Cloud Firestore'teki sorgular, büyük koleksiyonlardaki belgeleri bulmanıza olanak tanır. Koleksiyonun bir bütün olarak özellikleri hakkında bilgi edinmek için verileri bir koleksiyon üzerinden toplayabilirsiniz.
Verileri okuma veya yazma sırasında toplayabilirsiniz:
Okuma zamanı toplama işlemleri, istek sırasında bir sonucu hesaplar. Cloud Firestore, okuma sırasında
count()
,sum()
veaverage()
toplama sorgularını destekler. Okuma zamanı toplama sorguları, yazma zamanı toplamalarından daha kolay bir şekilde uygulamanıza eklenebilir. Toplama sorguları hakkında daha fazla bilgi için Toplama sorgularıyla verileri özetleme başlıklı makaleyi inceleyin.Yazma sırasındaki toplama işlemleri, uygulama her alakalı yazma işlemi gerçekleştirdiğinde bir sonuç hesaplar. Yazma zamanında toplama işlemlerini uygulamak daha fazla iş gerektirir ancak aşağıdaki nedenlerden biri nedeniyle okuma zamanında toplama işlemleri yerine bunları kullanabilirsiniz:
- Anlık güncellemeler için toplama sonucunu dinlemek istiyorsunuz.
count()
,sum()
veaverage()
toplama sorguları gerçek zamanlı güncellemeleri desteklemez. - Toplama sonucunu istemci tarafında bir önbellekte depolamak istiyorsanız.
count()
,sum()
veaverage()
toplama sorguları önbelleğe almayı desteklemez. - Her kullanıcınız için on binlerce dokümandan gelen verileri toplayıp maliyetleri göz önünde bulunduruyorsunuz. Daha az sayıda belgede okuma süresi toplama işlemleri daha az maliyetlidir. Bir toplamadaki çok sayıda belge için yazma zamanındaki toplama işlemleri daha uygun maliyetli olabilir.
- Anlık güncellemeler için toplama sonucunu dinlemek istiyorsunuz.
Yazma zamanında toplama işlemini istemci tarafı işlem veya Cloud Functions ile uygulayabilirsiniz. Aşağıdaki bölümlerde, yazma zamanında toplama işlemlerinin nasıl uygulanacağı açıklanmaktadır.
Çözüm: İstemci tarafı işlemle yazma zamanında toplama
Kullanıcıların mükemmel restoranlar bulmasına yardımcı olan bir yerel öneriler uygulaması düşünebilirsiniz. Aşağıdaki sorgu, belirli bir restorana ait tüm puanları alır:
Web
db.collection("restaurants") .doc("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
Swift
do { let snapshot = try await db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .getDocuments() print(snapshot) } catch { print(error) }
Objective-C
FIRQuery *query = [[[self.db collectionWithPath:@"restaurants"] documentWithPath:@"arinell-pizza"] collectionWithPath:@"ratings"]; [query getDocumentsWithCompletion:^(FIRQuerySnapshot * _Nullable snapshot, NSError * _Nullable error) { // ... }];
Kotlin
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get()
Java
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
Tüm derecelendirmeleri getirip toplu bilgileri hesaplamak yerine bu bilgileri restoran belgesinde saklayabiliriz:
Web
var arinellDoc = { name: 'Arinell Pizza', avgRating: 4.65, numRatings: 683 };
Swift
struct Restaurant { let name: String let avgRating: Float let numRatings: Int } let arinell = Restaurant(name: "Arinell Pizza", avgRating: 4.65, numRatings: 683)
Objective-C
@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
Kotlin
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)
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);
Bu toplama işlemlerinin tutarlı kalması için alt koleksiyona her yeni derecelendirme eklendiğinde güncellenmesi gerekir. Tutarlılığı sağlamanın bir yolu, ekleme ve güncelleme işlemlerini tek bir işlemde gerçekleştirmektir:
Web
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 }); }); }); }
Swift
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 { // ... } }
Objective-C
- (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) { // ... }]; }
Kotlin
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 } }
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; } }); }
İşlem kullanmak, toplu verilerinizi temel koleksiyonla tutarlı tutar. Cloud Firestore'teki işlemler hakkında daha fazla bilgi edinmek için İşlemler ve Toplu Yazmalar başlıklı makaleyi inceleyin.
