DevFest Shikoku 2017でLTしたスライドです

1. Firebaseの
新しいデータベース
2017/11/18
DevFest Shikoku 2017

2. About Me
• Twitter、GitHub、Qiita、
SlideShare、Speaker Deck:
➡ hironytic
• At work:
➡ iOS (Objective-C)、
ときどき Android (Java)、
Windows UWP（C#）
• At home:
➡ iOS (Swift)
ひろん
（一宮 浩教）

3. Firebase
•Remote Config
•App Indexing
•Dynamic Links
•Invites
•AdWords
•AdMob
•Analytics
Develop Grow
Earn
•Cloud Messaging
•Authentication
•Realtime Database
•Cloud Firestore (beta)
•Storage
•Hosting
•Test Lab
•Crash Reporting
Oct.4, 2017

4. 機能の比較
• リアルタイム
• オフライン
• サーバーレス
• 複数DBプラン有り
• 柔軟なデータ構造
• 表現力の高いクエリ
• スケール可能な設計
RTDB CFS
RTDB
CFS
= Realtime Database
= Cloud Firestore
RTDB CFS
RTDB CFS
RTDB
CFS
CFS
CFS
https://firebase.google.com/docs/database/#key_capabilities
https://firebase.google.com/docs/firestore/#key_capabilities

5. 機能の比較
• リアルタイム
• オフライン
• サーバーレス
• 複数DBプラン有り
• 柔軟なデータ構造
• 表現力の高いクエリ
• スケール可能な設計
RTDB CFS
RTDB
CFS
= Realtime Database
= Cloud Firestore
RTDB CFS
RTDB CFS
RTDB
CFS
CFS
CFS
https://firebase.google.com/docs/database/#key_capabilities
https://firebase.google.com/docs/firestore/#key_capabilities

6. データ構造
Realtime Database

7. JSON Realtime Database
{
"users": {
"nvGvwR5": {
"name": "Nobita",
"skill": "Hirune"
},
"zzD7UAv": {
"name": "Suneo",
"skill": "Jiman"
}
}
} Firebaseコンソールの表示

8. JSON Realtime Database
{
"users": {
"nvGvwR5": {
"name": "Nobita",
"skill": "Hirune"
},
"zzD7UAv": {
"name": "Suneo",
"skill": "Jiman"
}
}
}
データの取得イメージ
/users/nvGvwR5/name
➡ "Nobita"
/users/nvGvwR5
➡ {
"name": "Nobita",
"skill": "Hirune"
} ,

9. • 指定した位置以下の子孫がすべて取得される
Realtime Database
注意点
{
"channels": {
"-CSP36ah": {
"name": "general",
"messages": {
"-MV5ahcO": {"from": "AAd7UZv", "message": "何してますか？忙しいですか..."},
"-MV5yaC0": {"from": "nvGvwR5", "message": "昼寝してた"},
"-MV6Almn": {"from": "AAd7UZv", "message": "近くのコンビニエンスストアで..."},
"-MV6L38V": {"from": "nvGvwR5", "message": "まかせといてよ"},
...
}
},
"-CSP4CQz": {
"name": "random",
"messages": { ... }
},
"-CSP4mAr": {
"name": "oops",
"messages": { ... }
},
...
}
}
😇「チャンネル一覧を取
得しようとしたら、チャ
ンネル内のメッセージも
含めてすべてを取得し
ちゃった☆」

10. • なるべくデータのネストを避ける工夫が必要
• アプリの挙動を考慮に入れて設計
Realtime Database
注意点
{
"channels": {
"-CSP36ah": { "name": "general" },
"-CSP4CQz": { "name": "random" },
"-CSP4mAr": { "name": "oops" },
...
},
"messages": {
"-CSP36ah": {
"-MV5ahcO": {"from": "AAd7UZv", "message": "何してますか？忙しいですか..."},
"-MV5yaC0": {"from": "nvGvwR5", "message": "昼寝してた"},
"-MV6Almn": {"from": "AAd7UZv", "message": "近くのコンビニエンスストアで..."},
"-MV6L38V": {"from": "nvGvwR5", "message": "まかせといてよ"},
...
},
"-CSP4CQz": { ... },
"-CSP4mAr": { ... },
...
}
}

11. データ構造
Cloud Firestore

12. ドキュメント
• JSONライクなKey-Value
• Mapを使って構造化した
ドキュメントも作れる
Cloud Firestore
{
"name": "Nobita",
"skill": "Hirune"
}

