Otimizar consultas com filtros de intervalo e desigualdade em vários campos

Nesta página, apresentamos exemplos de estratégia de indexação que pode ser usada em consultas com filtros de intervalo e desigualdade em vários campos para criar uma experiência eficiente.

Leia sobre os conceitos relacionados antes de otimizar suas consultas.

Otimizar consultas com o Query Explain

Para determinar se a consulta e os índices usados são ideais, use Query Explain para conferir o resumo do plano de consulta e as estatísticas de execução da 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);

O exemplo a seguir mostra como o uso da ordenação correta de índices reduz o número de entradas de índice que o Firestore verifica.

Consultas simples

Com o exemplo anterior de um conjunto de funcionários, a consulta simples executada com o índice (experience ASC, salary ASC) é esta:

Java

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

A consulta verifica 95.000 entradas de índice apenas para retornar cinco documentos. Como o predicado de consulta não é atendido, um grande número de entradas de índice é lido, mas filtrado.

// 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"
        }
    }
}

Podemos inferir por experiência de domínio que a maioria dos funcionários terá pelo menos alguma experiência, mas poucos terão um salário superior a 100.000. Com base nesse insight, podemos concluir que a restrição salary é mais seletiva que a restrição experience. Para influenciar o índice que o Firestore usa para executar a consulta, especifique uma cláusula orderBy que ordene a restrição salary antes da experience.

Java

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

Quando você usa explicitamente a cláusula orderBy() para adicionar os predicados, o Firestore usa o índice (salary ASC, experience ASC) para executar a consulta. Assim, como a seletividade do filtro do primeiro intervalo é maior nessa consulta em comparação com a consulta anterior, a consulta é executada mais rapidamente e é mais econômica.

// 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"
        }
    }
}

A seguir