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Top-N-per-group — 부모마다 최신 3개를 가져오는 세 가지 방법\n\n프로젝션으로 엔티티는 만들지 않게 되었지만 부모 20개의 하이라이트 1,509행을 모두 가져오는\n문제는 남았습니다. 화면에는 부모마다 최신 3개만 필요했습니다. 표준 JPQL만으로는 윈도우 함수와\nLATERAL을 표현할 수 없어서 native SQL로 내려갔습니다. 윈도우 함수·LATERAL·2단계 배치 세\n방식이 같은 top-3을 만드는지 먼저 확인한 뒤 같은 데이터로 실행계획과 buffers를 비교했습니다.\n\n### 13.1 단순한 `LIMIT`이 부모별로 적용되지 않는 이유\n\n처음에는 자식 쿼리 끝에 `LIMIT 3`을 붙였습니다. 하지만 `LIMIT`은 부모별 그룹이 아니라\n**최종 결과 집합 전체**에 적용되어 부모 하나의 하이라이트 3개만 남았습니다.\n\n```sql\n-- ❌ 전체 결과에 LIMIT 3 → 페이지 20개 부모인데 3행만 (가장 최신 하이라이트 부모 1개만 채워짐)\nSELECT h.feed_item_id, h.color, h.text, h.created_at FROM highlights h\n WHERE h.feed_item_id IN (<page-20 부모 ids>) ORDER BY h.created_at DESC LIMIT 3;\n```\n\n\"그룹당 top-N\"은 세 가지로 표현할 수 있습니다. 셋 다 같은 페이지-20 부모 서브쿼리(`… ORDER BY first_highlighted_at DESC, id ASC LIMIT 20`)를 입력으로 받습니다.\n\n```sql\n-- ⓐ 윈도우 함수: 부모별 순번 → rn<=3 컷 (컷은 DB, 전송은 60행으로 접힘)\nSELECT t.* FROM (SELECT h.*, row_number() OVER (PARTITION BY h.feed_item_id\n         ORDER BY h.created_at DESC) AS rn FROM highlights h\n         WHERE h.feed_item_id IN (<ids>)) t WHERE t.rn <= 3;\n-- ⓑ LATERAL: 부모마다 상관 서브쿼리로 상위 3개만 인덱스 seek (ix_highlights_feed_items_created)\nSELECT p.id, top3.* FROM (<page-20 부모>) p CROSS JOIN LATERAL (\n         SELECT h.color, h.text, h.created_at FROM highlights h\n         WHERE h.feed_item_id = p.id ORDER BY h.created_at DESC LIMIT 3) top3;\n-- ⓒ 2단계 배치: 자식을 한 방 IN 으로 가져와 앱에서 부모별 3컷 (11절 배치의 연장)\nSELECT h.feed_item_id, h.color, h.text, h.created_at FROM highlights h\n WHERE h.feed_item_id IN (<ids>) ORDER BY h.feed_item_id, h.created_at DESC;  -- 앱컷\n```\n\n`PARTITION BY`(윈도우)·부모별 상관 서브쿼리(LATERAL)·앱 그룹핑(2단계)이 각각 `LIMIT`이 못 하는 \"그룹당\"을 만듭니다. 무대는 신규 IT인 `FeedTopNIT`이고 native SQL은 `JdbcTemplate`으로 실행합니다. 10절처럼 IT-only라 `loadFeed`와 `loadFeedProjection`은 건드리지 않았고 프로덕션 코드 변경은 0입니다. 표준 JPQL엔 윈도우도 LATERAL도 없어서 native로 내려갑니다.\n\n### 13.2 실측 — 세 방법의 결과와 단순 LIMIT의 오작동\n\n`FeedTopNIT.l14ThreeStrategiesReturnTopThreePerParentAndNaiveLimitIsWrong`·`l14TransferAcrossStrategies`(seed 1,000, page 20). 원본: [`evidence/raw/metrics/l14-topn-resolution.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-topn-resolution.csv).\n\n| 전략 | 반환 행 | 커버한 부모 | 부모당 최대 |\n|---|---:|---:|---:|\n| ⓐ 윈도우 | 60 | 20 | 3 |\n| ⓑ LATERAL | 60 | 20 | 3 |\n| ⓒ 2단계(앱컷 전 전량) | **1,509** | 20 | 전량 |\n| ❌ 순진 `LIMIT 3` | 3 | **1** | — |\n\n윈도우와 LATERAL은 부모 20개에서 각각 3개씩, 모두 60행을 반환했습니다. 2단계 방식은\n애플리케이션에서 자르기 전에 1,509행을 모두 전송했습니다. 순진한 `LIMIT 3`은 전체 결과에서\n3행만 남겨 부모 하나만 채우고 나머지 부모에는 하이라이트를 넣지 못했습니다.\n\n### 13.3 결과는 같지만 I/O는 달랐다\n\n세 SQL은 캐시 상태를 맞추기 위해 같은 테스트 실행에서 `EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)`로\n측정했습니다. 원문: [`l14-window-plan.txt`](./evidence/raw/explain/l14-window-plan.txt) ·\n[`l14-lateral-plan.txt`](./evidence/raw/explain/l14-lateral-plan.txt) ·\n[`l14-twostep-plan.txt`](./evidence/raw/explain/l14-twostep-plan.txt). 요약:\n[`evidence/raw/metrics/l14-plan-compare.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-plan-compare.csv).\n\n| 전략 | 최상위 노드 (스캔·조인) | 반환 행 | buffers shared hit | exec |\n|---|---|---:|---:|---:|\n| ⓐ 윈도우 | `WindowAgg` ← `Hash Semi Join`(전량) | 60 | 430 | 1.552 ms |\n| ⓑ **LATERAL** | `Nested Loop` ← `Index Scan`+`Limit 3` | 60 | **204** | **0.323 ms** |\n| ⓒ 2단계 | `Sort` ← `Hash Semi Join`(전량) | 1,509 | 430 | 1.686 ms |\n\n```text\n-- ⓑ LATERAL — 부모마다 인덱스 range scan, Limit 3 에서 멈춤 (loops=20, 각 rows=3)\nNested Loop  (... rows=60) (actual ... rows=60 loops=1)   Buffers: shared hit=204\n  ->  Limit (... rows=20)  ← 페이지 20 부모\n  ->  