13. コレクション
• ドキュメントを含むコン
テナ
• ドキュメントはコレクショ
ン内でユニークなIDを付
けて管理される
Cloud Firestore
{
"name": "Nobita",
"skill": "Hirune"
}
nvGvwR5
{
"name": "Suneo",
"skill": "Jiman"
}
zzD7UAv
users

14. コレクション
データの取得イメージ
collection("users")
➡ nvGvwR5
{
"name": "Nobita",
"skill": "Hirune"
} ,
zzD7UAv
{
"name": "Suneo",
"skill": "Jiman"
} ,
Cloud Firestore
{
"name": "Nobita",
"skill": "Hirune"
}
nvGvwR5
{
"name": "Suneo",
"skill": "Jiman"
}
zzD7UAv
users

15. サブコレクション
{
"name": "general"
}
CSP36ah
{
"name": "random"
}
CSP4CQz
channels
messages
{ "from": "AAd7UZv", "message": "何してますか？忙しいですか..." }
MV5ahcO
{ "from": "nvGvwR5", "message": "昼寝してた" }
MV5yaC0
{ "from": "AAd7UZv", "message": "近くのコンビニエンスストアで..." }
MV6Almn
{ "from": "nvGvwR5", "message": "まかせといてよ" }
MV6L38V
messages
...
Cloud Firestore

16. サブコレクション
{
"name": "general"
}
CSP36ah
channels
messages
{ "from": "AAd7UZv", "message": "何してますか？忙しいですか..." }
MV5ahcO
{ "from": "nvGvwR5", "message": "昼寝してた" }
MV5yaC0
{ "from": "AAd7UZv", "message": "近くのコンビニエンスストアで..." }
MV6Almn
{ "from": "nvGvwR5", "message": "まかせといてよ" }
MV6L38V
collection("channels").document("CSP36ah").collection("messages")
Cloud Firestore

17. クエリ
Realtime Database

18. サンプルデータ
• "shiitake":
生しいたけの生産量（トン）
• "konamon":
人口10万人あたりのお好み焼き・
焼きそば・たこ焼き店の事業所数
Realtime Database
"shiitake":
「平成28年特用林産物生産統計調査」(農林水産省) （http://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/
tokuyo_rinsan/）
"konamon":
「人口推計」（総務省統計局）（http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/
List.do?bid=000001039703&cycode=0）より「都道府県別人口」の平成26年、
「平成２６年経済センサス‐基礎調査結果」（総務省統計局）（http://www.e-stat.go.jp/SG1/
estat/List.do?bid=000001064598&cycode=0）より「産業（小分類）、経営組織（５区分）別全事
業所数、男女別従業者数及び１事業所当たり従業者数－全国、都道府県」
から算出

19. ソート Realtime Database
Database.database().reference(withPath: "pref")
.queryOrdered(byChild: "shiitake")
.observe(.childAdded) { snapshot in
// ...
}
しいたけは、どこが多く生産してる？
"shiitake"の値でソートしてみよう！
＜結果＞
沖縄 | 26.1
佐賀 | 101.8
大阪 | 107.4
山梨 | 156.8
京都 | 167.6
東京 | 202.3
福井 | 213.8
山口 | 220.1
鳥取 | 232.1
青森 | 239.9
...
Database.database().reference(withPath: "pref")
.queryOrdered(byChild: "shiitake")
.observeSingleEvent(of: .value) { snapshot in
// ...
}
……これ、昇順じゃね？
→降順ソートはできない 😩

20. 結果の数でフィルタRealtime Database
Database.database().reference(withPath: "pref")
.queryOrdered(byChild: "shiitake")
.queryLimited(toLast: 5)
.observeSingleEvent(of: .value) { snapshot in
// ...
}
気をとりなおして上位5件だけ取得
（昇順なのでラスト5件） ＜結果＞
群馬 | 3990.8
秋田 | 4223.6
岩手 | 4826.6
北海道 | 7613.5
徳島 | 8289.0
🙂

21. 値でフィルタ Realtime Database
Database.database().reference(withPath: "pref")
.queryOrdered(byChild: "chiho")
.queryEqual(toValue: "近畿")
.observeSingleEvent(of: .value) { snapshot in
// ...
}
近畿地方のデータを検索
＜結果＞
三重 | 676.4
滋賀 | 430.4
京都 | 167.6
大阪 | 107.4
兵庫 | 1342.3
奈良 | 417.7
和歌山 | 966.7

