. Batching and Statement Caching

5개 ∙ (1시간 1분)

섹션 7. Fetching

6개 ∙ (55분)

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.

모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

얼리버드 할인 중

월 ₩28,050

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₩280,500

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3. 웹개발 코스 [스프링 프레임워크+전자정부 표준프레임워크]

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실무에서는 많이 사용되어지나 국내에서 찾아볼 수 없는 국내 유일 전자정부프레임워크와 Layered Architecture를 사용한 강의입니다. 이번 강의에서는 스프링 프레임워크와 전자정부 표준 프레임워크를 사용하여 웹개발의 백엔드 및 서버단을 구축하는 방법에 대해서 배우도록 하겠습니다.

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백엔드 개발을 하다 보면 어느 순간 이런 고민을 하게 됩니다. 서비스가 늘어나고 트래픽이 증가하면서 단순한 REST 통신과 CRUD 구조만으로는 한계가 느껴지는 순간 말이죠. 저 역시 실무에서 동일한 문제를 겪었고, 성능과 구조 복잡성 사이에서 많은 시행착오를 거쳤습니다. 그 과정에서 선택한 해답이 바로 NATS였습니다. 단일 바이너리 기반의 단순한 구성, 마이크로초 단위의 초저지연 성능, 그리고 Pub/Sub부터 Queue Group, JetStream까지 실무에 꼭 필요한 기능을 과하지 않게 제공한다는 점은 실제 서비스 환경에서 매우 현실적인 선택이었습니다. 이 강의는 NATS의 기능을 나열하는 강의가 아닙니다. 제가 실무에서 마주했던 문제를 기준으로, 어떤 상황에서 왜 NATS를 선택했고 어떻게 구조를 설계했는지를 코드와 흐름으로 설명합니다. 메시징 시스템이 처음인 분부터, 취업을 준비하는 백엔드 개발자, 그리고 더 나은 아키텍처를 고민하는 시니어 개발자까지 모두가 분산 시스템을 이해하고 한 단계 성장할 수 있도록 돕는 강의입니다.

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스프링 부트와 리액트로 구현하는 보안 JWT 로그인

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이 강의는 최신 웹 서비스 환경에서 필수적인 JWT 기반 토큰 인증과 보안 강화 기법을 실무 중심으로 학습하는 과정입니다. 스프링 부트 3와 스프링 시큐리티 6, 리액트를 활용해 안전한 로그인 시스템을 구현하고, XSS·CSRF 대응, HTTPS 적용, 토큰 재발급 및 폐기 전략, 비밀키 안전 관리 등 보안 실무 전반을 다룹니다. 또한 AWS를 통한 빌드·배포, Redis를 이용한 성능 최적화 등 실제 서비스 수준의 환경 구성을 실습하며, 강의에서 제공되는 완성 프로젝트 소스코드는 바로 실무에 적용할 수 있습니다.

중급이상

React, Java, AWS

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절대강좌! 유니티6 - UGS를 활용한 백엔드 시스템 구축

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UGS(Unity Gaming Service)를 활용하여 게임 백엔드 시스템을 손쉽게 구현하는 방법을 다루는 강의입니다. Guest 인증 및 Username/Password 인증, 게임 데이터 저장, 리더보드, Remote Config 등 필수적인 기능을 실습합니다. UGS는 유니티와 완벽한 에코시스템을 구축해 진입 장벽없이 쉽게 학습하고 여러분의 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실전 강의를 준비했습니다.

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[Spring AI 실전] 나만의 24시간 코드 리뷰어 & 자동 채점 에이전트 만들기

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내 코드를 5초 만에 채점하고 리뷰해주는 AI 시스템, 상상이 현실이 됩니다. 이 강의는 Spring AI를 활용해 **'GitHub PR 자동 분석 및 채점 봇'**을 만드는 올인원 프로젝트 과정입니다. 학생이 과제를 제출하면(Pull Request), 서버가 이를 감지하여 AI가 코드의 변경 사항(Diff)을 분석합니다. 이후 채점 결과는 DB에 저장하고, 피드백은 GitHub 댓글로 자동 등록되며, 학생은 전용 대시보드에서 결과를 확인합니다. 자바(Java) 하나로 백엔드부터 AI 연동, 프론트엔드(Vaadin)까지! 나만의 AI 서비스를 A부터 Z까지 완성해보고 싶은 모든 개발자를 위한 최고의 입문서입니다.

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자바 11 LTS 업데이트 - JAVA 9, 10, 11 새기능 요약

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자바를 쓰고 있지만, 아직 자바 8 문법만 활용하고 계신가요? 자바 11 LTS에 새로 추가된 유용한 기능들을 알아보고 더 편리하게 자바를 활용하는 유능한 개발자가 되어보세요. 여기서 소개하는 기능들은 11 LTS, 17 LTS, 21 LTS버전 모두에서 유용하게 활용하실 수 있습니다.

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