Sınırlamalar
Yukarıda gösterilen çözümde, Cloud Firestore istemci kitaplığı kullanılarak verilerin toplanması gösterilmektedir. Ancak aşağıdaki sınırlamalara dikkat etmeniz gerekir:
- Güvenlik: İstemci tarafı işlemler, istemcilere veritabanınızdaki toplu verileri güncelleme izni verilmesini gerektirir. Gelişmiş güvenlik kuralları yazarak bu yaklaşımın risklerini azaltabilirsiniz ancak bu her durumda uygun olmayabilir.
- Çevrimdışı destek: Kullanıcının cihazı çevrimdışı olduğunda istemci tarafı işlemler başarısız olur. Bu durumda, bu durumu uygulamanızda ele almanız ve uygun zamanda yeniden denemeniz gerekir.
- Performans: İşleminiz birden fazla okuma, yazma ve güncelleme işlemi içeriyorsa Cloud Firestore arka ucuna birden fazla istek gönderilmesi gerekebilir. Bu işlem mobil cihazlarda uzun sürebilir.
- Yazma hızları: Cloud Firestore belgeleri en fazla saniyede bir güncellenebildiğinden bu çözüm, sık güncellenen toplama işlemleri için işe yaramayabilir. Ayrıca, bir işlem işlem dışında değiştirilmiş bir dokümanı okursa sınırlı sayıda deneme yapar ve ardından başarısız olur. Daha sık güncelleme gerektiren toplama işlemleri için ilgili geçici çözüm için dağıtılmış sayaçlara göz atın.
Çözüm: Cloud Functions ile yazma zamanında toplama
İstemci tarafı işlemler uygulamanız için uygun değilse bir restorana her yeni puan eklendiğinde toplu bilgileri güncellemek için bir Cloud işlevi kullanabilirsiniz:
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 }); }); });
Bu çözüm, istemciden barındırılan bir işleve iş yükünü aktarır. Bu sayede mobil uygulamanız, bir işlemin tamamlanmasını beklemeden puan ekleyebilir. Cloud Functions'da çalıştırılan kod, güvenlik kurallarına tabi değildir. Bu, artık istemcilere toplu verilere yazma erişimi vermeniz gerekmediği anlamına gelir.
Sınırlamalar
Toplama işlemleri için Cloud Functions kullanmak, istemci tarafı işlemlerle ilgili bazı sorunları önler ancak farklı bir dizi sınırlamayla birlikte gelir:
- Maliyet: Eklenen her puan, Cloud işlevi çağrısına neden olur ve bu da maliyetlerinizi artırabilir. Daha fazla bilgi için Cloud Functions fiyatlandırma sayfasını inceleyin.
- Gecikme: Toplama işini bir Cloud Functions işlevine aktardığınızda, Cloud Functions işlevi yürütülmeyi tamamlayana ve istemci yeni veriler hakkında bilgilendirilene kadar uygulamanız güncellenmiş verileri görmez. Bu işlem, Cloud Functions işlevinizin hızına bağlı olarak yerel olarak yürütmekten daha uzun sürebilir.
- Yazma hızları: Cloud Firestore belgeleri en fazla saniyede bir güncellenebildiğinden bu çözüm, sık güncellenen toplama işlemleri için işe yaramayabilir. Ayrıca, bir işlem işlem dışında değiştirilmiş bir dokümanı okursa sınırlı sayıda deneme yapar ve ardından başarısız olur. Daha sık güncelleme gerektiren toplama işlemleri için ilgili geçici çözüm için dağıtılmış sayaçlara göz atın.