pile·
백엔드·씨앤텍시스템즈씨앤텍시스템즈·

Spring Boot에서 MyBatis 적용

Spring Boot에 MyBatis를 통합해 Oracle DB와 연동하는 전체 레이어 구성을 단계별로 설명하는 튜토리얼이다. pom.xml 의존성 추가부터 SqlSessionFactory 빈 설정, Model/Controller/Service/Mapper 레이어 코드, XML 매퍼 파일 작성까지 실제 조회 REST API를 완성하는 과정을 담는다.

핵심 포인트
  • MyBatis: SQL 쿼리를 XML 파일로 분리 관리, 조회 결과를 DTO/Map으로 자동 매핑
  • pom.xml: `mybatis-spring-boot-starter 3.0.0` 의존성 추가
  • SqlSessionFactoryBean: mapper XML 경로(`classpath:mapper/*.xml`)와 model 패키지를 코드로 지정
  • @Mapper 인터페이스 + XML mapper: 메서드명을 XML의 id와 매핑, resultType으로 자동 역직렬화
  • XML SELECT에서 `AS` 별칭으로 스네이크케이스 컬럼을 카멜케이스 DTO 필드에 자동 매핑
상세 정리
  • MyBatis 장점: SQL을 XML 설정 파일에 분리 → 코드와 쿼리 독립 관리, 복잡한 동적 SQL 작성 용이
  • application.properties: Oracle JDBC URL(`jdbc:oracle:thin:@localhost:1521/cdb1`), username, password 설정
  • SqlSessionFactoryBean: `setMapperLocations(PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mapper/*.xml"))` + `setTypeAliasesPackage(모델 패키지)`
  • Model: userId, userNm, userPw, userEmail, userPh, userLocation, userFailCount 필드를 가진 POJO
  • Controller: `@RestController` + `@GetMapping("/api/cnt/test")` → userService.selectUserList() 호출 후 HashMap으로 응답
  • Service/ServiceImpl: @Autowired UserMapper 생성자 주입, selectUserList() 위임
  • @Mapper 인터페이스: MyBatis가 스캔해 자동으로 프록시 구현체 생성
  • XML mapper: `<mapper namespace="...UserMapper"><select id="selectUserList" resultType="User">SELECT USER_ID as userId ... FROM USER_INFO_VIEW</select></mapper>`
  • typeAliasesPackage 설정 시 XML resultType에 패키지 전체 경로 대신 클래스명(User)만 사용 가능
왜 읽나Spring Boot 프로젝트에서 MyBatis를 완전히 연동하는 전체 레이어(SqlSessionFactory → @Mapper → XML → REST API)를 실제 코드와 함께 순서대로 구성할 수 있는 백엔드 입문 가이드다.
씨앤텍시스템즈
씨앤텍시스템즈 블로그
원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요
원문 읽기
읽음 (0)

이 글과 비슷한

  1. 백엔드·twilio-engTwilio Engineering·

    Programmable Messaging에서 Verify API로 마이그레이션하기

    Twilio의 Programmable Messaging API로 자체 OTP 솔루션을 운영하던 서비스가 Verify API로 전환하는 방법을 코드 예시와 함께 설명한다. Verify는 OTP 전송·검증을 위한 전용 API로, 전화번호 구매, 토큰 생성, DB 저장·만료 관리를 내부에서 처리해 개발자가 직접 구현할 코드를 크게 줄인다.

    요약 이어보기
    #authentication#twilio#sms+2
  2. 백엔드·포스타입포스타입·

    포스타입이 개인화 추천을 하는 방법 2부

    포스타입 백엔드 엔지니어가 벡터 기반 개인화 추천 시스템을 실제 운영하며 맞닥뜨린 성능 장애와 용량 문제를 해결한 과정을 담은 2부다. 수백만 개의 벡터 KNN 검색이 피크 시간대에 전체 Elasticsearch 검색 성능을 흔드는 문제부터 클러스터 OOM 사태까지, 쿼리 최적화와 인프라 분리 두 가지 경로로 근본 해결에 이른다.

    요약 이어보기
    #elasticsearch#vector-search#recommendation-system+2
  3. 백엔드·포스타입포스타입·

    포스타입이 개인화 추천을 하는 방법 1부

    포스타입이 태그 기반 추천의 한계를 극복하고 벡터 임베딩 기반 개인화 추천 시스템을 구축한 과정을 담은 1부다. 유사한 콘텐츠가 다른 용어를 쓰거나 동일한 태그가 전혀 다른 톤의 콘텐츠를 가리키는 문제를 임베딩 벡터로 해결하고, OpenSearch의 HNSW ANN 검색으로 수백만 벡터를 실시간 검색하는 시스템을 구축해 구매율 15% 향상을 달성했다.

    요약 이어보기
    #opensearch#vector-search#recommendation-system+2