Agregaciones de tiempo de escritura
Las consultas en Firestore te permiten encontrar documentos en grandes colecciones. Para obtener información sobre las propiedades de una colección como un todo, puedes agregar datos de una colección.
Puedes agregar datos en el momento de la lectura o de la escritura:
Las agregaciones de tiempo de lectura calculan un resultado en el momento de la solicitud. Firestore admite las consultas de agregación
count(),sum()yaverage()en el momento de la lectura. Es más fácil agregar consultas de agregación en tiempo de lectura a tu app que las agregaciones de tiempo de escritura. Para obtener más información sobre las consultas de agregación, lee Resume datos con consultas de agregación.Las agregaciones de tiempo de escritura calculan un resultado cada vez que la app realiza una operación de escritura relevante. Es más trabajo implementar las agregaciones de tiempo de escritura, pero puedes usarlas en lugar de las agregaciones de tiempo de lectura por uno de los siguientes motivos:
- Deseas escuchar el resultado de la agregación para las actualizaciones en tiempo real.
Las consultas de agregación
count(),sum()yaverage()no admiten actualizaciones en tiempo real. - Deseas almacenar el resultado de la agregación en una caché del cliente.
Las consultas de agregación
count(),sum()yaverage()no admiten el almacenamiento en caché. - Estás agregando datos de decenas de miles de documentos para cada uno de tus usuarios y consideras los costos. En una cantidad menor de documentos, las agregaciones de tiempo de lectura cuestan menos. Para una gran cantidad de documentos en una agregación, las agregaciones de tiempo de escritura pueden costar menos.
- Deseas escuchar el resultado de la agregación para las actualizaciones en tiempo real.
Las consultas de agregación
Puedes implementar una agregación de tiempo de escritura con un servidor por transacción o con Cloud Run Functions. En las siguientes secciones, se describe cómo implementar agregaciones de tiempo de escritura.
Solución: Agregación de tiempo de escritura con una transacción del cliente
Piensa en una app de recomendaciones locales que ayuda a los usuarios a encontrar excelentes restaurantes. La siguiente consulta recupera todas las calificaciones de un restaurante específico:
Web
db.collection("restaurants") .doc("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
Swift
Nota: Este producto no se encuentra disponible en los destinos de watchOS ni de App Clips.
do { let snapshot = try await db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .getDocuments() print(snapshot) } catch { print(error) }
Objective‑C
Nota: Este producto no se encuentra disponible en los destinos de watchOS ni de App Clips.
FIRQuery *query = [[[self.db collectionWithPath:@"restaurants"] documentWithPath:@"arinell-pizza"] collectionWithPath:@"ratings"]; [query getDocumentsWithCompletion:^(FIRQuerySnapshot * _Nullable snapshot, NSError * _Nullable error) { // ... }];
Kotlin+KTX
Android
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get()
Java
Android
db.collection("restaurants") .document("arinell-pizza") .collection("ratings") .get();
En lugar de recuperar todas las calificaciones y luego calcular la información agregada, podemos almacenar esta información en el propio documento del restaurante:
Web
var arinellDoc = { name: 'Arinell Pizza', avgRating: 4.65, numRatings: 683 };
Swift
Nota: Este producto no se encuentra disponible en los destinos de watchOS ni de App Clips.
struct Restaurant { let name: String let avgRating: Float let numRatings: Int } let arinell = Restaurant(name: "Arinell Pizza", avgRating: 4.65, numRatings: 683)
Objective‑C
Nota: Este producto no se encuentra disponible en los destinos de watchOS ni de App Clips.
@interface FIRRestaurant : NSObject @property (nonatomic, readonly) NSString *name; @property (nonatomic, readonly) float averageRating; @property (nonatomic, readonly) NSInteger ratingCount; - (instancetype)initWithName:(NSString *)name averageRating:(float)averageRating ratingCount:(NSInteger)ratingCount; @end @implementation FIRRestaurant - (instancetype)initWithName:(NSString *)name averageRating:(float)averageRating ratingCount:(NSInteger)ratingCount { self = [super init]; if (self != nil) { _name = name; _averageRating = averageRating; _ratingCount = ratingCount; } return self; } @end
Kotlin+KTX
Android
data class Restaurant( // default values required for use with "toObject" internal var name: String = "", internal var avgRating: Double = 0.0, internal var numRatings: Int = 0, )
val arinell = Restaurant("Arinell Pizza", 4.65, 683)
Java
Android
public class Restaurant { String name; double avgRating; int numRatings; public Restaurant(String name, double avgRating, int numRatings) { this.name = name; this.avgRating = avgRating; this.numRatings = numRatings; } }
Restaurant arinell = new Restaurant("Arinell Pizza", 4.65, 683);
Para mantener estas agregaciones coherentes, es necesario actualizarlas cada vez que se agrega una nueva calificación a la subcolección. Una forma de lograr la coherencia es ejecutar las operaciones de agregar y actualizar en la misma transacción:
Web
function addRating(restaurantRef, rating) { // Create a reference for a new rating, for use inside the transaction var ratingRef = restaurantRef.collection('ratings').doc(); // In a transaction, add the new rating and update the aggregate totals return db.runTransaction((transaction) => { return transaction.get(restaurantRef).then((res) => { if (!res.exists) { throw "Document does not exist!"; } // Compute new number of ratings var newNumRatings = res.data().numRatings + 1; // Compute new average rating var oldRatingTotal = res.data().avgRating * res.data().numRatings; var newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / newNumRatings; // Commit to Firestore transaction.update(restaurantRef, { numRatings: newNumRatings, avgRating: newAvgRating }); transaction.set(ratingRef, { rating: rating }); }); }); }
Swift
Nota: Este producto no se encuentra disponible en los destinos de watchOS ni de App Clips.
