Bắt đầu với hoạt động Firestore Pipelines

Thông tin khái quát

Truy vấn theo quy trình là một giao diện truy vấn mới cho Firestore. Thư viện này cung cấp chức năng truy vấn nâng cao, bao gồm cả các biểu thức phức tạp. Bản phát hành này cũng hỗ trợ nhiều hàm mới như min, max, substring, regex_match và array_contains_all. Với Truy vấn theo quy trình, việc tạo chỉ mục cũng hoàn toàn không bắt buộc, giúp đơn giản hoá quy trình phát triển truy vấn mới. Pipeline Queries (Truy vấn trong quy trình) cũng loại bỏ nhiều hạn chế về hình dạng truy vấn, cho phép bạn chỉ định các truy vấn in hoặc or lớn.

Bắt đầu

Để cài đặt và khởi chạy SDK ứng dụng, hãy tham khảo hướng dẫn trong Hướng dẫn bắt đầu sử dụng.

Cú pháp

Các phần sau đây cung cấp thông tin tổng quan về cú pháp cho Truy vấn đường ống.

Khái niệm

Một điểm khác biệt đáng chú ý với Truy vấn dạng quy trình là việc giới thiệu thứ tự "giai đoạn" rõ ràng. Điều này giúp bạn có thể thể hiện các truy vấn phức tạp hơn. Tuy nhiên, đây là một điểm khác biệt đáng chú ý so với giao diện truy vấn hiện có, trong đó thứ tự của các giai đoạn được ngầm hiểu. Hãy xem xét ví dụ sau về Truy vấn đường ống:

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);
test.firestore.js
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)
PipelineSnippets.swift

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)
DocSnippets.kt

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);
DocSnippets.java
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)
)
firestore_pipelines.py

Khởi chạy

Pipeline Queries có một cú pháp rất quen thuộc bắt nguồn từ các truy vấn Cloud Firestore hiện có. Để bắt đầu, bạn khởi tạo một truy vấn bằng cách viết như sau:

Web

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

Kotlin

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

Java

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

Cấu trúc

Có một số thuật ngữ quan trọng bạn cần hiểu khi tạo Truy vấn đường ống: giai đoạn, biểu thức và hàm.

Ví dụ minh hoạ các giai đoạn và biểu thức trong một truy vấn

Giai đoạn: Một quy trình có thể bao gồm một hoặc nhiều giai đoạn. Về mặt logic, các bước này thể hiện chuỗi các bước (hoặc giai đoạn) được thực hiện để chạy truy vấn. Lưu ý: Trong thực tế, các giai đoạn có thể được thực thi theo thứ tự khác để cải thiện hiệu suất. Tuy nhiên, điều này không làm thay đổi ý định hoặc tính chính xác của truy vấn.

Biểu thức: Các giai đoạn thường chấp nhận một biểu thức cho phép bạn thể hiện các truy vấn phức tạp hơn. Biểu thức có thể đơn giản và chỉ bao gồm một hàm duy nhất như eq("a", 1). Bạn cũng có thể biểu thị các biểu thức phức tạp hơn bằng cách lồng các biểu thức như and(eq("a", 1), eq("b", 2)).

Tham chiếu trường so với tham chiếu hằng số

Truy vấn trong quy trình hỗ trợ các biểu thức phức tạp. Do đó, bạn có thể cần phân biệt xem một giá trị có đại diện cho một trường hay một hằng số. Hãy xem ví dụ sau:

Web

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

Kotlin

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

Java

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

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

Sân khấu

Giai đoạn đầu vào

Giai đoạn đầu vào là giai đoạn đầu tiên của một truy vấn. Thư viện này xác định tập hợp ban đầu gồm các tài liệu mà bạn đang truy vấn. Đối với Truy vấn trong quy trình, điều này phần lớn tương tự như các truy vấn hiện có, trong đó hầu hết các truy vấn đều bắt đầu bằng giai đoạn collection(...) hoặc collection_group(...). Hai giai đoạn đầu vào mới là database() và documents(...), trong đó database() cho phép trả về tất cả các tài liệu trong cơ sở dữ liệu, trong khi documents(...) hoạt động giống như một lần đọc hàng loạt.

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")
]));
test.firestore.js
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()
PipelineSnippets.swift

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()
DocSnippets.kt

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();
DocSnippets.java
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()
)
firestore_pipelines.py

Giống như tất cả các giai đoạn khác, thứ tự kết quả từ các giai đoạn đầu vào này không ổn định. Bạn phải luôn thêm toán tử sort(...) nếu muốn có một thứ tự cụ thể.

Địa điểm

Giai đoạn where(...) đóng vai trò là một thao tác lọc truyền thống đối với các tài liệu được tạo từ giai đoạn trước và chủ yếu phản ánh cú pháp "where" hiện có cho các truy vấn hiện có. Mọi tài liệu mà một biểu thức nhất định đánh giá thành giá trị không phải true đều bị lọc ra khỏi các tài liệu được trả về.

Bạn có thể liên kết nhiều câu lệnh where(...) với nhau và hoạt động như một biểu thức and(...). Ví dụ: hai truy vấn sau đây tương đương về mặt logic và có thể dùng thay thế cho nhau.

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)))
);
test.firestore.js
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()
PipelineSnippets.swift

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()
DocSnippets.kt

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();
DocSnippets.java
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()
)
firestore_pipelines.py

Chọn / Thêm và xoá trường

select(...), add_fields(...) và remove_fields(...) đều cho phép bạn sửa đổi các trường được trả về từ giai đoạn trước. Ba loại này thường được gọi là các giai đoạn theo kiểu chiếu.

select(...) và add_fields(...) cho phép bạn chỉ định kết quả của một biểu thức cho tên trường do người dùng cung cấp. Biểu thức dẫn đến lỗi sẽ dẫn đến giá trị null. select(...) sẽ chỉ trả về các tài liệu có tên trường được chỉ định, trong khi add_fields(...) mở rộng giản đồ của giai đoạn trước (có khả năng ghi đè các giá trị có tên trường giống hệt nhau).

remove_fields(...) cho phép chỉ định một tập hợp các trường cần xoá khỏi giai đoạn trước. Việc chỉ định tên trường không tồn tại là không có tác dụng.

Hãy xem phần Hạn chế các trường cần trả về bên dưới, nhưng nói chung, việc sử dụng giai đoạn như vậy để hạn chế kết quả chỉ ở những trường cần thiết trong ứng dụng sẽ giúp giảm chi phí và độ trễ cho hầu hết các truy vấn.

Tổng hợp / Riêng biệt

Giai đoạn aggregate(...) cho phép bạn thực hiện một loạt các hoạt động tổng hợp trên các tài liệu đầu vào. Theo mặc định, tất cả tài liệu đều được tổng hợp với nhau, nhưng bạn có thể cung cấp một đối số grouping không bắt buộc, cho phép tổng hợp các tài liệu đầu vào thành nhiều nhóm.

Web

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

Kotlin

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

Java

Task<Pipeline.Snapshot> results = db.pipeline()
    .collection("books")
    .aggregate(AggregateStage
        .withAccumulators(
            AggregateFunction.average("rating").alias("avg_rating"))
        .withGroups(field("genre")))
    .execute();
DocSnippets.java
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()
)
firestore_pipelines.py

Khi bạn không chỉ định groupings, giai đoạn này sẽ chỉ tạo ra một tài liệu duy nhất, nếu không, một tài liệu sẽ được tạo cho mỗi tổ hợp giá trị riêng biệt của groupings.

