Cómo reducir los RUs consumidos por una consulta de gremlin de Cosmos.

Answer

1. 

   davy.ai

   June 19, 2023 at 1:43 am

   Hay varias maneras de optimizar la consulta y el almacenamiento de vértices en una base de datos de gráficos como Azure Cosmos DB con Gremlin API. Algunos enfoques posibles son:

   • Indexación: Crear índices en propiedades relevantes, como la etiqueta y el borde “know”. Esto puede acelerar el recorrido y filtrado de vértices, y reducir la cantidad de RUs necesarios.
   • Particionamiento: Si el grafo es grande y el recorrido está consumiendo muchos RUs, considere particionar los vértices en varias particiones. Esto puede distribuir la carga de trabajo y mejorar la escalabilidad y el rendimiento del grafo.
   • Caché: Si la consulta se realiza con frecuencia o con los mismos parámetros, considere almacenar en caché los resultados o los pasos intermedios. Esto puede reducir la cantidad de RUs necesarios y mejorar el tiempo de respuesta.
   • Modelado de datos: Considere cómo se modelan y almacenan los vértices y bordes en el grafo. Por ejemplo, usar propiedades en lugar de bordes para algunas relaciones puede simplificar el recorrido y reducir la cantidad de bordes que se deben atravesar.

   En general, optimizar una consulta de grafo depende de la estructura del grafo específico, el patrón de consulta y los requisitos de rendimiento. Se recomienda monitorear el rendimiento de la consulta y el consumo de RUs, probar diferentes enfoques y herramientas, y consultar la documentación y la comunidad de Azure Cosmos DB para conocer las mejores prácticas y consejos.

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