📌“동적 SQL로 강의 검색을 유연하게 – LectureSqlProvider 구현기”

📅 2025-07-02

✍️ 박찬희

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🔧 왜 이 기능을 시작했는가?

강의 검색 화면을 만들다 보니 이런 요구가 쏟아졌다:

• 카테고리별로 나눠야 해요
• 제목에 “Java”가 들어간 강의만 보여주세요
• 인기순으로 정렬해주세요
• 페이징도 꼭 필요해요

처음에는 단순한 정적 SQL로 시작했다.

하지만 조건이 늘어날수록 쿼리는 무너졌고,

if-else의 늪과 복붙 SQL 지옥이 시작됐다.

그래서 결단했다.

동적 SQL + MyBatis SQL Provider 패턴으로 전환해서,

가독성과 재사용성을 동시에 잡기로.

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🧱 설계 구조 한눈에 보기

계층	요소	설명
DTO	LectureSearchCondition	검색 조건(카테고리, 키워드, 정렬, 페이징 등) 전달 객체
Provider	LectureSqlProvider	SELECT, COUNT 쿼리 동적 생성 담당
Mapper	LectureMapper.xml	동적 쿼리 문자열 바인딩
Service	LectureService	비즈니스 로직 (조건 분기, 응답 변환 등)

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📌 핵심 메서드 설계

✅ findLectures(LectureSearchCondition cond)

• 인기순 정렬 가중치 알고리즘 내장:

(평점 * 0.9) + (리뷰 수 * 0.1) AS popularityScore

• 조인 구성:

FROM lectures l
LEFT OUTER JOIN user_interactions ui
  ON l.lecture_id = ui.target_id
  AND ui.target_type = 'LECTURE'
  AND ui.interaction_kind = 'FEEDBACK'

• 조건 분기:

if (cond.getKeyword() != null) {
  WHERE("title LIKE ... OR description LIKE ...");
}

• 정렬 동적 구성:

if ("popular".equals(cond.getSort())) {
  ORDER_BY("popularityScore DESC");
} else {
  ORDER_BY("l.created_at DESC");
}

📌 실시간 인기순을 만들어내기 위해 데이터를 “정렬 가능 지표”로 가공해서 넣는 게 핵심이었다.

이런 정렬 지표는 UX와 데이터 기반 추천의 절충지점이 된다.

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✅ countLectures(LectureSearchCondition cond)

• SELECT 구문은 단순하지만,

  조건 필터링은 조회 쿼리와 동일하게 맞췄다.

SELECT COUNT(DISTINCT l.lecture_id)

• GROUP BY 없이 조인만 유지 → Count 성능 최적화

  📌 리스트 조회와 페이징 카운트를 별도로 분리하면,

  페이징 요청 성능을 10배 이상 개선할 수 있다.

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🧪 테스트 시나리오 요약

조건 예시	기대 SQL 동작
조건 없음	전체 강의 최신순 조회
keyword = “Java”	WHERE title LIKE ‘%Java%’ OR description …
category = “웹”	WHERE l.category = ‘웹’
sort = “popular”	ORDER BY popularityScore DESC
size = 20, offset = 10	LIMIT 10, 20

✅ 모든 쿼리는 콘솔 로그로 직접 출력하여 쿼리 정확성 검증 완료

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🚧 구현 중 겪은 문제

❌ 문제: 정렬 조건이 자꾸 누락됨

• 원인: ORDER_BY(...)를 if문 안에서 작성했는데, SQL() 객체 내부에 적용되지 않음
• 해결: 모든 ORDER_BY는 쿼리 블록의 마지막에 고정 위치로 배치해야 안정적 적용됨

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📈 실무형 최적화 전략

항목	전략	이유
SQL 객체 구성	org.apache.ibatis.jdbc.SQL	가독성 + 유지보수성 확보
정렬 점수 계산	평점 + 리뷰수	추천 알고리즘 간소화 및 실시간 UX 보장
키워드 검색	title + description 동시 LIKE	검색 만족도 향상
페이징 방식	LIMIT #{offset}, #{size}	데이터 양이 많아도 성능 유지
LEFT OUTER JOIN	리뷰 없는 강의 포함	강의 다양성 확보

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🔭 앞으로의 확장 계획

기능	설명
📊 정렬 기준 추가	리뷰많은순, 가격낮은순, 무료만 보기 등
🔄 인기 점수 개선	조회수, 찜 수 등 포함한 다중 가중치 모델
🌐 다국어 지원	title_kr, title_en 분기 처리
🚀 ElasticSearch 연동	대용량 조건 검색 성능 향상
✅ 단위 테스트	Provider 함수별 assertSQLEquals 테스트 작성 예정

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✍️ 회고

이번 LectureSqlProvider 작업은 단순한 SQL 리팩토링이 아니었다.

그 안에는 다음과 같은 교훈이 있었다:

💡 “조건이 늘어나는 시스템일수록, 쿼리는 사람이 읽을 수 있어야 한다.”

MyBatis의 SQL() 객체는 단순한 문법이 아니라,

도메인 로직을 SQL 수준에서 분리하고 테스트 가능한 코드로 만들 수 있는 방법론이었다.

그리고 무엇보다,

백엔드 설계가 좋아야 프론트가 단순해진다.

조건만 넘기면 그에 맞는 강의 목록을 정교하게 쿼리해주는 이 구조는

실무에서 API 설계의 핵심이 무엇인지 다시 한번 깨닫게 했다.

✅ 한 문장 요약

“MyBatis SQL Provider 패턴으로 조건 기반 강의 검색을 정교하게 구성하여, 유지보수성과 UX 중심의 실시간 추천 구조를 완성했다.”