В этом руководстве рассматриваются некоторые ключевые концепции архитектуры данных и лучшие практики структурирования данных JSON в Firebase Realtime Database .
Создание правильно структурированной базы данных требует немалой предусмотрительности. Самое главное, вам необходимо спланировать, как данные будут сохраняться и впоследствии извлекаться, чтобы максимально упростить этот процесс.
Как структурированы данные: это JSON-дерево.
Все данные Firebase Realtime Database хранятся в виде объектов JSON. Вы можете представить базу данных как дерево JSON, размещенное в облаке. В отличие от базы данных SQL здесь нет таблиц и записей. Когда вы добавляете данные в дерево JSON, они становятся узлом в существующей структуре JSON со связанным ключом. Вы можете предоставить свои собственные ключи, такие как идентификаторы пользователей или семантические имена, или они могут быть предоставлены вам с помощью push() .
Если вы создаете свои собственные ключи, они должны иметь кодировку UTF-8, иметь длину не более 768 байт и не могут содержать файлы . , $ , # , [ , ] , / или управляющие символы ASCII 0–31 или 127. Вы также не можете использовать управляющие символы ASCII в самих значениях.
Например, рассмотрим приложение чата, которое позволяет пользователям хранить базовый профиль и список контактов. Типичный профиль пользователя находится по пути, например /users/$uid . Пользователь alovelace может иметь запись в базе данных, которая выглядит примерно так:
{
"users": {
"alovelace": {
"name": "Ada Lovelace",
"contacts": { "ghopper": true },
},
"ghopper": { ... },
"eclarke": { ... }
}
}
Хотя база данных использует дерево JSON, данные, хранящиеся в базе данных, могут быть представлены как определенные собственные типы, соответствующие доступным типам JSON, что поможет вам писать более удобный в сопровождении код.
Лучшие практики для структуры данных
Избегайте вложения данных
Поскольку Firebase Realtime Database позволяет вкладывать данные глубиной до 32 уровней, у вас может возникнуть соблазн подумать, что это должна быть структура по умолчанию. Однако когда вы извлекаете данные из определенного места в базе данных, вы также извлекаете все ее дочерние узлы. Кроме того, когда вы предоставляете кому-либо доступ на чтение или запись к узлу вашей базы данных, вы также предоставляете ему доступ ко всем данным в этом узле. Поэтому на практике лучше всего сохранять структуру данных как можно более плоской.
В качестве примера того, почему вложенные данные плохи, рассмотрим следующую многовложенную структуру:
{
// 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": { ... }
}
}
При таком вложенном дизайне перебор данных становится проблематичным. Например, для отображения заголовков разговоров в чате необходимо загрузить в клиент все дерево chats , включая всех участников и сообщения.
Сглаживание структур данных
Если вместо этого данные разделяются на отдельные пути, что также называется денормализацией, их можно эффективно загружать отдельными вызовами по мере необходимости. Рассмотрим эту плоскую структуру:
{
// 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": { ... }
}
}
Теперь можно перебирать список комнат, загружая всего несколько байтов за разговор, быстро получая метаданные для перечисления или отображения комнат в пользовательском интерфейсе. Сообщения можно получать отдельно и отображать по мере их поступления, что позволяет пользовательскому интерфейсу оставаться отзывчивым и быстрым.
Создавайте данные, которые масштабируются
При создании приложений часто лучше загрузить часть списка. Это особенно часто случается, если список содержит тысячи записей. Когда эта связь статична и однонаправлена, вы можете просто вложить дочерние объекты в родительский.
Иногда эта связь более динамична или может возникнуть необходимость денормализации этих данных. Во многих случаях вы можете денормализовать данные, используя запрос для получения подмножества данных, как описано в разделе «Извлечение данных» .
Но даже этого может быть недостаточно. Рассмотрим, например, двусторонние отношения между пользователями и группами. Пользователи могут принадлежать к группе, а группы составляют список пользователей. Когда приходит время решить, к каким группам принадлежит пользователь, все усложняется.
Что необходимо, так это элегантный способ составить список групп, к которым принадлежит пользователь, и получить данные только для этих групп. Указатель групп может здесь очень помочь:
// 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
}
},
...
}
}
Вы могли заметить, что при этом некоторые данные дублируются, поскольку отношения сохраняются как в записи Ады, так и в группе. Теперь alovelace индексируется в группе, а в профиле Ады значится techpioneers . Итак, чтобы удалить Аду из группы, ее нужно обновить в двух местах.
Это необходимая избыточность для двусторонних отношений. Это позволяет вам быстро и эффективно получать данные о членстве в Ada, даже если список пользователей или групп исчисляется миллионами или когда правила безопасности Realtime Database запрещают доступ к некоторым записям.
Этот подход, инвертирующий данные путем перечисления идентификаторов в качестве ключей и установки значения true, делает проверку ключа такой же простой, как чтение /users/$uid/groups/$group_id и проверка того, является ли он null . Индекс работает быстрее и намного эффективнее, чем запрос или сканирование данных.