تجميعات أوقات الكتابة

تتيح لك طلبات البحث في Cloud Firestore العثور على المستندات في مجموعات كبيرة. للحصول على إحصاءات عن خصائص المجموعة ككل، يمكنك تجميع البيانات على مستوى مجموعة.

يمكنك تجميع البيانات إما في وقت القراءة أو في وقت الكتابة:

• تحسب عمليات تجميع وقت القراءة نتيجة في وقت الطلب. يتيح Cloud Firestore طلبات البحث عن التجميع count() وsum() وaverage() في وقت القراءة. من الأسهل إضافة استعلامات تجميع وقت القراءة إلى تطبيقك مقارنةً بتجميعات وقت الكتابة. لمزيد من المعلومات حول طلبات الدمج، يُرجى الاطّلاع على تلخيص البيانات باستخدام طلبات الدمج.

• تحسب عمليات التجميع في وقت الكتابة نتيجة في كل مرة يُجري فيها التطبيق عملية كتابة ذات صلة. تتطلّب عمليات التجميع في وقت الكتابة جهدًا أكبر لتنفيذها، ولكن قد تستخدمها بدلاً من عمليات التجميع في وقت القراءة لأحد الأسباب التالية:

  • إذا كنت تريد الاستماع إلى نتيجة التجميع للحصول على آخر المعلومات في الوقت الفعلي لا تتيح طلبات البحث المجمّعة count() وsum() وaverage() إجراء تعديلات في الوقت الفعلي.
  • إذا كنت تريد تخزين نتيجة التجميع في ذاكرة تخزين مؤقت من جهة العميل لا تتيح طلبات البحث المجمّعة count() وsum() وaverage() استخدام الذاكرة المؤقتة.
  • تجمع البيانات من عشرات الآلاف من المستندات لكل مستخدم، وتأخذ التكاليف في الاعتبار. في حال انخفاض عدد المستندات، تكون تكلفة عمليات جمع وقت القراءة أقل. بالنسبة إلى عدد كبير من المستندات في عمليات التجميع، قد تنخفض تكلفة عمليات التجميع في وقت الكتابة.

يمكنك تنفيذ تجميع وقت الكتابة باستخدام إما معاملة من جهة العميل أو باستخدام Cloud Functions. توضّح الأقسام التالية كيفية تنفيذ عمليات جمع وقت الكتابة.

الحلّ: التجميع في وقت الكتابة باستخدام معاملة من جهة العميل

يمكنك إنشاء تطبيق اقتراحات محلية يساعد المستخدمين في العثور على مطاعم رائعة. يسترجع طلب البحث التالي جميع التقييمات لمطعم معيّن:

الويب

db.collection("restaurants")
  .doc("arinell-pizza")
  .collection("ratings")
  .get();
test.solution-aggregation.js

Swift

ملاحظة: لا يتوفّر هذا المنتج على أجهزة watchOS وأهداف تطبيقات Apple Clips.

do {
  let snapshot = try await db.collection("restaurants")
    .document("arinell-pizza")
    .collection("ratings")
    .getDocuments()
  print(snapshot)
} catch {
  print(error)
}
SolutionAggregationViewController.swift

Objective-C

ملاحظة: لا يتوفّر هذا المنتج على أجهزة watchOS وأهداف تطبيقات Apple Clips.

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

Kotlin+KTX

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

Java

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

بدلاً من جلب جميع التقييمات ثم احتساب المعلومات المجمّعة، يمكننا تخزين هذه المعلومات في مستند المطعم نفسه:

الويب

var arinellDoc = {
  name: 'Arinell Pizza',
  avgRating: 4.65,
  numRatings: 683
};
test.solution-aggregation.js

Swift

ملاحظة: لا يتوفّر هذا المنتج على أجهزة watchOS وأهداف تطبيقات Apple Clips.

struct Restaurant {

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

}

let arinell = Restaurant(name: "Arinell Pizza", avgRating: 4.65, numRatings: 683)
SolutionAggregationViewController.swift

Objective-C

ملاحظة: لا يتوفّر هذا المنتج على أجهزة watchOS وأهداف تطبيقات Apple Clips.

@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
FIRSolutionAggregationViewController.m

Kotlin+KTX

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)
SolutionAggregation.kt

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);
SolutionAggregation.java

للحفاظ على اتساق هذه التجميعات، يجب تعديلها في كل مرة تتم فيها إضافة تقييم جديد إلى المجموعة الفرعية. تتمثل إحدى طرق تحقيق الاتساق في إجراء الإضافة والتعديل في معاملة واحدة:

الويب

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 });
        });
    });
}
test.firestore.js

Swift

ملاحظة: لا يتوفّر هذا المنتج على أجهزة watchOS وأهداف تطبيقات Apple Clips.

func addRatingTransaction(restaurantRef: DocumentReference, rating: Float) async {
  let ratingRef: DocumentReference = restaurantRef.collection("ratings").document()

  do {
    let _ = try await 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
    })
  } catch {
    // ...
  }
}
SolutionAggregationViewController.swift

Objective-C

ملاحظة: لا يتوفّر هذا المنتج على أجهزة watchOS وأهداف تطبيقات Apple Clips.

