Firestore: Firebase의 NoSQL 데이터베이스에 대한 심층 분석

Cloud Firestore라고도 알려진 Firestore는 개발자에게 최신 웹 및 모바일 애플리케이션 구축을 위한 확장 가능하고 다양한 플랫폼을 제공하도록 설계된 Google Firebase의 NoSQL 데이터베이스 솔루션입니다. Firestore는 실시간 데이터 동기화, 저장, 검색을 지원하는 동시에 오프라인 지원, 계층적 데이터 구성, 포괄적인 쿼리 기능 세트를 포함한 강력한 기능을 제공합니다.

Google에서 제공하는 개발 플랫폼인 Firebase는 애플리케이션을 쉽게 구축, 관리, 배포할 수 있는 도구 모음을 제공합니다. Firestore는 이 제품군의 일부이며 애플리케이션의 데이터 지속성 및 관리 프로세스를 단순화하는 강력하고 안정적인 데이터베이스 솔루션 역할을 합니다.

Firestore의 이점

Firestore는 개발자에게 다양한 이점을 제공하므로 웹 및 모바일 애플리케이션에서 데이터를 관리하는 데 매력적인 선택입니다. Firestore의 중요한 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

실시간 동기화

Firestore의 실시간 동기화 기능을 사용하면 여러 기기와 플랫폼에서 손쉽게 데이터를 전달할 수 있어 관련 업데이트와 변경 사항이 모든 사용자에게 즉시 반영됩니다. 이 동기화 기능은 개발자가 최소한의 노력으로 고도의 대화형 협업 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

오프라인 지원

Firestore는 웹 및 모바일 애플리케이션 모두에 대한 기본 오프라인 지원을 제공하므로 개발자는 사용자가 인터넷에 연결되지 않은 경우에도 원활하게 작동하는 앱을 만들 수 있습니다. Firestore는 데이터를 기기에 로컬로 캐시하고 연결이 복원되면 업데이트를 서버와 동기화합니다.

포괄적인 쿼리 지원

Firestore는 풍부한 쿼리 API를 제공하므로 개발자는 데이터를 쉽게 필터링, 정렬, 조작하는 복잡한 쿼리를 만들 수 있습니다. Firestore는 또한 커서 기반 페이지 매김을 지원하므로 애플리케이션이 대규모 데이터 세트를 효율적으로 로드하고 표시할 수 있습니다.

계층적 데이터 구조

Firestore는 컬렉션과 문서의 데이터를 구성하고 복잡하고 중첩된 데이터 구조를 수용하는 계층적 데이터 모델을 사용합니다. 이 접근 방식을 사용하면 높은 유연성과 확장성을 제공하면서 데이터를 쉽게 구성하고 관리할 수 있습니다.

강력한 확장성

Firestore는 성능 저하 없이 수백만 개의 동시 연결을 처리하고 광범위한 데이터 세트를 관리하는 대규모용으로 설계되었습니다. 이 기능을 통해 Firestore는 성능 요구 사항이 까다로운 트래픽이 많은 애플리케이션에 적합한 선택이 됩니다.

Firestore 데이터 모델

Firestore의 데이터 모델은 데이터의 계층적 구성과 관리를 제공하는 컬렉션 및 문서 개념을 기반으로 합니다. 이 섹션에서는 Firestore 데이터 모델의 주요 요소를 간략하게 설명하고 해당 요소의 작동 방식을 설명합니다.

컬렉션

Firestore에서 컬렉션은 문서를 보관하는 컨테이너입니다. 컬렉션은 쉽게 쿼리하고 관리할 수 있는 방식으로 데이터를 구성하는 데 도움이 됩니다. 컬렉션에는 하위 컬렉션도 포함될 수 있으므로 관련 데이터의 논리적 그룹화를 더욱 세분화할 수 있습니다.

서류

문서는 실제 데이터 값을 보유하는 Firestore 내의 개별 레코드입니다. 일반적으로 문서는 필드라고 하는 키-값 쌍으로 구성되며 각 쌍에는 이름과 해당 값이 있습니다. Firestore는 문자열, 숫자, 부울, 배열, 맵 등을 포함하여 필드에 대한 다양한 데이터 유형을 지원합니다. Firestore의 문서는 데이터와 하위 컬렉션을 모두 포함할 수 있는 컨테이너로 생각할 수 있습니다. 이 중첩 구조를 사용하면 애플리케이션에서 복잡한 데이터 구조를 설계하고 관리할 때 더 큰 유연성을 얻을 수 있습니다.