22. フィルタしてソートRealtime Database
Database.database().reference(withPath: "pref")
.queryOrdered(byChild: "chiho")
.queryEqual(toValue: "近畿")
.queryOrdered(byChild: "shiitake")
.observeSingleEvent(of: .value) { snapshot in
// ...
}
近畿地方でしいたけ生産量の順にソート
*** Terminating app due to uncaught exception 'InvalidQueryParameter',
reason: 'Cannot use multiple queryOrderedBy calls!' 😢

23. クエリ
Cloud Firestore

24. ソート
降順ソートが可能！ 😀
Cloud Firestore
＜結果＞
徳島 | 8289.0
北海道 | 7613.5
岩手 | 4826.6
秋田 | 4223.6
群馬 | 3990.8
長崎 | 3432.6
栃木 | 2451.1
福島 | 2444.4
新潟 | 2437.7
宮崎 | 2384.5
...
Firestore.firestore().collection("pref")
.order(by: "shiitake", descending: true)
.getDocuments { snapshot, error in
// ...
}

25. 結果の数でフィルタ
Firestore.firestore().collection("pref")
.order(by: "shiitake", descending: true)
.limit(to: 5)
.getDocuments { snapshot, error in
// ...
}
上位5件だけ取得
＜結果＞
徳島 | 8289.0
北海道 | 7613.5
岩手 | 4826.6
秋田 | 4223.6
群馬 | 3990.8
Cloud Firestore

26. 値でフィルタ
Firestore.firestore().collection("pref")
.whereField("chiho", isEqualTo: "近畿")
.getDocuments { snapshot, error in
// ...
}
近畿地方のデータを検索
＜結果＞
三重 | 676.4
滋賀 | 430.4
京都 | 167.6
大阪 | 107.4
兵庫 | 1342.3
奈良 | 417.7
和歌山 | 966.7
Cloud Firestore

27. フィルタしてソート
Firestore.firestore().collection("pref")
.whereField("chiho", isEqualTo: "近畿")
.order(by: "shiitake", descending: true)
.getDocuments { snapshot, error in
// ...
}
近畿地方でしいたけ生産量の順にソート
Cloud Firestore
Error Domain=FIRFirestoreErrorDomain Code=9
"The query requires an index. You can create it here: https://
console.firebase.google.com/project/……(以下略)"
😮
URL

28. フィルタしてソート
Firestore.firestore().collection("pref")
.whereField("chiho", isEqualTo: "近畿")
.order(by: "shiitake", descending: true)
.getDocuments { snapshot, error in
// ...
}
近畿地方でしいたけ生産量の順にソート
Cloud Firestore
Error Domain=FIRFirestoreErrorDomain Code=9
"The query requires an index. You can create it here: https://
console.firebase.google.com/project/……(以下略)"
😮
URL

29. フィルタしてソート
Firestore.firestore().collection("pref")
.whereField("chiho", isEqualTo: "近畿")
.order(by: "shiitake", descending: true)
.getDocuments { snapshot, error in
// ...
}
近畿地方でしいたけ生産量の順にソート
Cloud Firestore
＜結果＞
兵庫 | 1342.3
和歌山 | 966.7
三重 | 676.4
滋賀 | 430.4
奈良 | 417.7
京都 | 167.6
大阪 | 107.4

30. 複数のフィールドでソート
Firestore.firestore().collection("pref")
.order(by: "chiho", descending: false)
.order(by: "konamon", descending: true)
.getDocuments { snapshot, error in
// ...
}
地方でソートし、その中は、
人口あたりの粉もん屋の数でソート
Cloud Firestore
＜結果＞
...
四国 | 徳島 | 29.9354838709677
四国 | 高知 | 27.9627163781625
四国 | 愛媛 | 21.4134275618375
四国 | 香川 | 17.896865520728
東北 | 青森 | 3.55555555555556
東北 | 福島 | 2.96371997956055
東北 | 宮城 | 2.91970802919708
東北 | 秋田 | 2.91627469426152
東北 | 山形 | 2.68863833477884
東北 | 岩手 | 2.60336906584992
近畿 | 兵庫 | 34.9237668161435
近畿 | 大阪 | 32.1634127073694
近畿 | 京都 | 23.1735159817352
近畿 | 和歌山 | 21.3562753036437
近畿 | 奈良 | 18.6599423631124
近畿 | 三重 | 14.7202607278653
近畿 | 滋賀 | 11.032531824611
...

31. まとめ（ぼくの理解）
データベース
…というよりは、
巨大なJSONストレージ
ストアと名前がついて
いるが、NoSQLの
本格的なデータベース
ご清聴ありがとうございました
Realtime Database Cloud Firestore