หน้านี้มีตัวอย่างกลยุทธ์การจัดทำดัชนีที่คุณใช้กับการค้นหาที่มีตัวกรองช่วงและตัวกรองความไม่เท่ากันในหลายๆ ช่องเพื่อสร้างประสบการณ์การค้นหาที่มีประสิทธิภาพได้
โปรดอ่านข้อมูลเกี่ยวกับแนวคิดที่เกี่ยวข้องก่อนเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา
เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาด้วย Query Explain
หากต้องการดูว่าการค้นหาและดัชนีของคุณมีประสิทธิภาพสูงสุดหรือไม่ คุณสามารถใช้ Query Explain เพื่อดูข้อมูลสรุปแผนการค้นหาและสถิติการดำเนินการ ของการค้นหาได้
Java
Query q = db.collection("employees").whereGreaterThan("salary",
100000).whereGreaterThan("experience", 0);
ExplainResults<QuerySnapshot> explainResults = q.explain(ExplainOptions.builder().analyze(true).build()).get();
ExplainMetrics metrics = explainResults.getMetrics();
PlanSummary planSummary = metrics.getPlanSummary();
ExecutionStats executionStats = metrics.getExecutionStats();
System.out.println(planSummary.getIndexesUsed());
System.out.println(stats.getResultsReturned());
System.out.println(stats.getExecutionDuration());
System.out.println(stats.getReadOperations());
System.out.println(stats.getDebugStats());
Node.js
let q = db.collection("employees")
.where("salary", ">", 100000)
.where("experience", ">",0);
let options = { analyze : 'true' };
let explainResults = await q.explain(options);
let planSummary = explainResults.metrics.planSummary;
let stats = explainResults.metrics.executionStats;
console.log(planSummary);
console.log(stats);
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่าการใช้การจัดลำดับดัชนีที่ถูกต้องช่วยลด จำนวนรายการดัชนีที่ Cloud Firestore สแกนได้อย่างไร
การค้นหาแบบง่าย
จากตัวอย่างคอลเล็กชันพนักงานก่อนหน้านี้ การค้นหาแบบง่าย
ที่ทำงานกับดัชนี (experience ASC, salary ASC) จะเป็นดังนี้
Java
db.collection("employees")
.whereGreaterThan("salary", 100000)
.whereGreaterThan("experience", 0)
.orderBy("experience")
.orderBy("salary");
การค้นหาจะสแกนรายการดัชนี 95,000 รายการเพื่อแสดงผลเอกสาร 5 รายการเท่านั้น เนื่องจากไม่มีข้อมูลที่ตรงตามเงื่อนไขการค้นหา ระบบจึงอ่านรายการดัชนีจำนวนมากแต่กรองออก
// Output query planning info { "indexesUsed": [ { "properties": "(experience ASC, salary ASC, __name__ ASC)", "query_scope": "Collection" } ], // Output Query Execution Stats "resultsReturned": "5", "executionDuration": "2.5s", "readOperations": "100", "debugStats": { "index_entries_scanned": "95000", "documents_scanned": "5", "billing_details": { "documents_billable": "5", "index_entries_billable": "95000", "small_ops": "0", "min_query_cost": "0" } } }
คุณสามารถอนุมานจากความเชี่ยวชาญในโดเมนได้ว่าพนักงานส่วนใหญ่จะมีประสบการณ์การทำงานอย่างน้อยบ้าง แต่จะมีพนักงานเพียงไม่กี่คนที่มีเงินเดือนมากกว่า 100,000 จากข้อมูลเชิงลึกนี้ คุณจะเห็นว่าข้อจำกัด salary มีความเฉพาะเจาะจงมากกว่าข้อจำกัด experience หากต้องการกำหนดดัชนีที่ Cloud Firestore ใช้เพื่อ
ดำเนินการค้นหา ให้ระบุคําสั่ง orderBy ที่จัดลำดับ salary
ข้อจำกัดก่อนข้อจำกัด experience
Java
db.collection("employees")
.whereGreaterThan("salary", 100000)
.whereGreaterThan("experience", 0)
.orderBy("salary")
.orderBy("experience");
เมื่อคุณใช้คําสั่ง orderBy() อย่างชัดเจนเพื่อเพิ่มเงื่อนไข
Cloud Firestore จะใช้ดัชนี (salary ASC, experience ASC) เพื่อเรียกใช้การค้นหา
เนื่องจากตัวกรองช่วงแรกมีความเฉพาะเจาะจงสูงกว่าในการค้นหานี้เมื่อเทียบกับการค้นหาก่อนหน้านี้ การค้นหาจึงทำงานได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพด้านต้นทุนมากขึ้น
// Output query planning info { "indexesUsed": [ { "properties": "(salary ASC, experience ASC, __name__ ASC)", "query_scope": "Collection" } ], // Output Query Execution Stats "resultsReturned": "5", "executionDuration": "0.2s", "readOperations": "6", "debugStats": { "index_entries_scanned": "1000", "documents_scanned": "5", "billing_details": { "documents_billable": "5", "index_entries_billable": "1000", "small_ops": "0", "min_query_cost": "0" } } }
ขั้นตอนถัดไป
- ดูข้อมูลเกี่ยวกับ Query Explain
- ดูข้อมูลเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติแนะนำในการจัดทำดัชนี