Question

我正在制作一个用户可以互相关注的应用程序。为了决定如何在Firestore中对其建模，我想知道集合大小如何影响查询性能。我首先想到要像这样：

relationships(coll.)
----{userId_1}(document)
--------following(coll)
------------{someId1}(document)
------------{someId2}(document)
.....
--------followers(coll)
------------{someId5}(document)
------------{someId7}(document)
.....
----{userId_2}(document)
--------following(coll)
------------{someId11}(document)
------------{someId24}(document)
.....
--------followers(coll)
------------{someId56}(document)
------------{someId72}(document)
.....

因此，我将具有主要的集合关系，然后每个文档将代表一个用户，他将具有两个集合-关注者和关注者，在这些集合中，我将存储具有ID，名称，电子邮件等数据的文档。然后，当user1要查看他的关注者时，我将在Relationships / userId_1 / followers下获取所有文档，如果他想查看他的关注者，我将在Relationships / userId_1 / following下获取文档

我也考虑过这样做：

relationships(coll)
----{user5id_user4id}(document)
--------user1:"user5id" (field)
--------user2:"user4id" (field)
.........(other fields)
----{user4_user5}(document)
--------user1:"user4id" (field)
--------user2:"user5id" (field)
.........(other fields)

我将有一个主要的集合关系，其中每个文档将代表一个以下关系，文档名称将为firstUserId_secondUSerId（意味着firstUserId跟随secondUserId），并且我还将具有两个字段user1和user2，其中将存储两个用户的ID，其中user1跟随用户2 因此，如果我是{myUserId}，并且希望得到所有关注的人，我将对关系收集进行查询，其中user1 = myUserId 如果我想得到所有跟随我的人，我将对关系收集进行查询，其中user2 = myUserId 因为每个文档都代表user1跟在user2之后。

所以我的问题是查询数据的哪种方式更有效。在第一种情况下，每个用户都将具有其关注者/关注者的集合，而我只会得到这些文档，在第二种情况下，关系将具有许多表示user1-> follows-> user2关系的文档。我知道查询函数返回的文档数将对我收取费用，但是如果需要搜索大量的集合，将会有多快。

Answer 1

集合大小与查询的性能或成本无关。两者都完全取决于结果大小（文档数）的大小。因此，从100个文档中查询10个文档的性能和成本与从100,000个文档中查询10个文档相同。大小10是唯一重要的地方。

另请参阅：Queries scale with the size of your result set, not the size of your data set

Firestore大集合性能查询

1 个答案: