Firebase realaus laiko duomenų bazės

Kas yra Firebase ir kodėl ji tapo tokia populiari

Prieš keletą metų kūrėjai, norėdami sukurti aplikaciją su realaus laiko funkcionalumu, turėdavo įveikti ne vieną technologinę kliūtį. Reikėjo sukurti backend’ą, konfigūruoti serverius, rašyti WebSocket logika, galvoti apie skalabilumą. Firebase atsirado kaip atsakas į šias problemas – Google įsigyta platforma, kuri leidžia kurti aplikacijas neįsigilinant į sudėtingą serverinę infrastruktūrą.

Firebase Realtime Database yra viena iš pagrindinių šios platformos dalių. Tai NoSQL debesų duomenų bazė, kuri sinchronizuoja duomenis tarp visų prijungtų klientų per milisekundes. Skamba kaip magija, bet iš tikrųjų tai gerai apgalvota technologija, kuri ypač tinka chat aplikacijoms, bendradarbiavimo įrankiams, žaidimams ir bet kokiems projektams, kur duomenys turi atsinaujinti akimirksniu.

Kas ją daro tokią patrauklią? Pirma, ji veikia iš karto – nereikia jokios serverio konfigūracijos. Antra, ji automatiškai sinchronizuoja duomenis tarp įrenginių. Trečia, ji veikia net ir offline režime, o kai ryšys atsistato, viskas sinchronizuojasi automatiškai. Tai yra didelis privalumas mobiliųjų aplikacijų kūrėjams.

Kaip veikia realaus laiko sinchronizacija

Firebase Realtime Database naudoja WebSocket protokolą, kad palaikytų nuolatinį ryšį tarp kliento ir serverio. Vietoj tradicinio REST API modelio, kur klientas periodiškai klausia serverio „ar yra naujų duomenų?”, čia serveris pats praneša klientui apie bet kokius pasikeitimus.

Duomenys saugomi JSON formato medžio struktūroje. Pavyzdžiui, jei kuriate chat aplikaciją, jūsų duomenų struktūra galėtų atrodyti taip:

{
  "rooms": {
    "room1": {
      "messages": {
        "msg1": {
          "author": "Jonas",
          "text": "Labas!",
          "timestamp": 1234567890
        }
      }
    }
  }
}

Kai tik kas nors prideda naują žinutę, visi prisijungę vartotojai gauna atnaujinimą automatiškai. Jums nereikia rašyti jokios polling logikos ar konfigūruoti WebSocket serverio – viskas jau padaryta.

Įdomu tai, kad Firebase leidžia užsiprenumeruoti ne tik visą duomenų bazę, bet ir konkrečias šakas. Galite klausytis tik vieno kambario žinučių, o ne visos aplikacijos duomenų. Tai labai optimizuoja duomenų perdavimą ir sumažina nereikalingą network traffic’ą.

Offline režimas ir duomenų sinchronizacija

Viena iš stipriausių Firebase pusių yra tai, kaip ji tvarko offline situacijas. Daugelis kūrėjų susiduria su problema: ką daryti, kai vartotojas praranda internetą? Firebase turi įtaisytą offline persistence mechanizmą.

Kai vartotojas neturi interneto ryšio, visi duomenų pakeitimai išsaugomi lokalioje cache. Aplikacija toliau veikia tarsi nieko nebūtų nutikę. Kai ryšys atsistato, Firebase automatiškai sinchronizuoja visus pakeitimus su serveriu ir išsprendžia galimus konfliktus.

Tai ypač svarbu mobiliose aplikacijose, kur ryšys gali būti nestabilus. Įsivaizduokite užduočių valdymo aplikaciją – vartotojas metro traukinyje prideda naują užduotį, nors interneto nėra. Kai jis išlipa iš metro, užduotis automatiškai pasirodys visuose jo įrenginiuose.

Bet čia yra ir paslėptas iššūkis – jei du vartotojai offline režime redaguoja tą patį įrašą, gali kilti konfliktų. Firebase sprendžia tai pagal „paskutinis rašymas laimi” principą, bet kartais reikia įgyvendinti sudėtingesnę konfliktų sprendimo logiką naudojant transactions ar cloud functions.

Saugumo taisyklės ir duomenų apsauga

Viena iš didžiausių klaidų, kurią daro pradedantieji Firebase kūrėjai – jie palieka duomenų bazę visiškai atvirą. Kai kuriate naują projektą, pagal nutylėjimą duomenys yra prieinami tik autentifikuotiems vartotojams, bet daug kas development metu tai išjungia ir pamiršta įjungti atgal.

Firebase naudoja deklaratyvų saugumo taisyklių modelį. Taisyklės rašomos JSON formatu ir apibrėžia, kas gali skaityti ir rašyti konkrečias duomenų šakas. Pavyzdžiui:

{
  "rules": {
    "users": {
      "$uid": {
        ".read": "$uid === auth.uid",
        ".write": "$uid === auth.uid"
      }
    }
  }
}

Ši taisyklė leidžia vartotojams skaityti ir redaguoti tik savo pačių duomenis. Bet realybėje taisyklės tampa daug sudėtingesnės. Jums gali tekti validuoti duomenų tipus, tikrinti laukų buvimą, riboti užklausų dydį.

