优化数据模型修复

Question

你好，我有一个用歌曲学习习语的应用程序。我使用Firestore作为我的数据库。

实际数据结构：

• 用户
  • (用户数据)

​

• 歌曲
  • (歌曲资料)
  • 歌词(词组排列短语：‘’，startTime：…)

​

• 播放(存储用户每次播放歌曲的数据)
  • 得分
  • SongID

​

我想添加的功能，每个用户可以知道什么单词，而发挥作为一种词汇。

- Users
    -Vocabulary
       -Word1
         -wordId
         -timesPlayed
         -lastTimeAt(unix)
         -translation
- Words
    -Word
      -translation
      (more word data)

我认为每次添加歌曲时，都会触发一个Firebase函数，该函数将分隔歌曲中的所有单词，并验证该单词是否存在于应用程序的一般词汇表中，以及是否未添加。每当用户播放一首歌曲时，该词就会添加到他们自己的语言中(仅在已播放的歌曲中)，如果已经存在，则有练习次数和最后一次练习的日期。

用户的词汇表在一般的词汇表中只保留对棕榈树的引用，因为他们可以对所有用户进行协作编辑。

我遇到的问题是，许多经文都是用Firestore制作的，每个播放一首歌的用户大约有300个单词，与我目前没有这个功能(2篇文章)相比，这是一种优化的方法。

Answer 1

如果您想将写入Firestore的文章数量最小化。

我要做的是有三个不同的目标：

1. timesPlayed
2. lastTimeAt(unix)
3. 翻译

然后，每个对象都将该单词的id作为键。对象二和对象三个没有问题，但是，timesPlayed对象在客户端或运行它的云函数上会变得安静、昂贵。(我会在客户中这样做)。

您可以将三个对象嵌套在一个词汇表中，并在更新用户文档时使用合并设置为true的选项。

希望能帮上忙。