Firestore Pipeline işlemleriyle veri alma

Arka plan

İşlem hattı işlemleri, gelişmiş sorgu işlevlerini ve karmaşık ifadeleri destekleyen Cloud Firestore için yeni bir sorgu arayüzü sağlar. min(...), max(...), substring(...), regex_match(...) ve array_contains_all(...) gibi birçok yeni işlevin yanı sıra karmaşık dönüşümler gerçekleştirebilmek için aşamalar sunar.

Başlarken

İstemci SDK'larını yüklemek ve başlatmak için aşağıdaki kılavuzlardaki talimatlara bakın:

Söz dizimi

Aşağıdaki bölümlerde, Pipeline işlemlerinin söz dizimine genel bir bakış sunulmaktadır.

Kavramlar

İşlem hattı işlemleriyle ilgili önemli bir fark, açık "aşama" sıralamasının kullanıma sunulmasıdır. Bu sayede daha karmaşık sorgular ifade edilebilir. Ancak bu, aşamaların sıralamasının ima edildiği temel işlemleri kullanan mevcut sorgu arayüzünden önemli bir sapmadır. Aşağıdaki Pipeline işlemleri örneğini inceleyin:

Web

const pipeline = db.pipeline()
  // Step 1: Start a query with collection scope
  .collection("cities")
  // Step 2: Filter the collection
  .where(field("population").greaterThan(100000))
  // Step 3: Sort the remaining documents
  .sort(field("name").ascending())
  // Step 4: Return the top 10. Note applying the limit earlier in the
  // pipeline would have unintentional results.
  .limit(10);
Swift
let pipeline = db.pipeline()
  // Step 1: Start a query with collection scope
  .collection("cities")
  // Step 2: Filter the collection
  .where(Field("population").greaterThan(100000))
  // Step 3: Sort the remaining documents
  .sort([Field("name").ascending()])
  // Step 4: Return the top 10. Note applying the limit earlier in the pipeline would have
  // unintentional results.
  .limit(10)

Kotlin

val pipeline = db.pipeline()
    // Step 1: Start a query with collection scope
    .collection("cities")
    // Step 2: Filter the collection
    .where(field("population").greaterThan(100000))
    // Step 3: Sort the remaining documents
    .sort(field("name").ascending())
    // Step 4: Return the top 10. Note applying the limit earlier in the pipeline would have
    // unintentional results.
    .limit(10)

Java

Pipeline pipeline = db.pipeline()
    // Step 1: Start a query with collection scope
    .collection("cities")
    // Step 2: Filter the collection
    .where(field("population").greaterThan(100000))
    // Step 3: Sort the remaining documents
    .sort(field("name").ascending())
    // Step 4: Return the top 10. Note applying the limit earlier in the pipeline would have
    // unintentional results.
    .limit(10);
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

pipeline = (
    client.pipeline()
    .collection("cities")
    .where(Field.of("population").greater_than(100_000))
    .sort(Field.of("name").ascending())
    .limit(10)
)

Başlatma

Ardışık düzen işlemlerinin, mevcut Cloud Firestore sorgularından gelen çok tanıdık bir söz dizimi vardır. Başlamak için aşağıdaki kodu yazarak bir sorgu başlatırsınız:

Web

const { getFirestore } = require("firebase/firestore");
const { execute } = require("firebase/firestore/pipelines");
const database = getFirestore(app, "enterprise");
const pipeline = database.pipeline();
Swift
let firestore = Firestore.firestore(database: "enterprise")
let pipeline = firestore.pipeline()

Kotlin

val firestore = Firebase.firestore("enterprise")
val pipeline = firestore.pipeline()

Java

FirebaseFirestore firestore = FirebaseFirestore.getInstance("enterprise");
PipelineSource pipeline = firestore.pipeline();
Python
firestore_client = firestore.client(default_app, "your-new-enterprise-database")
pipeline = firestore_client.pipeline()

Yapı

İşlem hattı işlemleri oluştururken anlamanız gereken birkaç terim vardır: aşamalar, ifadeler, işlevler ve alt sorgu sarmalayıcıları.

Bir sorgudaki aşamaları ve ifadeleri gösteren örnek

Aşamalar: Bir ardışık düzen bir veya daha fazla aşamadan oluşabilir. Bunlar, sorguyu yürütmek için gerçekleştirilen adımlar (veya aşamalar) dizisini mantıksal olarak temsil eder.

