Cloud Firestore'daki sorgular, büyük koleksiyonlardaki belgeleri bulmanızı sağlar. Koleksiyonun özelliklerine bir bütün olarak ilişkin fikir edinmek için verileri bir koleksiyon üzerinde toplayabilirsiniz.
Verileri okuma veya yazma sırasında toplayabilirsiniz:
Okuma zamanı toplamaları, istek anında bir sonuç hesaplar. Cloud Firestore, okuma sırasında
count()
,sum()
veaverage()
toplama sorgularını destekler. Okuma zamanı toplama sorgularının uygulamanıza eklenmesi, yazma zamanı toplamalarına göre daha kolaydır. Toplama sorguları hakkında daha fazla bilgi için bkz . Verileri toplama sorgularıyla özetleme .Yazma zamanı toplamaları, uygulamanın ilgili bir yazma işlemi gerçekleştirdiği her seferde bir sonuç hesaplar. Yazma zamanı toplamalarının uygulanması daha fazla iş gerektirir ancak aşağıdaki nedenlerden birinden dolayı okuma zamanı toplamaları yerine bunları kullanabilirsiniz:
- Gerçek zamanlı güncellemeler için toplama sonucunu dinlemek istiyorsunuz.
count()
,sum()
veaverage()
toplama sorguları gerçek zamanlı güncellemeleri desteklemez. - Toplama sonucunu istemci tarafı önbelleğinde depolamak istiyorsunuz.
count()
,sum()
veaverage()
toplama sorguları önbelleğe almayı desteklemez. - Kullanıcılarınızın her biri için on binlerce belgeden veri topluyorsunuz ve maliyetleri değerlendiriyorsunuz. Daha az sayıda belgede okuma süresi toplamanın maliyeti daha düşük olur. Bir toplamalardaki çok sayıda belge için yazma süresi toplamalarının maliyeti daha düşük olabilir.
- Gerçek zamanlı güncellemeler için toplama sonucunu dinlemek istiyorsunuz.
İstemci tarafı bir işlemi veya Cloud Functions'ı kullanarak bir yazma zamanı toplama uygulayabilirsiniz. Aşağıdaki bölümlerde yazma zamanı toplamalarının nasıl uygulanacağı açıklanmaktadır.
Çözüm: İstemci tarafı işlemiyle yazma zamanı toplama
Kullanıcıların harika restoranlar bulmasına yardımcı olan yerel öneriler uygulamasını düşünün. Aşağıdaki sorgu belirli bir restorana ilişkin tüm derecelendirmeleri alır:
ağ
db.collection("restaurants") .doc("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
Süratli
do { let snapshot = try await db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .getDocuments() print(snapshot) } catch { print(error) }
Amaç-C
FIRQuery *query = [[[self.db collectionWithPath:@"restaurants"] documentWithPath:@"arinell-pizza"] collectionWithPath:@"ratings"]; [query getDocumentsWithCompletion:^(FIRQuerySnapshot * _Nullable snapshot, NSError * _Nullable error) { // ... }];
Kotlin+KTX
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get()
Java
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
Tüm derecelendirmeleri alıp ardından toplu bilgileri hesaplamak yerine, bu bilgileri restoran belgesinin kendisinde saklayabiliriz:
ağ
var arinellDoc = { name: 'Arinell Pizza', avgRating: 4.65, numRatings: 683 };
Süratli
struct Restaurant { let name: String let avgRating: Float let numRatings: Int } let arinell = Restaurant(name: "Arinell Pizza", avgRating: 4.65, numRatings: 683)
Amaç-C
@interface FIRRestaurant : NSObject @property (nonatomic, readonly) NSString *name; @property (nonatomic, readonly) float averageRating; @property (nonatomic, readonly) NSInteger ratingCount; - (instancetype)initWithName:(NSString *)name averageRating:(float)averageRating ratingCount:(NSInteger)ratingCount; @end @implementation FIRRestaurant - (instancetype)initWithName:(NSString *)name averageRating:(float)averageRating ratingCount:(NSInteger)ratingCount { self = [super init]; if (self != nil) { _name = name; _averageRating = averageRating; _ratingCount = ratingCount; } return self; } @end
Kotlin+KTX
data class Restaurant( // default values required for use with "toObject" internal var name: String = "", internal var avgRating: Double = 0.0, internal var numRatings: Int = 0, )
val arinell = Restaurant("Arinell Pizza", 4.65, 683)
Java
public class Restaurant { String name; double avgRating; int numRatings; public Restaurant(String name, double avgRating, int numRatings) { this.name = name; this.avgRating = avgRating; this.numRatings = numRatings; } }
Restaurant arinell = new Restaurant("Arinell Pizza", 4.65, 683);
Bu toplamaların tutarlı kalmasını sağlamak için, alt koleksiyona her yeni derecelendirme eklendiğinde bunların güncellenmesi gerekir. Tutarlılığa ulaşmanın bir yolu, ekleme ve güncellemeyi tek bir işlemde gerçekleştirmektir:
ağ
function addRating(restaurantRef, rating) { // Create a reference for a new rating, for use inside the transaction var ratingRef = restaurantRef.collection('ratings').doc(); // In a transaction, add the new rating and update the aggregate totals return db.runTransaction((transaction) => { return transaction.get(restaurantRef).then((res) => { if (!res.exists) { throw "Document does not exist!"; } // Compute new number of ratings var newNumRatings = res.data().numRatings + 1; // Compute new average rating var oldRatingTotal = res.data().avgRating * res.data().numRatings; var newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / newNumRatings; // Commit to Firestore transaction.update(restaurantRef, { numRatings: newNumRatings, avgRating: newAvgRating }); transaction.set(ratingRef, { rating: rating }); }); }); }
