DocumentDb跨分区查询策略

Question

根据本文，我有一个策略问题：

https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/cosmos-db/partition-data

A）我是否应该对分区键进行结构设计，以使查询（理想情况下）最终集中在一个分区上？例如，PartitionKey = CustomerId

要么

B）文档是否仍然有效地处理跨越多个（许多）分区的查询？例如。PartitionKey =“客户编号+上下文名称+类型名称”

我们目前已经实现了“ A”，但是由于本文中引用了以下内容，因此我们已经讨论了“ B”：

最好的做法是使分区键具有许多不同的值（最小为100s-1000s）。

强调“至少”。我们的CustomerIds不能产生超过2-300个分区键。如果我们向其中添加更多信息（“ B”），则知道一个查询可能会命中30-50个分区（即专门添加“ TypeId”）

SELECT * FROM c 
WHERE(MyPartition = "1+ContextA+TypeA"
   OR MyPartition = "1+ContextA+TypeB"
   OR MyPartition = "1+ContextA+TypeC"
   ...)
   AND <some other conditions>

本文中介绍的方案似乎假定客户或用户将生成大量密钥。这对我们来说不是真的。

Answer 1

当您运行跨分区查询时，Docdb Sdk会进行并行调用。如果检查网络流量，您会注意到，它首先查询物理分区键范围，然后分别调用每个分区键范围。它并行执行，并允许控制最大并行度等。

话虽如此，要考虑两个方面：

• 数据量

如果您的卷为1 TB，则意味着将至少需要100个物理分区（每个分区为10 GB），因此将进行至少100个调用。如果您的数据量增加，则进行更多的调用可能会开始损害性能。

• 查询聚合

如果您使用的是聚合，则doc db SUM / AVG / COUNT / MIN / MAX当前支持。这些不能跨分区执行。