Limit (... rows=3 ... loops=20)                     Buffers: shared hit=63\n        ->  Index Scan using ix_highlights_feed_items_created on highlights h\n              Index Cond: (feed_item_id = fi.id)          ← 부모당 3개만 읽고 멈춘다\n-- ⓐ 윈도우 — 파티션 전량(1509)을 읽어 순번을 매긴 뒤 rn<=3 컷\nWindowAgg  Run Condition: (row_number() OVER (?) <= 3)    Buffers: shared hit=430\n  ->  Sort (... rows=1509)  ->  Hash Semi Join (... rows=1509)  ← two-step 과 같은 스캔\n```\n\n세 방식은 모두 같은 top-3 60행을 만들었지만 읽는 방식은 달랐습니다. LATERAL은 부모마다\n`ix_highlights_feed_items_created`를 seek해 3개에서 멈췄고 buffers는 204였습니다. 윈도우와\n2단계 방식은 같은 `Hash Semi Join`으로 1,509행을 모두 읽어 buffers가 430이었습니다. 윈도우는\n그 위에서 `WindowAgg`로 60행을 남겼고 2단계는 1,509행을 애플리케이션에 전달했습니다.\n쿼리 개수만으로는 이 차이를 볼 수 없었고 실행계획과 buffers를 함께 봐야 했습니다.\n\n### 13.4 인덱스 유무 토글 — LATERAL의 빠름은 LATERAL이 아니라 인덱스 seek 덕\n\nLATERAL의 buffers가 작은 이유가 복합 인덱스인지 확인했습니다. 같은 쿼리를 두고 인덱스를\n제거한 뒤 다시 만들면서 측정했습니다. 원본:\n[`l14-lateral-no-index.txt`](./evidence/raw/explain/l14-lateral-no-index.txt) ·\n[`evidence/raw/metrics/l14-index-toggle.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-index-toggle.csv).\n\n| variant | 자식 접근 | buffers shared hit | exec |\n|---|---|---:|---:|\n| 인덱스 있음 | `Index Scan … (Limit 3)` | 168 | 0.336 ms |\n| 인덱스 없음 | `Seq Scan`(Rows Removed by Filter 2842/loop) | **4446** | **5.472 ms** |\n\n복합 인덱스를 제거하자 LATERAL은 부모마다 highlights를 Seq Scan하고 대부분을 필터로 버렸습니다.\nbuffers는 168에서 4,446으로 약 26배, 실행시간은 0.336 ms에서 5.472 ms로 약 16배\n늘었습니다. LATERAL 문법 자체가 빠른 것이 아니라 `(feed_item_id, created_at DESC)` 인덱스로\n부모별 상위 3개를 바로 찾을 수 있어서 빨랐습니다. 이 인덱스는 `V6__feed.sql`부터 있었습니다.\n새로 추가한 것이 아닙니다.\n\n### 13.5 그룹 크기가 승자를 가른다 — K 곡선\n\n세 방식의 차이가 그룹 크기에 따라 달라지는지도 확인했습니다. seed 1,000에서 top-K를\n3·50·500으로 바꿔 측정했습니다(원본: [`evidence/raw/metrics/l14-group-size.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-group-size.csv)).\n\n| K | 윈도우 반환 | 윈도우 buffers | LATERAL 반환 | LATERAL buffers |\n|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 3 | 60 | 162 | 60 | 114 |\n| 50 | 695 | 216 | 695 | 155 |\n| 500 | 1,509 | 269 | 1,509 | 171 |\n\n반환 행수는 K에 따라 60 → 695 → 1,509로 늘었습니다. LATERAL의 buffers는 모든 K에서\n윈도우보다 작았지만 차이는 K가 작을수록 컸습니다. 부모의 하이라이트 500개 중 K개만 인덱스로\n읽기 때문입니다. K가 그룹 크기인 500에 가까워지면 LATERAL도 대부분을 읽습니다. 현재 피드는\n그룹이 크고 K가 3으로 작아서 LATERAL을 선택했습니다. K가 그룹 크기에 가까운 조회라면 더\n단순한 윈도우 함수를 고를 수 있습니다.\n\n### 13.6 세 방법이 부모별 top-3을 만드는 방식\n\n윈도우 함수는 `PARTITION BY feed_item_id`로 부모마다 순번을 매기고 `rn<=3`을 남깁니다.\nDB에서 자르지만 순번을 만들려고 파티션 전체를 읽습니다. LATERAL은 부모마다 상관 서브쿼리를\n실행하고 복합 인덱스에서 3개를 읽으면 멈춥니다. 2단계 방식은 `IN`으로 자식을 모두 가져온 뒤\n애플리케이션에서 그룹핑합니다. 표준 JPQL에는 윈도우 함수와 LATERAL이 없고 Hibernate 6+ HQL도\nLATERAL은 지원하지 않습니다. 작은 K와 큰 그룹이라는 현재 조건에는 native LATERAL을\n선택했습니다.\n\n### 13.7 다음에 해결할 문제 — 부모 피드 페이징\n\n아이템별 top-3은 60행으로 줄였지만 부모 피드 페이징은 여전히 `OFFSET`이었습니다.\n`OFFSET 900 LIMIT 20`을 측정하자 앞의 900행도 읽은 뒤 버렸습니다. 페이지가 깊어질수록\n비용이 늘어나므로 다음 단계에서는 `(first_highlighted_at, id)`를 커서로 쓰는 keyset\n페이징으로 바꿨습니다.\n\n---\n"
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      "text": "| ⓑ LATERAL | 60 | 20 | 3 |"
    },
    {
      "line": 1173,
      "text": "| ⓒ 2단계(앱컷 전 전량) | **1,509** | 20 | 전량 |"
    },
    {
      "line": 1174,
      "text": "| ❌ 순진 `LIMIT 3` | 3 | **1** | — |"
    },
    {
      "line": 1175,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1176,
      "text": "윈도우와 LATERAL은 부모 20개에서 각각 3개씩, 모두 60행을 반환했습니다. 2단계 방식은"
    },
    {
      "line": 1177,
      "text": "애플리케이션에서 자르기 전에 1,509행을 모두 전송했습니다. 순진한 `LIMIT 3`은 전체 결과에서"
    },
    {
      "line": 1178,
      "text": "3행만 남겨 부모 하나만 채우고 나머지 부모에는 하이라이트를 넣지 못했습니다."
