Round 10

[HongChangMo]

📌 Summary

• Spring Batch + MV 기반 월간, 주간 상품 집계 데이터 수집
• Chunk Oriented Processing 기반 배치 처리 구현
• 일간, 주간, 월간 랭킹 제공 API 구현

💬 Review Points

커스텀 ItemReader가 아닌 RepositoryItemReader를 사용

처음 구현할때, 커스텀 ItemReader를 통해서 만약 좋아요 데이터가 100만 건이라면,
100만건을 모두 읽어와 처리를 한다면 데이터 양이 더 많아지면 OOM 이슈가 발생할 수 있을 것 같아,
Spring Batch 에서 지원하는 RepositoryItemReader를 사용해서 chunk size와 동일한
페이징 데이터를 처리하도록 구현하였습니다.
궁금한 점은 RepositoryItemReader 를 사용해서 처리하는 경우도 실무에서 많은지 궁금하고,
정답은 없다고 하셨지만, 구현한 방식이 올바른 방향성이 맞는지 궁금합니다.

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MV를 활용한 주간 월간 랭킹 가중치 적용 질문

Redis의 ZSET으로 일간 랭킹을 구현할때에는 ZSET score 기반 top 랭킹을 뽑는 방법으로 구현했었는데, 이번 과제는 Spring Batch + MV 를 활용해 주간, 월간 집계 데이터를 수집하고, commerce-api에서 top 100 랭킹을 조회하는 기능을 구현해야 하는데,

제가 궁금한 점은 MV에 저장되는 데이터는 집계에 대한 내용뿐이라, top N 을 뽑아야하는 경우 별도의 score 를 어떻게 구현하는게 좋을지 궁금합니다.

저는 이번 과제에서 api를 조회하는 commerce-api 에 읽기 전용 엔티티를 만들고 MV에서 데이터를 db에서 조회할 때 score를 계산해서 조회하도록 처리하였습니다.

제가 생각한 다른 방법으로는 내부에 score를 계산하는 도메인 로직을 통해 종합 점수를 계산하도록 하는 방법도 있을 것 같아보이는데, commerce-collector 집계 처리하는 부분에서 미리 score를 계산하는 것이 더 좋은 방법인지, 아니면 제가 구현한 부분도 괜찮은 방법인지 궁금합니다.

스코어 계산을 repository에서 처리

@Query("""
        SELECT w FROM ProductMetricsWeekly w
        WHERE w.year = :year AND w.week = :week
        ORDER BY (w.totalLikeCount * 0.2 + w.totalViewCount * 0.1 + w.totalOrderCount * 0.6) DESC
        """)
    List<ProductMetricsWeekly> findByYearAndWeekOrderByCompositeScoreDesc(
            @Param("year") int year,
            @Param("week") int week,
            Pageable pageable
    );

도메인 로직에서 처리하는 경우

/**
     * 종합 점수 계산 (가중치 적용)
     * Score = (like * 0.2) + (view * 0.1) + (order * 0.6)
     */
    public double calculateCompositeScore() {
        return (totalLikeCount * 0.2) + (totalViewCount * 0.1) + (totalOrderCount * 0.6);
    }

✅ Checklist

🧱 Spring Batch

• Spring Batch Job 을 작성하고, 파라미터 기반으로 동작시킬 수 있다.
• Chunk Oriented Processing (Reader/Processor/Writer or Tasklet) 기반의 배치 처리를 구현했다.
• 집계 결과를 저장할 Materialized View 의 구조를 설계하고 올바르게 적재했다.

🧩 Ranking API

• API 가 일간, 주간, 월간 랭킹을 제공하며 조회해야 하는 형태에 따라 적절한 데이터를 기반으로 랭킹을 제공한다.