इस दस्तावेज़ में, Firebase Realtime Database में डेटा लिखने के चार तरीके बताए गए हैं: सेट, अपडेट, पुश, और लेन-देन की सहायता.
डेटा सेव करने के तरीके
सेट | messages/users/<username> जैसे तय किए गए पाथ में डेटा लिखना या बदलना |
अपडेट करें | पूरे डेटा को बदले बिना, तय किए गए पाथ के लिए कुछ कुंजियों को अपडेट करना |
पुश | डेटाबेस में डेटा की सूची में जोड़ें. जब भी किसी सूची में नया नोड जोड़ा जाता है, तो आपका डेटाबेस एक यूनीक पासकोड जनरेट करता है, जैसे कि messages/users/<unique-user-id>/<username> |
लेन-देन | जटिल डेटा के साथ काम करते समय लेन-देन का इस्तेमाल करें. ऐसा डेटा, एक साथ किए जाने वाले अपडेट की वजह से खराब हो सकता है |
डेटा सेव करना
डेटाबेस में डेटा लिखने का बुनियादी ऑपरेशन एक ऐसा सेट है जो दिए गए डेटाबेस रेफ़रंस में नया डेटा सेव करता है. साथ ही, उस पाथ में मौजूद किसी भी मौजूदा डेटा को बदल देता है. सेट को समझने के लिए, हम एक आसान ब्लॉगिंग ऐप्लिकेशन बनाएंगे. आपके ऐप्लिकेशन का डेटा, इस डेटाबेस रेफ़रंस में सेव होता है:
Java
final FirebaseDatabase database = FirebaseDatabase.getInstance(); DatabaseReference ref = database.getReference("server/saving-data/fireblog");
Node.js
// Import Admin SDK const { getDatabase } = require('firebase-admin/database'); // Get a database reference to our blog const db = getDatabase(); const ref = db.ref('server/saving-data/fireblog');
Python
# Import database module. from firebase_admin import db # Get a database reference to our blog. ref = db.reference('server/saving-data/fireblog')
शुरू करें
// Create a database client from App. client, err := app.Database(ctx) if err != nil { log.Fatalln("Error initializing database client:", err) } // Get a database reference to our blog. ref := client.NewRef("server/saving-data/fireblog")
चलिए, उपयोगकर्ता का कुछ डेटा सेव करके शुरू करते हैं. हम हर उपयोगकर्ता को यूनीक उपयोगकर्ता नाम से सेव करेंगे. साथ ही, हम उसका पूरा नाम और जन्म की तारीख भी सेव करेंगे. हर उपयोगकर्ता का यूज़र नेम यूनीक होगा. इसलिए, यहां पुश के बजाय सेट का इस्तेमाल करना बेहतर होगा. ऐसा इसलिए, क्योंकि आपके पास पहले से ही पासकोड है और आपको नया पासकोड बनाने की ज़रूरत नहीं है.
