Optimizar consultas con filtros de intervalo y de desigualdad en varias propiedades

En esta página se proporcionan ejemplos de estrategias de indexación que puede usar en consultas con filtros de intervalo y de desigualdad en varios campos para crear una experiencia de consulta eficiente.

Antes de optimizar sus consultas, consulte los conceptos de filtros de intervalo y de desigualdad en varias propiedades .

Optimizar consultas con Query Explain

Para determinar si la consulta y los índices utilizados son óptimos, puedes crear una consulta con Explicación de consulta y revisar el resumen de la ejecución.

Java

...
// Build the query
Query<Entity> query =
    Query.newEntityQueryBuilder()
        .setKind("employees")
        .setFilter(
            CompositeFilter.and(
                PropertyFilter.gt("salary", 100000), PropertyFilter.gt("experience", 0)))
        .setOrderBy(OrderBy("experience"), OrderBy("salary"))
        .build();

// Set the explain options to get back *only* the plan summary
QueryResults<Entity> results = datastore.run(query, ExplainOptions.newBuilder().build());

// Get the explain metrics
Optional<ExplainMetrics> explainMetrics = results.getExplainMetrics();
if (!explainMetrics.isPresent()) {
  throw new Exception("No explain metrics returned");
}

// Get the plan summary
PlanSummary planSummary = explainMetrics.get().getPlanSummary();
List<Map<String, Object>> indexesUsed = planSummary.getIndexesUsed();
System.out.println("----- Indexes Used -----");
indexesUsed.forEach(map -> map.forEach((s, o) -> System.out.println(s + ": " + o)));

// Get the execution stats
if (!explainMetrics.getExecutionStats().isPresent()) {
  throw new Exception("No execution stats returned");
}

ExecutionStats queryStats = explainMetrics.getExecutionStats().get();
Map<String, Object> debugStats = queryStats.getDebugStats();
System.out.println("----- Debug Stats -----");
debugStats.forEach((s, o) -> System.out.println(s + ": " + o));

En el siguiente ejemplo se muestra cómo el uso del orden correcto de los índices ahorra el número de entidades que analiza Firestore en el modo Datastore.

Consultas sencillas

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

GQL

SELECT *
FROM /employees
WHERE salary > 100000 AND experience > 0
ORDER BY experience, salary;

Java

Query<Entity> query =
   Query.newEntityQueryBuilder()
    .setKind("employees")
    .setFilter(
        CompositeFilter.and(
            PropertyFilter.gt("salary", 100000), PropertyFilter.gt("experience", 0)))
    .setOrderBy(OrderBy("experience"), OrderBy("salary"))
    .build();

La consulta analiza 95.000 entradas de índice para devolver 5 entidades. Se ha leído un gran número de entradas de índice, pero se han filtrado porque no cumplían el predicado de la consulta.

// Output query planning info
{
        "indexesUsed": [
            {
                "query_scope": "Collection Group",
                "properties": "(experience ASC, salary ASC, __name__ ASC)"
            }
        ]
    },
    // 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"
            }
        }
    }

Como en el ejemplo anterior, podemos deducir que la restricción salary es más selectiva que la restricción experience.

GQL

SELECT *
FROM /employees
WHERE salary > 100000 AND experience > 0
ORDER BY salary, experience;

Java

Query<Entity> query =
   Query.newEntityQueryBuilder()
    .setKind("employees")
    .setFilter(
        CompositeFilter.and(
            PropertyFilter.gt("salary", 100000), PropertyFilter.gt("experience", 0)))
    .setOrderBy(OrderBy("salary"), OrderBy("experience"))
    .build();

Si usas explícitamente la cláusula orderBy() para añadir los predicados en el orden anterior, Firestore en modo Datastore usará el índice (salary, experience) para ejecutar la consulta. Como la selección del primer filtro de intervalo es mejor que la de la consulta anterior, la consulta se ejecuta más rápido y es rentable.

    // Output query planning info
{
    "indexesUsed": [
        {
            "query_scope": "Collection Group",
            "properties": "(salary ASC, experience ASC, __name__ ASC)"
        }
    ],
    // 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"
            }
        }
    }

Siguientes pasos

• Consulta información sobre Explicación de consulta.