الدوال الحسابية

الدوال الحسابية

تتضمّن جميع دوال العمليات الحسابية في Cloud Firestore السلوكيات التالية:

  • يتم تقييمها على أنّها NULL إذا كانت أيّ من مَعلمات الإدخال NULL.
  • يتم تقييمها على أنّها NaN إذا كانت أي من الوسيطات NaN.
  • يؤدي إلى حدوث خطأ في حال حدوث تجاوز الحد الأقصى أو الأدنى.

تنفِّذ Cloud Firestore عملية توسيع النوع الرقمي استنادًا إلى التسلسل الهرمي التالي: INT32 < INT64 < FLOAT64 < DECIMAL128. عندما تقبل دالة حسابية وسيطات رقمية متعدّدة من أنواع مختلفة (على سبيل المثال، add(5.0D, 6L))، يتم تحويل الأنواع الأضيق ضمنيًا إلى النوع الأوسع نطاقًا المتوفّر بين المعامِلات. في المثال السابق، تم توسيع 6L إلى 6.0D، ما أدّى إلى عرض التعبير للنوع FLOAT64.

يمكن أن يؤدي التحويل الضمني من INT64 إلى FLOAT64 إلى فقدان الدقة، إذ يمكن أن تفقد القيمة المحوَّلة أقل وحدات البت أهمية. سيتم تقريب القيمة الناتجة إلى أقرب عدد صحيح باستخدام وضع التقريب إلى أقرب عدد صحيح وفقًا لمعيار IEEE 754.

الاسم الوصف
ABS لعرض القيمة المطلقة لـ number
ADD لعرض قيمة x + y
SUBTRACT لعرض قيمة x - y
MULTIPLY لعرض قيمة x * y
DIVIDE لعرض قيمة x / y
MOD لعرض ما تبقى من قسمة x / y
CEIL تعرض هذه الدالة الحد الأدنى لعدد number
FLOOR تعرض دالة السقف لـ number
ROUND تقريب number إلى places من المنازل العشرية
TRUNC يقتطع number إلى places من المنازل العشرية
POW لعرض قيمة base^exponent
SQRT تعرض هذه الدالة الجذر التربيعي لـ number
EXP لعرض عدد أويلر مرفوعًا إلى الأس exponent
LN تعرض هذه الدالة اللوغاريتم الطبيعي لعدد number
LOG لعرض لوغاريتم number
LOG10 لعرض لوغاريتم number للأساس 10
RAND تعرض عددًا عشريًا عشوائيًا زائفًا

ABS

البنية:

abs[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64](number: N) -> N

الوصف:

لعرض القيمة المطلقة للعدد number.

  • تعرض هذه الدالة خطأ عندما تتجاوز الدالة الحد الأقصى لقيمة INT32 أو INT64.

أمثلة:

رقم abs(number)
10 10
-10 10
10L 10L
-0.0 0.0
10.5 10.5
-10.5 10.5
-231 [error]
-263 [error]

إضافة

البنية:

add[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64](x: N, y: N) -> N

الوصف:

تعرض هذه الدالة قيمة x + y.

أمثلة:

x y add(x, y)
20 3 23
10.0 1 ‫11.0
22.5 2.0 24.5
INT64.MAX 1 [error]
INT64.MIN -1 [error]
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("soldBooks").add(field("unsoldBooks")).as("totalBooks"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("soldBooks").add(field("unsoldBooks")).as("totalBooks"))
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("soldBooks").add(Field("unsoldBooks")).as("totalBooks")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.add(field("soldBooks"), field("unsoldBooks")).alias("totalBooks"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.add(field("soldBooks"), field("unsoldBooks")).alias("totalBooks"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("soldBooks").add(Field.of("unsoldBooks")).as_("totalBooks"))
    .execute()
)
Java
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(add(field("soldBooks"), field("unsoldBooks")).as("totalBooks"))
        .execute()
        .get();
متابعة
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Add(firestore.FieldOf("soldBooks"), firestore.FieldOf("unsoldBooks")).As("totalBooks"),
	)).
	Execute(ctx)

طرح

البنية:

subtract[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64](x: N, y: N) -> N

الوصف:

تعرض هذه الدالة قيمة x - y.