सबसे पहले, अपने उपयोगकर्ता के डेटा के लिए डेटाबेस रेफ़रंस बनाएं. इसके बाद, उपयोगकर्ता के उपयोगकर्ता नाम, पूरे नाम, और जन्मदिन के साथ डेटाबेस में उपयोगकर्ता ऑब्जेक्ट को सेव करने के लिए, set()
/ setValue()
का इस्तेमाल करें. इसमें स्ट्रिंग, नंबर, बूलियन, null
, कलेक्शन या कोई भी JSON ऑब्जेक्ट सेट किया जा सकता है. null
पास करने पर, तय की गई जगह से डेटा हट जाएगा. इस मामले में, आपको इसमें कोई ऑब्जेक्ट पास करना होगा:
Java
public static class User { public String date_of_birth; public String full_name; public String nickname; public User(String dateOfBirth, String fullName) { // ... } public User(String dateOfBirth, String fullName, String nickname) { // ... } } DatabaseReference usersRef = ref.child("users"); Map<String, User> users = new HashMap<>(); users.put("alanisawesome", new User("June 23, 1912", "Alan Turing")); users.put("gracehop", new User("December 9, 1906", "Grace Hopper")); usersRef.setValueAsync(users);
Node.js
const usersRef = ref.child('users'); usersRef.set({ alanisawesome: { date_of_birth: 'June 23, 1912', full_name: 'Alan Turing' }, gracehop: { date_of_birth: 'December 9, 1906', full_name: 'Grace Hopper' } });
Python
users_ref = ref.child('users') users_ref.set({ 'alanisawesome': { 'date_of_birth': 'June 23, 1912', 'full_name': 'Alan Turing' }, 'gracehop': { 'date_of_birth': 'December 9, 1906', 'full_name': 'Grace Hopper' } })
शुरू करें
// User is a json-serializable type. type User struct { DateOfBirth string `json:"date_of_birth,omitempty"` FullName string `json:"full_name,omitempty"` Nickname string `json:"nickname,omitempty"` } usersRef := ref.Child("users") err := usersRef.Set(ctx, map[string]*User{ "alanisawesome": { DateOfBirth: "June 23, 1912", FullName: "Alan Turing", }, "gracehop": { DateOfBirth: "December 9, 1906", FullName: "Grace Hopper", }, }) if err != nil { log.Fatalln("Error setting value:", err) }
जब किसी JSON ऑब्जेक्ट को डेटाबेस में सेव किया जाता है, तो ऑब्जेक्ट प्रॉपर्टी अपने-आप डेटाबेस के चाइल्ड लोकेशन पर नेस्ट किए गए तरीके से मैप हो जाती हैं. अब https://docs-examples.firebaseio.com/server/saving-data/fireblog/users/alanisawesome/full_name यूआरएल पर जाएं, तो हमें "Alan Turing" वैल्यू दिखेगी. बच्चे की जगह की जानकारी में भी डेटा सेव किया जा सकता है:
Java
usersRef.child("alanisawesome").setValueAsync(new User("June 23, 1912", "Alan Turing")); usersRef.child("gracehop").setValueAsync(new User("December 9, 1906", "Grace Hopper"));
Node.js
const usersRef = ref.child('users'); usersRef.child('alanisawesome').set({ date_of_birth: 'June 23, 1912', full_name: 'Alan Turing' }); usersRef.child('gracehop').set({ date_of_birth: 'December 9, 1906', full_name: 'Grace Hopper' });
Python
users_ref.child('alanisawesome').set({ 'date_of_birth': 'June 23, 1912', 'full_name': 'Alan Turing' }) users_ref.child('gracehop').set({ 'date_of_birth': 'December 9, 1906', 'full_name': 'Grace Hopper' })
शुरू करें
if err := usersRef.Child("alanisawesome").Set(ctx, &User{ DateOfBirth: "June 23, 1912", FullName: "Alan Turing", }); err != nil { log.Fatalln("Error setting value:", err) } if err := usersRef.Child("gracehop").Set(ctx, &User{ DateOfBirth: "December 9, 1906", FullName: "Grace Hopper", }); err != nil { log.Fatalln("Error setting value:", err) }
ऊपर दिए गए दोनों उदाहरणों में, दोनों वैल्यू को एक ही समय पर ऑब्जेक्ट के तौर पर लिखा गया है और उन्हें अलग-अलग चाइल्ड लोकेशन में लिखा गया है. इन दोनों उदाहरणों में, आपके डेटाबेस में एक ही डेटा सेव होगा:
{ "users": { "alanisawesome": { "date_of_birth": "June 23, 1912", "full_name": "Alan Turing" }, "gracehop": { "date_of_birth": "December 9, 1906", "full_name": "Grace Hopper" } } }
पहला उदाहरण, डेटा को देख रहे क्लाइंट पर सिर्फ़ एक इवेंट को ट्रिगर करेगा, जबकि दूसरा उदाहरण
दो इवेंट को ट्रिगर करेगा. ध्यान रखें कि अगर usersRef
में पहले से ही डेटा मौजूद है, तो पहला तरीका
उसे ओवरराइट कर देगा. हालांकि, दूसरे तरीके से सिर्फ़ हर अलग चाइल्ड नोड की वैल्यू में बदलाव होगा. साथ ही, usersRef
के दूसरे चाइल्ड में कोई बदलाव नहीं होगा.