이미지 출처: Firebase 문서

Firestore에서 데이터 정리

Firestore의 계층적 데이터 모델을 사용하면 개발자가 데이터를 효율적이고 직관적으로 구조화하고 정리할 수 있습니다. 예를 들어 전자상거래 앱은 다음 구조로 Firestore에 데이터를 저장할 수 있습니다.

• 제품 컬렉션
• 제품 문서
• 이름 필드
• 가격 필드
• 카테고리 필드
• 리뷰 하위 컬렉션
• 문서 검토
• 텍스트 필드
• 등급 필드
• 날짜 필드

이 구조에서 Products 컬렉션에는 각각 개별 제품을 나타내는 Product 문서가 포함되어 있습니다. 이러한 문서에는 이름, 가격 및 카테고리 정보에 대한 필드가 포함되어 있습니다. 각 제품 문서에는 사용자가 생성한 제품 리뷰에 대한 리뷰 문서가 포함된 리뷰 하위 컬렉션이 있습니다. 개발자는 Firestore의 계층적 데이터 모델을 활용하여 복잡한 데이터 구조를 쉽게 생성하고 관리하여 애플리케이션의 성능, 확장성, 유지 관리 가능성을 유지할 수 있습니다.

애플리케이션에 Firestore 설정

애플리케이션에서 Firestore를 설정하는 과정은 간단합니다. 첫 번째 단계는 모든 Firebase 제품 및 서비스를 관리하기 위한 중앙 집중식 공간을 제공하는 Firebase 프로젝트를 만드는 것입니다. Firestore를 설정하는 필수 단계는 다음과 같습니다.

1. Firebase 프로젝트 만들기: Firebase 계정에 가입하거나, 새 프로젝트를 만들거나, 이미 있는 경우 기존 프로젝트를 사용하세요. Firebase 콘솔로 이동하여 화면에 표시되는 안내를 따릅니다.
2. 프로젝트에 Firestore 추가: 프로젝트가 설정되면 왼쪽 메뉴에서 '데이터베이스' 섹션을 클릭합니다. "데이터베이스 생성"을 선택하고 팝업 창에서 "Firestore"를 선택합니다. 설정 옵션에 따라 Firebase 프로젝트 내에 새 Firestore 데이터베이스 인스턴스를 만듭니다.
3. Firebase SDK 구성: 웹 또는 모바일 앱에서 Firestore를 사용하려면 프로젝트에 Firebase SDK를 추가해야 합니다. Firebase 콘솔의 '프로젝트 설정'에서 SDK 구성 코드 스니펫을 찾을 수 있습니다. 구성 코드에는 프로젝트의 고유한 API 키, 인증 도메인, 프로젝트 ID, Firebase 서비스에 연결하는 데 필요한 기타 설정이 포함됩니다. 애플리케이션의 HTML, JavaScript, Android 또는 iOS 프로젝트에 코드 조각을 추가합니다.
4. Firestore 초기화: 프로젝트에 Firebase SDK를 추가한 후 다음 코드 스니펫을 사용하여 Firestore를 초기화합니다.
   자바스크립트의 경우:

    import { initializeApp } from 'firebase/app'; import { getFirestore } from 'firebase/firestore'; const firebaseApp = initializeApp({ apiKey: "[API_KEY]", authDomain: "[AUTH_DOMAIN]", projectId: "[PROJECT_ID]", ... }); const db = getFirestore(firebaseApp);

   Android(Kotlin)의 경우:

    import com.google.firebase.FirebaseApp import com.google.firebase.firestore.FirebaseFirestore val firebaseApp = FirebaseApp.initializeApp(this) val db = FirebaseFirestore.getInstance()

   iOS(스위프트)의 경우:

    import FirebaseFirestore let db = Firestore.firestore()

5. Firestore 사용 시작: Firestore가 초기화되면 이제 Firestore를 사용하여 데이터를 읽고 쓰고, 실시간 리스너를 설정하고, 데이터에 대한 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

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Firebase 실시간 데이터베이스와 Firestore

Firebase는 Firebase 실시간 데이터베이스와 Firestore라는 두 가지 데이터베이스 솔루션을 제공합니다. 두 데이터베이스 모두 실시간 데이터 동기화와 웹 및 모바일 플랫폼용 클라이언트 SDK를 제공하지만 여러 측면에서 다릅니다. 두 데이터베이스를 비교해 보겠습니다.