Süratli
func addRatingTransaction(restaurantRef: DocumentReference, rating: Float) async { let ratingRef: DocumentReference = restaurantRef.collection("ratings").document() do { let _ = try await db.runTransaction({ (transaction, errorPointer) -> Any? in do { let restaurantDocument = try transaction.getDocument(restaurantRef).data() guard var restaurantData = restaurantDocument else { return nil } // Compute new number of ratings let numRatings = restaurantData["numRatings"] as! Int let newNumRatings = numRatings + 1 // Compute new average rating let avgRating = restaurantData["avgRating"] as! Float let oldRatingTotal = avgRating * Float(numRatings) let newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / Float(newNumRatings) // Set new restaurant info restaurantData["numRatings"] = newNumRatings restaurantData["avgRating"] = newAvgRating // Commit to Firestore transaction.setData(restaurantData, forDocument: restaurantRef) transaction.setData(["rating": rating], forDocument: ratingRef) } catch { // Error getting restaurant data // ... } return nil }) } catch { // ... } }
Amaç-C
- (void)addRatingTransactionWithRestaurantReference:(FIRDocumentReference *)restaurant rating:(float)rating { FIRDocumentReference *ratingReference = [[restaurant collectionWithPath:@"ratings"] documentWithAutoID]; [self.db runTransactionWithBlock:^id (FIRTransaction *transaction, NSError **errorPointer) { FIRDocumentSnapshot *restaurantSnapshot = [transaction getDocument:restaurant error:errorPointer]; if (restaurantSnapshot == nil) { return nil; } NSMutableDictionary *restaurantData = [restaurantSnapshot.data mutableCopy]; if (restaurantData == nil) { return nil; } // Compute new number of ratings NSInteger ratingCount = [restaurantData[@"numRatings"] integerValue]; NSInteger newRatingCount = ratingCount + 1; // Compute new average rating float averageRating = [restaurantData[@"avgRating"] floatValue]; float newAverageRating = (averageRating * ratingCount + rating) / newRatingCount; // Set new restaurant info restaurantData[@"numRatings"] = @(newRatingCount); restaurantData[@"avgRating"] = @(newAverageRating); // Commit to Firestore [transaction setData:restaurantData forDocument:restaurant]; [transaction setData:@{@"rating": @(rating)} forDocument:ratingReference]; return nil; } completion:^(id _Nullable result, NSError * _Nullable error) { // ... }]; }
Kotlin+KTX
private fun addRating(restaurantRef: DocumentReference, rating: Float): Task<Void> { // Create reference for new rating, for use inside the transaction val ratingRef = restaurantRef.collection("ratings").document() // In a transaction, add the new rating and update the aggregate totals return db.runTransaction { transaction -> val restaurant = transaction.get(restaurantRef).toObject<Restaurant>()!! // Compute new number of ratings val newNumRatings = restaurant.numRatings + 1 // Compute new average rating val oldRatingTotal = restaurant.avgRating * restaurant.numRatings val newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / newNumRatings // Set new restaurant info restaurant.numRatings = newNumRatings restaurant.avgRating = newAvgRating // Update restaurant transaction.set(restaurantRef, restaurant) // Update rating val data = hashMapOf<String, Any>( "rating" to rating, ) transaction.set(ratingRef, data, SetOptions.merge()) null } }
Java
private Task<Void> addRating(final DocumentReference restaurantRef, final float rating) { // Create reference for new rating, for use inside the transaction final DocumentReference ratingRef = restaurantRef.collection("ratings").document(); // In a transaction, add the new rating and update the aggregate totals return db.runTransaction(new Transaction.Function<Void>() { @Override public Void apply(@NonNull Transaction transaction) throws FirebaseFirestoreException { Restaurant restaurant = transaction.get(restaurantRef).toObject(Restaurant.class); // Compute new number of ratings int newNumRatings = restaurant.numRatings + 1; // Compute new average rating double oldRatingTotal = restaurant.avgRating * restaurant.numRatings; double newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / newNumRatings; // Set new restaurant info restaurant.numRatings = newNumRatings; restaurant.avgRating = newAvgRating; // Update restaurant transaction.set(restaurantRef, restaurant); // Update rating Map<String, Object> data = new HashMap<>(); data.put("rating", rating); transaction.set(ratingRef, data, SetOptions.merge()); return null; } }); }
Bir işlemin kullanılması, toplu verilerinizin temel koleksiyonla tutarlı olmasını sağlar. Cloud Firestore'daki işlemler hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. İşlemler ve Toplu Yazmalar .
