अपने डेटाबेस की संरचना करें

इस गाइड में डेटा आर्किटेक्चर में कुछ प्रमुख अवधारणाओं और आपके फायरबेस रीयलटाइम डेटाबेस में JSON डेटा को संरचित करने के सर्वोत्तम अभ्यास शामिल हैं।

एक उचित रूप से संरचित डेटाबेस के निर्माण के लिए काफी पहले से विचार करने की आवश्यकता होती है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपको यह योजना बनाने की आवश्यकता है कि डेटा को कैसे सहेजा जाएगा और बाद में उस प्रक्रिया को यथासंभव आसान बनाने के लिए पुनर्प्राप्त किया जाएगा।

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

सभी Firebase रीयलटाइम डेटाबेस डेटा को JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संग्रहीत 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 होते हैं। जब आप JSON ट्री में डेटा जोड़ते हैं, तो यह एक संबद्ध 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 उन्हें push() का उपयोग करके आपके लिए प्रदान किया जा सकता है।

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 ASCII नियंत्रण वर्णों का उपयोग स्वयं मानों में नहीं कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एक चैट एप्लिकेशन पर विचार करें जो उपयोगकर्ताओं को एक मूल प्रोफ़ाइल और संपर्क सूची संग्रहीत करने की अनुमति देता है। एक विशिष्ट उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल पथ पर स्थित होती है, जैसे /users/$uid । उपयोगकर्ता के पास एक डेटाबेस alovelace 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 कि उपलब्ध JSON प्रकारों से मेल खाते हैं ताकि आपको अधिक रखरखाव योग्य कोड लिखने में मदद मिल सके।

डेटा संरचना के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

नेस्टिंग डेटा से बचें

चूंकि फायरबेस रीयलटाइम डेटाबेस 32 स्तरों तक गहरे डेटा को नेस्टिंग करने की अनुमति देता है, इसलिए आपको यह सोचने के लिए लुभाया जा सकता है 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 तहत सभी डेटा तक पहुंच प्रदान करते हैं। इसलिए, व्यवहार में, अपनी डेटा संरचना को यथासंभव सपाट रखना सर्वोत्तम है।

नेस्टेड डेटा खराब क्यों है, इसके उदाहरण के लिए, निम्नलिखित मल्टी-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 संपूर्ण chats ट्री की आवश्यकता होती है।

डेटा संरचनाओं को समतल करें

यदि इसके बजाय डेटा को अलग-अलग पथों में विभाजित किया जाता है, जिसे डीनोर्मलाइज़ेशन भी कहा जाता है, तो इसे अलग-अलग कॉलों में कुशलतापूर्वक डाउनलोड किया जा सकता है, क्योंकि इसकी आवश्यकता 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": { ... }
  }
}

अब प्रति वार्तालाप केवल कुछ बाइट डाउनलोड करके, UI में कक्षों को सूचीबद्ध करने या प्रदर्शित करने के लिए मेटाडेटा को शीघ्रता से प्राप्त करके कमरों की सूची के माध्यम से पुनरावृति करना संभव है। संदेशों को अलग से लाया जा सकता है और उनके आने पर प्रदर्शित किया जा सकता है, जिससे UI उत्तरदायी और तेज़ बना रहता है।

डेटा बनाएं जो स्केल करें

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 संबंध स्थिर और एक-दिशात्मक होता है, तो आप केवल माता-पिता के तहत बच्चे की वस्तुओं को घोंसला बना सकते हैं।

कभी-कभी, यह संबंध अधिक गतिशील होता है, या इस डेटा को निरूपित करना आवश्यक हो सकता है। कई बार आप डेटा के एक सबसेट को पुनः प्राप्त करने के लिए क्वेरी का उपयोग करके डेटा को असामान्य बना सकते हैं, जैसा कि डेटा सॉर्टिंग और फ़िल्टरिंग 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 होती है। जब यह तय करने का समय आता है कि उपयोगकर्ता किस समूह से संबंधित है, तो चीजें जटिल हो जाती हैं।

एक उपयोगकर्ता जिस समूह से संबंधित है उसे सूचीबद्ध करने और उन समूहों के लिए केवल डेटा प्राप्त करने के लिए एक शानदार तरीका की आवश्यकता 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 कुछ डेटा को एडा के रिकॉर्ड के तहत और समूह के तहत संबंधों को संग्रहीत करके डुप्लिकेट करता है। अब alovelace को एक समूह के अंतर्गत अनुक्रमित किया जाता है, और techpioneers को अदा की प्रोफ़ाइल में सूचीबद्ध किया जाता है। तो Ada को Group से Delete करने के लिए इसे दो जगह Update करना होता है.

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

यह दृष्टिकोण, आईडी को कुंजियों के रूप में सूचीबद्ध करके और मान को सत्य पर सेट करके डेटा को उलट देता है, एक कुंजी की जांच को /users/$uid/groups/$group_id पढ़ने और यह जांचने के लिए आसान बनाता है कि यह null है या नहीं। डेटा को क्वेरी करने या स्कैन करने की तुलना में इंडेक्स तेज़ और एक अच्छा सौदा अधिक कुशल है।

अगले कदम

• रीयलटाइम डेटाबेस में डेटा पढ़ें और लिखें