데이터 모델 및 구조

Firebase 실시간 데이터베이스는 대규모 노드 트리인 JSON 과 유사한 데이터 모델을 사용합니다. 이 데이터 모델은 특히 계층적 데이터나 중첩 배열의 경우 복잡한 데이터를 쿼리하고 구조화하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다. 반면 Firestore는 컬렉션과 문서가 포함된 계층적 데이터 모델을 사용하여 데이터를 구조화하고 쿼리하는 보다 직관적인 방법을 제공합니다. Firestore 데이터 모델은 중첩된 하위 컬렉션을 허용하므로 복잡하고 중첩된 데이터를 보다 효율적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.

쿼리 기능

Firestore는 실시간 데이터베이스에 비해 더 포괄적인 쿼리 기능을 제공합니다. Firestore를 사용하면 개발자는 여러 orderBy 및 where 절 연결, 배열 작업 수행, 결과 페이지 매기기와 같은 복잡한 쿼리를 수행할 수 있습니다. 반면 실시간 데이터베이스의 쿼리 기능은 더욱 제한적이므로 추가 컴퓨팅 비용과 클라이언트 측 또는 서버 측 로직의 복잡성 없이 복잡한 쿼리나 페이지 매김을 수행하기가 어렵습니다.

확장성

Firestore는 강력한 수평 확장성과 수백만 명의 동시 사용자 및 수십억 개의 문서를 처리할 수 있는 능력을 갖춘 글로벌 규모의 앱용으로 설계되었습니다. 실시간 데이터베이스는 특정 경우에 더 적합하지만 데이터 샤딩 전략에 의존하지 않고 확장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. Firestore는 지연 시간이 짧은 액세스와 자동 다중 지역 복제를 보장하여 높은 가용성과 내구성을 유지하므로 기업 및 트래픽이 많은 사용 사례에 적합합니다.

가격

Firestore와 실시간 데이터베이스 가격 구조는 다릅니다. Firestore 요금은 문서 읽기, 쓰기, 삭제는 물론 데이터 스토리지 및 네트워크 사용량을 기준으로 부과됩니다. 실시간 데이터베이스 요금은 저장된 데이터 양, 데이터베이스 연결 수, 네트워크 사용량을 기준으로 부과됩니다. 애플리케이션의 데이터 액세스 패턴 및 사용량에 따라 하나의 데이터베이스가 더 비용 효율적일 수 있습니다.

Firestore와 실시간 데이터베이스는 실시간 데이터 동기화 기능을 제공하지만 Firestore는 복잡한 쿼리, 계층적 데이터 구조, 글로벌 규모의 성능이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다. 실시간 데이터베이스는 JSON과 유사한 데이터 모델과 저렴한 가격 구조가 더 적합한 단순한 사용 사례에 더 적합할 수 있습니다.

Firestore에서 데이터 쿼리

Firestore는 개발자가 데이터를 효과적으로 검색하고 필터링할 수 있도록 포괄적인 쿼리 기능 세트를 제공합니다. 기본 쿼리에는 단일 문서 가져오기, 문서 컬렉션 가져오기, 필드 값을 기준으로 문서 필터링이 포함됩니다. 고급 쿼리에는 결과 정렬, 제한 및 페이지 매기기가 포함됩니다. 몇 가지 일반적인 Firestore 쿼리를 살펴보겠습니다.

단일 문서 가져오기

ID로 단일 문서를 가져오려면 다음 코드 조각을 사용할 수 있습니다.

 // JavaScript import { getDoc, doc } from 'firebase/firestore'; async function getDocument(documentId) { const documentRef = doc(db, 'collection_name', documentId); const documentSnapshot = await getDoc(documentRef); if (documentSnapshot.exists()) { console.log('Document data:', documentSnapshot.data()); } else { console.log('No such document'); } }

문서 컬렉션 가져오기

컬렉션의 모든 문서를 가져오려면 다음 코드 조각을 사용하세요.

 // JavaScript import { getDocs, collection } from 'firebase/firestore'; async function getAllDocuments() { const collectionRef = collection(db, 'collection_name'); const querySnapshot = await getDocs(collectionRef); querySnapshot.forEach((doc) => { console.log(doc.id, '=>', doc.data()); }); }

문서 필터링

Firestore를 사용하면 하나 이상의 필드 조건을 기반으로 문서를 필터링할 수 있습니다. 다음 코드 조각은 단일 필드를 기준으로 문서를 필터링하는 방법을 보여줍니다.

