Firestore高效查询：基于最新连接时间与非空数组字段筛选用户

本文旨在提供一个在firestore中高效查询用户数据的教程，核心在于如何根据用户最新连接时间进行排序，并同时筛选出拥有非空`previewposts`数组的用户。由于firestore对空数组的直接查询存在限制，最佳实践是引入一个辅助字段来标记数组的存在性或元素数量，从而优化查询性能并增强数据筛选的灵活性。

1. Firestore查询挑战：筛选非空数组

在Firestore中，我们可能需要根据特定条件检索用户数据，例如按照用户最新连接时间（lastConnection字段）降序排列，并仅选择那些拥有至少一个预览帖子（previewPosts数组字段非空）的用户。直接在Firestore中查询一个数组字段是否为空，或者其长度是否大于零，是无法通过单个where子句直接实现的。例如，尝试使用array-contains-any或array-contains并不能解决判断数组是否非空的问题，因为它们需要具体的值进行匹配。

最初的尝试可能如下：

const query = firestore
  .collection("users")
  .orderBy("lastConnection", "desc")
  .orderBy("previewPosts"); // 尝试根据数组字段排序，但无法筛选非空

这种方法无法直接筛选出previewPosts非空的用户，并且对数组字段进行orderBy操作通常是为了排序，而非筛选其存在性或非空性。

2. 推荐解决方案：引入辅助字段

为了克服Firestore在直接查询非空数组方面的限制，最有效且推荐的方法是引入一个辅助字段。这个辅助字段可以是一个布尔值，表示数组是否存在且非空，也可以是一个数字，表示数组中元素的数量。

2.1 辅助字段的设计

• 布尔型字段（例如：hasPreviewPosts）：

  • 当previewPosts数组非空时，hasPreviewPosts设置为true。
  • 当previewPosts数组为空或不存在时，hasPreviewPosts设置为false。
  • 这种方法适用于仅需判断数组是否存在至少一个元素的情况。

• 计数型字段（例如：previewPostCount）：

  • 存储previewPosts数组的实际元素数量。
  • 当previewPosts数组为空或不存在时，previewPostCount为0。
  • 这种方法更具灵活性，未来可以根据预览帖子的数量进行更复杂的筛选（例如，筛选拥有超过2个预览帖子的用户）或排序。

考虑到未来的扩展性和灵活性，使用计数型字段（previewPostCount）通常是更好的选择。

2.2 实现查询逻辑

一旦引入了辅助字段（例如previewPostCount），查询就变得非常直接和高效。我们可以结合where子句来筛选previewPostCount大于0的用户，然后按lastConnection降序排列。

import { getFirestore, collection, query, where, orderBy, limit } from "firebase/firestore";

const db = getFirestore();

const getUsersWithPreviewPosts = async () => {
  try {
    const usersRef = collection(db, "users");
    const q = query(
      usersRef,
      where("previewPostCount", ">", 0), // 筛选拥有至少一个预览帖子的用户
      orderBy("lastConnection", "desc"), // 按最新连接时间降序排序
      limit(10) // 限制返回前10个用户
    );

    const querySnapshot = await getDocs(q);
    const users = querySnapshot.docs.map(doc => ({ id: doc.id, ...doc.data() }));
    console.log("符合条件的用户:", users);
    return users;
  } catch (error) {
    console.error("查询用户失败:", error);
    throw error;
  }
};

// 调用函数示例
getUsersWithPreviewPosts();

注意： 如果你选择了布尔型字段hasPreviewPosts，查询条件将是where("hasPreviewPosts", "==", true)。

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3. 辅助字段的维护策略

引入辅助字段后，关键在于如何确保其与previewPosts数组的数据一致性。这通常通过服务器端逻辑（如Cloud Functions）或客户端逻辑来实现。

3.1 使用Cloud Functions（推荐）

Cloud Functions是维护辅助字段的最佳实践，因为它可以在previewPosts数组发生变化时自动更新previewPostCount或hasPreviewPosts字段，确保数据的一致性和可靠性，而无需客户端介入。

