cari
RumahJavajavaTutorialBagaimanakah Firestore boleh mengoptimumkan suapan dan sistem ikut untuk berskala?

How can Firestore optimize a feed and follow system for scalability?

Mengoptimumkan Struktur Sistem Suapan dan Ikuti dalam Firestore

Dalam mereka bentuk sistem suapan dan ikuti untuk aplikasi rangkaian sosial, adalah penting untuk pertimbangkan kebolehskalaan untuk mengelakkan kesesakan prestasi. Begini cara menstruktur pangkalan data anda dalam Firestore untuk menangani perkara ini:

Skema Perhubungan Permulaan

Skema Pangkalan Data Masa Nyata Firebase anda termasuk:

  • Pengguna dengan maklumat pengguna
  • Siaran dengan butiran siaran
  • Garis masa yang memautkan pengguna ke siaran yang mereka ikuti

Struktur Pangkalan Data Firestore

Untuk mengoptimumkan struktur ini dalam Firestore, kami mencadangkan pendekatan tidak normal yang menggunakan koleksi:

  • pengguna: Koleksi dokumen pengguna yang mengandungi butiran profil pengguna
  • berikut: Pengumpulan dokumen mengikut pengguna , di mana setiap dokumen mengandungi koleksi pengguna yang diikuti
  • siaran: Koleksi dokumen catatan, di mana setiap dokumen mengandungi koleksi siarannya

Faedah Denormalisasi

Dengan menyahnormalkan data, anda menghapuskan keperluan untuk penggabungan yang mahal, meningkatkan prestasi pertanyaan dan kebolehskalaan.

Menyiasat Mengikuti Pengguna

Untuk mendapatkan senarai pengguna berikut, anda boleh bertanya:

CollectionReference userFollowingRef = rootRef.collection("following/" + uid + "/userFollowing");

Menyiasat Catatan Pengguna

Untuk mendapatkan siaran terkini pengguna, anda boleh bertanya:

Query query = rootRef.collection("posts/" + uid + "/userPosts").orderBy("date", Query.Direction.DESCENDING).limit(3);

Mengoptimumkan Pengambilan Suapan

Untuk mendapatkan semula suapan pengguna dengan cekap, pertimbangkan perkara berikut:

  • Gunakan strategi penomboran untuk memuatkan data dalam bentuk yang lebih kecil ketulan semasa pengguna menatal ke bawah.
  • Simpan suapan pengguna dalam dokumen yang berasingan untuk mengelakkan pertanyaan berulang untuk mendapatkan semula data yang sama.

Struktur yang disemak ini menangani isu kebolehskalaan dalam permulaan anda skema, membolehkan anda mengurus jumlah pengikut dan siaran yang besar dengan cekap dalam Firestore.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Firestore boleh mengoptimumkan suapan dan sistem ikut untuk berskala?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Rangka Kerja 4 JavaScript teratas pada tahun 2025: React, Angular, Vue, SvelteRangka Kerja 4 JavaScript teratas pada tahun 2025: React, Angular, Vue, SvelteMar 07, 2025 pm 06:09 PM

Artikel ini menganalisis empat kerangka JavaScript teratas (React, Angular, Vue, Svelte) pada tahun 2025, membandingkan prestasi, skalabilitas, dan prospek masa depan mereka. Walaupun semuanya kekal dominan kerana komuniti dan ekosistem yang kuat, popul mereka yang relatif

Bagaimanakah mekanisme kelas muatan Java berfungsi, termasuk kelas yang berbeza dan model delegasi mereka?Bagaimanakah mekanisme kelas muatan Java berfungsi, termasuk kelas yang berbeza dan model delegasi mereka?Mar 17, 2025 pm 05:35 PM

Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai

Spring Boot Snakeyaml 2.0 CVE-2022-1471 Isu TetapSpring Boot Snakeyaml 2.0 CVE-2022-1471 Isu TetapMar 07, 2025 pm 05:52 PM

Artikel ini menangani kelemahan CVE-2022-1471 dalam Snakeyaml, kecacatan kritikal yang membolehkan pelaksanaan kod jauh. Ia memperincikan bagaimana peningkatan aplikasi boot musim bunga ke snakeyaml 1.33 atau lebih lama mengurangkan risiko ini, menekankan bahawa kemas kini ketergantungan

Bagaimanakah saya melaksanakan caching pelbagai peringkat dalam aplikasi java menggunakan perpustakaan seperti kafein atau cache jambu?Bagaimanakah saya melaksanakan caching pelbagai peringkat dalam aplikasi java menggunakan perpustakaan seperti kafein atau cache jambu?Mar 17, 2025 pm 05:44 PM

Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik

Node.js 20: Peningkatan Prestasi Utama dan Ciri -ciri BaruNode.js 20: Peningkatan Prestasi Utama dan Ciri -ciri BaruMar 07, 2025 pm 06:12 PM

Node.js 20 dengan ketara meningkatkan prestasi melalui penambahbaikan enjin V8, terutamanya pengumpulan sampah yang lebih cepat dan I/O. Ciri -ciri baru termasuk sokongan webassembly yang lebih baik dan alat penyahpepijatan halus, meningkatkan produktiviti pemaju dan kelajuan aplikasi.

Iceberg: Masa Depan Jadual Data TasikIceberg: Masa Depan Jadual Data TasikMar 07, 2025 pm 06:31 PM

Iceberg, format meja terbuka untuk dataset analitik yang besar, meningkatkan prestasi data dan skalabiliti. Ia menangani batasan parket/orc melalui pengurusan metadata dalaman, membolehkan evolusi skema yang cekap, perjalanan masa, serentak w

Cara berkongsi data antara langkah -langkah dalam timunCara berkongsi data antara langkah -langkah dalam timunMar 07, 2025 pm 05:55 PM

Artikel ini meneroka kaedah untuk berkongsi data antara langkah -langkah timun, membandingkan konteks senario, pembolehubah global, lulus argumen, dan struktur data. Ia menekankan amalan terbaik untuk mengekalkan, termasuk penggunaan konteks ringkas, deskriptif

Bagaimanakah saya dapat melaksanakan teknik pengaturcaraan berfungsi di Java?Bagaimanakah saya dapat melaksanakan teknik pengaturcaraan berfungsi di Java?Mar 11, 2025 pm 05:51 PM

Artikel ini meneroka mengintegrasikan pengaturcaraan berfungsi ke dalam Java menggunakan ekspresi Lambda, API Streams, rujukan kaedah, dan pilihan. Ia menyoroti faedah seperti kebolehbacaan dan kebolehkerjaan kod yang lebih baik melalui kesimpulan dan kebolehubahan

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).