Firebase Firestore—通过在本地进行更改，然后将数据推送到服务器，从而减少写入和读取的数量
我正在做一系列Firestore收藏和文档的工作。这相当于大量的写入和读取，因为我正在设置双向引用等等多次写入多个文档。 由于Firestore提供离线功能，是否可以通过在本地准备所有数据，然后将其发送到服务器来减少写入次数Firebase Firestore—通过在本地进行更改，然后将数据推送到服务器，从而减少写入和读取的数量,firebase,google-cloud-firestore,Firebase,Google Cloud Firestore,我正在做一系列Firestore收藏和文档的工作。这相当于大量的写入和读取，因为我正在设置双向引用等等多次写入多个文档。 由于Firestore提供离线功能，是否可以通过在本地准备所有数据，然后将其发送到服务器来减少写入次数 我正在使用管理员SDK。这取决于您的意思。一个文档的编写总是要花费一个文档的编写，无论该文档是何时或如何编写的。不要以任何方式减少编写的文档数量，它们只会使所有文档编写在同一时刻生效 如果您准备对单个文档进行大量更改以使其稍后生效，那么您可以随意这样做。只要你弄清楚最终文档
我正在使用管理员SDK。这取决于您的意思。一个文档的编写总是要花费一个文档的编写，无论该文档是何时或如何编写的。不要以任何方式减少编写的文档数量，它们只会使所有文档编写在同一时刻生效
如果您准备对单个文档进行大量更改以使其稍后生效，那么您可以随意这样做。只要你弄清楚最终文档是什么样子，就马上写下文档。我正在从谷歌appengine标准的Python 2.7 NDB转向Svelte、Firestore和RxFire 通过使用数据对象映射将数百个appengine NDB实体（数据存储/数据对象）批处理到单个文档中，我能够显著减少读写次数 每个数据对象都有一个batchId属性，用于优化（批处理）批写入/文档写入。（batchId=docId） 现在，大多数查询都是在客户机中使用过滤器完成的。这导致使用RxFire观测值进行非常简单的反应式Firestore查询。这也大大减少了复合索引的数量
doc:
batchId: docId
map: data Objects
batchId: docId
other props ...
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