이제 MongoDB 호환성을 갖춘 Cloud Firestore Enterprise 버전을 사용할 수 있습니다.
자세히 알아보기
지연 시간 문제 해결
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
Cloud Firestore Enterprise 버전에만 해당합니다.
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이 페이지에서는 MongoDB 호환성을 갖춘 Cloud Firestore의 지연 시간 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다.
지연 시간
다음 표에서는 늘어난 지연 시간의 가능한 원인을 설명합니다.
지연 시간 원인 |
영향을 받는 작업 유형 |
해결 방법 |
지속적으로 증가하는 트래픽
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읽기, 쓰기 |
트래픽이 급증하는 경우 MongoDB 호환성을 갖춘 Cloud Firestore는 늘어난 수요를 충족시키기 위해 자동으로 확장을 시도합니다. MongoDB 호환성을 갖춘 Cloud Firestore가 확장되면 지연 시간이 감소하기 시작합니다.
핫스팟(좁은 문서 범위에 대한 높은 읽기, 쓰기, 삭제 속도)은 MongoDB 호환성을 갖춘 Cloud Firestore의 확장 기능을 제한합니다. 핫스팟 방지를 검토하고 애플리케이션의 핫스팟을 식별합니다.
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단일 문서를 너무 자주 업데이트하거나 트랜잭션으로 인한 경합 |
읽기, 쓰기 |
개별 문서에 대한 쓰기 속도를 줄이세요.
단일 쓰기 트랜잭션에서 업데이트되는 문서 수를 줄입니다.
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많은 문서를 반환하는 대형 읽기 |
read |
페이지로 나누기를 사용하여 대량 읽기를 분할합니다.
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최근 삭제가 너무 많습니다. |
읽기 데이터베이스에서 컬렉션을 나열하는 작업에 큰 영향을 줍니다. |
너무 많은 최근 삭제로 인해 지연 시간이 발생한 경우 잠시 기다리면 문제가 자동으로 해결됩니다. 문제가 해결되지 않으면 지원팀에 연락하세요. |
특히 배열 필드 및 삽입된 문서 필드의 경우 색인 팬아웃 |
write |
배열 필드 및 삽입된 문서 필드의 색인 생성을 검토합니다. |
대량 쓰기 |
write |
각 작업에서 쓰기 수를 줄여보세요.
원자성이 필요하지 않은 일괄 데이터 항목의 경우 동시에 로드되는 개별 쓰기를 사용합니다.
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최종 업데이트: 2025-08-29(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-08-29(UTC)"],[],[],null,["\u003cbr /\u003e\n\n\n|--------------------------------------------------------|\n| *Relevant to Cloud Firestore Enterprise edition only.* |\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page shows you how to resolve latency issues with Cloud Firestore with MongoDB compatibility.\n\nLatency\n\nThe following table describes possible causes of increased latency:\n\n| Latency cause | Types of operations affected | Resolution |\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Sustained, increasing traffic. | read, write | For rapid traffic increases, Cloud Firestore with MongoDB compatibility attempts to automatically scale to meet the increased demand. When Cloud Firestore with MongoDB compatibility scales, latency begins to decrease. Hot-spots (high read, write, and delete rates to a narrow document range) limit the ability of Cloud Firestore with MongoDB compatibility to scale. Review [Avoid hot-spots](https://cloud.google.com/firestore/mongodb-compatibility/docs/understand-reads-writes-scale#avoid_hotspots) and identify hot-spots in your application. |\n| Contention, either from updating a single document too frequently or from transactions. | read, write | Reduce the write rate to individual documents. Reduce the number of documents updated in a single write transaction. |\n| Large reads that return many documents. | read | Use pagination to split large reads. |\n| Too many recent deletes. | read This greatly affects operations that list collections in a database. | If latency is caused by too many recent deletes, the issue should automatically resolve after some time. If the issue does not resolve, [contact support](https://firebase.google.com/support). |\n| Index fanout, especially for array fields and embedded document fields. | write | Review your indexing of array fields and embedded document fields. |\n| Large writes. | write | Try reducing the number of writes in each operation. For bulk data entry where you don't require atomicity, use parallelized individual writes. |"]]