Firestore 聊天应用程序：这是多收件人消息的有效文档结构吗？

Question

假设一个聊天应用有 1000 万 Firebase 用户和数亿条消息。

我有一个 Firestore 集合，其中包含按时间序列表示为文档的消息，并且这些消息中的每一个都可能被多达 100 个这些用户接收和查看。请注意，这些用户并没有组织在稳定的组中，因为每条消息可能有一组完全不同的用户接收它。

我需要能够非常有效地（在时间和成本方面）找到， 某个特定时间后的所有消息，定向到某个特定用户。

我的第一次失败尝试是在 recipients 数组字段中列出收件人用户，例如：

sender: user3567381
dateTime : 2019-01-24T20:37:28Z
recipients : [user1033029, user9273842, user8293413, user6273581]

但是，这不会让我有效地进行查询。

作为second failed attempt，由于 Firestore 是无模式的，我想过让每个用户成为一个字段，如下所示：

sender: user3567381
dateTime : 2019-01-24T20:37:28Z
user1033029 : true
user9273842 : true
user8293413 : true
user6273581 : true

然后，例如，如果我想知道今天下午 3:00 之后用户 8293413 的所有消息，我可以这样做：

messages.where("user8293413", "==", true).where("dateTime", ">=", "2019-01-24T15:00:00Z")

这是一个复合索引查询，每个用户需要一个索引。不幸的是，每个数据库有 200 composite-indexes 的限制。

为了解决这个问题，我当前的尝试是将日期转换为用户字段的值，如下所示：

sender: user3567381
dateTime : 2019-01-24T20:37:28Z
user1033029 : 2019-01-24T20:37:28Z
user9273842 : 2019-01-24T20:37:28Z
user8293413 : 2019-01-24T20:37:28Z
user6273581 : 2019-01-24T20:37:28Z

现在，如果我想知道今天下午 3:00 之后用户 8293413 的所有消息，我可以这样做：

messages.where("user8293413", ">=", "2019-01-24T15:00:00Z")

请注意，这现在是一个单字段索引。

从文档中我知道 Firestore 将为所有字段创建单字段索引，因此这意味着它将专门为 user8293413 创建索引。 这意味着搜索会很快，对吧？并且阅读次数将保持在最低限度（每条消息阅读一次）。

但是，由于我有 1000 万用户，Firestore 将不得不为整个数据库创建 1000 万个单字段索引（假设所有用户都收到消息）。

来自documentation Firestore 有以下限制：

• 数据库的最大复合索引数：200
• 数据库的最大单字段索引豁免数：200
• 每个文档的最大索引条目数：40,000（一个文档的索引条目数是以下各项之和：单字段索引条目数+复合索引数条目）
• 索引条目的最大大小：7.5 KiB
• 文档索引条目大小的最大总和：8 MiB（总大小是文档以下各项的总和：文档的单字段索引条目大小的总和+ 文档的复合索引条目大小的总和）
• 索引字段值的最大大小：1500 字节（超过 1500 字节的字段值将被截断。涉及截断字段值的查询可能会返回不一致的结果。）

通过阅读以上内容，这些引起了我的注意：

• 每个文档的最大索引条目数：40,000
• 文档索引条目大小的最大总和：8 MiB

但是，他们声明限制是针对每个文档，而不是针对每个数据库。而且我只有数百万个数据库索引，而不是每个文档。

这是个问题吗？这么多索引会影响性能吗？所有这些索引的存储成本如何？ Firebase 是否为每个数据库的大量索引做好了准备？

Answer 1

尽管几个月后，对于任何未来的用户来说，第一次尝试似乎效果最好。

对时间戳使用单个静态字段，对收件人使用单个静态字段意味着索引将保持可忽略不计，您不必考虑它们。

查找用户的所有消息，这似乎是您的目标：

例如，如果我想知道用户 8293413 之后的所有消息 今天下午 3:00，我可以这样做：

这在伪代码中看起来就像这样：

firestore.collection('messages').where('recipient', 'array_contains', userId).where('time', '>', '3pm today'.get()

这在性能上应该很容易，Firebase 已针对其提供的运算符进行了优化，例如'==', '>=', 'array_contains'