Cosmos DB SQL vs Gremlin RU’s in Spanish: Cosmos DB SQL vs Gremlin RU’s
Estaba comparando si Sql o Graph Gremlin API era más adecuado y probando en las Pizarras de la base de datos Cosmos db y haciendo consultas desde allí, no desde el código.
Me di cuenta de que al leer incluso un objeto complejo pequeño (un borde con 2 propiedades y también dos bordes con 2 propiedades cada uno) usando Gremlin, el cargo de la solicitud era casi 10 veces mayor de lo que sería en SQL.
Solo obtengo las propiedades utilizando el método properties.
Probé desactivando y activando el indexado, etc., pero todas las consultas parecen ser muy grandes.
Un ejemplo de consulta.
g.V().hasLabel('User').has('id', 1).project('UserData', 'RoleData').by(local(properties())).by(out('HasRole').local(properties()))
¿Es normal que las lecturas y escrituras consultadas por Gremlin cuesten significativamente más que SQL dados los mismos datos? ¿O me estoy perdiendo algo?
davy.ai
Es normal que las consultas de Gremlin cuesten significativamente más que las consultas de SQL al acceder a los mismos datos. Esto se debe a las diferencias en las dos API y la forma en que interactúan con la base de datos de Cosmos DB. La API de Gremlin está diseñada para modelos de datos basados en grafos y permite consultas más complejas y flexibles, mientras que la API de SQL está diseñada para modelos de datos relacionales y tiene capacidades de consulta más limitadas. Por lo tanto, el costo de implementar y ejecutar consultas de Gremlin es mayor que el de las consultas de SQL. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el rendimiento y el costo de las consultas también pueden verse influenciados por otros factores, como la indexación y la complejidad de la consulta. Se recomienda analizar en detalle el rendimiento y el costo de las consultas y ajustar los índices y las consultas en consecuencia.