现已推出具有 MongoDB 兼容性的 Firestore 企业版！
了解详情。
Rozwiązywanie problemów z opóźnieniami
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
|
Dotyczy tylko wersji Cloud Firestore Enterprise.
|
Na tej stronie dowiesz się, jak rozwiązywać problemy z opóźnieniami w Cloud Firestore w trybie zgodności z MongoDB.
Czas oczekiwania
W tabeli poniżej znajdziesz możliwe przyczyny zwiększonego opóźnienia:
| Przyczyna opóźnienia |
Typy operacji, których dotyczy problem |
Rozdzielczość |
| Stały wzrost ruchu.
|
odczyt, zapis |
W przypadku gwałtownego wzrostu ruchu Cloud Firestore w trybie zgodności z MongoDB próbuje automatycznie skalować się, aby sprostać zwiększonemu zapotrzebowaniu. Gdy Cloud Firestore w trybie zgodności z MongoDB
skaluje się, opóźnienie zaczyna się zmniejszać.
Hot-spoty (wysokie wskaźniki odczytu, zapisu i usuwania w wąskim zakresie dokumentów) ograniczają możliwość skalowania Cloud Firestore w trybie zgodności z MongoDB. Sprawdź, czy w aplikacji nie ma obszarów o wysokiej aktywności, i je zidentyfikuj.
|
| Konkurencja, która może wynikać ze zbyt częstego aktualizowania jednego dokumentu lub z transakcji. |
odczyt, zapis |
Zmniejsz szybkość zapisu w poszczególnych dokumentach.
Zmniejsz liczbę dokumentów aktualizowanych w ramach jednej transakcji zapisu.
|
| Duże odczyty, które zwracają wiele dokumentów. |
odczyt |
Używaj paginacji, aby dzielić długie teksty.
|
| Zbyt wiele niedawnych usunięć. |
read
Ma to duży wpływ na operacje, które wyświetlają listę kolekcji w bazie danych. |
Jeśli opóźnienie jest spowodowane zbyt dużą liczbą niedawnych usunięć, problem powinien zniknąć automatycznie po pewnym czasie. Jeśli problem nie zostanie rozwiązany, skontaktuj się z zespołem pomocy. |
| Rozgałęzianie indeksu, zwłaszcza w przypadku pól tablic i pól dokumentów zagnieżdżonych. |
zapis |
Sprawdź indeksowanie pól tablic i pól dokumentów zagnieżdżonych. |
| Duże zapisy. |
zapis |
Spróbuj zmniejszyć liczbę operacji zapisu w każdej operacji.
W przypadku zbiorczego wprowadzania danych, gdy nie potrzebujesz niepodzielności, używaj równoległych pojedynczych zapisów.
|
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-08-29 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-08-29 UTC."],[],[],null,["\u003cbr /\u003e\n\n\n|--------------------------------------------------------|\n| *Relevant to Cloud Firestore Enterprise edition only.* |\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page shows you how to resolve latency issues with Cloud Firestore with MongoDB compatibility.\n\nLatency\n\nThe following table describes possible causes of increased latency:\n\n| Latency cause | Types of operations affected | Resolution |\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Sustained, increasing traffic. | read, write | For rapid traffic increases, Cloud Firestore with MongoDB compatibility attempts to automatically scale to meet the increased demand. When Cloud Firestore with MongoDB compatibility scales, latency begins to decrease. Hot-spots (high read, write, and delete rates to a narrow document range) limit the ability of Cloud Firestore with MongoDB compatibility to scale. Review [Avoid hot-spots](https://cloud.google.com/firestore/mongodb-compatibility/docs/understand-reads-writes-scale#avoid_hotspots) and identify hot-spots in your application. |\n| Contention, either from updating a single document too frequently or from transactions. | read, write | Reduce the write rate to individual documents. Reduce the number of documents updated in a single write transaction. |\n| Large reads that return many documents. | read | Use pagination to split large reads. |\n| Too many recent deletes. | read This greatly affects operations that list collections in a database. | If latency is caused by too many recent deletes, the issue should automatically resolve after some time. If the issue does not resolve, [contact support](https://firebase.google.com/support). |\n| Index fanout, especially for array fields and embedded document fields. | write | Review your indexing of array fields and embedded document fields. |\n| Large writes. | write | Try reducing the number of writes in each operation. For bulk data entry where you don't require atomicity, use parallelized individual writes. |"]]
