GeoFire 读取操作效率
GeoFire read ops efficiency
我正在使用 geofire 在用户四处走动时查询 Firestore。这是我的问题：
假设我的 Firestore 数据库中有 5000 条经过地理哈希处理的记录，它们随机分布在世界各地。这些记录都存储在数据库中的根节点之外。当我执行半径非常小的 geofire 查询时，发生了哪些情况（假设默认的 geofire 参数）：
选项 1：第一个地理查询生成 5000 个可计费的 firebase 读取操作，因为它在所有 5000 个键中搜索匹配项。此后的每个地理查询（来自相同位置或不同位置）都使用 5000 个键的缓存副本，并且不会生成计费读取操作。
选项 2：无论地理查询中心点或半径是否发生变化，每个地理查询都会生成一个新的 5000 个可计费的 firebase 读取操作
选项 3：完全不同！
Cloud Firestore 中发生的唯一计费读取是针对那些返回给客户端的文档。 GeoFire 并没有改变这个事实。 GeoFire 只是接受您的要求，将其转换为 Firestore 查询，该查询至少匹配落入您请求的半径内的文档数量，可能还有一些额外的。它不考虑集合中的所有文档。那将是非常低效的，并且首先会破坏 geohashes 的目的。
来自他们的documentation：
GeoFire selectively loads only the data near certain locations, keeping your applications light and responsive, even with extremely large datasets.
我正在使用 geofire 在用户四处走动时查询 Firestore。这是我的问题：
假设我的 Firestore 数据库中有 5000 条经过地理哈希处理的记录，它们随机分布在世界各地。这些记录都存储在数据库中的根节点之外。当我执行半径非常小的 geofire 查询时，发生了哪些情况（假设默认的 geofire 参数）：
选项 1：第一个地理查询生成 5000 个可计费的 firebase 读取操作，因为它在所有 5000 个键中搜索匹配项。此后的每个地理查询（来自相同位置或不同位置）都使用 5000 个键的缓存副本，并且不会生成计费读取操作。
选项 2：无论地理查询中心点或半径是否发生变化，每个地理查询都会生成一个新的 5000 个可计费的 firebase 读取操作
选项 3：完全不同！
Cloud Firestore 中发生的唯一计费读取是针对那些返回给客户端的文档。 GeoFire 并没有改变这个事实。 GeoFire 只是接受您的要求，将其转换为 Firestore 查询，该查询至少匹配落入您请求的半径内的文档数量，可能还有一些额外的。它不考虑集合中的所有文档。那将是非常低效的，并且首先会破坏 geohashes 的目的。
来自他们的documentation：
GeoFire selectively loads only the data near certain locations, keeping your applications light and responsive, even with extremely large datasets.