अपने डेटाबेस की संरचना करें

यह गाइड डेटा आर्किटेक्चर में कुछ प्रमुख अवधारणाओं और आपके फायरबेस रीयलटाइम डेटाबेस में JSON डेटा की संरचना के लिए सर्वोत्तम अभ्यासों को शामिल करती है।

एक ठीक से संरचित डेटाबेस के निर्माण के लिए काफी पूर्वविचार की आवश्यकता होती है। सबसे महत्वपूर्ण बात, आपको यह योजना बनाने की आवश्यकता है कि डेटा को कैसे सहेजा जा रहा है और बाद में उस प्रक्रिया को यथासंभव आसान बनाने के लिए पुनः प्राप्त किया जाए।

डेटा कैसे संरचित किया जाता है: यह एक JSON ट्री है

सभी Firebase रीयलटाइम डेटाबेस डेटा को JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संग्रहित किया जाता है। आप डेटाबेस को क्लाउड-होस्टेड JSON ट्री के रूप में सोच सकते हैं। SQL डेटाबेस के विपरीत, कोई टेबल या रिकॉर्ड नहीं हैं। जब आप JSON ट्री में डेटा जोड़ते हैं, तो यह संबंधित कुंजी के साथ मौजूदा JSON संरचना में एक नोड बन जाता है। आप अपनी स्वयं की कुंजियाँ प्रदान कर सकते हैं, जैसे कि उपयोगकर्ता आईडी या सिमेंटिक नाम, या वे आपको push() विधि का उपयोग करके प्रदान की जा सकती हैं।

यदि आप अपनी स्वयं की कुंजियाँ बनाते हैं, तो वे UTF-8 एन्कोडेड होनी चाहिए, अधिकतम 768 बाइट्स हो सकती हैं, और उनमें . , $ , # , [ , ] , / , या ASCII नियंत्रण वर्ण 0-31 या 127। आप स्वयं मानों में ASCII नियंत्रण वर्णों का उपयोग नहीं कर सकते।

उदाहरण के लिए, एक चैट एप्लिकेशन पर विचार करें जो उपयोगकर्ताओं को मूल प्रोफ़ाइल और संपर्क सूची संग्रहीत करने की अनुमति देता है। एक विशिष्ट उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल एक पथ पर स्थित है, जैसे कि /users/$uid । उपयोगकर्ता alovelace में एक डेटाबेस प्रविष्टि हो सकती है जो कुछ इस तरह दिखती है:

{
  "users": {
    "alovelace": {
      "name": "Ada Lovelace",
      "contacts": { "ghopper": true },
    },
    "ghopper": { ... },
    "eclarke": { ... }
  }
}

हालांकि डेटाबेस एक JSON ट्री का उपयोग करता है, डेटाबेस में संग्रहीत डेटा को कुछ मूल प्रकारों के रूप में दर्शाया जा सकता है जो उपलब्ध JSON प्रकारों के अनुरूप होते हैं ताकि आपको अधिक रखरखाव योग्य कोड लिखने में मदद मिल सके।

डेटा संरचना के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

नेस्टिंग डेटा से बचें

क्योंकि फायरबेस रीयलटाइम डेटाबेस 32 स्तरों तक गहरे डेटा को नेस्ट करने की अनुमति देता है, आप यह सोचने के लिए ललचा सकते हैं कि यह डिफ़ॉल्ट संरचना होनी चाहिए। हालाँकि, जब आप अपने डेटाबेस में किसी स्थान पर डेटा प्राप्त करते हैं, तो आप इसके सभी चाइल्ड नोड्स को भी पुनः प्राप्त करते हैं। इसके अलावा, जब आप किसी को अपने डेटाबेस में किसी नोड पर पढ़ने या लिखने की अनुमति देते हैं, तो आप उन्हें उस नोड के अंतर्गत सभी डेटा तक पहुंच भी प्रदान करते हैं। इसलिए, व्यवहार में, अपनी डेटा संरचना को यथासंभव सपाट रखना सबसे अच्छा है।

नेस्टेड डेटा खराब क्यों है, इसके उदाहरण के लिए, निम्नलिखित बहु-नेस्टेड संरचना पर विचार करें:

