בניית מסד הנתונים שלך

במדריך הזה נסביר על כמה מהמושגים המרכזיים בארכיטקטורת נתונים ועל השיטות המומלצות ליצירת מבנה לנתוני ה-JSON ב-Firebase Realtime Database.

כדי לבנות מסד נתונים במבנה תקין, נדרש לא מעט מחשבה. והכי חשוב, צריך לתכנן איך הנתונים יישמרו ויוחזרו מאוחר יותר כדי שהתהליך יהיה קל ככל האפשר.

מבנה הנתונים: עץ JSON

כל הנתונים של Firebase Realtime Database מאוחסנים כאובייקטים של JSON. אפשר לחשוב על מסד הנתונים בתור עץ JSON באירוח ענן. בניגוד למסד נתונים SQL, בטבלאות או ברשומות. כשמוסיפים נתונים לעץ ה-JSON, הם הופכים לצומת במבנה ה-JSON הקיים עם מפתח משויך. אתם יכולים לספק מפתחות משלכם, כמו מזהי משתמשים או שמות סמנטיים, או שהם יכולים להימסר לכם באמצעות השיטה push().

אם אתם יוצרים מפתחות משלכם, הם חייבים להיות בקידוד UTF-8, באורך של עד 768 בייטים ולא יכולים להכיל את התווים .,‏ $,‏ #,‏ [,‏ ],‏ / או תווים רגולטוריים של ASCII בטווח 0-31 או 127. לא ניתן להשתמש בערכים עם תווי בקרה של ASCII בעצמם.

לדוגמה, אפליקציית צ'אט שמאפשרת למשתמשים לשמור פרופילים בסיסיים ורשימת אנשי קשר. פרופיל משתמש טיפוסי נמצא בנתיב, למשל /users/$uid. ייתכן שלמשתמש alovelace יש ערך מסד נתונים נראה בערך כך:

{
  "users": {
    "alovelace": {
      "name": "Ada Lovelace",
      "contacts": { "ghopper": true },
    },
    "ghopper": { ... },
    "eclarke": { ... }
  }
}

למרות שמסד הנתונים משתמש בעץ JSON, הנתונים המאוחסנים במסד הנתונים יכולים מיוצגים כסוגים מותאמים מסוימים שתואמים לסוגי JSON הזמינים. כדי לעזור לכם לכתוב קוד קל יותר לתחזק.

שיטות מומלצות ליצירה של מבנה נתונים

הימנעות מהצבת נתונים בתצוגת עץ

מכיוון ש-Firebase Realtime Database מאפשר להטמיע נתונים עד 32 רמות עומק, יכול להיות שתתפתו לחשוב שזה צריך להיות המבנה שמוגדר כברירת מחדל. עם זאת, כשמאחזרים נתונים במיקום מסוים במסד הנתונים, גם מאחזרים כל צומתי הצאצא שלו. בנוסף, אם מעניקים למישהו גישת קריאה או כתיבה בצומת במסד הנתונים שלכם, אתם גם מעניקים להם גישה לכל הנתונים תחתיו . לכן, בפועל עדיף לשמור על מבנה נתונים שטוח ככל האפשר.

כדוגמה לכך שנתונים בתוך נתונים הם לא טובים, ניתן להיעזר בדוגמה הבאה מבנה כפול:

{
  // This is a poorly nested data architecture, because iterating the children
  // of the "chats" node to get a list of conversation titles requires
  // potentially downloading hundreds of megabytes of messages
  "chats": {
    "one": {
      "title": "Historical Tech Pioneers",
      "messages": {
        "m1": { "sender": "ghopper", "message": "Relay malfunction found. Cause: moth." },
        "m2": { ... },
        // a very long list of messages
      }
    },
    "two": { ... }
  }
}

בזכות העיצוב הפנימי הזה, חזרה על הנתונים הופכת להיות בעייתית. עבור לדוגמה, כדי להציג את הכותרות של שיחות הצ'אט צריך את כל chats עץ, כולל כל החברים וההודעות, להורדה אל הלקוח.

