Learn how Firestore can scale to power your enterprise applications, now with MongoDB compatibility. Learn more in Google Cloud.

Google używa technologii AI do tłumaczenia treści na Twój preferowany język. Tłumaczenia wygenerowane przez AI mogą zawierać błędy.

Optymalizowanie wydajności zapytań

Aby rozwiązać problemy z powolnymi zapytaniami, użyj funkcji Query Explain, aby uzyskać plan wykonywania zapytania i profil wykonywania w czasie działania. W sekcji poniżej opisano czynności, które możesz wykonać, aby zoptymalizować wydajność zapytania w zależności od profilu wykonywania:

Ograniczanie liczby wyników

Użyj pola zwróconych rekordów w drzewie wykonania, aby sprawdzić, czy zapytanie zwraca wiele dokumentów. Rozważ ograniczenie liczby zwracanych dokumentów za pomocą etapu limit(...). Zmniejsza to rozmiar zserializowanych bajtów wyników zwracanych klientom przez sieć. W przypadkach, gdy węzeł Limit jest poprzedzony węzłem MajorSort, mechanizm zapytań może połączyć węzły Limit i MajorSort oraz zastąpić pełną materializację i sortowanie w pamięci sortowaniem TopN, co zmniejsza zapotrzebowanie zapytania na pamięć.

Ograniczanie rozmiaru dokumentu wynikowego

Rozważ ograniczenie rozmiaru zwracanego dokumentu, używając select(...), aby zwracać tylko wymagane pola, lub remove_fields(...), aby odrzucać zbyt duże pola. Pomaga to zmniejszyć koszty obliczeniowe i pamięciowe przetwarzania wyników pośrednich oraz rozmiar zserializowanych bajtów wyników zwracanych klientom przez sieć. W przypadkach, gdy wszystkie pola, do których odwołuje się zapytanie, są objęte zwykłym indeksem, umożliwia to również pełne objęcie zapytania skanowaniem indeksu, co eliminuje konieczność pobierania dokumentów z pamięci głównej.

Używanie indeksów

Aby skonfigurować i zoptymalizować indeksy, postępuj zgodnie z poniższymi instrukcjami.

Sprawdzanie, czy zapytanie używa indeksu

Możesz sprawdzić, czy zapytanie używa indeksu, sprawdzając węzły liści w drzewie wykonywania. Jeśli węzeł liścia drzewa wykonywania jest węzłem TableScan, oznacza to, że zapytanie nie używa indeksu i skanuje dokumenty z pamięci podstawowej. Jeśli używany jest indeks, węzeł liścia drzewa wykonania wyświetli identyfikator indeksu i pola indeksu.

Identyfikowanie lepszego indeksu

Indeks jest przydatny w przypadku zapytania, jeśli może zmniejszyć liczbę dokumentów, które mechanizm zapytań musi pobrać z pamięci podstawowej, lub jeśli kolejność pól może spełnić wymagania dotyczące sortowania zapytania.

Jeśli indeks jest używany w zapytaniu, ale mechanizm zapytań nadal pobiera i odrzuca wiele dokumentów, co jest identyfikowane przez węzeł skanowania, który zwraca wiele rekordów, a następnie węzeł filtra, który zwraca niewiele rekordów, oznacza to, że predykat zapytania spełniony przy użyciu indeksu nie jest selektywny. Aby utworzyć bardziej odpowiedni indeks, zapoznaj się z artykułem Tworzenie indeksów.

Jeśli indeks jest używany w zapytaniu, ale mechanizm zapytań nadal wykonuje zmianę kolejności zbioru wyników w pamięci, co jest identyfikowane przez węzeł MajorSort w drzewie wykonywania zapytania, oznacza to, że użytego indeksu nie można użyć do spełnienia wymagania sortowania zapytania. Aby utworzyć bardziej odpowiedni indeks, zapoznaj się z następną sekcją.

Tworzenie indeksów

Aby utworzyć indeksy, postępuj zgodnie z dokumentacją dotyczącą zarządzania indeksami. Aby mieć pewność, że zapytanie może używać indeksów, utwórz zwykłe indeksy (nie wielokluczowe) z polami w tej kolejności:

Wszystkie pola, które będą używane w operatorach równości. Aby zmaksymalizować szansę na ponowne użycie w zapytaniach, uporządkuj pola w kolejności malejącej według występowania pól w operatorach równości w zapytaniach.
Wszystkie pola, według których będzie przeprowadzane sortowanie (w tej samej kolejności).
Pola, które będą używane w operatorach zakresu lub nierówności, w kolejności malejącej selektywności ograniczeń zapytania.
Pola, które zostaną zwrócone w ramach zapytania w indeksie: uwzględnienie takich pól w indeksie pozwala mu objąć zapytanie i uniknąć konieczności pobierania dokumentu z pamięci głównej.

