Python 谷歌数据存储ndb.和vs.和

我发现，使用ndb数据存储API，我可以使用以下内容执行涉及多个属性的查询

Entity.query(Entity.p1 == 1 and Entity.p2 == 2)

或

---

它们给出了相同的结果，但是第二个需要在属性p1和p2上添加一个额外的索引来执行查询。类似地，如果在查询中使用.filter而不是ndb.AND，则也不需要索引。这些查询数据存储的方法有什么区别？

小心；第一个版本（'and'）的计算结果仅为筛选器的第二部分。试试这个：

clause = (Entity.p1 == 1 and Entity.p2 == 2)
print clause

=>

在预期的过滤器中执行以下操作：

clause = (Entity.p1 == 1, Entity.p2 == 2)

=>

这与使用ndb的第二个子句类似，并导致ie：

AND(FilterNode('p1', '=', 1), FilterNode('p2', '=', 2))

（在本例中，查询结果相同）

---

由于单个属性查询不需要额外的索引，您将不会看到为第一个查询版本生成的索引（使用“and”）。

小心；第一个版本（'and'）的计算结果仅为筛选器的第二部分。试试这个：

clause = (Entity.p1 == 1 and Entity.p2 == 2)
print clause

=>

在预期的过滤器中执行以下操作：

clause = (Entity.p1 == 1, Entity.p2 == 2)

=>

这与使用ndb的第二个子句类似，并导致ie：

AND(FilterNode('p1', '=', 1), FilterNode('p2', '=', 2))

（在本例中，查询结果相同）

由于单个属性查询不需要额外的索引，因此您将不会看到为第一个查询版本生成的索引（使用“and”）