데이터 구조 선택

Cloud Firestore에서 데이터를 구조화할 때는 문서, 여러 컬렉션, 문서 내의 하위 컬렉션 등 몇 가지 옵션을 사용할 수 있습니다. 상황에 따라 각 옵션에 어떠한 장점이 있는지 잘 생각해 보세요.

문서의 중첩 데이터

문서 내에 배열(맵) 등의 복합 개체를 중첩할 수 있습니다.

  • 장점: 문서 안에 단순한 고정 데이터 목록을 보관하려는 경우 데이터 구조를 손쉽게 설정하고 간소화할 수 있습니다.
  • 한계: 중첩 목록에 쿼리를 실행할 수 없습니다. 또한 시간에 따라 데이터가 증가하는 경우 다른 옵션보다 확장성이 부족합니다. 목록이 커지면 문서도 커지므로 문서 검색 속도가 느려질 수 있습니다.
  • 가능한 사용 사례: 예를 들어 채팅 앱에서 사용자가 가장 최근에 입장한 대화방 3개를 프로필에 중첩 목록으로 저장할 수 있습니다.
  • class alovelace
    •     name :
            first : "Ada"
            last : "Lovelace"
          born : 1815
          rooms :
            0 : "Software Chat"
            1 : "Famous Figures"
            2 : "Famous SWEs"

하위 컬렉션

데이터가 시간에 따라 증가할 가능성이 있다면 문서 내에 컬렉션을 만들 수 있습니다.

  • 장점: 목록이 커져도 상위 문서의 크기는 그대로입니다. 또한 하위 컬렉션에 모든 쿼리 기능을 사용할 수 있습니다.
  • 한계: 하위 컬렉션을 삭제하거나 여러 하위 컬렉션을 대상으로 복잡한 쿼리를 수행하기가 어렵습니다.
  • 가능한 사용 사례: 동일한 채팅 앱에서 채팅방 문서 안에 사용자 또는 메시지의 컬렉션을 만들 수 있습니다.
  • collections_bookmark science
    • class software
        name : "software chat"
      • collections_bookmark users
        • class alovelace
              first : "Ada"
              last : "Lovelace"
        • class sride
              first : "Sally"
              last : "Ride"`


    • class astrophysics
      • ...

루트 수준 컬렉션

데이터베이스 루트 수준에 컬렉션을 만들어 상이한 데이터 세트를 정리합니다.

  • 장점: 루트 수준 컬렉션은 최대한의 유연성과 확장성을 발휘하며 각 컬렉션 내에서 강력한 쿼리 기능을 사용할 수 있습니다.
  • 한계: 데이터베이스가 커지면 본질적인 계층구조를 갖는 데이터를 가져오기가 점점 복잡해질 수 있습니다.
  • 가능한 사용 사례: 동일한 채팅 앱에서 사용자 컬렉션 하나와 채팅방 및 메시지 컬렉션 하나를 만들 수 있습니다.
  • collections_bookmark users
    • class alovelace
          first : "Ada"
          last : "Lovelace"
          born : 1815
    • class sride
          first : "Sally"
          last : "Ride"
          born : 1951
  • collections_bookmark rooms
    • class software
      • collections_bookmark messages
        • class message1
              from : "alovelace"
              content : "..."
        • class message2
              from : "sride"
              content : "..."

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