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Azure IdDB查询ID非常慢

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我有一个16GB的集合，有2个分区 . 当我通过它的Id查询文档时，它非常慢 . 但是通过索引字段进行查询的速度很快 . 两者都是跨分区查询，如果我使用查询传递分区键，它很快但分区键并不总是可用于我的查询 . 在Azure门户中使用.NET SDK和文档资源管理器查询得到了类似的结果 .

该集合具有自定义索引策略，但据我所知，您不需要索引 Id 或者甚至可能不可能 .

以下是我的查询及其相应的请求费用 .

SELECT * FROM c where c.id = 'unique-id-123'
-- Request Charge: 344940.79 RUs, Document Count: 1

SELECT * FROM c WHERE c.otherId = 'NOT-so-uniqueId-123'
-- Request Charge: 5.08 RUs, Document Count: 3

如您所知，Id是唯一的，因此查询返回1个文档，而第二个查询由_1786630过滤，这不是那么唯一并返回3个文档 . 还要注意第一个查询的RU消耗量非常高 .

那么为什么第二个查询比Id要快？

Update:
以下是上述查询的已收集指标 .

按ID查询：

Read 1 records in 1497 ms, 339173.109 RU, Size: 6873022 KB
QueryPreparationTime(ms): CompileTime = 2, LogicalBuildTime = 0,
     PhysicalPlanBuildTime = 0, OptimizationTime = 0
QueryEngineTime(ms): DocumentLoadTime = 1126, IndexLookupTime = 0,
     RuntimeExecutionTimes = 356, WriteOutputTime = 0

按索引字段查询：

Read 4 records in 2 ms, 7.56 RU, Size: 9 KB
QueryPreparationTime(ms): CompileTime = 0, LogicalBuildTime = 0, 
     PhysicalPlanBuildTime = 0, OptimizationTime = 0
QueryEngineTime(ms): DocumentLoadTime = 0, IndexLookupTime = 1, 
     RuntimeExecutionTimes = 0, WriteOutputTime = 0

这些证明Id的查询正在进行表扫描，因为大部分时间都来自 DocumentLoadTime 而 IndexLookupTime 没有值 .
但我认为Id应该是主键，默认情况下会根据@ andrew-liu的answer索引 .

azure azure-cosmosdb

2 回答

  • 0

    微软的支持得到了回复，他们为该集合添加了 IndexVersion 2 . 不幸的是，门户网站尚未提供它，新创建的帐户/集合仍未使用新版本 . 您必须与Microsoft支持部门联系以更改您的帐户 .

    以下是索引版本2的集合的新结果，并且有了很大的改进 .

    SELECT * FROM c where c.id = 'uniqueValue'
-- Index Version 1: Request Charge: 344,940.79 RUs
-- Index Version 2: Request Charge: 3.31 RUs

SELECT * FROM c WHERE c.indexedField = 'value' AND c.id = 'uniqueValue'
-- Index Version 1: Request Charge: 150,666.22 RUs 
-- Index Version 2: Request Charge: 5.65 RUs
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  • 5

    “Id”字段仅在分区键中是唯一的 . 如果您手动配置索引，这可能是您的查询成本如此昂贵的一方 .

    不幸的是，无法控制'id'字段的索引 . 如果索引所有内容，您可以尝试检查查询性能是否会提高 . 如果它改变了你的数据，那将会很有趣，尽管它对我的小样本集没有任何改变 .

    The specified path '/id/?' could not be accepted because it overrides system property 'id'.

    根据我的经验，如果在每个分区中有几个结果，DocumentDB查询实际上可以变得更便宜 . 如果在分区内有 no 结果，它们可能会非常昂贵 . 尝试将具有相同ID的第二个文档放在不同的分区中，并查看性能如何变化 . 在没有跨分区查询的情况下，无论结果计数如何，使用索引字段查询时响应总是非常快 .

    我从来没有调查过更多，因为它从来没有打扰我的真实用例 . 也许每个分区的项目数量没有实际影响，我的数据本身也是负责任的 .

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