इस पेज पर, इंडेक्स करने की रणनीति के उदाहरण दिए गए हैं. इनका इस्तेमाल, एक से ज़्यादा फ़ील्ड पर रेंज और असमानता वाले फ़िल्टर वाली क्वेरी के लिए किया जा सकता है. इससे, क्वेरी का बेहतर अनुभव मिलता है.
अपनी क्वेरी ऑप्टिमाइज़ करने से पहले, इससे जुड़े कॉन्सेप्ट के बारे में पढ़ें.
क्वेरी एक्सप्लेन की मदद से क्वेरी ऑप्टिमाइज़ करना
यह पता लगाने के लिए कि आपकी क्वेरी और इंडेक्स सही हैं या नहीं, क्वेरी के बारे में जानकारी का इस्तेमाल करें. इससे आपको क्वेरी प्लान की खास जानकारी और क्वेरी के लागू होने के आंकड़े मिलेंगे:
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);
नीचे दिए गए उदाहरण में दिखाया गया है कि इंडेक्स के क्रम को सही तरीके से इस्तेमाल करने से, Cloud Firestore के स्कैन की जाने वाली इंडेक्स एंट्री की संख्या कैसे कम हो जाती है.
आसान क्वेरी
कर्मचारियों के कलेक्शन के पिछले उदाहरण के साथ, (experience ASC, salary ASC)
इंडेक्स के साथ चलने वाली सामान्य क्वेरी इस तरह की है:
Java
db.collection("employees")
.whereGreaterThan("salary", 100000)
.whereGreaterThan("experience", 0)
.orderBy("experience")
.orderBy("salary");
क्वेरी, सिर्फ़ पांच दस्तावेज़ दिखाने के लिए 95,000 इंडेक्स एंट्री को स्कैन करती है. क्वेरी प्रीडिकेट पूरी न होने की वजह से, इंडेक्स की बड़ी संख्या में प्रविष्टियां पढ़ी जाती हैं, लेकिन उन्हें फ़िल्टर कर दिया जाता है.
// 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" } } }
डोमेन एक्सपर्ट की जानकारी से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि ज़्यादातर कर्मचारियों के पास कम से कम कुछ अनुभव होगा, लेकिन कुछ लोगों की सैलरी 1,00,000 से ज़्यादा होगी. इस जानकारी से पता चलता है कि salary
की शर्त, experience
की शर्त से ज़्यादा चुनिंदा है. Cloud Firestore, क्वेरी को लागू करने के लिए जिस इंडेक्स का इस्तेमाल करता है उस पर असर डालने के लिए, orderBy
क्लॉज़ तय करें. यह क्लॉज़, experience
कंस्ट्रेंट से पहले salary
कंस्ट्रेंट को ऑर्डर करता है.
Java
db.collection("employees")
.whereGreaterThan("salary", 100000)
.whereGreaterThan("experience", 0)
.orderBy("salary")
.orderBy("experience");
प्रीडिकेट जोड़ने के लिए, orderBy()
क्लॉज़ का साफ़ तौर पर इस्तेमाल करने पर,
Cloud Firestore क्वेरी चलाने के लिए (salary ASC, experience ASC)
इंडेक्स का इस्तेमाल करता है.
पिछली क्वेरी की तुलना में, इस क्वेरी में पहले रेंज फ़िल्टर की चुनिंदा वैल्यू ज़्यादा है. इसलिए, यह क्वेरी तेज़ी से चलती है और कम खर्चीली होती है.
// 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" } } }
आगे क्या करना है
- क्वेरी एक्सप्लेन के बारे में जानें.
- इंडेक्स करने के सबसे सही तरीकों के बारे में जानें.