下载所有数据，在本地过滤或仅下载过滤后的数据

Question

我有一个商店网络应用 React 前端，Firebase 在后面，Firestore 作为 DB。

我的商店有 500 件商品。我期待只有桌面客户端。

最好的做法是：

• 在初始加载时一次将所有项目下载到本地对象数组中，并使用.filter()进行过滤； 或
• 在客户端过滤时调用数据库以仅返回过滤后的数据。

为了一次性下载，我在想：

1. 每个过滤器（也许）更快，因为它是在本地完成的。我不确定对象数组的过滤速度比从服务器获取响应的速度要慢。由于客户端只会是桌面，所以我的想法很大。
2. 不需要为每个过滤器与服务器通信。 Firestore 还会计算读取、写入或事务次数的配额，因此它应该会减少我的配额使用量。
3. 在同一个客户端上重复相同的过滤器不需要再次请求相同的数据。就像客户端可能会过滤，然后重置过滤器，然后再次执行相同的过滤器。

仅下载过滤后的结果，我在想：

1. 在服务器上过滤并回复（可能）比本地.filter() 更快。
2. 客户总能获得最新信息。
3. 更快的初始加载。

我知道这可能取决于数据库结构，因为 Firestore 是浅查询，所以我将数据结构化为尽可能浅，文档中没有子集合。

我只是比较普通的东西，所以后面没有 Algolia 或 Elastic，前面没有搜索或索引库。

Answer 1

500 是极少数的文档。现代桌面系统对列表进行排序和过滤绝对没有问题。您可能对 Cloud Firestore 的账单让您始终对所有查询进行排序和过滤，而不是只下载一次并在本地完成所有操作的性能更令人不安。不过，这取决于您对应用用户的期望行为（以及文档的大小，以及他们的连接速度）。

当您达到 50,000 个项目（在低端台式机上）时，您可能会发现一些性能问题，但可能不足以给任何人带来不便。尝试编写几行代码来排序或过滤 50,000 个随机整数，看看需要多长时间。您的实际应用程序代码与真实数据的表现应该没有太大差异。

如果您能够在本地缓存文档而无需再次查询它们，您会做得更好。考虑为上次更新添加一个文档字段，并仅查询自上次查询以来更新的文档。您将节省更多的金钱和时间。

最后，您应该对用例进行基准测试，以获取一些实用数据。花更少的时间推测和更多的时间测量。