    },
    {
      "line": 1179,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1180,
      "text": "### 13.3 결과는 같지만 I/O는 달랐다"
    },
    {
      "line": 1181,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1182,
      "text": "세 SQL은 캐시 상태를 맞추기 위해 같은 테스트 실행에서 `EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)`로"
    },
    {
      "line": 1183,
      "text": "측정했습니다. 원문: [`l14-window-plan.txt`](./evidence/raw/explain/l14-window-plan.txt) ·"
    },
    {
      "line": 1184,
      "text": "[`l14-lateral-plan.txt`](./evidence/raw/explain/l14-lateral-plan.txt) ·"
    },
    {
      "line": 1185,
      "text": "[`l14-twostep-plan.txt`](./evidence/raw/explain/l14-twostep-plan.txt). 요약:"
    },
    {
      "line": 1186,
      "text": "[`evidence/raw/metrics/l14-plan-compare.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-plan-compare.csv)."
    },
    {
      "line": 1187,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1188,
      "text": "| 전략 | 최상위 노드 (스캔·조인) | 반환 행 | buffers shared hit | exec |"
    },
    {
      "line": 1189,
      "text": "|---|---|---:|---:|---:|"
    },
    {
      "line": 1190,
      "text": "| ⓐ 윈도우 | `WindowAgg` ← `Hash Semi Join`(전량) | 60 | 430 | 1.552 ms |"
    },
    {
      "line": 1191,
      "text": "| ⓑ **LATERAL** | `Nested Loop` ← `Index Scan`+`Limit 3` | 60 | **204** | **0.323 ms** |"
    },
    {
      "line": 1192,
      "text": "| ⓒ 2단계 | `Sort` ← `Hash Semi Join`(전량) | 1,509 | 430 | 1.686 ms |"
    },
    {
      "line": 1193,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1194,
      "text": "```text"
    },
    {
      "line": 1195,
      "text": "-- ⓑ LATERAL — 부모마다 인덱스 range scan, Limit 3 에서 멈춤 (loops=20, 각 rows=3)"
    },
    {
      "line": 1196,
      "text": "Nested Loop  (... rows=60) (actual ... rows=60 loops=1)   Buffers: shared hit=204"
    },
    {
      "line": 1197,
      "text": "  ->  Limit (... rows=20)  ← 페이지 20 부모"
    },
    {
      "line": 1198,
      "text": "  ->  Limit (... rows=3 ... loops=20)                     Buffers: shared hit=63"
    },
    {
      "line": 1199,
      "text": "        ->  Index Scan using ix_highlights_feed_items_created on highlights h"
    },
    {
      "line": 1200,
      "text": "              Index Cond: (feed_item_id = fi.id)          ← 부모당 3개만 읽고 멈춘다"
    },
    {
      "line": 1201,
      "text": "-- ⓐ 윈도우 — 파티션 전량(1509)을 읽어 순번을 매긴 뒤 rn<=3 컷"
    },
    {
      "line": 1202,
      "text": "WindowAgg  Run Condition: (row_number() OVER (?) <= 3)    Buffers: shared hit=430"
    },
    {
      "line": 1203,
      "text": "  ->  Sort (... rows=1509)  ->  Hash Semi Join (... rows=1509)  ← two-step 과 같은 스캔"
    },
    {
      "line": 1204,
      "text": "```"
    },
    {
      "line": 1205,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1206,
      "text": "세 방식은 모두 같은 top-3 60행을 만들었지만 읽는 방식은 달랐습니다. LATERAL은 부모마다"
    },
    {
      "line": 1207,
      "text": "`ix_highlights_feed_items_created`를 seek해 3개에서 멈췄고 buffers는 204였습니다. 윈도우와"
    },
    {
      "line": 1208,
      "text": "2단계 방식은 같은 `Hash Semi Join`으로 1,509행을 모두 읽어 buffers가 430이었습니다. 윈도우는"
    },
    {
      "line": 1209,
      "text": "그 위에서 `WindowAgg`로 60행을 남겼고 2단계는 1,509행을 애플리케이션에 전달했습니다."
    },
    {
      "line": 1210,
      "text": "쿼리 개수만으로는 이 차이를 볼 수 없었고 실행계획과 buffers를 함께 봐야 했습니다."
