现已推出具有 MongoDB 兼容性的 Firestore 企业版！
了解详情。
Gecikme sorunlarını çözme
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
|
Yalnızca Cloud Firestore Enterprise sürümü için geçerlidir.
|
Bu sayfada, MongoDB uyumluluğu ile Cloud Firestore'daki gecikme sorunlarını nasıl çözeceğiniz gösterilmektedir.
Gecikme
Aşağıdaki tabloda, gecikmenin artmasının olası nedenleri açıklanmaktadır:
| Gecikme nedeni |
Etkilenen işlem türleri |
Çözüm |
| Sürekli artan trafik.
|
okuma, yazma |
MongoDB uyumluluğu olan Cloud Firestore, trafik hızlı bir şekilde arttığında artan talebi karşılamak için otomatik olarak ölçeklendirme yapmaya çalışır. MongoDB uyumluluğu ile Cloud Firestore ölçeklendirildiğinde gecikme süresi azalmaya başlar.
Sık erişilen noktalar (dar bir belge aralığında yüksek okuma, yazma ve silme oranları) Cloud Firestore'un MongoDB uyumluluğu ile ölçeklenebilme özelliğini sınırlar. İnceleme
Yoğun kullanılan alanlardan kaçının
ve uygulamanızdaki yoğun kullanılan alanları belirleyin.
|
| Tek bir belgeyi çok sık güncellemekten veya işlemlerden kaynaklanan çekişme. |
okuma, yazma |
Tek tek belgelere yazma hızını azaltın.
Tek bir yazma işleminde güncellenen belge sayısını azaltın.
|
| Çok sayıda doküman döndüren büyük okumalar. |
read |
Uzun yazıları bölmek için sayfalara ayırma özelliğini kullanın.
|
| Son zamanlarda çok fazla öğe silindi. |
read
Bu, bir veritabanındaki koleksiyonları listeleyen işlemleri büyük ölçüde etkiler. |
Gecikmeye neden olan çok sayıda yakın tarihli silme işlemi varsa sorun bir süre sonra otomatik olarak çözülür. Sorun çözülmezse destek ekibiyle iletişime geçin. |
| Özellikle dizi alanları ve yerleştirilmiş doküman alanları için dizin dağıtımı. |
write |
Dizi alanlarının ve yerleştirilmiş belge alanlarının dizine eklenmesini inceleyin. |
| Büyük yazma işlemleri. |
write |
Her işlemdeki yazma sayısını azaltmayı deneyin.
Atomiklik gerektirmeyen toplu veri girişi için paralelleştirilmiş bağımsız yazma işlemlerini kullanın.
|
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-08-29 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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. |"]]