أمثلة:

x y subtract(x, y)
20 3 17
10.0 1 ‫9.0
22.5 2.0 20.5
INT64.MAX -1 [error]
INT64.MIN 1 [error]
Node.js
const storeCredit = 7;
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("price").subtract(constant(storeCredit)).as("totalCost"))
  .execute();

Web

const storeCredit = 7;
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("price").subtract(constant(storeCredit)).as("totalCost"))
);
Swift
let storeCredit = 7
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("price").subtract(Constant(storeCredit)).as("totalCost")])
  .execute()

Kotlin

val storeCredit = 7
val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.subtract(field("price"), storeCredit).alias("totalCost"))
    .execute()

Java

int storeCredit = 7;
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.subtract(field("price"), storeCredit).alias("totalCost"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

store_credit = 7
result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("price").subtract(store_credit).as_("totalCost"))
    .execute()
)
Java
int storeCredit = 7;
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(subtract(field("price"), storeCredit).as("totalCost"))
        .execute()
        .get();
متابعة
storeCredit := 7
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Subtract(firestore.FieldOf("price"), storeCredit).As("totalCost"),
	)).
	Execute(ctx)

MULTIPLY

البنية:

multiply[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64](x: N, y: N) -> N

الوصف:

تعرض هذه الدالة قيمة x * y.

أمثلة:

x y multiply(x, y)
20 3 60
10.0 1 10.0
22.5 2.0 45.0
INT64.MAX 2 [error]
INT64.MIN 2 [error]
FLOAT64.MAX FLOAT64.MAX +inf
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("price").multiply(field("soldBooks")).as("revenue"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("price").multiply(field("soldBooks")).as("revenue"))
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("price").multiply(Field("soldBooks")).as("revenue")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.multiply(field("price"), field("soldBooks")).alias("revenue"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.multiply(field("price"), field("soldBooks")).alias("revenue"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("price").multiply(Field.of("soldBooks")).as_("revenue"))
    .execute()
)
Java
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(multiply(field("price"), field("soldBooks")).as("revenue"))
        .execute()
        .get();
متابعة
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Multiply(firestore.FieldOf("price"), firestore.FieldOf("soldBooks")).As("revenue"),
	)).
	Execute(ctx)

DIVIDE

البنية:

divide[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64](x: N, y: N) -> N

الوصف:

تعرض هذه الدالة قيمة x / y. يتم اقتطاع القسمة على عدد صحيح.

أمثلة:

x y divide(x, y)
20 3 6
10.0 3 3.333...
22.5 2 11.25
10 0 [error]
1.0 0.0 +inf
-1.0 0.0 -inf
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("ratings").divide(field("soldBooks")).as("reviewRate"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("ratings").divide(field("soldBooks")).as("reviewRate"))
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("ratings").divide(Field("soldBooks")).as("reviewRate")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.divide(field("ratings"), field("soldBooks")).alias("reviewRate"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.divide(field("ratings"), field("soldBooks")).alias("reviewRate"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("ratings").divide(Field.of("soldBooks")).as_("reviewRate"))
    .execute()
)
Java
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(divide(field("ratings"), field("soldBooks")).as("reviewRate"))
        .execute()
        .get();
متابعة
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Divide(firestore.FieldOf("ratings"), firestore.FieldOf("soldBooks")).As("reviewRate"),
	)).
	Execute(ctx)

تعديل

البنية:

mod[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64](x: N, y: N) -> N

الوصف:

تعرض هذه الدالة باقي القسمة x / y.

  • يتم عرض الخطأ error عندما تكون قيمة y صفرًا لأنواع الأعداد الصحيحة (INT64).
  • تعرض الدالة NaN عندما تكون قيمة y صفرًا لأنواع الأعداد العشرية (FLOAT64).