    },
    {
      "line": 1211,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1212,
      "text": "### 13.4 인덱스 유무 토글 — LATERAL의 빠름은 LATERAL이 아니라 인덱스 seek 덕"
    },
    {
      "line": 1213,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1214,
      "text": "LATERAL의 buffers가 작은 이유가 복합 인덱스인지 확인했습니다. 같은 쿼리를 두고 인덱스를"
    },
    {
      "line": 1215,
      "text": "제거한 뒤 다시 만들면서 측정했습니다. 원본:"
    },
    {
      "line": 1216,
      "text": "[`l14-lateral-no-index.txt`](./evidence/raw/explain/l14-lateral-no-index.txt) ·"
    },
    {
      "line": 1217,
      "text": "[`evidence/raw/metrics/l14-index-toggle.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-index-toggle.csv)."
    },
    {
      "line": 1218,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1219,
      "text": "| variant | 자식 접근 | buffers shared hit | exec |"
    },
    {
      "line": 1220,
      "text": "|---|---|---:|---:|"
    },
    {
      "line": 1221,
      "text": "| 인덱스 있음 | `Index Scan … (Limit 3)` | 168 | 0.336 ms |"
    },
    {
      "line": 1222,
      "text": "| 인덱스 없음 | `Seq Scan`(Rows Removed by Filter 2842/loop) | **4446** | **5.472 ms** |"
    },
    {
      "line": 1223,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1224,
      "text": "복합 인덱스를 제거하자 LATERAL은 부모마다 highlights를 Seq Scan하고 대부분을 필터로 버렸습니다."
    },
    {
      "line": 1225,
      "text": "buffers는 168에서 4,446으로 약 26배, 실행시간은 0.336 ms에서 5.472 ms로 약 16배"
    },
    {
      "line": 1226,
      "text": "늘었습니다. LATERAL 문법 자체가 빠른 것이 아니라 `(feed_item_id, created_at DESC)` 인덱스로"
    },
    {
      "line": 1227,
      "text": "부모별 상위 3개를 바로 찾을 수 있어서 빨랐습니다. 이 인덱스는 `V6__feed.sql`부터 있었습니다."
    },
    {
      "line": 1228,
      "text": "새로 추가한 것이 아닙니다."
    },
    {
      "line": 1229,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1230,
      "text": "### 13.5 그룹 크기가 승자를 가른다 — K 곡선"
    },
    {
      "line": 1231,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1232,
      "text": "세 방식의 차이가 그룹 크기에 따라 달라지는지도 확인했습니다. seed 1,000에서 top-K를"
    },
    {
      "line": 1233,
      "text": "3·50·500으로 바꿔 측정했습니다(원본: [`evidence/raw/metrics/l14-group-size.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-group-size.csv))."
    },
    {
      "line": 1234,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1235,
      "text": "| K | 윈도우 반환 | 윈도우 buffers | LATERAL 반환 | LATERAL buffers |"
    },
    {
      "line": 1236,
      "text": "|---:|---:|---:|---:|---:|"
    },
    {
      "line": 1237,
      "text": "| 3 | 60 | 162 | 60 | 114 |"
    },
    {
      "line": 1238,
      "text": "| 50 | 695 | 216 | 695 | 155 |"
    },
    {
      "line": 1239,
      "text": "| 500 | 1,509 | 269 | 1,509 | 171 |"
    },
    {
      "line": 1240,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1241,
      "text": "반환 행수는 K에 따라 60 → 695 → 1,509로 늘었습니다. LATERAL의 buffers는 모든 K에서"
    },
    {
      "line": 1242,
      "text": "윈도우보다 작았지만 차이는 K가 작을수록 컸습니다. 부모의 하이라이트 500개 중 K개만 인덱스로"
    },
    {
      "line": 1243,
      "text": "읽기 때문입니다. K가 그룹 크기인 500에 가까워지면 LATERAL도 대부분을 읽습니다. 현재 피드는"
    },
    {
      "line": 1244,
      "text": "그룹이 크고 K가 3으로 작아서 LATERAL을 선택했습니다. K가 그룹 크기에 가까운 조회라면 더"
    },
    {
      "line": 1245,
      "text": "단순한 윈도우 함수를 고를 수 있습니다."
    },
    {
      "line": 1246,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1247,
      "text": "### 13.6 세 방법이 부모별 top-3을 만드는 방식"
    },
    {
      "line": 1248,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1249,
      "text": "윈도우 함수는 `PARTITION BY feed_item_id`로 부모마다 순번을 매기고 `rn<=3`을 남깁니다."
    },
    {
      "line": 1250,
      "text": "DB에서 자르지만 순번을 만들려고 파티션 전체를 읽습니다. LATERAL은 부모마다 상관 서브쿼리를"
    },
    {
      "line": 1251,
      "text": "실행하고 복합 인덱스에서 3개를 읽으면 멈춥니다. 2단계 방식은 `IN`으로 자식을 모두 가져온 뒤"
    },
    {
      "line": 1252,
      "text": "애플리케이션에서 그룹핑합니다. 표준 JPQL에는 윈도우 함수와 LATERAL이 없고 Hibernate 6+ HQL도"
    },
    {
      "line": 1253,
      "text": "LATERAL은 지원하지 않습니다. 작은 K와 큰 그룹이라는 현재 조건에는 native LATERAL을"
    },
    {
      "line": 1254,
      "text": "선택했습니다."
    },
    {
      "line": 1255,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1256,
      "text": "### 13.7 다음에 해결할 문제 — 부모 피드 페이징"
    },
    {
      "line": 1257,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1258,
      "text": "아이템별 top-3은 60행으로 줄였지만 부모 피드 페이징은 여전히 `OFFSET`이었습니다."
    },
    {
      "line": 1259,
      "text": "`OFFSET 900 LIMIT 20`을 측정하자 앞의 900행도 읽은 뒤 버렸습니다. 페이지가 깊어질수록"
    },
    {
      "line": 1260,
      "text": "비용이 늘어나므로 다음 단계에서는 `(first_highlighted_at, id)`를 커서로 쓰는 keyset"
    },
    {
      "line": 1261,
      "text": "페이징으로 바꿨습니다."
