Cloud Firestore의 고급 쿼리를 사용하면 대규모 컬렉션에서 빠르게 문서를 찾을 수 있습니다. 컬렉션의 속성을 전반적으로 파악하려면 컬렉션에 대한 집계가 필요합니다.
Cloud Firestore는 서버 측 count()
집계 쿼리를 지원합니다.
그러나 특정한 사용 사례에서는 클라이언트 측 트랜잭션 또는 Cloud Functions를 사용하여 데이터에 대한 집계 정보를 유지 관리할 수 있습니다.
계속하기 전에 쿼리 및 Cloud Firestore 데이터 모델을 꼭 읽어보시기 바랍니다.
솔루션: 클라이언트 측 트랜잭션
맛집 정보를 제공하는 지역 정보 추천 앱을 가정해 보겠습니다. 다음 쿼리는 특정 레스토랑의 평점을 모두 검색합니다.
웹
db.collection("restaurants") .doc("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
Swift
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .getDocuments() { (querySnapshot, err) in // ... }
Objective-C
FIRQuery *query = [[[self.db collectionWithPath:@"restaurants"] documentWithPath:@"arinell-pizza"] collectionWithPath:@"ratings"]; [query getDocumentsWithCompletion:^(FIRQuerySnapshot * _Nullable snapshot, NSError * _Nullable error) { // ... }];
Kotlin+KTX
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get()
Java
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
모든 평점을 가져와서 집계 정보를 계산하는 대신 이 정보를 레스토랑 문서 자체에 저장할 수 있습니다.
웹
var arinellDoc = { name: 'Arinell Pizza', avgRating: 4.65, numRatings: 683 };
Swift
struct Restaurant { let name: String let avgRating: Float let numRatings: Int init(name: String, avgRating: Float, numRatings: Int) { self.name = name self.avgRating = avgRating self.numRatings = numRatings } } let arinell = Restaurant(name: "Arinell Pizza", avgRating: 4.65, numRatings: 683)
Objective-C
@interface FIRRestaurant : NSObject @property (nonatomic, readonly) NSString *name; @property (nonatomic, readonly) float averageRating; @property (nonatomic, readonly) NSInteger ratingCount; - (instancetype)initWithName:(NSString *)name averageRating:(float)averageRating ratingCount:(NSInteger)ratingCount; @end @implementation FIRRestaurant - (instancetype)initWithName:(NSString *)name averageRating:(float)averageRating ratingCount:(NSInteger)ratingCount { self = [super init]; if (self != nil) { _name = name; _averageRating = averageRating; _ratingCount = ratingCount; } return self; } @end
Kotlin+KTX
data class Restaurant( // default values required for use with "toObject" internal var name: String = "", internal var avgRating: Double = 0.0, internal var numRatings: Int = 0, )
val arinell = Restaurant("Arinell Pizza", 4.65, 683)
Java
public class Restaurant { String name; double avgRating; int numRatings; public Restaurant(String name, double avgRating, int numRatings) { this.name = name; this.avgRating = avgRating; this.numRatings = numRatings; } }
Restaurant arinell = new Restaurant("Arinell Pizza", 4.65, 683);
이러한 집계를 일관성 있게 유지하려면 하위 컬렉션에 새 평점이 추가될 때마다 업데이트해야 합니다. 일관성을 유지하는 방법 중 하나는 단일 트랜잭션에서 추가와 업데이트를 수행하는 것입니다.