Wymuszanie skanowania indeksu lub tabeli

Gdy wysyłasz zapytanie do Cloud Firestore, automatycznie używa on indeksów, które mogą zwiększyć wydajność zapytania. Dzięki temu nie musisz określać indeksu dla zapytań. W przypadku zapytań, które mają kluczowe znaczenie dla Twojego zbioru zadań, zalecamy jednak użycie opcji forceIndex, aby uzyskać bardziej spójną wydajność.

W niektórych przypadkach Cloud Firestore może wybrać indeks, który zwiększa czas oczekiwania na zapytanie. Jeśli po wykonaniu czynności opisanych w sekcji dotyczącej rozwiązywania problemów ze spadkiem wydajności uznasz, że warto wypróbować inny indeks dla zapytania, możesz określić indeks za pomocą opcji forceIndex.

Możesz użyć opcji forceIndex na dowolnym etapie wejściowym w operacjach potoku, aby zastąpić domyślny plan zapytania Cloud Firestore i określić indeks do użycia lub wymusić skanowanie tabeli.

Wymuszanie określonego indeksu

Aby wymusić użycie określonego indeksu przez zapytanie, podaj identyfikator indeksu jako ciąg znaków w opcji forceIndex. Identyfikator indeksu znajdziesz w konsoli lub w komunikatach o błędach.

Poniższy przykład wymusza na planiście użycie indeksu o identyfikatorze CICAgOi36pgK:

Node.js

// Force Planner to use Index ID CICAgOi36pgK
await db.pipeline()
  .collectionGroup({ collectionId: "customers", forceIndex: "CICAgOi36pgK" })
  .limit(100)
  .execute();test.firestore.js

Java

// Force Planner to use Index ID CICAgOi36pgK
Pipeline.Snapshot results1 =
    firestore.pipeline()
      .collectionGroup("customers", new CollectionGroupOptions()
          .withHints(new CollectionHints().withForceIndex("CICAgOi36pgK")))
      .limit(100)
      .execute().get();PipelineSnippets.java

Go

// Force Planner to use Index ID CICAgOi36pgK
snapshot1 := client.Pipeline().
	CollectionGroup("customers", firestore.WithForceIndex("CICAgOi36pgK")).
	Limit(100).
	Execute(ctx)pipeline_snippets_general.go

Oto kilka przypadków użycia, w których warto wymusić użycie konkretnego indeksu:

testowanie wydajności różnych indeksów;
zapewnienie, że w zapytaniu zostanie użyty konkretny, znany jako optymalny indeks;
zastępowanie optymalizatora, gdy jego domyślny wybór jest nieoptymalny w przypadku konkretnego zapytania;

Jeśli nie znajdzie określonego indeksu, zapytanie się nie powiedzie.

Wymuszanie skanowania tabeli

Skanowanie tabeli odczytuje dokumenty w kolekcji lub grupie kolekcji bez użycia indeksów pomocniczych. Aby wymusić skanowanie tabeli, ustaw forceIndex na primary.

Poniższy przykład wymusza skanowanie tabeli:

// Force Planner to only do a Full-Table Scan
db.pipeline()
  .collectionGroup({ collectionId: "customers", forceIndex: "primary" })
  .limit(100)

Skanowanie tabeli może być przydatne w tych przypadkach:

bardzo małych kolekcji, w przypadku których narzut indeksu nie jest uzasadniony;
W przypadku zapytań, które uzyskują dostęp do większości dokumentów w kolekcji.
Do debugowania i porównywania wydajności.

Korzystanie z `forceIndex` z wyjaśnieniem zapytania

Możesz użyć wyjaśnienia zapytania w trybie explain lub analyze, aby obserwować efekty działania forceIndex:

Sprawdź, czy usługa Cloud Firestore użyła określonego indeksu w forceIndex, sprawdzając węzły liści drzewa wykonania pod kątem identyfikatora indeksu.
Sprawdź, czy podczas korzystania z forceIndex: "primary" w planie pojawia się węzeł TableScan.
W trybie analyze porównaj wskaźniki skuteczności, takie jak czas oczekiwania, zeskanowane dokumenty i zeskanowane wpisy indeksu, z użyciem forceIndex i bez niego, aby dostosować wydajność zapytań.

`forceIndex` – sprawdzone metody

Chociaż forceIndex zapewnia większą kontrolę nad wykonywaniem zapytań, optymalizator zapytań Cloud Firestore jest ogólnie skuteczny w większości przypadków użycia. Podczas korzystania z atrybutu forceIndex weź pod uwagę te sprawdzone metody:

Używaj forceIndex z rozwagą. Jeśli zauważysz nieoptymalną wydajność domyślnego planu zapytania, przed wymuszeniem indeksu użyj funkcji Query Explain, aby zdiagnozować problem.
Gdy używasz forceIndex, przetestuj zapytania z realistycznymi ilościami danych, aby poznać ich charakterystykę pod względem wydajności i kosztów.
Unikaj używania forceIndex: "primary" w dużych kolekcjach w środowiskach produkcyjnych.

Więcej informacji o danych wyjściowych zapytania wykonanego za pomocą funkcji wyjaśniania zapytań znajdziesz w artykule Informacje o wykonywaniu zapytań.