Cloud Firestore-এ কোয়েরি আপনাকে বিশাল সংগ্রহে ডকুমেন্ট খুঁজে পেতে সাহায্য করে। সামগ্রিকভাবে সংগ্রহের প্রপার্টি সম্পর্কে ইনসাইট পেতে, আপনি একটি সংগ্রহের উপর ডেটা একত্রিত করতে পারেন।
আপনি রিড-টাইম বা রাইট-টাইমে ডেটা এগ্রিগেট করতে পারবেন:
রিড-টাইম এগ্রিগেশন অনুরোধের সময় ফলাফল গণনা করে। Cloud Firestore, রিড-টাইমে
count(),sum()এবংaverage()অ্যাগ্রিগেশন কোয়েরি সাপোর্ট করে। রাইট-টাইম অ্যাগ্রিগেশনের তুলনায় রিড-টাইম অ্যাগ্রিগেশন কোয়েরি আপনার অ্যাপে যোগ করা আরও সহজ। অ্যাগ্রিগেশন কোয়েরি সম্পর্কে আরও জানতে, অ্যাগ্রিগেশন কোয়েরির মাধ্যমে ডেটার সারসংক্ষেপ করা দেখুন।অ্যাপ যখনই কোনও প্রাসঙ্গিক রাইট অপারেশন করে, তখনই রাইট-টাইম অ্যাগ্রিগেশন ফলাফল গণনা করে। Write-time aggregation প্রয়োগ করা আরও বেশি পরিশ্রমের কাজ, তবে নিম্নলিখিত কোনও একটি কারণে আপনি read-time aggregation-এর পরিবর্তে এটি ব্যবহার করতে পারেন:
- রিয়েল-টাইম আপডেটের জন্য আপনি অ্যাগ্রিগেশন ফলাফল শুনতে চান।
count(),sum()ওaverage()অ্যাগ্রিগেশন কোয়েরি রিয়েল-টাইম আপডেট সাপোর্ট করে না। - আপনি ক্লায়েন্ট-সাইড ক্যাশেতে অ্যাগ্রিগেশন ফলাফল স্টোর করতে চান।
count(),sum()এবংaverage()অ্যাগ্রিগেশন কোয়েরি ক্যাশিং সমর্থন করে না। - আপনি আপনার প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য হাজার হাজার ডকুমেন্ট থেকে ডেটা একত্রিত করছেন এবং খরচ বিবেচনা করছেন। ডকুমেন্টের সংখ্যা কম হলে, রিড-টাইম অ্যাগ্রিগেশনের খরচ কম হয়। অ্যাগ্রিগেশনে অনেক সংখ্যক ডকুমেন্টের জন্য, রাইট-টাইম অ্যাগ্রিগেশনে কম খরচ হতে পারে।
- রিয়েল-টাইম আপডেটের জন্য আপনি অ্যাগ্রিগেশন ফলাফল শুনতে চান।
আপনি ক্লায়েন্ট-সাইড ট্রানজ্যাকশন বা Cloud Functions-এর মাধ্যমে রাইট-টাইম অ্যাগ্রিগেশন প্রয়োগ করতে পারবেন। নিম্নলিখিত বিভাগগুলি কীভাবে প্রয়োগ করতে হয় তা বর্ণনা করে রাইট-টাইম অ্যাগ্রিগেশন।
সমাধান: ক্লায়েন্ট-সাইড ট্রানজ্যাকশনের সাথে রাইট-টাইম অ্যাগ্রিগেশন
এমন একটি স্থানীয় সাজেশন অ্যাপের কথা ভাবুন যা ব্যবহারকারীদের ভালো রেস্তোরাঁ খুঁজে পেতে সাহায্য করে। নিম্নলিখিত কোয়েরি কোনও নির্দিষ্ট রেস্তোরাঁর সব রেটিং খুঁজে বের করে:
ওয়েব
db.collection("restaurants") .doc("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
Swift
do { let snapshot = try await db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .getDocuments() print(snapshot) } catch { print(error) }
Objective-C