Sınırlamalar
Yukarıda gösterilen çözüm, Cloud Firestore istemci kitaplığı kullanılarak verilerin toplanmasını göstermektedir ancak aşağıdaki sınırlamaların farkında olmalısınız:
- Güvenlik - İstemci tarafı işlemleri, istemcilere veritabanınızdaki toplu verileri güncelleme izni verilmesini gerektirir. Gelişmiş güvenlik kuralları yazarak bu yaklaşımın risklerini azaltabilirsiniz ancak bu her durumda uygun olmayabilir.
- Çevrimdışı destek - Kullanıcının cihazı çevrimdışı olduğunda istemci tarafı işlemleri başarısız olur; bu, bu durumu uygulamanızda ele almanız ve uygun zamanda yeniden denemeniz gerektiği anlamına gelir.
- Performans - İşleminiz birden fazla okuma, yazma ve güncelleme işlemi içeriyorsa Cloud Firestore arka ucuna birden fazla istek yapılması gerekebilir. Bir mobil cihazda bu oldukça zaman alabilir.
- Yazma hızları - Cloud Firestore belgeleri yalnızca saniyede en fazla bir kez güncellenebildiğinden bu çözüm sık sık güncellenen toplamalar için işe yaramayabilir. Ayrıca, bir işlem, işlemin dışında değiştirilmiş bir belgeyi okursa, sınırlı sayıda yeniden dener ve ardından başarısız olur. Daha sık güncelleme gerektiren toplamalara yönelik ilgili geçici çözüm için dağıtılmış sayaçlara göz atın.
Çözüm: Cloud Functions ile yazma zamanı toplama
İstemci tarafı işlemleri uygulamanız için uygun değilse, bir restorana her yeni derecelendirme eklendiğinde toplu bilgileri güncellemek için bir Bulut İşlevi kullanabilirsiniz:
Node.js
exports.aggregateRatings = functions.firestore .document('restaurants/{restId}/ratings/{ratingId}') .onWrite(async (change, context) => { // Get value of the newly added rating const ratingVal = change.after.data().rating; // Get a reference to the restaurant const restRef = db.collection('restaurants').doc(context.params.restId); // Update aggregations in a transaction await db.runTransaction(async (transaction) => { const restDoc = await transaction.get(restRef); // Compute new number of ratings const newNumRatings = restDoc.data().numRatings + 1; // Compute new average rating const oldRatingTotal = restDoc.data().avgRating * restDoc.data().numRatings; const newAvgRating = (oldRatingTotal + ratingVal) / newNumRatings; // Update restaurant info transaction.update(restRef, { avgRating: newAvgRating, numRatings: newNumRatings }); }); });
Bu çözüm, işi istemciden barındırılan bir işleve aktarır; bu, mobil uygulamanızın bir işlemin tamamlanmasını beklemeden derecelendirme ekleyebileceği anlamına gelir. Bulut İşlevinde yürütülen kod, güvenlik kurallarına bağlı değildir; bu, artık istemcilere toplu verilere yazma erişimi vermeniz gerekmediği anlamına gelir.
Sınırlamalar
Toplamalar için Bulut İşlevinin kullanılması, istemci tarafı işlemlerle ilgili bazı sorunları ortadan kaldırır ancak farklı sınırlamalarla birlikte gelir:
- Maliyet - Eklenen her derecelendirme, Bulut İşlevinin başlatılmasına neden olur ve bu da maliyetlerinizi artırabilir. Daha fazla bilgi için Bulut İşlevleri fiyatlandırma sayfasına bakın.
- Gecikme - Toplama işini bir Bulut İşlevine devrettiğinizde, Bulut İşlevinin yürütülmesi bitene ve istemciye yeni veriler bildirilinceye kadar uygulamanız güncellenmiş verileri görmez. Bulut İşlevinizin hızına bağlı olarak bu işlem, işlemin yerel olarak yürütülmesinden daha uzun sürebilir.
- Yazma hızları - Cloud Firestore belgeleri yalnızca saniyede en fazla bir kez güncellenebildiğinden bu çözüm sık sık güncellenen toplamalar için işe yaramayabilir. Ayrıca, bir işlem, işlemin dışında değiştirilmiş bir belgeyi okursa, sınırlı sayıda yeniden dener ve ardından başarısız olur. Daha sık güncelleme gerektiren toplamalara yönelik ilgili geçici çözüm için dağıtılmış sayaçlara göz atın.