Flutter操作Firebase Firestore随机查询文档每次返回相同结果问题

你当前的问题核心是查询未指定排序规则：

• Firestore在未显式指定orderBy的情况下，默认会按文档ID升序返回所有匹配where条件的结果
• 你提到的米饭相关文档应该是集合里id_created值最小的文档，只要你生成的随机数大于这个最小值，匹配结果的第一条就永远是这个文档，和随机数大小无关
• 代码中二次查询对应ID文档的逻辑是冗余操作，不会影响结果，但会浪费Firestore读取配额

只需要在查询中补充按id_created倒序排序的规则，即可取到最接近你生成的随机数的文档，同时去掉冗余的二次查询优化性能：

void getRandomfromFirestore1() async {
    int randomNum = Random().nextInt(9998) + 1;
    print(randomNum.toString());
    final QuerySnapshot querySnapshot = await FirebaseFirestore.instance
        .collection("recipes")
        .where("id_created", isLessThanOrEqualTo: randomNum)
        .orderBy("id_created", descending: true) // 新增倒序排序
        .limit(1)
        .get();
    // 处理随机数小于所有文档id_created的边界情况
    if (querySnapshot.docs.isEmpty) {
      getRandomfromFirestore1();
      return;
    }
    DocumentSnapshot document = querySnapshot.docs.first;
    setState(() {
      RecipeTitle = document['title'] as String;
      RecipeTag = document["tag"] as String;
    });
    print('worked');
}

根据你的数据集大小可以选择不同的实现方案：

• 中小数据集（1万条以内）：可以继续用修复后的随机数匹配法，额外注意首次查询无结果时自动重试即可
• 极小数据集（1000条以内）：可以一次性拉取全集合的文档ID列表，客户端生成随机索引取对应ID查询，实现最简单无边界问题
• 中等数据集（1万-10万条）：提前在独立文档中维护集合的总文档数，查询时生成随机偏移量，用limit(1).offset(随机偏移)实现，注意偏移量过大时性能会下降
• 超大数据集（10万条以上）：使用分片散列方案，给每个文档新增0-19的shard分片字段，查询时先随机选择分片编号，再在对应分片中执行随机匹配查询，可大幅提升查询性能

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cubii