هيكلة قاعدة البيانات

يتناول هذا الدليل بعض المفاهيم الأساسية في بنية البيانات وأفضل الممارسات لتنظيم بيانات JSON في Firebase Realtime Database.

يتطلّب إنشاء قاعدة بيانات منظَّمة بشكل صحيح قدرًا كبيرًا من التفكير المسبق. الأهم من ذلك، أنك تحتاج إلى التخطيط لكيفية حفظ البيانات واستردادها لاحقًا لجعل هذه العملية سهلة قدر الإمكان.

طريقة تنظيم البيانات: عبارة عن شجرة JSON

يتم تخزين جميع بيانات Firebase Realtime Database كعناصر JSON. يمكنك اعتبار قاعدة البيانات شجرة JSON مستضافة على السحابة الإلكترونية. على عكس قاعدة بيانات SQL، لا توجد جداول أو سجلات. عند إضافة بيانات إلى شجرة JSON، تصبح هذه البيانات عقدة في بنية JSON الحالية مع مفتاح مرتبط بها. يمكنك تقديم مفاتيحك الخاصة، مثل أرقام تعريف المستخدمين أو الأسماء الدلالية، أو يمكن أن يتم تقديمها لك باستخدام childByAutoId.

إذا أنشأت مفاتيح خاصة بك، يجب أن تكون بترميز UTF-8، ويمكن أن تبلغ سعتها القصوى 768 بايت، ولا يمكن أن تحتوي على . أو $ أو # أو [ أو ] أو / أو أحرف التحكّم ASCII من 0 إلى 31 أو 127. ولا يمكنك استخدام أحرف التحكّم بتنسيق ASCII في القيم نفسها أيضًا.

على سبيل المثال، تطبيق محادثات يسمح للمستخدمين بتخزين ملف شخصي أساسي وقائمة جهات اتصال. يمكن العثور على ملف مستخدم نموذجي في مسار، مثل /users/$uid. قد يكون لدى المستخدم alovelace إدخال في قاعدة البيانات يليه:

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

على الرغم من أنّ قاعدة البيانات تستخدِم شجرة JSON، يمكن تمثيل البيانات المخزّنة في قاعدة البيانات كأنواع أصلية معيّنة تتوافق مع أنواع JSON المتاحة لمساعدتك في كتابة رمز برمجي يمكن صيانته بسهولة أكبر.

أفضل الممارسات المتعلقة ببنية البيانات

تجنُّب تداخل البيانات

بما أنّ Firebase Realtime Database يسمح بتداخل البيانات حتى 32 مستوى، قد تعتقد أنّ هذا هو الهيكل التلقائي. ومع ذلك، عند استرجاع البيانات في موقع جغرافي في قاعدة البيانات، يتم أيضًا استرداد جميع العُقد الفرعية التابعة له. بالإضافة إلى ذلك، عندما تمنح شخصًا ما حق الوصول للقراءة أو الكتابة في عقدة في قاعدة البيانات الخاصة بك، فإنك تمنحه أيضًا حق الوصول إلى كافة البيانات ضمن تلك العقدة. لذلك، من الأفضل من الناحية العملية أن تحافظ على بنية البيانات ثابتة قدر الإمكان.

للحصول على مثال عن سبب عدم صحة البيانات المتداخلة، ضع في اعتبارك البنية المتعددة المتداخلة التالية:

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

باستخدام هذا التصميم المُدمَج، يصبح تكرار البيانات مشكلة. على سبيل المثال، يتطلب إدراج عناوين محادثات المحادثة تنزيل chats الشجرة بأكملها، بما في ذلك جميع الأعضاء والرسائل، إلى العميل.

تسطيح هياكل البيانات

في حال تقسيم البيانات إلى مسارات منفصلة، ما يُعرف أيضًا باسم إزالة التطبيع، يمكن تنزيلها بكفاءة في طلبات بحث منفصلة حسب الحاجة. راجِع هذه البنية المسطّحة:

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

أصبح من الممكن الآن التنقّل في قائمة الغرف من خلال تنزيل بضع بايتات فقط لكل محادثة، ما يتيح جلب البيانات الوصفية بسرعة لعرض الغرف في واجهة مستخدِم أو إدراجها. يمكن جلب الرسائل بشكل منفصل وعرضها فور وصولها، مما يسمح لواجهة المستخدم بالبقاء سريعة الاستجابة.

إنشاء بيانات تتوسع

عند إنشاء التطبيقات، من الأفضل غالبًا تنزيل مجموعة فرعية من قائمة. ويحدث ذلك بشكل شائع إذا كانت القائمة تحتوي على آلاف السجلات. عندما تكون هذه العلاقة ثابتة واتجاهية واحدة، يمكنك ببساطة تداخل العناصر الفرعية ضمن العنصر الرئيسي.

في بعض الأحيان، تكون هذه العلاقة أكثر ديناميكية، أو قد يكون من الضروري إلغاء تطبيع هذه البيانات. في كثير من الأحيان، يمكنك إزالة التحويل العادي للبيانات باستخدام استعلام لاسترداد مجموعة فرعية من البيانات، كما هو موضّح في مقالة استرداد البيانات.

لكن حتى هذا قد لا يكون كافيًا. على سبيل المثال، ضع في اعتبارك علاقة ثنائية بين المستخدمين والمجموعات. يمكن أن ينتمي المستخدمون إلى مجموعة، وتتألف المجموعات من قائمة بالمستخدمين. عندما يحين وقت تحديد المجموعات التي ينتمي إليها المستخدم، تصبح الأمور معقّدة.

ما عليك سوى استخدام طريقة أنيقة لعرض المجموعات التي ينتمي إليها المستخدم و retrieving فقط بيانات هذه المجموعات. يمكن أن يساعدك فهرس المجموعات في حلّ العديد من المشاكل:

// 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
      }
    },
    ...
  }
}

قد تلاحظ أنّ هذا الإجراء يؤدي إلى تكرار بعض البيانات من خلال تخزين العلاقة ضمن سجلّ "آدا" وضمن المجموعة. تمت الآن فهرسة alovelace ضمن مجموعة، وتم إدراج techpioneers في ملف Ada الشخصي. وبالتالي، لحذف Ada من المجموعة، يجب تعديلها في مكانَين.

وهذا إجراء ضروري لعلاقات الاتجاهين. يتيح لك الإجراء retrieving استرداد عضويات Ada بسرعة وكفاءة، حتى عندما تتوسع قائمة المستخدمين أو المجموعات إلى ملايين المستخدمين أو عندما تمنع Realtime Database قواعد الأمان الوصول إلى بعض السجلات.

إنّ هذا النهج، الذي يقضي بعكس البيانات من خلال إدراج المعرّفات كمفاتيح وضبط القيمة على "صحيح"، يجعل البحث عن مفتاح بسيطًا مثل قراءة /users/$uid/groups/$group_id والتحقّق مما إذا كان null. يكون الفهرس أسرع وأكثر كفاءة بكثير من الاستعلام عن البيانات أو مسحها ضوئيًا.

الخطوات التالية

• حفظ البيانات في "Realtime Database"
• استرداد البيانات من Realtime Database