Bu kılavuzda, veri mimarisiyle ilgili bazı temel kavramlar ve Firebase Realtime Database'ünüzdeki JSON verilerini yapılandırmayla ilgili en iyi uygulamalar ele alınmaktadır.
Düzgün yapılandırılmış bir veritabanı oluşturmak için oldukça fazla ön hazırlık yapmanız gerekir. En önemlisi, bu işlemi mümkün olduğunca kolaylaştırmak için verilerin nasıl kaydedileceğini ve daha sonra nasıl alınacağını planlamanız gerekir.
Verilerin yapılandırması: JSON ağacı
Tüm Firebase Realtime Database verileri JSON nesnesi olarak depolanır. Veritabanını bulutta barındırılan bir JSON ağacı olarak düşünebilirsiniz. SQL veritabanlarının aksine, tablo veya kayıt yoktur. JSON ağacına veri eklediğinizde, bu veriler mevcut JSON yapısında ilişkili bir anahtara sahip bir düğüm olur. Kullanıcı kimlikleri veya anlamsal adlar gibi kendi anahtarlarınızı sağlayabilir ya da push() yöntemi kullanılarak anahtarlarınız sizin için sağlanabilir.
Kendi anahtarlarınızı oluşturursanız anahtarlarınız UTF-8 kodlamalı olmalı, en fazla 768 bayt uzunluğunda olmalı ve ., $, #, [, ], / veya ASCII kontrol karakterleri 0-31 ya da 127 içermemelidir. Değerlerde de ASCII kontrol karakterleri kullanamazsınız.
Örneğin, kullanıcıların temel bir profil ve kişi listesi depolamalarına olanak tanıyan bir sohbet uygulaması düşünün. Tipik bir kullanıcı profili, /users/$uid gibi bir yolda bulunur. alovelace kullanıcısının veritabanında şuna benzer bir giriş olabilir:
{ "users": { "alovelace": { "name": "Ada Lovelace", "contacts": { "ghopper": true }, }, "ghopper": { "..." }, "eclarke": { "..." } } }
Veritabanı bir JSON ağacı kullansa da veritabanında depolanan veriler, daha bakımı kolay kod yazmanıza yardımcı olmak için mevcut JSON türlerine karşılık gelen belirli yerel türler olarak temsil edilebilir.
Veri yapısıyla ilgili en iyi uygulamalar
Verileri iç içe yerleştirmekten kaçının
Firebase Realtime Database, verileri 32 düzeye kadar iç içe yerleştirmeye izin verdiğinden bunun varsayılan yapı olması gerektiğini düşünebilirsiniz. Ancak veritabanınızdaki bir konumdaki verileri getirdiğinizde, bu konumun tüm alt düğümlerini de alırsınız. Ayrıca, veritabanınızdaki bir düğümde bir kullanıcıya okuma veya yazma izni verdiğinizde, söz konusu düğümün altındaki tüm verilere de erişim izni vermiş olursunuz. Bu nedenle, pratikte veri yapınızı mümkün olduğunca düz tutmak en iyisidir.
İç içe yerleştirilmiş verilerin neden kötü olduğunu gösteren bir örnek olarak aşağıdaki çoklu iç içe yerleştirilmiş yapıyı inceleyin:
{ // 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": { "..." } } }
Bu iç içe yerleştirilmiş tasarımda, veriler arasında iterasyon yapmak sorunlu hale gelir. Örneğin, sohbet görüşmelerine ait başlıkların listelenmesinin, tüm üyeler ve iletiler dahil olmak üzere chats ağacının tamamının istemciye indirilmesi gerekir.
Veri yapılarını düzleştirme
Bunun yerine veriler, normalleştirmenin kaldırılması olarak da bilinen ayrı yollara bölünürse gerektiğinde ayrı çağrılarla verimli bir şekilde indirilebilir. Aşağıdaki düzleştirilmiş yapıyı düşünün:
{ // 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": { "..." } } }
Artık görüşme başına yalnızca birkaç bayt indirerek oda listesinde gezinebilir, odaları kullanıcı arayüzünde listelemek veya görüntülemek için meta verileri hızlıca alabilirsiniz. Mesajlar ayrı ayrı getirilip geldikçe gösterilebilir. Bu sayede kullanıcı arayüzü duyarlı ve hızlı kalır.
Ölçeklenebilir veriler oluşturma
Uygulama oluştururken genellikle bir listenin alt kümesini indirmek daha iyidir. Bu durum özellikle liste binlerce kayıt içeriyorsa yaygındır. Bu ilişki statik ve tek yönlü olduğunda, alt öğeleri üst öğenin altına yerleştirmeniz yeterlidir.
Bazen bu ilişki daha dinamiktir veya bu verileri normalleştirmek gerekebilir. Veri Alma bölümünde açıklandığı gibi, verilerin bir alt kümesini almak için sorgu kullanarak verileri normalleştirmeden çıkarabilirsiniz.
Ancak bu bile yeterli olmayabilir. Örneğin, kullanıcılar ile gruplar arasındaki iki yönlü ilişkiyi düşünün. Kullanıcılar bir gruba ait olabilir ve gruplar kullanıcı listesinden oluşur. Kullanıcının hangi gruplara ait olduğuna karar verme zamanı geldiğinde işler karmaşıklaşır.
Kullanıcının ait olduğu grupları listelemek ve yalnızca bu gruplarla ilgili verileri almak için şık bir yönteme ihtiyaç vardır. Grupların dizini burada çok yardımcı olabilir:
// 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 } }, // ... } }
Bu, ilişkiyi hem Ada'nın kaydının hem de grubun altında saklayarak bazı verilerin kopyalandığını fark edebilirsiniz. Artık alovelace bir grup altında dizine eklenmiş, techpioneers ise Ada'nın profilinde listelenmektedir. Bu nedenle, Ada'nın gruptan silinmesi için iki yerde güncellenmesi gerekir.
Bu, iki yönlü ilişkiler için gerekli bir yedeklemedir. Kullanıcı veya grup listesi milyonlarca kullanıcıya ulaştığında ya da Realtime Database güvenlik kuralları bazı kayıtlara erişimi engellediğinde bile Ada'nın üyeliklerini hızlı ve etkili bir şekilde getirmenize olanak tanır.
Kimlikleri anahtar olarak listeleyerek ve değeri true olarak ayarlayarak verileri tersine çeviren bu yaklaşım, bir anahtarı kontrol etmeyi /users/$uid/groups/$group_id değerini okuyup null olup olmadığını kontrol etmek kadar basit hale getirir. Dizin, verileri sorgulamaktan veya taramaktan daha hızlı ve çok daha verimlidir.