सेव किया गया डेटा अपडेट करना
अगर आपको एक ही समय पर, डेटाबेस की जगह के कई चाइल्ड नोड में लिखना है, तो दूसरे चाइल्ड नोड को ओवरराइट किए बिना, अपडेट करने के तरीके का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके लिए, यहां दिया गया तरीका अपनाएं:
Java
DatabaseReference hopperRef = usersRef.child("gracehop"); Map<String, Object> hopperUpdates = new HashMap<>(); hopperUpdates.put("nickname", "Amazing Grace"); hopperRef.updateChildrenAsync(hopperUpdates);
Node.js
const usersRef = ref.child('users'); const hopperRef = usersRef.child('gracehop'); hopperRef.update({ 'nickname': 'Amazing Grace' });
Python
hopper_ref = users_ref.child('gracehop') hopper_ref.update({ 'nickname': 'Amazing Grace' })
शुरू करें
hopperRef := usersRef.Child("gracehop") if err := hopperRef.Update(ctx, map[string]interface{}{ "nickname": "Amazing Grace", }); err != nil { log.Fatalln("Error updating child:", err) }
इससे, ग्रेसी का डेटा अपडेट हो जाएगा, ताकि उसका कोई दूसरा नाम भी शामिल किया जा सके. अगर आपने अपडेट के बजाय यहां सेट का इस्तेमाल किया होता, तो
आपके hopperRef
से full_name
और date_of_birth
, दोनों मिट जाते.
Firebase Realtime Database, एक से ज़्यादा पाथ वाले अपडेट के साथ भी काम करता है. इसका मतलब है कि अपडेट की सुविधा अब एक ही समय पर, आपके डेटाबेस में कई जगहों पर वैल्यू अपडेट कर सकती है. यह एक ऐसी बेहतरीन सुविधा है जिसकी मदद से, अपने डेटा को सामान्य किया जा सकता है. एक से ज़्यादा पाथ वाले अपडेट का इस्तेमाल करके, एक ही समय में ग्रेसी और ऐलन, दोनों के लिए कोई दूसरा नाम जोड़ा जा सकता है:
Java
Map<String, Object> userUpdates = new HashMap<>(); userUpdates.put("alanisawesome/nickname", "Alan The Machine"); userUpdates.put("gracehop/nickname", "Amazing Grace"); usersRef.updateChildrenAsync(userUpdates);
Node.js
const usersRef = ref.child('users'); usersRef.update({ 'alanisawesome/nickname': 'Alan The Machine', 'gracehop/nickname': 'Amazing Grace' });
Python
users_ref.update({ 'alanisawesome/nickname': 'Alan The Machine', 'gracehop/nickname': 'Amazing Grace' })
शुरू करें
if err := usersRef.Update(ctx, map[string]interface{}{ "alanisawesome/nickname": "Alan The Machine", "gracehop/nickname": "Amazing Grace", }); err != nil { log.Fatalln("Error updating children:", err) }
इस अपडेट के बाद, एलन और ग्रेस, दोनों के लिए उनके उपनाम जोड़ दिए गए हैं:
{ "users": { "alanisawesome": { "date_of_birth": "June 23, 1912", "full_name": "Alan Turing", "nickname": "Alan The Machine" }, "gracehop": { "date_of_birth": "December 9, 1906", "full_name": "Grace Hopper", "nickname": "Amazing Grace" } } }
ध्यान दें कि शामिल किए गए पाथ के साथ ऑब्जेक्ट लिखकर, ऑब्जेक्ट को अपडेट करने की कोशिश करने पर अलग तरह का व्यवहार होगा. आइए, देखें कि अगर आपने इस तरह से ग्रेस और एलन की जानकारी अपडेट की, तो क्या होगा:
Java
Map<String, Object> userNicknameUpdates = new HashMap<>(); userNicknameUpdates.put("alanisawesome", new User(null, null, "Alan The Machine")); userNicknameUpdates.put("gracehop", new User(null, null, "Amazing Grace")); usersRef.updateChildrenAsync(userNicknameUpdates);
