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[ lazy loading 테스트 ]

@Test
    public void findAll_lazyloading_test() {
        List<Board> boardList = boardRepository.findAll();
        boardList.forEach(board -> {
            System.out.println(board.getUser().getUsername()); //lazy loading
        });
    }

Hibernate: 
    select
        b1_0.id,
        b1_0.content,
        b1_0.created_at,
        b1_0.title,
        b1_0.user_id 
    from
        board_tb b1_0 
    order by
        b1_0.id desc
Hibernate: 
    select
        u1_0.id,
        u1_0.created_at,
        u1_0.email,
        u1_0.password,
        u1_0.username 
    from
        user_tb u1_0 
    where
        u1_0.id=?
love
Hibernate: 
    select
        u1_0.id,
        u1_0.created_at,
        u1_0.email,
        u1_0.password,
        u1_0.username 
    from
        user_tb u1_0 
    where
        u1_0.id=?
cos
Hibernate: 
    select
        u1_0.id,
        u1_0.created_at,
        u1_0.email,
        u1_0.password,
        u1_0.username 
    from
        user_tb u1_0 
    where
        u1_0.id=?
ssar
ssar

JOIN 외의 해결 방법 [ default_batch_fetch_size ] → 실무/프로젝트는 이걸 사용

데이터베이스 최적화 기법 중 하나인 IN 절을 이용한 쿼리 최적화 방법
Hibernate 같은 ORM을 사용할 때, default_batch_fetch_size 설정을 통해 
한 번에 가져올 연관된 엔티티의 수를 제어하는 방법!

default_batch_fetch_size = 10이라고 설정하면, 
한 번의 쿼리로 최대 10개의 연관된 엔티티를 가져올 수 있게 된다. 
이는 N+1 문제를 해결하는 데 도움이 되는 설정. 
(N+1 문제란, 한 번의 쿼리로 N개의 엔티티를 가져온 후, 
각 엔티티에 대해 추가적으로 1번씩 쿼리를 더 날려야 하는 문제)

예를 들어, 게시글을 쓴 사람이 30명이고, 이 사람들의 정보를 가져오고 싶다면, 
IN 쿼리에는 한 번에 10명의 user_id가 들어가게 된다. 
따라서, 30명의 정보를 가져오기 위해 총 3번의 쿼리가 실행되겠죠. 
만약 게시글을 쓴 사람이 3명이라면, 한 번의 쿼리로 충분하고, 
10명이라면 역시 한 번의 쿼리로 충분!

WHERE 절에서는 주로 기본키(PK)로 조회하기 때문에 
인덱스를 효율적으로 사용할 수 있어 쿼리 성능이 좋다. -> 빠르다! 

JOIN보다 IN 쿼리가 더 빠르다! 
-> IN 쿼리가 인덱스를 효율적으로 활용할 수 있기 때문!

또한
user_id를 리스트 형태로 동적으로 생성하여 IN 쿼리에 사용하게 되는데, 
이는 여러 user_id에 대한 정보를 한 번에 가져올 수 있게 하여 
쿼리의 수를 줄이고 성능을 향상시키는 방법!

즉, user_id를 int LIST 같은 걸로 1, 2, 3 ~~ user_id를 모음.
이걸 동적으로 우리가 만들어야 하는 것