Google 数据存储祖先查询返回的数据太低
Google Datastore ancestor query returning data too far down
我有一个正在开发的 "inbox/messaging" 结构，它允许多种 parent。例如，人们可以对 object 的几个不同 kind 发表评论。对于此示例，假设有人在 Article object.
上发表评论
按照我们格式化数据的方式，评论创建为 Message object，而 object 是 child 的 Article ]（并且 Article 是 Account 的 child）。因此，当我们查询消息列表时，我们只需要 Article 实例的 children 的所有消息。看起来像这样：
Message.query(ancestor=source_key)
source_key 这是我们正在查看的文章的 Key。
太棒了，这真的很好用而且速度很快。
现在我们要向那些 Message object 添加 回复。我认为我们将以与将 Message 添加到 Article 相同的方式存储回复。也就是说，回复只是 Message 的另一个实例，而回复 object 的 parent 就是它正在回复的消息。所以基本上，您不是在文章上发表评论，而是在消息上发表评论。
这在纸面上听起来不错，但在实践中似乎 Key 它最终得到的结构如下：
Key('Account', 5629499534213120, 'Article', 5946158883012608, 'Message', 6509108836433920)
事实证明，当我们查询消息列表时，它 return 回复 也在响应中，就好像它们没有回复全部。
一些问题：
有没有什么方法可以像 "shallow" 查询那样做？要严格地得到只那个Article?
我阅读了更多关于 how ancestor queries 的工作，因为祖先查询有每秒 1 次写入的限制，我现在想知道改变我们存储它的方式是否更好Message 是 而不是 Article 的 child，而是可能存在 Article 的 KeyProperty在 Message 上，如果这有意义的话。 Message 可能没有 parent。可能有很多人对一篇文章发表评论，或者也有很多人对这些评论留下 回复。但即便如此，Article 也是 Account 的 child，以及许多其他类型的 object，通常我们不会 运行进入许多不同写入的任何问题。那么我们是否会 运行 进入此写入限制？
编辑：我继续前进了一点，我正在尝试查询 仅 给定消息的回复，所以我正在寻找具有 parent 另一条消息的（祖先）。
因此将此密钥作为祖先：Key('Account', 5629499534213120, 'Article', 5946158883012608, 'Message', 5663034638860288)
我查询了我们的消息 table，然后我得到了完全相同的密钥（以及其他消息）。这怎么可能？如果我指定一个祖先，在什么情况下我会返回与我用来查询祖先相同的 object 是有意义的？该消息的 parent 只是：
Key('Account', 5629499534213120, 'Article', 5946158883012608)
所以，很明显祖先在那里并不严格匹配。为什么我的查询会return呢？基本上，我 运行 正在进入的 Hastebin：https://hastebin.com/karojolisi.py
关于写入限制的问题，如果您在Datastore 模式下使用Cloud Firestore，那么每秒1 次写入的限制是按实体而非实体组。
见https://cloud.google.com/datastore/docs/firestore-or-datastore
"Writes to an entity group are no longer limited to 1 per second."
和https://cloud.google.com/datastore/docs/concepts/limits
"Maximum write rate to an entity" 是“每秒 1 个”
因此，无论您采用哪种方法，在数据存储模式下，写入都不应该是一个问题，因为消息和回复预计不会被编辑。当然，除非您有任何类型的聚合信息，例如给定消息的回复数量，这需要用每个子记录更新父消息记录。
关于您只查询文章的消息而不是他们的回复的主要问题，一个选择是有一个名为 article_id 的字段，并且只为顶级消息填充它，并将它也放在索引（祖先复合索引的前缀）。推荐 article_id 而不是布尔值的原因是，因为这个字段是索引的，所以最好不要让这个字段基于一个狭窄的值范围。
之所以更喜欢这种方法而不是将消息存储在单独的 table 中，是因为属于一篇文章的所有消息都将存储在初始方法附近，这对于读取性能更好。
我有一个正在开发的 "inbox/messaging" 结构，它允许多种 parent。例如，人们可以对 object 的几个不同 kind 发表评论。对于此示例，假设有人在 Article object.
按照我们格式化数据的方式，评论创建为 Message object，而 object 是 child 的 Article ]（并且 Article 是 Account 的 child）。因此，当我们查询消息列表时，我们只需要 Article 实例的 children 的所有消息。看起来像这样：
Message.query(ancestor=source_key)
source_key 这是我们正在查看的文章的 Key。
太棒了，这真的很好用而且速度很快。
现在我们要向那些 Message object 添加 回复。我认为我们将以与将 Message 添加到 Article 相同的方式存储回复。也就是说，回复只是 Message 的另一个实例，而回复 object 的 parent 就是它正在回复的消息。所以基本上，您不是在文章上发表评论，而是在消息上发表评论。
这在纸面上听起来不错，但在实践中似乎 Key 它最终得到的结构如下：
Key('Account', 5629499534213120, 'Article', 5946158883012608, 'Message', 6509108836433920)
事实证明，当我们查询消息列表时，它 return 回复 也在响应中，就好像它们没有回复全部。
一些问题：
有没有什么方法可以像 "shallow" 查询那样做？要严格地得到只那个
Article? 的直接children
我阅读了更多关于 how ancestor queries 的工作，因为祖先查询有每秒 1 次写入的限制，我现在想知道改变我们存储它的方式是否更好
Message是 而不是Article的 child，而是可能存在Article的KeyProperty在Message上，如果这有意义的话。Message可能没有 parent。可能有很多人对一篇文章发表评论，或者也有很多人对这些评论留下 回复。但即便如此，Article也是Account的 child，以及许多其他类型的 object，通常我们不会 运行进入许多不同写入的任何问题。那么我们是否会 运行 进入此写入限制？
编辑：我继续前进了一点，我正在尝试查询 仅 给定消息的回复，所以我正在寻找具有 parent 另一条消息的（祖先）。
因此将此密钥作为祖先：Key('Account', 5629499534213120, 'Article', 5946158883012608, 'Message', 5663034638860288)
我查询了我们的消息 table，然后我得到了完全相同的密钥（以及其他消息）。这怎么可能？如果我指定一个祖先，在什么情况下我会返回与我用来查询祖先相同的 object 是有意义的？该消息的 parent 只是：
Key('Account', 5629499534213120, 'Article', 5946158883012608)
所以，很明显祖先在那里并不严格匹配。为什么我的查询会return呢？基本上，我 运行 正在进入的 Hastebin：https://hastebin.com/karojolisi.py
关于写入限制的问题，如果您在Datastore 模式下使用Cloud Firestore，那么每秒1 次写入的限制是按实体而非实体组。
见https://cloud.google.com/datastore/docs/firestore-or-datastore
"Writes to an entity group are no longer limited to 1 per second."
和https://cloud.google.com/datastore/docs/concepts/limits
"Maximum write rate to an entity" 是“每秒 1 个”
因此，无论您采用哪种方法，在数据存储模式下，写入都不应该是一个问题，因为消息和回复预计不会被编辑。当然，除非您有任何类型的聚合信息，例如给定消息的回复数量，这需要用每个子记录更新父消息记录。
关于您只查询文章的消息而不是他们的回复的主要问题，一个选择是有一个名为 article_id 的字段，并且只为顶级消息填充它，并将它也放在索引（祖先复合索引的前缀）。推荐 article_id 而不是布尔值的原因是，因为这个字段是索引的，所以最好不要让这个字段基于一个狭窄的值范围。
之所以更喜欢这种方法而不是将消息存储在单独的 table 中，是因为属于一篇文章的所有消息都将存储在初始方法附近，这对于读取性能更好。