Bu kılavuz, veri mimarisindeki bazı temel kavramları ve Firebase Gerçek Zamanlı Veritabanınızdaki JSON verilerini yapılandırmaya yönelik en iyi uygulamaları kapsar.
Düzgün yapılandırılmış bir veritabanı oluşturmak, biraz öngörü gerektirir. En önemlisi, bu süreci olabildiğince kolaylaştırmak için verilerin nasıl kaydedileceğini ve daha sonra alınacağını planlamanız gerekir.
Veriler nasıl yapılandırılır: bu bir JSON ağacıdır
Tüm Firebase Realtime Database verileri JSON nesneleri olarak depolanır. Veritabanını bulutta barındırılan bir JSON ağacı olarak düşünebilirsiniz. SQL veritabanından farklı olarak, tablo veya kayıt yoktur. JSON ağacına veri eklediğinizde, mevcut JSON yapısında ilişkili bir anahtarla bir düğüm haline gelir. Kullanıcı kimlikleri veya anlamsal adlar gibi kendi anahtarlarınızı sağlayabilirsiniz veya bunlar sizin için push() yöntemi kullanılarak sağlanabilir.
Kendi anahtarlarınızı oluşturursanız, bunlar UTF-8 kodlu olmalıdır, maksimum 768 bayt olabilir ve içeremezler . , $ , # , [ , ] , / , veya ASCII kontrol karakterleri 0-31 veya 127. ASCII kontrol karakterlerini de değerlerin kendisinde kullanamazsınız.
Örneğin, kullanıcıların temel bir profil ve kişi listesi saklamasına izin veren bir sohbet uygulamasını düşünün. Tipik bir kullanıcı profili, /users/$uid gibi bir yolda bulunur. alovelace kullanıcısının şuna benzeyen bir veritabanı girişi olabilir:
{
"users": {
"alovelace": {
"name": "Ada Lovelace",
"contacts": { "ghopper": true },
},
"ghopper": { ... },
"eclarke": { ... }
}
}
Veritabanı bir JSON ağacı kullanıyor olsa da, veritabanında depolanan veriler, daha sürdürülebilir kod yazmanıza yardımcı olmak için mevcut JSON türlerine karşılık gelen belirli yerel türler olarak temsil edilebilir.
Veri yapısı için en iyi uygulamalar
Verileri yuvalamaktan kaçının
Firebase Gerçek Zamanlı Veritabanı, verileri 32 düzeye kadar iç içe yerleştirmeye izin verdiğinden, bunun varsayılan yapı olması gerektiğini düşünebilirsiniz. Ancak, veritabanınızdaki bir konumdan veri getirdiğinizde, tüm alt düğümlerini de alırsınız. Ayrıca, birine veritabanınızdaki bir düğümde okuma veya yazma erişimi verdiğinizde, o düğümün altındaki tüm verilere de erişim izni vermiş olursunuz. Bu nedenle, pratikte veri yapınızı olabildiğince düz tutmak en iyisidir.
İç içe geçmiş verilerin neden kötü olduğuna dair bir örnek olarak, aşağıdaki çoklu iç içe yapıyı göz önünde bulundurun:
{
// 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": { ... }
}
}
Bu iç içe tasarımla, veriler arasında yineleme yapmak sorunlu hale gelir. Örneğin, sohbet konuşmalarının başlıklarını listelemek, tüm üyeler ve mesajlar dahil olmak üzere tüm chats ağacının istemciye indirilmesini gerektirir.
Veri yapılarını düzleştirin
Bunun yerine veriler, denormalizasyon olarak da adlandırılan ayrı yollara bölünürse, gerektiğinde ayrı çağrılarda verimli bir şekilde indirilebilir. Bu düzleştirilmiş yapıyı düşünün:
{
// 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": { ... }
}
}
Artık, konuşma başına yalnızca birkaç bayt indirerek, odaları listelemek veya bir kullanıcı arayüzünde görüntülemek için meta verileri hızla getirerek odaların listesini yinelemek mümkün. Mesajlar ayrı olarak alınabilir ve ulaştıklarında görüntülenebilir, bu da kullanıcı arayüzünün duyarlı ve hızlı kalmasını sağlar.
Ölçeklenen veriler oluşturun
Uygulamalar oluştururken, genellikle bir listenin alt kümesini indirmek daha iyidir. Bu, özellikle liste binlerce kayıt içeriyorsa yaygındır. Bu ilişki statik ve tek yönlü olduğunda, alt nesneleri üst öğenin altına yerleştirmeniz yeterlidir.
Bazen bu ilişki daha dinamiktir veya bu verilerin normalleştirilmesi gerekebilir. Çoğu zaman, Verileri Al bölümünde tartışıldığı gibi, verilerin bir alt kümesini almak için bir sorgu kullanarak verileri normalden arındırabilirsiniz.
Ancak bu bile yetersiz olabilir. Örneğin, kullanıcılar ve gruplar arasında iki yönlü bir ilişki düşünün. Kullanıcılar bir gruba ait olabilir ve gruplar bir kullanıcı listesi oluşturur. Bir kullanıcının hangi gruplara ait olduğuna karar verme zamanı geldiğinde işler karmaşıklaşır.
İhtiyaç duyulan şey, bir kullanıcının ait olduğu grupları listelemenin ve yalnızca bu gruplar için veri getirmenin zarif bir yoludur. Bir grup dizini burada çok yardımcı olabilir:
// 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
}
},
...
}
}
Bunun, ilişkiyi hem Ada'nın kaydı hem de grup altında saklayarak bazı verileri çoğalttığını fark edebilirsiniz. Şimdi alovelace bir grup altında indeksleniyor ve techpioneers Ada'nın profilinde listeleniyor. Yani Ada'yı gruptan silmek için iki yerde güncellenmesi gerekiyor.
Bu, iki yönlü ilişkiler için gerekli bir fazlalıktır. Kullanıcıların veya grupların listesi milyonlara ulaştığında veya Gerçek Zamanlı Veritabanı güvenlik kuralları bazı kayıtlara erişimi engellediğinde bile Ada'nın üyeliklerini hızlı ve verimli bir şekilde getirmenize olanak tanır.
Kimlikleri anahtar olarak listeleyerek ve değeri true olarak ayarlayarak verileri tersine çeviren bu yaklaşım, anahtarın kontrol edilmesini /users/$uid/groups/$group_id ve null olup olmadığını kontrol etmek kadar basit hale getirir. Dizin daha hızlıdır ve verileri sorgulamaktan veya taramaktan çok daha verimlidir.