Firestore로 소셜 네트워크 타임라인 최적화

피드 및 팔로우 기능이 포함된 소셜 네트워크를 설계할 때 데이터베이스 확장성은 잠재적인 문제를 처리하는 데 매우 중요합니다. 대규모 데이터 세트. Firebase의 실시간 데이터베이스는 특히 사용자 타임라인 저장 방식과 관련하여 확장성 문제를 안고 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 Firestore로 전환하는 것이 좋습니다.

최적화된 데이터베이스 구조

Firestore의 스키마는 계층적 데이터 구조를 통해 확장성 문제를 해결합니다.

• 사용자 컬렉션: 사용자 정보(uid, 이름, 이메일)를 저장합니다.
• 팔로잉 컬렉션: 사용자가 팔로우하는 사용자를 추적합니다. 각 문서는 팔로우 중인 사용자를 나타내며, 자신을 팔로우하는 다른 사용자 ID의 하위 컬렉션을 포함합니다.
• 게시물 컬렉션: 개별 게시물을 저장합니다. 각 게시물 문서는 게시하는 사용자의 uid와 관련된 하위 컬렉션 내에 존재합니다.

확장성 문제 제거

이 구조를 통해 데이터베이스는 초기 문제를 해결합니다. :

• 문제 1(10,000명의 팔로어 알림): Firestore 컬렉션은 많은 수의 문서를 효과적으로 처리하여 실시간 데이터베이스의 성능 병목 현상을 제거합니다.
• 문제 2(팔로워가 모든 게시물 수신): 게시물을 게시하는 사용자의 문서 내의 하위 컬렉션에 게시물을 저장함으로써 새로운 팔로어는 최신 게시물만 검색하므로 전체 게시물 기록을 로드할 필요가 없습니다.

타임라인 쿼리

사용자의 타임라인을 검색하려면 다음 단계를 따르세요.

• 현재 사용자의 uid를 가져오고 에 대한 참조를 만듭니다. 팔로잉 컬렉션.
• 현재 사용자가 팔로우하는 사용자 ID의 하위 컬렉션을 쿼리합니다.
• 팔로잉되는 각 사용자에 대해 게시물 내에서 최신 게시물에 대한 쿼리를 생성합니다. 컬렉션.

추가 최적화

성능을 더욱 향상하려면 각 사용자에 대해 별도의 문서에 사용자 피드를 저장하는 것이 좋습니다. 피드가 1MiB를 초과하면 대신 컬렉션에 저장할 수 있습니다.

결론

이 최적화된 데이터베이스 구조를 사용함으로써 Firestore는 다음에서 발생하는 확장성 문제를 효과적으로 제거합니다. Firebase의 실시간 데이터베이스는 소셜 네트워크 애플리케이션에서 대량의 데이터를 처리하기 위한 강력한 기반을 제공합니다.