İfadeler: Aşamalar genellikle daha karmaşık sorguları ifade etmenize olanak tanıyan bir ifadeyi kabul eder. İfade basit olabilir ve eq("a", 1) gibi tek bir işlevden oluşabilir. Ayrıca, and(eq("a", 1), eq("b", 2)). gibi ifadeleri iç içe yerleştirerek daha karmaşık ifadeler de belirtebilirsiniz.

Alt Sorgu Sarmalayıcıları: array() ve scalar() gibi işlevler, iç içe yerleştirilmiş bir ardışık düzeni aşamadaki bir ifade olarak yerleştirmenize olanak tanır.

Alanlar / Sabitler / Değişkenler

Ardışık düzen işlemleri karmaşık ifadeleri destekler. Bu nedenle, bir değerin alanı, sabiti veya değişkeni temsil edip etmediğini ayırt etmek önemlidir.

Alanlar, dokümanlardaki verileri ifade ederken sabitler, herhangi bir değerin bir ifadenin bağımsız değişkeni olarak belirtilmesine olanak tanır. Değişkenler ise işlenen dokümanlardan ziyade sorgu yürütme kapsamına alınan geçici değerlerin tanımlanmasına ve kullanılmasına olanak tanır. Aşağıda bu kavramlara genel bir bakış sunulmaktadır. Sorgu yürütme sırasında değişkenlerin nasıl okunup yazılacağı hakkında daha fazla bilgi için let(...) aşamasına bakın.

Alanlar Sabitler Değişkenler
Purpose alanlara erişme veya alanları dokümanlarda saklama sabit bir değer belirtin Ardışık düzen yürütme sırasında geçici değerler kullanma
SDK Kullanımı field("name") constant("val") variable("name")
Kapsam geçerli dokümana özgü dünya geneli ardışık düzene ve alt ardışık düzenlere genel
Tanımlanmamış Referans (Undefined Reference) absent olarak değerlendirilir. Yok çalışma zamanı hatası oluşturur.

Örnekler:

Web

const pipeline = db.pipeline()
  .collection("cities")
  .where(field("name").equal(constant("Toronto")));
Swift
let pipeline = db.pipeline()
  .collection("cities")
  .where(Field("name").equal(Constant("Toronto")))

Kotlin

val pipeline = db.pipeline()
    .collection("cities")
    .where(field("name").equal(constant("Toronto")))

Java

Pipeline pipeline = db.pipeline()
    .collection("cities")
    .where(field("name").equal(constant("Toronto")));
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field, Constant

pipeline = (
    client.pipeline()
    .collection("cities")
    .where(Field.of("name").equal(Constant.of("Toronto")))
)

Sahneler

Giriş Aşamaları

Giriş aşaması, bir sorgunun ilk aşamasını temsil eder. Sorguladığınız ilk belge grubunu tanımlar. İşlem hattı işlemleri için bu durum, büyük ölçüde mevcut sorgulara benzer. Sorguların çoğu collection(...) veya collection_group(...) aşamasıyla başlar. İki yeni giriş aşaması database() ve documents(...)'dır. database(), veritabanındaki tüm belgelerin döndürülmesine olanak tanırken documents(...), toplu okuma ile aynı şekilde çalışır.

Web

let results;

// Return all restaurants in San Francisco
results = await execute(db.pipeline().collection("cities/sf/restaurants"));

// Return all restaurants
results = await execute(db.pipeline().collectionGroup("restaurants"));

// Return all documents across all collections in the database (the entire database)
results = await execute(db.pipeline().database());

// Batch read of 3 documents
results = await execute(db.pipeline().documents([
  doc(db, "cities", "SF"),
  doc(db, "cities", "DC"),
  doc(db, "cities", "NY")
]));
Swift
var results: Pipeline.Snapshot

// Return all restaurants in San Francisco
results = try await db.pipeline().collection("cities/sf/restaurants").execute()

// Return all restaurants
results = try await db.pipeline().collectionGroup("restaurants").execute()

// Return all documents across all collections in the database (the entire database)
results = try await db.pipeline().database().execute()

// Batch read of 3 documents
results = try await db.pipeline().documents([
  db.collection("cities").document("SF"),
  db.collection("cities").document("DC"),
  db.collection("cities").document("NY")
]).execute()

Kotlin

var results: Task<Pipeline.Snapshot>

// Return all restaurants in San Francisco
results = db.pipeline().collection("cities/sf/restaurants").execute()

// Return all restaurants
results = db.pipeline().collectionGroup("restaurants").execute()

