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 toplamaları, istek sırasındaki sonucu hesaplar. Cloud Firestore;
count()
,sum()
veaverage()
özelliklerini destekler toplama sorgularının sayısı. Okuma zamanı toplama sorguları daha kolaydır daha fazla bilgi edindiniz. Şu konularda 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 zamanı toplamalarının uygulanması daha fazla iş gerektirir ancak aşağıdaki nedenlerden biri nedeniyle okuma zamanı toplamalarının yerine bunları kullanabilirsiniz:
- Gerçek zamanlı güncellemeler için toplama sonucunu dinlemek istiyorsunuz.
count()
,sum()
veaverage()
toplama sorguları gerçek zamanlı güncellemeleri desteklemez. - Toplama sonucunu istemci tarafı önbellekte depolamak istiyorsunuz.
count()
,sum()
veaverage()
toplama sorguları önbelleğe almayı desteklemez. - Her biri için on binlerce belgeden veri topluyorsunuz göz önünde bulundurmanız gerekir. Daha az sayıda belge, okuma süresi toplamaların maliyeti daha düşüktür. Bir toplamadaki çok sayıda belge için yazma zamanındaki toplama işlemleri daha uygun maliyetli olabilir.
- Gerçek zamanlı güncellemeler için toplama sonucunu dinlemek istiyorsunuz.
Yazma zamanında toplama işlemini istemci tarafı işlem veya Cloud Functions ile uygulayabilirsiniz. Aşağıdaki bölümlerde, bu yapılandırmanın toplamasından bahsedeceğiz.
Çözüm: İstemci tarafı işlemle yazma zamanında toplama
Kullanıcıların mükemmel restoranlar bulmasına yardımcı olan bir yerel öneriler uygulaması düşünebilirsiniz. Aşağıdaki sorgu, belirli bir restoranın tüm puanlarını 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+KTX
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get()
Java
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
Tüm derecelendirmeleri getirmek ve ardından toplu bilgileri hesaplamak yerine, restoran belgesinin kendisinde şu bilgileri depolayabilir:
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+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)
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. Tutarlılığa ulaşmanın bir yolu ekleme ve güncellemeyi 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+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 } }
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, birleştirilmiş verilerinizin temel sürümle tutarlı kalmasını sağlar. koleksiyonudur. Cloud Firestore para biriminde yapılan işlemler hakkında daha fazla bilgi edinmek için: İşlemler ve Toplu Yazma İşlemleri'ni 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 olduğunda istemci tarafı işlemler başarısız olur çevrimdışı. Bu nedenle, bu destek kaydını uygulamanızda ele alıp tekrar denemeniz gerekir zamanda kontrol edin.
- Performans: İşleminiz birden fazla okuma, yazma ve birden fazla istek yapılmasını gerektirebilir. Cloud Firestore arka ucu. Mobil cihazlarda bu işlem çok önemlidir.
- Yazma oranları: Bu çözüm sık güncellenen uygulamalarda çalışmayabilir. Cloud Firestore belgeleri en fazla güncellenebileceği için toplamaları saniyede bir kez. Ayrıca, bir işlem işlemin dışında değiştirildiğinde sınırlı sayıda yeniden deneme ve sonra başarısız olur. Dağıtılmış sayaçlara göz atın kullanıma sunduk.
Çözüm: Cloud Functions ile yazma zamanı 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, işi istemciden, barındırılan bir işleve aktarır. mobil uygulamanızın, kullanıcılarınıza bir işlem beklemeden kullanıcı oyları ekleyebileceği belirir. Cloud Functions'da çalıştırılan kod, güvenlik kurallarına tabi değildir. Bu, artık istemcilere toplu verilere yazma erişimi vermeniz gerekmediği anlamına gelir.
Sınırlamalar
Toplama için bir Cloud Functions işlevi kullanmak, işlemleri gerçekleştirir ancak farklı sınırlamaları vardır:
- 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 işlemini bir Cloud Functions işlevine aktardığınızda, Cloud Functions işlevi yürütülmeyi tamamlayana ve istemci yeni veriler hakkında bilgilendirilene kadar uygulamanız güncellenmiş verileri görmez. Şuna bağlı olarak: Cloud Functions işlevinizin hızına bağlı olarak bu işlem, yerel olarak işlem yapmayı sağlar.
- Yazma hızları: Cloud Firestore belgeleri en fazla saniyede bir güncellenebildiğinden bu çözüm, sık güncellenen toplama işlemleri için işe yaramayabilir. Ayrıca, bir işlem işlemin dışında değiştirildiğinde sınırlı sayıda yeniden deneme ve sonra başarısız olur. Dağıtılmış sayaçlara göz atın kullanıma sunduk.