Cosmos DB 平面 VS 嵌套设计
Cosmos DB flat VS nested design
这是 Cosmos DB (SQL API) 查询:
SELECT * FROM c WHERE c.Name = 'John'
比
更快或更便宜
SELECT * FROM c WHERE c.Personal.Name = 'John'
我正在尝试了解设计我的数据平面与嵌套（非规范化与非规范化）的后果。
谢谢
您提到的两个查询版本在成本方面可能非常接近，但根据我的经验，模型复杂性的更重要影响是写入成本。 Cosmos 默认为每个 possible path from the item root. That means the more complex your model, the more paths will be indexed, which directly increases the cost of a write operation. As the indexing docs 个注释创建一个索引：
By optimizing the number of paths that are indexed, you can
substantially reduce the latency and RU charge of write operations.
因此，如果您在具有多个属性的根项目中嵌入一个 Personal 项目，您的项目的编写成本会更高。
人们在 Whosebug 上也提出了很多问题，询问如何为复杂的对象模型编写查询，他们从不喜欢评论“为什么不用更简单的模型？”如果有机会，请避免这种命运。 :)
一般来说，保持项目尽可能简单和小似乎是一个经验法则。与往常一样，测试并查看。查询的 RU 成本是确定性的，因此您可以通过调整变量和 运行 快速测试直接了解更改的影响。
这是 Cosmos DB (SQL API) 查询:
SELECT * FROM c WHERE c.Name = 'John'
比
更快或更便宜SELECT * FROM c WHERE c.Personal.Name = 'John'
我正在尝试了解设计我的数据平面与嵌套（非规范化与非规范化）的后果。
谢谢
您提到的两个查询版本在成本方面可能非常接近，但根据我的经验，模型复杂性的更重要影响是写入成本。 Cosmos 默认为每个 possible path from the item root. That means the more complex your model, the more paths will be indexed, which directly increases the cost of a write operation. As the indexing docs 个注释创建一个索引：
By optimizing the number of paths that are indexed, you can substantially reduce the latency and RU charge of write operations.
因此，如果您在具有多个属性的根项目中嵌入一个 Personal 项目，您的项目的编写成本会更高。
人们在 Whosebug 上也提出了很多问题，询问如何为复杂的对象模型编写查询，他们从不喜欢评论“为什么不用更简单的模型？”如果有机会，请避免这种命运。 :)
一般来说，保持项目尽可能简单和小似乎是一个经验法则。与往常一样，测试并查看。查询的 RU 成本是确定性的，因此您可以通过调整变量和 运行 快速测试直接了解更改的影响。