أمثلة:

x y mod(x, y)
20 3 2
-10 3 -1
10 -3 1
-10 -3 -1
10 1 0
22.5 2 0.5
22.5 0.0 NaN
25 0 [error]
Node.js
const displayCapacity = 1000;
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("unsoldBooks").mod(constant(displayCapacity)).as("warehousedBooks"))
  .execute();

Web

const displayCapacity = 1000;
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("unsoldBooks").mod(constant(displayCapacity)).as("warehousedBooks"))
);
Swift
let displayCapacity = 1000
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("unsoldBooks").mod(Constant(displayCapacity)).as("warehousedBooks")])
  .execute()

Kotlin

val displayCapacity = 1000
val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.mod(field("unsoldBooks"), displayCapacity).alias("warehousedBooks"))
    .execute()

Java

int displayCapacity = 1000;
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.mod(field("unsoldBooks"), displayCapacity).alias("warehousedBooks"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

display_capacity = 1000
result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("unsoldBooks").mod(display_capacity).as_("warehousedBooks"))
    .execute()
)
Java
int displayCapacity = 1000;
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(mod(field("unsoldBooks"), displayCapacity).as("warehousedBooks"))
        .execute()
        .get();
متابعة
displayCapacity := 1000
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Mod(firestore.FieldOf("unsoldBooks"), displayCapacity).As("warehousedBooks"),
	)).
	Execute(ctx)

CEIL

البنية:

ceil[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64](number: N) -> N

الوصف:

تعرِض هذه الدالة أصغر قيمة عدد صحيح لا تقلّ عن number.

أمثلة:

رقم ceil(number)
20 20
10 10
0 0
24L 24L
-0.4 -0.0
0.4 1.0
22.5 23.0
+inf +inf
-inf -inf
Node.js
const booksPerShelf = 100;
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(
    field("unsoldBooks").divide(constant(booksPerShelf)).ceil().as("requiredShelves")
  )
  .execute();

Web

const booksPerShelf = 100;
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(
    field("unsoldBooks").divide(constant(booksPerShelf)).ceil().as("requiredShelves")
  )
);
Swift
let booksPerShelf = 100
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([
    Field("unsoldBooks").divide(Constant(booksPerShelf)).ceil().as("requiredShelves")
  ])
  .execute()

Kotlin

val booksPerShelf = 100
val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Expression.divide(field("unsoldBooks"), booksPerShelf).ceil().alias("requiredShelves")
    )
    .execute()

Java

int booksPerShelf = 100;
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Expression.divide(field("unsoldBooks"), booksPerShelf).ceil().alias("requiredShelves")
    )
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

books_per_shelf = 100
result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Field.of("unsoldBooks")
        .divide(books_per_shelf)
        .ceil()
        .as_("requiredShelves")
    )
    .execute()
)
Java
int booksPerShelf = 100;
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(ceil(divide(field("unsoldBooks"), booksPerShelf)).as("requiredShelves"))
        .execute()
        .get();
متابعة
booksPerShelf := 100
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Ceil(firestore.Divide(firestore.FieldOf("unsoldBooks"), booksPerShelf)).As("requiredShelves"),
	)).
	Execute(ctx)

FLOOR

البنية:

floor[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64](number: N) -> N

الوصف:

تعرض أكبر قيمة عدد صحيح لا تتجاوز number.