Svarbu suprasti, kad Firebase saugumo taisyklės yra ne backend logika – jos yra filtras. Jos negali atlikti sudėtingų operacijų kaip duomenų agregavimas ar išorinių API kvietimai. Tokiems dalykams reikia naudoti Cloud Functions.

Duomenų struktūravimas ir denormalizacija

Firebase Realtime Database nėra reliacinė duomenų bazė, todėl įprastos SQL praktikos čia neveikia. Vienas iš svarbiausių principų – denormalizacija. Tai reiškia, kad kartais reikia dubliuoti duomenis, kad išvengtumėte sudėtingų užklausų.

Pavyzdžiui, jei turite blog’ą su straipsniais ir komentarais, SQL pasaulyje turėtumėte dvi lenteles su foreign key ryšiu. Firebase pasaulyje geriau turėti tokią struktūrą:

{
  "posts": {
    "post1": {
      "title": "Mano straipsnis",
      "author": "Jonas",
      "commentCount": 5
    }
  },
  "comments": {
    "post1": {
      "comment1": { "text": "Puikus straipsnis!" },
      "comment2": { "text": "Dėkoju už informaciją" }
    }
  }
}

Atkreipkite dėmesį, kad saugome commentCount kartu su straipsniu, nors galėtume jį apskaičiuoti. Tai denormalizacija – mes dubliuojame informaciją, kad greičiau gautume duomenis.

Firebase neturi JOIN operacijų. Jei jums reikia duomenų iš kelių vietų, turite atlikti kelis atskirus užklausimus. Tai gali atrodyti neefektyvu, bet praktikoje, kai teisingai struktūruojate duomenis, tai veikia puikiai.

Kitas svarbus principas – duomenų hierarchija neturėtų būti per gili. Firebase rekomenduoja laikytis ne daugiau kaip 32 lygių gilumo, bet praktikoje geriau siekti 3-4 lygių. Kuo plokštesnė struktūra, tuo lengviau valdyti ir užklausti duomenis.

Užklausos ir duomenų filtravimas

Firebase Realtime Database užklausų galimybės yra gana ribotos palyginus su SQL ar net MongoDB. Galite rūšiuoti duomenis pagal vieną lauką, filtruoti pagal reikšmę, apriboti rezultatų skaičių, bet negalite daryti sudėtingų OR sąlygų ar pilno teksto paieškos.

Pagrindinės užklausų funkcijos:

• orderByChild() – rūšiuoja pagal vaiko lauką
• orderByKey() – rūšiuoja pagal raktą
• orderByValue() – rūšiuoja pagal reikšmę
• limitToFirst() ir limitToLast() – apriboja rezultatų skaičių
• startAt(), endAt(), equalTo() – filtruoja rezultatus

Štai praktinis pavyzdys, kaip gauti 10 naujausių žinučių:

ref.child('messages')
  .orderByChild('timestamp')
  .limitToLast(10)
  .on('value', (snapshot) => {
    // Apdoroti duomenis
  });

Bet jei jums reikia filtruoti pagal kelis laukus vienu metu, turite arba keisti duomenų struktūrą, arba filtruoti duomenis kliento pusėje, arba naudoti Cloud Functions. Pavyzdžiui, jei norite rasti visus straipsnius, kuriuos parašė Jonas ir kurie yra publikuoti, Firebase negalės to padaryti viena užklausa.

Sprendimas – sukurti composite key. Vietoj atskirų laukų author ir published, sukuriate lauką author_published su reikšme „Jonas_true”. Tada galite filtruoti pagal šį lauką. Taip, tai atrodo kaip workaround, bet tai yra Firebase realybė.

Kaina ir skalabilumo klausimai

Firebase Realtime Database turi nemokamą Spark planą, kuris leidžia saugoti 1GB duomenų ir perduoti 10GB per mėnesį. Tai puikiai tinka prototipams ir mažiems projektams. Bet kai aplikacija auga, kaina gali tapti reikšminga.

Blaze planas (pay-as-you-go) kainuoja $5 už GB saugojimui ir $1 už GB duomenų perdavimui. Tai gali atrodyti nebrangiai, bet jei turite aplikaciją su aktyviais vartotojais, kurie nuolat sinchronizuoja duomenis, sąskaita gali greitai išaugti.

Yra keletas būdų optimizuoti kaštus:

Naudokite indeksus – teisingai sukonfigūruoti indeksai pagreitina užklausas ir sumažina duomenų perdavimą. Firebase automatiškai rekomenduoja, kokius indeksus sukurti, kai matote warning’us konsolėje.

Ribokite listener’ių skaičių – kiekvienas aktyvus listener’is naudoja ryšį. Jei vartotojas pereina į kitą puslapį, nepamirškite atjungti senų listener’ių su .off() metodu.

Optimizuokite duomenų struktūrą – jei vartotojui reikia tik straipsnio pavadinimo, nesiunčiame viso straipsnio su visais komentarais. Laikykite dažnai naudojamus duomenis atskirai.

