Optimiza las consultas con filtros de rango y desigualdad en varios campos

En esta página, se proporcionan ejemplos de la estrategia de indexación que puedes usar para las consultas con rangos y filtros de desigualdad en varios campos para crear una experiencia de consulta eficiente.

Antes de optimizar tus consultas, lee sobre los conceptos relacionados.

Optimiza las consultas con una explicación de consultas

Para determinar si tu consulta y tus índices son óptimos, puedes usar la Explicación de consulta 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 índices reduce la cantidad de entradas de índice que analiza Firestore.

Consultas simples

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

Java

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

La consulta analiza 95,000 entradas de índice solo para mostrar cinco documentos. Dado que el predicado de la consulta no se cumple, una gran cantidad de entradas de índice se leen, 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"
        }
    }
}

Puedes inferir a partir del dominio de experiencia que la mayoría de los empleados tendrán al menos algo de experiencia, pero pocos tendrán un salario superior a 100,000. A partir de esta estadística, puedes concluir que la restricción salary es más selectiva que la restricción experience. Para influir en el índice que usa Firestore ejecutar la consulta, especificar una cláusula orderBy que ordene las salary antes de la restricción experience.

Java

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

Cuando usas la cláusula orderBy() de forma explícita para agregar los predicados, Firestore usa el índice (salary ASC, experience ASC) para ejecutar la consulta. Dado que la selectividad del primer filtro de rango es mayor en esta consulta en comparación con la primera, 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"
        }
    }
}

¿Qué sigue?