Facebook Graph api /me/home:不可靠

发布于 2024-12-21 12:16:51 字数 447 浏览 1 评论 0原文

我们公司在当前的黑客马拉松期间遇到了一个问题。我们通过 FQL 访问新闻源。

当我们尝试访问一些旧的(但不是那么多!)信息时,我们遇到一个问题:有时我们返回了一些数据,有时则没有。

这对我们来说是一件大事,因为它使我们的项目不可靠。

例子: fql?q=从流中选择 source_id、消息、附件、created_time,其中 filter_key="nf" ANDcreated_time < 1323648660

有时返回:

{
  "data": [
  ]
}

有时按预期返回 25 个数据的列表。

看起来缓存管理有误?

这是 FB 的公开错误吗?这有点关键。

希望您能够帮助我,

问候,

François JAGUELIN

We are encountering an issue during the current Hackathon in my company. We access to our newsfeed through the FQL.

When we try to access to some old (but not so much!) informations, we are confronted to a problem: sometimes we have some datas returned, sometimes not.

That's a big deal for us cause it makes our project non reliable.

Example:
fql?q=select source_id, message, attachment, created_time from stream where filter_key="nf" AND created_time < 1323648660

Sometimes returns:

{
  "data": [
  ]
}

Sometimes returns a list a 25 datas as expected.

Look like a wrong cache management?

Is this an open bug for FB ? It's kind of critical.

Hope you will be able to help me,

Regards,

François JAGUELIN

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评论(1

幻想少年梦 2024-12-28 12:16:51

将source_id限制为一个用户,例如:

fql?q=select source_id, message, attachment, created_time from stream where filter_key="nf" AND created_time < 1323648660 AND source_id = XXXX

当不将source_id限制为一个用户时,查询的时间会大大减少。如果您需要查询多个 source_id,请将单个 source_id 查询打包到多重查询中。

来自 FbDevWiki...

*流表实际上是构建在一个表中的两个概念。如果您指定一个filter_key和/或多个用户,结果将像Facebook主页中的流一样。如果只指定了一个用户,并且没有指定filter_key,则该表将假设您需要一个类似于配置文件的视图,以及所有这些暗示。
这些行为有很大不同。例如,类似主页的视图仅聚合最近几天的数据。类似于个人资料的视图从我们的数据库中获取更旧的数据。*

Limit the source_id to one user, for example:

fql?q=select source_id, message, attachment, created_time from stream where filter_key="nf" AND created_time < 1323648660 AND source_id = XXXX

When you don't limit the source_id to one user, the time you query over is greatly reduced. If you need to query over multiple source_id's, pack single source_id queries into a multiquery.

From FbDevWiki...

*The stream table is really two concepts built into one table. If you specify a filter_key and/or multiple users, the results will behave like the stream in Facebook's home page. If only one user is specified, and no filter_key is specified, the table will assume that you want a profile-like view, and all that implies.
Those behaviors differ significantly. For example, the homepage-like view only aggregates data over the last few days. The profile-like view gets much older data from our databases.*

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