func addRatingTransaction(restaurantRef: DocumentReference, rating: Float) async { let ratingRef: DocumentReference = restaurantRef.collection("ratings").document() do { let _ = try await db.runTransaction({ (transaction, errorPointer) -> Any? in do { let restaurantDocument = try transaction.getDocument(restaurantRef).data() guard var restaurantData = restaurantDocument else { return nil } // Compute new number of ratings let numRatings = restaurantData["numRatings"] as! Int let newNumRatings = numRatings + 1 // Compute new average rating let avgRating = restaurantData["avgRating"] as! Float let oldRatingTotal = avgRating * Float(numRatings) let newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / Float(newNumRatings) // Set new restaurant info restaurantData["numRatings"] = newNumRatings restaurantData["avgRating"] = newAvgRating // Commit to Firestore transaction.setData(restaurantData, forDocument: restaurantRef) transaction.setData(["rating": rating], forDocument: ratingRef) } catch { // Error getting restaurant data // ... } return nil }) } catch { // ... } }
Objective‑C
Nota: Este producto no se encuentra disponible en los destinos de watchOS ni de App Clips.
- (void)addRatingTransactionWithRestaurantReference:(FIRDocumentReference *)restaurant rating:(float)rating { FIRDocumentReference *ratingReference = [[restaurant collectionWithPath:@"ratings"] documentWithAutoID]; [self.db runTransactionWithBlock:^id (FIRTransaction *transaction, NSError **errorPointer) { FIRDocumentSnapshot *restaurantSnapshot = [transaction getDocument:restaurant error:errorPointer]; if (restaurantSnapshot == nil) { return nil; } NSMutableDictionary *restaurantData = [restaurantSnapshot.data mutableCopy]; if (restaurantData == nil) { return nil; } // Compute new number of ratings NSInteger ratingCount = [restaurantData[@"numRatings"] integerValue]; NSInteger newRatingCount = ratingCount + 1; // Compute new average rating float averageRating = [restaurantData[@"avgRating"] floatValue]; float newAverageRating = (averageRating * ratingCount + rating) / newRatingCount; // Set new restaurant info restaurantData[@"numRatings"] = @(newRatingCount); restaurantData[@"avgRating"] = @(newAverageRating); // Commit to Firestore [transaction setData:restaurantData forDocument:restaurant]; [transaction setData:@{@"rating": @(rating)} forDocument:ratingReference]; return nil; } completion:^(id _Nullable result, NSError * _Nullable error) { // ... }]; }
Kotlin+KTX
Android
private fun addRating(restaurantRef: DocumentReference, rating: Float): Task<Void> { // Create reference for new rating, for use inside the transaction val ratingRef = restaurantRef.collection("ratings").document() // In a transaction, add the new rating and update the aggregate totals return db.runTransaction { transaction -> val restaurant = transaction.get(restaurantRef).toObject<Restaurant>()!! // Compute new number of ratings val newNumRatings = restaurant.numRatings + 1 // Compute new average rating val oldRatingTotal = restaurant.avgRating * restaurant.numRatings val newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / newNumRatings // Set new restaurant info restaurant.numRatings = newNumRatings restaurant.avgRating = newAvgRating // Update restaurant transaction.set(restaurantRef, restaurant) // Update rating val data = hashMapOf<String, Any>( "rating" to rating, ) transaction.set(ratingRef, data, SetOptions.merge()) null } }
Java
Android
private Task<Void> addRating(final DocumentReference restaurantRef, final float rating) { // Create reference for new rating, for use inside the transaction final DocumentReference ratingRef = restaurantRef.collection("ratings").document(); // In a transaction, add the new rating and update the aggregate totals return db.runTransaction(new Transaction.Function<Void>() { @Override public Void apply(@NonNull Transaction transaction) throws FirebaseFirestoreException { Restaurant restaurant = transaction.get(restaurantRef).toObject(Restaurant.class); // Compute new number of ratings int newNumRatings = restaurant.numRatings + 1; // Compute new average rating double oldRatingTotal = restaurant.avgRating * restaurant.numRatings; double newAvgRating = (oldRatingTotal + rating) / newNumRatings; // Set new restaurant info restaurant.numRatings = newNumRatings; restaurant.avgRating = newAvgRating; // Update restaurant transaction.set(restaurantRef, restaurant); // Update rating Map<String, Object> data = new HashMap<>(); data.put("rating", rating); transaction.set(ratingRef, data, SetOptions.merge()); return null; } }); }
Cuando se usa una transacción, se mantiene la coherencia entre los datos agregados y los datos subyacentes. Para obtener más información sobre las transacciones en Firestore, consulta Transacciones y escrituras en lotes.
