Prima di iniziare
Prima di poter utilizzare Realtime Database, devi:
Registra il tuo progetto Unity e configuralo per utilizzare Firebase.
Se il tuo progetto Unity utilizza già Firebase, è già registrati e configurati per Firebase.
Se non hai un progetto Unity, puoi scaricare un'app di esempio.
Aggiungi l'SDK Firebase Unity (in particolare
FirebaseDatabase.unitypackage) al tuo progetto Unity.
Tieni presente che l'aggiunta di Firebase al progetto Unity comporta attività sia nella console Firebase sia nel progetto Unity aperto (ad esempio, scarichi i file di configurazione di Firebase dalla console, quindi li sposti nel progetto Unity).
Strutturazione dei dati
Questa guida illustra alcuni dei concetti chiave dell'architettura dei dati e le migliori pratiche per strutturare i dati JSON in Firebase Realtime Database.
La creazione di un database correttamente strutturato richiede una certa lungimiranza. È importante pianificare come verranno salvati i dati e come verranno recuperati in un secondo momento per semplificare il processo.
Come sono strutturati i dati: si tratta di una struttura ad albero JSON
Tutti i dati di Firebase Realtime Database vengono archiviati come oggetti JSON. Puoi considerare il database come un albero JSON ospitato sul cloud. A differenza di un database SQL, non esistono
tabelle o record. Quando aggiungi dati all'albero JSON, questi diventano un nodo nella
struttura JSON esistente con una chiave associata. Puoi fornire le tue chiavi, come ID utente o nomi semantici, oppure possono essere fornite utilizzando il metodo Push().
Se crei le tue chiavi, devono essere codificate in UTF-8, possono avere un massimo di 768 byte e non possono contenere ., $, #, [, ], / o caratteri di controllo ASCII da 0 a 31 o 127. Non puoi utilizzare i caratteri di controllo ASCII nemmeno nei valori stessi.
Prendi ad esempio un'applicazione di chat che consente agli utenti di archiviare un file
profilo ed elenco contatti. Un tipico profilo utente si trova in un percorso, come
/users/$uid. L'utente alovelace potrebbe avere una voce di database che
ha un aspetto simile a questo:
{
"users": {
"alovelace": {
"name": "Ada Lovelace",
"contacts": { "ghopper": true },
},
"ghopper": { ... },
"eclarke": { ... }
}
}
Sebbene il database utilizzi una struttura JSON, i dati archiviati nel database possono rappresentati come determinati tipi nativi che corrispondono ai tipi JSON disponibili per aiutarti a scrivere codice più gestibile.
Best practice per la struttura dei dati
Evita di nidificare i dati
Poiché Firebase Realtime Database consente di nidificare i dati fino a 32 livelli di profondità, potresti essere tentato di pensare che questa debba essere la struttura predefinita. Tuttavia, quando recuperi i dati in una posizione del database, recuperi anche tutti i relativi nodi secondari. Inoltre, quando concedi a un utente l'accesso in lettura o in scrittura a un nodo del database, gli concedi anche l'accesso a tutti i dati al di sotto di quel nodo. Di conseguenza, in pratica, è meglio mantenere la struttura dei dati piatta il più possibile.
Per un esempio del motivo per cui i dati nidificati non sono validi, considera quanto segue: struttura nidificata in diversi modi:
{
// 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": { ... }
}
}
Con questo design nidificato, l'iterazione dei dati diventa problematica. Ad esempio, per elencare i titoli delle conversazioni di chat è necessario scaricare sul client l'intero chats
albero, inclusi tutti i membri e i messaggi.
Appiattire le strutture di dati
Se invece i dati sono suddivisi in percorsi separati, operazione chiamata anche denormalizzazione, possono essere scaricati in modo efficiente in chiamate separate, in base alle esigenze. Considera questa struttura appiattita:
{
// 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": { ... }
}
}
Ora è possibile eseguire l'iterazione dell'elenco delle stanze scaricando solo alcuni byte per conversazione, recuperando rapidamente i metadati per la visualizzazione o la visualizzazione delle stanze in un'interfaccia utente. I messaggi possono essere recuperati separatamente e visualizzati man mano che arrivano, consentendo all'interfaccia utente di rimanere reattiva e veloce.
Creare dati scalabili
Quando crei app, spesso è meglio scaricare un sottoinsieme di un elenco. Questo è particolarmente comune se l'elenco contiene migliaia di record. Quando questa relazione è statica e unidirezionale, puoi semplicemente nidificare gli oggetti secondari sotto l'oggetto principale.
A volte, questa relazione è più dinamica o potrebbe essere necessario denormalizzare questi dati. Molte volte puoi denormalizzare i dati utilizzando una query di recuperare un sottoinsieme di dati, come illustrato in Recupera i dati.
Ma anche questo potrebbe non essere sufficiente. Considera, ad esempio, una relazione bidirezionale tra utenti e gruppi. Gli utenti possono far parte di un gruppo, mentre i gruppi costituiscono elenco di utenti. Quando arriva il momento di decidere a quali gruppi appartiene un utente, le cose si complicano.
Ciò che serve è un modo elegante per elencare i gruppi a cui appartiene un utente Recuperare solo i dati per questi gruppi. Un indice di gruppi può aiutare un ottimo affare qui:
// 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
}
},
...
}
}
Potresti notare che alcuni dati vengono duplicati archiviando la relazione
sia nel record di Ada sia nel gruppo. Ora alovelace è indicizzato in un gruppo e techpioneers è elencato nel profilo di Ada. Pertanto, per eliminare Ada
dal gruppo, è necessario aggiornare la voce in due posizioni.
Si tratta di una ridondanza necessaria per le relazioni bidirezionali. Ti permette di recuperare in modo rapido ed efficiente le iscrizioni di Ada, anche se l'elenco di utenti o consente la scalabilità di milioni di gruppi o quando Realtime Database regole di sicurezza impedire l'accesso ad alcuni record.
Questo approccio, invertendo i dati mediante l'elenco degli ID come chiavi e impostando il valore
valore true, semplifica il controllo di una chiave come la lettura
/users/$uid/groups/$group_id e controllo che sia null. L'indice è più veloce
e molto più efficiente rispetto all'esecuzione di query o alla scansione dei dati.