Giai đoạn distinct(...) là một toán tử tổng hợp đơn giản, chỉ cho phép tạo groupings duy nhất mà không có bất kỳ bộ tích luỹ nào. Về mọi mặt khác, thành phần này hoạt động giống hệt như aggregate(...). Sau đây là ví dụ:

Web

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

Kotlin

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

Java

Task<Pipeline.Snapshot> results = db.pipeline()
    .collection("books")
    .distinct(
        field("author").toUpper().alias("author"),
        field("genre")
    )
    .execute();
DocSnippets.java
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()
)
firestore_pipelines.py

Hàm

Hàm là một thành phần cơ bản để tạo biểu thức và truy vấn phức tạp. Để xem danh sách đầy đủ các hàm kèm theo ví dụ, hãy tham khảo Tài liệu tham khảo về hàm. Để nhắc lại, hãy xem xét cấu trúc của một truy vấn thông thường:

Ví dụ minh hoạ các giai đoạn và hàm trong một truy vấn

Nhiều giai đoạn chấp nhận các biểu thức chứa một hoặc nhiều hàm. Bạn sẽ thấy cách sử dụng hàm phổ biến nhất ở các giai đoạn where(...) và select(...). Có hai loại hàm chính mà bạn nên tìm hiểu:

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"))
);
test.firestore.js
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()
PipelineSnippets.swift

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()
DocSnippets.kt

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();
DocSnippets.java
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()
)
firestore_pipelines.py

Giới hạn

Phần lớn Enterprise Edition không áp đặt giới hạn về hình dạng của truy vấn. Nói cách khác, bạn không bị giới hạn ở một số ít giá trị trong truy vấn IN hoặc OR. Thay vào đó, bạn cần lưu ý đến 2 giới hạn chính:

  • Thời hạn: 60 giây (tương tự như phiên bản tiêu chuẩn).
  • Mức sử dụng bộ nhớ: Giới hạn 128 MiB đối với lượng dữ liệu được hiện thực hoá trong quá trình thực thi truy vấn.

Lỗi

Bạn có thể gặp phải các truy vấn không thành công vì một số lý do. Dưới đây là đường liên kết đến các lỗi thường gặp và hành động liên quan mà bạn có thể thực hiện:

Mã lỗi Hành động
DEADLINE_EXCEEDED Cụm từ tìm kiếm mà bạn đang thực hiện vượt quá thời hạn 60 giây và cần được tối ưu hoá thêm. Hãy xem phần hiệu suất để biết các mẹo. Nếu bạn không thể xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề, hãy liên hệ với nhóm.
RESOURCE_EXHAUSTED Truy vấn mà bạn đang thực thi vượt quá giới hạn bộ nhớ và cần được tối ưu hoá thêm. Hãy xem phần hiệu suất để biết các mẹo. Nếu bạn không thể xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề, hãy liên hệ với nhóm.
INTERNAL Liên hệ với nhóm hỗ trợ.

Hiệu suất

Không giống như các truy vấn hiện có, Truy vấn trong quy trình không yêu cầu chỉ mục luôn phải có. Điều này có nghĩa là một truy vấn có thể có độ trễ cao hơn so với các truy vấn hiện có. Các truy vấn này sẽ không thành công ngay lập tức do lỗi thiếu chỉ mục FAILED_PRECONDITION. Để cải thiện hiệu suất của Truy vấn đường ống, bạn có thể thực hiện một số bước.

Tạo chỉ mục

Chỉ mục đã dùng

Tính năng giải thích truy vấn giúp bạn xác định xem truy vấn của bạn có đang được một chỉ mục phân phát hay đang quay lại một thao tác kém hiệu quả hơn như quét bảng. Nếu truy vấn của bạn không được phân phát đầy đủ từ một chỉ mục, bạn có thể tạo chỉ mục bằng cách làm theo hướng dẫn.

Tạo chỉ mục

Bạn có thể làm theo tài liệu quản lý chỉ mục hiện có để tạo chỉ mục. Trước khi tạo chỉ mục, hãy tìm hiểu các phương pháp hay nhất chung đối với chỉ mục trong Firestore. Để đảm bảo truy vấn của bạn có thể tận dụng các chỉ mục, hãy làm theo các phương pháp hay nhất để tạo chỉ mục có các trường theo thứ tự sau:

  1. Tất cả các trường sẽ được dùng trong bộ lọc bình đẳng (theo bất kỳ thứ tự nào)
  2. Tất cả các trường sẽ được sắp xếp (theo cùng một thứ tự)
  3. Các trường sẽ được dùng trong bộ lọc phạm vi hoặc bộ lọc bất đẳng thức theo thứ tự giảm dần của độ chọn lọc ràng buộc truy vấn

Ví dụ: đối với truy vấn sau,

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())
);
test.firestore.js
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()
PipelineSnippets.swift

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()
DocSnippets.kt

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();
DocSnippets.java
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()
)
firestore_pipelines.py

Chỉ mục được đề xuất là chỉ mục phạm vi tập hợp trên books cho (genre [...], published DESC, avg_rating DESC).

