Firestore を使用したソーシャル ネットワークのタイムラインの最適化

フィード機能やフォロー機能を備えたソーシャル ネットワークを設計する場合、潜在的な問題に対処するにはデータベースのスケーラビリティが重要です。大規模なデータセット。 Firebase の Realtime Database には、特にユーザーのタイムラインを保存するアプローチに関してスケーラビリティの課題があります。これらの問題を解決するには、Firestore への移行を検討してください。

最適化されたデータベース構造

Firestore のスキーマは、階層データ構造でスケーラビリティの問題に対処します:

• Users コレクション: ユーザー情報 (uid、名前、電子メール) を保存します
• Following コレクション: ユーザーがフォローしているユーザーを追跡します。各ドキュメントはフォローされているユーザーを表し、そのユーザーをフォローしている他のユーザー ID のサブコレクションを含みます。
• Posts コレクション: 個々の投稿を保存します。各投稿ドキュメントは、投稿ユーザーの uid に関連付けられたサブコレクション内に存在します。

スケーラビリティの問題の解消

この構造により、データベースは最初の懸念事項に対処します。 :

• 問題 1 (10,000 人のフォロワー通知): Firestore コレクションは大量のドキュメントを効果的に処理し、Realtime Database のパフォーマンスのボトルネックを排除します。
• 問題 2 (フォロワーがすべての投稿を受信する): 投稿ユーザーのドキュメント内のサブコレクションに投稿を保存することで、新しいフォロワーは最新の投稿のみを取得し、投稿履歴全体を読み込む必要がなくなります。

タイムラインのクエリ

ユーザーのタイムラインを取得するには、次の手順に従います:

• 現在のユーザーの uid を取得し、 への参照を作成します。 コレクションをフォローしています。
• 現在のユーザーがフォローしているユーザー ID のサブコレクションをクエリします。
• フォローされているユーザーごとに、投稿内の最新の投稿に対するクエリを作成します。 collection.

追加の最適化

パフォーマンスをさらに向上させるために、ユーザーごとに個別のドキュメントにユーザー フィードを保存することを検討してください。フィードが 1 MiB を超える場合は、代わりにコレクションに保存できます。

結論

この最適化されたデータベース構造を採用することで、Firestore は、フィードで発生するスケーラビリティの問題を効果的に排除します。 Firebase の Realtime Database は、ソーシャル ネットワーク アプリケーションで大量のデータを処理するための堅牢な基盤を提供します。