// Return all documents across all collections in the database (the entire database)
results = db.pipeline().database().execute()

// Batch read of 3 documents
results = db.pipeline().documents(
    db.collection("cities").document("SF"),
    db.collection("cities").document("DC"),
    db.collection("cities").document("NY")
).execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> results;

// Return all restaurants in San Francisco
results = db.pipeline().collection("cities/sf/restaurants").execute();

// Return all restaurants
results = db.pipeline().collectionGroup("restaurants").execute();

// Return all documents across all collections in the database (the entire database)
results = db.pipeline().database().execute();

// Batch read of 3 documents
results = db.pipeline().documents(
    db.collection("cities").document("SF"),
    db.collection("cities").document("DC"),
    db.collection("cities").document("NY")
).execute();
Python
# Return all restaurants in San Francisco
results = client.pipeline().collection("cities/sf/restaurants").execute()

# Return all restaurants
results = client.pipeline().collection_group("restaurants").execute()

# Return all documents across all collections in the database (the entire database)
results = client.pipeline().database().execute()

# Batch read of 3 documents
results = (
    client.pipeline()
    .documents(
        client.collection("cities").document("SF"),
        client.collection("cities").document("DC"),
        client.collection("cities").document("NY"),
    )
    .execute()
)

Diğer tüm aşamalarda olduğu gibi, bu giriş aşamalarındaki sonuçların sırası da sabit değildir. Belirli bir sıralama gerekliyse her zaman sort(...) operatörü eklenmelidir.

Nerede

where(...) aşaması, önceki aşamada oluşturulan belgeler üzerinde standart bir filtre işlemi olarak işlev görür ve mevcut sorgular için mevcut "where" söz dizimini büyük ölçüde yansıtır. Belirli bir ifadenin true dışındaki bir değere eşit olduğu tüm belgeler, döndürülen belgelerden filtrelenir.

Birden fazla where(...) ifadesi birbirine bağlanabilir ve and(...) ifadesi olarak kullanılabilir. Örneğin, aşağıdaki iki sorgu mantıksal olarak eşdeğerdir ve birbirinin yerine kullanılabilir.

Web

let results;

results = await execute(db.pipeline().collection("books")
  .where(field("rating").equal(5))
  .where(field("published").lessThan(1900))
);

results = await execute(db.pipeline().collection("books")
  .where(and(field("rating").equal(5), field("published").lessThan(1900)))
);
Swift
var results: Pipeline.Snapshot

results = try await db.pipeline().collection("books")
  .where(Field("rating").equal(5))
  .where(Field("published").lessThan(1900))
  .execute()

results = try await db.pipeline().collection("books")
  .where(Field("rating").equal(5) && Field("published").lessThan(1900))
  .execute()

Kotlin

var results: Task<Pipeline.Snapshot>

results = db.pipeline().collection("books")
    .where(field("rating").equal(5))
    .where(field("published").lessThan(1900))
    .execute()

results = db.pipeline().collection("books")
    .where(Expression.and(field("rating").equal(5),
      field("published").lessThan(1900)))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> results;

results = db.pipeline().collection("books")
    .where(field("rating").equal(5))
    .where(field("published").lessThan(1900))
    .execute();

results = db.pipeline().collection("books")
    .where(Expression.and(
        field("rating").equal(5),
        field("published").lessThan(1900)
    ))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import And, Field

results = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .where(Field.of("rating").equal(5))
    .where(Field.of("published").less_than(1900))
    .execute()
)

results = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .where(And(Field.of("rating").equal(5), Field.of("published").less_than(1900)))
    .execute()
)

Alanları Seçme / Ekleme ve Kaldırma

select(...), add_fields(...) ve <0x0A>remove_fields(...), önceki aşamadan döndürülen alanları değiştirmenize olanak tanır. Bu üçü genellikle projeksiyon tarzı sahneler olarak adlandırılır.

select(...) ve add_fields(...), bir ifadenin sonucunu kullanıcı tarafından sağlanan bir alan adına belirtmenize olanak tanır. select(...) yalnızca belirtilen alan adlarına sahip belgeleri döndürürken add_fields(...) önceki aşamanın şemasını genişletir (değerleri aynı alan adlarıyla potansiyel olarak üzerine yazar).

remove_fields(...), önceki aşamadan kaldırılacak bir alan kümesi belirtmenize olanak tanır. Mevcut olmayan alan adlarının belirtilmesi işlem yapılmamasına neden olur.

Aşağıdaki Döndürülecek Alanları Kısıtlama bölümüne bakın. Ancak genel olarak, sonucu yalnızca istemcide gereken alanlarla sınırlamak için böyle bir aşama kullanmak, çoğu sorgunun maliyetini ve gecikmesini azaltmaya yardımcı olur.

Toplam / Farklı

aggregate(...) aşaması, giriş dokümanları üzerinde bir dizi toplama işlemi gerçekleştirmenize olanak tanır. Varsayılan olarak tüm belgeler birlikte toplanır ancak isteğe bağlı bir grouping bağımsız değişken sağlanabilir. Bu, giriş belgelerinin farklı gruplar halinde toplanmasına olanak tanır.

Web

const results = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .aggregate(
    field("rating").average().as("avg_rating")
  )
  .distinct(field("genre"))
);
Swift
let results = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .aggregate([
    Field("rating").average().as("avg_rating")
  ], groups: [
    Field("genre")
  ])
  .execute()

Kotlin

val results = db.pipeline()
    .collection("books")
    .aggregate(
        AggregateStage
            .withAccumulators(AggregateFunction.average("rating").alias("avg_rating"))
            .withGroups(field("genre"))
    )
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> results = db.pipeline()
    .collection("books")
    .aggregate(AggregateStage
        .withAccumulators(
            AggregateFunction.average("rating").alias("avg_rating"))
        .withGroups(field("genre")))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

results = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .aggregate(
        Field.of("rating").average().as_("avg_rating"), groups=[Field.of("genre")]
    )
    .execute()
)

groupings belirtilmediğinde bu aşamada yalnızca tek bir belge oluşturulur. Aksi takdirde, groupings değerlerinin her benzersiz kombinasyonu için bir belge oluşturulur.

distinct(...) aşaması, yalnızca benzersiz groupings değerlerinin oluşturulmasına olanak tanıyan, basitleştirilmiş bir toplama operatörüdür. Diğer tüm açılardan aggregate(...) ile aynı şekilde çalışır. Aşağıdaki örnekte şunlar gösterilmektedir:

Web

const results = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .distinct(
    field("author").toUpper().as("author"),
    field("genre")
  )
);
Swift
let results = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .distinct([
    Field("author").toUpper().as("author"),
    Field("genre")
  ])
  .execute()

Kotlin

val results = db.pipeline()
    .collection("books")
    .distinct(
        field("author").toUpper().alias("author"),
        field("genre")
    )
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> results = db.pipeline()
    .collection("books")
    .distinct(
        field("author").toUpper().alias("author"),
        field("genre")
    )
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

results = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .distinct(Field.of("author").to_upper().as_("author"), "genre")
    .execute()
)

İşlevler

Fonksiyonlar, ifadeler ve karmaşık sorgular oluşturmak için kullanılan bir yapı taşıdır. Örneklerle birlikte işlevlerin tam listesi için İşlevler referansı'na bakın. Kısa bir hatırlatma olarak, tipik bir sorgunun yapısını göz önünde bulundurun:

Bir sorgudaki aşamaları ve işlevleri gösteren örnek

Birçok aşama, bir veya daha fazla işlev içeren ifadeleri kabul eder. En yaygın işlev kullanımı, where(...) ve select(...) aşamalarında bulunur. Bilmeniz gereken iki ana işlev türü vardır:

Web

let results;

// Type 1: Scalar (for use in non-aggregation stages)
// Example: Return the min store price for each book.
results = await execute(db.pipeline().collection("books")
  .select(field("current").logicalMinimum(field("updated")).as("price_min"))
);

// Type 2: Aggregation (for use in aggregate stages)
// Example: Return the min price of all books.
results = await execute(db.pipeline().collection("books")
  .aggregate(field("price").minimum().as("min_price"))
);
Swift
var results: Pipeline.Snapshot

// Type 1: Scalar (for use in non-aggregation stages)
// Example: Return the min store price for each book.
results = try await db.pipeline().collection("books")
  .select([
    Field("current").logicalMinimum(["updated"]).as("price_min")
  ])
  .execute()

// Type 2: Aggregation (for use in aggregate stages)
// Example: Return the min price of all books.
results = try await db.pipeline().collection("books")
  .aggregate([Field("price").minimum().as("min_price")])
  .execute()

Kotlin

var results: Task<Pipeline.Snapshot>

// Type 1: Scalar (for use in non-aggregation stages)
// Example: Return the min store price for each book.
results = db.pipeline().collection("books")
    .select(
        field("current").logicalMinimum("updated").alias("price_min")
    )
    .execute()

