QueryDSL의 transform을 사용해 리뷰 통계 정보 반환하기

요구사항

향수 리뷰 프로젝트를 진행하며, 향수 리뷰 데이터 기반으로 통계를 percentage로 내어 반환하는 요구사항이 있었다. 아래 그림과 같이 특정 향수에 대해 사람들이 리뷰한 무게감 정도, 지속력, 계절, 확산력 정도, 사용자의 성별을 기반으로 오각형을 나타내어야 한다. 이를 위해 특정 향수에 대한 리뷰 데이터를 조회해 각각의 리뷰 요소마다 비율을 계산해 조회하고자 한다. 당연한 말이지만 각각의 Percentage를 모두 합하면 100이 되어야 한다.

프로젝트의 리뷰 테이블과 유저 테이블 구조를 간단하게 살펴보면 아래와 같다. (일부 필요없는 데이터는 생략했다.)

 

클라이언트에게는 리뷰 데이터와 리뷰를 작성한 사용자의 데이터를 조회해 아래와 같이 리뷰 요소마다 percentage를 계산하여 반환해 줄 것이다.

{
    "strength": {
        "LIGHT": 24,
        "HEAVY": 36,
        "MODERATE":40
    },
    "duration": {
        "MEDIUM": 0,
        "LONG": 0,
        "TOO_SHORT": 98,
        "SHORT": 2
    },
    "season": {
        "FALL": 0,
        "WINTER": 1,
        "SPRING": 99,
        "SUMMER": 0
    },
    "dayType": {
        "TRAVEL": 30,
        "SPECIAL": 13,
        "REST": 22,
        "DAILY": 35
    },
    "sex": {
        "FEMALE": 5,
        "OTHER": 70,
        "MALE": 25
    }
}

해결하기

먼저 리뷰 요소 기준으로 리뷰 개수를 DB에서 조회한 후 프로그램 단에서 비율로 변환해줄 것이다. 본 프로젝트에서는 조회 시에는 QueryDSL을 적극 활용하고 있으므로 여기서도 마찬가지로 QueryDSL을 사용해 DB 질의를 보낼 것이다. 🐾

리뷰 요소 기준으로 리뷰 개수 구하기

QueryDSL의 where 메서드를 이용해 먼저 여러 리뷰 중 특정 perfumeId에 해당하는 리뷰이면서 삭제되지 않은 리뷰만 선별한다.

참고로 본 프로젝트에서는 soft delete 방식을 사용하여 사용자가 리뷰를 삭제하더라도 데이터 자체를 지우는 것이 아닌 deleted_at을true로 마킹하도록 했기 때문에 deletedAt이 null인, 즉 삭제되지 않은 리뷰만 조회하도록 했다.

 

그리고 향수 무게감을 기준으로 리뷰 개수를 조회하기 위해 groupBy 메서드를 사용해 그룹핑 하였다.

이후 QueryDSL에서 제공하는 transform 메서드를 사용해 향수 무게감을 key로 하고 리뷰 개수를 value로 하는 Map 자료구조에 담도록 한다.

Map<Strength, Long> strengthMap =
    jpaQueryFactory
        .from(reviewEntity)
        .where(reviewEntity.perfumeId.eq(perfumeId), reviewEntity.deletedAt.isNull())
        .groupBy(reviewEntity.strength)
        .transform(groupBy(reviewEntity.strength).as(reviewEntity.id.count()));

 

위와 동일하게 향수 지속력, 어울리는 계절, 리뷰어 성별 등 다른 리뷰 요소를 기준으로도 각각 리뷰 개수를 조회했다. 

