大きな違いは次のコレクションに基づいて

Question

を照会します。

data_invoices (document, 100,000 total records, 2 tenants) 
    hash: tenantId 
    persistent: createdOn 

data_jobs (document, 10,000 total records, 2 tenants) 
    hash: tenantId 
    persistent: createdOn 

data_links (edge, 100,000 total records) 
    persistent: createdOn 
    persistent (sparse): replacedOn 

リンク集は、ランダムなジョブに1枚の請求書を接続するので、ジョブは、ゼロ以上の請求書を持っていることがあります。請求書には1つ以上のジョブが必要ですが、私のデータでは、各請求書は1つのジョブにのみ対応しています。 dateフィルタは、すべてのデータがxxxまたはyyyのいずれかであるため、フィルタに実際にデータをフィルタ処理することはなく（指定された日付の値よりも小さい）、tenantIdフィルタもフィルタしません。

data_jobsとdata_invoicesの一般的な構造は次のとおりです。

tenantId: string; 
createdOn: number; 
data: [{ 
    createdOn: number; 
    values: { 
     ...collection specific data here... 
    }; 
}]; 

data_invoicesの収集特定のデータ構造は次のとおりです。

number: number; 
amount: number; 

data_jobsの収集具体的なデータ構造は次のとおりです。

name: string; 

data_の構造_リンクテーブルには、次のとおりです。

createdOn: number; 
replacedOn?: number; // though I don't have any records with this value set 

createdOnフィールドは、1970年からダニ、そして今日まで2000年1月1日からのランダムな日付であるとして表される日付値です。

amountフィールドは、10〜10,000の任意の通貨値（小数点以下2桁）です。

numberフィールドは、自動番号型フィールドです。

2つの非常によく似た質問がありますが、1つの方法（請求書へのジョブ）は非常に早く、もう1つは時間がかかります。

このクエリは1.85秒かかります：

LET date = 1495616898128 

FOR job IN data_jobs 
    FILTER job.tenantId IN ['xxx', 'yyy'] 
    FILTER job.createdOn<=date 
    LET jobData = (job.data[* FILTER CURRENT.createdOn<=date LIMIT 1])[0] 
    FILTER CONTAINS(jobData.values.name, 'a') 
    LET invoices = (
     FOR invoice, link IN 1 INBOUND job data_links 
      FILTER link.createdOn<=date AND (link.replacedOn == NULL OR 
       link.replacedOn>date) 
      LET invoiceData = (invoice.data[* FILTER CURRENT.createdOn<=date LIMIT 1])[0] 
      FILTER invoiceData.values.amount>1000 
      COLLECT WITH COUNT INTO count 
      RETURN { 
       count 
      } 
    )[0] 
    FILTER invoices.count>0 
    SORT jobData.values.name ASC 
    LIMIT 0,8 
    RETURN job 

このクエリは、8.5秒かかります：

LET date = 1495616898128 

FOR invoice IN data_invoices 
    FILTER invoice.tenantId IN ['xxx', 'yyy'] 
    FILTER invoice.createdOn<=date 
    LET invoiceData = (invoice.data[* FILTER CURRENT.createdOn<=date LIMIT 1])[0] 
    FILTER invoiceData.values.amount>1000 
    LET jobs = (
     FOR job, link IN 1 OUTBOUND invoice data_links 
      FILTER link.createdOn<=date AND (link.replacedOn == NULL 
       OR link.replacedOn>date) 
      LET jobData = (job.data[* FILTER CURRENT.createdOn<=date LIMIT 1])[0] 
      FILTER CONTAINS(jobData.values.name, 'a') 
      COLLECT WITH COUNT INTO count 
      RETURN { 
       count 
      } 
    )[0] 
    FILTER jobs.count>0 
    SORT invoiceData.values.amount ASC 
    LIMIT 0,8 
    RETURN invoice 

「私は両方のクエリが異なるデータを提供していることを認識しますが、処理時間は同じshouldnする必要がありますそれ？両方とも、リンクテーブルを介して両方のテーブルをフィルタリングしており、両方とも他方のテーブルで集約を実行しています。なぜ片方向が他の方法よりもずっと速いのか分かりません。これらのクエリのパフォーマンスを向上させるためにできることはありますか？

Answer 1

奇妙なことですが、私は非常に直観的な（少なくとも私にとっては）解決策を見つけました。最初に並べ替え、次にフィルターをかける... ???

が

このクエリは、現在1.4秒かかる：data[*].values.amountに永続的なインデックスを追加するにもかかわらず

LET date = 1495616898128 

FOR invoice IN data_invoices 
    FILTER invoice.tenantId IN ['xxx', 'yyy'] 
    FILTER invoice.createdOn<=date 
    LET invoiceData = (invoice.data[* FILTER CURRENT.createdOn<=date LIMIT 1])[0] 
    SORT invoiceData.values.amount ASC 
    FILTER invoiceData.values.amount>1000 
    LET jobs = (
     FOR job, link IN 1 OUTBOUND invoice data_links 
      FILTER link.createdOn<=date AND (link.replacedOn == NULL 
       OR link.replacedOn>date) 
      LET jobData = (job.data[* FILTER CURRENT.createdOn<=date LIMIT 1])[0] 
      FILTER CONTAINS(jobData.values.name, 'a') 
      COLLECT WITH COUNT INTO count 
      RETURN { 
       count 
      } 
    )[0] 
    FILTER jobs.count>0   
    LIMIT 0,8 
    RETURN invoice 

を、それはまだそれを使用していない（私もSORT invoice.data[0].values.amount ASCを試してみましたが、まだインデックスを使用していないようでした？）

これは誰でも説明できますか？