Firestoreとは Google社が提供するNoSQL型のデータベースです。 特徴として、リアルタイムのデータを受信できる、つまりDB側のデータが変更されるとすぐに、クライアント側に反映される仕組みを提供しています。 FirestoreはNoSQLの1つ NoSQLとはざっくり言えば、RDB以外のデータベース製品です。FirestoreもNoSQLの1つです。Firestoreのデータ構造は、個人的な印象でいえば階層化されているKVSです。 KVSとは KVS(Key-Value Store)とは、JavaでいうMap、Pythonでいう辞書、PHPでいう連想配列にあたるデータ構造です。キーとそれに紐づけられたデータを管理します。 KVSは一般的に逆引きに弱いです。逆引きとは、条件を満たすデータを取得することです。例えば、ユーザIDがキーで名前と電話番号が関連付けられたデータのとき、名

※これは2019/1/13時点の情報です。 最近Firestoreを触りはじめました。 (メインはiOSです。) 今までRDBを使ってきましたが NoSQLはほとんど経験がなく どういうデータ構造で設計すれば良いのかがいまいちわからなかったので 色々と調べています。 その中でFirebaseの↓の動画を見つけ 具体例と共にデータ構造についての決め方などが話されており 整理をするためにも記録としてまとめてみました。 6つのルール データ構造を考える前に 現時点でのルールがいくつかあるらしく それについては↓の動画で言及されており それについても記載します。 1. ドキュメントに上限がある 1つのドキュメントに格納できるのは1MBまで 画像など格納するは難しそうです。 フィールドは20,000まで マップにするとマップ自体も1つとしてカウントされます。 これはFirestoreが各フィールドに

はじめに こんにちは、株式会社 Flatt Security セキュリティエンジニアのぴざきゃっと (@pizzacat83) です。 認証機構を自作せずに導入できる Firebase Authentication は様々なアプリケーションにて利用されていますが、その特性を十分に理解せずに導入すると、実は不具合や脆弱性が生じることがあります。そこで本稿では Firebase Authentication を利用するうえで、注意しなければ不具合や脆弱性に繋がりうる 7 個の「落とし穴」について解説します。 はじめに IDaaS の利点と欠点 落とし穴 1. 自己サインアップ リスク 対策 落とし穴 2. ユーザーが自身を削除できる 対策 落とし穴 3. 他人のメールアドレスを用いたユーザー登録 リスク リスク 3-1. メールアドレス誤入力によるユーザー乗っ取り リスク 3-2. 他人にメー