איחוד מבני נתונים

אם הנתונים מחולקים לנתיבים נפרדים, שנקראים גם דה-נורמליזציה, ניתן להוריד אותו ביעילות בשיחות נפרדות, לפי הצורך. נקודות שכדאי להעלות את המבנה השטוח הזה:

{
  // Chats contains only meta info about each conversation
  // stored under the chats's unique ID
  "chats": {
    "one": {
      "title": "Historical Tech Pioneers",
      "lastMessage": "ghopper: Relay malfunction found. Cause: moth.",
      "timestamp": 1459361875666
    },
    "two": { ... },
    "three": { ... }
  },

  // Conversation members are easily accessible
  // and stored by chat conversation ID
  "members": {
    // we'll talk about indices like this below
    "one": {
      "ghopper": true,
      "alovelace": true,
      "eclarke": true
    },
    "two": { ... },
    "three": { ... }
  },

  // Messages are separate from data we may want to iterate quickly
  // but still easily paginated and queried, and organized by chat
  // conversation ID
  "messages": {
    "one": {
      "m1": {
        "name": "eclarke",
        "message": "The relay seems to be malfunctioning.",
        "timestamp": 1459361875337
      },
      "m2": { ... },
      "m3": { ... }
    },
    "two": { ... },
    "three": { ... }
  }
}

עכשיו אפשר לחזור על רשימת החדרים על ידי הורדה של מעט בייטים בכל שיחה, אחזור מהיר של מטא-נתונים לצורך רישום או הצגה חדרים בממשק משתמש. ניתן לאחזר הודעות בנפרד ולהציג אותן כאשר הן מגיעות, באופן שמאפשר לממשק המשתמש לשמור על יכולת תגובה ומהירות.

יצירת נתונים בקנה מידה נרחב

כשיוצרים אפליקציות, בדרך כלל עדיף להוריד קבוצת משנה של רשימה. המצב הזה נפוץ במיוחד אם הרשימה מכילה אלפי רשומות. כשהקשר הזה סטטי וחד-כיווני, אפשר פשוט להטמיע את אובייקטי הצאצא מתחת לאובייקט ההורה.

לפעמים הקשר הזה דינמי יותר, או שצריך לבצע דה-נורמליזציה של הנתונים האלה. פעמים רבות אפשר לבטל את הנורמליזציה של הנתונים באמצעות שאילתה לאחזור קבוצת משנה של הנתונים, כמו שמתואר אחזור נתונים

אבל גם זה לא מספיק. לדוגמה, נבחן מערכת יחסים דו-כיוונית, בין משתמשים לקבוצות. משתמשים יכולים להשתייך לקבוצה, וקבוצות שכלולות לרשימת משתמשים. כשמגיע הזמן להחליט לאילו קבוצות משתמש שייך, הדברים הופכים להיות מורכבים.

נדרשת שיטה אלגנטית כדי להציג ברשימה את הקבוצות שאליהן המשתמש שייך יאחזרו רק נתונים עבור הקבוצות האלה. אינדקס של קבוצות יכול לעזור במידה רבה מאוד:

// An index to track Ada's memberships
{
  "users": {
    "alovelace": {
      "name": "Ada Lovelace",
      // Index Ada's groups in her profile
      "groups": {
         // the value here doesn't matter, just that the key exists
         "techpioneers": true,
         "womentechmakers": true
      }
    },
    ...
  },
  "groups": {
    "techpioneers": {
      "name": "Historical Tech Pioneers",
      "members": {
        "alovelace": true,
        "ghopper": true,
        "eclarke": true
      }
    },
    ...
  }
}

ייתכן שתבחינו שהפעולה הזו מעתיקה חלק מהנתונים על ידי שמירת הקשר גם לרשומה של עדה וגם לקבוצה. עכשיו alovelace נוסף לאינדקס תחת וגם techpioneers רשומים בפרופיל של עדה. אז למחוק את עדה מהקבוצה, צריך לעדכן אותו בשני מקומות.

זוהי יתירות הכרחית ליחסים דו-כיווניים. הוא מאפשר לכם: לאחזר במהירות וביעילות את החברויות של עדה, גם כאשר רשימת המשתמשים קבוצות מותאמות למיליונים או כאשר Realtime Database כללי אבטחה למנוע גישה לחלק מהרשומות.

בגישה הזאת, אפשר להפוך את הנתונים על ידי רישום המזהים כמפתחות והגדרת כ-TRUE, הופך את בדיקת המפתח לפשוטה כמו קריאה /users/$uid/groups/$group_id ובודקים אם הוא null. האינדקס מהיר יותר והוא יעיל יותר מהרצת שאילתות על הנתונים או מסריקתם.

השלבים הבאים

• שמירת נתונים ב-Realtime Database
• אחזור נתונים מ-Realtime Database