Abfrageausführung mit „Abfrage erläutern“ analysieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Informationen zur Ausführung von Abfragen abrufen, wenn Sie eine Abfrage ausführen.

„Query Explain“ verwenden

Mit „Query Explain“ können Sie nachvollziehen, wie Ihre Abfragen ausgeführt werden. Hier finden Sie Details, mit denen Sie Ihre Abfragen optimieren können.

Sie können „Query Explain“ in der Firebase Console verwenden:

  • Gehen Sie in der Firebase Console zu Datenbanken und Speicher > Firestore > Daten > Abfrageeditor.
  • Führen Sie die Abfrage aus, für die Sie Ausführungsinformationen erhalten möchten.
  • Klicken Sie auf den Tab Query Explain, um die Ausgabe der Abfrageanalyse aufzurufen.

Modi erklären

Je nachdem, was Sie debuggen möchten, können Sie eine Abfrage mit „Query Explain“ in verschiedenen Modi ausführen:

  • analyze: Plant und führt die Abfrage aus. Gibt neben den regulären Ergebnissen der Abfrage auch Planerinformationen, Laufzeitausführungsstatistiken und ‑messwerte zurück.

  • explain: Plant die Abfrage, führt sie aber nicht aus. Gibt die Planerinformationen zurück, aber keine Laufzeitstatistiken, ‑messwerte oder ‑ergebnisse. Das ist nützlich, um das Verhalten einer Abfrage zu debuggen, ohne kostspielige Vorgänge auszuführen.

Analyse

Die Ausgabe von „Query Explain“ enthält zwei Hauptkomponenten: die Zusammenfassungsstatistiken und den Ausführungsbaum. Betrachten Sie die folgende Abfrage als Beispiel:

db.pipeline().collection('/users').sort(field("status").ascending()).limit(100)

Zusammenfassende Statistiken

Oben in der erläuterten Ausgabe finden Sie eine Zusammenfassung der Ausführungsstatistiken. Anhand dieser Statistiken können Sie feststellen, ob eine Abfrage eine hohe Latenz oder hohe Kosten verursacht. Er enthält auch Speicherstatistiken, mit denen Sie sehen können, wie nahe Ihre Abfrage an den Speicherlimits liegt.

Execution:
 results returned: 2
 request peak memory usage: 20.25 KiB (20,736 B)
 data bytes read: 148 B
 entity row scanned: 2

Billing:
 read units: 1

Ausführungsstruktur

Die Ausführungsstruktur beschreibt die Abfrageausführung als eine Reihe von Knoten. Die unteren Knoten (Blattknoten) rufen Daten aus der Speicherebene ab, die den Baum durchläuft, um eine Antwort auf die Anfrage zu generieren.

Weitere Informationen zu den einzelnen Ausführungsknoten finden Sie in der Ausführungsreferenz.

Weitere Informationen dazu, wie Sie diese Informationen zum Optimieren Ihrer Abfragen verwenden können, finden Sie unter Abfrageausführung optimieren.

Das folgende Beispiel zeigt einen Ausführungsbaum:

Tree:
• Compute
|  $out_1: map_set($record_1, "__name__", $__name___1, "__key__", unset)
|  is query result: true
|
|  Execution:
|   records returned: 2
|   latency: 5.96 ms (local <1 ms)
|
└── • Compute
    |  $__name___1: map_get($record_1, "__key__")
    |
    |  Execution:
    |   records returned: 2
    |   latency: 5.88 ms (local <1 ms)
    |
    └── • MajorSort
        |  fields: [$v_1 ASC]
        |  output: [$record_1]
        |  limit: 100
        |
        |  Execution:
        |   records returned: 2
        |   latency: 5.86 ms (local <1 ms)
        |   peak memory usage: 20.25 KiB (20,736 B)
        |
        └── • Compute
            |  $v_1: map_get($record_1, "status")
            |
            |  Execution:
            |   records returned: 2
            |   latency: 5.23 ms (local <1 ms)
            |
            └── • TableScan
                   source: /users
                   order: UNDEFINED
                   properties: *
                   row range: (-∞..+∞)
                   output record: $record_1
                   variables: [$record_1]

                   Execution:
                    records returned: 2
                    latency: 4.68 ms
                    records scanned: 2
                    data bytes read: 148 B

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