TCP - это возможный достигнуть более высокой скорости передачи с многочисленными связями?

Что такое денормализация в Firebase Cloud Firestore?

blockquote>

Денормализация относится не только к Cloud Firestore, это техника, обычно используемая в базах данных NoSQL.

Что на самом деле означает эта денормализация?

blockquote>

Денормализация - это процесс оптимизации производительности баз данных NoSQL путем добавления избыточных данных в других местах базы данных. Что я имею в виду, добавляя избыточные данные, как @FrankvanPuffelen уже упоминал в своем комментарии, это означает, что мы копируем те же самые данные, которые уже существуют в одном месте, в другом месте, чтобы удовлетворить запросы, которые могут быть невозможны в противном случае. Таким образом, денормализация помогает скрыть недостатки, присущие реляционным базам данных.

Как эта денормализация действительно помогает?

blockquote>

Да, это так. Это также довольно распространенная практика, когда дело доходит до Firebase, потому что дублирование данных является ключом для более быстрого чтения. Я вижу, что вы новичок в базе данных NoSQL, поэтому для лучшего понимания я рекомендую вам посмотреть это видео, Денормализация нормальна с базой данных Firebase . Это для базы данных реального времени Firebase, но те же принципы применимы к Cloud Firestore.

Всегда ли это необходимо?

blockquote>

Мы не используем денормализацию только ради ее использования. Мы используем его, только когда это определенно необходимо.

Является ли сглаживание базы данных и денормализация одинаковыми?

blockquote>

Давайте рассмотрим пример. Предположим, у нас есть схема базы данных для приложения для викторин, которая выглядит следующим образом:

Firestore-root
    |
    --- questions (collections)
          |
          --- questionId (document)
                 |
                 --- questionId: "LongQuestionIdOne"
                 |
                 --- title: "Question Title"
                 |
                 --- tags (collections)
                      |
                      --- tagIdOne (document)
                      |     |
                      |     --- tagId: "yR8iLzdBdylFkSzg1k4K"
                      |     |
                      |     --- tagName: "History"
                      |     |
                      |     --- //Other tag properties
                      |
                      --- tagIdTwo (document)
                            |
                            --- tagId: "tUjKPoq2dylFkSzg9cFg"
                            |
                            --- tagName: "Geography"
                            |
                            --- //Other tag properties

Мы можем сгладить базу данных, просто переместив коллекцию tags в отдельную коллекцию верхнего уровня, например: [1121 ]

Firestore-root
    |
    --- questions (collections)
    |     |
    |     --- questionId (document)
    |            |
    |            --- questionId: "LongQuestionIdOne"
    |            |
    |            --- title: "Question Title"
    |
    --- tags (collections)
          |
          --- tagIdOne (document)
          |     |
          |     --- tagId: "yR8iLzdBdylFkSzg1k4K"
          |     |
          |     --- tagName: "History"
          |     |
          |     --- questionId: "LongQuestionIdOne"
          |     |
          |     --- //Other tag properties
          |
          --- tagIdTwo (document)
                |
                --- tagId: "tUjKPoq2dylFkSzg9cFg"
                |
                --- tagName: "Geography"
                |
                --- questionId: "LongQuestionIdTwo"
                |
                --- //Other tag properties

Теперь, чтобы получить все теги, которые соответствуют конкретному вопросу, вам нужно просто запросить коллекцию tags, где свойство questionId содержит желаемый идентификатор вопроса.

Или вы можете выровнять и денормализовать базу данных одновременно, как вы можете видеть в следующей схеме:

Firestore-root
    |
    --- questions (collections)
    |     |
    |     --- questionId (document)
    |            |
    |            --- questionId: "LongQuestionIdOne"
    |            |
    |            --- title: "Question Title"
    |            |
    |            --- tags (collections)
    |                 |
    |                 --- tagIdOne (document) //<----------- Same tag id
    |                 |     |
    |                 |     --- tagId: "yR8iLzdBdylFkSzg1k4K"
    |                 |     |
    |                 |     --- tagName: "History"
    |                 |     |
    |                 |     --- //Other tag properties
    |                 |
    |                 --- tagIdTwo (document) //<----------- Same tag id
    |                       |
    |                       --- tagId: "tUjKPoq2dylFkSzg9cFg"
    |                       |
    |                       --- tagName: "Geography"
    |                       |
    |                       --- //Other tag properties
    |
    --- tags (collections)
          |
          --- tagIdOne (document) //<----------- Same tag id
          |     |
          |     --- tagId: "yR8iLzdBdylFkSzg1k4K"
          |     |
          |     --- tagName: "History"
          |     |
          |     --- questionId: "LongQuestionIdOne"
          |     |
          |     --- //Other tag properties
          |
          --- tagIdTwo (document) //<----------- Same tag id
                |
                --- tagId: "tUjKPoq2dylFkSzg9cFg"
                |
                --- tagName: "Geography"
                |
                --- questionId: "LongQuestionIdTwo"
                |
                --- //Other tag properties

Видите, объекты тегов такие же, как и в users -> uid -> tags -> tagId, как в tags -> tagId. Таким образом, мы сглаживаем данные, чтобы сгруппировать каким-то образом существующие данные.

Для получения дополнительной информации вы также можете взглянуть на:

• Как правильно структурировать данные такого типа в хранилище?

[ 1126] Поскольку вы говорите, что у вас есть фон SQL, попробуйте подумать о нормализованном дизайне, который часто будет хранить разные, но связанные фрагменты данных в отдельных логических таблицах, которые называются отношениями. Если эти отношения физически хранятся в виде отдельных файлов на диске, выполнение запроса, извлекающего информацию из нескольких отношений (операций соединения), может быть медленным. Если многие отношения объединяются, это может быть слишком медленным. Поскольку в базах данных NoSQL у нас нет предложений «JOIN», мы должны создать разные обходные пути, чтобы получить одинаковое поведение.