इस पेज पर, इंडेक्सिंग की रणनीति के उदाहरण दिए गए हैं. इनका इस्तेमाल, एक से ज़्यादा फ़ील्ड पर रेंज और असमानता वाले फ़िल्टर वाली क्वेरी के लिए किया जा सकता है. इससे क्वेरी का बेहतर अनुभव मिलता है.
क्वेरी को ऑप्टिमाइज़ करने से पहले, इससे जुड़े कॉन्सेप्ट के बारे में पढ़ें.
Query Explain की मदद से क्वेरी ऑप्टिमाइज़ करना
यह पता करने के लिए कि आपकी क्वेरी और इंडेक्स ऑप्टिमाइज़ किए गए हैं या नहीं, Query Explain का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे आपको क्वेरी प्लान की खास जानकारी और क्वेरी के एक्ज़ीक्यूशन के आंकड़े मिलते हैं:
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);
यहां दिए गए उदाहरण में बताया गया है कि इंडेक्स के सही क्रम का इस्तेमाल करने से, Cloud Firestore की ओर से स्कैन की जाने वाली इंडेक्स एंट्री की संख्या कैसे कम हो जाती है.
सिंपल क्वेरी
कर्मचारियों के कलेक्शन के पिछले उदाहरण में, सिंपल क्वेरी
जो (experience ASC, salary ASC) इंडेक्स के साथ चलती है, इस तरह है:
Java
db.collection("employees")
.whereGreaterThan("salary", 100000)
.whereGreaterThan("experience", 0)
.orderBy("experience")
.orderBy("salary");
क्वेरी, सिर्फ़ पांच दस्तावेज़ दिखाने के लिए, 95,000 इंडेक्स एंट्री स्कैन करती है. क्वेरी प्रेडिकेट के पूरा न होने की वजह से, बड़ी संख्या में इंडेक्स एंट्री पढ़ी जाती हैं, लेकिन उन्हें फ़िल्टर कर दिया जाता है.
// 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" } } }
डोमेन के अनुभव से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि ज़्यादातर कर्मचारियों के पास कम से कम कुछ अनुभव होगा, लेकिन कुछ ही लोगों की सैलरी 1,00,000 से ज़्यादा होगी. इस जानकारी के आधार पर, यह देखा जा सकता है कि salary की शर्त, experience की शर्त से ज़्यादा चुनिंदा है. क्वेरी को एक्ज़ीक्यूट करने के लिए, Cloud Firestore जिस इंडेक्स का इस्तेमाल करता है उसे
प्रभावित करने के लिए, orderBy क्लॉज़ तय करें. इससे experience की शर्त से पहले salary
की शर्त का क्रम तय होता है.
Java
db.collection("employees")
.whereGreaterThan("salary", 100000)
.whereGreaterThan("experience", 0)
.orderBy("salary")
.orderBy("experience");
प्रेडिकेट जोड़ने के लिए, orderBy() क्लॉज़ का साफ़ तौर पर इस्तेमाल करने पर,
Cloud Firestore क्वेरी चलाने के लिए (salary ASC, experience ASC) इंडेक्स का इस्तेमाल करता है.
इस क्वेरी में, पहली रेंज फ़िल्टर की चुनिंदाता, पिछली क्वेरी की तुलना में ज़्यादा है. इसलिए, क्वेरी तेज़ी से चलती है और यह ज़्यादा किफ़ायती होती है.
// 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" } } }
आगे क्या करना है
- Query Explain के बारे में जानें.
- इंडेक्सिंग के सबसे सही तरीकों के बारे में जानें.