Question

这是我的情况：我在网上出售交易卡。我将它们存储在卡盒中编号“部分”中，每个部分大约包含60-75张卡。大约有150个区域，如果没有一些软件，就很难找到人们订购的卡片。我创建了一个python脚本，该脚本接收已购买的卡的列表，访问我的Firebase（云Firestore）数据库，并返回每张卡的不同分区号。

这是我想要做的：我想优化Firebase查询以最大程度地减少需要搜索的部分。我有很多重复的卡片，因此我相信像这样优化查询将为我节省大量的搜索卡片时间。我真的不知道如何开始。有人可以帮忙吗？

到目前为止，我已经创建了一个基本查询，该查询将分别获取每张卡并返回该部分。

这是我当前的查询：

db = firestore.Client()
collection = db.collection(CARD_COLLECTION_NAME)
docs = collection.where("name", EQUALS, card_name).where(IS_SOLD_PROPERTY, EQUALS, False).get()
for doc in docs:
    db.collection(CARD_COLLECTION_NAME).document(doc.id).set({
        IS_SOLD_PROPERTY: True
    }, merge=True)

return doc._data["inventory_section"]

Answer 1

就我而言，您的方法本身看起来不错。我能想到的唯一优化是将其限制为仅检索一张卡：

docs = collection
        .where("name", EQUALS, card_name)
        .where(IS_SOLD_PROPERTY, EQUALS, False).get()
        .limit(1)

如何优化搜索卡片的Firebase查询？

1 个答案: