רקע
פעולות של פייפליין מספקות ממשק חדש לשאילתות של Cloud Firestore שתומך בפונקציונליות מתקדמת של שאילתות ובביטויים מורכבים. הוא כולל הרבה פונקציות חדשות, כולל min(...), max(...), substring(...), regex_match(...) ו-array_contains_all(...), ושלבים שמאפשרים לבצע טרנספורמציות מורכבות.
תחילת העבודה
כדי להתקין ולהפעיל ערכות SDK של לקוח, אפשר לעיין בהוראות במדריכים הבאים:
תחביר
בקטעים הבאים מופיעה סקירה כללית של התחביר של פעולות ב-פייפליין.
מושגים
הבדל משמעותי אחד בין פעולות של צינורות הוא ההוספה של סדר מפורש של 'שלבים'. כך אפשר להביע שאילתות מורכבות יותר. עם זאת, מדובר בסטייה משמעותית מממשק השאילתות הקיים באמצעות פעולות ליבה, שבהן סדר השלבים היה מרומז. דוגמה לפעולות ב-Pipeline:
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) )
אתחול
לפעולות של צינורות יש תחביר מוכר מאוד שמגיע משאילתות קיימות של Cloud Firestore. כדי להתחיל, מאתחלים שאילתה על ידי כתיבת השורה הבאה:
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()
מבנה
יש כמה מונחים שחשוב להבין כשיוצרים פעולות של פייפליין: שלבים, ביטויים, פונקציות ועטיפות של שאילתות משנה.

שלבים: פייפליין יכול לכלול שלב אחד או יותר. באופן לוגי, הם מייצגים את סדר הפעולות (או השלבים) שמתבצעות כדי להריץ את השאילתה.
ביטויים: לעיתים קרובות, שלבים יקבלו ביטוי שיאפשר לכם להביע שאילתות מורכבות יותר. הביטוי יכול להיות פשוט ולהכיל פונקציה אחת כמו eq("a", 1). אפשר גם להשתמש בביטויים מורכבים יותר על ידי קינון ביטויים כמו and(eq("a", 1), eq("b", 2)).
פונקציות עוטפות של שאילתות משנה: פונקציות כמו array() ו-scalar() מאפשרות להטמיע צינור (pipeline) מקונן כביטוי בשלב מסוים.
שדות / קבועים / משתנים
פעולות בצינורות עיבוד נתונים תומכות בביטויים מורכבים. לכן חשוב להבחין בין ערך שמייצג שדה, קבוע או משתנה.
שדות מתייחסים לנתונים במסמכים, וקבועים מאפשרים לציין כל ערך כארגומנט לביטוי. משתנים מאפשרים להגדיר ולהשתמש בערכים זמניים שמוגבלים להרצת השאילתה ולא למסמכים שעוברים עיבוד. בהמשך מופיע סקירה כללית של המושגים האלה. בשלב let(...) מוסבר איך לקרוא ולכתוב משתנים במהלך ביצוע השאילתה.
| שדות | קבועים | משתנים | |
|---|---|---|---|
| מטרה | גישה לשדות או אחסון שלהם במסמכים | מציינים ערך קבוע | שימוש בערכים זמניים במהלך הרצת פייפליין |
| שימוש ב-SDK | field("name") |
constant("val") |
variable("name") |
| היקף | מקומי למסמך הנוכחי | גלובלי | גלובלי לפייפליין ולפייפליינים משניים |
| הפניה לא מוגדרת | הערך שמתקבל הוא absent |
לא רלוונטי | יוצר שגיאת זמן ריצה |
לדוגמה:
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"))) )
במות
שלבי קלט
שלב הקלט מייצג את השלב הראשון של שאילתה. הוא מגדיר את קבוצת המסמכים הראשונית שאתם שולחים לגביה שאילתה. בפעולות של פייפליין, רוב השאילתות מתחילות בשלב collection(...) או בשלב collection_group(...). נוספו שני שלבי קלט חדשים: database() ו-documents(...). השלב database() מאפשר להחזיר את כל המסמכים במסד הנתונים, והשלב documents(...) פועל כמו קריאת אצווה.