أمثلة:

رقم floor(number)
20 20
10 10
0 0
2147483648 2147483648
-0.4 -1.0
0.4 0.0
22.5 22.0
+inf +inf
-inf -inf
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .addFields(
    field("wordCount").divide(field("pages")).floor().as("wordsPerPage")
  )
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .addFields(
    field("wordCount").divide(field("pages")).floor().as("wordsPerPage")
  )
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .addFields([
    Field("wordCount").divide(Field("pages")).floor().as("wordsPerPage")
  ])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .addFields(
        Expression.divide(field("wordCount"), field("pages")).floor().alias("wordsPerPage")
    )
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .addFields(
        Expression.divide(field("wordCount"), field("pages")).floor().alias("wordsPerPage")
    )
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .add_fields(
        Field.of("wordCount").divide(Field.of("pages")).floor().as_("wordsPerPage")
    )
    .execute()
)
Java
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .addFields(floor(divide(field("wordCount"), field("pages"))).as("wordsPerPage"))
        .execute()
        .get();
متابعة
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	AddFields(firestore.Selectables(
		firestore.Floor(firestore.Divide(firestore.FieldOf("wordCount"), firestore.FieldOf("pages"))).As("wordsPerPage"),
	)).
	Execute(ctx)

ROUND

البنية:

round[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](number: N) -> N
round[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](number: N, places: INT64) -> N

الوصف:

تقرِّب places أرقامًا من number. يتم تقريب الأرقام من يمين النقطة العشرية إذا كانت places موجبة، ومن يسار النقطة العشرية إذا كانت سالبة.

  • إذا تم توفير number فقط، يتم التقريب إلى أقرب قيمة صحيحة.
  • يتم التقريب بعيدًا عن الصفر في حالات المنتصف.
  • يتم طرح error إذا أدى التقريب باستخدام قيمة places سالبة إلى حدوث تجاوز سعة.

أمثلة:

رقم أماكن round(number, places)
15.5 0 16.0
-15.5 0 -16.0
15 1 15
15 0 15
15 -1 20
15 -2 0
15.48924 1 15.5
231-1 -1 [error]
‫263-1L -1 [error]
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("soldBooks").multiply(field("price")).round().as("partialRevenue"))
  .aggregate(field("partialRevenue").sum().as("totalRevenue"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("soldBooks").multiply(field("price")).round().as("partialRevenue"))
  .aggregate(field("partialRevenue").sum().as("totalRevenue"))
  );
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("soldBooks").multiply(Field("price")).round().as("partialRevenue")])
  .aggregate([Field("partialRevenue").sum().as("totalRevenue")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.multiply(field("soldBooks"), field("price")).round().alias("partialRevenue"))
    .aggregate(AggregateFunction.sum("partialRevenue").alias("totalRevenue"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.multiply(field("soldBooks"), field("price")).round().alias("partialRevenue"))
    .aggregate(AggregateFunction.sum("partialRevenue").alias("totalRevenue"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Field.of("soldBooks")
        .multiply(Field.of("price"))
        .round()
        .as_("partialRevenue")
    )
    .aggregate(Field.of("partialRevenue").sum().as_("totalRevenue"))
    .execute()
)
Java
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(round(multiply(field("soldBooks"), field("price"))).as("partialRevenue"))
        .aggregate(sum("partialRevenue").as("totalRevenue"))
        .execute()
        .get();
متابعة
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Round(firestore.Multiply(firestore.FieldOf("soldBooks"), firestore.FieldOf("price"))).As("partialRevenue"),
	)).
	Aggregate(firestore.Accumulators(
		firestore.Sum("partialRevenue").As("totalRevenue"),
	)).
	Execute(ctx)

TRUNC

البنية:

trunc[N <: Number](number: N) -> N
trunc[N <: Number](number:  N, places: INT64) -> N

الوصف:

لاقتصاص number إلى عدد محدّد من المنازل العشرية places. يتم اقتطاع الأرقام من يمين النقطة العشرية إذا كانت places موجبة، ومن يسار النقطة العشرية إذا كانت سالبة.

  • إذا تم توفير number فقط، يتم اقتطاع القيمة إلى أقرب قيمة صحيحة باتجاه الصفر.
  • يتم عرض error إذا أدى الاقتطاع إلى تجاوز الحد الأقصى.