Naudokite cache – Firebase automatiškai cache’ina duomenis, bet galite papildomai naudoti localStorage ar kitus mechanizmus, kad sumažintumėte serverio užklausas.

Dėl skalabilumo – Firebase Realtime Database gali aptarnauti šimtus tūkstančių vienu metu prisijungusių vartotojų, bet yra limitai. Viena duomenų bazė gali turėti apie 200,000 vienu metu prisijungusių klientų. Jei jūsų aplikacija auga toliau, reikia sharding’o – duomenų paskirstymo per kelias duomenų bazes.

Kada Firebase nėra geriausias pasirinkimas

Nors Firebase Realtime Database yra puikus įrankis, ji nėra universalus sprendimas. Yra situacijų, kai geriau rinktis kitas technologijas.

Sudėtingos užklausos – jei jūsų aplikacija reikalauja daug JOIN operacijų, agregavimo, full-text paieškos, geriau rinktis tradicinę SQL duomenų bazę ar Elasticsearch. Firebase tiesiog neturi šių galimybių.

Didelės apimties duomenys – jei saugote didelius failų kiekius, video, audio ar kitus binary duomenis, Firebase Realtime Database nėra tinkama. Naudokite Firebase Storage arba kitą CDN sprendimą.

Griežti saugumo reikalavimai – jei dirbate su labai jautriais duomenimis (medicininiai įrašai, finansinė informacija), jums gali reikėti daugiau kontrolės nei Firebase siūlo. Nors Firebase yra saugi, kai kurios organizacijos nori turėti duomenis savo serveriuose.

Legacy sistemų integracija – jei jums reikia integruotis su daug esamų sistemų, kurios naudoja tradicines duomenų bazes, Firebase gali pridėti papildomo sudėtingumo vietoj to, kad supaprastintų.

Taip pat verta paminėti, kad Google turi ir Firestore – naujesnę Firebase duomenų bazę, kuri sprendžia kai kurias Realtime Database problemas. Firestore turi geresnes užklausų galimybes, geresnį skalabilumą ir paprastesnę kainodarą. Bet Realtime Database vis dar turi pranašumų – ji greičiau sinchronizuoja duomenis ir turi mažesnį latency.

Praktiniai patarimai iš realių projektų

Dirbant su Firebase Realtime Database kelerius metus, susikaupė nemažai praktinių įžvalgų, kurios padeda išvengti įprastų klaidų.

Visada testuokite saugumo taisykles. Firebase konsolė turi Rules Playground, kur galite simuliuoti įvairias situacijas. Prieš išleidžiant į produkciją, patikrinkite, ar neprisijungęs vartotojas tikrai negali pasiekti jautrių duomenų.

Naudokite TypeScript ir apibrėžkite duomenų tipus. Nors Firebase yra schemaless, tai nereiškia, kad jūsų kodas turėtų būti chaotiškas. Sukurkite interface’us savo duomenų struktūroms – tai padės išvengti klaidų.

Stebėkite performance. Firebase konsolė rodo realaus laiko statistiką – kiek duomenų perduodama, kiek yra aktyvių connection’ų, kokios užklausos lėčiausios. Reguliariai peržiūrėkite šiuos duomenis.

Implementuokite rate limiting. Nors Firebase turi savo limitus, kartais reikia papildomos apsaugos. Pavyzdžiui, neleiskite vartotojui siųsti daugiau nei 10 žinučių per minutę. Tai galima padaryti su Cloud Functions.

Planuokite duomenų migraciją. Kai jūsų duomenų struktūra keičiasi, neturite SQL ALTER TABLE komandos. Turite parašyti migration script’us, kurie perkelia duomenis iš senos struktūros į naują. Tai gali būti sudėtinga, todėl gerai apgalvokite struktūrą iš anksto.

Backup yra būtinas. Nors Firebase yra patikima, visada turėkite backup planą. Galite naudoti Firebase Admin SDK, kad periodiškai eksportuotumėte duomenis į JSON failus ar kitą duomenų bazę.

Ir paskutinis, bet ne mažiau svarbus patarimas – skaitykite Firebase dokumentaciją. Ji yra tikrai gera, su daug pavyzdžių ir best practices. Daug problemų, su kuriomis susiduriate, jau yra aprašytos ir išspręstos dokumentacijoje.

Firebase Realtime Database yra galinga technologija, kuri gali labai paspartinti aplikacijos kūrimą. Ji ypač tinka projektams, kur svarbus realaus laiko funkcionalumas ir greitas prototyping. Bet kaip ir bet kuri technologija, ji turi savo apribojimų ir reikalauja teisingos architektūros. Jei gerai suprantate jos stipriąsias ir silpnąsias puses, galite sukurti tikrai įspūdingų aplikacijų be sudėtingos backend infrastruktūros. Svarbu tik nepamesti proto, kai duomenų struktūra pradeda augti, ir laiku pagalvoti apie migraciją į Firestore ar kitą sprendimą, jei projektas to reikalauja.