จัดโครงสร้างฐานข้อมูลของคุณ

จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ

คู่มือนี้ครอบคลุมแนวคิดหลักบางประการในสถาปัตยกรรมข้อมูลและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการจัดโครงสร้างข้อมูล JSON ใน Firebase Realtime Database

การสร้างฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างเหมาะสมนั้นต้องใช้ความรอบคอบไม่น้อย สิ่งสำคัญที่สุดคือคุณต้องวางแผนว่าข้อมูลจะถูกบันทึกและเรียกใช้ในภายหลังอย่างไร เพื่อให้กระบวนการนั้นง่ายที่สุด

โครงสร้างข้อมูลเป็นอย่างไร: เป็นแผนผัง JSON

ข้อมูล Firebase Realtime Database ทั้งหมดจัดเก็บเป็นออบเจ็กต์ JSON คุณสามารถคิดว่าฐานข้อมูลเป็นต้นไม้ JSON ที่โฮสต์บนคลาวด์ ไม่เหมือนกับฐานข้อมูล SQL คือไม่มีตารางหรือระเบียน เมื่อคุณเพิ่มข้อมูลไปยังแผนผัง JSON ข้อมูลนั้นจะกลายเป็นโหนดในโครงสร้าง JSON ที่มีอยู่พร้อมกับคีย์ที่เกี่ยวข้อง คุณสามารถระบุคีย์ของคุณเอง เช่น ID ผู้ใช้หรือชื่อความหมาย หรือสามารถระบุให้คุณโดยใช้ childByAutoId

หากคุณสร้างคีย์ของคุณเอง คีย์เหล่านั้นจะต้องเข้ารหัส UTF-8 มีความยาวได้สูงสุด 768 ไบต์ และไม่สามารถมี . , $ , # , [ , ] , / , หรืออักขระควบคุม ASCII 0-31 หรือ 127 คุณไม่สามารถใช้อักขระควบคุม ASCII ในค่าต่างๆ ได้เช่นกัน

ตัวอย่างเช่น พิจารณาแอปพลิเคชันแชทที่อนุญาตให้ผู้ใช้จัดเก็บโปรไฟล์พื้นฐานและรายชื่อผู้ติดต่อ โปรไฟล์ผู้ใช้ทั่วไปจะอยู่ที่พาธ เช่น /users/$uid ผู้ใช้ alovelace อาจมีรายการฐานข้อมูลที่มีลักษณะดังนี้:

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

แม้ว่าฐานข้อมูลจะใช้แผนผัง JSON แต่ข้อมูลที่จัดเก็บในฐานข้อมูลสามารถแสดงเป็นประเภทดั้งเดิมบางประเภทที่สอดคล้องกับประเภท JSON ที่มีอยู่เพื่อช่วยให้คุณเขียนโค้ดที่บำรุงรักษาได้มากขึ้น

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับโครงสร้างข้อมูล

หลีกเลี่ยงการซ้อนข้อมูล

เนื่องจาก Firebase Realtime Database อนุญาตให้ซ้อนข้อมูลได้ลึกถึง 32 ระดับ คุณอาจถูกล่อลวงให้คิดว่านี่ควรเป็นโครงสร้างเริ่มต้น อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณดึงข้อมูลในตำแหน่งที่ตั้งในฐานข้อมูลของคุณ คุณจะดึงโหนดย่อยทั้งหมดด้วย นอกจากนี้ เมื่อคุณให้สิทธิ์การอ่านหรือเขียนแก่ใครบางคนที่โหนดในฐานข้อมูลของคุณ คุณยังให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลทั้งหมดภายใต้โหนดนั้นด้วย ดังนั้น ในทางปฏิบัติ จึงควรรักษาโครงสร้างข้อมูลให้เรียบที่สุดเท่าที่จะทำได้

สำหรับตัวอย่างว่าทำไมข้อมูลที่ซ้อนกันจึงไม่ดี ให้พิจารณาโครงสร้างที่ซ้อนกันแบบทวีคูณต่อไปนี้:

{
  // 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": { ... }
  }
}

ด้วยการออกแบบที่ซ้อนกันนี้ การวนซ้ำข้อมูลจะกลายเป็นปัญหา ตัวอย่างเช่น การแสดงรายการหัวข้อการสนทนาจำเป็นต้องดาวน์โหลดโครงสร้างการ chats ทั้งหมด รวมถึงสมาชิกและข้อความทั้งหมดไปยังไคลเอนต์