    },
    {
      "line": 1262,
      "text": ""
    },
    {
      "line": 1263,
      "text": "---"
    },
    {
      "line": 1264,
      "text": ""
    }
  ],
  "numbered_context": "1111 | ### 12.5 프로젝션이 엔티티를 만들지 않는 이유\n1112 | \n1113 | 배치는 SQL 왕복 횟수를 줄이고, 프로젝션은 적재할 대상을 줄입니다. `SELECT new\n1114 | Carrier(f.id, u.name, …)`는 영속 엔티티를 만들지 않으므로 1차 캐시·더티체킹·lazy 프록시도\n1115 | 생기지 않습니다. 배치 설정 여부와 관계없이 성립하는 동작입니다. 이 결과를 보고 화면 조회에는\n1116 | 엔티티보다 프로젝션이 맞다고 판단했습니다. 이 효과는 DB 실행계획보다 ORM/JVM 층의 엔티티 로드\n1117 | 수에서 확인할 수 있었습니다.\n1118 | \n1119 | ### 12.6 프로젝션이 못 푸는 것 — 페이지당 전량\n1120 | \n1121 | 프로젝션은 엔티티 과적재를 없앴지만 자식 IN 쿼리는 페이지 부모의 하이라이트를 **전부**\n1122 | 가져왔습니다. seed 1,000의 첫 페이지 20건에서 자식 행은 1,509개였습니다(원본:\n1123 | [`evidence/raw/metrics/l6-projection-resolution.csv`](./evidence/raw/metrics/l6-projection-resolution.csv)).\n1124 | 화면에는 부모당 최신 3개, 최대 60개만 필요했습니다. 단순한 `IN` 쿼리의 `LIMIT`은 부모별로\n1125 | 적용되지 않으므로 다음 단계에서 Top-N-per-group을 SQL로 구현했습니다.\n1126 | \n1127 | ---\n1128 | \n1129 | ## 13. Top-N-per-group — 부모마다 최신 3개를 가져오는 세 가지 방법\n1130 | \n1131 | 프로젝션으로 엔티티는 만들지 않게 되었지만 부모 20개의 하이라이트 1,509행을 모두 가져오는\n1132 | 문제는 남았습니다. 화면에는 부모마다 최신 3개만 필요했습니다. 표준 JPQL만으로는 윈도우 함수와\n1133 | LATERAL을 표현할 수 없어서 native SQL로 내려갔습니다. 윈도우 함수·LATERAL·2단계 배치 세\n1134 | 방식이 같은 top-3을 만드는지 먼저 확인한 뒤 같은 데이터로 실행계획과 buffers를 비교했습니다.\n1135 | \n1136 | ### 13.1 단순한 `LIMIT`이 부모별로 적용되지 않는 이유\n1137 | \n1138 | 처음에는 자식 쿼리 끝에 `LIMIT 3`을 붙였습니다. 하지만 `LIMIT`은 부모별 그룹이 아니라\n1139 | **최종 결과 집합 전체**에 적용되어 부모 하나의 하이라이트 3개만 남았습니다.\n1140 | \n1141 | ```sql\n1142 | -- ❌ 전체 결과에 LIMIT 3 → 페이지 20개 부모인데 3행만 (가장 최신 하이라이트 부모 1개만 채워짐)\n1143 | SELECT h.feed_item_id, h.color, h.text, h.created_at FROM highlights h\n1144 |  WHERE h.feed_item_id IN (<page-20 부모 ids>) ORDER BY h.created_at DESC LIMIT 3;\n1145 | ```\n1146 | \n1147 | \"그룹당 top-N\"은 세 가지로 표현할 수 있습니다. 셋 다 같은 페이지-20 부모 서브쿼리(`… ORDER BY first_highlighted_at DESC, id ASC LIMIT 20`)를 입력으로 받습니다.\n1148 | \n1149 | ```sql\n1150 | -- ⓐ 윈도우 함수: 부모별 순번 → rn<=3 컷 (컷은 DB, 전송은 60행으로 접힘)\n1151 | SELECT t.* FROM (SELECT h.*, row_number() OVER (PARTITION BY h.feed_item_id\n1152 |          ORDER BY h.created_at DESC) AS rn FROM highlights h\n1153 |          WHERE h.feed_item_id IN (<ids>)) t WHERE t.rn <= 3;\n1154 | -- ⓑ LATERAL: 부모마다 상관 서브쿼리로 상위 3개만 인덱스 seek (ix_highlights_feed_items_created)\n1155 | SELECT p.id, top3.* FROM (<page-20 부모>) p CROSS JOIN LATERAL (\n1156 |          SELECT h.color, h.text, h.created_at FROM highlights h\n1157 |          WHERE h.feed_item_id = p.id ORDER BY h.created_at DESC LIMIT 3) top3;\n1158 | -- ⓒ 2단계 배치: 자식을 한 방 IN 으로 가져와 앱에서 부모별 3컷 (11절 배치의 연장)\n1159 | SELECT h.feed_item_id, h.color, h.text, h.created_at FROM highlights h\n1160 |  WHERE h.feed_item_id IN (<ids>) ORDER BY h.feed_item_id, h.created_at DESC;  -- 앱컷\n1161 | ```\n1162 | \n1163 | `PARTITION BY`(윈도우)·부모별 상관 서브쿼리(LATERAL)·앱 그룹핑(2단계)이 각각 `LIMIT`이 못 하는 \"그룹당\"을 만듭니다. 무대는 신규 IT인 `FeedTopNIT`이고 native SQL은 `JdbcTemplate`으로 실행합니다. 10절처럼 IT-only라 `loadFeed`와 `loadFeedProjection`은 건드리지 않았고 프로덕션 코드 변경은 0입니다. 표준 JPQL엔 윈도우도 LATERAL도 없어서 native로 내려갑니다.\n1164 | \n1165 | ### 13.2 실측 — 세 방법의 결과와 단순 LIMIT의 오작동\n1166 | \n1167 | `FeedTopNIT.l14ThreeStrategiesReturnTopThreePerParentAndNaiveLimitIsWrong`·`l14TransferAcrossStrategies`(seed 1,000, page 20). 원본: [`evidence/raw/metrics/l14-topn-resolution.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-topn-resolution.csv).\n1168 | \n1169 | | 전략 | 반환 행 | 커버한 부모 | 부모당 최대 |\n1170 | |---|---:|---:|---:|\n1171 | | ⓐ 윈도우 | 60 | 20 | 3 |\n1172 | | ⓑ LATERAL | 60 | 20 | 3 |\n1173 | | ⓒ 2단계(앱컷 전 전량) | **1,509** | 20 | 전량 |\n1174 | | ❌ 순진 `LIMIT 3` | 3 | **1** | — |\n1175 | \n1176 | 윈도우와 LATERAL은 부모 20개에서 각각 3개씩, 모두 60행을 반환했습니다. 2단계 방식은\n1177 | 애플리케이션에서 자르기 전에 1,509행을 모두 전송했습니다. 순진한 `LIMIT 3`은 전체 결과에서\n1178 | 3행만 남겨 부모 하나만 채우고 나머지 부모에는 하이라이트를 넣지 못했습니다.\n1179 | \n1180 | ### 13.3 결과는 같지만 I/O는 달랐다\n1181 | \n1182 | 세 SQL은 캐시 상태를 맞추기 위해 같은 테스트 실행에서 `EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)`로\n1183 | 측정했습니다. 원문: [`l14-window-plan.txt`](./evidence/raw/explain/l14-window-plan.txt) ·\n1184 | [`l14-lateral-plan.txt`](./evidence/raw/explain/l14-lateral-plan.txt) ·\n1185 | [`l14-twostep-plan.txt`](./evidence/raw/explain/l14-twostep-plan.txt). 