Cấu trúc cơ sở dữ liệu của bạn

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

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

Cách dữ liệu được cấu trúc: đó là một cây JSON

Tất cả dữ liệu Cơ sở dữ liệu thời gian thực của Firebase được lưu trữ dưới dạng các đối tượng JSON. Bạn có thể coi 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 được liên kết. Bạn có thể cung cấp chìa khóa riêng của bạn, chẳng hạn như ID người dùng hoặc tên ngữ nghĩa, hoặc họ có thể được cung cấp cho bạn sử dụng push() .

Nếu bạn tạo các phím riêng của bạn, họ phải UTF-8 mã hóa, có thể tối đa là 768 byte, và không thể chứa . , $ , # , [ , ] , / , Hay ký tự điều khiển ASCII 0-31 hoặc 127. Bạn không thể sử dụng ký tự điều khiển ASCII trong các giá trị bản thân, một trong hai.

Ví dụ: hãy xem xét một ứng dụng trò chuyện cho phép người dùng lưu trữ hồ sơ cơ bản và danh sách liên hệ. Một lý lịch thành viên tiêu biểu tọa lạc tại một con đường, 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 một số kiểu gốc nhất định tương ứng với các kiểu JSON có sẵn để giúp bạn viết mã dễ bảo trì hơn.

Các phương pháp hay nhất cho cấu trúc dữ liệu

Tránh lồng ghép dữ liệu

Vì Cơ sở dữ liệu thời gian thực của Firebase cho phép lồng dữ liệu sâu tới 32 cấp, bạn có thể bị cám dỗ khi 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 quyền truy cập đọc hoặc ghi tại một nút trong cơ sở dữ liệu của mình, bạn cũng cấp cho họ quyền truy cập vào tất cả dữ liệu dưới nút đó. Do đó, trên thực tế, tốt nhất là giữ cho 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 lồng nhau nhân sau:

{
  // 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 lại dữ liệu trở nên có vấn đề. Ví dụ, liệt kê các tiêu đề của cuộc hội thoại trò chuyện đòi hỏi toàn bộ chats cây, bao gồm tất cả các thành viên và tin nhắn, để được tải về cho khách hàng.

Làm phẳng cấu trúc dữ liệu

Thay vào đó, nếu dữ liệu 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 lệnh gọi riêng biệt, khi cần thiết. Hãy 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": { ... }
  }
}

Giờ đây, bạn có thể duyệt 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 giao diện người dùng. Tin nhắn có thể được tải riêng và hiển thị khi chúng đến, cho phép giao diện người dùng luôn phản hồi nhanh và nhanh.

Tạo dữ liệu có quy mô

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

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

Nhưng ngay cả điều này có thể là không đủ. Ví dụ, hãy 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 danh sách người dùng. Khi đến lúc quyết định người dùng thuộc 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 số của 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 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 sự dư thừa cần thiết cho mối quan hệ hai chiều. Nó cho phép bạn nhanh chóng và hiệu quả tìm nạp tư cách thành viên của Ada, ngay cả khi danh sách người dùng hoặc nhóm có quy mô hàng triệu hoặc khi các quy tắc bảo mật Cơ sở dữ liệu thời gian thực ngăn chặn quyền truy cập vào một số bản ghi.

Cách tiếp cận này, đảo ngược các dữ liệu bằng cách liệt kê các ID như phím và thiết lập giá trị là true, làm kiểm tra cho một phím đơn giản như đọc /users/$uid/groups/$group_id và kiểm tra nếu nó là null . Chỉ mục nhanh hơn và hiệu quả hơn rất nhiều so với việc truy vấn hoặc quét dữ liệu.

Bước tiếp theo