จัดโครงสร้างฐานข้อมูลของคุณ

ก่อนเริ่มต้น

คุณต้องดำเนินการต่อไปนี้ก่อนจึงจะใช้ Realtime Database ได้

• ลงทะเบียนโปรเจ็กต์ Unity และกำหนดค่าให้ใช้ Firebase

  • หากโปรเจ็กต์ Unity ใช้ Firebase อยู่แล้ว โปรเจ็กต์ดังกล่าวจะได้รับการลงทะเบียนและกําหนดค่าสําหรับ Firebase อยู่แล้ว

  • หากไม่มีโปรเจ็กต์ Unity คุณสามารถดาวน์โหลดแอปตัวอย่างได้

• เพิ่ม Firebase Unity SDK (โดยเฉพาะ FirebaseDatabase.unitypackage) ลงในโปรเจ็กต์ Unity

โปรดทราบว่าการเพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Unity เกี่ยวข้องกับงานทั้งในFirebaseคอนโซลและในโปรเจ็กต์ Unity ที่เปิดอยู่ (เช่น คุณดาวน์โหลดไฟล์การกําหนดค่า Firebase จากคอนโซล แล้วย้ายไฟล์เหล่านั้นไปยังโปรเจ็กต์ Unity)

การจัดโครงสร้างข้อมูล

คู่มือนี้ครอบคลุมแนวคิดหลักๆ ในสถาปัตยกรรมข้อมูลและแนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับการจัดโครงสร้างข้อมูล JSON ใน Firebase Realtime Database

การสร้างฐานข้อมูลที่โครงสร้างถูกต้องต้องอาศัยการวางแผนล่วงหน้าอย่างมาก ที่สำคัญที่สุด คุณต้องวางแผนวิธีบันทึกและเรียกข้อมูลในภายหลังเพื่อให้กระบวนการนี้ง่ายที่สุด

โครงสร้างข้อมูล: เป็นต้นไม้ JSON

ระบบจะจัดเก็บข้อมูล Firebase Realtime Database ทั้งหมดเป็นออบเจ็กต์ JSON คุณอาจนึกถึงฐานข้อมูลเป็นต้นไม้ JSON ที่โฮสต์ในระบบคลาวด์ โดยไม่มีตารางหรือระเบียน ซึ่งแตกต่างจากฐานข้อมูล SQL เมื่อคุณเพิ่มข้อมูลลงในต้นไม้ JSON ข้อมูลดังกล่าวจะกลายเป็นโหนดในโครงสร้าง JSON ที่มีอยู่ซึ่งมีคีย์ที่เชื่อมโยง คุณสามารถระบุคีย์ของคุณเอง เช่น รหัสผู้ใช้หรือชื่อเชิงความหมาย หรือระบบจะระบุคีย์ให้คุณโดยใช้เมธอด Push()

หากคุณสร้างคีย์ของคุณเอง คีย์ต้องเข้ารหัส UTF-8, มีความยาวได้สูงสุด 768 ไบต์ และต้องไม่มี ., $, #, [, ], / หรืออักขระควบคุม ASCII 0-31 หรือ 127 นอกจากนี้ คุณยังใช้อักขระควบคุม ASCII ในค่าเองไม่ได้ด้วย

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาแอปพลิเคชันแชทที่อนุญาตให้ผู้ใช้จัดเก็บโปรไฟล์พื้นฐานและรายชื่อติดต่อ โปรไฟล์ผู้ใช้ทั่วไปจะอยู่ที่เส้นทาง เช่น /users/$uid ผู้ใช้ alovelace อาจมีรายการฐานข้อมูลที่มีลักษณะดังนี้

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

แม้ว่าฐานข้อมูลจะใช้ต้นไม้ JSON แต่ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลจะแสดงเป็นประเภทเนทีฟบางประเภทที่สอดคล้องกับประเภท JSON ที่มีเพื่อช่วยให้คุณเขียนโค้ดที่ดูแลรักษาได้ง่ายขึ้น

แนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับโครงสร้างข้อมูล

หลีกเลี่ยงการฝังข้อมูล

เนื่องจาก Firebase Realtime Database อนุญาตให้ฝังข้อมูลได้ลึกสุด 32 ชั้น คุณจึงอาจคิดว่านี่ควรเป็นโครงสร้างเริ่มต้น อย่างไรก็ตาม เมื่อดึงข้อมูลในตำแหน่งในฐานข้อมูล คุณจะดึงข้อมูลโหนดย่อยทั้งหมดของโหนดนั้นด้วย นอกจากนี้ เมื่อคุณให้สิทธิ์เข้าถึงระดับอ่านหรือเขียนแก่ผู้ใช้ที่โหนดในฐานข้อมูล เท่ากับว่าคุณให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลทั้งหมดภายใต้โหนดนั้นด้วย ดังนั้นในทางปฏิบัติ โครงสร้างข้อมูลควรเป็นโครงสร้างแบบแบนที่สุด

ตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าทำไม Structured Data ที่ฝังอยู่จึงไม่ดีคือโครงสร้างที่ฝังอยู่หลายชั้นต่อไปนี้

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

การออกแบบที่ซ้อนกันนี้ทำให้เกิดปัญหาในการวนดูข้อมูล ตัวอย่างเช่น การแสดงชื่อการสนทนาใน Chat จะต้องดาวน์โหลดchatsทั้งต้นไม้ รวมถึงสมาชิกและข้อความทั้งหมดไปยังไคลเอ็นต์

รวมโครงสร้างข้อมูล

หากข้อมูลแยกออกเป็นเส้นทางแยกต่างหากแทน ซึ่งเรียกว่า "การแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบปกติ" ระบบจะดาวน์โหลดข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพในการเรียกใช้แยกต่างหากตามต้องการ ลองดูโครงสร้างแบบแบนนี้

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

ตอนนี้คุณสามารถเรียกใช้รายการห้องโดยดาวน์โหลดเพียงไม่กี่ไบต์ต่อการสนทนา ดึงข้อมูลเมตาสำหรับแสดงรายการหรือแสดงห้องใน UI ได้อย่างรวดเร็ว ระบบจะดึงข้อมูลข้อความแยกกันและแสดงเมื่อข้อความมาถึง ซึ่งช่วยให้ UI ตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว

สร้างข้อมูลที่ปรับขนาดได้

เมื่อสร้างแอป มักเป็นการดีกว่าที่จะดาวน์โหลดชุดย่อยของรายการ ซึ่งมักเกิดขึ้นหากรายการมีเรคคอร์ดหลายพันรายการ เมื่อความสัมพันธ์นี้เป็นแบบคงที่และเป็นแบบทิศทางเดียว คุณก็เพียงแค่ซ้อนออบเจ็กต์ย่อยไว้ใต้ออบเจ็กต์หลัก

บางครั้งความสัมพันธ์นี้อาจเป็นแบบไดนามิกมากขึ้น หรืออาจจำเป็นต้องทำให้ข้อมูลนี้ไม่เป็นมาตรฐาน ในหลายกรณี คุณสามารถทำให้ข้อมูลไม่เป็นรูปแบบมาตรฐานได้โดยใช้การค้นหาเพื่อดึงข้อมูลชุดย่อย ตามที่อธิบายไว้ในดึงข้อมูล

แต่วิธีนี้อาจยังไม่เพียงพอ ตัวอย่างเช่น ความสัมพันธ์แบบ 2 ทางระหว่างผู้ใช้กับกลุ่ม ผู้ใช้จะอยู่ในกลุ่มได้ และกลุ่มจะประกอบไปด้วยรายชื่อผู้ใช้ เมื่อถึงเวลาตัดสินใจว่าผู้ใช้จะอยู่ในกลุ่มใด ทุกอย่างก็ยิ่งซับซ้อน

สิ่งที่ต้องมีคือวิธีแสดงรายการกลุ่มที่ผู้ใช้เป็นสมาชิกอยู่อย่างมีประสิทธิภาพและดึงข้อมูลเฉพาะของกลุ่มเหล่านั้น ดัชนีของกลุ่มจะช่วยได้มากในกรณีต่อไปนี้

// 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
      }
    },
    ...
  }
}

คุณอาจสังเกตเห็นว่าการดำเนินการนี้ทำซ้ำข้อมูลบางส่วนด้วยการจัดเก็บความสัมพันธ์ทั้งภายใต้ระเบียนของ Ada และภายใต้กลุ่ม ตอนนี้ alovelace จะได้รับการจัดทำดัชนีภายใต้กลุ่ม และ techpioneers จะแสดงในโปรไฟล์ของ Ada ดังนั้น หากต้องการลบ Ada จากกลุ่ม จะต้องอัปเดตใน 2 แห่ง

นี่เป็นข้อมูลซ้ำที่จำเป็นสำหรับความสัมพันธ์แบบ 2 ทาง ซึ่งช่วยให้คุณดึงข้อมูลการเป็นสมาชิกของ Ada ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ แม้ว่ารายชื่อผู้ใช้หรือกลุ่มจะมีจำนวนหลายล้านรายการหรือเมื่อRealtime Databaseกฎด้านความปลอดภัยprevent access to some of the records

วิธีการนี้ซึ่งกลับข้อมูลโดยการระบุรหัสเป็นคีย์และตั้งค่าเป็น "จริง" ทําให้การตรวจสอบคีย์เป็นเรื่องง่ายเพียงอ่าน /users/$uid/groups/$group_id และตรวจสอบว่า null หรือไม่ ดัชนีจะเร็วกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าการค้นหาหรือการสแกนข้อมูล

ขั้นตอนถัดไป

• บันทึกข้อมูลลงใน Realtime Database
• ดึงข้อมูลจาก Realtime Database