在不平衡的数据集下，Firestore索引合并性能可能会受到影响。为了解决这个问题，可以采取以下方法：

1. 数据分片：将数据分散到多个集合中，每个集合都有自己的索引。这样可以减少单个集合中的索引数量，提高性能。

db = firestore.client()

# 创建多个集合
collection1 = db.collection('collection1')
collection2 = db.collection('collection2')

# 向集合中写入数据
collection1.add({'field1': 'value1'})
collection2.add({'field2': 'value2'})

# 查询数据
query1 = collection1.where('field1', '==', 'value1').get()
query2 = collection2.where('field2', '==', 'value2').get()

2. 使用复合索引：通过创建复合索引，可以将多个字段组合在一起进行查询。这样可以减少索引的数量，并提高查询性能。

db = firestore.client()

# 创建复合索引
db.collection('collection').document('document').collection('subcollection').add({
    'field1': 'value1',
    'field2': 'value2',
    'field3': 'value3'
})

# 查询数据
query = db.collection('collection').document('document').collection('subcollection') \
    .where('field1', '==', 'value1') \
    .where('field2', '==', 'value2') \
    .where('field3', '==', 'value3').get()

3. 使用分页查询：当数据集非常大时，可以使用分页查询来限制每次查询的数据量，减少索引合并的负担。

db = firestore.client()

# 查询数据并分页
query = db.collection('collection').order_by('field').limit(10).stream()
for document in query:
    print(document.id, document.to_dict())

4. 定期维护索引：定期检查索引的使用情况，并根据实际需求进行索引的增删改，以保持索引的合理性和性能。

db = firestore.client()

# 检查索引
index_list = db.collection('collection').list_indexes()
for index in index_list:
    print(index.id, index.fields)

通过以上方法，可以在不平衡数据集下改善Firestore索引合并性能。根据具体的数据集和查询需求，可以选择适合的方法来优化索引的使用。