FIRQuery *query = [[[self.db collectionWithPath:@"restaurants"] documentWithPath:@"arinell-pizza"] collectionWithPath:@"ratings"]; [query getDocumentsWithCompletion:^(FIRQuerySnapshot * _Nullable snapshot, NSError * _Nullable error) { // ... }];
Kotlin
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get()
Java
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
সব রেটিং নিয়ে এসে তারপর একত্রিত তথ্য গণনা করার পরিবর্তে, আমরা এই তথ্য রেস্টুরেন্ট ডকুমেন্টে স্টোর করতে পারি:
ওয়েব
var arinellDoc = { name: 'Arinell Pizza', avgRating: 4.65, numRatings: 683 };
Swift
struct Restaurant { let name: String let avgRating: Float let numRatings: Int } let arinell = Restaurant(name: "Arinell Pizza", avgRating: 4.65, numRatings: 683)
Objective-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
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);
এই অ্যাগ্রিগেশন সামঞ্জস্যপূর্ণ রাখতে, সাবকালেকশনে নতুন রেটিং যোগ করার সময় প্রতিবার এগুলি আপডেট করতে হবে। ধারাবাহিকতা বজায় রাখার একটি উপায় হল একটি ট্রানজ্যাকশনেই যোগ ও আপডেট করা:
ওয়েব
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 }); }); }); }
Swift
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 { // ... } }
Objective-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
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; } }); }
ট্রানজ্যাকশন ব্যবহার করলে আপনার মোট ডেটা অন্তর্নিহিত সংগ্রহের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে। Cloud Firestore-এ ট্রানজ্যাকশন সম্পর্কে আরও পড়তে, ট্রানজ্যাকশন ও ব্যাচড রাইট দেখুন।
সীমাবদ্ধতা
উপরে দেখানো সমাধানটি Cloud Firestore ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা অ্যাগ্রিগেট করার পদ্ধতি দেখায়, তবে আপনাকে নিম্নলিখিত সীমাবদ্ধতাগুলি সম্পর্কে সচেতন হতে হবে:
- নিরাপত্তা - ক্লায়েন্ট-সাইড ট্রানজ্যাকশনের জন্য আপনার ডেটাবেসে মোট ডেটা আপডেট করার জন্য ক্লায়েন্টকে অনুমতি দিতে হবে। উন্নত নিরাপত্তা সংক্রান্ত নিয়ম লিখে আপনি এই পদ্ধতির ঝুঁকি কমাতে পারলেও, এটি সব পরিস্থিতিতে উপযুক্ত নাও হতে পারে।
- অফলাইন সহায়তা - ব্যবহারকারীর ডিভাইস অফলাইন থাকলে ক্লায়েন্ট-সাইড ট্রানজ্যাকশন ব্যর্থ হবে, যার অর্থ হল আপনাকে নিজের অ্যাপে এই পরিস্থিতি সামলাতে হবে এবং উপযুক্ত সময়ে আবার চেষ্টা করতে হবে।
- পারফর্ম্যান্স - আপনার ট্রানজ্যাকশনে একাধিক রিড, রাইট ও আপডেট অপারেশন থাকলে, Cloud Firestore ব্যাকএন্ডে একাধিক অনুরোধের প্রয়োজন হতে পারে। মোবাইল ডিভাইসে, এটি করতে অনেক সময় লাগতে পারে।