// Type 2: Aggregation (for use in aggregate stages)
// Example: Return the min price of all books.
results = db.pipeline().collection("books")
    .aggregate(AggregateFunction.minimum("price").alias("min_price"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> results;

// Type 1: Scalar (for use in non-aggregation stages)
// Example: Return the min store price for each book.
results = db.pipeline().collection("books")
    .select(
        field("current").logicalMinimum("updated").alias("price_min")
    )
    .execute();

// Type 2: Aggregation (for use in aggregate stages)
// Example: Return the min price of all books.
results = db.pipeline().collection("books")
    .aggregate(AggregateFunction.minimum("price").alias("min_price"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

# Type 1: Scalar (for use in non-aggregation stages)
# Example: Return the min store price for each book.
results = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Field.of("current").logical_minimum(Field.of("updated")).as_("price_min")
    )
    .execute()
)

# Type 2: Aggregation (for use in aggregate stages)
# Example: Return the min price of all books.
results = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .aggregate(Field.of("price").minimum().as_("min_price"))
    .execute()
)

Sınırlar

Enterprise sürümü, sorgunun şekliyle ilgili çoğunlukla sınırlandırma uygulamaz. Başka bir deyişle, IN veya OR sorgusunda az sayıda değerle sınırlı kalmazsınız. Bunun yerine, dikkat etmeniz gereken iki temel sınır vardır:

  • Son tarih: 60 saniye (Standard sürümle aynıdır).
  • Bellek Kullanımı: Sorgu yürütme sırasında somutlaştırılan veri miktarı için 128 MiB sınırı.

Hatalar

Sorguların başarısız olmasının çeşitli nedenleri olabilir. Sık karşılaşılan hatalar ve bunlarla ilgili olarak yapabileceğiniz işlemlerin bağlantısını aşağıda bulabilirsiniz:

Hata Kodu İşlem
DEADLINE_EXCEEDED Çalıştırdığınız sorgu 60 saniyelik son tarihi aşıyor ve ek optimizasyon gerektiriyor. İpuçları için performans bölümüne bakın. Sorunun temel nedenini belirleyemiyorsanız ekiple iletişime geçin.
RESOURCE_EXHAUSTED Yürüttüğünüz sorgu bellek sınırlarını aşıyor ve ek optimizasyon gerektiriyor. İpuçları için performans bölümüne bakın. Sorunun temel nedenini belirleyemiyorsanız ekiple iletişime geçin.
INTERNAL Destek için ekiple iletişime geçin.

Performans

Enterprise sürümü veritabanlarında dizinin her zaman mevcut olması gerekmez. Bu, bir sorgunun, yalnızca FAILED_PRECONDITIONeksik dizin hatasıyla hemen başarısız olacak mevcut sorgulara kıyasla daha yüksek gecikme süresi gösterebileceği anlamına gelir. İşlem hattı işlemlerinin performansını artırmak için uygulayabileceğiniz birkaç adım vardır.

Dizin Oluşturma

Kullanılan Dizin

Sorgu açıklama, sorgunuzun bir dizin tarafından yayınlanıp yayınlanmadığını veya tablo taraması gibi daha az verimli bir işleme geri dönüp dönmediğini belirlemenize olanak tanır. Sorgunuz bir dizinden tam olarak sunulmuyorsa talimatları uygulayarak dizin oluşturabilirsiniz.

Dizin oluşturma

Dizin oluşturmak için mevcut dizin yönetimi dokümanlarını inceleyebilirsiniz. Dizin oluşturmadan önce Cloud Firestore'deki dizinlerle ilgili genel en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin. Sorgunuzun dizinlerden yararlanabilmesi için aşağıdaki sırayla alanlar içeren dizinler oluşturmaya yönelik en iyi uygulamaları izleyin:

  1. Eşitlik filtrelerinde kullanılacak tüm alanlar (herhangi bir sırada)
  2. Sıralanacak tüm alanlar (aynı sırada)
  3. Sorgu kısıtlaması seçiciliğine göre azalan düzende, aralık veya eşitsizlik filtrelerinde kullanılacak alanlar

Örneğin, aşağıdaki sorgu için

Web

const results = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .where(field("published").lessThan(1900))
  .where(field("genre").equal("Science Fiction"))
  .where(field("rating").greaterThan(4.3))
  .sort(field("published").descending())
);
Swift
let results = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .where(Field("published").lessThan(1900))
  .where(Field("genre").equal("Science Fiction"))
  .where(Field("rating").greaterThan(4.3))
  .sort([Field("published").descending()])
  .execute()

