Производительность Firebase с большими наборами данных

Question

Я тестирую firebase для проекта, который может иметь достаточно большое количество ключей, возможно, миллионов.

Я протестировал загрузку нескольких 10 тыс. Записей с использованием узла, и производительность загрузки оказалась хорошей. Однако веб-интерфейс «FORGE» становится необычно медленным и отображает каждую отдельную запись, если я расширяю свой корневой узел.

Является ли Firebase не предназначенным для этого объема данных, или я делаю что-то неправильно?

Answer 1

Это просто ограничения пользовательского интерфейса Forge. Это все еще довольно рудиментарно.

Функции реального времени в Firebase предназначены не только для больших наборов данных, но и для них. Тот факт, что поток записей в режиме реального времени идеально подходит для этого.

Производительность, как и любое приложение больших данных, не хуже вашей реализации. Итак, вот несколько ошибок, которые нужно учитывать при работе с большими наборами данных.

Денормализовать, Денормализовать, Денормализовать

Если набор данных будет повторяться, и его записи могут быть подсчитаны в тысячах, хранить его в своем собственном пути.

Это плохо для переборе больших массивов данных:

/users/uid 
/users/uid/profile 
/users/uid/chat_messages 
/users/uid/groups 
/users/uid/audit_record 

Это хорошо для переборе больших массивов данных:

/user_profiles/uid 
/user_chat_messages/uid 
/user_groups/uid 
/user_audit_records/uid 

Избегайте 'значение' на больших наборах данных

Используйте child_added, так как value должен загрузить весь набор записей клиенту.

Часы для скрытых value операций на детях

При вызове child_added, вы, по сути, призывающих value на каждом ребенок записи. Поэтому, если эти дети содержат большие списки, им придется загружать все эти данные для возврата. Таким образом, раздел DENORMALIZE выше.