Firebaseのパフォーマンス：orderByChildとequalToを複数回使用するほうが良いでしょうか？

Question

私はGROUP1 『と『グループ2』で』「2016年5月20日」と'12/2016' 分の10たstartDateが等しい持っている木を取得したい

'trees': 
    'group1': { 
     'tree1' : { 
      name: 'A first tree', 
      startDate: '10/20/2016' 
     }, 
     'tree2' : { 
      name: 'A second tree', 
      startDate: '12/20/2016' 
     } 
    }, 
    'group2': { 
     'tree3' : { 
      name: 'A third tree', 
      startDate: '12/20/2016' 
     }, 
     'tree4' : { 
      name: 'A fourth tree', 
      startDate: '5/20/2016' 
     }, 
     'tree5' : { 
      name: 'A fifth tree', 
      startDate: '10/20/2016' 
     } 
    } 
} 

として怒鳴る架空のデータベースを持っています。グループごとに2オプション

• になってしまった、私は'12/2016' 分の10で再びequalTo('5/20/2016')を使用し、その後、それぞれの子キー 'たstartDate' を介して行く最初のクエリorderByChild('startDate')ます

  var startDates = ['5/10/2016','12/10/2016'] 
  var groups = ['group1','group2'] 
  
  groups.forEach(function(value, index) function() { 
  
  firebase.database().ref('trees'+val); 
  
  startDates.forEach(function(v,i) { 
      userTaskRef.orderByChild('startDate').equalTo(l).once('child_added',     
       function(result) { 
       //some callback code 
      }) 
  }) 
  

  }）

• ローカル

  var startDates = ['5/10/2016','12/10/2016'] 
  var groups = ['group1','group2'] 
  
  groups.forEach(function(value, index) function() { 
      firebase.database().ref('trees'+val); 
  
      userTaskRef.once('value', function(rt) { 
  
       // for-each for objects with jQuery 
       $.map(rt.val(), function(value, index){ 
  
        if (dates.indexOf(value.date) >= 0) { 
         // select this tree 
        } 
       }) 
      }) 
  }) 
  

中で整理して 'グループ1' と 'グループ2' にすべての木を取得

どちらもうまくいけば、最初の方法ではローカルからサーバーへの旅行（グループ数*開始日数）が増えることに気付きました。 第二の方法は、グループの数と同じ実行が、だから私は、パフォーマンスとセキュリティ については、この特定のケースのための任意のアドバイスのために感謝し、すべてのデータを

を取得しますが（必要のないときに、他のツリーが読まれるべきではないと仮定）

乾杯一般に

Answer 1

私は、ラウンドトリップ数についてはあまり心配しないでしょう。 Firebaseクライアントはサーバへのリクエストをパイプライン処理するため、かなり効率的です。詳細については、this answerを参照してください。

ラウンドトリップの回数を無視すると、2つのアプローチの最大の違いは、ダウンロードするデータの量です。あなたの最初のアプローチでは、データベースはアイテムをフィルタリングし、日付範囲に該当するアイテムのみをダウンロードします。 2番目のアプローチでは、すべてのデータをダウンロードし、クライアント側でフィルタリングします。

上記の小さなデータセットでは、これらのアプローチの違いはごくわずかです。しかし、より多くのアイテムを追加すると、2番目の方法では、ユーザーが必要としないデータがますますダウンロードされるようになります。そのため、私は第2のアプローチを使用することをお勧めします。あなたのデータ構造がビットを変更したり、それを自己作成したインデックスを追加する場合は、完全に2つのクエリの必要性を防ぐことができます

注：

'trees': 
    'group1': { 
     'tree1' : { 
      name: 'A first tree', 
      startDate: '10/20/2016' 
     }, 
     'tree2' : { 
      name: 'A second tree', 
      startDate: '12/20/2016' 
     } 
    }, 
    'group2': { 
     'tree3' : { 
      name: 'A third tree', 
      startDate: '12/20/2016' 
     }, 
     'tree4' : { 
      name: 'A fourth tree', 
      startDate: '5/20/2016' 
     }, 
     'tree5' : { 
      name: 'A fifth tree', 
      startDate: '10/20/2016' 
     } 
    } 
}, 
'itemsByDate': { 
    '5/20/2016': { 
     'group2/tree4': true 
    }, 
    '10/20/2016': { 
     'group1/tree1': true, 
     'group1/tree5': true 
    }, 
    '12/20/2016': { 
     'group1/tree2': true, 
     'group2/tree3': true 
    }, 
} 

今、あなたは、単一で日付範囲を見つけることができますクエリを実行して、すぐに複数の直接アクセスonce()コール（これは前述のパイプラインのために高速です）でアイテムをロードします。