为我的应用推荐的 Firebase 数据结构

Question

问题是关于我为我的 Firebase 应用程序定义的数据结构。它正在工作，但是，我对效率和可扩展性表示怀疑。

想象一个只有一个全球聊天室的聊天应用程序但您只会看到来自与您有关系的用户的消息。 "Relation" 在这个意义上意味着您共享相同的组成员资格。这些是组：

+---------+---------+---------+
| Group A | Group B | Group C |
+---------+---------+---------+
| User1   | User4   | User7   |
| User2   | User5   | User8   |
| User3   | User6   | User1   |
+---------+---------+---------+

请注意，User1 是 A 组和 C 组的成员。这个概念是用户 1 将看到用户 2、3、7 和 8 发布的消息而用户 4 只会看到来自用户 5 和 6 的消息。为此，每个用户的关系存储在Firebase实时数据库中，如下所示：

Friends
├── User1
│   ├── User2: true
│   ├── User3: true
│   ├── User7: true
│   └── User8: true
├── User2
    ├── User1: true
    └── User3: true

等等。出于演示目的，我在这里使用用户名，实际上，这些是 Firebase UID。显然，这需要将许多 (users_per_group)² 条目写入数据库。可能的组数和每个组的用户数是无限的。消息会像这样添加到 Firebase：

Messages
├── User1
│   ├── timestamp
│   │   └── message: "This is a message"
│   ├── timestamp
│   │   └── message: "This is another message"
├── User2
    ├── timestamp
    │   └── message: "..."

权限的实际执行很容易通过以下 Firebase 安全规则实现：

"Messages": {
    "$uid": {
        // allow read only if the current user is a friend of the message creator
        // OR if the user is the creator of the message
        ".read": "(root.child('Friends/' + $uid + '/' + auth.uid).val() === true || $uid === auth.uid)"
    }
}

这是推荐的数据结构方式吗？由于跟踪用户关系所需的数据量，我有点不确定。

Answer 1

当我们谈论效率和可扩展性时，Firebase 中最重要的规则是让数据尽可能扁平化。根据这个规则，我建议你像这样改造你的数据库：

firebase-url
    |
    --- users
    |     |
    |     ---- userId_1
    |     |       |
    |     |       ---- userName: "John"
    |     |       |
    |     |       ---- userAge: 30
    |     |       |
    |     |       ---- groups
    |     |              |
    |     |              ---- groupName1 : true
    |     |              |
    |     |              ---- groupName2 : true
    |     |
    |     ---- userId_2
    |             |
    |             ---- userName: "Anna"
    |             |
    |             ---- userAge: 25
    |             |
    |             ---- groups
    |                    |
    |                    ---- groupName3 : true
    |                    |
    |                    ---- groupName4 : true
    |
    ---- groups
    |      |
    |      ---- groupIdId_1
    |            |
    |            ---- groupName: "groupName1"
    |            |
    |            ---- users
    |                   |
    |                   ---- userId_1: true
    |                   |
    |                   ---- userId_2: true
    |
    --- messages
          |
          ---- groupId_1
                  |
                  ---- messageId_1
                  |       |
                  |       ---- messageText: "Hello!"
                  |       |
                  |       ---- messageTimeStamp: 1492189663846
                  |
                  ---- messageId_2
                          |
                          ---- messageText: "Hy!"
                          |
                          ---- messageTimeStamp: 1492189685692

通过这种方式，您可以非常简单地查询数据库以显示属于一个组的所有用户：firebase-url/groups/groupId/users/。用户所在的所有群组：firebase-url/users/userId/groups/ 以及来自单个群组的所有消息：firebase-url/groupId_1/

要了解有关正确构建 Firebase 数据库的更多信息，请阅读这篇文章 post。

希望对您有所帮助。

Answer 2

很抱歉让您失望了，但不幸的是，您不能使用此数据结构来实现您想要实现的目标。

首先，只要组中的用户不是太多，数据树的性能应该没问题。我通过重建您概述的数据结构并在 Firebase 实时数据库中创建他们之间的“朋友”关系的同时将一个又一个玩家添加到组中来测试解决方案的性能。这些是结果：

Added user #10. Needed time: 0.00156599283218384 seconds
Added user #30. Needed time: 0.00276100635528564 seconds
Added user #50. Needed time: 0.00490301847457886 seconds
Added user #100. Needed time: 0.013949990272522 seconds
Added user #150. Needed time: 0.0460770130157471 seconds
Added user #200. Needed time: 0.0947499871253967 seconds
Added user #300. Needed time: 0.451290011405945 seconds
Added user #400. Needed time: 1.81872600317001 seconds

如您所见，性能对于较小的团体来说似乎完全没问题。

但问题主要不是你想如何存储数据，而是你想如何获取数据。您写道，您希望使用数据库规则来获取允许用户根据其“朋友”关系查看的所有消息。但这是某种过滤机制，借助数据库规则进行过滤 prohibited/not 在 Firebase 实时数据库中是可能的。

来自Firebase docs

Rules Are Not Filters

Rules are applied in an atomic manner. That means that a read or write operation is failed immediately if there isn't a rule at that location or at a parent location that grants access. Even if every affected child path is accessible, reading at the parent location will fail completely.

还有...

.read and .write rules work from top-down, with shallower rules overriding deeper rules.

这意味着您必须直接为您的 Messages 父节点定义某种读取规则。但是此规则将覆盖您对各个子节点的规则。

希望对您有所帮助！

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