Mật độ chỉ mục

Cloud Firestore hỗ trợ chỉ mục thưa và không thưa. Để biết thêm thông tin, hãy xem bài viết Mật độ chỉ mục.

Cụm từ tìm kiếm được đề cập + Chỉ mục phụ

Firestore có thể bỏ qua việc tìm nạp toàn bộ tài liệu và chỉ trả về kết quả từ chỉ mục nếu tất cả các trường được trả về đều có trong chỉ mục phụ. Điều này thường giúp cải thiện đáng kể độ trễ (và chi phí). Sử dụng truy vấn mẫu bên dưới:

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"))
);
test.firestore.js
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()
PipelineSnippets.swift

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()
DocSnippets.kt

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();
DocSnippets.java
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()
)
firestore_pipelines.py

Nếu cơ sở dữ liệu đã có một chỉ mục phạm vi tập hợp trên books cho (category [...], title [...], author [...]) thì cơ sở dữ liệu đó có thể tránh tìm nạp bất kỳ nội dung nào từ chính các tài liệu chính. Trong trường hợp này, thứ tự trong chỉ mục không quan trọng, [...] được dùng để biểu thị điều đó.

Hạn chế các trường cần trả về

Theo mặc định, một truy vấn Firestore sẽ trả về tất cả các trường trong một tài liệu, tương tự như một SELECT * trong các hệ thống truyền thống. Tuy nhiên, nếu ứng dụng của bạn chỉ cần một tập hợp con của các trường, thì bạn có thể dùng các giai đoạn select(...) hoặc restrict(...) để đẩy quá trình lọc này phía máy chủ. Điều này sẽ làm giảm cả kích thước phản hồi (giảm chi phí đầu ra của mạng) cũng như cải thiện độ trễ.

Công cụ khắc phục sự cố

Giải thích truy vấn

Tính năng Giải thích truy vấn giúp bạn nắm được thông tin chi tiết và các chỉ số thực thi về những chỉ mục được dùng.

Chỉ số

Truy vấn quy trình nếu được tích hợp đầy đủ với các chỉ số Firestore hiện có.

Vấn đề / hạn chế đã biết

Chỉ mục chuyên biệt

Các truy vấn trong quy trình hiện chưa hỗ trợ các loại chỉ mục array-contains và vector hiện có. Thay vì chỉ từ chối những truy vấn như vậy, Firestore sẽ cố gắng sử dụng các chỉ mục ascending và descending hiện có khác. Dự kiến trong bản xem trước riêng tư, các truy vấn Pipeline có biểu thức array_contains hoặc find_nearest như vậy sẽ chậm hơn so với các truy vấn tương đương hiện có do điều này.

Đánh số trang

Chúng tôi không hỗ trợ tính năng dễ dàng phân trang trên một tập hợp kết quả trong bản xem trước riêng tư. Bạn có thể giải quyết vấn đề này bằng cách liên kết các giai đoạn where(...) và sort(...) tương đương như minh hoạ dưới đây.

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)
);
test.firestore.js
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()])
PipelineSnippets.swift

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())
DocSnippets.kt

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());
DocSnippets.java
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())
)
firestore_pipelines.py

Hỗ trợ trình mô phỏng

Trình mô phỏng chưa hỗ trợ các truy vấn Pipeline.

Hỗ trợ theo thời gian thực và ngoại tuyến

Truy vấn trong quy trình hiện chưa có khả năng hoạt động theo thời gian thực và ngoại tuyến.

Bước tiếp theo