웹
function addRating(restaurantRef, rating) { // Create a reference for a new rating, for use inside the transaction var ratingRef = restaurantRef.collection('ratings').doc(); // In a transaction, add the new rating and update the aggregate totals return db.runTransaction((transaction) => { return transaction.get(restaurantRef).then((res) => { if (!res.exists) { throw "Document does not exist!"; } // Compute new number of ratings var newNumRatings = res.data().numRatings + 1; // Compute new average rating var oldRatingTotal = res.data().avgRating * res.data().numRatings; var newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / newNumRatings; // Commit to Firestore transaction.update(restaurantRef, { numRatings: newNumRatings, avgRating: newAvgRating }); transaction.set(ratingRef, { rating: rating }); }); }); }
Swift
func addRatingTransaction(restaurantRef: DocumentReference, rating: Float) { let ratingRef: DocumentReference = restaurantRef.collection("ratings").document() db.runTransaction({ (transaction, errorPointer) -> Any? in do { let restaurantDocument = try transaction.getDocument(restaurantRef).data() guard var restaurantData = restaurantDocument else { return nil } // Compute new number of ratings let numRatings = restaurantData["numRatings"] as! Int let newNumRatings = numRatings + 1 // Compute new average rating let avgRating = restaurantData["avgRating"] as! Float let oldRatingTotal = avgRating * Float(numRatings) let newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / Float(newNumRatings) // Set new restaurant info restaurantData["numRatings"] = newNumRatings restaurantData["avgRating"] = newAvgRating // Commit to Firestore transaction.setData(restaurantData, forDocument: restaurantRef) transaction.setData(["rating": rating], forDocument: ratingRef) } catch { // Error getting restaurant data // ... } return nil }) { (object, err) in // ... } }
Objective-C
- (void)addRatingTransactionWithRestaurantReference:(FIRDocumentReference *)restaurant rating:(float)rating { FIRDocumentReference *ratingReference = [[restaurant collectionWithPath:@"ratings"] documentWithAutoID]; [self.db runTransactionWithBlock:^id (FIRTransaction *transaction, NSError **errorPointer) { FIRDocumentSnapshot *restaurantSnapshot = [transaction getDocument:restaurant error:errorPointer]; if (restaurantSnapshot == nil) { return nil; } NSMutableDictionary *restaurantData = [restaurantSnapshot.data mutableCopy]; if (restaurantData == nil) { return nil; } // Compute new number of ratings NSInteger ratingCount = [restaurantData[@"numRatings"] integerValue]; NSInteger newRatingCount = ratingCount + 1; // Compute new average rating float averageRating = [restaurantData[@"avgRating"] floatValue]; float newAverageRating = (averageRating * ratingCount + rating) / newRatingCount; // Set new restaurant info restaurantData[@"numRatings"] = @(newRatingCount); restaurantData[@"avgRating"] = @(newAverageRating); // Commit to Firestore [transaction setData:restaurantData forDocument:restaurant]; [transaction setData:@{@"rating": @(rating)} forDocument:ratingReference]; return nil; } completion:^(id _Nullable result, NSError * _Nullable error) { // ... }]; }
Kotlin+KTX
private fun addRating(restaurantRef: DocumentReference, rating: Float): Task<Void> { // Create reference for new rating, for use inside the transaction val ratingRef = restaurantRef.collection("ratings").document() // In a transaction, add the new rating and update the aggregate totals return db.runTransaction { transaction -> val restaurant = transaction.get(restaurantRef).toObject<Restaurant>()!! // Compute new number of ratings val newNumRatings = restaurant.numRatings + 1 // Compute new average rating val oldRatingTotal = restaurant.avgRating * restaurant.numRatings val newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / newNumRatings // Set new restaurant info restaurant.numRatings = newNumRatings restaurant.avgRating = newAvgRating // Update restaurant transaction.set(restaurantRef, restaurant) // Update rating val data = hashMapOf<String, Any>( "rating" to rating, ) transaction.set(ratingRef, data, SetOptions.merge()) null } }
Java
private Task<Void> addRating(final DocumentReference restaurantRef, final float rating) { // Create reference for new rating, for use inside the transaction final DocumentReference ratingRef = restaurantRef.collection("ratings").document(); // In a transaction, add the new rating and update the aggregate totals return db.runTransaction(new Transaction.Function<Void>() { @Override public Void apply(@NonNull Transaction transaction) throws FirebaseFirestoreException { Restaurant restaurant = transaction.get(restaurantRef).toObject(Restaurant.class); // Compute new number of ratings int newNumRatings = restaurant.numRatings + 1; // Compute new average rating double oldRatingTotal = restaurant.avgRating * restaurant.numRatings; double newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / newNumRatings; // Set new restaurant info restaurant.numRatings = newNumRatings; restaurant.avgRating = newAvgRating; // Update restaurant transaction.set(restaurantRef, restaurant); // Update rating Map<String, Object> data = new HashMap<>(); data.put("rating", rating); transaction.set(ratingRef, data, SetOptions.merge()); return null; } }); }
트랜잭션을 사용하면 집계 데이터와 내부 컬렉션의 일관성이 유지됩니다. Cloud Firestore의 트랜잭션에 관한 자세한 내용은 트랜잭션 및 일괄 쓰기를 참조하세요.
제한사항
위 솔루션은 Cloud Firestore 클라이언트 라이브러리를 사용한 데이터 집계를 보여주지만 다음과 같은 제한사항에 유의해야 합니다.
- 보안 - 클라이언트 측 트랜잭션을 사용하려면 데이터베이스의 합산 데이터를 업데이트할 수 있는 권한을 클라이언트에 부여해야 합니다. 고급 보안 규칙을 작성하여 이 방식의 위험을 줄일 수는 있지만, 상황에 따라 이 방법이 적절하지 않을 수도 있습니다.
- 오프라인 지원 - 사용자 기기가 오프라인 상태이면 클라이언트 측 트랜잭션이 실패합니다. 이런 경우에는 앱에서 이 사례를 처리하고 적절한 시간에 다시 시도해야 합니다.
- 성능 - 트랜잭션에 읽기, 쓰기, 업데이트 작업이 여러 개 포함되어 있으면 Cloud Firestore 백엔드에 여러 번 요청해야 할 수 있습니다. 휴대기기에서는 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다.
- 쓰기 속도 - Cloud Firestore 문서는 초당 최대 한 번만 업데이트될 수 있으므로 이 솔루션은 자주 업데이트되는 집계에는 작동하지 않을 수 있습니다. 또한 트랜잭션 외부에서 수정된 문서를 읽는 경우 일정 횟수 이상 재시도한 후 실패합니다. 더 자주 업데이트해야 하는 집계와 관련된 해결 방법은 분산 카운터를 참조하세요.
솔루션: Cloud Functions
애플리케이션에 클라이언트 측 트랜잭션이 적합하지 않으면 Cloud 함수를 사용하여 레스토랑 평점이 새로 추가될 때마다 집계 정보를 업데이트할 수 있습니다.
Node.js
exports.aggregateRatings = functions.firestore .document('restaurants/{restId}/ratings/{ratingId}') .onWrite(async (change, context) => { // Get value of the newly added rating const ratingVal = change.after.data().rating; // Get a reference to the restaurant const restRef = db.collection('restaurants').doc(context.params.restId); // Update aggregations in a transaction await db.runTransaction(async (transaction) => { const restDoc = await transaction.get(restRef); // Compute new number of ratings const newNumRatings = restDoc.data().numRatings + 1; // Compute new average rating const oldRatingTotal = restDoc.data().avgRating * restDoc.data().numRatings; const newAvgRating = (oldRatingTotal + ratingVal) / newNumRatings; // Update restaurant info transaction.update(restRef, { avgRating: newAvgRating, numRatings: newNumRatings }); }); });
이 솔루션은 클라이언트에서 호스팅 함수로 작업 부담을 옮기므로 모바일 앱에서 트랜잭션이 완료되기를 기다리지 않고 평점을 추가할 수 있습니다. Cloud 함수에서 실행되는 코드에는 보안 규칙이 적용되지 않으므로 합산 데이터에 대한 쓰기 권한을 클라이언트에 부여할 필요가 없습니다.
제한사항
집계에 Cloud 함수를 사용하면 클라이언트 측 트랜잭션에 따르는 몇 가지 문제를 방지할 수 있지만 여기에는 또 다른 제한사항이 있습니다.
- 비용 - 평점을 추가할 때마다 Cloud 함수가 호출되므로 비용이 증가할 수 있습니다. 자세한 내용은 Cloud Functions 가격 책정 페이지를 참조하세요.
- 지연 시간 - 집계 작업을 Cloud 함수로 옮기면 Cloud 함수 실행이 완료되고 클라이언트에 새 데이터가 전송되기 전까지는 앱에서 업데이트된 데이터를 확인할 수 없습니다. Cloud 함수의 속도에 따라 로컬에서 트랜잭션을 실행하는 것보다 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
- 쓰기 속도 - Cloud Firestore 문서는 초당 최대 한 번만 업데이트될 수 있으므로 이 솔루션은 자주 업데이트되는 집계에는 작동하지 않을 수 있습니다. 또한 트랜잭션 외부에서 수정된 문서를 읽는 경우 일정 횟수 이상 재시도한 후 실패합니다. 더 자주 업데이트해야 하는 집계와 관련된 해결 방법은 분산 카운터를 참조하세요.