Optimiza consultas con filtros de rango y desigualdad en varias propiedades

En esta página, se proporcionan ejemplos de estrategias de indexación que puedes usar para realizar búsquedas con filtros de rango y desigualdad en múltiples campos para crear un la experiencia de consulta.

Antes de optimizar consulta, lee sobre los filtros de rango y desigualdad en conceptos de varias propiedades .

Optimiza las consultas con una explicación de consultas

Para determinar si la consulta y los índices usados son óptimos, puedes crear una consulta con Query Explain y revisar el resumen de la ejecución.

Java

...
// Build the query
Query<Entity> query =
    Query.newEntityQueryBuilder()
        .setKind("employees")
        .setFilter(
            CompositeFilter.and(
                PropertyFilter.gt("salary", 100000), PropertyFilter.gt("experience", 0)))
        .setOrderBy(OrderBy("experience"), OrderBy("salary"))
        .build();

// Set the explain options to get back *only* the plan summary
ExplainResults<Entity> explainResults = datastore.run(query, ExplainOptions.newBuilder().build());

// Get the explain metrics
Optional<ExplainMetrics> explainMetrics = results.getExplainMetrics();
if (!explainMetrics.isPresent()) {
  throw new Exception("No explain metrics returned");
}

// Get the plan summary
PlanSummary planSummary = explainMetrics.get().getPlanSummary();
List<Map<String, Object>> indexesUsed = planSummary.getIndexesUsed();
System.out.println("----- Indexes Used -----");
indexesUsed.forEach(map -> map.forEach((s, o) -> System.out.println(s + ": " + o)));

// Get the execution stats
if (!explainMetrics.getExecutionStats().isPresent()) {
  throw new Exception("No execution stats returned");
}

ExecutionStats queryStats = explainMetrics.getExecutionStats().get();
Map<String, Object> debugStats = queryStats.getDebugStats();
System.out.println("----- Debug Stats -----");
debugStats.forEach((s, o) -> System.out.println(s + ": " + o));

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo el uso del orden correcto de índices guarda los la cantidad de entidades que analiza Firestore en modo Datastore.

Consultas simples

Con el ejemplo anterior de una colección de empleados, la consulta simple que se ejecuta con el índice (salary, experience) es de la siguiente manera:

GQL

SELECT *
FROM /employees
WHERE salary > 100000 AND experience > 0
ORDER BY experience, salary;

Java

Query<Entity> query =
   Query.newEntityQueryBuilder()
    .setKind("employees")
    .setFilter(
        CompositeFilter.and(
            PropertyFilter.gt("salary", 100000), PropertyFilter.gt("experience", 0)))
    .setOrderBy(OrderBy("experience"), OrderBy("salary"))
    .build();

La consulta analiza 95,000 entradas de índice solo para mostrar 5 entidades. Es una gran cantidad. de las entradas de índice se leyeron, pero se filtraron porque no cumplían con los requisitos predicado de consulta.

// Output query planning info
{
        "indexesUsed": [
            {
                "query_scope": "Collection Group",
                "properties": "(experience ASC, salary ASC, __name__ ASC)"
            }
        ]
    },
    // 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"
            }
        }
    }

Según el ejemplo anterior, podemos inferir que la restricción salary es más selectiva que la restricción experience.

GQL

SELECT *
FROM /employees
WHERE salary > 100000 AND experience > 0
ORDER BY salary, experience;

Java

Query<Entity> query =
   Query.newEntityQueryBuilder()
    .setKind("employees")
    .setFilter(
        CompositeFilter.and(
            PropertyFilter.gt("salary", 100000), PropertyFilter.gt("experience", 0)))
    .setOrderBy(OrderBy("salary"), OrderBy("experience"))
    .build();

Cuando usas de forma explícita la cláusula orderBy() para agregar los predicados en el orden anterior, Firestore en modo Datastore usa el índice (salary, experience) para ejecutar la consulta. Como la selección del primer filtro de rango es mejor que la consulta anterior, la consulta se ejecuta más rápido y es rentable.

    // Output query planning info
{
    "indexesUsed": [
        {
            "query_scope": "Collection Group",
            "properties": "(salary ASC, experience ASC, __name__ ASC)"
        }
    ],
    // 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"
            }
        }
    }

¿Qué sigue?