 // JavaScript import { query, where, getDocs, collection } from 'firebase/firestore'; async function getFilteredDocuments() { const collectionRef = collection(db, 'collection_name'); const q = query(collectionRef, where('field_name', '==', 'value')); const querySnapshot = await getDocs(q); querySnapshot.forEach((doc) => { console.log(doc.id, '=>', doc.data()); }); }

문서 정렬 및 페이지 매기기

결과를 정렬하고 페이지를 매기려면 orderBy, Limit, startAfter 또는 startAt 메서드를 사용할 수 있습니다. 문서를 정렬하고 페이지를 매기는 방법은 다음과 같습니다.

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 // JavaScript import { query, orderBy, limit, getDocs, collection, startAfter } from 'firebase/firestore'; async function getSortedAndPaginatedDocuments(lastVisible) { const collectionRef = collection(db, 'collection_name'); const q = query( collectionRef, orderBy('field_name', 'asc'), startAfter(lastVisible), limit(10) ); const querySnapshot = await getDocs(q); querySnapshot.forEach((doc) => { console.log(doc.id, '=>', doc.data()); }); }

이는 Firestore가 개발자에게 제공하는 쿼리 기능의 몇 가지 예일 뿐입니다. 이를 통해 다양한 애플리케이션에 필요한 데이터에 쉽고 효율적으로 액세스하고 필터링할 수 있습니다.

Firestore 보안 규칙

Firestore 보안 규칙은 사용자 인증 및 커스텀 조건을 기반으로 Firestore 데이터에 대한 액세스를 제어하는 ​​강력한 방법입니다. 보안 규칙을 작성하고 구성하면 사용자가 필요한 리소스에만 액세스할 수 있도록 하여 중요한 정보를 보호하고 의도하지 않은 데이터 수정을 방지할 수 있습니다.

Firestore의 보안 규칙은 Firebase 콘솔에 저장되며 Firestore 데이터베이스와 함께 배포됩니다. 맞춤 구문을 사용하며 Firebase 콘솔 내에서 또는 로컬 개발 환경을 사용하여 작성하고 테스트할 수 있습니다. Firestore 보안 규칙을 시작하려면 몇 가지 일반적인 시나리오와 구현 방법을 살펴보겠습니다.

1. 공개 데이터에 대한 읽기 액세스 허용: 모든 사용자가 공개 데이터를 읽을 수 있도록 허용하려면 인증 없이 특정 컬렉션에 대한 액세스 권한을 부여하는 보안 규칙을 설정할 수 있습니다. rules_version = '2'; service cloud.firestore { match /databases/{database}/documents { match /public_data/{document=**} { allow read; } } }
2. 인증된 사용자에게 읽기 액세스 제한: 인증된 사용자만 특정 문서를 읽을 수 있도록 하려면 request.auth 객체를 사용하여 사용자의 인증 상태를 확인할 수 있습니다. rules_version = '2'; service cloud.firestore { match /databases/{database}/documents { match /private_data/{document=**} { allow read: if request.auth != null; } } }
3. 사용자 소유 데이터에 대한 쓰기 액세스 허용: 사용자에게 데이터를 생성, 업데이트 또는 삭제할 수 있는 권한을 부여하려면 문서의 사용자 ID를 인증된 사용자 ID와 일치시키는 보안 규칙을 사용할 수 있습니다. rules_version = '2'; service cloud.firestore { match /databases/{database}/documents { match /user_data/{userId}/{document=**} { allow write: if request.auth.uid == userId; } } }
4. 쓰기 전 데이터 검증: Firestore 보안 규칙은 쓰기 작업을 허용하기 전에 데이터 검증을 시행할 수도 있습니다. 예를 들어 사용자의 표시 이름이 특정 문자 제한을 초과하지 않도록 할 수 있습니다. rules_version = '2'; service cloud.firestore { match /databases/{database}/documents { match /user_profiles/{userId} { allow create, update: if request.auth.uid == userId && request.resource.data.displayName.size() < 30; } } }

이 예시에서는 몇 가지 일반적인 Firestore 보안 규칙 사용 사례를 보여주지만 가능성은 거의 무한합니다. 표현적인 구문과 강력한 일치 기능을 사용하면 Firestore 데이터를 보호하고 안전한 환경을 유지하는 복잡한 보안 규칙을 만들 수 있습니다.

Firestore 성능 최적화

Firestore는 빠르고 안정적인 실시간 데이터 동기화를 제공하도록 설계되었지만 최상의 사용자 경험을 보장하려면 Firestore 데이터베이스의 성능을 최적화하는 것이 중요합니다. 다음은 Firestore를 최대한 활용하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다.