- রেট লিখুন - এই সমাধানটি ঘন ঘন আপডেট করা অ্যাগ্রিগেশনের জন্য কাজ নাও করতে পারে কারণ Cloud Firestore ডকুমেন্ট প্রতি সেকেন্ডে সর্বাধিক একবারই আপডেট করা যেতে পারে। এছাড়াও, কোনও ট্রানজ্যাকশন যদি এমন কোনও ডকুমেন্ট পড়ে যা ট্রানজ্যাকশনের বাইরে পরিবর্তন করা হয়েছে, তাহলে এটি নির্দিষ্ট সংখ্যক বার আবার চেষ্টা করে এবং তারপরে ব্যর্থ হয়। আরও ঘন ঘন আপডেট প্রয়োজন এমন অ্যাগ্রিগেশনের জন্য প্রাসঙ্গিক সমাধান পেতে ডিস্ট্রিবিউটেড কাউন্টার চেক করুন।
সমাধান: Cloud Functions-এর মাধ্যমে রাইট-টাইম এগ্রিগেশন
ক্লায়েন্ট-সাইড ট্রানজ্যাকশন আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত না হলে, আপনি Cloud Function ব্যবহার করে রেস্তোরাঁয় নতুন রেটিং যোগ করার সময় একত্রিত তথ্য আপডেট করতে পারবেন:
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 }); }); });
এই সমাধান ক্লায়েন্টের থেকে কাজ হোস্টেড ফাংশনে অফলোড করে, যার অর্থ হল আপনার মোবাইল অ্যাপ কোনও ট্রানজ্যাকশন সম্পূর্ণ হওয়ার জন্য অপেক্ষা না করেই রেটিং যোগ করতে পারে। Cloud Function-এ এক্সিকিউট করা কোড নিরাপত্তা সংক্রান্ত নিয়মের দ্বারা সীমাবদ্ধ নয়, যার অর্থ হল, আপনাকে আর ক্লায়েন্টদের মোট ডেটায় লেখার অ্যাক্সেস দিতে হবে না।
সীমাবদ্ধতা
অ্যাগ্রিগেশনের জন্য Cloud Function ব্যবহার করলে ক্লায়েন্ট-সাইড ট্রানজ্যাকশনের কিছু সমস্যা এড়ানো যায়, তবে এর সাথে অন্য কিছু সীমাবদ্ধতাও থাকে:
- খরচ - প্রতিটি রেটিং যোগ করার ফলে একটি Cloud Function ইনভোকেশন হবে, যার ফলে আপনার খরচ বাড়তে পারে। আরও তথ্যের জন্য, Cloud Functions-এর দাম সংক্রান্ত পৃষ্ঠা দেখুন।
- লেটেন্সি - Cloud Function-এ অ্যাগ্রিগেশনের কাজ অফলোড করার মাধ্যমে, Cloud Function-এর এক্সিকিউশন শেষ না হওয়া এবং ক্লায়েন্টকে নতুন ডেটার ব্যাপারে বিজ্ঞপ্তি না দেওয়া পর্যন্ত আপনার অ্যাপ আপডেট করা ডেটা দেখতে পাবে না। আপনার Cloud Function-এর স্পিডের উপর নির্ভর করে, লোকালি ট্রানজ্যাকশন এক্সিকিউট করার চেয়ে এটিতে বেশি সময় লাগতে পারে।
- রেট লিখুন - এই সমাধানটি ঘন ঘন আপডেট করা অ্যাগ্রিগেশনের জন্য কাজ নাও করতে পারে কারণ Cloud Firestore ডকুমেন্টগুলি প্রতি সেকেন্ডে সর্বাধিক একবারই আপডেট করা যেতে পারে। এছাড়াও, কোনও ট্রানজ্যাকশন যদি এমন কোনও ডকুমেন্ট পড়ে যা ট্রানজ্যাকশনের বাইরে পরিবর্তন করা হয়েছে, তাহলে এটি নির্দিষ্ট সংখ্যক বার আবার চেষ্টা করে এবং তারপরে ব্যর্থ হয়। আরও ঘন ঘন আপডেট প্রয়োজন এমন অ্যাগ্রিগেশনের জন্য প্রাসঙ্গিক সমাধান পেতে ডিস্ট্রিবিউটেড কাউন্টার চেক করুন।