- (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) {
    // ...
  }];
}
FIRSolutionAggregationViewController.m

Kotlin+KTX

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>()!!

        // 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
    }
}
SolutionAggregation.kt

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(@NonNull 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;
        }
    });
}
SolutionAggregation.java

يحافظ استخدام المعاملة على اتساق بياناتك المجمّعة مع المجموعة الأساسية. للاطّلاع على مزيد من المعلومات عن المعاملات في Cloud Firestore، راجِع المعاملات وعمليات الكتابة المجمّعة.

القيود

يوضّح الحل المعروض أعلاه تجميع البيانات باستخدام مكتبة العميل Cloud Firestore، ولكن عليك الانتباه إلى القيد التالي:

• الأمان: تتطلّب المعاملات من جهة العميل منح العملاء الإذن بتعديل البيانات المجمّعة في قاعدة بياناتك. على الرغم من أنّه يمكنك تقليل مخاطر هذه الطريقة من خلال كتابة قواعد أمان متقدّمة، قد لا يكون هذا الإجراء مناسبًا في جميع الحالات.
• التوافق مع وضع عدم الاتّصال بالإنترنت: ستتعذّر المعاملات من جهة العميل عندما يكون جهازه غير متصل بالإنترنت، ما يعني أنّك بحاجة إلى معالجة هذه الحالة في تطبيقك وإعادة المحاولة في الوقت المناسب.
• الأداء: إذا كانت معاملتك تتضمّن عمليات قراءة وكتابة وتعديل متعددة، قد تتطلّب طلبات متعددة إلى واجهة برمجة التطبيقات Cloud Firestore الخلفية. قد يستغرق ذلك وقتًا طويلاً على الأجهزة الجوّالة.
• معدلات الكتابة: قد لا يعمل هذا الحلّ مع عمليات التجميع التي يتم تعديلها بشكل متكرّر لأنّه لا يمكن تعديل مستندات Cloud Firestore إلا مرة واحدة في الثانية بحد أقصى. بالإضافة إلى ذلك، إذا قرأت المعاملة مستندًا تم تعديله خارج المعاملة، تعيد المحاولة عددًا محدودًا من المرات ثم تتعذّر إتمامها. اطّلِع على العدادات الموزّعة للحصول على حلّ بديل مناسب للتجميعات التي تحتاج إلى تعديلات أكثر تكرارًا.

الحلّ: التجميع في وقت الكتابة باستخدام Cloud Functions

إذا لم تكن المعاملات من جهة العميل مناسبة لتطبيقك، يمكنك استخدام وظيفة Cloud لتعديل المعلومات المجمّعة في كل مرة تتم فيها إضافة تقييم جديد إلى مطعم:

Node.js

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

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

      // Update aggregations in a transaction
      await db.runTransaction(async (transaction) => {
        const restDoc = await transaction.get(restRef);

        // Compute new number of ratings
        const newNumRatings = restDoc.data().numRatings + 1;

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

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

ينقل هذا الحلّ العمل من العميل إلى دالة مستضافة، ما يعني أنّ تطبيقك المتوافق مع الأجهزة الجوّالة يمكنه إضافة التقييمات بدون انتظار اكتمال المعاملة. لا يخضع الرمز البرمجي الذي يتم تنفيذه في إحدى وظائف Cloud لقواعد الأمان، ما يعني أنّك لم تعُد بحاجة إلى منح العملاء إذن الوصول للكتابة إلى البيانات المُجمَّعة.

القيود

يتجنّب استخدام إحدى وظائف Cloud في عمليات التجميع بعض المشاكل المتعلّقة بالمعاملات من جهة العميل، ولكنّه يتضمّن مجموعة مختلفة من القيود:

• التكلفة: سيؤدي كل تقييم تتم إضافته إلى طلب Cloud Function، ما قد يؤدي بدوره إلى زيادة تكاليفك. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على صفحة أسعار Cloud Functions.
• وقت الاستجابة: من خلال تفريغ عمل التجميع إلى إحدى وظائف Cloud، لن يعرض تطبيقك البيانات المعدَّلة إلى أن تنتهي وظيفة Cloud من التنفيذ ويتم إرسال إشعار إلى العميل بالبيانات الجديدة. استنادًا إلى سرعة Cloud Function، قد يستغرق ذلك وقتًا أطول من تنفيذ المعاملة محليًا.
• معدلات الكتابة: قد لا يعمل هذا الحلّ مع عمليات التجميع التي يتم تعديلها بشكل متكرّر لأنّه لا يمكن تعديل مستندات Cloud Firestore إلا مرة واحدة في الثانية بحد أقصى. بالإضافة إلى ذلك، إذا قرأت المعاملة مستندًا تم تعديله خارج المعاملة، تعيد المحاولة عددًا محدودًا من المرات ثم تتعذّر إتمامها. اطّلِع على العدادات الموزّعة للحصول على حلّ بديل مناسب للتجميعات التي تحتاج إلى تعديلات أكثر تكرارًا.