📊 Entity에서 DTO로: 세 가지 매핑 방식의 성능 비교

🎯 들어가며

애플리케이션에서 데이터를 노출할 때 DTO를 사용하는 것은 많은 장점이 있어 강력히 권장됩니다. 노출되는 데이터 관리부터 성능 및 보안 문제까지, DTO는 모든 애플리케이션에 반드시 있어야 합니다.

하지만 DTO에는 중요한 단점이 하나 있습니다 ⚠️: 항상 엔티티와 DTO 간의 변환이 필요하다는 점입니다. 이는 추가적인 복잡성을 가져옵니다.

💡 이 글에서는 Entity를 DTO로 변환하는 여러 방법을 살펴보고, 그 중 어떤 것이 가장 성능이 좋은지 찾아보겠습니다.

🛠️ 매핑 기법

이번 글에서 비교할 매핑 옵션은 다음과 같습니다:

1️⃣ Manual mapping (수동 매핑)

가장 기본적인 기법으로, 개발자가 Entity의 필드를 DTO로 수동으로 매핑합니다.

2️⃣ MapStruct

수동 방식과 유사하지만 자동으로 이루어지며, 개발자가 필드를 수동으로 매핑할 필요가 없습니다.

3️⃣ JPQL

JPQL을 사용하면 쿼리에서 직접 Entity를 DTO로 변환할 수 있습니다.

각 접근 방식에는 장단점이 있으며, 어떤 것을 사용할지는 개발의 복잡성이나 아키텍처 요구사항에 따라 달라질 수 있습니다 🤔

⚖️ 비교 실험

이제 두 가지 시나리오를 사용하여 세 가지 접근 방식의 성능을 비교해보겠습니다:

• 간단한 시나리오
• 복잡한 시나리오

📚 간단한 시나리오

실험은 다른 엔티티와 관계가 없는 간단한 엔티티로 시작합니다. 데이터베이스 테이블에는 1000개의 책이 삽입되어 있습니다.

Book 엔티티는 다음과 같은 필드를 가지고 있습니다:

• id (고유 식별자)
• name (책 이름)
• author (저자)
• releaseDate (출판일)
• numberOfPages (페이지 수)
• language (언어)

BookDTO는 엔티티와 동일한 구조를 가집니다.

세 가지 매핑 방식 모두 BookDTO 리스트를 반환합니다. 각 시나리오마다 100번의 요청을 실행했고, 다음은 각각의 평균 실행 시간(ms)입니다:

📈 성능 결과:

• ✋ Manual 방식: 11ms
• 🔧 MapStruct 방식: 10ms
• 📝 JPQL 방식: 8ms

보시다시피, 세 방식 간의 차이는 미미합니다. JPQL 버전이 약간 더 빠르지만 큰 차이는 없습니다.

🔗 복잡한 시나리오

이제 엔티티에 @ManyToOne 관계를 추가하여 조금 더 복잡하게 만들어보겠습니다. 각 Book은 이제 Publisher를 가지게 됩니다.

Publisher 엔티티 필드:

• id (고유 식별자)
• name (출판사 이름)
• since (설립일)
• address (주소)
• country (국가)

BookDTO도 이제 PublisherDTO를 포함하도록 변경되었습니다.

100번의 요청을 다시 실행한 결과:

📈 성능 결과:

• ✋ Manual 방식: 472ms 😱
• 🔧 MapStruct 방식: 494ms 😱
• 📝 JPQL 방식: 19ms ⚡

이번에는 차이가 확연합니다! JPQL 옵션이 다른 두 옵션보다 훨씬 더 나은 성능을 보였습니다. Manual과 MapStruct는 비슷한 성능을 보였지만... 차이가 너무 크지 않나요? 🤔 좀 더 분석해봅시다!

🐛 N+1 문제 발견!

Manual과 MapStruct 버전 모두 JpaRepository의 findAll() 메서드를 사용하고 있었습니다. 또한 publisher의 fetch 타입이 FetchType.LAZY로 설정되어 있어서, 여기에 N+1 문제가 있었습니다! 😵

이는 각 fetch마다 데이터베이스에 1001번의 select가 발생한다는 의미입니다:

• 📖 1번: 모든 책을 가져오는 select
• 📚 1000번: 각 책의 출판사를 가져오는 select (책이 1000개였으므로)

🛠️ N+1 문제 해결

이 문제를 해결하기 위해 @Query와 JOIN FETCH를 사용한 새로운 메서드로 교체했습니다:

@Query("SELECT b FROM Book b JOIN FETCH b.publisher")
List<Book> findAllWithPublisher();

이 변경 후의 결과를 확인해봅시다! 🎉

📈 최종 성능 결과:

• ✋ Manual 방식: 24ms ✨
• 🔧 MapStruct 방식: 23ms ✨
• 📝 JPQL 방식: 19ms ⚡

Manual과 MapStruct 버전의 실행 시간이 엄청나게 개선되었습니다! 결과는 간단한 시나리오에서 얻은 것과 매우 유사합니다. JPQL이 다시 조금 더 빠르지만, 큰 차이는 없습니다.

💡 결론

서로 다른 복잡도를 가진 두 가지 시나리오에서 실험을 실행한 결과, Entity에서 DTO로의 세 가지 매핑 유형 간에 큰 차이가 없다는 것이 밝혀졌습니다.

하지만 두 시나리오 모두에서 JPQL 솔루션이 가장 우수했고, 그 다음이 MapStruct, 마지막으로 Manual 솔루션이었습니다 🏆

성능은 비슷하지만, 어떤 솔루션도 보편적으로 이상적이지는 않습니다. 프로젝트에 따라 한 접근 방식이 다른 것보다 더 잘 맞을 수 있기 때문입니다. 옵션 중 하나를 선택하는 것은 선호도나 특정 요구사항의 문제일 수 있습니다 🎯

✍️ 읽어주셔서 감사합니다!

📌 출처

원문: Entity to DTO: A Performance Comparison of Three Mapping Approaches

저자: Flavius Zichil

발행: Level Up Coding (2025년 9월 28일)