1. はじめに
Cloud Firestoreは、Google Cloud Platform (GCP) の提供するNoSQLデータベースであり、リアルタイム同期やスケーラビリティの高さが魅力です。しかし、Firestoreにはいくつかの落とし穴があり、設計や運用の際に注意が必要です。
本記事では、Cloud Firestoreの代表的な落とし穴とその回避策について解説します。
2. Firestoreの落とし穴と回避策
2.1 課金モデルの罠（リクエスト課金）
❌ 落とし穴：
Firestoreはリクエスト数に応じた課金モデルを採用しています。特に大量の読み取りが発生するアプリでは、予想以上にコストがかかることがあります。
✅ 回避策：
- データの正規化を見直す（不要な読み取りを減らす）
- オフラインキャッシュを活用し、不要なリクエストを抑える
-
必要なフィールドのみ取得（
select()を活用）doc_ref = db.collection("users").document("user_1") doc = doc_ref.select("name", "email").get()
2.2 クエリ制限の罠
❌ 落とし穴：
Firestoreのクエリは柔軟ですが、OR条件やネストされた条件のクエリが制限されているため、複雑な検索が困難です。
✅ 回避策：
- データの設計を工夫し、必要なクエリを可能にする
- Cloud Functions を活用して、複雑なフィルタリングを行う
-
複数のクエリを組み合わせる
users_ref = db.collection("users") query1 = users_ref.where("age", "<", 30).get() query2 = users_ref.where("city", "==", "Tokyo").get() combined_results = query1 + query2
2.3 インデックス制限の罠
❌ 落とし穴：
Firestoreでは、すべてのクエリにはインデックスが必要ですが、特定のフィールドの組み合わせでエラーが発生することがあります。
✅ 回避策：
- エラーメッセージに従って、手動でインデックスを作成
-
不要なインデックスを削除し、コストを削減
# Firebase Console > Firestore > インデックス から設定可能
2.4 トランザクションの罠
❌ 落とし穴：
Firestoreは基本的にACIDトランザクションをサポートしていますが、ネストされたコレクションを含む場合、トランザクションが制限されることがあります。
✅ 回避策：
- 可能な限りフラットなデータ構造を設計
-
バッチ処理 (
batch.commit()) を活用batch = db.batch() doc1 = db.collection("users").document("user_1") batch.set(doc1, {"active": True}) batch.commit()
2.5 書き込み制限の罠
❌ 落とし穴：
Firestoreには1秒あたりの書き込み制限があり、大量の同時書き込みが発生するとスロットリングが発生します。
✅ 回避策：
- データを分散させ、一度に書き込む数を減らす
-
バッチ書き込み (
batch.commit()) を活用し、トランザクションの効率を向上 - キューを使って順番に書き込み
3. まとめ
Cloud Firestoreは強力なデータベースですが、リクエスト課金、クエリ制限、インデックス制限、トランザクション、書き込み制限などの落とし穴に注意が必要です。
| 落とし穴 | 回避策 |
|---|---|
| 課金モデル | オフラインキャッシュ・データ設計の工夫 |
| クエリ制限 | クエリの組み合わせ・Cloud Functionsの活用 |
| インデックス | 必要なインデックスの設定・不要なインデックス削除 |
| トランザクション | フラットなデータ設計・バッチ処理の活用 |
| 書き込み制限 | データ分散・キューを活用 |
Firestoreを使用する際は、これらのポイントを理解し、最適な設計と運用を行うことが重要です！