1. 일괄 작업: 단기간에 여러 쓰기 작업을 수행해야 하는 경우 일괄 쓰기를 사용하여 작업을 그룹화하는 것이 좋습니다. 일괄 쓰기는 클라이언트와 Firestore 백엔드 간의 왕복 횟수를 줄여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2. 쿼리 결과 제한: Firestore 성능은 쿼리가 반환하는 문서 수에 따라 달라집니다. 성능을 향상하려면 페이지 매김을 사용하여 반환되는 문서 수를 제한하고 애플리케이션에 필요한 데이터만 요청하세요.
3. 비정규화된 데이터 사용: 어떤 경우에는 중복되거나 비정규화된 데이터를 저장하여 복잡한 쿼리 및 조인의 필요성을 줄이는 것이 도움이 될 수 있습니다. 관련 컬렉션이나 문서 간에 데이터를 복제하면 쿼리를 단순화하고 필요한 읽기를 줄일 수 있습니다.
4. 데이터 스토리지 최적화: 데이터가 효율적으로 구조화되고 오버헤드를 최소화하는 방식으로 저장되었는지 확인하세요. 여기에는 더 짧은 필드 이름을 사용하여 저장 크기를 줄이거나 날짜-시간 값에 ISO 문자열 대신 정수 타임스탬프를 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.
5. 클라이언트에서 데이터 캐시: 애플리케이션의 응답성을 향상하려면 클라이언트 측 Firestore에서 검색된 데이터를 캐시하는 것을 고려하세요. 이를 통해 실시간 데이터 동기화에 대한 의존도를 줄이고 일반적인 작업에 필요한 Firestore 읽기 수를 최소화할 수 있습니다.
6. Firestore 성능 모니터링: Firebase는 Firebase Performance Monitoring SDK와 같이 Firestore 데이터베이스 성능을 모니터링하기 위한 도구를 제공합니다. 이러한 지표를 정기적으로 검토하면 잠재적인 최적화 영역을 식별하고 데이터베이스가 원활하게 실행되는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 성능 최적화 팁을 따르고 Firestore 사용량을 모니터링하면 Firestore 기반 애플리케이션이 사용자에게 최상의 경험을 제공하는지 확인할 수 있습니다.

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Firestore 가격

Firestore는 다음을 포함한 다양한 리소스 사용량에 따라 비용이 결정되는 종량제 가격 책정 모델로 운영됩니다.

1. 문서 스토리지: GiB 단위로 스토리지 요금이 청구되므로 Firestore 문서에 저장된 데이터 양은 비용에 영향을 미칩니다.
2. 문서 읽기, 쓰기, 삭제: Firestore를 사용하면 데이터베이스에 대한 모든 읽기, 쓰기, 삭제 작업에 대해 요금이 청구됩니다. 사용량이 증가함에 따라 비용을 제어하려면 작업 수를 모니터링하는 것이 중요합니다.
3. 네트워크 사용량: Firestore에서는 특정 기준을 초과하는 아웃바운드 네트워크 트래픽에 대해 요금을 청구합니다. 이 요금은 전송된 데이터 양과 대상 지역에 따라 다릅니다.

이러한 종량제 요금 외에도 Firestore는 Firebase 무료 요금제의 일부로 다음과 같은 넉넉한 무료 등급을 제공합니다.

• 1GiB의 스토리지
• 일일 문서 읽기 50,000건
• 하루 20,000건의 문서 쓰기
• 하루에 20,000건의 문서 삭제
• 월간 네트워크 사용량 10GiB

Firestore의 가격 책정 모델은 애플리케이션 요구사항이 발전함에 따라 유연성과 확장성을 허용합니다. 성능과 비용 효율성의 균형을 맞추려면 사용량을 모니터링하고 Firestore 구현을 최적화하는 것이 중요합니다.

Firestore 보안 규칙을 이해하고 성능을 최적화하며 비용을 효과적으로 관리하면 Firebase 애플리케이션에서 이 강력한 NoSQL 데이터베이스 솔루션을 최대한 활용할 수 있습니다. 효율적인 노코드 앱 구축 환경을 위해 Firestore를 AppMaster 와 통합하는 것을 고려하세요.

Firestore 사용 사례

Firestore의 강력한 기능, 실시간 데이터 동기화, 확장 가능한 아키텍처는 Firestore를 다양한 애플리케이션과 산업에 이상적인 솔루션으로 만듭니다.

