现已推出具有 MongoDB 兼容性的 Firestore 企业版!
了解详情。
Giải quyết vấn đề về độ trễ
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Chỉ áp dụng cho phiên bản Cloud Firestore Enterprise.
|
Trang này hướng dẫn bạn cách giải quyết các vấn đề về độ trễ với Cloud Firestore có khả năng tương thích với MongoDB.
Độ trễ
Bảng sau đây mô tả các nguyên nhân có thể khiến độ trễ tăng lên:
Nguyên nhân gây ra độ trễ |
Các loại thao tác bị ảnh hưởng |
Độ phân giải |
Lưu lượng truy cập tăng lên và duy trì ở mức cao.
|
đọc, ghi |
Đối với lưu lượng truy cập tăng nhanh, Cloud Firestore có khả năng tương thích với MongoDB sẽ cố gắng tự động mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu tăng lên. Khi Cloud Firestore có khả năng tương thích với MongoDB mở rộng quy mô, độ trễ sẽ bắt đầu giảm.
Các điểm nóng (tỷ lệ đọc, ghi và xoá cao đối với một phạm vi tài liệu hẹp) hạn chế khả năng mở rộng của Cloud Firestore có khả năng tương thích với MongoDB. Xem xét
Tránh các điểm nóng
và xác định các điểm nóng trong ứng dụng của bạn.
|
Tranh chấp, có thể là do cập nhật một tài liệu quá thường xuyên hoặc do giao dịch. |
đọc, ghi |
Giảm tốc độ ghi vào từng tài liệu.
Giảm số lượng tài liệu được cập nhật trong một giao dịch ghi.
|
Các thao tác đọc lớn trả về nhiều tài liệu. |
đọc |
Sử dụng tính năng phân trang để chia các lượt đọc lớn.
|
Gần đây có quá nhiều lượt xoá. |
read Điều này ảnh hưởng rất lớn đến các thao tác liệt kê các tập hợp trong cơ sở dữ liệu. |
Nếu độ trễ là do có quá nhiều lượt xoá gần đây, thì vấn đề sẽ tự động được giải quyết sau một thời gian. Nếu vấn đề không được giải quyết, hãy liên hệ với nhóm hỗ trợ. |
Fanout chỉ mục, đặc biệt là đối với các trường mảng và trường tài liệu được nhúng. |
viết |
Xem xét việc lập chỉ mục các trường mảng và trường tài liệu được nhúng. |
Hoạt động ghi dữ liệu lớn. |
viết |
Hãy thử giảm số lượng thao tác ghi trong mỗi hoạt động.
Đối với việc nhập dữ liệu hàng loạt mà bạn không yêu cầu tính nguyên tử, hãy sử dụng các thao tác ghi riêng lẻ được song song hoá.
|
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-08-29 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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. |"]]