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Cosmos DB允許我們使用gremlin查詢語言存儲圖形數據。azure Cosmos的圖形遍歷性能DB

是否有智能算法來優化圖形在許多服務器中的分配方式?如果沒有,我可以想象一些查詢速度非常緩慢,以便在網絡間分配網絡延遲。

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不確定你在問什麼,但是......你無法想象宇宙DB在「服務器」方面 - 它不會這樣工作。這是一個龐大的多租戶系統,運行在一個非常大的服務結構上。最好的做法是對通常運行的查詢類型進行一些基準測試,並根據查詢成本調整請求單元(RU)。 –

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我肯定會運行一些測試。把服務器的概念抽象出來是件好事,但如果我有一張TB圖,我懷疑所有的數據都會存在於一個物理磁盤上。這意味着當我遍歷圖時,它們將成爲網絡延遲。以智能的方式分解圖形數據庫以最大限度地減少這種類型的延遲是沒有銀彈解決方案的一個衆所周知的難題。我只想知道微軟是否已經在他們的系統設計中考慮過這一點,就像其他圖形數據庫(neo4j,arangoDB等)一樣。 – mikestaub

回答

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文檔仍然有點缺乏,但DocumentDb本身有一些性能方面的考慮。也就是說,設置足夠精細的PartitionKey可以將數據分割到多個分區,從而爲您提供更高的吞吐量。你可以在這裏找到更多: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/documentdb/documentdb-partition-data

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謝謝,所以這意味着開發人員可以根據他們的域選擇好的分區鍵以及他們如何查詢圖表。我認爲這是一個合理的方法。 – mikestaub

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圖中的'PartitionKey'的概念如何轉化?說它是簡單的屬性圖,其中節點和邊都具有屬性,並且可能具有不同類型(標籤)的節點。 –