mmday-firebase/docs/data-patterns

Panit 데이터 read/write 패턴 문서

Panit 야구앱의 Firebase(Firestore + RTDB) 데이터 접근 패턴 전수 조사 결과. 백엔드(mmday-firebase)와 Flutter 클라이언트(Panit)를 함께 추적했다.

문서 구성

문서	내용
data-lifecycle.md	각 데이터가 어떻게 생성되고 누가 읽는지 — 생성 주체·트리거·소비자 맵 (종합)
backend-writes.md	백엔드 모든 write 경로 (repository/trigger/scheduled/handler), 빈도·배치·핫문서·비용
backend-reads.md	백엔드 모든 read + 캐싱 3계층(MemCache/kboCache/scoreboardCache), N+1·인덱스
optimization-plan.md	read/write 최적화 로드맵 — 영향도×리스크 우선순위, 권장 변경·검증 포인트
client-patterns.md	클라 접근 패턴(직접 Firestore/RTDB vs CF, 실시간 vs 단발, SWR). 위치: Panit/docs/data-patterns/client-patterns.md

개선 보고서 (Before → Fix → After)

실제 적용된 최적화의 변경 전/후를 커밋 diff 근거로 정리. (백엔드=opt/backend-rw, 클라=opt/client-rw 브랜치)

문서	내용
improvements-backend-writes.md	W1·W2·W3·W4·W5+R6·W6·doc-drift 적용 결과
improvements-backend-reads.md	R1·R4·R5·R7 적용 결과 + 보류 항목(R2·R3) 사유
improvements-client.md	C1·C2·C3·C4 적용 결과. 위치: Panit/docs/data-patterns/improvements-client.md

핵심 결론 (3줄)

1. 클라는 Firestore/RTDB를 직접 읽지 않는다 — fcmTokens write 1곳 외 전부 Cloud Functions HTTP 경유.
2. 최대 비용: write=games 매일 월 전량 재기록 / read=dailyArchive 유저별 게임쿼리 중복 + getStats 무효화 후 voteHistory 풀스캔 / 클라=voteSummary 10초 폴링.
3. 인덱스 누락 없음 — 복합 인덱스 3종 모두 쿼리와 일치.