• 협업 애플리케이션: Firestore의 실시간 동기화는 사용자가 업데이트된 정보에 즉시 액세스해야 하는 프로젝트 관리 소프트웨어, 메시징 앱, 공유 문서 편집기와 같은 협업 도구를 만드는 데 적합합니다.
• 게임 애플리케이션: Firestore에서 제공하는 실시간 및 계층적 데이터 구조는 멀티플레이어 온라인 게임 애플리케이션을 구축하고 게임 상태를 효율적으로 관리하는 데 적합한 선택입니다.
• 전자상거래 플랫폼: Firestore는 온라인 상점 소유자가 대규모 제품 카탈로그를 관리하고, 재고를 추적하고, 사용자 데이터(예: 장바구니, 주문 내역, 사용자 프로필)를 저장하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 성장에 따라 개인화된 쇼핑 경험과 원활한 확장이 가능해집니다.
• 사물 인터넷(IoT): 연결된 장치의 데이터를 실시간으로 저장하고 동기화하는 Firestore의 기능은 IoT 애플리케이션을 위한 안정적인 선택이므로 개발자는 센서 및 기타 IoT 장치의 데이터 스트림을 쉽게 추적하고 분석할 수 있습니다.
• 콘텐츠 관리 시스템(CMS): Firestore는 실시간 기능, 고급 쿼리 기능, 강력한 액세스 제어 기능을 갖춘 커스텀 CMS 솔루션을 구축하고 웹사이트 및 앱 콘텐츠 관리를 단순화하는 데 이상적인 데이터 저장소입니다.
• 분석 및 모니터링: Firestore는 모니터링 및 분석 애플리케이션용 백엔드에 통합되어 복잡한 쿼리 기능을 적용하는 동시에 수신되는 데이터를 실시간으로 시각화, 집계, 분석할 수 있습니다.

Firestore를 AppMaster 와 통합

앱 구축 및 유지 관리를 더욱 단순화하고 신속하게 수행하려면 Firestore를 AppMaster 애플리케이션의 기본 데이터 저장소 솔루션으로 원활하게 통합할 수 있습니다. AppMaster 사용자가 코드를 작성하지 않고도 백엔드, 웹 및 모바일 앱을 구축할 수 있는 no-code 플랫폼을 제공합니다.

Firestore와의 통합은 REST API 및 WSS 엔드포인트를 통해 달성할 수 있으므로 개발자는 AppMaster 플랫폼을 통해 Firestore 데이터에 효율적으로 액세스하고 관리할 수 있습니다. Firestore의 강력한 실시간 데이터 동기화와 AppMaster 의 drag-and-drop 인터페이스, 유연한 데이터 모델 , 시각적 디자인 시스템을 결합하면 전문적이고 사용자 친화적인 웹 및 모바일 앱을 10배 더 빠르고 3배 더 많은 비용으로 만들 수 있습니다. 기존 개발 방식보다 효과적입니다.

또한 AppMaster 사용자가 수동 코딩 없이 백엔드, 웹 또는 모바일 애플리케이션 로직을 시각적으로 생성할 수 있는 비즈니스 프로세스(BP) 디자이너 기능이 있습니다. Firestore와 AppMaster 결합하면 실시간 동기화가 가능하고 기술적 부채가 제거되며 비용이 많이 드는 수동 코딩에 대한 종속성이 제거되어 Firestore가 그 어느 때보다 다재다능해집니다.

결론

Google Firestore는 실시간 데이터 동기화 및 오프라인 지원을 포함하여 최신 앱 개발에 도움이 되는 강력하고 확장 가능하며 유연한 NoSQL 데이터베이스 솔루션입니다. 계층적 데이터 모델, 강력한 쿼리 기능 및 보안 규칙은 웹 및 모바일 애플리케이션을 위한 포괄적인 데이터 솔루션을 찾는 개발자에게 매력적인 선택입니다.

Firestore를 AppMaster no-code 플랫폼과 통합하면 no-code 개발 환경의 단순성, 속도, 비용 효율성의 이점을 누리면서 고급 기능을 활용할 수 있습니다. Firestore의 강력한 기능과 AppMaster 의 시각적 디자인 시스템, 유연한 데이터 모델, Business Process Designer를 결합하면 오늘날 끊임없이 진화하는 디지털 환경에 맞는 고성능 애플리케이션을 효율적으로 구축할 수 있습니다.