Trước khi bắt đầu
Để có thể sử dụng Realtime Database, bạn cần:
Đăng ký dự án Unity và định cấu hình dự án đó để sử dụng Firebase.
Nếu dự án Unity của bạn đã sử dụng Firebase, thì dự án đó đã được đăng ký và định cấu hình cho Firebase.
Nếu không có dự án Unity, bạn có thể tải ứng dụng mẫu.
Thêm SDK Unity Firebase (cụ thể là
FirebaseDatabase.unitypackage) vào dự án Unity của bạn.
Xin lưu ý rằng việc thêm Firebase vào dự án Unity của bạn liên quan đến các tác vụ trong cả bảng điều khiển Firebase và trong dự án Unity đang mở (ví dụ: bạn tải các tệp cấu hình Firebase xuống từ bảng điều khiển, sau đó di chuyển các tệp đó vào dự án Unity).
Cấu trúc dữ liệu
Hướng dẫn này đề cập đến một số khái niệm chính trong cấu trúc dữ liệu và các phương pháp để xây dựng cấu trúc dữ liệu JSON trong Firebase Realtime Database.
Để xây dựng một cơ sở dữ liệu có cấu trúc phù hợp, bạn phải đầu tư nhiều công sức. Quan trọng nhất, bạn cần lên kế hoạch về cách lưu dữ liệu và truy xuất dữ liệu sau này để quá trình đó diễn ra dễ dàng nhất có thể.
Cách dữ liệu có cấu trúc: đó là cây JSON
Tất cả dữ liệu Firebase Realtime Database đều được lưu trữ dưới dạng đối tượng JSON. Bạn có thể nghĩ đến
cơ sở dữ liệu dưới dạng cây JSON được lưu trữ trên đám mây. Không giống như cơ sở dữ liệu SQL, không có
bảng hoặc bản ghi. Khi bạn thêm dữ liệu vào cây JSON, dữ liệu đó sẽ trở thành một nút trong
cấu trúc JSON hiện tại với một khoá liên kết. Bạn có thể cung cấp khoá của riêng mình, chẳng hạn như mã nhận dạng người dùng hoặc tên ngữ nghĩa, hoặc khoá có thể được cung cấp cho bạn bằng cách sử dụng phương thức Push().
Nếu bạn tạo khoá của riêng mình, thì các khoá đó phải được mã hoá UTF-8, có thể là tối đa
có kích thước 768 byte và không thể chứa bộ điều khiển ., $, #, [, ], / hoặc ASCII
ký tự 0-31 hoặc 127. Bạn cũng không thể sử dụng các ký tự điều khiển ASCII trong chính giá trị.
Ví dụ: hãy xem xét một ứng dụng nhắn tin cho phép người dùng lưu trữ hồ sơ cơ bản và danh bạ. Hồ sơ người dùng điển hình nằm tại một đường dẫn, chẳng hạn như
/users/$uid. Người dùng alovelace có thể có một mục cơ sở dữ liệu có dạng như sau:
{
"users": {
"alovelace": {
"name": "Ada Lovelace",
"contacts": { "ghopper": true },
},
"ghopper": { ... },
"eclarke": { ... }
}
}
Mặc dù cơ sở dữ liệu sử dụng cây JSON, nhưng dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu có thể được biểu thị dưới dạng một số loại gốc nhất định tương ứng với các loại JSON hiện có để giúp bạn viết mã dễ bảo trì hơn.
Các phương pháp hay nhất cho cấu trúc dữ liệu
Tránh lồng dữ liệu
Vì Firebase Realtime Database cho phép lồng dữ liệu sâu tới 32 cấp, bạn có thể nghĩ rằng đây nên là cấu trúc mặc định. Tuy nhiên, khi tìm nạp dữ liệu tại một vị trí trong cơ sở dữ liệu, bạn cũng truy xuất tất cả các nút con của vị trí đó. Ngoài ra, khi bạn cấp cho ai đó quyền đọc hoặc ghi tại một nút trong cơ sở dữ liệu, bạn cũng cấp cho họ quyền truy cập vào tất cả dữ liệu trong nút. Do đó, trong thực tế, tốt nhất bạn nên giữ cho cấu trúc dữ liệu càng phẳng càng tốt.
Để biết ví dụ về lý do dữ liệu lồng nhau là không tốt, hãy xem xét cấu trúc lồng nhau nhiều lần sau:
{
// 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": { ... }
}
}
Với thiết kế lồng nhau này, việc lặp lại dữ liệu sẽ gặp vấn đề. Ví dụ: để liệt kê tiêu đề của các cuộc trò chuyện, bạn cần tải toàn bộ cây chats, bao gồm tất cả thành viên và tin nhắn, xuống ứng dụng.
Làm phẳng cấu trúc dữ liệu
Nếu dữ liệu được chia thành các đường dẫn riêng biệt, còn gọi là huỷ chuẩn hoá, thì dữ liệu đó có thể được tải xuống một cách hiệu quả trong các lệnh gọi riêng biệt, nếu cần. Cân nhắc cấu trúc phẳng này:
{
// 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": { ... }
}
}
Giờ đây, bạn có thể lặp lại danh sách phòng bằng cách chỉ tải xuống một vài byte cho mỗi cuộc trò chuyện, nhanh chóng tìm nạp siêu dữ liệu để liệt kê hoặc hiển thị các phòng trong giao diện người dùng. Bạn có thể tìm nạp và hiển thị các thông báo riêng biệt khi chúng đến, cho phép giao diện người dùng luôn phản hồi nhanh chóng.
Tạo dữ liệu có thể mở rộng
Khi xây dựng ứng dụng, bạn thường nên tải một tập hợp con của danh sách xuống. Điều này đặc biệt phổ biến nếu danh sách chứa hàng nghìn bản ghi. Khi mối quan hệ này là tĩnh và một chiều, bạn chỉ cần lồng các đối tượng con trong đối tượng mẹ.
Đôi khi, mối quan hệ này linh động hơn hoặc có thể cần phải huỷ chuẩn hoá dữ liệu này. Trong nhiều trường hợp, bạn có thể huỷ chuẩn hoá dữ liệu bằng cách sử dụng truy vấn để truy xuất một tập hợp con của dữ liệu, như đã thảo luận trong phần Truy xuất dữ liệu.
Nhưng ngay cả như vậy có thể vẫn chưa đủ. Ví dụ: hãy xem xét mối quan hệ hai chiều giữa người dùng và nhóm. Người dùng có thể thuộc về một nhóm và các nhóm bao gồm một danh sách người dùng. Đến lúc phải quyết định xem người dùng thuộc nhóm nào, mọi thứ trở nên phức tạp.
Mục cần thiết là một cách tinh tế để liệt kê các nhóm chứa người dùng và chỉ tìm nạp dữ liệu cho các nhóm đó. Một chỉ mục của nhóm có thể giúp có nhiều ưu đãi hấp dẫn ở đây:
// 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
}
},
...
}
}
Bạn có thể nhận thấy rằng việc này sẽ trùng lặp một số dữ liệu bằng cách lưu trữ mối quan hệ trong cả bản ghi của Ada và trong nhóm. Hiện tại, alovelace được lập chỉ mục trong
nhóm, và techpioneers được liệt kê trong hồ sơ của Ada. Vì vậy, để xoá Ada
của nhóm, nó phải được cập nhật ở hai nơi.
Đây là một tính năng dự phòng cần thiết cho các mối quan hệ hai chiều. Công cụ này cho phép bạn tìm nạp các thành viên của Ada một cách nhanh chóng và hiệu quả, ngay cả khi danh sách người dùng hoặc nhóm mở rộng thành hàng triệu hoặc khi Realtime Database quy tắc bảo mật ngăn quyền truy cập vào một số bản ghi.
Phương pháp này, đảo ngược dữ liệu bằng cách liệt kê ID dưới dạng khoá và đặt giá trị
thành true, giúp việc kiểm tra khoá cũng đơn giản như việc đọc
/users/$uid/groups/$group_id rồi kiểm tra xem đó có phải là null hay không. Chỉ mục nhanh hơn
và hiệu quả hơn nhiều so với việc truy vấn hoặc quét dữ liệu.