أمثلة:

رقم أماكن trunc(number, places)
15.5 0 15.0
-15.5 0 ‎-15.0
15 1 15
15 0 15
15 -1 10
15 -2 0
15.48924 1 15.4
‎-15.48924 2 ‫-15.48

POW

البنية:

pow(base: FLOAT64, exponent: FLOAT64) -> FLOAT64

الوصف:

لعرض القيمة base مرفوعة إلى الأس exponent.

  • يتم عرض خطأ إذا كانت base <= 0 وexponent سالبة.

  • بالنسبة إلى أي exponent، تكون قيمة pow(1, exponent) هي 1.

  • بالنسبة إلى أي base، تكون قيمة pow(base, 0) هي 1.

أمثلة:

قاعدة أساس اللوغاريتم الطبيعي pow(base, exponent)
2 3 8.0
2 -3 0.125
+inf 0 1.0
1 +inf 1.0
-1 0.5 [error]
0 -1 [error]
Node.js
const googleplex = { latitude: 37.4221, longitude: 122.0853 };
const result = await db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields(
    field("lat").subtract(constant(googleplex.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    field("lng").subtract(constant(googleplex.longitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  )
  .select(
    field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  )
  .execute();

Web

const googleplex = { latitude: 37.4221, longitude: 122.0853 };
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields(
    field("lat").subtract(constant(googleplex.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    field("lng").subtract(constant(googleplex.longitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  )
  .select(
    field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  )
);
Swift
let googleplex = CLLocation(latitude: 37.4221, longitude: 122.0853)
let result = try await db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields([
    Field("lat").subtract(Constant(googleplex.coordinate.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    Field("lng").subtract(Constant(googleplex.coordinate.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  ])
  .select([
    Field("latitudeDifference").add(Field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  ])
  .execute()

Kotlin

val googleplex = GeoPoint(37.4221, -122.0853)
val result = db.pipeline()
    .collection("cities")
    .addFields(
        field("lat").subtract(googleplex.latitude)
            .multiply(111) // km per degree
            .pow(2)
            .alias("latitudeDifference"),
        field("lng").subtract(googleplex.longitude)
            .multiply(111) // km per degree
            .pow(2)
            .alias("longitudeDifference")
    )
    .select(
        field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
            // Inaccurate for large distances or close to poles
            .alias("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute()

Java

GeoPoint googleplex = new GeoPoint(37.4221, -122.0853);
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("cities")
    .addFields(
        field("lat").subtract(googleplex.getLatitude())
            .multiply(111 /* km per degree */)
            .pow(2)
            .alias("latitudeDifference"),
        field("lng").subtract(googleplex.getLongitude())
            .multiply(111 /* km per degree */)
            .pow(2)
            .alias("longitudeDifference")
    )
    .select(
        field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
            // Inaccurate for large distances or close to poles
            .alias("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

googleplexLat = 37.4221
googleplexLng = -122.0853
result = (
    client.pipeline()
    .collection("cities")
    .add_fields(
        Field.of("lat")
        .subtract(googleplexLat)
        .multiply(111)  # km per degree
        .pow(2)
        .as_("latitudeDifference"),
        Field.of("lng")
        .subtract(googleplexLng)
        .multiply(111)  # km per degree
        .pow(2)
        .as_("longitudeDifference"),
    )
    .select(
        Field.of("latitudeDifference")
        .add(Field.of("longitudeDifference"))
        .sqrt()
        # Inaccurate for large distances or close to poles
        .as_("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute()
)
Java
double googleplexLat = 37.4221;
double googleplexLng = -122.0853;
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("cities")
        .addFields(
            pow(multiply(subtract(field("lat"), googleplexLat), 111), 2)
                .as("latitudeDifference"),
            pow(multiply(subtract(field("lng"), googleplexLng), 111), 2)
                .as("longitudeDifference"))
        .select(
            sqrt(add(field("latitudeDifference"), field("longitudeDifference")))
                // Inaccurate for large distances or close to poles
                .as("approximateDistanceToGoogle"))
        .execute()
        .get();
متابعة
googleplexLat := 37.4221
googleplexLng := -122.0853
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("cities").
	AddFields(firestore.Selectables(
		firestore.Pow(firestore.Multiply(firestore.Subtract(firestore.FieldOf("lat"), googleplexLat), 111), 2).As("latitudeDifference"),
		firestore.Pow(firestore.Multiply(firestore.Subtract(firestore.FieldOf("lng"), googleplexLng), 111), 2).As("longitudeDifference"),
	)).
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Sqrt(firestore.Add(firestore.FieldOf("latitudeDifference"), firestore.FieldOf("longitudeDifference"))).
			// Inaccurate for large distances or close to poles
			As("approximateDistanceToGoogle"),
	)).
	Execute(ctx)