假设previewPosts数组是通过更新用户文档来修改的，你可以设置一个onUpdate或onWrite触发器：

// firebase/functions/index.js
const functions = require("firebase-functions");
const admin = require("firebase-admin");
admin.initializeApp();

exports.updatePreviewPostCount = functions.firestore
  .document("users/{userId}")
  .onUpdate(async (change, context) => {
    const newData = change.after.data();
    const previousData = change.before.data();

    const newPreviewPosts = newData.previewPosts || [];
    const oldPreviewPosts = previousData.previewPosts || [];

    // 仅当previewPosts数组实际发生变化时才更新辅助字段
    if (newPreviewPosts.length !== oldPreviewPosts.length) {
      return change.after.ref.update({
        previewPostCount: newPreviewPosts.length,
        hasPreviewPosts: newPreviewPosts.length > 0
      });
    }
    return null; // 没有相关变化，不执行更新
  });

// 如果previewPosts是通过子集合或独立文档管理的，则需要更复杂的触发器逻辑
// 例如，当一个用户的帖子被创建或删除时，触发器更新用户文档中的previewPostCount

这种方法确保了辅助字段的自动更新，减少了客户端的负担和潜在的错误。

3.2 客户端更新

在某些简单场景下，也可以在客户端代码中，每当更新previewPosts数组时，同步更新previewPostCount字段。

import { getFirestore, doc, updateDoc } from "firebase/firestore";

const db = getFirestore();

const addPostToUser = async (userId, newPost) => {
  const userRef = doc(db, "users", userId);
  // 假设你首先获取了当前的previewPosts数组
  // 这里为了简化，直接假设知道当前数组长度或者直接计算
  const userDoc = await getDoc(userRef);
  const currentPreviewPosts = userDoc.data().previewPosts || [];
  const updatedPreviewPosts = [...currentPreviewPosts, newPost];

  await updateDoc(userRef, {
    previewPosts: updatedPreviewPosts,
    previewPostCount: updatedPreviewPosts.length, // 同步更新计数
    hasPreviewPosts: updatedPreviewPosts.length > 0 // 同步更新布尔值
  });
};

注意事项： 客户端更新需要开发者严格遵守更新逻辑，如果忘记更新辅助字段，可能会导致数据不一致。因此，对于关键业务逻辑，服务器端更新（Cloud Functions）是更健壮的选择。

4. 优势与注意事项

• 性能优化： 使用辅助字段可以创建索引，使得Firestore查询能够高效地筛选和排序，避免了对整个集合进行扫描。
• 灵活性： 计数型辅助字段提供了更大的灵活性，可以支持未来更复杂的筛选条件（例如，previewPostCount > 5）。
• 数据一致性： 通过Cloud Functions维护辅助字段，可以确保数据的一致性，减少人为错误。
• 索引要求： 为了使查询高效，lastConnection和previewPostCount字段都需要有索引。如果这两个字段在同一个查询中同时用于where和orderBy，Firestore可能会要求创建复合索引。例如，对于where("previewPostCount", ">", 0).orderBy("lastConnection", "desc")，可能需要一个previewPostCount升序、lastConnection降序的复合索引。Firestore控制台会在需要时提示你创建。

5. 总结

在Firestore中，当需要根据数组字段的存在性或非空性进行筛选时，直接查询存在局限性。通过引入一个辅助字段（如previewPostCount或hasPreviewPosts）来存储数组的长度或其非空状态，是解决此问题的最佳实践。结合Cloud Functions进行辅助字段的自动维护，可以确保数据的一致性，并显著提升查询的性能和灵活性。这种模式是Firestore数据建模中处理复杂查询的常见且高效的方法。

以上就是Firestore高效查询：基于最新连接时间与非空数组字段筛选用户的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！