จัดโครงสร้างฐานข้อมูลของคุณ

ก่อนเริ่มต้น

คุณต้องทำสิ่งต่อไปนี้ก่อนจึงจะใช้ Realtime Database ได้

  • ลงทะเบียนโปรเจ็กต์ Unity และกำหนดค่าให้ใช้ Firebase

    • หากโปรเจ็กต์ Unity ใช้ Firebase อยู่แล้ว แสดงว่าโปรเจ็กต์ดังกล่าวลงทะเบียนและกำหนดค่าสำหรับ Firebase แล้ว

    • หากไม่มีโปรเจ็กต์ Unity คุณสามารถดาวน์โหลดแอปตัวอย่างได้

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

โปรดทราบว่าการเพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Unity เกี่ยวข้องกับงานทั้งในคอนโซล Firebase และในโปรเจ็กต์ Unity ที่เปิดอยู่ (เช่น คุณดาวน์โหลดไฟล์การกำหนดค่า Firebase จากคอนโซล แล้วย้ายไฟล์เหล่านั้นไปยังโปรเจ็กต์ Unity)

การจัดโครงสร้างข้อมูล

คู่มือนี้ครอบคลุมแนวคิดหลักบางประการเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมข้อมูลและแนวทางปฏิบัติแนะนำในการจัดโครงสร้างข้อมูล JSON ใน Firebase Realtime Database

การสร้างฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างอย่างเหมาะสมต้องอาศัยการวางแผนล่วงหน้าพอสมควร ที่สำคัญที่สุดคือ คุณต้องวางแผนวิธีบันทึกข้อมูลและดึงข้อมูลในภายหลังเพื่อให้กระบวนการนั้นง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

วิธีจัดโครงสร้างข้อมูล: โครงสร้างแบบต้นไม้ JSON

ข้อมูล Firebase Realtime Database ทั้งหมดจะจัดเก็บเป็นออบเจ็กต์ JSON คุณสามารถคิดว่าฐานข้อมูลเป็นต้นไม้ JSON ที่โฮสต์ในระบบคลาวด์ ซึ่งแตกต่างจากฐานข้อมูล SQL ตรงที่ไม่มีตารางหรือระเบียน เมื่อคุณเพิ่มข้อมูลลงในแผนผัง JSON ข้อมูลดังกล่าวจะกลายเป็นโหนดในโครงสร้าง JSON ที่มีอยู่ซึ่งมีคีย์ที่เชื่อมโยง คุณสามารถระบุคีย์ของคุณเอง เช่น รหัสผู้ใช้หรือชื่อเชิงความหมาย หรือจะระบุคีย์ให้คุณโดยใช้เมธอด Push() ก็ได้

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาแอปพลิเคชันแชทที่อนุญาตให้ผู้ใช้จัดเก็บโปรไฟล์พื้นฐานและข้อมูลรายชื่อติดต่อ โปรไฟล์ผู้ใช้ทั่วไปจะอยู่ในเส้นทาง เช่น /users/$uid ผู้ใช้ alovelace อาจมีรายการฐานข้อมูลที่มีลักษณะดังนี้

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

แม้ว่าฐานข้อมูลจะใช้โครงสร้าง JSON แต่ข้อมูลที่จัดเก็บในฐานข้อมูลสามารถแสดงเป็นประเภทเนทีฟบางประเภทที่สอดคล้องกับประเภท JSON ที่มีอยู่เพื่อช่วยให้คุณเขียนโค้ดที่ดูแลรักษาได้ง่ายขึ้น

แนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับโครงสร้างข้อมูล

หลีกเลี่ยงการซ้อนข้อมูล

เนื่องจาก Firebase Realtime Database อนุญาตให้ซ้อนข้อมูลได้ลึกถึง 32 ระดับ คุณจึงอาจคิดว่านี่ควรเป็นโครงสร้างเริ่มต้น อย่างไรก็ตาม เมื่อดึงข้อมูลที่ตำแหน่งหนึ่งในฐานข้อมูล คุณจะดึงโหนดระดับย่อยทั้งหมดของตำแหน่งนั้นด้วย นอกจากนี้ เมื่อคุณให้สิทธิ์อ่านหรือเขียนแก่ผู้ใช้ที่โหนดในฐานข้อมูล คุณยังให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลทั้งหมดภายใต้โหนดนั้นแก่ผู้ใช้ด้วย ดังนั้น ในทางปฏิบัติแล้ว คุณควรทำให้โครงสร้างข้อมูลแบนราบที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

ตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าเหตุใดข้อมูลที่ซ้อนกันจึงไม่ดี ให้พิจารณาโครงสร้างที่ซ้อนกันหลายรายการต่อไปนี้