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() )
כמו בכל השלבים האחרים, סדר התוצאות משלבי הקלט האלה לא קבוע. אם נדרש סדר מסוים, תמיד צריך להוסיף את האופרטור sort(...).
איפה
השלב where(...) פועל כמסנן סטנדרטי על מסמכים שנוצרו בשלב הקודם, והוא דומה ברובו לתחביר הקיים של 'where' בשאילתות קיימות. כל מסמך שבו הערך של ביטוי נתון הוא לא true מסונן מהמסמכים שמוחזרים.
אפשר לשרשר כמה הצהרות where(...) כדי ליצור ביטוי and(...). לדוגמה, שתי השאילתות הבאות שקולות מבחינה לוגית ואפשר להשתמש בהן לסירוגין.
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() )
בחירה / הוספה והסרה של שדות
הפעולות select(...), add_fields(...) ו-remove_fields(...) מאפשרות לשנות את השדות שמוחזרים משלב קודם. שלושת השלבים האלה נקראים בדרך כלל שלבים בסגנון הקרנה.
הפרמטרים select(...) ו-add_fields(...) מאפשרים לציין את התוצאה של ביטוי לשם שדה שסופק על ידי המשתמש. הפונקציה
select(...) תחזיר רק את המסמכים עם שמות השדות שצוינו, ואילו הפונקציה add_fields(...) מרחיבה את הסכימה של השלב הקודם (יכול להיות שהיא תחליף ערכים עם שמות שדות זהים).
התג remove_fields(...) מאפשר לציין קבוצה של שדות להסרה מהשלב הקודם. ציון של שמות שדות שלא קיימים לא משפיע על הפעולה.
אפשר לעיין בקטע הגבלת השדות שיוחזרו בהמשך, אבל באופן כללי, שימוש בשלב כזה כדי להגביל את התוצאה רק לשדות שנדרשים בלקוח עוזר לצמצם את העלות ואת זמן האחזור עבור רוב השאילתות.
צבירה / ייחודי
בשלב aggregate(...) אפשר לבצע סדרה של צבירות על מסמכי הקלט. כברירת מחדל, כל המסמכים מצורפים יחד, אבל אפשר לספק ארגומנט אופציונלי grouping כדי לאפשר את צירוף מסמכי הקלט לדליים שונים.
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() )
אם לא מציינים את groupings, בשלב הזה ייווצר רק מסמך אחד. אחרת, ייווצר מסמך לכל שילוב ייחודי של ערכי groupings.
השלב distinct(...) הוא אופרטור צבירה פשוט שמאפשר ליצור רק את הערכים הייחודיים של groupings בלי צוברים. ההתנהגות שלו זהה לזו של aggregate(...) בכל שאר ההיבטים. בדוגמה הבאה אפשר לראות:
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() )
פונקציות
פונקציות הן אבן בניין ליצירת ביטויים ושאילתות מורכבות. רשימה מלאה של הפונקציות עם דוגמאות מופיעה במאמר חומר עזר בנושא פונקציות. תזכורת קצרה: כדאי לשים לב למבנה של שאילתה טיפוסית:

הרבה שלבים מקבלים ביטויים שמכילים פונקציה אחת או יותר. השימוש הנפוץ ביותר בפונקציות הוא בשלבים where(...) וselect(...). יש שני סוגים עיקריים של פונקציות שכדאי להכיר:
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() )
מגבלות
ברוב המקרים, מהדורת Enterprise לא מטילה מגבלות על מבנה השאילתה. במילים אחרות, אין הגבלה על מספר הערכים שאפשר להשתמש בהם בשאילתות IN או OR. במקום זאת, יש שתי מגבלות עיקריות שכדאי להכיר:
- זמן התפוגה: 60 שניות (זהה למהדורה הרגילה).
- שימוש בזיכרון: מגבלה של 128MiB על כמות הנתונים שנוצרו במהלך ביצוע השאילתה.
שגיאות
יכולות להיות כמה סיבות לכך ששאילתות נכשלות. כאן מפורטות שגיאות נפוצות והפעולות שאפשר לבצע כדי לפתור אותן:
| קוד שגיאה | פעולה |
DEADLINE_EXCEEDED
|
השאילתה שאתם מריצים חורגת מהמועד האחרון של 60 שניות ונדרשת אופטימיזציה נוספת. לקבלת טיפים, אפשר לעיין בקטע 'ביצועים'. אם אתם לא מצליחים למצוא את שורש הבעיה, אתם יכולים לפנות לצוות. |
RESOURCE_EXHAUSTED
|
השאילתה שאתם מריצים חורגת ממגבלות הזיכרון ודורשת אופטימיזציה נוספת. לקבלת טיפים, אפשר לעיין בקטע 'ביצועים'. אם אתם לא מצליחים למצוא את שורש הבעיה, אתם יכולים לפנות לצוות. |
INTERNAL
|
פונים לצוות לקבלת תמיכה. |
ביצועים
במסדי נתונים של מהדורת Enterprise, לא נדרש תמיד אינדקס.
המשמעות היא שזמן האחזור של שאילתה יכול להיות ארוך יותר בהשוואה לשאילתות קיימות, שהיו נכשלות באופן מיידי עם השגיאה FAILED_PRECONDITION חסר אינדקס. כדי לשפר את הביצועים של פעולות ב-פייפליין, יש כמה פעולות שאפשר לבצע.
יצירת אינדקסים
האינדקס שנעשה בו שימוש
הסבר על שאילתה מאפשר לכם לזהות אם השאילתה מוגשת על ידי אינדקס או אם היא חוזרת לפעולה פחות יעילה כמו סריקת טבלה. אם השאילתה שלכם לא מוגשת במלואה מאינדקס, אתם יכולים ליצור אינדקס לפי ההוראות.
יצירת אינדקסים
כדי ליצור אינדקסים, אפשר לפעול לפי התיעוד הקיים לניהול אינדקסים. לפני שיוצרים אינדקס, כדאי לעיין בשיטות המומלצות הכלליות לשימוש באינדקסים ב-Cloud Firestore. כדי לוודא שהשאילתה יכולה להשתמש באינדקסים, צריך לפעול לפי השיטות המומלצות ליצירת אינדקסים עם שדות בסדר הבא:
- כל השדות שישמשו במסנני שוויון (בכל סדר)
- כל השדות שייכללו במיון (באותו סדר)
- שדות שישמשו במסנני טווח או במסנני אי-שוויון בסדר יורד של סלקטיביות אילוץ השאילתה
לדוגמה, בשאילתה הבאה,
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() )
האינדקס המומלץ הוא אינדקס בהיקף אוסף ב-books עבור (genre [...], published DESC, avg_rating DESC).
צפיפות האינדקס
הפונקציה Cloud Firestore תומכת באינדקסים דלילים ולא דלילים. מידע נוסף מופיע במאמר בנושא צפיפות האינדקס.
שאילתות שכלולות + אינדקסים משניים
Cloud Firestore יכול לדלג על אחזור המסמך המלא ולהחזיר רק תוצאות מהאינדקס אם כל השדות שמוחזרים נמצאים באינדקס משני. בדרך כלל זה מוביל לשיפור משמעותי בזמן האחזור (ובעלות). שימוש בשאילתה לדוגמה שבהמשך:
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() )
אם במסד הנתונים כבר יש אינדקס של היקף האוסף ב-books עבור (category [...], title [...], author [...]), אפשר להימנע מאחזור נתונים מהמסמכים הראשיים עצמם. במקרה כזה, הסדר באינדקס לא משנה, ומשתמשים ב-[...] כדי לציין את זה.
הגבלת השדות שיוחזרו
כברירת מחדל, שאילתת Cloud Firestore מחזירה את כל השדות במסמך, בדומה ל-SELECT * במערכות יחסיות. אבל אם האפליקציה שלכם צריכה רק קבוצת משנה של השדות, אפשר להשתמש בשלבים select(...) או restrict(...) כדי להעביר את הסינון הזה לצד השרת. הפעולה הזו תקטין את גודל התגובה (ותפחית את עלות תעבורת הנתונים היוצאת מהרשת) ותשפר את זמן הטעינה.
כלים לפתרון בעיות
הסבר על שאילתה
התכונה Query Explain מאפשרת לכם לראות את מדדי הביצוע ואת הפרטים על האינדקסים שנעשה בהם שימוש.
מדדים
פעולות פייפליין אם הן משולבות באופן מלא עם Cloud Firestoreמדדים קיימים.
בעיות ידועות / מגבלות
אינדקסים מיוחדים
פעולות בצינורות לא תומכות עדיין בarray-contains ובvector קיימים סוגי אינדקסים. במקום פשוט לדחות שאילתות כאלה, Cloud Firestore ינסה להשתמש באינדקסים קיימים אחרים של ascending ושל descending. במהלך התצוגה המקדימה הפרטית, צפוי שפעולות של פייפליינים עם ביטויים כאלה של array_contains או find_nearest יהיו איטיות יותר מהפעולות המקבילות הקיימות, בגלל זה.
חלוקה לדפים
במהלך התצוגה המקדימה הפרטית, אין תמיכה בחלוקה לדפים של קבוצת תוצאות. כדי לעקוף את הבעיה, אפשר לשרשר שלבים מקבילים של where(...) ושל sort(...) כמו בדוגמה שלמטה.
Web
// Existing pagination via `startAt()` const q = query(collection(db, "cities"), orderBy("population"), startAt(1000000)); // Private preview workaround using pipelines const pageSize = 2; const pipeline = db.pipeline() .collection("cities") .select("name", "population", "__name__") .sort(field("population").descending(), field("__name__").ascending()); // Page 1 results let snapshot = await execute(pipeline.limit(pageSize)); // End of page marker const lastDoc = snapshot.results[snapshot.results.length - 1]; // Page 2 results snapshot = await execute( pipeline .where( or( and( field("population").equal(lastDoc.get("population")), field("__name__").greaterThan(lastDoc.ref) ), field("population").lessThan(lastDoc.get("population")) ) ) .limit(pageSize) );
Swift
// Existing pagination via `start(at:)` let query = db.collection("cities").order(by: "population").start(at: [1000000]) // Private preview workaround using pipelines let pipeline = db.pipeline() .collection("cities") .where(Field("population").greaterThanOrEqual(1000000)) .sort([Field("population").descending()])
Kotlin
// Existing pagination via `startAt()` val query = db.collection("cities").orderBy("population").startAt(1000000) // Private preview workaround using pipelines val pipeline = db.pipeline() .collection("cities") .where(field("population").greaterThanOrEqual(1000000)) .sort(field("population").descending())
Java
// Existing pagination via `startAt()` Query query = db.collection("cities").orderBy("population").startAt(1000000); // Private preview workaround using pipelines Pipeline pipeline = db.pipeline() .collection("cities") .where(field("population").greaterThanOrEqual(1000000)) .sort(field("population").descending());
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field # Existing pagination via `start_at()` query = ( client.collection("cities") .order_by("population") .start_at({"population": 1_000_000}) ) # Private preview workaround using pipelines pipeline = ( client.pipeline() .collection("cities") .where(Field.of("population").greater_than_or_equal(1_000_000)) .sort(Field.of("population").descending()) )
תמיכה באמולטור
האמולטור לא תומך בפעולות של צינורות.
תמיכה בזמן אמת ובמצב אופליין
עדיין אין אפשרות לבצע פעולות בצינורות במצב אופליין או בזמן אמת.