{
  // 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": { ... }
  }
}

इस नेस्टेड डिज़ाइन के साथ, डेटा के माध्यम से पुनरावृति समस्याग्रस्त हो जाती है। उदाहरण के लिए, चैट वार्तालापों के शीर्षकों को सूचीबद्ध करने के लिए क्लाइंट को डाउनलोड करने के लिए सभी सदस्यों और संदेशों सहित पूरे chats ट्री की आवश्यकता होती है।

डेटा संरचनाओं को समतल करें

यदि इसके बजाय डेटा को अलग-अलग रास्तों में विभाजित किया जाता है, जिसे डीनॉर्मलाइज़ेशन भी कहा जाता है, तो इसे आवश्यकतानुसार अलग-अलग कॉल में कुशलता से डाउनलोड किया जा सकता है। इस चपटी संरचना पर विचार करें:

{
  // 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": { ... }
  }
}

प्रति वार्तालाप केवल कुछ बाइट डाउनलोड करके कमरों की सूची के माध्यम से पुनरावृति करना अब संभव है, यूआई में कमरों को सूचीबद्ध करने या प्रदर्शित करने के लिए मेटाडेटा को जल्दी से प्राप्त करना। संदेशों को अलग से प्राप्त किया जा सकता है और उनके आते ही प्रदर्शित किया जा सकता है, जिससे UI को उत्तरदायी और तेज़ रहने की अनुमति मिलती है।

डेटा बनाएं जो स्केल करता है

ऐप्स बनाते समय, सूची का सबसेट डाउनलोड करना अक्सर बेहतर होता है। यह विशेष रूप से सामान्य है यदि सूची में हजारों रिकॉर्ड हैं। जब यह रिश्ता स्थिर और एक-दिशात्मक होता है, तो आप माता-पिता के नीचे बाल वस्तुओं को आसानी से घोंसला बना सकते हैं।

कभी-कभी, यह संबंध अधिक गतिशील होता है, या इस डेटा को असामान्य बनाना आवश्यक हो सकता है। कई बार आप डेटा के एक सबसेट को पुनः प्राप्त करने के लिए एक क्वेरी का उपयोग करके डेटा को असामान्य कर सकते हैं, जैसा कि डेटा पुनर्प्राप्त करें में चर्चा की गई है।

लेकिन यह भी अपर्याप्त हो सकता है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ताओं और समूहों के बीच दो-तरफ़ा संबंध पर विचार करें। उपयोगकर्ता एक समूह से संबंधित हो सकते हैं, और समूह में उपयोगकर्ताओं की एक सूची शामिल होती है। जब यह तय करने का समय आता है कि उपयोगकर्ता किस समूह से संबंधित है, तो चीजें जटिल हो जाती हैं।

उपयोगकर्ता जिस समूह से संबंधित है उसे सूचीबद्ध करने और केवल उन समूहों के लिए डेटा लाने का एक सुंदर तरीका आवश्यक है। समूहों का एक सूचकांक यहां बहुत मदद कर सकता है:

// 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
      }
    },
    ...
  }
}

आप देख सकते हैं कि यह Ada के रिकॉर्ड और समूह के अंतर्गत संबंध को संग्रहीत करके कुछ डेटा को डुप्लिकेट करता है। अब alovelace को एक समूह के अंतर्गत अनुक्रमित किया गया है, और techpioneers को Ada की प्रोफ़ाइल में सूचीबद्ध किया गया है। इसलिए अदा को ग्रुप से डिलीट करने के लिए उसे दो जगहों पर अपडेट करना होगा।

यह दो-तरफ़ा संबंधों के लिए एक आवश्यक अतिरेक है। यह आपको एडा की सदस्यता को जल्दी और कुशलता से प्राप्त करने की अनुमति देता है, भले ही उपयोगकर्ताओं या समूहों की सूची लाखों में हो या जब रीयलटाइम डेटाबेस सुरक्षा नियम कुछ रिकॉर्ड तक पहुंच को रोकते हैं।

यह दृष्टिकोण, आईडी को कुंजियों के रूप में सूचीबद्ध करके और मान को सही पर सेट करके डेटा को उलटा करता है, कुंजी की जाँच करना उतना ही आसान बनाता है जितना पढ़ना /users/$uid/groups/$group_id और यह जाँचना कि क्या यह null है। इंडेक्स तेज है और डेटा को क्वेरी या स्कैन करने की तुलना में अधिक कुशल है।

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