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

การออกแบบที่ซ้อนกันนี้ทำให้การทำซ้ำผ่านข้อมูลกลายเป็นปัญหา ตัวอย่างเช่น การแสดงรายการชื่อของการสนทนาในแชทต้องใช้โครงสร้าง chats ทั้งหมด ซึ่งรวมถึงสมาชิกและข้อความทั้งหมดที่ต้องดาวน์โหลดไปยังไคลเอ็นต์

ปรับโครงสร้างข้อมูลให้เป็นแบบแฟลต

หากข้อมูลถูกแยกออกเป็นเส้นทางที่แยกจากกัน หรือที่เรียกว่าการดีนอร์มัลไลเซชัน (Denormalization) ระบบจะดาวน์โหลดข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพในการเรียกแยกกันตามความจำเป็น ลองพิจารณาโครงสร้างแบบลดลำดับชั้นต่อไปนี้

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

ตอนนี้คุณสามารถทำซ้ำผ่านรายการห้องแชทได้โดยดาวน์โหลดเพียงไม่กี่ไบต์ต่อการสนทนา ซึ่งจะดึงข้อมูลเมตาสำหรับการแสดงรายการหรือแสดงห้องแชทใน UI ได้อย่างรวดเร็ว ระบบจะดึงข้อความแยกกันและแสดงข้อความเมื่อมาถึง ซึ่งช่วยให้ UI ตอบสนองและทำงานได้อย่างรวดเร็ว

สร้างข้อมูลที่ปรับขนาดได้

เมื่อสร้างแอป การดาวน์โหลดชุดย่อยของรายการมักจะดีกว่า ซึ่งมักเกิดขึ้นในกรณีที่รายการมีเรคคอร์ดหลายพันรายการ เมื่อความสัมพันธ์นี้เป็นแบบคงที่และมีทิศทางเดียว คุณสามารถฝังออบเจ็กต์ย่อยไว้ในออบเจ็กต์หลักได้

บางครั้งความสัมพันธ์นี้อาจมีความผันผวนมากกว่า หรืออาจจำเป็นต้องดีนอร์มัลไลซ์ข้อมูลนี้ หลายครั้งที่คุณสามารถดีนอร์มัลไลซ์ข้อมูลได้โดยใช้การค้นหาเพื่อดึงข้อมูลชุดย่อยตามที่อธิบายไว้ในดึงข้อมูล

แต่แค่นี้ก็อาจยังไม่พอ ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาความสัมพันธ์แบบ 2 ทางระหว่างผู้ใช้และกลุ่ม ผู้ใช้สามารถอยู่ในกลุ่มได้ และกลุ่มจะประกอบด้วยรายชื่อผู้ใช้ เมื่อถึงเวลาที่ต้องตัดสินใจว่าผู้ใช้ควรอยู่ในกลุ่มใด เรื่องต่างๆ ก็จะเริ่มซับซ้อนขึ้น

สิ่งที่จำเป็นคือวิธีที่เหมาะสมในการแสดงรายการกลุ่มที่ผู้ใช้เป็นสมาชิกและดึงข้อมูลเฉพาะสำหรับกลุ่มเหล่านั้น ดัชนีของกลุ่มจะช่วยได้มากในกรณีนี้

// 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
      }
    },
    // ...
  }
}

คุณอาจสังเกตเห็นว่าวิธีนี้จะทำให้ข้อมูลบางอย่างซ้ำกันโดยการจัดเก็บความสัมพันธ์ไว้ทั้งในระเบียนของ Ada และในกลุ่ม ตอนนี้ alovelace ได้รับการจัดทำดัชนีภายใต้กลุ่ม และ techpioneers จะแสดงในโปรไฟล์ของ Ada ดังนั้นหากต้องการลบ Ada ออกจากกลุ่ม ก็ต้องอัปเดตใน 2 ที่

ซึ่งเป็นความซ้ำซ้อนที่จำเป็นสำหรับความสัมพันธ์แบบ 2 ทาง ซึ่งช่วยให้คุณดึงข้อมูลการเป็นสมาชิกของ Ada ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ แม้ว่ารายชื่อผู้ใช้หรือกลุ่มจะเพิ่มขึ้นเป็นล้านๆ รายการ หรือเมื่อกฎความปลอดภัยของ Realtime Database ป้องกันการเข้าถึงระเบียนบางรายการก็ตาม

วิธีนี้เป็นการกลับข้อมูลโดยแสดงรหัสเป็นคีย์และตั้งค่าเป็น "จริง" ซึ่งจะทำให้การตรวจสอบคีย์ทำได้ง่ายเหมือนกับการอ่าน /users/$uid/groups/$group_id และตรวจสอบว่าเป็น null หรือไม่ ดัชนีจะทำงานได้เร็วกว่า และมีประสิทธิภาพมากกว่าการค้นหาหรือสแกนข้อมูล

ขั้นตอนถัดไป