Kotlin

val results = db.pipeline()
    .collection("books")
    .where(field("published").lessThan(1900))
    .where(field("genre").equal("Science Fiction"))
    .where(field("rating").greaterThan(4.3))
    .sort(field("published").descending())
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> results = db.pipeline()
    .collection("books")
    .where(field("published").lessThan(1900))
    .where(field("genre").equal("Science Fiction"))
    .where(field("rating").greaterThan(4.3))
    .sort(field("published").descending())
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

results = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .where(Field.of("published").less_than(1900))
    .where(Field.of("genre").equal("Science Fiction"))
    .where(Field.of("rating").greater_than(4.3))
    .sort(Field.of("published").descending())
    .execute()
)

Önerilen dizin, (genre [...], published DESC, avg_rating DESC). için books üzerinde bir koleksiyon kapsamı dizinidir.

Dizin yoğunluğu

Cloud Firestore, seyrek ve seyrek olmayan dizinleri destekler. Daha fazla bilgi için Dizin yoğunluğu konusuna bakın.

Kapsanan Sorgular + İkincil Dizinler

Cloud Firestore, döndürülen tüm alanlar ikincil bir dizinde mevcutsa tam belgeyi getirme işlemini atlayabilir ve yalnızca dizindeki sonuçları döndürebilir. Bu durum genellikle önemli bir gecikme (ve maliyet) iyileşmesine yol açar. Aşağıdaki örnek sorguyu kullanarak:

Web

const results = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .where(field("category").like("%fantasy%"))
  .where(field("title").exists())
  .where(field("author").exists())
  .select(field("title"), field("author"))
);
Swift
let results = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .where(Field("category").like("%fantasy%"))
  .where(Field("title").exists())
  .where(Field("author").exists())
  .select([Field("title"), Field("author")])
  .execute()

Kotlin

val results = db.pipeline()
    .collection("books")
    .where(field("category").like("%fantasy%"))
    .where(field("title").exists())
    .where(field("author").exists())
    .select(field("title"), field("author"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> results = db.pipeline()
    .collection("books")
    .where(field("category").like("%fantasy%"))
    .where(field("title").exists())
    .where(field("author").exists())
    .select(field("title"), field("author"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

results = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .where(Field.of("category").like("%fantasy%"))
    .where(Field.of("title").exists())
    .where(Field.of("author").exists())
    .select("title", "author")
    .execute()
)

Veritabanında books için (category [...], title [...], author [...]) üzerinde zaten bir koleksiyon kapsamı dizini varsa ana dokümanlardan herhangi bir şey getirmekten kaçınabilir. Bu durumda, dizindeki sıra önemli değildir. Bunu belirtmek için [...] kullanılır.

Döndürülecek Alanları Kısıtlama

Varsayılan olarak, bir Cloud Firestore sorgusu, bir dokümandaki tüm alanları döndürür. Bu, ilişkisel sistemlerdeki SELECT * sorgusuna benzer. Ancak uygulamanızın yalnızca alanların bir alt kümesine ihtiyacı varsa bu filtrelemeyi sunucu tarafına göndermek için select(...) veya restrict(...) aşamaları kullanılabilir. Bu, hem yanıt boyutunu (ağ çıkış maliyetini düşürerek) azaltacak hem de gecikmeyi iyileştirecektir.

Sorun Giderme Araçları

Sorgu Açıklaması

Query Explain, yürütme metrikleri ve kullanılan dizinlerle ilgili ayrıntılar hakkında görünürlük sağlar.

Metrikler

Mevcut Cloud Firestore metrikleriyle tam entegre edilmişse ardışık düzen işlemleri.

Bilinen Sorunlar / Sınırlamalar

Özel Dizinler

Ardışık düzen işlemleri henüz mevcut array-contains ve vector dizin türlerini desteklemiyor. Cloud Firestore, bu tür sorguları yalnızca reddetmek yerine diğer mevcut ascending ve descending dizinlerini kullanmaya çalışır. Bu nedenle, bu tür array_contains veya find_nearest ifadelerin mevcut eşdeğerlerinden daha yavaş olması beklenir.

Anlık ve Çevrimdışı Destek

Ardışık düzen işlemlerinde gerçek zamanlı ve çevrimdışı özellikler yoktur.

Sırada ne var?