Hướng dẫn này trình bày một số khái niệm chính trong cấu trúc dữ liệu và các phương pháp hay nhất để cấu trúc dữ liệu JSON trong Firebase Realtime Database của bạn.
Việc xây dựng một cơ sở dữ liệu có cấu trúc phù hợp đòi hỏi bạn phải suy nghĩ trước khá nhiều. Quan trọng nhất là bạn cần lên kế hoạch về cách lưu và sau đó truy xuất dữ liệu để quá trình này diễn ra dễ dàng nhất có thể.
Cách dữ liệu được cấu trúc: đây là một cây JSON
Tất cả dữ liệu Firebase Realtime Database đều được lưu trữ dưới dạng các đối tượng JSON. Bạn có thể coi cơ sở dữ liệu này là một cây JSON được lưu trữ trên đám mây. Không giống như cơ sở dữ liệu SQL, không có bảng hoặc bản ghi nào. Khi bạn thêm dữ liệu vào cây JSON, dữ liệu đó sẽ trở thành một nút trong cấu trúc JSON hiện có có khoá được liên kết. Bạn có thể cung cấp khoá của riêng mình, chẳng hạn như mã nhận dạng người dùng hoặc tên ngữ nghĩa, hoặc khoá có thể được cung cấp cho bạn bằng phương thức push().
Nếu bạn tạo khoá riêng, thì khoá đó phải được mã hoá UTF-8, có thể có tối đa 768 byte và không được chứa ., $, #, [, ], / hoặc các ký tự điều khiển ASCII từ 0 đến 31 hoặc 127. Bạn cũng không thể sử dụng các ký tự điều khiển ASCII trong chính các giá trị.
Ví dụ: hãy xem xét một ứng dụng trò chuyện cho phép người dùng lưu trữ hồ sơ cơ bản và danh sách liên hệ. Hồ sơ người dùng điển hình nằm ở một đường dẫn, chẳng hạn như /users/$uid. Người dùng alovelace có thể có một mục nhập cơ sở dữ liệu có dạng như sau:
{ "users": { "alovelace": { "name": "Ada Lovelace", "contacts": { "ghopper": true }, }, "ghopper": { "..." }, "eclarke": { "..." } } }
Mặc dù cơ sở dữ liệu sử dụng một cây JSON, nhưng dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu có thể được biểu thị dưới dạng một số loại gốc tương ứng với các loại JSON có sẵn để giúp bạn viết mã dễ duy trì hơn.
Các phương pháp hay nhất cho cấu trúc dữ liệu
Tránh lồng dữ liệu
Vì Firebase Realtime Database cho phép lồng dữ liệu sâu tối đa 32 cấp, nên bạn có thể nghĩ rằng đây phải là cấu trúc mặc định. Tuy nhiên, khi tìm nạp dữ liệu tại một vị trí trong cơ sở dữ liệu, bạn cũng sẽ truy xuất tất cả các nút con của vị trí đó. Ngoài ra, khi 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 tất cả dữ liệu trong nút đó. Do đó, trên thực tế, tốt nhất là bạn nên giữ cấu trúc dữ liệu của mình càng đơn giản càng tốt.
Để biết ví dụ về lý do khiến dữ liệu lồng ghép không tốt, hãy xem xét cấu trúc lồng ghép nhiều lần sau đây:
{ // 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 ghép này, việc lặp lại dữ liệu sẽ gặp vấn đề. Ví dụ: việc liệt kê tiêu đề của các cuộc trò chuyện yêu cầu phải tải toàn bộ cây chats xuống máy khách, bao gồm tất cả thành viên và tin nhắn.
Làm phẳng cấu trúc dữ liệu
Nếu dữ liệu được chia thành các đường dẫn riêng biệt (còn gọi là chuẩn hoá), thì dữ liệu đó có thể được tải xuống hiệu quả trong các lệnh gọi riêng biệt khi cần. Hãy xem xét cấu trúc được đơn giản hoá này:
{ // 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 xuống một vài byte 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. Bạn có thể tìm nạp riêng các thông báo và hiển thị chúng khi nhận được, nhờ đó giao diện người dùng luôn phản hồi nhanh chóng.
Tạo dữ liệu có thể mở rộng
Khi tạo ứng dụng, bạn nên tải một tập hợp con của danh sách xuống. Điều này đặc biệt phổ biến nếu danh sách chứa hàng nghìn bản ghi. Khi mối quan hệ này là tĩnh và một chiều, bạn chỉ cần lồng các đối tượng con vào đối tượng mẹ.
Đôi khi, mối quan hệ này linh hoạt hơn hoặc bạn có thể cần phải chuẩn hoá dữ liệu này. Nhiều lần bạn có thể chuẩn hoá dữ liệu bằng cách sử dụng một truy vấn để truy xuất một tập hợp con của dữ liệu, như đã thảo luận trong phần Truy xuất dữ liệu.
Nhưng ngay cả như vậy cũng có thể là chưa đủ. Ví dụ: hãy xem xét mối quan hệ hai chiều giữa người dùng và nhóm. Người dùng có thể thuộc một nhóm và nhóm bao gồm một danh sách người dùng. Khi đến lúc quyết định người dùng thuộc nhóm nào, mọi thứ sẽ trở nên phức tạp.
Điều cần thiết là một cách hiệu quả để liệt kê các nhóm mà người dùng thuộc về và chỉ tìm nạp dữ liệu cho những nhóm đó. Chỉ mục của các nhóm có thể giúp ích rất nhiều trong trường hợp này:
// 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 điều này sẽ trùng lặp một số dữ liệu bằng cách lưu trữ mối quan hệ trong cả bản ghi của Ada và trong nhóm. Giờ đây, 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 ở hai nơi.
Đây là một bước dự phòng cần thiết cho mối quan hệ hai chiều. Thao tác này cho phép bạn nhanh chóng và hiệu quả tìm nạp các thành viên của Ada, ngay cả khi danh sách người dùng hoặc nhóm mở rộng lên đến hàng triệu hoặc khi các quy tắc bảo mật Realtime Database ngăn chặn quyền truy cập vào một số bản ghi.
Cách tiếp cận này (đảo ngược dữ liệu bằng cách liệt kê các mã nhận dạng dưới dạng khoá và đặt giá trị thành true) giúp việc kiểm tra khoá trở nên đơn giản như 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.