如何在Firebase查询中按指定步长跳过部分数据点？

结论 #

Firebase Realtime Database 没有提供原生的步长查询（step()）能力，你描述的链式调用形式目前无法原生支持。

你当前使用的循环逐次查询方案会触发大量独立网络请求，延迟和性能表现都会很差，不建议继续使用。

可行解决方案 #

方案1：单请求拉取区间全量+客户端过滤（适合区间数据量较小的场景） #

直接一次性拉取start_at到end_at之间的全量数据，在本地做步长筛选，仅需要发起1次网络请求，性能远高于多次查询。
示例代码：

def stepped_query(start, end, step):
    # 单次请求拉取整个时间区间的所有数据
    resp = pb.database().child("My_Dataset").order_by("Timestamp").start_at(start).end_at(end).get()
    all_data = resp.val() if resp.val() else {}
    # 按时间戳排序后按步长切片
    sorted_list = sorted(all_data.values(), key=lambda x: x["Timestamp"])
    return sorted_list[::step]

只要区间内的数据量在数千条以内，这个方案的综合性能表现最优，实现也最简单。

方案2：写入时新增冗余索引字段（适合步长固定、查询频率高、数据量大的场景） #

如果查询的步长是固定的常用值（比如2、5、10），可以在数据写入阶段提前新增冗余的组合索引字段，把步长筛选条件和时间戳合并成一个字段，就可以用原生查询直接命中结果。
比如你常用步长为2，可以新增字段mod2_ts，值为f"{Timestamp%2}_{Timestamp}"，写入后的数据结构如下：

Key1:
   Timestamp: 1
   Value: 10
   mod2_ts: "1_1"
Key2:
   Timestamp: 2
   Value: 15
   mod2_ts: "0_2"
Key3:
   Timestamp: 3
   Value: 13
   mod2_ts: "1_3"

查询步长为2、从时间戳1开始的场景时，直接使用如下原生查询即可，仅需1次请求就能返回符合条件的结果：

pb.database().child("My_Dataset").order_by_child("mod2_ts").start_at("1_1").end_at("1_4").get()

这个方案的查询性能最高，适合大数据量下的高频固定步长查询。

补充说明 #

Firebase Realtime Database 本身不支持offset类的跳过查询，也不支持同时对多个字段做排序筛选，所以如果需要动态任意步长查询，又不愿意做数据结构改造，只能选择方案1做客户端过滤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者M. Chak