现已推出具有 MongoDB 兼容性的 Firestore 企业版！
了解详情。
Решить проблемы с задержкой
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
| Относится только к версии Cloud Firestore Enterprise. |
На этой странице показано, как устранить проблемы с задержками при использовании Cloud Firestore с совместимостью с MongoDB.
Задержка
В следующей таблице описаны возможные причины увеличения задержки:
| Причина задержки | Типы затронутых операций | Разрешение |
|---|
| Устойчивый, растущий трафик. | читать, писать | При быстром росте трафика Cloud Firestore с совместимостью с MongoDB пытается автоматически масштабироваться для удовлетворения возросших потребностей. При масштабировании Cloud Firestore с совместимостью с MongoDB задержка начинает уменьшаться. Горячие точки (высокая скорость чтения, записи и удаления в узком диапазоне документов) ограничивают масштабируемость Cloud Firestore с совместимостью с MongoDB. Ознакомьтесь с разделом «Избегайте горячих точек» и определите их в своем приложении. |
| Разногласия, возникающие либо из-за слишком частого обновления одного документа, либо из-за транзакций. | читать, писать | Уменьшите скорость записи в отдельные документы. Сократите количество документов, обновляемых за одну транзакцию записи. |
| Большие чтения, возвращающие много документов. | читать | Используйте пагинацию для разделения больших объемов информации. |
| Слишком много недавних удалений. | читать
Это существенно влияет на операции по перечислению коллекций в базе данных. | Если задержка вызвана слишком большим количеством недавних удалений, проблема должна автоматически решиться через некоторое время. Если проблема не решена, обратитесь в службу поддержки . |
| Разветвление индекса, особенно для полей массива и встроенных полей документа. | писать | Проверьте индексацию полей массива и встроенных полей документа. |
| Большие буквы. | писать | Попробуйте уменьшить количество записей в каждой операции. Для массового ввода данных, где не требуется атомарность, используйте распараллеленные отдельные записи. |
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-08-29 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 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. |"]]
