एक से ज़्यादा फ़ील्ड पर, रेंज और इनक्वलिटी फ़िल्टर की मदद से क्वेरी ऑप्टिमाइज़ करें

इस पेज पर इंडेक्स करने की रणनीति के उदाहरण दिए गए हैं. इन तरीकों का इस्तेमाल, एक से ज़्यादा फ़ील्ड में रेंज और इनक्वलिटी फ़िल्टर वाली क्वेरी के लिए किया जाना चाहिए, ताकि बेहतर तरीके से क्वेरी का अनुभव किया जा सके.

अपनी क्वेरी ऑप्टिमाइज़ करने से पहले मिलते-जुलते सिद्धांतों के बारे में पढ़ें.

क्वेरी की जानकारी की मदद से क्वेरी ऑप्टिमाइज़ करें

यह पता लगाने के लिए कि क्वेरी और इंडेक्स का इस्तेमाल किया गया है या नहीं, उनके लिए क्वेरी की जानकारी का इस्तेमाल करें. इससे, आपको क्वेरी प्लान की खास जानकारी और क्वेरी को लागू करने के आंकड़े मिल जाएंगे:

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 के लिए

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);

नीचे दिए गए उदाहरण से पता चलता है कि इंडेक्स के सही क्रम का इस्तेमाल करके, Cloud Firestore के स्कैन किए गए इंडेक्स एंट्री की संख्या कैसे कम हो जाती है.

सिंपल क्वेरी

कर्मचारियों के संग्रह के शुरुआती उदाहरण में, (experience ASC, salary ASC) इंडेक्स के साथ चलने वाली आसान क्वेरी 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 को स्कैन करती है. क्वेरी प्रेडीकेट संतुष्ट नहीं है, इसलिए बड़ी संख्या में इंडेक्स एंट्री पढ़ी जाती हैं, लेकिन उन्हें फ़िल्टर करके बाहर 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"
        }
    }
}

हम डोमेन की विशेषज्ञता से यह अनुमान लगा सकते हैं कि ज़्यादातर कर्मचारियों को कम से कम कुछ अनुभव होगा, लेकिन बहुत कम लोगों को 1,00,000 से ज़्यादा की सैलरी मिलेगी. इस अहम जानकारी के आधार पर, हम इस नतीजे पर पहुंचते हैं कि salary कंस्ट्रेंट, experience कंस्ट्रेंट से ज़्यादा चुनिंदा है. Cloud Firestore, क्वेरी को लागू करने के लिए जिस इंडेक्स का इस्तेमाल करता है उस पर असर डालने के लिए, orderBy क्लॉज़ तय करें. यह क्लॉज़, salary कंस्ट्रेंट को experience कंस्ट्रेंट से पहले ऑर्डर करता है.

Java

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

जब आप विधेय को जोड़ने के लिए साफ़ तौर पर orderBy() क्लॉज़ का इस्तेमाल करते हैं, तो Cloud Firestore, क्वेरी चलाने के लिए (salary ASC, experience ASC) इंडेक्स का इस्तेमाल करता है. इसलिए, इस क्वेरी में पहले रेंज फ़िल्टर की सेलेक्टिविटी, पिछली क्वेरी की तुलना में ज़्यादा होती है. इसलिए, क्वेरी तेज़ी से काम करती है और 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