Node.js
const usersRef = ref.child('users'); usersRef.update({ 'alanisawesome': { 'nickname': 'Alan The Machine' }, 'gracehop': { 'nickname': 'Amazing Grace' } });
Python
users_ref.update({ 'alanisawesome': { 'nickname': 'Alan The Machine' }, 'gracehop': { 'nickname': 'Amazing Grace' } })
शुरू करें
if err := usersRef.Update(ctx, map[string]interface{}{ "alanisawesome": &User{Nickname: "Alan The Machine"}, "gracehop": &User{Nickname: "Amazing Grace"}, }); err != nil { log.Fatalln("Error updating children:", err) }
इससे अलग तरह का व्यवहार होता है, जैसे कि पूरे /users
नोड को ओवरराइट करना:
{ "users": { "alanisawesome": { "nickname": "Alan The Machine" }, "gracehop": { "nickname": "Amazing Grace" } } }
प्रोसेस पूरी होने पर कॉलबैक जोड़ना
Node.js और Java Admin SDKs में, अगर आपको यह जानना है कि आपका डेटा कब कमिट किया गया है, तो आपके पास पूरा होने का कॉलबैक जोड़ने का विकल्प है. इन SDK टूल में, सेट और अपडेट, दोनों तरीके के लिए एक वैकल्पिक कॉलबैक फ़ंक्शन का इस्तेमाल किया जाता है. इसे डेटाबेस में डेटा लिखने के बाद कॉल किया जाता है. अगर किसी वजह से कॉल पूरा नहीं हो पाता है, तो कॉलबैक में गड़बड़ी का एक ऑब्जेक्ट पास किया जाता है. इससे पता चलता है कि कॉल पूरा न होने की वजह क्या है. Python और Go Admin SDK टूल में, डेटा लिखने के सभी तरीके ब्लॉक किए जा रहे हैं. इसका मतलब है कि डेटा को डेटाबेस में डालने के बाद ही, लिखने के तरीके काम करते हैं.
Java
DatabaseReference dataRef = ref.child("data"); dataRef.setValue("I'm writing data", new DatabaseReference.CompletionListener() { @Override public void onComplete(DatabaseError databaseError, DatabaseReference databaseReference) { if (databaseError != null) { System.out.println("Data could not be saved " + databaseError.getMessage()); } else { System.out.println("Data saved successfully."); } } });
Node.js
dataRef.set('I\'m writing data', (error) => { if (error) { console.log('Data could not be saved.' + error); } else { console.log('Data saved successfully.'); } });
डेटा की सूचियां सेव करना
डेटा की सूचियां बनाते समय, यह ध्यान रखना ज़रूरी है कि ज़्यादातर ऐप्लिकेशन में कई उपयोगकर्ताओं को ऐक्सेस करने की सुविधा होती है. इसलिए, सूची के स्ट्रक्चर में उसी हिसाब से बदलाव करें. ऊपर दिए गए उदाहरण को आगे बढ़ाते हुए, चलिए आपके ऐप्लिकेशन में ब्लॉग पोस्ट जोड़ते हैं. आपका पहला अनुमान यह हो सकता है कि अपने-आप बढ़ने वाले पूर्णांक इंडेक्स के साथ, चाइल्ड एलिमेंट को सेव करने के लिए, सेट का इस्तेमाल किया जाए. जैसे:
// NOT RECOMMENDED - use push() instead! { "posts": { "0": { "author": "gracehop", "title": "Announcing COBOL, a New Programming Language" }, "1": { "author": "alanisawesome", "title": "The Turing Machine" } } }
अगर कोई उपयोगकर्ता कोई नई पोस्ट जोड़ता है, तो उसे /posts/2
के तौर पर सेव किया जाएगा. यह तरीका तब काम करेगा, जब सिर्फ़ एक लेखक ही पोस्ट जोड़ रहा हो. हालांकि, आपके साथ मिलकर ब्लॉगिंग करने वाले ऐप्लिकेशन में, कई उपयोगकर्ता एक ही समय पर पोस्ट जोड़ सकते हैं. अगर एक ही समय पर दो लेखक /posts/2
में लिखते हैं, तो उनमें से किसी एक की पोस्ट मिटा दी जाएगी.