SQRT

البنية:

sqrt[N <: FLOAT64 | DECIMAL128](number: N) -> N

الوصف:

تعرض هذه الدالة الجذر التربيعي لـ number.

  • يتم عرض error إذا كانت قيمة number سالبة.

أمثلة:

رقم sqrt(number)
25 5.0
12.002 3.464...
0.0 0.0
NaN NaN
+inf +inf
-inf [error]
x < 0 [error]
Node.js
const googleplex = { latitude: 37.4221, longitude: 122.0853 };
const result = await db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields(
    field("lat").subtract(constant(googleplex.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    field("lng").subtract(constant(googleplex.longitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  )
  .select(
    field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  )
  .execute();

Web

const googleplex = { latitude: 37.4221, longitude: 122.0853 };
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields(
    field("lat").subtract(constant(googleplex.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    field("lng").subtract(constant(googleplex.longitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  )
  .select(
    field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  )
);
Swift
let googleplex = CLLocation(latitude: 37.4221, longitude: 122.0853)
let result = try await db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields([
    Field("lat").subtract(Constant(googleplex.coordinate.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    Field("lng").subtract(Constant(googleplex.coordinate.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  ])
  .select([
    Field("latitudeDifference").add(Field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  ])
  .execute()

Kotlin

val googleplex = GeoPoint(37.4221, -122.0853)
val result = db.pipeline()
    .collection("cities")
    .addFields(
        field("lat").subtract(googleplex.latitude)
            .multiply(111) // km per degree
            .pow(2)
            .alias("latitudeDifference"),
        field("lng").subtract(googleplex.longitude)
            .multiply(111) // km per degree
            .pow(2)
            .alias("longitudeDifference")
    )
    .select(
        field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
            // Inaccurate for large distances or close to poles
            .alias("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute()

Java

GeoPoint googleplex = new GeoPoint(37.4221, -122.0853);
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("cities")
    .addFields(
        field("lat").subtract(googleplex.getLatitude())
            .multiply(111 /* km per degree */)
            .pow(2)
            .alias("latitudeDifference"),
        field("lng").subtract(googleplex.getLongitude())
            .multiply(111 /* km per degree */)
            .pow(2)
            .alias("longitudeDifference")
    )
    .select(
        field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
            // Inaccurate for large distances or close to poles
            .alias("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

