커피를 마시는 늑대님의 면접 결과

fetchJoin과 페이징의 문제점과 해결방법을 잘 이해하고 계시는 것 같습니다. OneToMany 관계에서 데이터 중복으로 인한 메모리 문제와 두 가지 해결방법(ID 기반 재조회, batch size 활용)을 정확히 설명해주셨네요. 다만 좀 더 구체적으로 설명하면, Hibernate가 경고 로그를 출력하면서 메모리에서 페이징을 수행하는 이유는 JOIN 결과가 카테시안 곱으로 인해 중복 행이 생성되어 정확한 LIMIT/OFFSET 적용이 불가능하기 때문입니다. 추가로 @BatchSize 어노테이션이나 hibernate.default_batch_fetch_size 설정에 대한 구체적인 사용법과, N+1 문제 해결 관점에서의 설명을 보완하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다.

Batch Size의 기본 개념과 N+1 문제 해결, fetch join과의 연관성을 잘 이해하고 계시는 점이 좋습니다. 다만 동작 원리에 대한 설명에서 몇 가지 보완이 필요합니다. Batch Size는 지연 로딩 시 연관된 엔티티들을 개별 쿼리로 조회하는 대신, 여러 개의 ID를 IN 절로 묶어서 한 번에 조회하는 방식으로, 예를 들어 batch size가 100이면 100개씩 묶어서 조회합니다. 또한 "한꺼번에 가져오지 않으므로 N+1 문제를 방지한다"는 설명보다는 "N개의 개별 쿼리를 N/batch_size 개의 쿼리로 줄여서 N+1 문제를 완화한다"고 표현하는 것이 더 정확하니 참고하시기 바랍니다.

N+1 문제의 기본 개념과 성능 저하 원인을 잘 이해하고 계시는 점은 좋습니다. 하지만 답변에서 "연관관계에 있는 엔티티는 자동으로 가져오기 때문에"라고 하신 부분은 정확하지 않습니다. 실제로는 지연 로딩(Lazy Loading) 상황에서 연관된 엔티티에 접근할 때마다 추가 쿼리가 발생하는 것이 N+1 문제의 핵심 메커니즘입니다. 예를 들어 Member 엔티티 10개를 조회한 후, 각 Member의 Order를 접근할 때마다 개별 쿼리가 실행되어 1(초기 조회) + N(각 연관 엔티티 조회) = N+1개의 쿼리가 발생한다는 구체적인 시나리오를 추가하시면 더 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다.