इस समस्या को हल करने के लिए, Firebase क्लाइंट एक push()
फ़ंक्शन उपलब्ध कराते हैं. यह फ़ंक्शन, हर नए चाइल्ड के लिए एक यूनीक की जनरेट करता है. यूनीक चाइल्ड पासकोड का इस्तेमाल करके, कई क्लाइंट एक ही समय पर एक ही जगह पर चाइल्ड एलिमेंट जोड़ सकते हैं. ऐसा करने पर, डेटा को लिखने से जुड़ी समस्याओं की कोई ज़रूरत नहीं होती.
Java
public static class Post { public String author; public String title; public Post(String author, String title) { // ... } } DatabaseReference postsRef = ref.child("posts"); DatabaseReference newPostRef = postsRef.push(); newPostRef.setValueAsync(new Post("gracehop", "Announcing COBOL, a New Programming Language")); // We can also chain the two calls together postsRef.push().setValueAsync(new Post("alanisawesome", "The Turing Machine"));
Node.js
const newPostRef = postsRef.push(); newPostRef.set({ author: 'gracehop', title: 'Announcing COBOL, a New Programming Language' }); // we can also chain the two calls together postsRef.push().set({ author: 'alanisawesome', title: 'The Turing Machine' });
Python
posts_ref = ref.child('posts') new_post_ref = posts_ref.push() new_post_ref.set({ 'author': 'gracehop', 'title': 'Announcing COBOL, a New Programming Language' }) # We can also chain the two calls together posts_ref.push().set({ 'author': 'alanisawesome', 'title': 'The Turing Machine' })
शुरू करें
// Post is a json-serializable type. type Post struct { Author string `json:"author,omitempty"` Title string `json:"title,omitempty"` } postsRef := ref.Child("posts") newPostRef, err := postsRef.Push(ctx, nil) if err != nil { log.Fatalln("Error pushing child node:", err) } if err := newPostRef.Set(ctx, &Post{ Author: "gracehop", Title: "Announcing COBOL, a New Programming Language", }); err != nil { log.Fatalln("Error setting value:", err) } // We can also chain the two calls together if _, err := postsRef.Push(ctx, &Post{ Author: "alanisawesome", Title: "The Turing Machine", }); err != nil { log.Fatalln("Error pushing child node:", err) }
यूनीक कुंजी, टाइमस्टैंप पर आधारित होती है. इसलिए, सूची के आइटम अपने-आप क्रम से व्यवस्थित हो जाएंगे. Firebase, हर ब्लॉग पोस्ट के लिए एक यूनीक पासकोड जनरेट करता है. इसलिए, अगर एक ही समय पर कई उपयोगकर्ता एक पोस्ट जोड़ते हैं, तो डेटा को लिखने में कोई समस्या नहीं आएगी. आपका डेटाबेस डेटा अब कुछ ऐसा दिखेगा:
{ "posts": { "-JRHTHaIs-jNPLXOQivY": { "author": "gracehop", "title": "Announcing COBOL, a New Programming Language" }, "-JRHTHaKuITFIhnj02kE": { "author": "alanisawesome", "title": "The Turing Machine" } } }
JavaScript, Python, और Go में, push()
को कॉल करने के बाद तुरंत set()
को कॉल करने का पैटर्न इतना आम है कि Firebase SDK टूल, सीधे push()
में सेट किए जाने वाले डेटा को पास करके, उन्हें आपस में जोड़ने की सुविधा देता है. इसके लिए, यह तरीका अपनाएं:
Java
// No Java equivalent
Node.js
// This is equivalent to the calls to push().set(...) above postsRef.push({ author: 'gracehop', title: 'Announcing COBOL, a New Programming Language' });;
Python
# This is equivalent to the calls to push().set(...) above posts_ref.push({ 'author': 'gracehop', 'title': 'Announcing COBOL, a New Programming Language' })
शुरू करें
if _, err := postsRef.Push(ctx, &Post{ Author: "gracehop", Title: "Announcing COBOL, a New Programming Language", }); err != nil { log.Fatalln("Error pushing child node:", err) }
push() फ़ंक्शन से जनरेट की गई यूनीक कुंजी पाना
push()
को कॉल करने पर, नए डेटा पाथ का रेफ़रंस दिखेगा. इसका इस्तेमाल, कुंजी पाने या उसमें डेटा सेट करने के लिए किया जा सकता है. नीचे दिए गए कोड से ऊपर दिए गए उदाहरण जैसा ही डेटा मिलेगा. हालांकि, अब हमारे पास जनरेट की गई यूनीक कुंजी का ऐक्सेस होगा:
Java
// Generate a reference to a new location and add some data using push() DatabaseReference pushedPostRef = postsRef.push(); // Get the unique ID generated by a push() String postId = pushedPostRef.getKey();
Node.js
// Generate a reference to a new location and add some data using push() const newPostRef = postsRef.push(); // Get the unique key generated by push() const postId = newPostRef.key;
Python
# Generate a reference to a new location and add some data using push() new_post_ref = posts_ref.push() # Get the unique key generated by push() post_id = new_post_ref.key
शुरू करें
// Generate a reference to a new location and add some data using Push() newPostRef, err := postsRef.Push(ctx, nil) if err != nil { log.Fatalln("Error pushing child node:", err) } // Get the unique key generated by Push() postID := newPostRef.Key
जैसा कि आप देख सकते हैं, अपने push()
रेफ़रंस से यूनीक पासकोड की वैल्यू पाई जा सकती है.
डेटा वापस पाना सेक्शन में, हम Firebase डेटाबेस से इस डेटा को पढ़ने का तरीका जानेंगे.
लेन-देन का डेटा सेव करना
जटिल डेटा के साथ काम करते समय, एक साथ किए गए बदलावों की वजह से डेटा खराब हो सकता है. जैसे, इंक्रीमेंटल काउंटर. ऐसे में, SDK टूल ट्रांज़ैक्शन ऑपरेशन उपलब्ध कराता है.
Java और Node.js में, लेन-देन के ऑपरेशन के लिए दो कॉलबैक दिए जाते हैं: अपडेट फ़ंक्शन और ज़रूरी नहीं होने वाला पूरा होने का कॉलबैक. Python और Go में, लेन-देन की कार्रवाई ब्लॉक हो रही है और इसलिए, यह सिर्फ़ अपडेट फ़ंक्शन स्वीकार करता है.
