使用MQL5实现Firebase数据的增删改查
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引言
如果您开发过移动端或者网页应用，就会知道后端管理是开发过程中复杂度高、耗时较长的环节之一。而谷歌热门的后端即服务（BaaS）平台Firebase，其核心优势就体现在这里。它承接了绝大部分后端繁重工作，让开发者可以更多专注业务功能开发，从而减少在基础设施管理上的投入。
Firebase提供大量应用开发工具：身份认证、云函数、数据分析、静态托管、崩溃报告等等。其中功能最强且使用最广泛的就是数据库服务。Firebase提供两大NoSQL数据库：Firebase实时数据库和云Firestore。二者用途相近，但各有独特优势；选型主要取决于项目的实际需求。
Firebase实时数据库
实时数据库是Firebase早期就推出的产品，非常适合对低延迟、多客户端实时数据同步要求高的应用场景。例如聊天软件、多人联机游戏、实时数据仪表盘，或是一切需要用户无需刷新页面即可看到数据更新的应用。
实时数据库采用简单扁平的JSON树结构存储数据。它上手简单，即便在网络较差的环境下，也能实现极快的数据更新。但受限于扁平的数据结构，当业务数据逐渐复杂后，维护难度会上升。与传统数据库相比，嵌套数据、深层关联关系和过滤查询都需要做更细致的前期规划。
云Firestore
云Firestore（常被简称为Firestore）是Firebase新一代数据库产品。其设计目标就是兼顾可扩展性、结构化数据以及高级查询能力。Firestore采用层级化的文档数据模型。数据以集合（collections）和文档（documents）的形式组织，方便开发者处理复杂的数据关联，并具备更好的可扩展性。
Firestore还内置多项强大能力：
- 高级查询 —— 多字段过滤、结果排序、查询分页
- 离线持久化 —— 设备恢复网络后自动同步本地数据
- 服务端时间戳、原子操作
- 粒度更精细的安全规则
- 和谷歌云其他服务的深度集成
总体而言，如果应用规模不大，优先追求速度与简单易用，适合选择实时数据库；如果项目规模更大，需要复杂数据模型、大规模业务支撑，则优先选择Firestore。
逐步搭建Firebase项目与数据库
现在，您已经了解两款数据库及其差异，下面从零开始完成数据库搭建。涵盖内容包含创建Firebase项目、选择数据库、配置安全规则以及数据结构。
步骤1：创建Firebase项目
要使用Firebase，您需要有谷歌账号。打开Firebase控制台，点击“添加项目”。填写项目名称（自定义即可），可以选择是否为项目开启谷歌分析。暂时可以跳过，或者等后续需要追踪用户行为时再开启。
点击“创建项目”后，Firebase会在后台完成资源分配。等待数秒，项目即创建完成。
步骤2：将应用注册到Firebase
想要调用Firebase的能力，需要先注册您的应用，支持网页端、安卓或iOS平台。点击对应平台图标（例如网页符号</>），跟随指引完成应用注册。网页应用注册完成后，系统会给到您一段配置代码段（Firebase项目凭证），需要复制粘贴到业务代码中。
配置片段示例如下：
const firebaseConfig = { apiKey: "YOUR_API_KEY", authDomain: "your-app.firebaseapp.com", projectId: "your-app", storageBucket: "your-app.appspot.com", messagingSenderId: "SENDER_ID", appId: "APP_ID" };使用该配置在您的应用中初始化Firebase。
步骤3：启用您所需的数据库
当项目与应用配置完成后，接下来选择数据库。在Firebase控制台左侧导航栏找到“构建”栏目，根据您的需求选择实时数据库或者云Firestore。
点击“创建数据库”，选择数据存储区域。绝大多数应用直接使用默认区域即可，但为获得更优性能，您也可以挑选距离用户群体更近的地域节点。
步骤4：配置安全规则
Firebase数据库灵活性极高，但高灵活性也意味着开发者需要做好权限管控。出于安全考虑，Firebase默认限制数据库的访问权限。创建过程中会提示您选择安全规则模式。开发或测试阶段，可以临时使用“测试模式”，该模式允许任何人读写数据库。切记：不要在生产环境中使用测试模式！
测试模式的示例如下：
{
"rules": {
".read": "true",
".write": "true"
}
}对于生产环境，您需要编写更具体的规则，用以控制哪些用户可以读写数据的哪些部分。Firebase安全规则可以依据用户身份认证、文档字段、请求参数等条件进行配置。
数据库URL与API密钥：为完成请求鉴权，您需要获取Firebase项目的API密钥以及数据库访问地址。这些信息位于项目设置中，对应“网页API密钥”以及“实时数据库URL”（或Firestore的REST接口端点）。
理解REST接口端点：Firebase数据库可以通过REST API进行访问。例如：
实时数据库：https://PROJECT_ID.firebaseio.com/path/to/data.json
Firestore: https://firestore.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/databases/(default)/documents/path/to/document
为演示读写操作的运行方式，我们首先新建一个集合（用于组织文档的逻辑容器），手动创建若干示例用户文档。该配置将作为后续数据读取练习的基础，帮助您完整理解Firestore的工作流程。
创建第一个集合
点击开始创建集合按钮，此时会跳出弹窗，要求输入集合名称。我们来模拟一个简易用户数据库，将集合命名为users。
集合命名完成后，需要新建集合内的第一条文档。如果不手动指定，Firestore会自动生成随机文档ID；但为了便于理解，这里手动设置文档ID，使用简单名称如users。
为文档添加字段
设置完文档ID后，就可以为文档填充字段。可以把字段类比为传统数据库中的列，但它具备更高的灵活性。
示例字段如下：
name → "Jane Doe"
由于我们的目标是通过MQL5代码自动写入数据，上述手动操作部分并不重要。现在，我们来建立数据库连接。
连接数据库
示例项目"my-users-mql5"的REST接口端点如下：
https://firestore.googleapis.com/v1/projects/my-users-mql5/databases/(default)/documents/users/
如果您现在把该链接粘贴到浏览器地址栏，大概率会看到：
现在，users集合已经创建完毕，您可以开始学习如何通过代码读取Firestore中的数据。后续我们还会介绍如何添加数据、拉取文档、监听实时更新，以及使用查询来过滤和排序数据。