요약:\n1186 | [`evidence/raw/metrics/l14-plan-compare.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-plan-compare.csv).\n1187 | \n1188 | | 전략 | 최상위 노드 (스캔·조인) | 반환 행 | buffers shared hit | exec |\n1189 | |---|---|---:|---:|---:|\n1190 | | ⓐ 윈도우 | `WindowAgg` ← `Hash Semi Join`(전량) | 60 | 430 | 1.552 ms |\n1191 | | ⓑ **LATERAL** | `Nested Loop` ← `Index Scan`+`Limit 3` | 60 | **204** | **0.323 ms** |\n1192 | | ⓒ 2단계 | `Sort` ← `Hash Semi Join`(전량) | 1,509 | 430 | 1.686 ms |\n1193 | \n1194 | ```text\n1195 | -- ⓑ LATERAL — 부모마다 인덱스 range scan, Limit 3 에서 멈춤 (loops=20, 각 rows=3)\n1196 | Nested Loop  (... rows=60) (actual ... rows=60 loops=1)   Buffers: shared hit=204\n1197 |   ->  Limit (... rows=20)  ← 페이지 20 부모\n1198 |   ->  Limit (... rows=3 ... loops=20)                     Buffers: shared hit=63\n1199 |         ->  Index Scan using ix_highlights_feed_items_created on highlights h\n1200 |               Index Cond: (feed_item_id = fi.id)          ← 부모당 3개만 읽고 멈춘다\n1201 | -- ⓐ 윈도우 — 파티션 전량(1509)을 읽어 순번을 매긴 뒤 rn<=3 컷\n1202 | WindowAgg  Run Condition: (row_number() OVER (?) <= 3)    Buffers: shared hit=430\n1203 |   ->  Sort (... rows=1509)  ->  Hash Semi Join (... rows=1509)  ← two-step 과 같은 스캔\n1204 | ```\n1205 | \n1206 | 세 방식은 모두 같은 top-3 60행을 만들었지만 읽는 방식은 달랐습니다. LATERAL은 부모마다\n1207 | `ix_highlights_feed_items_created`를 seek해 3개에서 멈췄고 buffers는 204였습니다. 윈도우와\n1208 | 2단계 방식은 같은 `Hash Semi Join`으로 1,509행을 모두 읽어 buffers가 430이었습니다. 윈도우는\n1209 | 그 위에서 `WindowAgg`로 60행을 남겼고 2단계는 1,509행을 애플리케이션에 전달했습니다.\n1210 | 쿼리 개수만으로는 이 차이를 볼 수 없었고 실행계획과 buffers를 함께 봐야 했습니다.\n1211 | \n1212 | ### 13.4 인덱스 유무 토글 — LATERAL의 빠름은 LATERAL이 아니라 인덱스 seek 덕\n1213 | \n1214 | LATERAL의 buffers가 작은 이유가 복합 인덱스인지 확인했습니다. 같은 쿼리를 두고 인덱스를\n1215 | 제거한 뒤 다시 만들면서 측정했습니다. 원본:\n1216 | [`l14-lateral-no-index.txt`](./evidence/raw/explain/l14-lateral-no-index.txt) ·\n1217 | [`evidence/raw/metrics/l14-index-toggle.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-index-toggle.csv).\n1218 | \n1219 | | variant | 자식 접근 | buffers shared hit | exec |\n1220 | |---|---|---:|---:|\n1221 | | 인덱스 있음 | `Index Scan … (Limit 3)` | 168 | 0.336 ms |\n1222 | | 인덱스 없음 | `Seq Scan`(Rows Removed by Filter 2842/loop) | **4446** | **5.472 ms** |\n1223 | \n1224 | 복합 인덱스를 제거하자 LATERAL은 부모마다 highlights를 Seq Scan하고 대부분을 필터로 버렸습니다.\n1225 | buffers는 168에서 4,446으로 약 26배, 실행시간은 0.336 ms에서 5.472 ms로 약 16배\n1226 | 늘었습니다. LATERAL 문법 자체가 빠른 것이 아니라 `(feed_item_id, created_at DESC)` 인덱스로\n1227 | 부모별 상위 3개를 바로 찾을 수 있어서 빨랐습니다. 이 인덱스는 `V6__feed.sql`부터 있었습니다.\n1228 | 새로 추가한 것이 아닙니다.\n1229 | \n1230 | ### 13.5 그룹 크기가 승자를 가른다 — K 곡선\n1231 | \n1232 | 세 방식의 차이가 그룹 크기에 따라 달라지는지도 확인했습니다. seed 1,000에서 top-K를\n1233 | 3·50·500으로 바꿔 측정했습니다(원본: [`evidence/raw/metrics/l14-group-size.csv`](./evidence/raw/metrics/l14-group-size.csv)).\n1234 | \n1235 | | K | 윈도우 반환 | 윈도우 buffers | LATERAL 반환 | LATERAL buffers |\n1236 | |---:|---:|---:|---:|---:|\n1237 | | 3 | 60 | 162 | 60 | 114 |\n1238 | | 50 | 695 | 216 | 695 | 155 |\n1239 | | 500 | 1,509 | 269 | 1,509 | 171 |\n1240 | \n1241 | 반환 행수는 K에 따라 60 → 695 → 1,509로 늘었습니다. LATERAL의 buffers는 모든 K에서\n1242 | 윈도우보다 작았지만 차이는 K가 작을수록 컸습니다. 부모의 하이라이트 500개 중 K개만 인덱스로\n1243 | 읽기 때문입니다. K가 그룹 크기인 500에 가까워지면 LATERAL도 대부분을 읽습니다. 현재 피드는\n1244 | 그룹이 크고 K가 3으로 작아서 LATERAL을 선택했습니다. K가 그룹 크기에 가까운 조회라면 더\n1245 | 단순한 윈도우 함수를 고를 수 있습니다.\n1246 | \n1247 | ### 13.6 세 방법이 부모별 top-3을 만드는 방식\n1248 | \n1249 | 윈도우 함수는 `PARTITION BY feed_item_id`로 부모마다 순번을 매기고 `rn<=3`을 남깁니다.\n1250 | DB에서 자르지만 순번을 만들려고 파티션 전체를 읽습니다. LATERAL은 부모마다 상관 서브쿼리를\n1251 | 실행하고 복합 인덱스에서 3개를 읽으면 멈춥니다. 2단계 방식은 `IN`으로 자식을 모두 가져온 뒤\n1252 | 애플리케이션에서 그룹핑합니다. 표준 JPQL에는 윈도우 함수와 LATERAL이 없고 Hibernate 6+ HQL도\n1253 | LATERAL은 지원하지 않습니다. 작은 K와 큰 그룹이라는 현재 조건에는 native LATERAL을\n1254 | 선택했습니다.\n1255 | \n1256 | ### 13.7 다음에 해결할 문제 — 부모 피드 페이징\n1257 | \n1258 | 아이템별 top-3은 60행으로 줄였지만 부모 피드 페이징은 여전히 `OFFSET`이었습니다.\n1259 | `OFFSET 900 LIMIT 20`을 측정하자 앞의 900행도 읽은 뒤 버렸습니다. 페이지가 깊어질수록\n1260 | 비용이 늘어나므로 다음 단계에서는 `(first_highlighted_at, id)`를 커서로 쓰는 keyset\n1261 | 페이징으로 바꿨습니다.\n1262 | \n1263 | ---\n1264 | ",