अपडेट फ़ंक्शन, डेटा की मौजूदा स्थिति को आर्ग्युमेंट के तौर पर लेता है और आपको जो नई स्थिति लिखनी है उसे दिखाता है. उदाहरण के लिए, अगर आपको किसी खास ब्लॉग पोस्ट पर अपवोट की संख्या बढ़ानी है, तो आपको इस तरह का लेन-देन लिखना होगा:
Java
DatabaseReference upvotesRef = ref.child("server/saving-data/fireblog/posts/-JRHTHaIs-jNPLXOQivY/upvotes"); upvotesRef.runTransaction(new Transaction.Handler() { @Override public Transaction.Result doTransaction(MutableData mutableData) { Integer currentValue = mutableData.getValue(Integer.class); if (currentValue == null) { mutableData.setValue(1); } else { mutableData.setValue(currentValue + 1); } return Transaction.success(mutableData); } @Override public void onComplete( DatabaseError databaseError, boolean committed, DataSnapshot dataSnapshot) { System.out.println("Transaction completed"); } });
Node.js
const upvotesRef = db.ref('server/saving-data/fireblog/posts/-JRHTHaIs-jNPLXOQivY/upvotes'); upvotesRef.transaction((current_value) => { return (current_value || 0) + 1; });
Python
def increment_votes(current_value): return current_value + 1 if current_value else 1 upvotes_ref = db.reference('server/saving-data/fireblog/posts/-JRHTHaIs-jNPLXOQivY/upvotes') try: new_vote_count = upvotes_ref.transaction(increment_votes) print('Transaction completed') except db.TransactionAbortedError: print('Transaction failed to commit')
शुरू करें
fn := func(t db.TransactionNode) (interface{}, error) { var currentValue int if err := t.Unmarshal(¤tValue); err != nil { return nil, err } return currentValue + 1, nil } ref := client.NewRef("server/saving-data/fireblog/posts/-JRHTHaIs-jNPLXOQivY/upvotes") if err := ref.Transaction(ctx, fn); err != nil { log.Fatalln("Transaction failed to commit:", err) }
ऊपर दिए गए उदाहरण में यह देखा जाता है कि काउंटर null
है या अभी तक बढ़ाया नहीं गया है, क्योंकि अगर कोई डिफ़ॉल्ट वैल्यू नहीं लिखी गई है, तो लेन-देन को null
के साथ कॉल किया जा सकता है.
अगर ऊपर दिया गया कोड, ट्रांज़ैक्शन फ़ंक्शन के बिना चलाया गया होता और दो क्लाइंट ने एक साथ इसे बढ़ाने की कोशिश की होती, तो दोनों ने नई वैल्यू के तौर पर 1
लिखा होता. इस वजह से, दो के बजाय एक ही बार में वैल्यू बढ़ती.
नेटवर्क कनेक्टिविटी और ऑफ़लाइन डेटा सेव करना
Firebase Node.js और Java क्लाइंट, किसी भी चालू डेटा का अपना इंटरनल वर्शन बनाए रखते हैं. डेटा लिखने पर, वह सबसे पहले इस लोकल वर्शन में लिखा जाता है. इसके बाद, क्लाइंट उस डेटा को डेटाबेस और अन्य क्लाइंट के साथ सिंक करता है. हालांकि, यह सिंक करने की कोशिश पूरी तरह से सफल नहीं होती.
इस वजह से, डेटाबेस में लिखे गए सभी डेटा, डेटाबेस में डेटा लिखे जाने से पहले ही, तुरंत लोकल इवेंट को ट्रिगर कर देंगे. इसका मतलब है कि Firebase का इस्तेमाल करके कोई ऐप्लिकेशन लिखने पर, आपका ऐप्लिकेशन, नेटवर्क के इंतज़ार या इंटरनेट कनेक्शन के बावजूद काम करता रहेगा.
कनेक्शन फिर से चालू होने के बाद, हमें इवेंट का सही सेट मिलेगा, ताकि क्लाइंट को सर्वर की मौजूदा स्थिति के साथ "अप-टू-डेट" रखा जा सके. इसके लिए, उसे कोई कस्टम कोड लिखने की ज़रूरत नहीं होगी.
आपके डेटा को सुरक्षित रखना
Firebase Realtime Database में सुरक्षा भाषा होती है. इसकी मदद से, यह तय किया जा सकता है कि किन उपयोगकर्ताओं के पास आपके डेटा के अलग-अलग नोड को पढ़ने और उनमें बदलाव करने का ऐक्सेस है. इस बारे में ज़्यादा जानने के लिए, अपना डेटा सुरक्षित करना लेख पढ़ें.