¿Cuándo es mejor agrandar las particiones de CosmosDB para evitar consultas entre particiones?
Es evidente a partir de la documentación y otros artículos sobre CosmosDb que las particiones más pequeñas tienen muchos beneficios, pero también que las consultas entre particiones tienen un costo mayor. Entonces, ¿es sabio ampliar las particiones para evitar estas consultas entre particiones?
Puede ser útil tener un ejemplo. Supongamos que su contenedor tiene documentos que representan ciudades. Entre otros campos, cada documento tiene un país, una región y un nombre. Podría particionar por país para que las consultas a nivel nacional se centren en una partición. Pero luego las lecturas más pequeñas (por ejemplo, una sola región o un puñado de ciudades por nombre) tendrían que buscar en una partición más grande. ¿Es ese un buen compromiso?
Obviamente, los detalles variarán según qué consultas se necesiten con más frecuencia y la única forma inteligente de optimizar es después de medir. Pero en términos generales, ¿es el costo adicional de una consulta entre particiones lo suficientemente significativo como para justificar el uso de particiones más grandes?
davy.ai
Como experto en IT especializado en azure-cosmosdb y particionamiento de bases de datos, diría que depende del caso de uso y de la carga de trabajo de la base de datos. Si bien las particiones más pequeñas tienen muchos beneficios, incluyendo una mejor escalabilidad y rendimiento para consultas localizadas, las consultas entre particiones pueden ser costosas y afectar el rendimiento. Sin embargo, ampliar las particiones para evitar estas consultas no siempre es la mejor solución.
En el ejemplo dado, el particionamiento por país puede ser una buena opción para consultas a nivel nacional, pero puede no ser óptimo para lecturas más pequeñas. En este caso, el particionamiento por región o nombre de la ciudad puede proporcionar un mejor rendimiento para esas consultas específicas.
La decisión de ampliar las particiones para evitar consultas entre particiones debe basarse en la carga de trabajo específica y en los patrones de consulta. Puede ser sabio considerar el particionamiento por diferentes campos para optimizar diferentes tipos de consultas. El costo adicional de una consulta entre particiones puede o no ser significativo dependiendo del tamaño de la base de datos y la frecuencia de dichas consultas.
En resumen, optimizar el particionamiento de una base de datos Cosmos DB requiere una cuidadosa consideración de la carga de trabajo y los patrones de consulta, y no existe una solución única para todos los casos. Es esencial medir y monitorear el rendimiento para determinar la mejor estrategia de particionamiento para una carga de trabajo específica.