नेटिव मोड में Firestore के बारे में खास जानकारी

नेटिव मोड में Firestore में दो तरह के ऑपरेशन होते हैं - Firestore Core ऑपरेशन और Firestore Pipeline ऑपरेशन.

Firestore Core के ऑपरेशन, स्टैंडर्ड दस्तावेज़ बनाने, पढ़ने, अपडेट करने, और मिटाने (CRUD) की सुविधा देते हैं. साथ ही, इनमें रीयल-टाइम में क्वेरी सुनने और ऑफ़लाइन मोड में काम करने की सुविधा पहले से मौजूद होती है. इस वर्शन में, ऑपरेशन के हिसाब से एक खास अंतर यह है कि इंडेक्स करना ज़रूरी नहीं है. साथ ही, सिंगल फ़ील्ड के लिए इंडेक्स अपने-आप नहीं बनते. इससे क्वेरी को पहले से इंडेक्स कॉन्फ़िगरेशन के बिना चलाया जा सकता है. हालांकि, इंडेक्स नहीं की गई क्वेरी, डिफ़ॉल्ट रूप से पूरे कलेक्शन को स्कैन करेंगी. डेटासेट बढ़ने पर, इससे इंतज़ार का समय और लागत बढ़ सकती है.

Firestore पाइपलाइन ऑपरेशन, Firestore Enterprise वर्शन की एक मुख्य सुविधा है. इसे एक ऐडवांस क्वेरी इंजन पर बनाया गया है, ताकि संभावित क्वेरी की रेंज को काफ़ी हद तक बढ़ाया जा सके. पाइपलाइन ऑपरेशन में, क्वेरी के लिए एक आसान सिंटैक्स और इंडेक्स करने का एक अलग तरीका इस्तेमाल किया जाता है. इसमें इंडेक्स करना ज़रूरी नहीं होता और वे अपने-आप नहीं बनते. इससे ऐप्लिकेशन के लिए, डेटा वापस पाने के बेहतर ऑपरेशन चालू हो जाते हैं.

Firestore Core के मुख्य ऑपरेशंस की सुविधाएं

मुख्य कार्रवाइयों की मदद से, स्टैंडर्ड CRUD कार्रवाइयां और रीयल-टाइम में क्वेरी सुनने की सुविधा मिलती है. हालांकि, Enterprise वर्शन पर इन कार्रवाइयों का इस्तेमाल करने पर, इंडेक्स करने और बिलिंग से जुड़ी बुनियादी सुविधाएं, स्टैंडर्ड वर्शन की तुलना में काफ़ी बदल जाती हैं.

फ़ंक्शन और कंटिन्यूटी

मुख्य कार्रवाइयां, स्टैंडर्ड वर्शन में इस्तेमाल किए जाने वाले जाने-पहचाने मेथड-चेनिंग सिंटैक्स (उदाहरण के लिए, .where(), .orderBy()) को बनाए रखती हैं. इन कार्रवाइयों की मदद से, मोबाइल और वेब क्लाइंट के लिए रीयल-टाइम में क्वेरी सुनने और ऑफ़लाइन मोड में डेटा सेव करने की सुविधा मिलती है. हमारा सुझाव है कि इन कार्रवाइयों का इस्तेमाल, स्टैंडर्ड ट्रांज़ैक्शनल वर्कलोड, आसान लुकअप, और मौजूदा ऐप्लिकेशन कोड माइग्रेशन के लिए करें.

कस्टम इंडेक्सिंग

स्टैंडर्ड वर्शन के उलट, Enterprise वर्शन में कोर ऑपरेशन, सिंगल-फ़ील्ड इंडेक्स अपने-आप नहीं बनाते. इंडेक्स करना ज़रूरी नहीं है. क्वेरी को लागू करने के लिए, इंडेक्स करना ज़रूरी नहीं है. अगर कोई इंडेक्स मौजूद नहीं है, तो क्वेरी पूरे कलेक्शन को स्कैन करती है. बिना इंडेक्स की गई क्वेरी से तेज़ी से प्रोटोटाइप बनाया जा सकता है. हालांकि, डेटासेट बढ़ने पर, ये क्वेरी धीमी हो सकती हैं और इनकी लागत बढ़ सकती है. डेवलपर को क्वेरी की परफ़ॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करने और रीड यूनिट की खपत को कम करने के लिए, मैन्युअल तरीके से इंडेक्स बनाने होंगे.

बिलिंग मॉडल (यूनिट के हिसाब से)

रीड यूनिट के लिए शुल्क, हर दस्तावेज़ की संख्या के बजाय 4 केबी के हिस्सों में लिया जाता है. किसी बड़े कलेक्शन को स्कैन करने वाली ऐसी क्वेरी जो इंडेक्स नहीं की गई है, वह सभी दस्तावेज़ों में स्कैन किए गए कुल बाइट के आधार पर रीड यूनिट का इस्तेमाल करेगी. राइट यूनिट को 1 केबी के हिस्सों में बांटा जाता है. दस्तावेज़ लिखने पर, डेटा के लिए यूनिट के साथ-साथ, अपडेट की गई हर इंडेक्स एंट्री के लिए अतिरिक्त यूनिट खर्च होती हैं. स्टैंडर्ड वर्शन में, सिंगल-फ़ील्ड इंडेक्सिंग अपने-आप लागू होती है. हालांकि, अब आपके पास इंडेक्स करने के लिए खास फ़ील्ड चुनने का विकल्प है. इससे, डेटा लिखने की लागत और परफ़ॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है.

