Google cam kết thúc đẩy công bằng chủng tộc cho các cộng đồng Đen. Xem thế nào.
Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

Cấu trúc cơ sở dữ liệu của bạn

Trước khi bắt đầu

Trước khi bạn có thể sử dụng Cơ sở dữ liệu thời gian thực , bạn cần phải:

  • Đăng ký dự án Unity của bạn và cấu hình nó để sử dụng Firebase.

    • Nếu dự án Unity của bạn đã sử dụng Firebase, thì nó đã được đăng ký và định cấu hình cho Firebase.

    • Nếu bạn không có dự án Unity, bạn có thể tải xuống một ứng dụng mẫu .

  • Thêm SDK Firebase Unity (cụ thể là FirebaseDatabase.unitypackage ) vào dự án Unity của bạn.

Lưu ý rằng việc thêm Firebase vào dự án Unity của bạn bao gồm các tác vụ cả trong bảng điều khiển Firebase và trong dự án Unity mở của bạn (ví dụ: bạn tải xuống tệp cấu hình Firebase từ bảng điều khiển, sau đó chuyển chúng vào dự án Unity của bạn).

Cấu trúc dữ liệu

Hướng dẫn này bao gồm một số khái niệm chính trong kiến ​​trúc dữ liệu và các cách thực hành tốt nhất để cấu trúc dữ liệu JSON trong Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase của bạn.

Xây dựng một cơ sở dữ liệu có cấu trúc đúng đòi hỏi khá nhiều suy nghĩ trước. Quan trọng nhất, bạn cần lập kế hoạch về cách dữ liệu sẽ được lưu và sau đó được truy xuất để làm cho quá trình đó dễ dàng nhất có thể.

Cách dữ liệu được cấu trúc: đó là cây JSON

Tất cả dữ liệu cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase được lưu trữ dưới dạng đối tượng JSON. Bạn có thể nghĩ về cơ sở dữ liệu như một 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, nó sẽ trở thành một nút trong cấu trúc JSON hiện có với một khóa liên quan. Bạn có thể cung cấp các khóa riêng của mình, chẳng hạn như ID người dùng hoặc tên ngữ nghĩa hoặc chúng có thể được cung cấp cho bạn bằng phương thức Push() .

Nếu bạn tạo khóa riêng, chúng phải được mã hóa UTF-8, có thể tối đa là 768 byte và không thể chứa . Các ký tự điều khiển $ , # , [ , ] , / hoặc ASCII 0-31 hoặc 127. Bạn cũng không thể sử dụng các ký tự điều khiển ASCII trong các giá trị.

Ví dụ: hãy xem xét một ứng dụng trò chuyện cho phép người dùng lưu trữ một hồ sơ cơ bản và danh sách liên lạc. Một hồ sơ người dùng thông thường được đặt tại một đường dẫn, chẳng hạn như /users/$uid . Người dùng alovelace có thể có một mục cơ sở dữ liệu mà trông giống như sau:

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

Mặc dù cơ sở dữ liệu sử dụng cây JSON, dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu có thể được biểu diễn dưới dạng các kiểu gốc nhất định tương ứng với các loại JSON có sẵn để giúp bạn viết mã dễ bảo trì hơn.

Thực hành tốt nhất cho cấu trúc dữ liệu

Tránh lồng dữ liệu

Vì Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase cho phép lồng dữ liệu sâu tới 32 cấp độ, bạn có thể bị cám dỗ nghĩ rằng đây phải là cấu trúc mặc định. Tuy nhiên, khi bạn tìm nạp dữ liệu tại một vị trí trong cơ sở dữ liệu của mình, bạn cũng truy xuất tất cả các nút con của nó. Ngoài ra, khi bạn cấp cho ai đó đọc hoặc ghi quyền truy cập tại một nút trong cơ sở dữ liệu của bạn, bạn cũng cấp cho họ quyền truy cập vào tất cả dữ liệu dưới nút đó. Do đó, trong thực tế, tốt nhất là giữ cấu trúc dữ liệu của bạn càng phẳng càng tốt.

Để biết ví dụ về lý do tại sao dữ liệu lồng nhau là xấu, hãy xem xét cấu trúc đa nhân sau đây:

{
  // 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 qua dữ liệu trở nên có vấn đề. Ví dụ: liệt kê tiêu đề của các cuộc trò chuyện yêu cầu toàn bộ cây chats , bao gồm tất cả các thành viên và tin nhắn, phải được tải xuống máy khách.

Làm phẳng cấu trúc dữ liệu

Nếu dữ liệu thay vào đó được chia thành các đường dẫn riêng biệt, còn được gọi là không chuẩn hóa, nó có thể được tải xuống một cách hiệu quả trong các cuộc gọi riêng biệt, vì nó là cần thiết. Xem xét 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": { ... }
  }
}

Bây giờ có thể lặp qua danh sách các phòng bằng cách chỉ tải xuống một vài byte cho mỗi cuộc hội thoại, nhanh chóng tìm nạp siêu dữ liệu để liệt kê hoặc hiển thị các phòng trong UI. Tin nhắn có thể được tìm nạp riêng và hiển thị khi chúng đến, cho phép giao diện người dùng phản hồi nhanh và nhanh.

Tạo dữ liệu chia tỷ lệ

Khi xây dựng ứng dụng, tốt hơn hết là tải xuống một tập hợp con của danh sách. Điều này đặc biệt phổ biến nếu danh sách chứa hàng ngàn hồ sơ. Khi mối quan hệ này là tĩnh và một chiều, bạn có thể chỉ cần lồng các đối tượng con bên dưới cha mẹ.

Đôi khi, mối quan hệ này năng động hơn, hoặc có thể cần phải chuẩn hóa dữ liệu này. Nhiều lần bạn có thể không chuẩn hóa dữ liệu bằng cách sử dụng truy vấn để truy xuất tập hợp con của dữ liệu, như được thảo luận trong Truy xuất dữ liệu .

Nhưng ngay cả điều này có thể không đủ. Ví dụ, 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. Khi đến lúc quyết định người dùng thuộc về nhóm nào, mọi thứ trở nên phức tạp.

Điều cần thiết là một cách thanh lịch để liệt kê các nhóm mà người dùng thuộc về và chỉ tìm nạp dữ liệu cho các nhóm đó. Một chỉ mục của các nhóm có thể giúp rất nhiều 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 điều này sao chép một số dữ liệu bằng cách lưu trữ mối quan hệ trong cả bản ghi của Ada và trong nhóm. Bây giờ alovelace được lập chỉ mục theo một nhóm và những người techpioneers được liệt kê trong hồ sơ của Ada. Vì vậy, để xóa Ada khỏi nhóm, nó phải được cập nhật ở hai nơi.

Đây là một sự dư thừa cần thiết cho các mối quan hệ hai chiều. Nó cho phép bạn tìm nạp thành viên Ada một cách nhanh chóng và hiệu quả, ngay cả khi danh sách người dùng hoặc nhóm quy mô thành hàng triệu hoặc khi các quy tắc bảo mật Cơ sở dữ liệu thời gian thực ngăn chặn quyền truy cập vào một số hồ sơ.

Cách tiếp cận này, đảo ngược dữ liệu bằng cách liệt kê ID làm khóa và đặt giá trị thành true, giúp kiểm tra khóa đơn giản như đọc /users/$uid/groups/$group_id và kiểm tra xem nó có null . Chỉ mục nhanh hơn và hiệu quả hơn nhiều so với truy vấn hoặc quét dữ liệu.

Bước tiếp theo