Datastore 모드의 Firestore(Datastore)는 자동 확장, 고성능, 간편한 애플리케이션 개발을 위해 설계된 NoSQL 문서 데이터베이스입니다. Datastore 기능은 다음과 같습니다.
- 원자적 트랜잭션. Datastore는 일련의 작업을 모두 성공하거나 모두 취소하는 방식으로 실행할 수 있습니다.
- 읽기 및 쓰기의 고가용성. Datastore는 장애 지점의 영향을 최소화하기 위해 중복화를 사용하는 Google 데이터 센터에서 실행됩니다.
- 고성능의 방대한 확장성. Datastore는 분산형 아키텍처를 사용하여 확장을 자동으로 관리합니다. Datastore는 쿼리가 데이터 세트 크기가 아닌 결과 집합의 크기에 따라 확장되도록 색인과 쿼리 제약조건을 적절히 조합합니다.
- 유연한 데이터 저장 및 쿼리. Datastore는 객체 지향 및 스크립트 언어에 자연스럽게 매핑되며 여러 클라이언트를 통해 애플리케이션에 노출됩니다. 또한 SQL과 유사한 쿼리 언어도 제공합니다.
- Strong consistency. Datastore는 모든 쿼리에 strong consistency를 가지도록 합니다.
- 저장 데이터 암호화. Datastore는 데이터를 디스크에 기록하기 전에 모두 자동으로 암호화하고 승인된 사용자가 읽을 때 데이터를 자동으로 복호화합니다. 자세한 내용은 서버 측 암호화를 참조하세요.
- 계획된 다운타임 없는 완전 관리형. Google에서 서비스 관리를 책임지므로 개발자는 애플리케이션 개발에 집중할 수 있습니다. 서비스가 계획된 일정에 따라 업그레이드되는 동안에도 애플리케이션에서 계속 Datastore를 사용할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스와 비교
Datastore 인터페이스는 많은 기능이 관계형 데이터베이스와 비슷하지만 NoSQL 데이터베이스로서 데이터 객체 간의 관계를 설명하는 방법이 다릅니다. Datastore 개념과 관계형 데이터베이스 개념을 개괄적으로 비교하면 다음과 같습니다.
| 개념 | Datastore | Firestore | 관계형 데이터베이스 |
|---|---|---|---|
| 객체 카테고리 | 종류 | 컬렉션 그룹 | 표 |
| 단일 객체 | 항목 | 문서 | 행 |
| 객체의 개별 데이터 | 속성 | 필드 | 열 |
| 객체의 고유 ID | 키 | 문서 ID | 기본 키 |
관계형 데이터베이스 테이블의 행과 달리 동일한 종류의 Datastore 항목에는 여러 가지 속성이 있을 수 있고, 각 항목마다 이름은 동일하지만 값 유형이 다른 속성이 있을 수 있습니다. 이러한 고유한 특성으로 인해 자동 확장 기능을 활용하기 위한 데이터 설계 및 관리 방법이 다양해집니다. 특히 Datastore는 다음과 같은 점에서 기존 관계형 데이터베이스와 다릅니다.
- Datastore는 대규모 데이터 세트로 자동 확장되도록 설계되었으므로 애플리케이션에 유입되는 트래픽 양이 많아져도 애플리케이션이 고성능을 유지할 수 있습니다.
- Datastore는 필요에 따라 데이터를 자동으로 분산시켜 쓰기를 확장합니다.
- Datastore는 데이터 세트가 아닌 결과 집합 크기에 따라 성능이 확장되는 쿼리만 지원하기 때문에 읽기 확장이 가능합니다. 즉, 결과 집합에 100개 항목이 포함된 쿼리는 검색 범위가 100개 항목이든, 100만 개 항목이든 상관없이 동일한 성능을 보입니다. 이 속성은 일부 쿼리 유형이 지원되지 않는 주요한 이유입니다.
- 모든 쿼리가 이전에 빌드한 색인에서 제공되므로 실행 가능한 쿼리 유형은 SQL의 관계형 데이터베이스에서 허용되는 쿼리 유형보다 제한됩니다. 특히 Datastore에는 조인 작업, 여러 속성에 대한 불일치 필터링 또는 서브 쿼리 결과에 따른 데이터 필터링 지원이 포함되지 않습니다.
- 스키마를 강제하는 관계형 데이터베이스와 달리 Datastore에는 스키마가 없습니다. 일관된 속성 집합을 갖기 위해 반드시 같은 종류의 항목이 필요한 것은 아닙니다. 하지만 애플리케이션 코드에서 이러한 요구 사항을 강제할 수 있습니다.
장점
Datastore는 가용성이 높은 대규모의 구조화된 데이터를 사용하는 애플리케이션에 이상적입니다. 다음과 같은 모든 데이터 유형을 저장하고 쿼리하는 데 Datastore를 사용할 수 있습니다.
- 소매업체의 실시간 재고 및 제품 세부정보를 제공하는 제품 카탈로그
- 사용자의 이전 작업과 환경설정을 기반으로 맞춤설정된 경험을 제공하는 사용자 프로필
- ACID 속성 기반의 트랜잭션(예: 한 은행 계좌에서 다른 계좌로 자금을 이체하는 경우)
기타 스토리지 및 데이터베이스 옵션
Datastore가 모든 사용 사례에 이상적인 것은 아닙니다. 예를 들어 Datastore는 관계형 데이터베이스가 아니며 분석 데이터에 효과적인 솔루션도 아닙니다.
Datastore 외의 대안을 고려할 필요가 있는 몇 가지 일반적인 시나리오는 다음과 같습니다.
- OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 시스템에 전체 SQL 지원을 제공하는 관계형 데이터베이스가 필요한 경우에는 Cloud SQL을 사용하는 것이 좋습니다.
- ACID 트랜잭션을 위한 지원이 필요하지 않거나 데이터의 구조화 수준이 높지 않은 경우에는 Bigtable을 사용하는 것이 좋습니다.
- OLAP(온라인 분석 처리) 시스템을 위해 양방향 쿼리가 필요한 경우에는 BigQuery를 사용하는 것이 좋습니다.
- 대용량 이미지 또는 영화와 같이 변하지 않는 대용량 blob을 저장해야 하는 경우에는 Cloud Storage를 사용하는 것이 좋습니다.
다른 데이터베이스 옵션에 대한 자세한 내용은 데이터베이스 서비스 개요를 참조하세요.