Firestore पाइपलाइन ऑपरेशन की सुविधाएं

पाइपलाइन ऑपरेशन वाले Firestore Enterprise वर्शन में, एक ऐडवांस क्वेरी इंजन का इस्तेमाल किया जाता है. यह Firestore Standard वर्शन की कई मौजूदा सीमाओं को हटा देता है. पाइपलाइन ऑपरेशन, क्वेरी की सैकड़ों अतिरिक्त सुविधाएं उपलब्ध कराता है. पाइपलाइन ऑपरेशन में ये सुविधाएं शामिल हैं:

स्टेज-बेस्ड कंपोज़ेबल सिंटैक्स

पाइपलाइन क्वेरी, क्रम में चलने वाले स्टेज की सीरीज़ को तय करके बनाई जाती हैं. ये स्टेज, क्रम से लागू किए जाते हैं. इससे मुश्किल कार्रवाइयां की जा सकती हैं. जैसे, एग्रीगेशन के नतीजे को फ़िल्टर करना, जो पहले मुमकिन नहीं था.

यहां दिए गए उदाहरण में, एक पाइपलाइन क्वेरी दिखाई गई है. इससे पिछले महीने देखे गए यूनीक प्रॉडक्ट आईडी की संख्या का पता चलता है:

guard let cutoffDate = Calendar.current.date(byAdding: .month, value: -1, to: Date()) else {
  return
}
let snapshot = try await db.pipeline()
  .collection("productViews")
  .where(Field("viewedAt").greaterThan(cutoffDate.timeIntervalSince1970))
  .aggregate([Field("productId").countDistinct().as("uniqueProductViews")])
  .execute()

ज़्यादा सुविधाएं

पाइपलाइन क्वेरी में कई नई सुविधाएं शामिल हैं. जैसे:

• एग्रीगेशन: sum(...), min(...), और count_distinct(...) जैसे नए एग्रीगेशन फ़ंक्शन के साथ-साथ, ग्रुपिंग के लिए अपनी पसंद के फ़ील्ड इस्तेमाल करने की सुविधा.
• रिलेशनल जॉइन: कोरिलेटेड सबक्वेरी का इस्तेमाल करके, कलेक्शन और सब-कलेक्शन में सर्वर-साइड जॉइन करें.
• जटिल फ़िल्टरिंग: where(...) स्टेटमेंट को अपनी पसंद के मुताबिक जटिल बनाने के लिए, सैकड़ों अतिरिक्त फ़ंक्शन का इस्तेमाल किया जा सकता है. इनमें regex_match(...), add(...), और str_contains(...) शामिल हैं. इसके लिए, इंडेक्स की ज़रूरत नहीं होती.
• पार्शियल रीड / प्रोजेक्शन: select(...), remove_fields(...), और दस्तावेज़ में बदलाव करने के कई अन्य चरणों का इस्तेमाल करके, दस्तावेज़ों के डाइनैमिक सबसेट वापस पाएं.

इन सुविधाओं के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, पाइपलाइन ऑपरेशन की मदद से डेटा के लिए क्वेरी करना लेख पढ़ें.

रीयल-टाइम और ऑफ़लाइन सहायता

रीयलटाइम और ऑफ़लाइन मोड का इस्तेमाल करने के लिए, डेवलपर Firestore Enterprise वर्शन में Firestore Core के ऑपरेशन इस्तेमाल कर सकते हैं.

क्लाइंट और टूलिंग इंटिग्रेशन

Enterprise वर्शन में, Pipeline क्वेरी के साथ इंटरैक्ट करने और उन्हें मैनेज करने के लिए खास सुविधाएं शामिल हैं:

• क्वेरी की जानकारी और प्रोफ़ाइलिंग: क्वेरी की जानकारी देने वाले नतीजों का इस्तेमाल करके, यह समझा जा सकता है कि कोई क्वेरी कितनी रीड या राइट यूनिट इस्तेमाल करती है. साथ ही, उसके लागू होने का विश्लेषण किया जा सकता है.
• क्वेरी इनसाइट: Enterprise वर्शन में क्वेरी इनसाइट की सुविधा काम करती है. इससे आपको यह तय करने में मदद मिलती है कि परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने और लागत को कम करने के लिए, इंडेक्स कहां बनाए जा सकते हैं. इसके लिए, आपको अपने डेटाबेस पर चलाई जाने वाली टॉप क्वेरी और उनकी परफ़ॉर्मेंस की विशेषताओं के बारे में जानकारी दी जाती है
• नए इंडेक्स टाइप: Enterprise वर्शन के लिए, खास इंडेक्स बनाए जा सकते हैं. इनमें स्पार्स, नॉन-स्पार्स, और यूनीक इंडेक्स जैसे इंडेक्स टाइप शामिल हैं. यह Enterprise डेटाबेस के लिए, वेक्टर सर्च इंडेक्स बनाने और उनमें बदलाव करने की सुविधा भी देता है.

Firestore Standard वर्शन और Firestore Enterprise वर्शन के बीच अंतर

कोर ऑपरेशन और पाइपलाइन ऑपरेशन के बीच मुख्य अंतर, इंडेक्स करने के मैनेजमेंट में होता है. इसका सीधा असर परफ़ॉर्मेंस और लागत पर पड़ता है.