Firestore Pipelines की कार्रवाइयों की खास जानकारी

Firestore पाइपलाइन ऑपरेशन, Firestore Enterprise Edition की मुख्य सुविधा है. इसे नए क्वेरी इंजन पर बनाया गया है, ताकि क्वेरी की रेंज को काफ़ी हद तक बढ़ाया जा सके. Firestore पाइपलाइन ऑपरेशन में, क्वेरी के लिए फ़्लेक्सिबल सिंटैक्स और इंडेक्सिंग का अलग तरीका इस्तेमाल किया जाता है. इसमें इंडेक्स बनाना ज़रूरी नहीं होता और इंडेक्स अपने-आप नहीं बनते. इससे ऐप्लिकेशन के लिए, डेटा वापस पाने से जुड़ी बेहतर कार्रवाइयां की जा सकती हैं.

Firestore पाइपलाइन ऑपरेशन की सुविधाएं

Firestore Enterprise एडिशन और नई पाइपलाइन कार्रवाइयों में, नए और बेहतर क्वेरी इंजन का इस्तेमाल किया जाता है. इससे Firestore Standard एडिशन की कई मौजूदा सीमाएं हट जाती हैं. Firestore Pipeline operations में, क्वेरी से जुड़ी 120 से ज़्यादा नई सुविधाएं मिलती हैं. Firestore Pipeline की कार्रवाइयों में ये सुविधाएं होती हैं:

स्टेज के हिसाब से कंपोज़ेबल सिंटैक्स

पाइपलाइन क्वेरी, क्रम से चरणों की एक सीरीज़ तय करके बनाई जाती हैं. इन चरणों को क्रम से लागू किया जाता है. इससे जटिल कार्रवाइयां की जा सकती हैं. जैसे, एग्रीगेशन के नतीजे के आधार पर फ़िल्टर करना. ऐसा पहले नहीं किया जा सकता था.

यहां एक पाइपलाइन क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. इससे पिछले महीने देखे गए यूनीक प्रॉडक्ट आईडी की संख्या का पता चलता है:

guard let cutoffDate = Calendar.current.date(byAdding: .month, value: -1, to: Date()) else {
  return
}
let snapshot = try await db.pipeline()
  .collection("productViews")
  .where(Field("viewedAt").greaterThan(cutoffDate.timeIntervalSince1970))
  .aggregate([Field("productId").countDistinct().as("uniqueProductViews")])
  .execute()

ज़्यादा सुविधाएं

पाइपलाइन क्वेरी में कई नई सुविधाएं जोड़ी गई हैं. इनमें ये शामिल हैं:

• एग्रीगेशन: इसमें नए एग्रीगेशन फ़ंक्शन (जैसे कि sum(...), min(...), और count_distinct(...)) के साथ-साथ, ग्रुपिंग के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले फ़ील्ड के लिए भी सहायता मिलती है.
• कॉम्प्लेक्स फ़िल्टरिंग: इसमें 120 से ज़्यादा नए फ़ंक्शन इस्तेमाल किए जा सकते हैं. इनकी मदद से, where(...) स्टेटमेंट को अपनी ज़रूरत के हिसाब से कॉम्प्लेक्स बनाया जा सकता है. इनमें regex_match(...), add(...), और str_contains(...) शामिल हैं. इन सभी के लिए, हार्ड इंडेक्स की ज़रूरत नहीं होती.
• आंशिक तौर पर पढ़ना / अनुमान लगाना: select(...), remove_fields(...), और दस्तावेज़ में बदलाव करने के कई अन्य चरणों का इस्तेमाल करके, दस्तावेज़ों के डाइनैमिक सबसेट वापस पाएं.

रीयलटाइम और ऑफ़लाइन सहायता

रीयलटाइम और ऑफ़लाइन मोड का इस्तेमाल करने के लिए, डेवलपर Firestore Enterprise वर्शन पर Firestore Core के ऑपरेशन का इस्तेमाल कर सकते हैं.

क्लाइंट और टूलिंग इंटिग्रेशन

Enterprise वर्शन में, पाइपलाइन क्वेरी के साथ इंटरैक्ट करने और उन्हें मैनेज करने के लिए खास सुविधाएं शामिल हैं:

• क्वेरी के बारे में जानकारी और उसकी प्रोफ़ाइलिंग: क्वेरी के बारे में जानकारी देने वाले नतीजों का इस्तेमाल करके, यह समझा जा सकता है कि कोई क्वेरी कितनी रीड या राइट यूनिट का इस्तेमाल करती है. साथ ही, उसके एक्ज़ीक्यूशन का विश्लेषण किया जा सकता है.
• क्वेरी की अहम जानकारी: Enterprise वर्शन में क्वेरी की अहम जानकारी की सुविधा उपलब्ध है. इससे आपको यह तय करने में मदद मिलती है कि परफ़ॉर्मेंस और लागत को बेहतर बनाने के लिए, इंडेक्स कहां बनाए जा सकते हैं. इसके लिए, क्वेरी की परफ़ॉर्मेंस की विशेषताओं की जानकारी दी जाती है.
• नए इंडेक्स टाइप: Enterprise वर्शन के लिए, खास इंडेक्स बनाए जा सकते हैं. इनमें स्पार्स इंडेक्स भी शामिल हैं. यह Enterprise डेटाबेस के लिए, वेक्टर सर्च इंडेक्स बनाने और उनमें बदलाव करने की सुविधा भी देता है.

Firestore Standard और Firestore Enterprise के बीच अंतर

कोर और पाइपलाइन के बीच ऑपरेशनल अंतर, इंडेक्सिंग को मैनेज करने के तरीके में होता है. इससे परफ़ॉर्मेंस और लागत पर सीधा असर पड़ता है.