flutter 로컬 DB 고르기

📊 Flutter 로컬 데이터베이스 비교표

구분	DB 이름	타입	장점	단점	사용 예시
Key-Value	shared_preferences	Key-Value Storage	- 설정값 등 간단한 데이터 - 빠른 속도	- 복잡한 구조 저장 불가- 비동기 동작 제한	로그인 정보, 테마 설정 등
Key-Value	Hive	Key-Value + Box 기반 NoSQL	- 매우 빠름 - 구조화된 저장 가능 - 웹/데스크탑 지원	- 대규모 관계형 데이터엔 부적합	메모 앱, 캐시 저장소 등
Key-Value + DB	Isar	고성능 NoSQL DB	- Hive보다 빠름 - 쿼리 문법 직관적 - 관계형 구조 일부 지원	- 상대적으로 생태계 작음	중간 규모 앱, 객체 지향 DB
SQLite 기반	sqflite	관계형 DB	- 전통적인 SQL 지원 - 제약 조건, 관계형 표현 우수	- 복잡한 쿼리 수동 작성 필요 - 데이터 모델링 직접 해야 함	일정 관리, 일기장, 금융 앱 등
ORM 기반	Drift (moor)	SQLite + ORM	- SQL + Dart 통합- 타입 안전성 - 관계형 구조 지원	- 설정 복잡 - 빌드 단계 필요	복잡한 스키마 관리, 분석 앱
ORM 기반	Floor	SQLite + 간단 ORM	- 간단한 ORM 사용- Android Room 유사	- 기능 제한적- 관계 복잡성 취약	단순 CRUD 앱
객체 DB	ObjectBox	고성능 객체형 DB	- 빠른 쓰기/읽기 - 관계형 객체 연결 우수	- 크로스 플랫폼 지원 제한적 - 생태계 작음	IoT 앱, 센서 로그, 중대형 앱

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🏆 추천 기준

📌 간단한 데이터 (설정, 토글, 로그인 정보):

• shared_preferences → 복잡한 구조 필요 없다면 가장 간단하고 빠름.

📌 빠른 성능 + 간단 구조 (중소형 앱):

• Hive
  → 학습 난이도 낮고 속도 빠름. 객체 저장 가능.
  → 단점은 관계형 구조가 약함.

📌 Hive보다 강력한 대체제 찾는다면:

• Isar
  → 성능, 구조화, 관계성, 쿼리 언어 모두 균형 잡힘.
  → 최근 트렌드에선 Hive보다 더 추천되는 경우 많음.

📌 SQL 문법에 익숙하고 전통적인 DB 설계가 필요하다면:

• sqflite → 명확한 관계 설정, 제약 조건 필요할 때 좋음.

📌 SQL + ORM 스타일, 타입 안정성 필요:

• Drift → 비즈니스 로직이 복잡하거나 스키마 관리가 필요한 경우.

📌 Android의 Room DB와 유사한 구조 원한다면:

• Floor → 간단한 ORM 구조 원할 때 사용.

📌 관계형 객체 지향 + 초고속 쓰기/읽기 원한다면:

• ObjectBox → 대규모 로깅, 실시간 DB 처리 등에 적합.

 

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✅ 일기 앱 – 어떤 DB가 적합할까?

추천 DB – Isar
  일기 앱은 구조화된 글, 날짜별 정렬, 감정 및 태그 검색 등 다양한 기능을 요구하므로, 객체 기반 저장과 강력한 쿼리를 제공하는 Isar가 가장 적합합니다.

이유 – 성능과 유연성 모두 우수
  Isar는 긴 텍스트(2000자 이상)도 문제없이 저장할 수 있으며, 감정, 태그, 날짜 등을 조합한 검색과 정렬도 매우 빠르게 처리할 수 있습니다. 타입 안전성과 마이그레이션 지원 덕분에 유지보수도 용이합니다.

장점 – 확장성 있는 구조화된 저장소
  Dart 객체로 데이터를 저장할 수 있고, 쿼리 기능(where, filter, sortBy 등)이 뛰어나므로 감정 필터, 날짜 정렬, 태그 검색 등을 구현하기 쉽습니다. 즐겨찾기, 이미지 첨부, 잠금 기능 등 향후 기능 확장도 유연하게 대응 가능합니다.

단점 – 초기 설정 필요
  코드 생성(build_runner)이 필요하고 모델 정의 시 약간의 진입 장벽이 있을 수 있습니다.

대안 – Hive (단순 구조일 경우)
  Hive는 설정이 간단하고 빠르지만, 구조가 단순한 앱에서만 효율적입니다. 쿼리 기능이 제한적이므로 감정/태그 검색, 정렬 등에는 불편함이 있습니다.

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✅ 위치 기반 길찾기 앱 – 어떤 DB를 써야 할까?

추천 DB – Isar
  길찾기 앱에서는 좌표 데이터 기반의 정렬, 경로 캐시 저장, 조건 검색 등이 중요한데, Isar는 이러한 조건에 최적화된 성능과 구조를 갖추고 있습니다.

이유 – 고속 성능 + 위치 정렬 지원
  Isar는 Hive보다 2~5배 빠른 읽기/쓰기 속도를 제공하며, startLat, startLng 같은 좌표 필드를 기준으로 인덱스를 적용해 빠른 검색이 가능합니다. 서버 없이도 오프라인 경로 캐시를 저장하고 활용하는 데 강력한 성능을 발휘합니다.

장점 – 경로 캐시 및 실시간 필터링에 강함
  이전 경로, 즐겨찾기, 최근 방문 기록 등을 정렬하거나 검색할 때 매우 효율적입니다. API로 받은 경로 데이터를 JSON 형태로 저장해 반복 경로 요청을 줄일 수 있습니다.

단점 – 초기 설계 필요
  좌표 기반 검색, 인덱스 설계, 중복 경로 처리 등 앱 특성에 맞는 구조 설계가 중요합니다.

대안 – Hive (즐겨찾기만 저장 시)
  즐겨찾기 위치 저장 등 단순 데이터 구조에는 Hive도 가능합니다. 하지만 경로 검색이나 정렬에는 한계가 있습니다.

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🔍 참고 팁 및 고려 사항

외부 API 연동 – 실시간 경로 계산은 외부 API 사용
길찾기는 Kakao, Google 등 지도 API를 활용하여 경로를 계산하고, 결과만 DB에 저장하면 서버 부담을 줄일 수 있습니다.

DB 활용 – 캐시 및 사용자 기록 저장 중심
DB는 경로 캐시, 즐겨찾기, 방문 이력 등을 저장하는 데 집중하고, 실시간 계산은 외부에서 처리하는 방식이 효율적입니다.