创建数据
HTTP的POST方法用于向指定资源提交数据，也就是向服务端发送数据。当您发起POST请求时，通常会在请求体中携带数据；服务端处理该数据后，就会创建一条新资源（例如新建用户账号、博客文章，或是数据库内的一条记录）。
这与GET请求有所区别：GET请求仅用于获取数据，绝对不应修改服务端的任何内容。与之相对，POST的核心是发送与变更，用来生成新的数据。
在上述场景中，客户端都会把结构化数据（通常为JSON格式）发送给后端，或是直接发送至无服务器函数，再由函数将数据存入数据库，例如Firestore。
void add_data() { string url = "https://firestore.googleapis.com/v1/projects/my-users-mql5/databases/(default)/documents/users"; string jsonData = "{\"fields\":{\"Name\":{\"stringValue\":\"Jane Doe\"}}}"; uchar postData[], result[]; StringToCharArray(jsonData, postData, 0, StringLen(jsonData), CP_UTF8); string header; int res = WebRequest("POST", url, "Content-Type: application/json\r\n", 5000, postData, result, header); if(res == 200) { Print("Success: ", CharArrayToString(result)); } else { Print("Error ", res, ": ", CharArrayToString(result)); } }
使用上述代码，我们已经新增了一条名为“Jane Doe”的数据记录。该记录使用Firebase自动生成的唯一ID，即便并发写入多条数据，也可以避免键名冲突。我们可以按需添加任意数量的数据条目，还可以设置email、age或timestamp这类嵌套字段，只需按键值对方式组织这些字段并写入相应文档即可。下一步是读取数据。
读取数据
现在，数据库正常运行，接下来我们开展实际的数据交互操作。我们已经创建集合并写入若干示例文档，也掌握了使用POST向Firestore提交数据的方法。这是一个良好的开端，但读取数据与写入数据同等重要。事实上，对大量应用而言，获取并展示数据就是用户体验的核心。
无论是加载用户列表、展示资讯流，还是渲染商品目录，都需要从数据库拉取信息。这正是GET请求方法的作用。
GET是HTTP的核心请求方法之一。POST用于提交数据、创建新资源，与之不同的是，GET用于从服务端获取信息。其本质属于只读操作：发送GET请求，只是请求服务端返回对应数据，不会修改服务端的任何内容。
打个通俗的比方：POST请求如同提交表单注册新账号，而GET请求就像登录之后查看个人资料。您没有改动任何内容，只是获取已经存在的数据。
void authorize() { // 1. Construct Firestore URL string url = "https://firestore.googleapis.com/v1/projects/my-users-mql5/databases/(default)/documents/users/"; // 2. Prepare headers string headers; headers += "Content-Type: application/json\r\n"; // 3. Send request char data[], result[]; int timeout = 5000; int status = WebRequest("GET", url, headers, timeout, data, result, headers); // 4. Handle response if(status == 200) { // Print("Firestore Data Received:"); int filehandle = FileOpen("firebase-temp.txt", FILE_WRITE | FILE_BIN); if(filehandle != INVALID_HANDLE) { //--- Saving the contents of the result[] array to a file FileWriteArray(filehandle, result, 0, ArraySize(result)); //--- Closing the file FileFlush(filehandle); FileClose(filehandle); } else Print("Error in FileOpen. Error code =", GetLastError()); } else { Print("Error Code: ", status); Print("Response: ", CharArrayToString(result)); } }
只需寥寥几行代码，我们就能得到文件"firebase-temp.txt"，该文件保存了数据库返回的全部信息。
权限提醒：务必确认Firestore安全规则在对应位置开放读权限。公开测试阶段，可以使用开放规则（allow read: if true;），但生产环境务必收紧权限！
更新数据
到这里您应该已经注意到，无论通过控制台手动新增文档，还是调用Firebase SDK代码写入，Firestore数据库中的每一条文档都会被分配一个唯一文档ID。该ID是一串由字母、数字组成的随机字符串，例如kJ73sd98ASQv，乍看之下似乎没有太大意义。
Firestore的结构由集合与文档构成。一个集合包含若干文档，每份文档内部以键‑值对形式存储数据。向集合新增文档时，既可以交由Firestore自动生成ID，也可以手动自定义ID。
例如，向users集合新增一位用户后，会得到如下访问路径：
users/kJ73sd98ASQv
这意味着该用户文档存放于users集合内，将kJ73sd98ASQv作为唯一ID。后续如果您要读取、更新或者删除这份特定文档，就必须使用完整路径，其中要带上文档ID。
但千万不要忽视文档ID的重要性。实际上，它是唯一标识符，Firestore（以及您的应用程序）依靠它来快速定位、修改或移除指定的数据。可以把文档ID类比为指纹 —— 不存在两份ID完全相同的文档，根据ID才可以精准地操作单份文档。
因此，在Firestore中执行更新或删除操作时，获取并使用文档ID是必不可少的关键步骤。
以“Jane Doe”这条示例数据为例，该文档接口端点如下：