Map<Duration, Long> durationMap =
    jpaQueryFactory
        .from(reviewEntity)
        .where(reviewEntity.perfumeId.eq(perfumeId), reviewEntity.deletedAt.isNull())
        .groupBy(reviewEntity.duration)
        .transform(groupBy(reviewEntity.duration).as(reviewEntity.id.count()));

Map<Season, Long> seasonMap =
    jpaQueryFactory
        .from(reviewEntity)
        .where(reviewEntity.perfumeId.eq(perfumeId), reviewEntity.deletedAt.isNull())
        .groupBy(reviewEntity.season)
        .transform(groupBy(reviewEntity.season).as(reviewEntity.id.count()));

Map<DayType, Long> dayTypeMap =
    jpaQueryFactory
        .from(reviewEntity)
        .where(reviewEntity.perfumeId.eq(perfumeId), reviewEntity.deletedAt.isNull())
        .groupBy(reviewEntity.dayType)
        .transform(groupBy(reviewEntity.dayType).as(reviewEntity.id.count()));

Map<Sex, Long> sexMap =
    jpaQueryFactory
        .from(reviewEntity)
        .leftJoin(userEntity)
        .on(reviewEntity.userId.eq(userEntity.id), userEntity.deletedAt.isNull())
        .where(reviewEntity.perfumeId.eq(perfumeId), reviewEntity.deletedAt.isNull())
        .groupBy(userEntity.sex)
        .transform(groupBy(userEntity.sex).as(reviewEntity.id.count()));

 

이렇게 조회된 데이터들을 모아 ReviewFeatureCount라는 클래스에 담을 수 있도록 하였다.

그리고 totalReviews 개수를 저장해둔 이유는 Percentage를 구하기 위해 특정 향수에 해당하는 모든 리뷰 개수가 필요하기 때문이다.

public record ReviewFeatureCount(
    Map<Strength, Long> strengthMap,
    Map<Duration, Long> durationMap,
    Map<Season, Long> seasonMap,
    Map<DayType, Long> dayTypeMap,
    Map<Sex, Long> sexMap,
    Long totalReviews) {};

 

Percentage 형태로 변환하기

이제 리뷰 개수 기반으로 된 Map을 calculatePercentage 메서드를 통해 비율 기반으로 된 Map으로 변환하도록 한다.

calculatePercentage의 인자를 살펴보면, Enum 타입을 입력받아 재사용될 수 있도록 하였으며, 리뷰 개수 기반으로 된 Map과 특정 향수의 총 리뷰 개수를 입력받도록 되어 있다.

Map<Strength, Long> strengthMap = calculatePercentage(
	Strength.class, reviewFeatureCount.strengthMap(), totalReviewCount);

 

자세한 메서드 구현은 아래와 같다.

 

먼저 리뷰 개수가 저장된 Map을 새로운 mutableMap이라는 변수에 저장한다. 리뷰 개수가 0인 경우를 처리하기 위해 각각의 Enum value를 돌면서 Map에 빈 값을 저장한다.

 

예를 들어 입력받은 map이 {LIGHT: 49, MODERATE: 51} 과 같은 형태 였다면, 클라이언트에게 리뷰 개수가 0인 Enum value도 함께 반환하기 위해 {LIGHT: 49, MODERATE: 51, HEAVY: 0} 과 같은 형태로 만들어 주는 것이다.

 

이렇게 생성한 Map을 stream()으로 순회하면서 (리뷰 개수) / (총 리뷰 개수) * 100 수식을 적용해 percentage로 변환하면 된다.

private <V extends Enum<V>> Map<V, Long> calculatePercentage(
  final Class<V> enumClazz, final Map<V, Long> map, final long totalReviews) {
    Map<V, Long> mutableMap = new HashMap<>(map);
    EnumSet.allOf(enumClazz).forEach(enumValue -> mutableMap.putIfAbsent(enumValue, 0L));
    return mutableMap.entrySet().stream()
        .collect(
            Collectors.toMap(
                Map.Entry::getKey, e -> Math.round((double) e.getValue() / totalReviews * 100)));
}

 

마무리

평소 DB 쿼리를 작성할 일이 없는 나에게는 복잡한 DB 쿼리를 작성해볼 수 있는 좋은 기회였다. 하지만 이렇게 요청 보낼 때마다 데이터를 조회해 비율을 계산하는 것은 사실상 실무에서 사용되기 어려울 것으로 보인다. 실무에서는 데이터를 캐싱해두고 하루에 한 번씩 만료시켜 데이터를 갱신시켜주는 등의 캐싱 전략이 사용될 것 같다.