Hướng dẫn này đề cập đến một số khái niệm chính về cấu trúc dữ liệu và các phương pháp hay nhất để xây dựng cấu trúc cho dữ liệu JSON trong Cơ sở dữ liệu theo thời gian thực của Firebase.
Để xây dựng một cơ sở dữ liệu có cấu trúc phù hợp, bạn phải đầu tư nhiều công sức. Điều quan trọng nhất là bạn cần lên kế hoạch về cách dữ liệu sẽ được lưu và sau này được truy xuất để giúp quá trình đó dễ dàng nhất có thể.
Cách dữ liệu có cấu trúc: đó là cây JSON
Tất cả dữ liệu trong Cơ sở dữ liệu theo thời gian thực của Firebase đều được lưu trữ dưới dạng đối tượng JSON. Bạn có thể coi cơ sở dữ liệu là một cây JSON được lưu trữ trên đám mây. Không giống như cơ sở dữ liệu SQL, không có bảng hoặc bản ghi. Khi bạn thêm dữ liệu vào cây JSON, dữ liệu đó sẽ trở thành một nút trong cấu trúc JSON hiện có kèm theo khoá được liên kết. Bạn có thể cung cấp các khoá của riêng mình, chẳng hạn như mã nhận dạng người dùng hoặc tên ngữ nghĩa hoặc có thể được cung cấp cho bạn bằng phương thức push().
Nếu bạn tạo khoá của riêng mình, thì các khoá đó phải được mã hoá UTF-8, có thể có kích thước tối đa 768 byte và không được chứa ., $, #, [, ], / hoặc các ký tự điều khiển ASCII 0-31 hoặc 127. Bạn cũng không thể sử dụng các ký tự điều khiển ASCII trong các giá trị đó.
Chẳng hạn hãy xem xét một ứng dụng trò chuyện cho phép người dùng lưu trữ hồ sơ cơ bản và danh bạ. Hồ sơ người dùng thông thường nằm tại một đường dẫn, chẳng hạn như /users/$uid. Người dùng alovelace có thể có một mục cơ sở dữ liệu giống như sau:
{
"users": {
"alovelace": {
"name": "Ada Lovelace",
"contacts": { "ghopper": true },
},
"ghopper": { ... },
"eclarke": { ... }
}
}
Mặc dù cơ sở dữ liệu sử dụng cây JSON, nhưng dữ liệu lưu trữ trong cơ sở dữ liệu có thể được biểu thị dưới dạng một số kiểu gốc nhất định tương ứng với các loại JSON hiện có để giúp bạn viết mã dễ bảo trì hơn.
Các phương pháp hay nhất cho cấu trúc dữ liệu
Tránh lồng dữ liệu
Vì Cơ sở dữ liệu theo thời gian thực của Firebase cho phép lồng dữ liệu sâu tới 32 cấp, nên bạn có thể nghĩ rằng đây nên là cấu trúc mặc định. Tuy nhiên, khi tìm nạp dữ liệu tại một vị trí trong cơ sở dữ liệu, bạn cũng truy xuất tất cả các nút con của vị trí đó. Ngoài ra, khi bạn cấp cho ai đó quyền đọc hoặc ghi tại một nút trong cơ sở dữ liệu, bạn cũng cấp cho họ quyền truy cập vào mọi dữ liệu thuộc nút đó. Do đó, trong thực tế, tốt nhất là bạn nên giữ cấu trúc dữ liệu càng phẳng càng tốt.
Để xem ví dụ về lý do khiến dữ liệu lồng nhau không tốt, hãy xem xét cấu trúc lồng nhau theo kiểu nhân sau:
{
// 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": { ... }
}
}
Với thiết kế lồng nhau này, việc lặp lại qua dữ liệu sẽ trở nên khó khăn. Ví dụ: việc liệt kê tiêu đề của các cuộc trò chuyện yêu cầu tải toàn bộ cây chats, bao gồm tất cả các thành viên và tin nhắn xuống ứng dụng.
Làm phẳng cấu trúc dữ liệu
Thay vào đó, nếu dữ liệu được chia thành các đường dẫn riêng biệt (còn được gọi là huỷ chuẩn hoá), thì bạn có thể tải dữ liệu xuống một cách hiệu quả trong các lệnh gọi riêng biệt (nếu cần). Hãy xem xét cấu trúc được làm phẳng sau:
{
// 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": { ... }
}
}
Giờ đây, bạn có thể lặp lại danh sách các phòng bằng cách chỉ tải một vài byte xuống cho mỗi cuộc trò chuyện, nhanh chóng tìm nạp siêu dữ liệu để liệt kê hoặc hiển thị các phòng trong giao diện người dùng. Thông báo có thể được tìm nạp riêng và hiển thị khi chúng đến, cho phép giao diện người dùng phản hồi nhanh chóng.
Tạo dữ liệu có thể điều chỉnh theo tỷ lệ
Khi tạo ứng dụng, tốt hơn hết là bạn nên tải xuống một nhóm nhỏ danh sách. Điều này đặc biệt phổ biến nếu danh sách chứa hàng nghìn bản ghi. Khi mối quan hệ này mang tính tĩnh và một chiều, bạn chỉ cần lồng các đối tượng con trong phần tử mẹ.
Đôi khi, mối quan hệ này linh động hơn hoặc có thể cần phải huỷ chuẩn hoá dữ liệu này. Nhiều lần, bạn có thể huỷ chuẩn hoá dữ liệu bằng cách sử dụng truy vấn để truy xuất một tập hợp con dữ liệu, như đã thảo luận trong phần Truy xuất dữ liệu.
Nhưng ngay cả như vậy có thể vẫn chưa đủ. Ví dụ: hãy xem xét mối quan hệ hai chiều giữa người dùng và nhóm. Người dùng có thể thuộc về một nhóm và nhóm bao gồm một danh sách người dùng. Khi cần xác định xem người dùng thuộc nhóm nào, mọi thứ trở nên phức tạp hơn.
Nhu cầu là một cách tinh tế để liệt kê các nhóm chứa người dùng và chỉ tìm nạp dữ liệu của các nhóm đó. Chỉ mục của các nhóm có thể giúp ích rất nhiều ở đây:
// 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
}
},
...
}
}
Bạn có thể nhận thấy rằng thao tác này sao chép một số dữ liệu bằng cách lưu trữ mối quan hệ
trong cả bản ghi của Ada và trong nhóm. Hiện tại, alovelace được lập chỉ mục trong một nhóm và techpioneers được liệt kê trong hồ sơ của Ada. Vì vậy, để xoá Ada khỏi nhóm, bạn phải cập nhật Ada ở hai vị trí.
Đây là phần dư thừa cần thiết cho mối quan hệ hai chiều. Tính năng này cho phép bạn tìm nạp các thành viên của Ada một cách nhanh chóng và hiệu quả, ngay cả khi danh sách người dùng hoặc nhóm mở rộng quy mô lên hàng triệu hoặc khi các quy tắc bảo mật của Cơ sở dữ liệu theo thời gian thực ngăn quyền truy cập vào một số bản ghi.
Phương pháp này, đảo ngược dữ liệu bằng cách liệt kê mã nhận dạng dưới dạng khoá và đặt giá trị thành true, giúp việc kiểm tra khoá trở nên đơn giản như việc đọc /users/$uid/groups/$group_id và kiểm tra xem khoá đó có phải là null hay không. Chỉ mục này nhanh hơn và hiệu quả hơn nhiều so với việc truy vấn hoặc quét dữ liệu.