単一のイベントを繰り返し監視する代わりにクエリを使用して、ソーシャルネットワークアプリの投稿の取得を高速化します

/ posts / id /（投稿情報）のような私のソーシャルネットワークの投稿オブジェクトにつながるキーの配列があります

投稿をロードするとき、/ posts / 0をロードし、次に/ posts / 1などをobserveSingleEventOfType(.Value)メソッドを使用してロードします。

私lazyTableViewは一度に30をロードするためにを使用しますが、それはかなり遅いです。JSONツリーのデータを再構成する必要がある場合でも、クエリメソッドの1つを使用する方法、またはそれを高速化する別の方法はありますか？

私は自分のアプリを再実装したParseから来ており、これまでのところ非常に良い経験をしています。ちょうどこれに私は少しこだわっています。助けてくれてありがとう！

編集：

func loadNext(i: Int) { 

    // check if exhists
    let ideaPostsRef = Firebase(url: "https://APPURL")

    ideaPostsRef.childByAppendingPath(i.description).observeSingleEventOfType(.Value, withBlock: {
        (snapshot) in

        if i % 29 == 0 && i != 0 && !self.hitNull { return }
            // false if nil
            // true if not nil
        if !(snapshot.value is NSNull) {
            let postJSON  = snapshot.value as! [String: AnyObject]
            print("GOT VALID \(postJSON)")
            let post = IdeaPost(message: postJSON["message"] as! String, byUser: postJSON["user"] as! String, withId: i.description)
            post.upvotes = postJSON["upvotes"] as! Int
            self.ideaPostDataSource.append(post)
            self.loadNext(i + 1)
        } else {
            // doesn't exhist
            print("GOT NULL RETURNING AT \(i)")
            self.doneLoading = true
            self.hitNull = true
            return
        }
    }
}

この再帰関数は基本的に実行され、firebaseからキー番号iの値を取得します。NSNULLの場合、それが読み込み可能な最後のポストであることを認識し、二度とロードしません。NSNULLがヒットしない場合はi % 29 == 0、ベースケースとして返されるため、一度に読み込まれる投稿は30のみです（0インデックス付き）。私が設定した場合doneLoadingにtrue、tableView.reloadData()プロパティのオブザーバを使用して呼び出されます。

これは私がフェッチしている配列のサンプルです

"ideaPosts" : [ {
    "id" : 0,
    "message" : "Test",
    "upvotes" : 1,
    "user" : "Anonymous"
  }, {
    "id" : 1,
    "message" : "Test2",
    "upvotes" : 1,
    "user" : "Anonymous"
  } ]

更新：AskFirebaseエピソードでこの質問についても説明します。

リクエストをパイプライン処理できるので、Firebaseから多くのアイテムをロードするのが遅くなる必要はありません。しかし、あなたのコードはこれを不可能にしています、それは実際に次善のパフォーマンスにつながります。

コードでは、サーバーにアイテムを要求し、そのアイテムが返されるのを待ってから、次のアイテムをロードします。次のような簡略化されたシーケンス図では、

Your app                     Firebase 
                             Database

        -- request item 1 -->
                               S  L
                               e  o
                               r  a
                               v  d
                               e  i
        <-  return item  1 --  r  n
                                  g
        -- request item 2 -->
                               S  L
                               e  o
                               r  a
                               v  d
                               e  i
                               r  n
        <-  return item  2 --     g
        -- request item 3 -->
                 .
                 .
                 .
        -- request item 30-->
                               S  L
                               e  o
                               r  a
                               v  d
                               e  i
                               r  n
                                  g
        <-  return item 30 --

このシナリオでは、往復時間の30倍+ディスクからデータをロードするのにかかる時間の30倍待機しています。（簡単にするために）往復に1秒かかり、ディスクからのアイテムのロードにも最低1秒かかるとすると、30 *（1 + 1）= 60秒になります。

Firebaseアプリケーションでは、すべてのリクエスト（または少なくとも適切な数のリクエスト）を一度に送信すると、パフォーマンスが大幅に向上します。

Your app                     Firebase 
                             Database

        -- request item 1 -->
        -- request item 2 -->  S  L
        -- request item 3 -->  e  o
                 .             r  a
                 .             v  d
                 .             e  i
        -- request item 30-->  r  n
                                  g
        <-  return item  1 --     
        <-  return item  2 --      
        <-  return item  3 --
                 .
                 .
                 .
        <-  return item 30 --

再び1秒のラウンドトリップと1秒のロードを想定すると、30 * 1 + 1 = 31秒待機します。

つまり、すべてのリクエストは同じ接続を経由します。唯一の違い、ということを考えるとget(1)、get(2)、get(3)とは、getAll([1,2,3])フレームのためのいくつかのオーバーヘッドです。

私はjsbinをセットアップして動作を説明します。データモデルは非常に単純ですが、違いを示しています。

function loadVideosSequential(videoIds) {
  if (videoIds.length > 0) {
    db.child('videos').child(videoIds[0]).once('value', snapshot => {
      if (videoIds.length > 1) {
        loadVideosSequential(videoIds.splice(1), callback)
      }
    });
  }
}

function loadVideosParallel(videoIds) {
  Promise.all(
    videoIds.map(id => db.child('videos').child(id).once('value'))
  );
}

比較すると、私のシステムでは64個のアイテムを順次ロードするのに3.8秒かかりますが、（Firebaseクライアントがネイティブに行うように）パイプラインでロードするのに600ミリ秒かかります。正確な数は接続（レイテンシと帯域幅）によって異なりますが、パイプラインバージョンは常に大幅に高速になります。