Comment maintenir la cohérence des données dans Firebase lors de l'utilisation de données dénormalisées ?

Gestion de la synchronisation des données dans Firebase avec des données dénormalisées

Les guides Firebase recommandent d'optimiser le stockage des données pour une récupération rapide. La dénormalisation des données en dupliquant les informations entre les nœuds améliore les performances, mais soulève des préoccupations quant au maintien de la cohérence des données.

Mises à jour transactionnelles

Dans cette approche, nous utilisons plusieurs écritures de chemin pour mettre à jour atomiquement le nom de l'utilisateur dans son profil et dans chaque message associé. Cela garantit des modifications synchronisées sans avoir besoin de règles de sécurité compliquées ou de gestion du code côté client.

Cohérence éventuelle

Si les mises à jour atomiques ne sont pas réalisables, nous pouvons séparer l'action de l'utilisateur de ses implications. Un script côté serveur gère le changement de nom. Par la suite, il met à jour les messages à l'aide d'une requête. Bien qu'ils ne soient pas instantanés, les messages finiront par devenir cohérents.

Ne pas tenir compte de la duplication

Dans certains scénarios, les données dupliquées peuvent représenter des états passés. Par exemple, le nom de l'utilisateur dans les anciens messages ne doit pas nécessairement correspondre à son nom actuel. Cette approche est plus simple mais peut ne pas convenir à toutes les situations.

Conclusion

Le choix de la meilleure approche dépend de la structure de données spécifique et des exigences de l'application. Les mises à jour transactionnelles offrent le plus haut niveau de cohérence, tandis que la cohérence éventuelle et l'ignorance de la duplication offrent des solutions plus simples. Le choix doit être fait après avoir examiné les compromis impliqués.

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