データベースの構造化

このガイドでは、Firebase Realtime Database のデータ アーキテクチャの主な概念と JSON データを構築するおすすめの方法を紹介します。

適切な構造のデータベースを構築するには、事前の綿密な計画が必要です。データの保存方法と後で取得する方法をあらかじめ計画し、このプロセスをできる限り簡単にしておくことが最も重要です。

データの構造: JSON ツリー

Firebase Realtime Database のデータは JSON オブジェクトとして保存されます。つまり、このデータベースはクラウドにホストされた JSON ツリーであると考えることができます。SQL データベースとは異なり、テーブルやレコードはありません。データを JSON ツリーに追加すると、既存の JSON 構造内の関連付けられたキーを持つノードになります。ユーザー ID やセマンティック名などの独自のキーを指定することも、POST リクエストによって提供されるキーを使用することもできます。

独自のキーを作成する場合は、UTF-8 でエンコードされている必要があり、最大 768 バイトです。.$#[]/、または ASCII 制御文字 0~31、127 を含めることはできません。

たとえば、基本的なプロフィールと連絡先リストを保存できるチャット アプリケーションについて考えてみましょう。通常のユーザー プロフィールは /users/$uid などのパスにあります。ユーザー alovelace は、次のようなデータベース エントリを持つことがあります。

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

データベースでは JSON ツリーが使用されていますが、データベースに保存されているデータを、使用可能な JSON 型に対応する特定のネイティブ型で表現することで、より保守しやすいコードを記述できます。

データ構造のおすすめの方法

データをネストしない

Firebase Realtime Database では最大 32 レベルの深さまでデータをネストできるため、これがデフォルトの構造であると思ってしまうかもしれませんが、それは思い違いです。データベース内の特定の場所にあるデータをフェッチすると、その子ノードもすべて取り込むことになり、また、データベース内のノードの読み取りアクセス権や書き込みアクセス権をあるユーザーに付与すると、そのノードの下位にあるすべてのデータへのアクセス権もそのユーザーに付与することになります。したがって、実際には、データ構造をできるかぎり平坦にしておくようにしましょう。

ネストされたデータが良くない理由の例として、次のように多重にネストされた構造について考えてみましょう。

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

このようなネストされた設計でデータを反復処理するのは厄介な作業です。たとえば、チャット会話のタイトルを一覧表示するには、chats ツリー全体(すべてのメンバーとメッセージも含む)をクライアントにダウンロードしなければいけません。

データ構造を平坦化する

データを複数のパスに分割する(非正規化とも呼ばれます)と、必要に応じて、データを個別の呼び出しで効率的にダウンロードできます。この平坦化された構造について考えてみましょう。

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

これなら、チャットルームのリストを反復処理するのに会話あたり数バイトのみダウンロードするだけでよく、UI にルーム一覧またはルームを表示するためのメタデータをすばやくフェッチできます。メッセージは個別にフェッチし、到着と同時に表示できるため、UI の応答性と速度が損なわれることはありません。

スケーラブルなデータを作成する

アプリの構築では、リストのサブセットをダウンロードできるようにすると良好な結果が得られることがよくあります。この傾向は、リストに何千件ものレコードが含まれている場合に特によく見られます。この関係が静的かつ単方向の場合は、子オブジェクトを親の下にネストするだけです。

この関係がより動的なときは、データの非正規化が必要になる場合があります。多くの場合は、データの取得で説明しているように、データのサブセットを取得するクエリを使用して、データを非正規化できます。

しかし、これでもまだ不十分な場合があります。たとえば、ユーザーとグループとの双方向の関係について考えてみましょう。ユーザーはグループに所属でき、グループはユーザーのリストから構成されます。ユーザーの所属先のグループを決定することになると、状況が複雑になります。

必要なのは、ユーザーが所属するグループをリストして、それらのグループのデータだけをフェッチする的確な方法です。この場合、グループのインデックスが大変役に立ちます。

// 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
      }
    },
    ...
  }
}

Ada のレコードの下とグループの下の両方に関係を保存した結果、一部のデータが重複していることに気が付かれたと思います。グループの下に alovelace のインデックスが作成され、Ada のプロフィールに techpioneers グループがリストされています。したがって、Ada をグループから削除するには、2 か所で更新を行う必要があります。

これは、双方向の関係に必要な冗長性です。ユーザーやグループのリストが数百万件の規模に拡張された場合や、Realtime Database セキュリティ ルールで一部のレコードへのアクセスが禁じられている場合でも、この冗長性によって Ada のメンバーシップをすばやく効率的にフェッチできます。

この手法では、ID をキーとしてリストして値を true に設定することで、データを反転させていますが、そうすることで、/users/$uid/groups/$group_id を読み取ってそれが null であることを確認するだけで、キーがないかのチェックが済むようにしています。インデックスはデータのクエリやスキャンを実行するよりも迅速かつ効率的です。

次のステップ

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