前言
Firebase 提供了兩種雲端數據庫解決方案：Realtime Database 和 Firestore。這兩者在結構、性能和同步特性上各有優勢，適用於不同的應用場景。本文將詳細介紹 Firebase Firestore 與 Realtime Database 的主要區別，並提供一些應用範例。

1. Firebase Firestore 與 Realtime Database 的資料結構
1.1 Realtime Database
Realtime Database 是 Firebase 的早期產品，它是一個NoSQL 樹狀結構，所有數據都存儲在一個巨大的 JSON 樹中。其結構是層級化的，類似於目錄和子目錄的層次。使得數據的存取可以非常快速，但也可能導致數據管理上的挑戰，特別是在複雜數據結構的情況下。

舉例：

• 單一的 JSON 樹狀結構：適合於簡單的數據層級結構。
• 靈活但易於混亂：隨著應用規模的增長，管理數據變得複雜且容易出錯。
• 數據讀取快捷：樹狀結構可以快速查數據，特別是在簡單查詢的情況下。

1.2 Firestore
Firestore 是 Firebase 推出的新一代雲端數據庫，它的結構更靈活，使用的是文件和集合模型。Firestore 將數據分為不同的集合，集合中包含文件，而每個文件又可以包含更深層次的子集合和文檔。

舉例：

• 文件和集合模型：類似於傳統數據庫中的表結構，適合存儲結構化的數據。
• 靈活性更高：開發者可以更方便地處理複雜數據結構，並且易於擴展。
• 文檔基礎存儲：更具組織性，便於數據維護和管理。

2. 性能與延遲
2.1 Realtime Database
Realtime Database 的性能特點在於其對即時數據同步的支持。每當數據發生變化，所有連接的客戶端都會即時獲得更新。這使它非常適合需要頻繁數據更新的應用，比如多人遊戲、聊天應用或即時協作工具。

舉例：

• 低延遲：數據變更幾乎即時同步到所有連接的客戶端。
• 適合高頻率更新：用於多人遊戲等需要即時數據更新的應用。

2.2 Firestore
Firestore 也支持實時數據同步，但它的設計更適合處理複雜的查詢和數據操作。Firestore 提供了更強大的查詢語法和索引功能，能夠處理複雜的數據篩選、排序和範圍查詢。雖然 Firestore 的同步速度稍慢於 Realtime Database，但它能夠更有效地管理和優化多樣化的數據查詢。

舉例：

• 實時同步（但稍微慢於 Realtime Database）：適合頻繁但不過於高頻的數據更新。
• 強大的查詢功能：支持更靈活和高效的查詢操作，尤其是複雜數據的篩選和檢索。

3. 同步特性與離線支持
3.1 Realtime Database
Realtime Database 內建了強大的同步功能，無論是在線還是離線，它都能確保數據的一致性。用戶可以離線進行數據操作，當設備重新連接網絡時，數據將自動同步。

舉例：

• 離線優化：用戶在斷網狀態下仍能操作數據，並在連接恢復後進行同步。
• 即時同步：適合需要即時性數據更新的應用。

3.2 Firestore
Firestore 同樣支持離線數據操作，並且在斷網期間允許進行讀取和寫入操作。當用戶重新連接時，Firestore 會自動處理數據同步，並解決潛在的衝突。

舉例：

• 雙向同步：離線時的操作會自動同步到雲端，適合移動應用和頻繁操作的應用。
• 衝突解決：Firestore 可以處理更複雜的數據衝突場景，並在設備重新上線時自動解決。

4. 定價模式
4.1 Realtime Database
Realtime Database 的計費模式主要基於數據存儲量和下載量，並且每個連接到數據庫的實時客戶端都會影響成本。隨著應用規模的擴展，維持大量的同步客戶端會增加成本。

舉例：

• 基於數據傳輸量和連接數計費。
• 適合小型即時應用：隨著應用擴大，成本會顯著增加。

4.2 Firestore
Firestore 的定價模型更加靈活，主要原因為存儲和操作次數。每個操作（如讀取、寫入、刪除）都會計入成本。使得 Firestore 更適合需要進行大量數據查詢和處理的大型應用。

舉例：

• 基於操作次數計費：讀寫操作的次數越多，成本越高。
• 適合結構化數據管理：尤其適合高頻查詢的大型應用。

5. 適合的場景
5.1 適合使用 Realtime Database 的情境

• 即時同步應用：如多人遊戲、聊天室或即時數據應用，這類應用需要即時更新和快速同步數據。
• 簡單數據結構：當應用的數據結構相對簡單時，使用 Realtime Database 可以提供低延遲、高效率的數據同步。

5.2 適合使用 Firestore 的情境

• 需要進行複雜查詢的應用：如電商平台、社交網絡或數據密集型應用，這些應用需要進行高效的篩選、排序和範圍查詢。
• 結構化數據管理：當應用的數據結構較為複雜且需要靈活管理時，Firestore 提供了更強大的結構化數據存儲和查詢功能。