Optimiza consultas con filtros de rango y desigualdad en varios campos

En esta página, se proporcionan ejemplos de estrategias de indexación que se deben usar en las búsquedas con filtros de rango y desigualdad en varios campos para crear una experiencia de consulta eficiente.

Lee sobre los conceptos relacionados antes de optimizar tus consultas.

Optimiza las consultas con Explicación de consultas

Para determinar si la consulta y los índices usados son óptimos, puedes usar la Explicación de consultas para obtener el resumen del plan de consultas y las estadísticas de ejecución de la consulta:

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);

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo el uso del orden correcto de los índices reduce la cantidad de entradas de índice que analiza Cloud Firestore.

Consultas simples

En el ejemplo anterior de una colección de empleados, la consulta simple que se ejecuta con el índice (experience ASC, salary ASC) es la siguiente:

Java

db.collection("employees")
  .whereGreaterThan("salary", 100000)
  .whereGreaterThan("experience", 0)
  .orderBy("experience")
  .orderBy("salary");

La consulta escanea 95,000 entradas de índice solo para devolver 5 documentos. Dado que no se cumple con el predicado de la consulta, se lee una gran cantidad de entradas de índice, pero se filtran.

// 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"
        }
    }
}

A partir de la experiencia en el área, podemos inferir que la mayoría de los empleados tendrán algo de experiencia, pero pocos tendrán un salario superior a 100,000. Con esta estadística, podemos concluir que la restricción salary es más selectiva que la restricción experience. Para influir en el índice que Cloud Firestore usa para ejecutar la consulta, especifica una cláusula orderBy que ordene la restricción salary antes de la restricción experience.

Java

db.collection("employees")
  .whereGreaterThan("salary", 100000)
  .whereGreaterThan("experience", 0)
  .orderBy("salary")
  .orderBy("experience");

Cuando usas explícitamente la cláusula orderBy() para agregar los predicados, Cloud Firestore usa el índice (salary ASC, experience ASC) para ejecutar la consulta. Por lo tanto, debido a que la selectividad del primer filtro de rango es mayor en esta consulta en comparación con la consulta anterior, la consulta se ejecuta más rápido y es más rentable.

// 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"
        }
    }
}

Pasos siguientes