Limitaciones
En la solución anterior se demuestra la agregación de datos mediante la biblioteca cliente de Firestore, pero debes tener en cuenta estas limitaciones:
- Seguridad: Las transacciones del cliente requieren que los clientes tengan permiso para actualizar los datos totales en su base de datos. Si bien es posible reducir el riesgo de este enfoque mediante reglas de seguridad avanzadas, esa solución podría no resultar adecuada para todas las situaciones.
- Soporte sin conexión: Las transacciones del cliente fallarán cuando el dispositivo del usuario esté sin conexión, lo que implica que debes manejar este caso en tu app y volver a intentarlo en el momento oportuno.
- Rendimiento: Si tu transacción contiene varias operaciones de lectura, escritura y actualización, es posible que debas enviar solicitudes al backend de Firestore. En un dispositivo móvil, esto podría tomar bastante tiempo.
- Frecuencias de escritura: Es posible que esta solución no funcione para agregaciones que se actualizan frecuentemente, ya que los documentos de Cloud Firestore solo se pueden actualizar una vez por segundo como máximo. Además, si una transacción lee un documento que se modificó fuera de la transacción, lo vuelve a intentar una cantidad limitada de veces y, luego, falla. Consulta los contadores distribuidos a fin de obtener una solución adecuada para agregaciones que necesitan actualizaciones más frecuentes.
Solución: Agregación de tiempo de escritura con Cloud Functions
Si las transacciones del cliente no son adecuadas para tu aplicación, puedes usar una función de Cloud Functions para actualizar la información agregada cada vez que se suma una nueva calificación a un restaurante:
Node.js
exports.aggregateRatings = functions.firestore .document('restaurants/{restId}/ratings/{ratingId}') .onWrite(async (change, context) => { // Get value of the newly added rating const ratingVal = change.after.data().rating; // Get a reference to the restaurant const restRef = db.collection('restaurants').doc(context.params.restId); // Update aggregations in a transaction await db.runTransaction(async (transaction) => { const restDoc = await transaction.get(restRef); // Compute new number of ratings const newNumRatings = restDoc.data().numRatings + 1; // Compute new average rating const oldRatingTotal = restDoc.data().avgRating * restDoc.data().numRatings; const newAvgRating = (oldRatingTotal + ratingVal) / newNumRatings; // Update restaurant info transaction.update(restRef, { avgRating: newAvgRating, numRatings: newNumRatings }); }); });
Con esta solución, una función alojada realiza el trabajo en lugar del cliente, por lo que tu app para dispositivos móviles puede agregar calificaciones sin esperar a que se complete una transacción. El código ejecutado en una función de Cloud Functions no está sujeto a las reglas de seguridad, lo que significa que ya no es necesario que los clientes tengan acceso de escritura a los datos agregados.
Limitaciones
Usar una función de Cloud Functions para las agregaciones evita algunos problemas en las transacciones del cliente, pero acarrea un conjunto diferente de limitaciones:
- Costo: Cada calificación que se agrega genera una llamada a la función de Cloud Functions, lo cual puede aumentar tus costos. Para obtener más información, consulta la página de precios de Cloud Functions.
- Latencia: Dado que el trabajo de agregación se deriva a una función de Cloud Functions, tu app no verá los datos actualizados hasta que la función haya terminado de ejecutarse y el cliente haya recibido una notificación de los datos nuevos. Según la velocidad de tu Cloud Function, esto podría tardar más que ejecutar la transacción de forma local.
- Frecuencias de escritura: Es posible que esta solución no funcione para agregaciones que se actualizan frecuentemente, ya que los documentos de Cloud Firestore solo se pueden actualizar una vez por segundo como máximo. Además, si una transacción lee un documento que se modificó fuera de la transacción, lo vuelve a intentar una cantidad limitada de veces y, luego, falla. Consulta los contadores distribuidos a fin de obtener una solución adecuada para agregaciones que necesitan actualizaciones más frecuentes.