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Consultas de agregação

Com as consultas avançadas no Cloud Firestore é possível encontrar documentos rapidamente em grandes coleções. Para saber mais sobre as propriedades da coleção como um todo, será necessário agregar toda a coleção.

O Cloud Firestore não é compatível com consultas de agregação nativas. No entanto, é possível usar transações do lado do cliente ou o Cloud Functions para manter com facilidade informações agregadas sobre os dados.

Antes de continuar, leia sobre consultas e o modelo de dados do Cloud Firestore.

Solução: transações do lado do cliente

Pense em um app de recomendação de locais que ajude os usuários a encontrar bons restaurantes. A seguinte consulta recupera todas as avaliações de um determinado restaurante:

Web

db.collection("restaurants")
  .doc("arinell-pizza")
  .collection("ratings")
  .get()

Swift

db.collection("restaurants")
    .document("arinell-pizza")
    .collection("ratings")
    .getDocuments() { (querySnapshot, err) in

        // ...

}

Objective-C

FIRQuery *query = [[[self.db collectionWithPath:@"restaurants"]
    documentWithPath:@"arinell-pizza"] collectionWithPath:@"ratings"];
[query getDocumentsWithCompletion:^(FIRQuerySnapshot * _Nullable snapshot,
                                    NSError * _Nullable error) {
  // ...
}];

Java

db.collection("restaurants")
        .document("arinell-pizza")
        .collection("ratings")
        .get();

Kotlin

db.collection("restaurants")
        .document("arinell-pizza")
        .collection("ratings")
        .get()

Em vez de buscar todas as avaliações e depois computar as informações agregadas, é possível armazenar essas informações no próprio documento do restaurante:

Web

var arinellDoc = {
  name: 'Arinell Pizza',
  avgRating: 4.65,
  numRatings: 683
}

Swift

struct Restaurant {

    let name: String
    let avgRating: Float
    let numRatings: Int

    init(name: String, avgRating: Float, numRatings: Int) {
        self.name = name
        self.avgRating = avgRating
        self.numRatings = numRatings
    }

}

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

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);

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)

Para manter essas agregações consistentes, é necessário atualizá-las sempre que uma nova avaliação é adicionada à subcoleção. Uma forma de conseguir consistência é realizar a inclusão e a atualização em uma transação única:

Web

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) {
    let ratingRef: DocumentReference = restaurantRef.collection("ratings").document()

    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
    }) { (object, err) in
        // ...
    }
}

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) {
    // ...
  }];
}

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(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;
        }
    });
}

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::class.java)!!

        // 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
    }
}

O uso de uma transação mantém os dados agregados consistentes com a coleção subjacente. Para ler mais sobre transações no Cloud Firestore, consulte Transações e gravações em lote.

Limitações

Na solução acima, os dados foram agregados usando a biblioteca de cliente do Cloud Firestore, mas esteja ciente das seguintes limitações:

  • Segurança: para as transações do lado do cliente, é necessário que ele tenha permissão para atualizar os dados agregados no seu banco de dados. Reduzir os riscos dessa abordagem com a escrita de regras de segurança avançadas pode não ser apropriado em todas as situações.
  • Suporte off-line: as transações do lado do cliente apresentarão falha quando o dispositivo do usuário estiver off-line. Sendo assim, é necessário lidar com esse caso no seu app e tentar novamente no momento oportuno.
  • Desempenho: caso haja diversas operações de leitura, escrita e atualização em sua transação, ela pode requerer múltiplas solicitações para o back-end do Cloud Firestore. Em um dispositivo móvel, isso pode ser demorado.

Solução: Cloud Functions

Se as transações do lado do cliente não forem adequadas ao seu aplicativo, use uma Cloud Function para atualizar as informações agregadas sempre que uma nova avaliação for adicionada a um restaurante:

Node.js

exports.aggregateRatings = functions.firestore
    .document('restaurants/{restId}/ratings/{ratingId}')
    .onWrite((change, context) => {
      // Get value of the newly added rating
      var ratingVal = change.after.data().rating;

      // Get a reference to the restaurant
      var restRef = db.collection('restaurants').doc(context.params.restId);

      // Update aggregations in a transaction
      return db.runTransaction(transaction => {
        return transaction.get(restRef).then(restDoc => {
          // Compute new number of ratings
          var newNumRatings = restDoc.data().numRatings + 1;

          // Compute new average rating
          var oldRatingTotal = restDoc.data().avgRating * restDoc.data().numRatings;
          var newAvgRating = (oldRatingTotal + ratingVal) / newNumRatings;

          // Update restaurant info
          return transaction.update(restRef, {
            avgRating: newAvgRating,
            numRatings: newNumRatings
          });
        });
      });
    });

O trabalho do lado do cliente é descarregado por essa solução em uma função hospedada, o que significa que seu aplicativo para dispositivos móveis pode adicionar avaliações sem esperar pela conclusão de uma transação. O código executado em uma Cloud Function não está vinculado por regras de segurança e, dessa forma, não é mais necessário oferecer aos clientes acesso de escrita aos dados agregados.

Limitações

É possível evitar alguns problemas com transações do lado do cliente com o uso de uma Cloud Function, mas essa abordagem apresenta um conjunto diferente de limitações:

  • Custo: cada avaliação adicionada causa uma invocação da Cloud Function, o que pode aumentar os custos. Para mais informações, consulte a página de preços de Cloud Functions.
  • Latência: com o descarregamento do trabalho de agregação em uma Cloud Function, não é possível ver dados atualizados até que ela tenha terminado a execução e o cliente tenha sido notificado sobre os novos dados. Dependendo da velocidade do Cloud Function, isso pode levar mais tempo do que executar a transação localmente.