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Spring Boot란?

기존 스프링 프레임워크 프로젝트들의 복잡한 설정 및 라이브러리 버전 등의 문제를 완화하여, 간단하게 프로젝트를 생성할 수 있는 라이브러리이다.

기본적으로 사용자가 자주 설정하는 기본 설정들을 포함하고 있으며, 기존 web.xml, ServletContext.xml, rootContext.xml 설정 등을 기존처럼 복잡하지 않게 설정 가능하다.

Spring Boot 프로젝트 시작

IDE(개발 툴 - Spring Tools)를 사용하는데, Spring Starter Project를 눌러 새 프로젝트를 생성할 수 있다.

Name, Type, Packaging, Java Version, Group, Package 등을 설정하고, Next를 눌러 다음 작업으로 넘어갈 수 있다.

• Name : 프로젝트 명
• Type : Maven / Gradle 등 라이브러리 관리 도구
• Packaging : Jar / War
• Java Version : Project에서 사용할 자바 버전
• Group : GroupId 자신의 프로젝트를 식별해주는 고유 아이디
• Artifact : ArtifactId 버전 정보를 생략한 이름으로, 보통 프로젝트 명과 동일

프로젝트의 기본 개요를 설정 이후, Spring Starter project Dependencies에서는 pom.xml에서 설정할 의존성 항목 중 자주 쓰는 항목들을 미리 선택하여 설정할 수 있다.

(프로젝트 생성 시에 생략하고 이후 pom.xml에서 직접 추가하여도 차이가 없다.)

각자 개발 환경 및 설정에 맞춰서 해당 의존성은 추가 및 제거가 가능하다.

• Spring Boot DevTools : 개발의 편의를 위한 도구 지원 (Property 캐싱 설정, 자동 재시작, LiveReload 등)
• Lombok : Getter/Setter, ToString의 메서드를 자동으로 만들어주는 라이브러리
• MyBatis Framework : 프로그램 코드와 SQL을 분리하여, 자바의 관계형 데이터베이스 프로그래밍을 좀 더 쉽게 할 수 있게 도와주는 프레임워크
• MariaDB Driver : DB 연결을 위한 드라이버 (MariaDB)
• Spring Web : Spring MVC를 사용한 RESTful 서비스를 개발

Finish를 클릭하여, 마무리하면 자동적으로 Build가 이루어지며 프로젝트가 생성된다.

RDBMS에선 데이터를 쌓는데 Primary Key가 설정된 컬럼에 한하여 데이터 생성 시, 자동으로 숫자가 증가하게 하는 설정이 가능하다.

설정하는 방법은 간단하며, 테이블 생성 시 증가될 컬럼에 auto_increment를 입력하면 된다.

테이블을 생성할 DB에 아래와 같은 형식으로 auto_increment를 설정할 수 있다.

다만, 여기서 주의할 사항은 auto_increment의 경우는 PK로 지정된 컬럼만 사용 가능하고 그 외에는 에러가 발생한다.

CREATE TABLE land.`user` (
	idx bigint(20) auto_increment NULL,
	CONSTRAINT user_pk PRIMARY KEY (idx)
)

이런 형태로 테이블을 생성하여, 데이터를 쌓다보면 idx (키 값)이 1씩 늘어나는 것을 볼 수 있는데,
1, 2, 3 중에 3을 삭제하고 재 생성하는 경우 3이 생성되는 게 아닌 4부터 데이터가 생성되는 것을 볼 수 있다.

이러한 것을 방지하거나 혹은 재정리하기 위해 auto_increment 값을 초기화할 필요가 있다.

ALTER TABLE land.user AUTO_INCREMENT = 3;

해당 문장같은 형태로 ALTER문을 사용하여, 강제로 원하는 키 값을 지정해줄 수 있다.

ALTER TABLE land.user AUTO_INCREMENT = 1;
SET@COUNT = 0;
UPDATE land.USER SET idx = @COUNT:=@COUNT+1

다른 방식으로 auto_increment를 1부터 재조정하면서 여태 idx 값들을 전체적으로 재조정할 수도 있다.

크게 어려운 방법은 아니지만 idx 값은 현업에서는 다른 테이블과 연동될 수 있기 때문에, 전체적인 값 조정은 데이터를 매핑시키는데 조금 위험도가 존재하므로 조심스럽게 다룰 필요가 있다.