แผ่โครงสร้างข้อมูล

หากข้อมูลถูกแยกออกเป็นเส้นทางที่แยกจากกัน หรือที่เรียกว่า denormalization จะสามารถดาวน์โหลดได้อย่างมีประสิทธิภาพในการเรียกแยกกันตามความจำเป็น พิจารณาโครงสร้างแบบแบนนี้:

{
  // 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": { ... }
  }
}

ตอนนี้คุณสามารถวนซ้ำรายการห้องโดยดาวน์โหลดเพียงไม่กี่ไบต์ต่อการสนทนา เรียกข้อมูลเมตาอย่างรวดเร็วสำหรับการแสดงรายการหรือแสดงห้องใน UI สามารถดึงข้อความแยกจากกันและแสดงเมื่อมาถึง ทำให้ UI ยังคงตอบสนองและรวดเร็ว

สร้างข้อมูลที่ปรับขนาดได้

เมื่อสร้างแอป การดาวน์โหลดชุดย่อยของรายการมักจะดีกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากรายการประกอบด้วยเรคคอร์ดนับพันรายการ เมื่อความสัมพันธ์นี้เป็นแบบคงที่และเป็นทิศทางเดียว คุณสามารถซ้อนออบเจกต์ย่อยภายใต้พาเรนต์ได้

ในบางครั้ง ความสัมพันธ์นี้มีไดนามิกมากกว่า หรืออาจจำเป็นต้องทำให้ข้อมูลนี้เป็นปกติ หลายครั้งคุณสามารถทำให้ข้อมูลไม่ปกติได้โดยใช้คิวรีเพื่อดึงชุดย่อยของข้อมูล ดังที่กล่าวไว้ใน ดึงข้อมูล

แต่สิ่งนี้อาจไม่เพียงพอ ตัวอย่างเช่น พิจารณาความสัมพันธ์แบบสองทางระหว่างผู้ใช้และกลุ่ม ผู้ใช้สามารถอยู่ในกลุ่ม และกลุ่มประกอบด้วยรายชื่อผู้ใช้ เมื่อถึงเวลาต้องตัดสินใจว่าผู้ใช้อยู่ในกลุ่มใด สิ่งต่างๆ จะซับซ้อนขึ้น

สิ่งที่จำเป็นคือวิธีที่สวยงามในการแสดงรายการกลุ่มที่ผู้ใช้เป็นสมาชิก และดึงเฉพาะข้อมูลสำหรับกลุ่มเหล่านั้น ดัชนี ของกลุ่มสามารถช่วยได้มากที่นี่:

// 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
      }
    },
    ...
  }
}

คุณอาจสังเกตเห็นว่าสิ่งนี้ทำซ้ำข้อมูลบางส่วนโดยการจัดเก็บความสัมพันธ์ภายใต้ทั้งบันทึกของ Ada และภายใต้กลุ่ม ตอนนี้ alovelace ได้รับการจัดทำดัชนีภายใต้กลุ่ม และ techpioneers อยู่ในโปรไฟล์ของ Ada ดังนั้นหากต้องการลบ Ada ออกจากกลุ่ม จะต้องอัปเดตในสองแห่ง

นี่เป็นความซ้ำซ้อนที่จำเป็นสำหรับความสัมพันธ์แบบสองทาง ช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลการเป็นสมาชิกของ Ada ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ แม้ว่ารายชื่อผู้ใช้หรือกลุ่มจะมีขนาดเป็นล้าน หรือเมื่อกฎความปลอดภัยของฐานข้อมูลเรียลไทม์ป้องกันการเข้าถึงเรคคอร์ดบางส่วน

วิธีการนี้เป็นการสลับข้อมูลโดยระบุ ID เป็นคีย์และตั้งค่าเป็น True ทำให้การตรวจสอบคีย์ทำได้ง่ายเพียงแค่อ่าน /users/$uid/groups/$group_id และตรวจสอบว่าเป็น null หรือไม่ ดัชนีเร็วกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าการสืบค้นหรือสแกนข้อมูล

ขั้นตอนถัดไป