  "headings": [
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      "level": 1,
      "text": "하이라이트 피드 조회 성능 — N+1 진단과 조회 전략의 진화"
    },
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      "text": "1. 해결할 문제"
    },
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      "text": "2. 조회 전략의 전체 여정"
    },
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      "text": "3. 도메인·데이터 모델"
    },
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      "text": "3.1 관계와 스키마"
    },
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      "text": "3.2 식별자는 `ResourceId` 값 객체로 생성한다"
    },
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      "text": "3.3 퍼시스턴스 엔티티는 연관 게터를 좁게 연다"
    },
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      "text": "4. 측정 환경과 데이터셋"
    },
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      "text": "4.1 측정 환경 — 실제 PostgreSQL을 퍼시스턴스 계층에서 직접 측정"
    },
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      "text": "4.2 데이터셋을 어떻게 만드는가 — 4종의 개수가 다른 이유"
    },
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      "text": "4.3 하이라이트 개수는 왜 Zipf 형태의 편중 분포로 만드나"
    },
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      "text": "4.4 왜 이렇게 구성했는가 (설계 의도)"
    },
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      "text": "4.5 측정 규율 — 캐시와 통계가 결과를 왜곡하지 않게"
    },
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      "text": "4.6 왜 DB 엔진마다 실행계획·인덱스가 다른가"
    },
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      "text": "4.7 왜 전용 측정 도구 대신 내장 3종인가"
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      "text": "5. 최초 구현과 첫 관찰"
    },
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      "text": "5.1 전략 — 엔티티 그래프를 로드하고 메모리에서 DTO로 매핑"
    },
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      "text": "5.2 조회 전략은 포트 뒤 어댑터의 책임"
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      "text": "5.3 기준선이 의도한 범위에서는 정상이다"
    },
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      "text": "5.4 왜 추가 쿼리가 나가나 — EAGER는 \"로딩 시점\" 계약이지 JOIN 보장이 아니다"
    },
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      "text": "6. 컬렉션 N+1 정량화"
    },
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      "text": "6.1 하이라이트 조회 수만 분리해 측정하기"
    },
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      "text": "6.2 실측 — 조회량이 N에 정확히 비례한다"
    },
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      "text": "6.3 조회 증가 폭은 fetch 방식과 연관 데이터 수가 함께 결정한다"
    },
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      "text": "6.4 각 조회는 \"빠르다\" — 그런데도 느리다"
    },
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      "text": "6.5 코드에 루프가 없는데 왜 N+1인가"
    },
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      "line": 520,
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      "text": "7. User·Page 연관 숨은 추가 쿼리 정량화"
    },
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      "text": "7.1 ToOne 조회 수를 엔티티 fetch 통계로 확인한다"
    },
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      "text": "7.2 실측 — 같은 `@ManyToOne(EAGER)`가 정반대 곡선을 그린다"
    },
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      "text": "7.3 필드에 접근하지 않아도 ToOne 쿼리가 발생한다"
    },
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      "text": "7.4 같은 실행계획, 정반대 비용 — 반복되는 ToOne 부모 쿼리"
    },
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      "text": "7.5 루프와 필드 접근 없이 N+1이 생기는 이유"
    },
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      "text": "8. 확인된 문제와 이후 검증할 가설"
    },
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      "text": "9. Fetch Join을 적용하며 확인한 두 가지 문제"
    },
    {
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      "text": "9.1 두 번째 컬렉션(mentions)을 퍼시스턴스에만 최소로 붙인다"
    },
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      "text": "9.2 실패 ① 두 컬렉션 동시 fetch join → `MultipleBagFetchException`"
    },
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      "text": "9.3 실패 ② 컬렉션 하나만 fetch join → 카테시안으로 전송 행수 증가"
    },
    {
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      "text": "9.4 쿼리 수만 보면 개선처럼 보인다"
