[팀프로젝트] 채팅 기능을 위한 Firebase 데이터베이스 비교 분석과 네트워크 사용량 성능 비교

배경

팀 프로젝트를 진행하면서 채팅방 내의 기능 구현을 담당하였습니다. 처음으로 만들어보는 기능이어서 작은 것부터 성능 이슈까지 여러 가지 문제를 직접 겪으면서 해결한 과정을 적어보았습니다.

기능 구현에 있어 올바른 로직이 아닐 수 있습니다. 이 글에서는 문제를 어떻게 이해했고 어떻게 채팅같은 모습으로 그럴싸하게 해결했는지에 관해 초점을 맞추었습니다.

 

프로젝트에서 원하는 기능

• 시간순에 맞는 메시지 버블 데이터 가져오기
• 메시지 버블이 쌓이면 페이지네이션을 구현하여 네트워크 사용량 줄이기
• 채팅 상대방이 메시지를 읽으면 읽음 여부를 처리하기 위해 메시지 버블 데이터 변경하기

 

Firebase의 Realtime Database 사용 시 발생되는 성능 이슈

초기에는 막연하게 채팅방의 데이터는 Firebase에서 별도로 Realtime Database를 사용하여 저장하고자 하였습니다. Realtime Database를 사용한 이유는 단순히 메시지 String 데이터를 저장하기 쉬웠고 데이터를 빠르게 불러오기 위해서였습니다.

하지만 채팅은 메시지 String 데이터만 저장하는 것이 아닌, 보낸 시간, 메시지를 읽음 여부, 유저 ID 등 메시지 버블에 따른 여러 가지 데이터들이 존재했습니다.

 

먼저 직면한 문제로는 첫째, 메시지 버블 데이터 중 조건에 맞는 데이터만 업데이트되었을 때 해당 데이터만 변경하는 로직을 구현하는 것에 대한 어려움이었습니다. 해당 프로젝트에서 원하는 기능 중의 하나인 읽음 여부 처리 기능을 위해서는 특정한 하나의 메시지 버블 데이터만 변경하려고 하면 데이터베이스의 상위까지 모두 로드되는 현상을 마주하였습니다. Realtime Databse가 JSON 객체로 저장되기 때문에 발생하는 문제였습니다.

둘째, 페이지네이션을 위해서 데이터들 중 시간순을 비교하여 이전 값들을 불러오는 데이터 필터링 로직을 구현하기 까다로웠습니다.

 

이렇게 프로젝트에서 원하는 기능을 모두 구현하기 위해서는 정렬 및 필터링 기능이 제한적이고, 계층적인 데이터를 정리하기 어려운 Realtime Database를 사용 중단하는 것이 맞다고 판단하였습니다.

 

결과적으로 채팅 파트를 함께 개발하고 있는 팀원과의 이야기하여 데이터베이스를 변경하기로 하였습니다. Firebase의 데이터베이스인 Realtime Database과 Cloud FireStore 이 둘의 차이를 직접 확인하고자 각각의 특징들을 살펴보았고, 직접 두 가지를 사용해보면서 원하는 조건이 얼마나 수행되는지를 비교 분석해보는 시간을 가졌습니다.

 

Realtime Database과 Cloud FireStore 특징과 각 데이터베이스를 사용하여 조건 비교 분석

Firebase 데이터베이스의 Realtime Database과 Cloud FireStore의 각각의 특징은 아래 표와 같았습니다. 각 데이터베이스들의 특징과 장단점을 다시 한 번 파악할 수 있었고, 정리하고 나서 보니 해당 프로젝트에서 채팅 기능을 위한 데이터베이스를 변경하는 것이 원하는 결과를 만들어낼 수 있겠다고 다시 한 번 판단하게 되었습니다.

 

Realtime Database과 Cloud FireStore의 특징과 장단점 비교 그래프

DB	Realtime Database	Cloud FireStore
특징	- NoSQL Database - 데이터를 하나의 큰 JSON 트리로 저장함	- NoSQL Database - 데이터를 문서 컬렉션으로 저장함
장점	- 단순한 데이터를 쉽게 저장함 - 지연 시간이 매우 짧아 상태 동기화가 자주 발생할 때 적합함	- JSON과 비슷하게 단순한 데이터를 문서에 쉽게 저장함 - 문서에 있는 하위 컬렉션을 사용하여 복잡한 계층적 데이터를 대규모로 쉽게 정리할 수 있음 - 실시간 데이터베이스보다 풍부하고 빠른 복합 정렬 및 필터링 기능을 갖춤 - 큰 데이터 세트와 일괄 작업이 필요한 경우에 적합함
단점	- 복잡한 계층적 데이터를 대규모로 정리하기가 보다 어려움 - 정렬 및 필터링 기능이 제한적임 - 데이터 세트가 커짐에 따라 특정 쿼리의 성능이 저하됨

 

Realtime Database과 Cloud FireStore를 각각 사용하여 조건 분석한 결과

조건	Realtime Database	Cloud FireStore
조건에 맞는 데이터를 잘 받아오는가?	프로퍼티로 필터링 어려움	매우 정확한 필터링
새 채팅 반응 체감 속도	빠름	빠름
간단한 네트워크 사용량 비교 실험 결과 (동일 조건)	전송: 800KB/s	- 전송: 80KB/s - 페이지네이션 구현 시 더 줄일 수 있음
페이지네이션 구현 여부	어려움	가능
읽음 여부 처리 (업데이트)	어려움	가능

 

마치며

이런 시행착오를 겪으면서 개발을 시작 단계에서 사전 조사를 미흡하게 했고, 어떤 한 가지의 장점만 보고 무작정 도구를 선택했던 것 같다는 생각을 하게 되었습니다.

서비스를 개발할 때는 아키텍처부터 기술 선택까지 명확한 기준을 가지고 이유 있는 결정을 내려야 한다는 것을 배우게 된 시간이었습니다.