축구팀 관리 프로젝트 20일차 - dataSource.query 사용, 부하테스트

축구팀 관리 프로젝트 20일차 - dataSource.query 사용, 부하테스트

 

 

벌써 프로젝트 진행한지 3주나 지났습니다. 시간이 어떻게 지나갔는지도 모를만큼 순식간에 3주를 바라보게 되었습니다. 며칠 뒤면 중간발표 기간이라 그 때까지의 기능 구현을 위해 개발에 몰두 중입니다. 그 와중에 테스트할 건 많아서 오늘 작업한 것과 부하테스트를 위한 사전조사를 했습니다.

 

 

전술 화면 계속 작업 중

 

축구팀 관리 프로젝트 19일차 - jest로 dummy data 생성 중, 사용법

전날 기록입니다

 

전날은 테스트 코드 작성에 시간을 썼었습니다. 경기 등록에서부터 경기결과, 통계 자료 입력하는 과정까지 구현하느라 시간이 걸렸습니다. 다음날까지 계속 작업하여 테스트 코드를 작성할 수 있었습니다. 해당 파일명은 app.match-spec.ts로 하였으며, jest-match.json에 등록 후 루트 폴더에 있는 pakage.json에 포함시켰습니다.

 

 

// jest-match.json

{
    "moduleFileExtensions": ["js", "json", "ts"],
    "rootDir": "../../",
    "testEnvironment": "node",
    "transform": {
      "^.+\\.(t|j)s$": "ts-jest"
    },
    "testRegex": "app.match-spec.ts$",
    "testPathIgnorePatterns": ["/node_modules/"],
    "collectCoverageFrom": ["**/*.(t|j)s"],
    "coverageDirectory": "../coverage",
    "coveragePathIgnorePatterns": ["/node_modules/"],
    "moduleNameMapper": {
      "^src/(.*)$": "<rootDir>/src/$1"
    }
  }

 

 

전술 화면 현황

전술화면에는 선수 포지션별 경기장 표시와 선수명단, 선택한 포메이션별 공략정보와 추천, 인기 포메이션 소개 기능까지 있습니다. 오른쪽 중간 '해당 포메이션으로 승리할 확률' 대신 최근 3경기 경고 누적자 명단을 넣기로 했습니다.

 

 

이 중 아직 화면에 안 들어간 ' 최근 3경기 경고 누적자 명단' 데이터 불러오는 과정에서 고민을 많이 했습니다. 쿼리로 작성해보니 생각보다 복잡하여 쿼리 빌더를 사용하여 작업하려다 dataSource.query로 쿼리를 더욱 손쉽게 적용할 수 있었습니다.

 

[NestJS/TypeORM] QueryBuilder for NestJS (TypeORM Refactoring)

 

dataSource.query에 대해

dataSource.query는 NestJS에서 사용되는 데이터베이스 쿼리 메소드입니다. 이 메소드는 직접적인 SQL 쿼리를 실행할 수 있게 해주며, TypeORM이나 다른 ORM 라이브러리를 사용하는 NestJS 애플리케이션에서 사용됩니다.

 

아래는 dataSource.query 활용한 코드입니다. 

 

    async getWarningmember(teamId: number) {

        const rawResults = await this.dataSource.query(`

            SELECT member_id, yellowCards
            FROM(
                SELECT member_id, SUM(yellow_cards) yellowCards
                FROM player_statistics
                WHERE team_id = ${teamId} AND match_id IN (
                SELECT match_id
                FROM (
                    SELECT DISTINCT match_id
                    FROM player_statistics
                    WHERE team_id = ${teamId}
                    ORDER BY match_id DESC
                    LIMIT 3
                ) AS subquery
                )
                GROUP BY member_id
                ORDER BY SUM(yellow_cards) DESC
            ) AS members
            WHERE yellowCards > 0
            LIMIT 3

        `);

        const result = await Promise.all(
            rawResults.map(async (member) => {
                const memberData =  await this.memberRepository.findOne({
                    relations:{
                        user: true
                    },
                    select : {
                        user:{
                            name: true
                        }
                    },where :{
                        id:member.member_id
                    }
                });
                return { ...member, memberData};
            }),
        );

        return result;
    }

 

dataSource.query 사용에 따른 장점도 있지만 단점도 존재합니다.

 

dataSource.query 장단점

 

장점

직접적인 SQL 쿼리 실행: dataSource.query를 사용하면 개발자가 원하는 SQL 쿼리를 직접 작성하고 실행할 수 있습니다. 이는 ORM이 제공하는 메소드로 표현하기 어려운 복잡한 쿼리나 특정 데이터베이스 기능을 활용해야 할 때 유용합니다.

유연성: 개발자는 필요에 따라 쿼리를 자유롭게 조정하고 최적화할 수 있습니다. 이는 ORM의 추상화된 메소드로는 달성하기 어려운 세밀한 제어를 가능하게 합니다.

성능: 특정 상황에서는 ORM을 통한 접근보다 직접적인 SQL 쿼리가 더 효율적일 수 있습니다. 특히, 복잡한 조인이나 서브쿼리가 필요한 경우에 ORM보다 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다.

 

단점

보안 위험: 직접적인 SQL 쿼리는 SQL 인젝션과 같은 보안 취약점에 노출될 위험이 있습니다. 쿼리를 직접 작성할 때는 주의가 필요하며, 사용자 입력을 쿼리에 포함시킬 경우 적절한 살균(sanitization)이 필요합니다.

유지보수의 어려움: SQL 쿼리는 코드베이스에서 디버깅하고 유지보수하기가 더 어려울 수 있습니다. 특히, 복잡한 쿼리의 경우 다른 개발자가 이해하고 수정하기 어려울 수 있습니다.

데이터베이스 종속성: dataSource.query를 사용한 SQL 쿼리는 특정 데이터베이스에 특화된 문법을 사용할 수 있습니다. 이는 다른 종류의 데이터베이스로 애플리케이션을 이전할 때 문제가 될 수 있으며, 데이터베이스 간 이식성을 제한합니다.

ORM의 기능 미활용: ORM은 데이터베이스 작업을 추상화하고 간소화하는 데 도움이 됩니다. dataSource.query를 사용하면 이러한 ORM의 장점을 활용하지 못할 수 있으며, 데이터 모델과의 연동이나 자동화된 마이그레이션과 같은 기능을 놓칠 수 있습니다.

 

결론적으로, dataSource.query는 특정한 상황에서 매우 유용할 수 있지만, 보안, 유지보수, 데이터베이스 이식성 등의 측면에서 주의가 필요합니다. ORM의 추상화된 메소드만으로 해결할 수 없는 경우에 한해 신중하게 사용하는 것이 좋습니다.

 

 

부하테스트 사전조사

 

부하테스트를 위한 다양한 툴 조사 중 Apache JMeter에 대해 좀 더 깊이 알아보려 합니다.

 

Apache JMeter를 이용한 부하 테스트 및 리포트 생성

[성능 테스트 도구] Apache Jmeter 설치부터 간단한 사용까지

 

 

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