googleplexLat = 37.4221
googleplexLng = -122.0853
result = (
    client.pipeline()
    .collection("cities")
    .add_fields(
        Field.of("lat")
        .subtract(googleplexLat)
        .multiply(111)  # km per degree
        .pow(2)
        .as_("latitudeDifference"),
        Field.of("lng")
        .subtract(googleplexLng)
        .multiply(111)  # km per degree
        .pow(2)
        .as_("longitudeDifference"),
    )
    .select(
        Field.of("latitudeDifference")
        .add(Field.of("longitudeDifference"))
        .sqrt()
        # Inaccurate for large distances or close to poles
        .as_("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute()
)
Java
double googleplexLat = 37.4221;
double googleplexLng = -122.0853;
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("cities")
        .addFields(
            pow(multiply(subtract(field("lat"), googleplexLat), 111), 2)
                .as("latitudeDifference"),
            pow(multiply(subtract(field("lng"), googleplexLng), 111), 2)
                .as("longitudeDifference"))
        .select(
            sqrt(add(field("latitudeDifference"), field("longitudeDifference")))
                // Inaccurate for large distances or close to poles
                .as("approximateDistanceToGoogle"))
        .execute()
        .get();
متابعة
googleplexLat := 37.4221
googleplexLng := -122.0853
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("cities").
	AddFields(firestore.Selectables(
		firestore.Pow(firestore.Multiply(firestore.Subtract(firestore.FieldOf("lat"), googleplexLat), 111), 2).As("latitudeDifference"),
		firestore.Pow(firestore.Multiply(firestore.Subtract(firestore.FieldOf("lng"), googleplexLng), 111), 2).As("longitudeDifference"),
	)).
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Sqrt(firestore.Add(firestore.FieldOf("latitudeDifference"), firestore.FieldOf("longitudeDifference"))).
			// Inaccurate for large distances or close to poles
			As("approximateDistanceToGoogle"),
	)).
	Execute(ctx)

EXP

البنية:

exp(exponent: FLOAT64) -> FLOAT64

الوصف:

تعرض هذه الدالة قيمة عدد أويلر مرفوعًا إلى الأس exponent، ويُعرف أيضًا باسم الدالة الأسية الطبيعية.

أمثلة:

أساس اللوغاريتم الطبيعي exp(exponent)
0.0 1.0
10 e^10 (FLOAT64)
+inf +inf
-inf 0
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("rating").exp().as("expRating"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("rating").exp().as("expRating"))
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("rating").exp().as("expRating")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(field("rating").exp().alias("expRating"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(field("rating").exp().alias("expRating"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("rating").exp().as_("expRating"))
    .execute()
)
Java
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(exp(field("rating")).as("expRating"))
        .execute()
        .get();
متابعة
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Exp(firestore.FieldOf("rating")).As("expRating"),
	)).
	Execute(ctx)

LN

البنية:

ln(number: FLOAT64) -> FLOAT64

الوصف:

تعرض اللوغاريتم الطبيعي لـ number. هذه الدالة مكافئة للدالة log(number).

أمثلة:

رقم ln(number)
1 0.0
2L 0.693...
1.0 0.0
e (FLOAT64) 1.0
-inf NaN
+inf +inf
x <= 0 [error]
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("rating").ln().as("lnRating"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("rating").ln().as("lnRating"))
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("rating").ln().as("lnRating")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(field("rating").ln().alias("lnRating"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(field("rating").ln().alias("lnRating"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("rating").ln().as_("lnRating"))
    .execute()
)
Java
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(ln(field("rating")).as("lnRating"))
        .execute()
        .get();
متابعة
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Ln(firestore.FieldOf("rating")).As("lnRating"),
	)).
	Execute(ctx)

LOG

البنية:

log(number: FLOAT64, base: FLOAT64) -> FLOAT64
log(number: FLOAT64) -> FLOAT64

الوصف:

لعرض لوغاريتم number إلى base.

  • إذا تم توفير number فقط، تعرض الدالة اللوغاريتم الأساسي لـ number إلى base (وهو مرادف لـ ln(number)).

أمثلة:

رقم قاعدة log(number, base)
100 10 2.0
-inf Numeric NaN
Numeric. +inf NaN
number <= 0 Numeric [error]
Numeric base <= 0 [error]
Numeric 1.0 [error]

LOG10

البنية:

log10(x: FLOAT64) -> FLOAT64

الوصف:

تعرض هذه الدالة لوغاريتم العدد number للأساس 10.

أمثلة:

رقم log10(number)
100 2.0
-inf NaN
+inf +inf
x <= 0 [error]

RAND

البنية:

rand() -> FLOAT64

الوصف:

عرض رقم نقطة عائمة عشوائي زائف، يتم اختياره بشكل منتظم بين 0.0 (شامل) و1.0 (غير شامل).