    },
    {
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      "level": 3,
      "text": "9.5 조인이 행을 곱하는 것을 실행계획에서"
    },
    {
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      "level": 3,
      "text": "9.6 두 bag이 거부되고 한 bag은 행이 늘어나는 이유"
    },
    {
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      "text": "10. 컬렉션 fetch join + 페이징 — 페이지를 원했는데 데이터셋 전체를 올린다"
    },
    {
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      "text": "10.1 무대 — 새 프로덕션 코드 0 (9절 무대 + 페이징 한 줄)"
    },
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      "level": 3,
      "text": "10.2 실측 — 응답은 한 페이지인데 부모는 전부 로드한다"
    },
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      "text": "10.3 비용은 페이지가 아니라 데이터셋에 비례한다"
    },
    {
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      "text": "10.4 발행 SQL엔 LIMIT이 없다 — 인메모리 페이징의 스모킹건"
    },
    {
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      "level": 3,
      "text": "10.5 컬렉션 fetch join과 페이징을 함께 쓰기 어려운 이유"
    },
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      "text": "11. 배치 페치 — 엔티티 페이징과 IN 배치 적용"
    },
    {
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      "text": "11.1 fix는 세션 설정 한 줄 — 순진 loadFeed 코드는 그대로"
    },
    {
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      "level": 3,
      "text": "11.2 실측 — 배치 적용 전후의 쿼리 수"
    },
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      "level": 3,
      "text": "11.3 DB 페이징으로 over-fetch가 사라진다"
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      "text": "11.4 EXPLAIN — 페이징엔 Limit 노드, 배치 IN엔 곱셈 없음 (카테시안·인메모리 페이징 둘 다 해소)"
    },
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      "text": "11.5 배치가 N+1과 페이징을 함께 해결하는 이유"
    },
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      "text": "11.6 배치가 못 푸는 것 — 엔티티 과적재"
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      "text": "12. DTO 프로젝션 — 필요한 값만 조회하기"
    },
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      "text": "12.1 fix는 두 개의 스칼라 프로젝션 — 엔티티 대신 필요 컬럼만"
    },
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      "text": "12.2 실측 — 엔티티 로드가 0으로 줄어든다"
    },
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      "text": "12.3 N이 늘어도 쿼리는 2개로 유지된다"
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      "text": "12.4 EXPLAIN — Limit·semi-join은 있으나 width는 좁아지지 않는다 (★ 실측 정정)"
    },
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      "text": "12.5 프로젝션이 엔티티를 만들지 않는 이유"
    },
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      "level": 3,
      "text": "12.6 프로젝션이 못 푸는 것 — 페이지당 전량"
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      "text": "13. Top-N-per-group — 부모마다 최신 3개를 가져오는 세 가지 방법"
    },
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      "text": "13.1 단순한 `LIMIT`이 부모별로 적용되지 않는 이유"
    },
    {
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      "text": "13.2 실측 — 세 방법의 결과와 단순 LIMIT의 오작동"
    },
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      "text": "13.3 결과는 같지만 I/O는 달랐다"
    },
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      "level": 3,
      "text": "13.4 인덱스 유무 토글 — LATERAL의 빠름은 LATERAL이 아니라 인덱스 seek 덕"
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      "level": 3,
      "text": "13.5 그룹 크기가 승자를 가른다 — K 곡선"
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      "text": "13.6 세 방법이 부모별 top-3을 만드는 방식"
    },
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      "text": "13.7 다음에 해결할 문제 — 부모 피드 페이징"
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    },
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      "text": "14.1 왜 OFFSET은 깊은 페이지에서 죽나 — keyset의 shape"
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      "text": "14.2 실측 — OFFSET은 깊이에 비례하고 keyset은 일정하다"
    },
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      "text": "14.3 EXPLAIN — scan-then-discard vs index seek, 그리고 정렬키 인덱스가 전제"
    },
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      "text": "14.4 keyset의 조회량이 일정한 이유"
    },
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