Космос DB – погана продуктивність при пошуку масивів [закрите]. Закрито. Це запитання потребує більшої уваги. Воно зараз не приймає відповідей. Хочете покращити це запитання? Оновіть його так, щоб воно зосереджувалося лише на одній проблемі, редагуючи цей запис. Закрито 7 днів тому. Покращити це запитання

У роботі з великими обсягами даних, особливо у реляційних базах даних, продуктивність запитів є критичною для ефективності системи. Космос DB, як розподілена база даних, також не вийняток. В цій статті ми розглянемо проблему поганої продуктивності запитів у Cosmos DB при роботі з масивами, а також різні способи її вирішення.

Однією з основних причин поганої продуктивності запитів у Cosmos DB є недостатня індексація масивів. За замовчуванням, масиви не індексуються, що призводить до повільного виконання запитів, особливо при великій кількості документів. Для вирішення цієї проблеми необхідно налаштувати індексацію відповідних полів.

Додавання індексу до властивостей, які часто використовуються в запитах, може значно покращити продуктивність. Наприклад, якщо ми часто шукаємо елементи в масиві “частин” за їхнім номером, варто створити індекс для цього поля. Такий індекс дозволить швидше виконувати запити, що базуються на цьому критерії.

Для створення індексу в Cosmos DB можна використовувати JSON-подібну схему. У цій схемі вказується режим індексації, включення та виключення шляхів і т.д. Важливо правильно налаштувати ці параметри, щоб забезпечити оптимальну продуктивність запитів.

Однак навіть після налаштування індексації можуть залишатися проблеми з продуктивністю. У таких випадках можна спробувати оптимізувати самі запити. Наприклад, використання операції JOIN замість функції ARRAY_CONTAINS може призвести до покращення продуктивності, особливо при роботі з великими масивами.

Однією з практичних порад є перевірка та відлагодження індексів в Cosmos DB. Це можна зробити шляхом моніторингу запитів і їхньої продуктивності, а також за допомогою інструментів моніторингу, які надає сама платформа. Це допоможе виявити проблемні запити та знайти шляхи їх покращення.

У великих наборах даних може також бути доцільно розглядати альтернативні рішення, такі як створення окремих контейнерів для специфічних випадків використання. Це може допомогти розділити дані за функціональними областями та оптимізувати їх обробку.

Враховуючи вищезазначені поради та стратегії, можна досягти значного покращення продуктивності запитів у Cosmos DB. Головне – виявити проблемні місця та вжити відповідні заходи для їх вирішення.