Запрос для поиска в базе данных Firebase (Android) [дубликат]

Я считаю, что вы можете сделать:

admin
.database()
.ref('/vals')
.orderByChild('name')
.startAt('cho')
.endAt("cho\uf8ff")
.once('value')
.then(c => res.send(c.val()));

это найдет vals, чье имя начинается с cho.

источник

Обновление: с выпуском Cloud Functions для Firebase есть еще один элегантный способ сделать это, а также связывая Firebase с Algolia через функции . Компромисс здесь заключается в том, что функции / Algolia практически нулевое обслуживание, но, вероятно, при увеличении стоимости по сравнению с roll-your-own в узле.

В Firebase в настоящее время нет запросов на контент. Многие из наиболее распространенных сценариев поиска, такие как поиск по атрибуту, будут испечены в Firebase по мере расширения API.

Между тем, безусловно, возможно вырастить свои собственные. Тем не менее, поиск - это обширная тема (думаю, создание огромного хранилища данных в реальном времени), сильно заниженная и критическая особенность вашего приложения - не тот, который вы хотите сделать ad hoc или даже зависеть от кого-то вроде Firebase, чтобы предоставить от вашего имени , Поэтому обычно проще использовать масштабируемый сторонний инструмент для обработки индексирования, поиска, сопоставления тегов / шаблонов, нечеткой логики, взвешенных ранжировок и т. Д.

В блоге Firebase есть сообщение в блоге по индексированию с ElasticSearch , который описывает простой подход к интеграции быстрой, но чрезвычайно мощной поисковой системы в ваш сервер Firebase.

По сути, это делается в два этапа. Контролируйте данные и индексируйте их:

var Firebase = require('firebase');
var ElasticClient = require('elasticsearchclient')

// initialize our ElasticSearch API
var client = new ElasticClient({ host: 'localhost', port: 9200 });

// listen for changes to Firebase data
var fb = new Firebase('<INSTANCE>.firebaseio.com/widgets');
fb.on('child_added',   createOrUpdateIndex);
fb.on('child_changed', createOrUpdateIndex);
fb.on('child_removed', removeIndex);

function createOrUpdateIndex(snap) {
   client.index(this.index, this.type, snap.val(), snap.name())
     .on('data', function(data) { console.log('indexed ', snap.name()); })
     .on('error', function(err) { /* handle errors */ });
}

function removeIndex(snap) {
   client.deleteDocument(this.index, this.type, snap.name(), function(error, data) {
      if( error ) console.error('failed to delete', snap.name(), error);
      else console.log('deleted', snap.name());
   });
}

Запросите индекс, когда хотите выполнить поиск:

<script src="elastic.min.js"></script>
 <script src="elastic-jquery-client.min.js"></script>
 <script>
    ejs.client = ejs.jQueryClient('http://localhost:9200');
    client.search({
      index: 'firebase',
      type: 'widget',
      body: ejs.Request().query(ejs.MatchQuery('title', 'foo'))
    }, function (error, response) {
       // handle response
    });
 </script>

Есть пример, а сторонняя библиотека для упрощения интеграции здесь.

Упругое решение поиска в основном связывается с добавлением set del и предлагает получить то, что вы можете выполнить поиск текста. Затем он сохраняет содержимое в mongodb.

В то время как я люблю и reccomand эластичный поиск зрелости проекта, то же самое можно сделать без другого сервера, используя только базу данных firebase. Вот что я имею в виду: ( https://github.com/metaschema/oxyzen )

для индексации в основном функция:

1. JSON строит документ.
2. удаляет все имена свойств и JSON, оставляя только данные (регулярное выражение).
3. удаляет все теги xml (следовательно, html) и атрибуты (помните старое руководство , «данные не должны быть в атрибутах xml»), чтобы оставить только чистый текст, если присутствует xml или html.
4. удаляет все специальные символы и заменяет их пробелом (regex)
5. все экземпляры нескольких пробелов с одним пространством (regex)
6. разбиваются на пробелы и циклы:
7. для каждого слова добавляет refs в документ в некоторой структуре индекса в вашем db, в основном содержит дочерние элементы названный со словами с дочерними именами с экранированной версией «ref / inthedatabase / dockey»
8. , затем вставляет документ, поскольку обычное приложение firebase будет делать

в oxyzen реализация, последующие обновления документа ВСТУПИТЕЛЬНО читает индексирует и обновляет его, удаляя слова, которые больше не соответствуют, и добавляет новые.

последующие поиски слов могут напрямую находить документы в словах child. поиск нескольких слов осуществляется с использованием хитов