https://firestore.googleapis.com/v1/projects/my-users-mql5/databases/(default)/documents/users/NoQ8m2vYLnGkykNhUjFE对应的文档ID为： NoQ8m2vYLnGkykNhUjFE想要更新这份数据，可以使用"PATCH"方法：
void update_entry(string doc_id) { string url = "https://firestore.googleapis.com/v1/projects/my-users-mql5/databases/(default)/documents/users/" + doc_id; //end point url string jsonData = "{\"fields\":{\"exampleField\":{\"stringValue\":\"Princess Doe\"}}}"; //specifiy data to be added uchar postData[], result[]; StringToCharArray(jsonData, postData, 0, StringLen(jsonData), CP_UTF8); //convert plain string to char array to be sent to the db string header; int res = WebRequest("PATCH", url, "Content-Type: application/json\r\n", 5000, postData, result, header); if(res == 200) { Print("Success: ", CharArrayToString(result)); //if successful, print } else { Print("Error ", res, ": ", CharArrayToString(result)); //return error } }
运行此段代码，我们就可以把姓名字段的值由"Jane Doe"更新为"Princess Doe"。
删除条目
这一组操作的最后一项就是删除数据记录。如果要删除类似“Jane Doe”的记录，可以先定位到该记录的唯一ID，再针对对应的路径发送DELETE请求。例如，对存储Jane数据、由系统自动生成键的子节点调用DELETE请求，该记录就会从数据库中被永久清除。该操作可以结合Promise链式调用或者回调函数，处理执行成功与异常失败的状态，让应用能够给出合理的反馈。另外，需要配置Firebase安全规则来管控删除权限，避免未授权用户误删或者恶意销毁数据。
void delete_entry(string documentId) { string url = "https://firestore.googleapis.com/v1/projects/my-users-mql5" + "/databases/(default)/documents/users/" + documentId; //end point url with specified document ID uchar result[]; uchar postData[]; // Empty payload for DELETE string headers = "Content-Type: application/json\r\n"; string responseHeaders; // To store response headers (unused here) // Correct WebRequest overload: int res = WebRequest( "DELETE", // HTTP method url, // Full URL with document ID headers, // Request headers 5000, // Timeout (5 seconds) postData, // Empty payload (uchar array, not NULL) result, // Response data responseHeaders // Response headers (ignored) ); if(res == 200) { Print("Document deleted"); //sucess } else { Print("Error ", res, ": ", CharArrayToString(result)); } }
指定文档ID，即可完成该条记录的删除。
在算法交易中使用Firebase
到目前为止，我们已经掌握了如何在MQL5中实现基础的增删改查功能，接下来通过实际示例，讲解如何把上述知识应用到算法交易场景中。对于本示例，我们将交易终端的交易数据上传至Firebase，之后在数据看板上读取这些交易数据。
向Firebase推送交易数据
我们可以编写基础MQL5代码获取已平仓订单的相关信息，并把这些数据发送到数据库做后续处理。
datetime last_closed_time; //+------------------------------------------------------------------+ //| Expert initialization function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnInit() { last_closed_time = TimeCurrent(); //--- return(INIT_SUCCEEDED); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Expert deinitialization function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnDeinit(const int reason) { //--- } //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ void add_data(ulong ticket, string symbol, double lot, double profit) { string url = "https://firestore.googleapis.com/v1/projects/my-users-mql5/databases/(default)/documents/users"; // Build JSON dynamically using function parameters string trade_id = "Trade_" + IntegerToString((int)ticket); string jsonData = "{" "\"fields\":{" "\"" + trade_id + "\":{" "\"mapValue\":{" "\"fields\":{" "\"symbol\":{\"stringValue\":\"" + symbol + "\"}," "\"lot\":{\"doubleValue\":" + DoubleToString(lot, 2) + "}," "\"profit\":{\"doubleValue\":" + DoubleToString(profit, 2) + "}" "}" "}" "}" "}" "}"; uchar postData[], result[]; StringToCharArray(jsonData, postData, 0, StringLen(jsonData), CP_UTF8); string header; int res = WebRequest("POST", url, "Content-Type: application/json\r\n", 5000, postData, result, header); if(res == 200) { Print("Success: ", CharArrayToString(result)); } else { Print("Error ", res, ": ", CharArrayToString(result)); } } //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ void OnTrade() { HistorySelect(0, TimeCurrent()); for(int i = 0; i < HistoryDealsTotal(); i++) { if(deal.SelectByIndex(i)) { if(deal.Time() >= last_closed_time && last_closed_time != 0) { if(deal.Entry() == DEAL_ENTRY_OUT) { add_data(deal.Ticket(), deal.Symbol(), deal.Volume(), deal.Profit()); } } } } last_closed_time = TimeCurrent(); }
将MQL5交易数据同步至Firestore
可以对所有上传的数据进行存储、下载，还可以逐行读取，之后展示在数据看板上。相比翻找海量日志文件或是依靠截图复盘，这种方式能够清晰且规整地查看交易历史。通过该数据组织形式，可以更直观地呈现交易绩效，让交易者发现那些原本容易被忽略的规律与模式。
int OnInit() { //--- draw_dashboard(); get_data(); return(INIT_SUCCEEDED); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Expert deinitialization function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnDeinit(const int reason) { //--- } //+------------------------------------------------------------------+ //| Expert tick function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnTick() { //--- } //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ void draw_dashboard() { ObjectCreate(0, "dash-board", OBJ_RECTANGLE_LABEL, 0, 0, 0); ObjectSetInteger(0, "dash-board", OBJPROP_XDISTANCE, 20); ObjectSetInteger(0, "dash-board", OBJPROP_YDISTANCE, 20); ObjectSetInteger(0, "dash-board", OBJPROP_XSIZE, 250); ObjectSetInteger(0, "dash-board", OBJPROP_YSIZE, 150); ObjectSetInteger(0, "dash-board", OBJPROP_BGCOLOR, clrDarkSlateGray); ObjectCreate(0, "dash-tv", OBJ_LABEL, 0, 0, 0); ObjectSetInteger(0, "dash-tv", OBJPROP_XDISTANCE, 50); ObjectSetInteger(0, "dash-tv", OBJPROP_YDISTANCE, 40); ObjectSetString(0, "dash-tv", OBJPROP_TEXT, "Total Volume: " + DoubleToString(trading_volume_from_file(), 2)); ObjectSetInteger(0, "dash-tv", OBJPROP_COLOR, clrWhite); ObjectCreate(0, "dash-profit", OBJ_LABEL, 0, 0, 0); ObjectSetInteger(0, "dash-profit", OBJPROP_XDISTANCE, 50); ObjectSetInteger(0, "dash-profit", OBJPROP_YDISTANCE, 80); ObjectSetString(0, "dash-profit", OBJPROP_TEXT, "Total Profit: " + DoubleToString(pnl_from_file(), 2)); ObjectSetInteger(0, "dash-profit", OBJPROP_COLOR, clrWhite); } //+------------------------------------------------------------------+ //+------------------------------------------------------------------+ //| Get total trading volume | //+------------------------------------------------------------------+ double trading_volume_from_file(string filename = "firebase-temp-trade.txt") { double tv = 0; int filehandle = FileOpen(filename, FILE_READ | FILE_TXT | FILE_ANSI); if(filehandle == INVALID_HANDLE) { Print("Error opening file: ", GetLastError()); return 0; } string line; while(!FileIsEnding(filehandle)) { line = FileReadString(filehandle); // Look for lot values if(StringFind(line, "lot") != -1) { string raw0 = FileReadString(filehandle); int stat_int = StringFind(raw0, "d", 0); string raw = StringSubstr(raw0, stat_int + 14, -1); double profit = StringToDouble(raw); //--- tv += NormalizeDouble(profit, 2); } } FileClose(filehandle); return tv; } //+------------------------------------------------------------------+ //| Get total PnL | //+------------------------------------------------------------------+ double pnl_from_file(string filename = "firebase-temp-trade.txt") { double p_l = 0; int filehandle = FileOpen(filename, FILE_READ | FILE_TXT | FILE_ANSI); if(filehandle == INVALID_HANDLE) { Print("Error opening file: ", GetLastError()); return 0; } int line_no = 0; while(!FileIsEnding(filehandle)) { string line = FileReadString(filehandle); line_no++; // Look for profit values if(StringFind(line, "profit") != -1) { string raw0 = FileReadString(filehandle); int stat_int = StringFind(raw0, "d", 0); string raw = StringSubstr(raw0, stat_int + 14, -1); double profit = StringToDouble(raw); //--- p_l += profit; } } FileClose(filehandle); return p_l; } //+------------------------------------------------------------------+ void get_data() { // 1. Construct Firestore URL string url = "https://firestore.googleapis.com/v1/projects/my-users-mql5/databases/(default)/documents/users"; // 2. Prepare headers string headers; headers += "Content-Type: application/json\r\n"; // 3. Send request char data[], result[]; int timeout = 5000; int status = WebRequest("GET", url, headers, timeout, data, result, headers); // 4. Handle response if(status == 200) { // Print("Firestore Data Received:"); int filehandle = FileOpen("firebase-temp-trade.txt", FILE_WRITE | FILE_BIN); if(filehandle != INVALID_HANDLE) { //--- Saving the contents of the result[] array to a file FileWriteArray(filehandle, result, 0, ArraySize(result)); //--- Closing the file FileFlush(filehandle); FileClose(filehandle); } else Print("Error in FileOpen. Error code =", GetLastError()); } else { Print("Error Code: ", status); Print("Response: ", CharArrayToString(result)); } } //+------------------------------------------------------------------+
输出示例如下：
结论
数据库是现代应用的基石，掌握数据库开发是开发者不可或缺的技能。学会对接Firebase后，无论是利用实时数据库的即时同步能力，还是利用Firestore强大的查询功能，您都已经掌握了一套核心工具集，可以用来开发动态、数据驱动型应用程序。
| 文件名 | 描述 |
|---|---|
| firebase-users.mq5 | 实现Firestore增删改查功能的代码文件 |
| Download_Infor.mq5 | 从Firestore中拉取数据并在图表上展示的代码文件 |
| Sending_Trading_Info.mq5 | 将交易信息发送至Firestore的代码文件 |
本文由MetaQuotes Ltd译自英文
原文地址： https://www.mql5.com/en/articles/17854
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